• 한국조경학회지
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• 제48권4호
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• pp.29-40
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• 2020

본 연구는 건강증진을 위한 도시공원 평가하기 위해 물리적 환경 요소를 해외사례와 선행연구를 통해 지표를 선정하고, 이를 정량적·정성적으로 분석하였다. 조사대상지는 서울시에 조성된 근린공원을 지역적 분배를 고려하여 서대문독립공원, 홍릉근린공원, 고척근린공원, 신림근린공원, 청담근린공원, 개포근린공원, 숭인근린공원 7개이다. 평가 지표는 정량적 지표 (공원의 배후지역 환경, 공원 특성, 공원 시설물 3가지 분류에 따른 12가지 요소), 정성적 지표(접근성, 안전성, 편의성, 활동성, 어메니티 5가지 분류에 따른 14가지 요소)를 선정하였다. 지표 선정방법은 전문가 자문회의를 통해 선정하였으며, 물리적 환경 인식 요소의 평가방법은 전문가와 조사원이 현장관찰을 통해 3점 척도(상·중·하)로 조사하였다. 분석결과, 첫째, 건강증진을 위한 지표는 운동시설이나 산책로 뿐 아니라, 휴식공간, 여가 및 문화시설, 접근성, 청결, 식수대 등 건강 활동을 지원하는 다양한 요소들이 주요한 지표임을 알았다. 둘째, 정량적인 지표로는 요건을 갖추고 있다 할지라도 정성적인 평가에서는 실제 구현시키거나, 이용하는데 불편함이 많아 공원의 물리적 환경에 대한 정량적 정성적 평가가 동시에 이루어져야 한다. 셋째, 물리적 환경요소에 대한 정성적 평가 결과 유형별, 공원별 점수차가 나타났는데, 건강증진을 위한 운동시설, 체력단련시설 등 활동성보다는 접근성, 안전성, 편의성과 같은 간접적 지표가 부족한 것으로 나타났다. 최근 COVID-19 등으로 공원 이용률이 증가하고 있고, 포스트 코로나 시대에는 공원의 서비스 증진을 위해 더욱 노력해야 한다. 이를 위해 정기적으로 정량적·정성적 지표를 평가하여 공원의 서비스를 증진시키고, 직접적 요인 뿐 아니라 간접적·보안적인 지표들에 대한 서비스 고려가 필요하다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제10권1호
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• pp.67-87
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• 2006

본 연구는 초등학교에서 이루어지는 수행평가 실시에서의 문제점을 인식하고 자기평가, 동료평가 및 관찰평가의 실천을 통하여 평가에 따르는 시간적인 제약을 줄이고, 평가의 결과를 교수 학습계획에 반영시킴으로써 평가를 통한 초등수학과 교수 학습의 개선에 대한 시사점을 찾아보고자 이루어졌다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 연구자는 초등학교 2학년 1개 반 학생 40명을 대상으로 자기평가, 동료평가를 실시하고 '재미있는 놀이를 하여 봅시다' 차시의 운영과정에서 관찰평가를 한 학기동안 적용하였으며 평가의 적용과정에서 얻어진 학생들의 자기평가결과물(수학일지, 자기평가지, 평가의 과정에서의 대화내용)과 관찰평가 결과물(체크리스트, 놀이 활동 결과물, 놀이의 과정에서의 대화내용)을 분석해 보았다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.17-26
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• 2010

세계경제 및 환경의 변화에 따라 농산물의 불안정적인 수급으로 인한 문제점이 노출되고 있으며, 우리나라의 경우 농산물의 안정적인 확보를 위하여 국가 전략적 차원에서의 해외농업투자의 필요성이 요구되고 있다. 하지만 정부차원의 지원 미진, 해외 농업에 대한 정보 및 기술 미비, 개발자금 확보의 어려움, 장기간의 투자금 회수기간, 사후관리 미흡 등의 이유로 성과를 이루지 못하고 있는 실정이며, 특히 해외 농산물의 국내 반입 시 관세의 장벽, 물류 유통비용 등으로 가격 경쟁력이 떨어지고 있어 국내에 반입되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 해외농업투자의 기본개념 및 실태를 살펴보고 해외농업투자의 필요성과 고려사항, 문제점 등을 도출하여 해외에서 재배된 농산물의 경쟁력을 위한 유통 측면에서의 개선방안을 정부의 간접적인 지원, 유통 현대화 및 유통정보기능 강화, 유통시설, 수송루트, 하역업무개선, 경쟁력 확보를 위한 정부의 정책적 지원, 교육 훈련을 통한 전문인력 양성 등 다섯 가지 측면에서 제시하였다.