본 연구는 기독교 대안학교 교사들이 인식하는 교사의 전문성은 무엇이고 그들의 전문성은 어떻게 성장하는지 찾아보는 것을 목적으로 한다. 전문성은 일반적으로 특정 분야에 필요한 특별한 지식, 기술, 태도를 의미한다. 교사 전문성 역시 주어진 업무를 수행하는데 필요한 능력과 자질, 기술과 행동, 가치를 포함하며, 교사의 생애주기와도 밀접한 관계가 있다. 본 연구는 교사 전문성의 의미와 성장 방식을 탐구하기 위해 설문조사와 면담을 병행한 혼합연구방법으로 자료를 수집하였다. 270여 명의 기독교 대안학교 교사가 참여한 설문조사는 교사의 관심사, 각 전문성 요소의 중요도와 보유 정도, 전문성 개발 노력과 도움 정도를 질문하였다. 심층 면담은 7명의 기독교 대안학교 교사를 대상으로 하였고 이들이 인식하는 교사 전문성의 의미, 교사 자질과 역량, 전문성 성장을 위한 환경을 파악하였다. 분석 결과를 보면 기독교 대안학교 교사들은 기독교적 관점으로 교과를 재구성하는 교과 전문성뿐 아니라 소통, 관계, 소명의식을 전문성으로 강조하였다. 그리고 이들의 전문성 성장에는 소명에 반응하고자 하는 교사의 결단, 지속적인 자기계발, 교사공동체, 자율과 책임이 공존하는 교육환경이 중요한 것으로 나타났다. 결론에서는 교사들의 전문성 성장을 위해서 교사의 생애주기를 고려할 것과 교사 주도적인 전문성 성장의 접근을 제안하였고, 예비교사교육에서 교과 전문성뿐 아니라 소통과 관계능력 향상에 주안점을 둘 것을 강조하였다.
본 연구에서는 VDT(Visual Display Terminals) 환경에서 배경색과 가독성의 상관관계를 알아보았다. 본 실험에 앞서 예비실험으로 색 온도가 다른 White 지각도를 알아보았으며, 실험 자극물은 태블릿 PC를 활용하였다. 실험 환경은 주광과 야외광이 함께 공존할 수 있는 창가에서 실험 자극물을 제시하였다. White 지각도의 인식과 선호 결과 중 단파장계열의 Nearly Whites 색 에서 백색에 대한 높은 선호도와 인식도를 보였다. 이러한 예비실험 결과를 바탕으로 본 연구에서는 동일한 실험 환경과 실험 기기를 가지고 빨간색, 초록색, 파란색, 노란색의 총 4가지 Nearly Whites와 한 가지 백색을 배경색으로 사용하여 배색 평가, 가독성, 피로도를 조사하였다. 또한, 글자는 검은색으로 제한하였다. 그 결과, 초록색의 Nearly White 배경색에서 가독성과 배색 평가가 높게 나타났으며, 가독 시 느끼는 피로도는 가장 낮은 것으로 나타났다. 이와 반대로 빨간색의 Nearly White 배경색에서는 가독성과 배색 평가가 가장 낮게 나타났으며, 가독 시 느끼는 피로도는 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 통해서 VDT 환경에서의 가독성을 향상시키며, 눈의 피로도를 낮출 수 있는 배경색을 제안해 보고자한다.
분석 CRM 영역에서는 고객 데이터 분석을 통하여 고객 행동과 관련된 통찰력을 얻는 것이 중요하다. 이러한 분석 과정에서, 사용자 스스로 기업 데이터베이스에서 대용량 고객 이력 데이터를 조회하고 추출하기 위해서는 SQL 을 사용하여 자유롭게 질의구문을 작성할 수 있어야 한다. 그런데 일반 사용자들이 이러한 업무를 수행하고자 할 때, 기업 데이터베이스 구성 요소에 대한 전문적인 지식이 부족하기 때문에 정보 탐색에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사용자가 제공하는 자연어 수준의 질의를 분석하고, 데이터베이스를 구성하는 값을 중심으로 올바른 질의 결과를 제공하기 위한 데이터베이스 구성요소 인덱싱 방법론을 제안한다. 구체적으로 기업 데이터베이스를 구성하는 세 가지 요소인 관계, 속성, 값에 대한 정보를 읽어 들여 요약 정보에 대한 인덱스를 구성한 다음 사용자의 자연어 질의에서 분석된 의미 단위 별로 데이터베이스 요약 정보와 연결해주는 TableRank 기법을 소개한다. 실험용 데이터베이스를 대상으로 테스트를 수행한 결과, 사용자의 자연어 질의 결과가 데이터베이스를 구성하는 값 정보와 연결되는 것이 관찰되었다. 논문의 후반부에서는 자연어 질의를 자동적으로 처리하기 위한 선행 모듈 개발의 시사점을 정리하고, 향후 기업 데이터베이스 자동 검색 시스템으로 발전하기 위한 방안에 대해서도 설명한다.
