국제사회는 IPCC를 중심으로 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오를 새로운 온실가스 변화 경로로 채택하고, 신기후변화 시나리오 기반으로 다양한 규모와 형태로 기후변화를 전망하고 분석하고 있다. 국립농업과학원은 이러한 국제적 동향을 반영하고 농업부문 기후변화 적응대책 지원을 위한 노력의 일환으로 신규 온실가스 경로에 기반한 한반도 상세(1km) 기후변화 시나리오를 산출하였다. 본 논문은 2022년 "국가 기후변화 표준 시나리오" 로 인증받은 국립농업과학원의 SSP 기후변화 시나리오 자료를 소개하고, 기후변화 전망 결과를 보여주고자 한다. 한반도의 미래 기후 변화에 대한 전망 정보를 생산하기 위해 CMIP6에 참여한 18개의 GCM 모형에서 생산된 전지구 규모의 기후 자료를 과거기간(1985-2014)과 미래기간(2015-2100)에 대해 수집하고, 1km 격자형 한반도 전자기후도와 SQM 방법을 이용하여 한반도 영역에 대해 통계적 상세화를 수행하였다. 21세기 후반기(2071~2100년), 한반도의 연평균 최고, 최저기온은 온실가스 배출 정도에 따라 각각 2.6~6.1 ℃, 2.5~6.3 ℃ 상승하고, 연강수량은 21.5~38.7 % 상승하는 것으로 전망되었다. 저탄소 시나리오(SSP1-2.6)의 경우 기온과 강수량 상승이 적게 나타나, 탄소 배출을 감축하는 경우에 상승 폭을 억제할 수 있을 것으로 전망되었다. 21세기 후반기의 우리나라 평균 풍속과 일사량은 상대적으로 현재 대비 미래에 큰 변화가 없을 것으로 전망하고 있다. 이 자료는 기후변화에 따를 미래의 불확실성을 이해하고 기후변화 적응을 위한 합리적인 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.
과거 전면재개발 방식과는 달리 최근 도시재생에서는 현장중심의 협력적 운영체계 및 이해관계자의 참여와 파트너십이 성공 요소로 여겨지고 있다. 도시재생 실행 수단의 하나인 경관개선사업에 있어서도 개선 과정 중의 이해관계자간 의사소통에 관심을 갖기 시작했다. 의사소통의 과정은 내용(경관의 변화)과 분리될 수 없기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 서울시 주거지 경관개선사업에 어떠한 이해관계자가 참여했고 어떠한 의사소통 과정을 가졌는지를 살펴보았다. 구체적 사례로는 2013년 서울시에서 진행한 '서울 꽃으로 피다' 사업 중 '주민 스스로 가꾸는 골목길'을 다루었다. 사례 연구에서 검토된 이해관계자의 의사소통적 특성을 살펴보면 먼저 행정의 경우, 사업의 이니셔티브를 가졌지만 리더십을 발휘하지는 못했다. 이는 서울시와 각 구청간의 사업에 대한 이해의 차이, 현장 중심적 사업에서의 행정 역할에 대한 경험 부족 등에서 비롯되었다. 반면, 행정의 보조기관인 지역의 통 반장은 주민들의 대변인으로서 역할을 했을 뿐만 아니라 주민들에게 행정적 절차의 특성을 알리고 대응하도록 도와주었다. 그러나 이들 중심으로 그리고 이들과 주민간의 개인적 관계 속에서 의사소통이 이루어지면서 다양한 이해관계자의 의견이 외부화되고, 이를 다양한 방식으로 논의하는 의사소통의 민주성에는 오히려 한계가 있었다. 마지막으로 전문가는 골목길 경관 개선이라는 결과물 산출자의 역할뿐만 아니라 단계별 이해관계자들의 소통의 촉진과 갈등 해결 등 의사소통 촉진자로서의 역할을 수행했다. 전문가들은 이러한 역할을 새롭게 받아들였다. 대상지별 의사소통의 특성을 살펴보면 주택의 형태, 거주기간, 주택 소유 여부와 세입 방식에 따라 의사소통의 적극성에 있어 차이를 보였다. 본 연구에서 발견한 바를 세 가지로 정리할 수 있다. 첫 번째, 주거지의 특성과 인적 구성이 의사소통 과정에 영향을 주고, 이는 궁극적으로 결과물에도 영향을 준다는 것을 볼 수 있었다. 두 번째는 사업의 구조와 이해관계자들의 역할과의 관계에 대한 것이다. 본 연구에서 다룬 사업은 일상공간을 대상으로 함에도 불구하고 주민들의 필요에 따라 시작하기 보다는 사업의 기획과 진행 등 이니셔티브를 행정이 가졌다. 세 번째, 다수의 조경설계가들이 하나의 프로젝트에 참여하면서 전문가의 새로운 역할을 시도해 보았다는데 의의가 있다.
본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.
