• 한국가정과교육학회지
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• 제23권4호
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• pp.105-124
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• 2011

본 연구는 고령화사회에 대비하기 위하여 인문계와 가사 실업 전문계 고등학생을 대상으로 기술 가정, 가정과학, 인간발달 수업 시간에 자신의 노후를 성공적으로 준비하기 위한 실천적 문제 중심 수업과 강의식 수업을 적용하고, 그 효과를 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해 인문계 고등학교와 가사 실업 전문계 고등학교의 정규 교과목 수업 시간에 실험집단은 실천적 문제 중심으로 총 5차시의 수업을 실시하고, 비교집단에는 강의식으로 총 5차시의 수업을 실시하였다. 그리고 실험집단과 비교집단의 사전-사후검사를 분석하여 교수법의 차이, 학교계열의 차이를 알아보았으며, 교수법과 학교계열에 따라 노인에 대한 이해 변인과 노후생활 준비 변인에 차이가 있는지를 알아보았다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 인문계 고등학교 4개교, 가사 실업 전문계 고등학교 2개교를 임의표집 하여 총 41학급, 1,263명을 대상으로 하였으며, 2009년 10월부터~2010년 11월까지 총 9명의 교사가 실험집단과 비교집단에 각각 수업을 실시하였다. 자료분석과 통계처리는 SPSS 12.0프로그램을 이용하여 평균과 표준편차, t-검증, 공분산분석을 실시하였다. 인문계와 가사 실업 전문계 고등학생을 대상으로 노후 준비를 위한 가정과 수업을 적용한 결과, 가사 실업 전문계 보다는 인문계에서, 강의식 수업보다는 실천적 문제 중심 수업이 고등학생들의 노인에 대한 이미지, 노인에 대한 지식, 자녀로부터의 부양의식, 노후생활준비도, 노인복지서비스 필요도를 향상시키는데 더 효과가 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 실천적 문제 중심 노후 준비 교육의 후속연구로서, 고등학생의 노후준비교육을 일반화 할 수 있도록 보다 많은 학교에서 기술 가정, 가정과학, 인간발달의 정규 교과목 수업에 적용하고 그 효과를 검증하는 연구가 실시되기를 바라며, 고령화 사회에 대한 교육적 대응으로 노후생활 준비교육은 새로운 교육과정에서도 지속적으로 반영되어야 할 것을 제언하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권1호
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• pp.169-185
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• 2021

본 연구는 청소년의 임파워먼트 향상을 위해 개발된 비판과학 관점의 의생활 교수·학습과정안을 적용하고 그 효과를 알아보고자 하였다. 연구대상은 경기도 Y시에 위치한 K중학교의 2학년 학생(총 42명)으로 선정하여 총 4주 동안 12차시 수업을 적용하였고, 개발된 교수·학습과정안 적용을 통한 임파워먼트의 양적 분석을 위해 5점 척도의 설문지를 구성하여 측정한 후 SPSS/win 22 프로그램을 이용하여 대응표본 t-검증으로 분석하였다. 질적 분석을 위해서 학생 상담 자료, 수업일기, 실행 보고서 등을 수집하였고, 임파워먼트 분석틀을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 개발된 의생활 교수·학습지도안 중 모듈A에서 모듈D를 각 2시간씩 진행하였고, 모듈E는 실행 프로젝트로 총 4시간을 할애하여 진행하였다. 모둠별 실행 프로젝트에서는 학생들이 주도해서 홍보 포스터, 스티커 제작 후 배부, 의생활 퀴즈, 온라인상에 의견 올리기, 홍보 동영상, 재활용품 만드는 방법 알리기, 지역사회 기부 등의 사회 참여 활동을 실행하였다. 둘째, 개발된 교수·학습지도안의 양적 자료를 분석한 결과, 정치·사회적 임파워먼트가 사전 평균 3.12에서 사후 평균 3.36으로 유의미한 결과가 나타났다(t=-2.06, p<0.05)였다. 임파워먼트의 질적 자료 분석 결과, 수업을 통해 학생들은 자기 효능감을 인지한 것으로 확인되었다. 개인내적 차원은 긍정적인 자기 인식과 자기 효능감, 대인관계적 차원은 원활한 의사소통, 민주적 의사결정 등을 확인할 수 있었다. 정치·사회적 차원은 타인을 도움으로써 사회에 환원하는 내용 등을 확인할 수 있었다. 따라서, 비판과학관점의 가정과수업이 청소년의 임파워먼트에 양적·질적으로 유의미한 영향을 주어 학생들이 사회에서 자신의 역할을 찾고, 타인과의 협력하며, 사회구성원으로서 책임 있는 행동을 할 수 있는 기회를 제공했다는 점에서 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권29호
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• pp.129-149
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• 2012

