본 연구는 제 6차 중학교 과학과 교육과정 목표를 달성하기 위한 교수매체인 과학 교과서 생물영역의 내용과 구성을 분석함으로써 체계적인 교과서 개발에 관한 제안을 하고자 하였다. 제 6차 과학과 교육과정의 하위목표와 Klopfer 및 교육부의 분류틀에 근거하여 교육목표의 포괄성을 분석하였다. 또한 Tyler의 교육과정 모형에서 제시된 목표 설정 준거인 학습자 차원, 교과차원, 사회 차원에 따라 생물영역의 내용과 구성을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 1. 제시된 목표의 포괄성은 매우 낮았다. 2. 학습자 차원에 있어서 주요 개념의 인지적 수준은 학년이 올라감에 따라 형시적 조작수준의 것이 급격히 증가하였다. 또한 학습 주제와 영역에 있어 학습자의 흥미 반영도가 낮았다. 3. 교과 차원에서는 학년이 올라감에 따라 탐구 학습활동에 비해 개념 중심의 학습활동의 비중이 증가 하였으며, 탐구과정의 하위요소 분석결과, 1학년에서는 관찰, 분류, 기록정리, 기능 중심으로 구성되었고, 2학년에서는 관찰과 기구조작 중심으로, 3 학년에서는 자료해석이 증가하였다. 문제와 과정이 주어져 탐구 자유도가 낮았다. 학습상황은 실생활적 상황에 비해 학문적 상황 중심으로 구성되었다. 4. 사회 차원에서는 환경과 건강에 관한 학습 주제들은 많이 다루어져 있었으나, 생명공학, 진로에 관한 주제는 매우 적었으며, 2학년과 3학년에 편중되어 있다. 본 연구의 분석 결과, 교육과정 목표의 효과적인 달성을 위해서는 목표의 포괄성을 높이고 교과서의 내용과 구성이 학습자, 교과, 사회 차원에서 균형 있게 조직되어야 함을 시사한다.
연구 배경: 현대 사회에서 공공디자인의 중요성은 도시 기능과 시민의 삶의 질 향상에 기여하는 데 크게 자리 잡고 있다. 공공시설물은 사용자의 접근성을 높이고, 편리함과 안전성을 제공함으로써 사용자 경험을 풍부하게 하며, 도시의 가치를 높이는 중추적 역할을 해왔다. 이 연구는 공공시설물의 중요성을 인식하고, 도시가 직면한 문제들을 해결하고 지속 가능하며 포용적인 도시로 나아가는 데 있어서 스마트 공공시설물의 발전 가능성을 탐구한 것이다. 연구 방법: 문헌 연구는 스마트 공공시설물에 대한 기존 이론과 연구 결과를 종합적으로 검토한다. 사례 연구는 국내외 도시에서 구현된 스마트 공공시설물의 실제 사례를 분석해 효과, 사용자 만족도, 개선점 등을 도출한다. 분석 및 논의를 통해 사례 연구의 결과를 분석하고, 스마트 공공시설물 발전 가능성에 대해 논의한다. 연구 결과: 스마트 공공시설물이 도시 관리, 에너지 효율성, 안전, 정보 접근성 등 여러 면에서 긍정적인 변화를 불러오고 있음을 확인했다. 또한, 도시 관리 측면에서는 최적화되고, 사회적 포용성, 환경 보호, 시민 참여 촉진, 그리고 기술적 혁신을 촉진하는 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 변화는 도시의 물리적 공간과 디지털 기술이 결합한 새로운 도시 형태를 창출하며, 도시의 삶의 질을 향상한다. 결론: 이 연구는 스마트 공공시설물의 서비스 및 디자인 측면의 시사점, 현황과 기능, 그리고 도시환경 및 시민의 삶에 미치는 영향을 탐구했다. 결론적으로, 스마트 공공시설물은 도시 관리의 최적화, 에너지 효율성 향상, 정보 접근성 증진, 사용자 중심의 디자인, 상호작용 증대 및 사회적 포용의 긍정적인 변화를 불러왔다. 기술혁신과 공공시설물의 통합으로 도시를 효율적이고 능동적으로 만들며, 데이터 기반 의사결정과 최적화된 서비스 제공을 가능케 했다. 이러한 발전은 도시의 물리적 공간과 디지털 기술의 결합을 통해 새로운 형태의 도시환경 창출을 가능케 한다. 스마트 공공시설물의 발전은 도시 개발의 방향을 제시하며, 미래의 도시는 더 지능화되고 능동적이며, 사용자 친화적인 공간으로 변화를 꾀할 수 있다. 따라서 공공디자인에서 중추적 역할을 담당할 것이다. 또한, 도시환경과 시민의 삶의 질을 개선하는 데 크게 기여할 수 있다.
