• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권6호
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• pp.407-416
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• 2018

이 연구는 직업능력향상을 위한 평생교육과 지역의 교육훈련사업의 연계 가능성을 모색하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 우선, 평생교육기관의 직업능력향상 교육에 대해 살펴보았다. 여기에서는 평생교육법에서 제시하고 있는 평생교육 영역과 거기에서의 직업능력향상의 위상을 살펴보고, 실제 전국의 프로그램과 해당 프로그램에 대한 학습자 수를 살펴보았다. 다음으로 지역의 교육훈련 사업에 대해 살펴보았다. 여기서는 교육·훈련사업의 의의와 유형에 대해 알아보고, 교육·훈련사업의 프로그램 수와 학습자 수에 대한 현황을 파악하였다. 이들을 살펴보면서 직업능력향상과 교육·훈련사업의 연계 가능성을 다섯 가지로 모색하였다. 그 다섯 가지는 비경제 활동 인구에 대한 고용관련 평생학습, 소외계층에 대한 평생교육과 연계의 강화, 재직자 중심의 평생교육 직업능력의 강화, 지역 내 평생교육기구와 대학을 활용한 직업능력 강화, 그리고 지역 일자리 수요와 공급자를 매개할 수 있는 지방자치단체의 역할 강화로 나타났다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권9호
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• pp.563-571
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• 2018

본 연구의 목적은 대학생인 멘토들의 전문성 신장과 비평적인 성찰을 유도하기 위해 다문화 멘토링 수업활동에 대한 방향을 모색하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 멘토-멘티의 다문화 멘토링에서 이루어지는 전반적인 활동 내용 및 현상을 활동 텍스트로 보고, 일곱 가지의 텍스트성을 적용하여 다문화 멘토링 수업활동에 대한 방향을 탐색하였다. 그 결과, 응결성은 멘토와 멘티가 다문화 멘토링 수업활동을 지속적으로 하기 위한 관계적인 측면을 뜻하고, 응집성은 수업활동 과정에서 파생되는 의미들이 결속되어 멘토와 멘티 모두에게 수업활동에 대한 하나의 주제나 정체성을 이루어 내는 것을 말한다. 의도성은 멘토가 멘토링 수업활동 전에 수업에 대한 의도나 목표를 갖는 것을 의미하고, 용인성은 다문화 멘토링 수업활동 과정에서 멘토가 생산한 텍스트를 멘티에 의해 받아들여질 때 수업활동 텍스트로서 의미를 가지는 것을 말한다. 정보성의 경우 수업활동 과정에서 멘토가 생산한 텍스트를 멘티가 예측가능할 때에는 정보성이 낮으며, 예측가능 정도가 낮을 경우에는 정보적인 가치가 높다는 관점이다. 상황성은 수업활동 과정에서 물리적인 텍스트 상황과 멘티의 상황에 따라 수업활동에 대한 상황성은 달라질 수 있고, 상호텍스트성은 다문화 멘토링 수업활동의 경우 멘토가 수업활동 텍스트를 새롭게 창조하여 생산하는 경우를 제외하고는 멘토의 학습경험, 동료 친구의 자문, 교육 등을 통해 수업활동 텍스트를 생산하는 것과 관련된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권11호
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• pp.659-668
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• 2018

한중 양국에 같은 고교 교육문제 주목하고 있음으로써 고교교육을 중심으로 중국 일반고교 교육과정 개혁방안의 목표와 구조, 내용, 운영 및 평가 부분에 대해 살펴보고자 하였으며, 고교 교육과정의 개혁원인과 특징, 문제점에 대해 분석하고, 문제점에 대한 제안을 해보고자 하는데 목적이 있다. 연구결과는 첫째, 중국 고교 교육과정의 개현 원인은 의무교육이 나타났기 때문이고 실제적 고교 교육에 부합하는 고교 교육과정이 필요한 원인이 있다. 둘째, 중국 고교 교육과정 육성목표의 특징은 중국 미래 사회의 발전추세에 따라 학생의 평생학습능력과 핵심능력을 초점으로 두고 있다. 구조의 특징은 교과 및 활동 교육과정의 병행과 선택 및 필수교육과정의 병행구조이다. 내용의 특징은 시대성과 기초화, 선택권을 강조했다. 운영 및 평가의 특징은 운영을 잘 이루어질 수 있도록 여러 지원을 제공하며, 발전성이 있는 평가를 채택하다. 고교 교육과정의 문제점은 교육과정 자체와 교사, 대입시험 3가지 문제점을 잡았다. 문제점에 대해 3가지 제안을 냈으며, 첫째, 고교 교육이 대입준비를 위한 것인지 아니면 국민의 교육을 위한 것인지에 대한 검토가 필요하다. 둘째, 교사의 핵심역량을 제고할 수 있는 연수를 제공하는 것이 필요하다. 셋째, 졸업 편가와 대입평가 제도에 대한 개선이 필요할 것이다.