최근 페이스북이 오픈 플랫폼을 통해 다면시장을 형성함으로써 게임 분야에 소셜이 본격적으로 등장하기 시작하였다. 그중 가장 크게 주목을 받고 있는 분야는 소셜 네트워크를 기반으로 발전한 SNG 분야이다. SNG란 Social Network Game으로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 인맥 관계를 기반으로 제작한 게임을 말한다. SNG의 가장 큰 특징은 게임 실력보다는 네트워크를 통해 이루어진 이웃간의 교류가 게임의 가장 큰 요소로 작용하는 것이다. 이러한 소셜 네트워크 게임의 빠른 성장과 함께 연구되어야할 분야는 인간과 인간, 인간과 게임, 게임과 게임 간의 소통이라 볼 수 있다. 본 연구는 SNG을 플레이하는 유저들의 심리가 소셜을 기반으로 하는 게임 속 캐릭터에 어떠한 영양을 미치는지에 대한 것을 알아보고자 한다. 연구방식은 성격 특성의 상관관계를 검증하는 방식으로 심리학적 성격 5요인 특성(Big Five Factor Model)과 리커트(likert) 척도를 사용하여 유저가 생성한 캐릭터와 성격 5요인 특성을 대입하는 방식을 사용 하였다. 본 논문을 통해 게임을 플레이하는 유저들의 심리상태를 파악하는 방식이 연구되어짐으로써 미래의 소셜 네트워크 게임이 어떠한 방향으로 발전해 나갈 것인지에 대한 준거점 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.221-238
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• 2019

최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제17권3호
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• pp.26-45
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• 2019

목적 : 본 연구의 목적은 작업치료사가 감각통합 중재를 실행하는데 필요한 역량을 기반으로 중재 과정 교육 커리큘럼 개발하고, 중재과정 실시 및 교육만족도 확인을 통하여 대한감각통합치료학회의 역량기반 중재 교육과정을 제시하는데 있다. 연구방법 : 본 연구는 대한감각통합치료학회의 2019년 중재과정에 참여한 작업치료사 9명과 강사 3명을 대상으로 하였다. 중재과정의 교육목표 설정은 참여자 설문조사 방법을 통하여 교육요구 분석방법을 사용하였다. 중재과정의 역량기반 교육 프로그램 초안 및 교육 방법은 강사회의를 통하여 결정하였다. 중재교육과정은 실행계획에 따라 5일간 실시하였으며, 교육 만족도와 각 역량지표에 대한 중재과정 전후의 수행도 변화를 조사하였다. 결과 : 교육목표는 교육요구 분석 결과를 반영하여 '감각통합중재의 임상추론 과정을 학습 하고 적용한다'와 '감각통합중재 원칙을 적용하여 중재한다'로 하였다. 역량기반 중재과정 교육커리큘럼은 교육목표에 따라 Data driven decision making process 및 Ayres Sensory Integration에 관한 강의, 워크샵, 토의, 그리고 사례 중재 등으로 구성하여 총 42시간 교육을 실시하였다. 중재과정 참여자의 교육 만족도는 평균 4.48±0.73이었고, 수퍼바이저의 교육 만족도는 평균 3.92±0.71이었다. 두 집단 모두에서 Data driven decision making process 강의와 중재 목표 수립 강의의 만족도가 가장 높았고, 그룹 활동 및 토의에 대한 만족도가 가장 낮았다. 중재과정 전후, 역량모델의 전문가 역량군에 포함된 분석기술 역량의 두 가지 행동지표가 수행도에서 유의미한 변화를 보였다. 결론 : 본 연구는 교육 개발에 필요한 체계적 과정을 거쳐 교육요구 조사, 교육 커리큘럼 개발과 실시, 교육 만족도 조사를 실행하였다는 점에서 의의가 있다. 대한감각통합치료학회 내의 다른 교육커리큘럼 개발 시 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.6-7
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• 2021

하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.