우리나라는 2000년대부터 과학기술인력을 육성하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. 과학기술인력을 확보하고, 역량 강화를 위해 2004년 「국가과학기술 경쟁력강화를 위한 이공계 지원특별법」이 제정되어 운영되고 있다. 이를 근거로 인력 육성 및 지원기본계획이 수립되어 집행되고 있으며, 여러 관련 법들이 본 법을 타법 준용하고 있다. 그런데 이 법령에서 사용하고 있는 '이공계 인력'이라는 용어가 적절한가에 대한 논란이 발생하고 있다. 이에 '이공계 인력'개념을 포괄성, 일관성, 상호연관성의 관점에서 비판적으로 분석하였다. 그 결과, 타법에 연계된 근거로서 많이 활용되고 있기 때문에 상호연관성은 높은 편이라고 할 수 있으나, 포괄성, 일관성은 부족한 것으로 나타났다. 최근에는 이공계 인력뿐만아니라, 이공계 학문을 전공하지 않았더라도 과학기술분야와 관계된 직종에 종사하는 경우가 많으며, 앞으로 이러한 경향은 더 커질 것이다. 앞으로 사회적 변화와 현실을 고려하여 '이공계 인력'에 대한 법적 용어를 '과학기술인'으로의 포괄적인 범위로 확대하는 등의 정책적 변화가 필요하다.
This paper enables stakeholders involved in textile industry to gain an overview of standards used for care labelling and help establish a common standard that could be used as a universal standard. This study provides a comprehensive and detailed analytical study of care labelling standards adopted by common countries in the textile market. It was found that the development of a universal system for care labeling could enhance the trade of textile articles and assist consumers in caring for textile articles. Universal care label systems could be characterized by two main features of inclusiveness and comprehensiveness. The range of instructions and symbols presented were found different among standards. Insignificant differences in symbols' shapes were found between standards for bleaching, ironing and professional cleaning. The washing process had the widest variety of instructions; in addition, options were provided by stated standards. Different meanings were found for similar shapes in some tumble drying symbols. The study findings show the importance of enhancing text based standards or the development of an understandable format across as many cultures as possible. The unification of symbols and meanings may be needed to provide global consumers consistent guidance. The efficiency of a detailed standard that provides and covers a wide range of instructions is an important aspect. The visibility and practicality of offering variable options/symbols in one standard is an important aspect for developing a universal care label system.
Accurate and versatile image data-sets are essential for fashion AI research and AI-based fashion businesses based on a systematic attribute classification system. This study constructs a color and texture attribute hierarchical classification system by collecting fashion item images and analyzing the metadata of fashion items described by consumers. Essential dimensions to explain color and texture attributes were extracted; in addition, attribute values for each dimension were constructed based on metadata and previous studies. This hierarchical classification system satisfies consistency, exclusiveness, inclusiveness, and flexibility. The image tagging to confirm the usefulness of the proposed classification system indicated that the contents of attributes of the same image differ depending on the annotator that require a clear standard for distinguishing differences between the properties. This classification system will improve the reliability of the training data for machine learning, by providing standardized criteria for tasks such as tagging and annotating of fashion items.
Purpose: This study aimed to evaluate the accuracy and adequacy of research papers reporting statistical testings for mean differences. Methods: Original research articles utilized t-test, Chi-square test, and ANOVA were reviewed from Korean Journal of Women Health Nursing published from the year 2004 to 2006. Seventy-six papers were evaluated in accordance with formatted criteria in respect to an inclusiveness of research title, accuracy of statistical methods and presentation styles, and errors in reporting statistical outcomes. Results: Research titles were quite comprehensive, however overall accuracy of statistical values and basic formats reached only 60 to 80% by items. Details of the presentation in the reporting of outcomes were not complied with the guidelines, which need careful concerns of the writers. Errors of English in table presentation were found in more than 30% of the papers. Conclusion: The outcome would be reflected in the submission guidelines for future writers. To reach the level comparable with internationally recognized nursing journals, concrete knowledge to apply statistical methods should be ensured in the processes of submission, reviews, and editing.