• 재활복지
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• 제15권4호
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• pp.27-47
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• 2011

본 논문은 발달장애인의 역량강화를 통해 지역사회로의 자연스러운 전환을 목표로 한 전환과정과 프로그램을 개발하기 위한 연구이다. 연구목적을 달성하기 위하여 문헌연구, 관련 프로그램 사례조사, 전문가 심층면접 방법을 활용하였으며 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 현재 발달장애인들을 고려한 전환과정은 지나치게 제한되어 있고 이들의 특성을 고려하지 못하고 있다. 둘째, 발달장애인을 위한 새로운 고등교육프로그램이 새로운 전환과정으로 시작되고 있으나 중등학교와 연계가 부족하다. 셋째, 중등학교 이후 발달장애인을 위한 대학프로그램에서 중요하게 고려되어야 하는 요인은 자기인지와 자기이해이다. 이 결과를 중심으로 한국에서 발달장애인을 위한 대학 내 전환과정과 프로그램을 제안하면 첫째, 발달장애인을 위한 중등학교 이후 전환과정은 최소한 발달장애인의 특성과 자기이해와 자기인지가 이루어질 수 있도록 주류화교육이 이루어져야 하며, 이를 고려할 때 대학 내에서의 전환과정 구성은 하나의 대안이 될수 있다. 둘째, 대학 내 구성되는 고등교육프로그램은 다음과 같은 측면이 고려되어 구성될 필요가 있다. ① 대학 내의 많은 고등교육 관련 프로그램의 지원을 받을 수 있도록 연계되거나 지원망이 구축될 필요가 있다. ② 대학 내의 모든 프로그램에 발달장애학생들이 참여할 수 있도록 문호가 개방되어야 한다. ③ 대학 내의 전문 인력들이 필요에 따라 참여할 수 있도록 인적구성이 체계화되고 연계될 수 있어야 한다. ④ 대학 내의 비장애학생들이 발달장애학생들의 프로그램에 참여할 수 있도록 통합학습이나 활동이 자연스럽게 이루어질 수 있도록 해야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.123-132
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• 2023

Git의 커밋 메시지는 프로젝트 진행 혹은 운영 과정에서 소스가 변경되는 이력을 관리한다. 이러한 이력 데이터를 활용하면 프로젝트 리스크와 프로젝트 현황을 파악할 수 있어 비용 절감과 시간 효율개선을 높일 수 있다. 이와 관련된 많은 연구가 진행되고 있고 이러한 연구 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 연구가 있다. 발표된 연구 중 최대 분류 정확도는 95%로 보고되어 있다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 연구를 시작했고, 기존 연구 중 정확도가 가장 높은 모델이 JAVA 언어로 작성된 프로그램에만 적용할 수 있는 제약을 없애기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPT를 이용해서 소스 변경 데이터를 자연어로 표준화하는 단계를 추가 설계하고 구현하였다. 본문은 Git에서 커밋 메시지와 소스 변경 데이터를 추출하고, GPT로 소스 변경 데이터를 표준화하는 과정과 디스틸버트(DistilBERT) 모델을 이용한 학습 과정을 설명한다. 검증 결과 91%의 정확도를 측정하였다. 제안하는 모델은 정확도를 확보하고 특정 프로그램에 종속되지 않고 분류할 수 있는 모델을 구현 및 검증하였다. 향후 Bard를 이용한 분류 모델 연구와 제안한 분류 모델을 이용해 프로젝트에 도움이 되는 관리 도구 모델에 관해 연구할 계획이다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.160-172
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• 2023