쏘일네일링 공법은 수동보강재를 이용하여 원지반의 전단강도를 증가시켜 지반을 보강하는 공법이다. 쏘일네일링 공법에서 전면벽체는 현장타설 콘크리트 격자블록과 현장타설 콘크리트 벽체의 2가지 형태가 있으며, 1:0.7 보다 완만한 사면일 경우에는 현장타설 콘크리트 격자블록이 사용되고 있다. 또한 1:0.5 보다 급한 사면인 경우에는 숏크리트에 두께 30cm 정도의 현장타설 콘크리트 벽체를 합벽으로 시공하는 형태의 전면벽체가 활용되고 있다. 이 연구는 새로운 쏘일네일링 공법으로 조립식 쏘일네일링 공법을 제안하였다. 조립식 쏘일네일링 공법은 두께 20cm의 공장 제작된 콘크리트 패널을 사용하여 조립식으로 시공하는 공법으로 기존의 쏘일네일링 공법에 비해 전면벽체의 품질과 시공성을 향상시킬 수 있으며, 사면 절취 후 바로 콘크리트 패널을 절취면에 부착하여 전체 사면의 안정성을 증대시키는 효과가 있다. 본 연구에서는 실물규모의 사면단면에 파괴재하시험을 실시하여 조립식 쏘일네일링 공법에서 사용하고 있는 콘크리트 패널에 의한 전면벽체의 강성에 의한 구속효과에 의한 영향을 규명하고자 하였다. 대형파괴재하시험결과 숏크리트 전면벽체로 시공된 일반 쏘일네일링 공법에 비해 콘크리트 패널의 강성 전면벽체를 사용한 조립식 쏘일네일링 공법의 경우 하중-침하 관계가 우수한 것으로 나타났다.
초장은 절화국의 외적 품질을 결정하는 매우 중요한 요소이다. 본 실험은 단일처리 후 광량의 차이에 따른 절화국화 광합성 효율과 줄기 신장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 growth chamber내에서 수행되었다. 정식 7일 후 단일처리 (day/night, 11/13h)를 개시하였으며 이때 광량은 LEDs array (blue+red)를 이용하여 60, 100, 140, 그리고 $180mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$로 각각 유지하였다. 본 실험의 결과, 광도의 증가에 따른 순 광합성률은 꾸준히 증가하는 직선 회귀의 상관관계가 있었다. 광도의 차이가 꽃눈 분화의 시기에는 영향을 미치지 않았다. 초장, 엽면적, 그리고 건물중 등의 생육은 광도의 증가에 따라 증가 하였으나 140과 $180mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$에서는 처리 간 차이가 나타나지 않았다. 이상의 결과에서 LEDs array를 이용한 $140mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$이상의 광도는 절화국의 줄기 신장에 효과가 없는 것으로 판단되었으며 광도의 증가에 따른 순 광합성률의 증가가 생육의 증가와 일치하지는 않음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 질적연구방법을 이용하여 미국 고령층의 복지기술 수용성에 영향을 미치는 사회문화적 요인을 추출하고 각 요인과 복지기술 수용성간의 연관성을 분석하여 향후 고령자의 삶의 잘향상을 위한 사회문화적 기반복지기술 수용성 증진방안을 도출하는데 기여하기 위함이다. 10명의 노인분야 전문가와 심층인터뷰를 통해 수집한 자료를 두 차례에 걸친 개방형 코딩 프로세스로 결과를 도출하였다. 자료분석 결과 7개의 주 코드와 주 코드에 중첩된 22개의 2차 코드 등 총 29개의 코드를 통해 사회문화적 요인을 추출하였다. 분석결과 개인주의, 가족중심문화, 실용주의, 저맥락 문화, 프라이버시, 재미추구와 수평적문화 등이 미국 고령층의 복지기술수용에 영향을 미치는 사회문화적 요인으로 나타났다. 이 연구결과는 고령층의 복지 기술사용의도에 영향을 미칠 수 있는 국가별 문화적 차이를 정의하고, 각 요인과 복지기술 수용성간의 관계를 분석하기 위한 설문조사 개발에 기여할 것이다. 이를 위해서는 향후 연구에는 한 국가 또는 국가 간 사회문화적 차이를 설명하는 척도개발이 필요하다.