T-50 인도네시아 수출은 정부의 정책목표를 구현하고 국내 방산업체들의 해외수출활동을 촉진시키는 촉매제가 되었다. 방산수출은 국가의 위상을 높이고 경제적 이익을 창출하는 신성장 동력으로서 인정받게 되었으며 정부의 주요 정책 중 하나로 자리매김하였다. 본고는 T-50 인도네시아 수출 성공의 동인(動因)을 정책 네트워크의 관점에서 분석하여 효과적인 방산수출 정책방향을 제시하고자 한다. 정책네트워크 이론(Policy Network Theory)은 방산수출 지원정책을 수립하고 집행하는 과정에서 각 정책행위자들의 속성과 그들 사이에서 이루어지는 상호작용이 어떤 산출물을 가져왔는지를 분석하는 데에 유용성과 적실성을 갖았다. T-50 인도네시아 수출에 관한 정책네트워크는 정책공동체(policy community) 유형으로서 다수의 정부부처와 이익집단인 방산업체, 그리고 연구기관의 전문가들이 공동의 정책목표 달성을 위해 상호 공감대를 형성하여 범정부조직인 방산물자교역지원센터(KODITS)를 창설하고 이를 중심으로 행위자들이 공식 비공식 접촉을 지속하면서 수출 성공을 위한 전략을 모색하였다. 일부 주요 정책행위자 사이에 대립과 갈등이 존재했으나, 다수의 행위자가 강한 협력의 관계를 형성함으로써 T-50 인도네시아 수출을 위한 정책결정이 효과적으로 이루어질 수 있었고, 그것은 T-50 수출 성공의 중요한 동인이 되었다. 시사점으로 협력적 상호작용에 의한 정책공동체 유형이 방산수출 지원정책의 목표 달성에 유용함을 고려, 미국에 대한 훈련기(T-X) 수출 등 대형 방산수출프로젝트 추진시 범정부차원의 한시적 테스크포스(TF)를 운영할 필요가 있으며 TF에 참여한 기관들이 상호 협력의 관계를 강화할 수 있도록 기관장들간 정기적인 논의의 장 마련 등 제도 절차적 보완이 필요함을 제시하였다.
본 연구는 플립러닝을 적용한 과학관련 사회쟁점 교수학습(FL-SSI)이 중학생의 시민역량과 인성발달에 미치는 영향을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 플립러닝은 교실 수업 전 교수학습 영상을 제공하여 기초 개념과 문제인식의 기회를 제공하고, 교실 수업에서는 이를 바탕으로 한 토의토론 활동을 진행함으로써 학생들이 보다 역동적이고 협력적으로 수업에 참여할 수 있도록 하는 전략이다. 이에 본 연구에서는 전통적인 SSI 수업에서 보고되는 시간과 정보의 제약이나 토의 토론 진행 등의 어려움을 해결하고자 플립러닝 전략에 기초한 과학관련 사회쟁점 교수학습 프로그램을 개발 및 적용하였다. 본 연구에는 중학교 2학년 학생 73명이 네 가지 주제의 12차시 수업으로 구성된 SSI 교수학습 프로그램에 참여하였다. 학생들은 매 차시 수업 전 교사가 웹에 게시한 동영상을 시청한 후, 본 수업에서는 영상에 대한 이해를 바탕으로 다양한 학생중심 활동에 참여하였다. 학생들은 수업 전후 과학기술 사회의 시민역량과 글로벌 시민으로서 갖추어야 할 인성을 측정하는 검사지에 응답하였으며, 수업 이후 포커스 그룹 면담에 참여함으로써 학생들이 인식한 플립러닝 기반 과학관련 사회쟁점 교수학습의 효과를 살펴보았다. 연구 결과, 플립러닝 기반 SSI 수업에 참여한 학생들의 시민역량과 인성은 수업 후 통계적으로 유의한 향상이 있었다. 특히 학생들은 시민역량의 네 영역(협업능력, 정보기술 및 미디어 활용능력, 비판적 사고와 문제해결능력, 의사소통능력) 모두에서 통계적으로 유의한 향상이 있었으며, 인성의 세 영역 중 두 영역(사회도덕적 공감, 과학관련 사회쟁점에 대한 책무성) 영역에서 유의한 향상이 있었다. 포커스 그룹면담 결과 또한 학생들이 SSI 수업에 플립러닝을 적용한 효과를 긍정적으로 인식하였음을 뒷받침하였다. 학생들은 플립러닝 전략을 통해 SSI 문제 상황에 대한 이해를 높였으며, 자료탐색과 의사결정의 시간을 절약함으로써 교실 수업 시간을 SSI 문제 상황을 해결하는 데 온전하게 활용하였다. 또한 SSI 문제를 둘러싼 다양한 관점에 대해 이해할 수 있는 충분한 기회를 가질 수 있었다. 본 연구는 플립러닝 전략이 기존의 SSI 수업에서의 어려움을 보완하고 개선함으로써, SSI 수업을 효과적으로 운영할 수 있는 한 방안이 될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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