메타버스는 정치, 경제, 사회, 문화적 활동이 가능한 가상의 환경을 나타내는데, 이를 통해 현실과 디지털이 공존하여 사람들은 색다른 일상을 경험할 수 있다. 최근 메타버스의 발전으로, 기존의 서비스 경험 방식이 변화하고 있다. 기존의 선행연구는 주로 메타버스 서비스의 기술 발전에 중점을 두었지만, 최근의 연구들은 고객 관점에서 메타버스 서비스의 경험 품질을 평가하는 것에 중점을 두고 있다. 고객 관점에서 서비스 품질을 결정하는 서비스 특성을 정확히 이해하고 분석해야, 성공적인 메타버스 서비스를 설계할 수 있기 때문이다. 그러나, 선행연구들은 이러한 중요성만을 강조하고 있을 뿐, 평가를 위한 보편적이고 체계적인 개념과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 텍스트마이닝을 활용한 온라인 리뷰 분석을 수행하였다. 특히, 로블록스 서비스의 온라인 리뷰 227,332건을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 로블록스 서비스의 개선 방향을 모색하였다. 분석을 위해 토픽 모델링, 감성 분석, 로지스틱 회귀 분석 등의 텍스트마이닝 및 기계학습 알고리즘을 활용하였으며, 서비스 개선 방향을 모색하기 위해 중요도-실행도 분석을 수행하였다. 연구 결과, 메타버스 서비스의 경험 품질 평가에 활용 가능한 9개 서비스 특징을 도출하였으며, 이들과 서비스 만족도 간의 관계 분석을 통해 특징별 중요도를 추정하였다. 마지막으로 중요도-실행도 분석을 통해 메타버스 서비스를 가능케하는 기술적 요소보다 서비스 경험을 강화하는 방향의 서비스 개선 전략이 필요함을 파악하였다. 본 논문의 결과물은 메타버스 서비스에 관심이 있는 기업들에게 중요한 시사점을 제공하며, 기업은 이러한 서비스 특징을 활용하여 자사의 강점 및 약점을 파악하여, 변화하는 메타버스 서비스의 환경에서 우위를 차지하는데 유용한 통찰력을 제공할 것이라 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.693-699
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• 2023

초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.536-543
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• 2023

다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.637-645
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• 2023

본 연구는 에니어그램 기반 돌봄중재 프로그램에 참여한 간호대학생의 사람돌봄 경험의 의미와 본질을 확인하고자 수행되었다. 연구대상자는 일지역에 소재한 일개 대학교 간호학과 2학년에 재학중인 9명이었고, 자료수집은 면담기록, 진술, 성찰일지를 작성하여 2022년 4월 25일부터 8월 26일까지였다. 수집된 자료는 Colaizzi의 현상학적 방법을 선택하여 자료를 분석하였다. 연구결과, '나눔과 경청을 통한 알아봐줌', '위로와 용서를 통한 수용', '일상의 동참 및 동행을 통한 칭찬과 희망부여' 3개의 범주와 10개의 주제묶음으로 나타났다. 사람돌봄성찰일지를 작성하면서 비판적인 성찰을 통하여 돌봄의 의미를 깨달고 사람돌봄 경험의 본질을 파악하고 생생한 사람돌봄 경험을 확인하여 개인적인 경험과 느낌, 깊이 있는 이해에 대한 심층적인 성찰을 통해 사람돌봄 능력이 향상되고 돌봄을 내재화시켜 자신의 돌봄 능력에 대한 확신이 증가한 것으로 나타났다. 그리하여 에니어그램을 기반한 사람돌봄 경험을 확인하고 그 결과를 학습으로 활용할 수 있으며 사람돌봄을 수행할 수 있는 교육자료로 활용되어 사람돌봄 교육의 발전에 기여할 것이라고 생각된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1143-1150
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• 2023

세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.