본 연구는 코로나 19 팬데믹 시기동안 한국인이 겪는 정서적 디스트레스에 영향을 미치는 심리·사회적 요인의 영향력을 서로 다른 두 시점에서 비교하였다. 1차 조사시기는 WHO에서 코로나 19 팬데믹을 선언하고, 대구 경북지역이 특별재난지역으로 선정되었던 2020년 4월 13일부터 4월 21일까지이며, 연구참여자 600명의 자료를 수집하였다. 2차 조사시기는 전 세계적으로 코로나 19가 재확산되고, 수도권에서 처음으로 집단감염이 확산되면서 일주일동안 수도권에서만 확진자가 1,000명이 넘었던 시점인 2020년 8월 21일부터 9월 2일까지 진행되었다. 1차 조사의 연구참여자 중 482명이 2차 조사에 응하였으며, 모든 자료는 온라인 설문을 통해 수집되었다. 본 연구는 시점별로 개인특성요인, 코로나 19에 대한 두려움과 사회활동 제약요인, 대인관계갈등 및 수입감소 요인이 코로나 19로 인한 디스트레스(스트레스, 우울, 불안, 분노) 경험에 미치는 영향을 알아보기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 두시점 모두에서 정서적 디스트레스에 영향을 미치는 요인으로는 성별, 삶의 질, '코로나 19 관련 정보 수시 확인', '코로나 19 이후 삶을 예측할 수 없어 두려움', '병원 이용의 어려움'이 확인되었다. 시점1에서만 유의한 변인으로 '공적일정에 차질', 시점 2에서만 유의한 변인으로는 연령, 감염취약성, '개인일정에 차질'이 확인되었다. 이를 토대로 논의 및 시사점이 제시되었다.
숭의묘는 유비를 주향으로 하고 관우와 장비를 배향한 것 외에도 제갈량·조운·마초·황충·왕보·주창·조루·관평 이상 8인을 종향한 사당이다. 배향 인물 중 관우가 포함되어 있어 관왕묘의 하나로 인식되고 논의되었다. 이는 기존에 있던 관왕묘인 동묘, 남묘, 북묘에 이어 '서묘(西廟)'라고도 불린 명칭에서도 확인된다. 물론 관우라는 인물을 모셨다는 공통분모 때문에 관왕묘와 숭의묘의 관련성을 배제할 수는 없다. 그렇지만 숭의묘는 관왕묘와 차별되는 면모가 있다. 숭의묘는 배향인물의 측면에서 관왕묘보다 격이 높았고 아악·아악악현·육일무가 수반되어 사용되는 악무(樂舞)의 종류가 현격히 달랐다. 러일전쟁 발발 직후 1904년 4월 27일에 첫 봉안의식이 행해진 후 1908년 7월에 폐지되기까지 숭의묘제례가 행해진 기간은 불과 4년 밖에 안 되었기 때문에 비교적 덜 알려져 있었다. 게다가 숭의묘 터를 조선총독부에서 고아원과 맹아원으로 사용해 버리는 바람에 그 묘역까지 철저히 훼손되어 숭의묘의 기억을 되돌릴 공간마저 잃어버렸다. 그러나 숭의묘제례는 조선의 전통적인 제례용 악무(樂舞)의 형태를 두루 갖추어 중사(中祀)격으로 행례된 중요한 국가제례의 하나였다. 또한 고종이 황제로 즉위한 후 대한제국의 군사력을 강화하려는 강병책의 일환으로 구상된 제례로, 칭제(稱帝) 이후 환구제례와 더불어 새롭게 만들어졌으며, 대한제국 최후의 국가사전이라는 측면에서 큰 의의가 있다.
건설업의 경우 공사기간 내에 최소한의 수수료로 완제품을 인도할 수 있도록 공정과 원가의 관계를 적절히 분배해야 한다. 이때 교량의 크기, 공법, 공장의 환경과 생산능력, 운송거리 등을 고려해야 한다. 그러나 공사기간 중 발생하는 다양한 원인으로 인해 공사지연, 공사비 상승, 품질 및 신뢰성 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서, 기존의 방식에서 탈피하기 위해서는 체계적이고 과학적인 시공기술과 공정관리 기술이 필요하다. 프리팹(Pre - Fabrication)은 공장에서 제작하여 현장에서 시공하는 대표적 OSC(Off-Site Construcation) 공법이다. 본 연구에서는 프리팹 교량 거더인 Nodular 거더의 공정관리를 위한 자원 및 공정계획 최적화 시스템 개발이다. 인력, 장비 동원 계획의 다양한 변수를 자동으로 테스트하여 최적의 값을 도출하는 시뮬레이션 알고리즘을 개발한다. 그리고, 건설 중인 파주-포천 고속도로 건설공사(3공구) 도하 4교에 알고리즘을 적용하여 그 결과를 비교한다. 건설공사 표준품셈을 근거로 액티비티 카드에 실제 투입된 인력, 장비 종류, 수량 등을 적용하고, 작업량, 자원계획, 자원소요량을 반영했다. 향후 다양한 현장 데이터를 포함한 예측기법을 적용하여 프로그램의 정확도를 높일 계획이다.
사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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