• 한국지역지리학회지
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• 제6권3호
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• pp.117-138
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• 2000

본 연구는 제7차 교육과정의 기초가 되는 구성주의적 관점에 기초하여 사회과 교육에 있어서 사진자료를 활용하여 자기 주도적 사고를 통해 지식을 구성할 수 있는 방안을 검토하고 모색하였다. 검토결과 구성주의적 사회과 교육의 앎의 구성과정 원리는 개개인의 내면적 인지작용과 사회문화적 맥락간의 통합적, 변증법적 관계에서 이루어지는 역동적 과정이 되어야 할 것이다. 사회과 교육에 있어서 사진은 의사소통의 강력한 도구이다. 사진과의 대화를 통해 사진 속에 담겨진 사회현상의 가시적 측면뿐만 아니라 비가시적 측면을 끌어냄으로써 7차 교육과정의 강조점 중의 하나인 탐구학습을 통한 사고력 신장에도 크게 도움을 준다. 초등 사회과 지역 교과서에 나타난 사진자료 분석결과 총 자료 중 지면 차지분량이나 비중이 중에도 학습내용과의 관련성에 있어서 자기 주도적으로 사고하여 탐구할 수 있는 자료라기보다는 보조자료가 대부분이다. 그 외에도 사진의 주제, 종류, 규모, 위치, 색상, 선명도 나아가 자료의 결합형태 등에 있어서도 문제점이 Bl는 것으로 나타났다. 구성주의적 사회과 교육을 위한 사진자료의 개발은 현행 교과서 상의 문제점을 극복하고, 7차 교육과정의 이론적 배경을 담은 사진이어야 할 것이다. 이러한 점을 감안한 사진자료 개발을 위해 템기반에서 상호작용하면서 학습할 수 있도록 이미 구축된 템사이트의 사진자료 데이터 베이스를 활용하거나 구축하여 학습할 수 있도록 하면 좋을 것이다. 사회과 교육에 있어서 구성주의적 사진자료 활용을 위한 수업구성은 직관, 갈등, 조절, 균형화라는 4단계를 고려하였다. 교육과정 개발자는 교과서 개발시 영상문화시대를 맞이하여 정적인 사진자료보다도 더욱 동적이며, 입체적인 디지털 사진자료의 개발과 활용이 요구된다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.