• 벤처창업연구
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• 제8권2호
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• pp.129-139
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• 2013

본 연구는 2004년 중소기업청이 창업분야 전문인력 양성을 목적으로 전국 5개권역에 창업대학원을 설립한 후 창업대학원의 기술창업교육 운영의 내실화를 도모하고 자율경쟁을 유도하기 위해 연차별로 그 성과평가를 해오고 있는 상황에 대해 BSC(Balanced Score Card) 기법을 이용해 그 평가방법의 타당성을 평가하고 개선방안을 제시하는 것이 목적이다. 이를 통해 본 논문은 중소기업청의 창업대학원지원사업의 성과평과와 관리의 타당성을 평가하고 정책적 보완점을 도출하고자 하였다. 본 연구는 크게 두 가지의 연구를 수행하였다. 첫째, 창업교육이라는 공공서비스를 제공하는 비영리기관인 창업대학원의 성과평가에 BSC 기법을 도입하는 방안을 기존문헌연구를 통해 제시하였다. 둘째, 중소기업청이 제시하고 있는 창업대학원 평가체계를 BSC적 관점에서 평가하여 평가체계의 타당성을 분석하고 합리성 제고를 위한 개선방안을 도출하였다. 연구결과, 첫째, 창업대학원의 성과평가는 평가에 그치며 차기 성과관리에 큰 기여를 하지 못하는 시스템을 가지고 있다. 둘째, 창업대학원의 성과평가가 정부의 직접적인 정책적 목표 달성 이외에는 큰 성과제고 환경을 구축하지 못하고 있다. 셋째, 창업대학원의 성과평가는 투입재무와 하드웨어적인 요소만 강조할 뿐 창업대학원의 자립적 성장에 큰 기여를 하는 인적자원확보와 정부정책 및 제도 활용 자원의 투입은 부재하였다. 넷째, 창업대학원의 정책목표 자체가 창업자 일변 중심이었다. 다섯째, 창업대학원이 지속적으로 그리고 자립적으로 성장하기 위해서는 학습 및 성장 관점에 대한 전략과 평가지표 수립이 미흡하였다. 본 논문은 최근 정부가 막대한 정부예산을 대학에 투입하여 창업교육을 통한 기업가정신 함양에 정책적 노력을 기울이고 있는 상황에서 정부의 창업교육정책이 표방하는 목표와 이를 수용하는 대학의 수용체계가 적절히 균형을 이루어가고 있는지를 평가하는 새로운 평가토대를 마련해 주는 의의가 있다. 그러나, 본 논문에는 중소기업청의 창업대학원 성과평가에 BSC 모형의 평가지표에 대해 설문조사등의 실증적 연구는 포함되지 않아 연구의 한계를 가지고 있으며 추후연구과제로 남아있다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.47-60
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• 2010

기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.437-467
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• 2014

본 연구의 목적은 만화 읽기가 창의성 향상에 도움이 된다는 것을 밝히는 데 있다. 오랜 역사 속에서 만화의 부정적 인식이 최근에 긍정적으로 변하였다고는 하나, 어린이 만화가 학습을 위한 도구로서만 활용되고 있는 점에서는 그 사회적 인식을 개선할 근거가 필요한 것이다. 서론에서는 선행연구의 한계로 만화 읽기에 대한 실증적인 연구가 부족함을 지적하였고, 그 실증적 연구 방법으로 설문조사를 통해 만화읽기와 학교공부와 창의력테스트의 비교분석방법을 제시하였다. 2장 이론적 배경에서는 첫째, 창의성에 관한 이론 중 문제해결능력에 중점을 둔 창의성이론이 갖는 의의를 강조했다. 둘째, 창의성 개발에서 '재미'와 '흥미'가 갖는 의미를 근대교육이론의 전개과정과 맞물려 이론적으로 살펴보았다. 셋째, 만화읽기의 특성이 '재미'와 '흥미'로 출발하며, 감정이입과 몰두과정을 통해 캐릭터가 낯선 세상을 헤쳐 나가는 과정을 통해 현실인식을 확장하는 과정이며, 창의력과 연관 있음을 강조했다. 넷째, 만화와 창의력 관계를 실증적으로 연구할 설문지 모형을 제시하였다. 3장 설문조사결과분석에서는 첫째, 공부 잘하는 아이들은 만화를 많이 읽는다는 결과를 알 수 있었다. 또 공부 역시 창의력 향상에 도움이 되며, 결국 만화읽기와 공부와 창의력 향상은 서로 부정적 관계라기보다는 서로 상호보완적인 관계임을 알 수 있다. 둘째, 만화읽기와 창의성의 관계가 공부와 창의성의 관계보다 높은 결과가 나왔다. 이는 만화읽기가 공부보다 도리어 창의력 향상에 효과적일 수 있다는 것이다. 이러한 결과를 토대로 본 연구에서는 만화읽기가 공부, 창의력 향상에 긍정적 효과가 있음을 결론 내었다. 이러한 결론을 토대로 앞으로 학년별 만화읽기 교육방법개발과 추천만화목록을 제시할 필요가 있음을 제언하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.71-89
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• 2016

누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제45권2호
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• pp.157-171
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• 2024