As the recent developments of artificial intelligence, particularly machine-learning, impact every aspect of society, they are also increasingly influencing creative fields manifested as new artistic tools and inspirational sources. However, as more artists integrate the technology into their creative works, the issues of diversity and fairness are also emerging in the AI-based creative practice. The data dependency of machine-learning algorithms can amplify the social injustice existing in the real world. In this paper, we present an interactive visualization system for raising the awareness of the diversity and fairness issues. Rather than resorting to education, campaign, or laws on those issues, we have developed a web & ML-based interactive data visualization system. By providing the interactive visual experience on the issues in interesting ways as the form of web content which anyone can access from anywhere, we strive to raise the public awareness of the issues and alleviate the important ethical problems. In this paper, we present the process of developing the ML-based interactive visualization system and discuss the results of this project. The proposed approach can be applied to other areas requiring attention to the issues.
This study aimed to analyze the keyword related to Health Disparity in Korea through the method of keyword network analysis and to establish a basic database for suggesting ideas for prospective studies in physical education. To achieve the goal, this study crawled co-occured keyword with 'health' and 'disparity' from news casted in 20 different channels. The duration of the news was 3 months, from September 11th, 2018 to December 11th. The results are as follows. First, among the news during recent 3 months, there were 1,383 keyword related to health disparity and this study selected 173 keyword which had co-occured over 3 times. Second, the inclusiveness of the network was 97.674% and the density was .038. Third, analyzing news related to health disparity, 'mortality' was the most co-occured keyword and 'disparity', 'reinforcement', 'the most', 'health', '6 times', 'Seoul', 'half', 'medicine', and 'local' were shown similarly. And common keyword in 4 centrality were 13 keyword. Lastly, by analyzing eigenvector centrality, significantly different result has shown. 'Disparity' was the most co-occured keyword. Based on this result, this study showed the necessity for reinforcing the public physical education in public education system in Korea. In order to achieve it, the field of physical education must look beyond present elite-focused physical education to public physical activity.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제2권2호
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pp.82-95
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2021
Current international negotiation and cooperation for sustainable development are focused on three main themes. The first theme is implementation of Sustainable Development Goals (SDGs). The second theme is development of measures for climate change. The third theme is sustainable management of biodiversity and ecosystem services. In South Korea, responses of government policies and academic studies have been predominantly to one of these three themes. There have not been many integrated efforts to develop countermeasures considering all three international themes. In addition, while "green growth" policies have been setting national agendas for Korea's sustainable development, they must be scrutinized such as why they have not dealt with some parts of these three themes and whether they have ignored one of these themes due to lack of integrated responses. This study finds critical issues in South Korea on how to harmoniously respond to the three themes of international efforts and improve green growth policies. First, to achieve SDGs, the domestic statistical system must be reorganized to track the achievement of "inclusiveness" and "green growth". Second, the climate change response policy should seek inclusion between countries and between social groups. Third, in the field of biodiversity and ecosystem services, it is necessary to establish Korea's identity in global geopolitics and enhance its own traditional ecological knowledge. Fourth, it is necessary to consider how to solve discrepancy between climate change response policies and biodiversity-ecosystem service management policies. Finally, proactive improvement of laws and institutions must occur to promote inclusive green growth.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권1호
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pp.13-31
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2021
The purpose of this study is to find the factors that influence big data characteristics on decision satisfaction and utilization behavior, analyze the extent of their influence, and derive differences from existing studies. To summarize the results of this study, First, the study found that among the three categories that classify the characteristics of big data, qualitative attributes such as representation, purpose, interpretability, and innovation in the value innovation category greatly enhance decision confidence and decision effectiveness of decision makers who make decisions using big data. Second, the study found that, among the three categories that classify the characteristics of big data, the individuality properties belonging to the social impact category improve decision confidence and decision effectiveness of decision makers who use big data to make decisions. However, collectivity and bias characteristics have been shown to increase decision confidence, but not the effectiveness of decision making. Third, the study found that among the three categories that classify the characteristics of big data, the attributes of inclusiveness, realism, etc. in the integrity category greatly improve decision confidence and decision effectiveness of decision makers who make decisions using big data. Fourth, it was analyzed that using big data in organizational decision making has a positive impact on the behavior of big data users when the decision-making confidence and finally, decision-making effect of decision-makers increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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