이 연구의 목적은 1) 베트남 고등학생들을 대상으로 Lee et al. (2024)에서 보고한 개정 시스템 사고 검사 도구의 타당도를 재검증하고, 2) 연구에 참여한 우리나라 고등학생과 베트남 고등학생 간 시스템 사고 능력에 대한 차이를 알아보는 것이다. 이를 위하여 베트남 고등학생 234명이 베트남어로 번역된 개정 시스템 사고 검사 도구 20문항과 STS 척도 20문항에 응답한 자료를 활용하였다. 타당도 분석은 문항 반응 분석(Item Reliability, Item Map, Infit and Outfit MNSQ, 남녀 집단의 DIF)과 탐색적 요인 분석(프로맥스를 활용한 주축 요인 분석)을 통해 검증하고, 나아가 우리나라 고등학생 475명의 데이터를 함께 활용하여 구조 방정식 모형을 이용한 잠재평균비교를 통해 검증하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 베트남어로 번역된 Re_ STMI 20문항의 문항 반응 분석 결과 Item Reliability는 .97, Infit MNSQ는 .67-1.38으로 나타났으며 Item Map과 DIF 분석에서도 선행 연구에서 보고된 결과와 일치하는 결과가 도출되었다. 탐색적 요인 분석에서는 모든 문항들이 의도한 하위 요인에 적재되었으며, 요인별 신뢰도는 .662-.833, 전체 신뢰도는 .876으로 분석되었다. 우리나라 고등학생과 잠재평균비교를 위한 확인적 요인 분석에서 도출된 모형 적합도 수치는 모두 수용 가능한 값으로 분석되었다(χ²/df: 2.830, CFI: .931, TLI: .918, SRMR: .043, RMSEA: .051). 마지막으로 연구에 참여한 우리나라 고등학생과 베트남 고등학생 간 잠재평균비교에서는 시스템 분석, 정신 모델, 팀 학습, 공유비전 요인에서 작은 효과 크기가, 개인 숙련 요인에선 중간 이상의 효과 크기를 보이며, 베트남 고등학생들이 시스템 사고 능력에서 유의미하게 높은 결과를 보여주었다. 이를 통해 개정 시스템 사고 검사 도구 문항은 안정적인 신뢰도와 타당도를 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 앞으로 학생들의 시스템 사고 연구와 관련하여 베트남어 및 영어 등으로 번역한 문항을 활용하여 시스템 사고의 국제 비교 연구도 진행할 필요성이 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권3호
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• pp.149-155
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• 2021

농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 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.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권4호
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• pp.24-36
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• 2014

동악산 청류구곡 일원은 아름다운 계류를 따라 와폭(臥瀑)과 담(潭), 소(沼), 대(臺) 등의 암반경관과 성리문화의 전형으로 향유되어온 구곡문화가 실증적으로 대입된 사례로, 1872년 곡성현 지방도에서 "삼남제일암반계류 청류동(三南第一巖盤溪流 淸流洞)"으로 명기된 바와 같이 풍치가 탁월한 승경처임을 보여준다. 경물(景物)과 경구(警句)가 육로와 수로에 쌍으로 설정되어 차별성을 갖는 청류구곡은 일제강점기인 1916년 이전, 정순태와 조병순의 주도로 설정된 것으로 판단되지만 성리학자들은 물론 불교지도자, 독립운동가 등 선현들의 장구처 등이 다수 발견되는 것으로 볼 때 오래전부터 명인(名人)들의 산수탐방과 은일처로 활용된 것으로 추정된다. 도림사계곡의 기반암 암상에 구성된 청류구곡은 산지형 하천으로 총 길이 약 1.2km, 평균 곡거리 149m로 국내 여타 구곡에 비해 짧은 것으로 나타났다. 전남지역에서 유일하게 확증된 동악산 3개 구곡의 바위글씨는 총 165건으로 국내에서 가장 많은 바위글씨의 집결지로 판단된다. 특히 112개소로 집계된 청류구곡 바위글씨의 내용 분석결과, '수신(修身)'의 의미가 49점(43.8%)으로 가장 많았으며 다음으로 '인명' 21건(18.8%), '경물' 16건(14.2%), 장구처 등 장구지소' 12건(10.6%) 등이었고 '시구(詩句)'가 차지하는 비율은 6건(3.6%)으로 나타났다. 육로상의 제1곡 쇄연문과 수로상의 제9곡 제시인간별유천(除是人間別有天)은 박세화(朴世和)가 충북 제천에 설정한 용하구곡(用夏九曲)의 제1곡 홍단연쇄(虹斷烟鎖) 및 제9곡 제시인간별유천과 일치하는 것으로 동일한 시원(始原)을 갖는 구곡명으로 유추된다. 또한 육로상 제6곡 대은병(大隱屛)은 주자 무이구곡의 제7곡과 일치하는 것으로 구곡원림의 거점으로 인식되며, 7곡과 8곡 사이의 '암서재(巖棲齋)'와 '포경재(抱經齋)' 바위글씨와 석축 흔적 등은 무이구곡 은병봉 아래 무이정사와 비견되는 것으로, 기호사림의 청류동 활동거점으로 파악된다. 선사어제(鮮史御帝), 보가효우(保家孝友, 고종), 사무사(思無邪, 명나라 의종), 백세청풍(百世淸風, 주자), 청류수석 동악풍경(흥선 대원군) 등 명인들의 명구들이 망라된 동악산 구곡은 높은 유가미학적 가치를 표출함은 물론 의미론적 상징문화경관의 보고라 할 수 있다. 아울러 청류구곡은 수심양성을 위한 유가적 가치체계와 불교 및 도교적 관념 등이 공존하는 유불선(儒彿仙) 3교 문화경관의 결집체로 특성이 부각된다. 청류구곡은 최익현(崔益鉉), 전우(田愚), 기우만(奇宇萬), 송병선(宋秉璿), 황현(黃玹) 등으로 대변되는 조선 후기 사림계층이 성리학의 도통의식을 계승하고 '위정척사'와 '존왕양이(尊王攘夷)', '항일의지 고취' 등의 수단으로 설정되고 활용하는 과정에서 배태(胚胎)된 항일 역사문화 항쟁의 거점으로서 장소성과 의미론적 특성에 충일하다.