• 과학교육연구지
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• 제47권2호
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• pp.192-210
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• 2023

이 연구는 인지적 도제 모델의 교수 단계와 교수방법을 적용하여 Rapid-cycling Brassica rapa (RcBr)를 활용한 식물 분자생물학 실험 프로그램을 개발하여 그의 적용 효과를 알아보고자 하였다. 개발된 프로그램은 예비교사의 분자생물학 실험에 관한 전문성 제고를 위하여 'purple RcBr과 non-purple RcBr 개체의 DFR 유전자 확인'과 'DNA 프로파일링 방법을 이용한 RcBr 개체의 유전적 다형성 부위 확인'의 두 가지 실험 주제를 선정하여 총 8차시로 구성하였다. 개발된 프로그램은 충북 H 대학교 생물교육 전공 2학년 18명을 대상으로 적용하여 분자생물학 지식과 기술 활용에 관한 인지기능과 영역 일반적 메타인지 기능의 향상 효과를 알아보았으며, 개발된 프로그램에서 제공된 수업흐름도 작성 과제의 분석을 통하여 프로그램의 효과를 검증하고자 하였다. 개발된 인지적 도제 모델 기반의 RcBr 식물 프로그램은 예비교사의 분자생물학 지식 및 기술 활용에 관한 인지기능 향상에 효과적이었다. 예비교사의 선행 실험 경험에 따라 고차적 인지기능 향상에 차이를 보였는데, 선행 실험 경험이 없는 예비교사의 고차적 인지기능 향상에 특히 효과적이었다. 개발된 프로그램은 또한 영역 일반적 메타인지 기능 중 메타인지적 지식의 과제와 메타인지적 조절의 계획, 점검, 평가 부분의 하위요소에 있어 유의미한 향상 효과를 보여주었다. 이는 프로그램의 차시별 자기평가 활동이 예비교사의 메타인지적 조절 기능 향상에 도움을 주었기 때문으로 생각한다. 이 연구에서 개발된 인지적 도제 모델의 식물 프로그램은 예비교사의 분자생물학 실험에 관련된 핵심역량을 키우는데 이바지한 것으로 나타났으므로 후속 연구에서 이 교수·학습 자료를 재구성하여 과학교사 연수나 고등학생들에게 적용하여도 메타인지 기능의 향상 효과를 기대할 수 있을 것이다.

• 공연문화연구
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• 제42호
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• pp.233-256
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• 2021

이 글은 황해도굿춤의 특성과 의미를 살핀 글이다. 먼저 황해도굿춤의 특성을 다음과 같이 정리하였다. 황해도굿춤의 모든 굿거리 등장하는 일반적인 춤은 '거상춤 - 도무 - 회전무'로 순차적으로 이어진다. 반주 장단은 거상장단, 춤장단, 연풍장단이다. 황해도굿춤 중 신령의 특성을 나타내는 무구를 손에 들고 추는 춤은 춤장단에 맞춘 도무와 연풍장단에 맞춘 회전무와 춤사위가 동일하다. 무구 이름이나 무복 이름, 신령 이름을 사용해 굿춤 명칭으로 사용할 수 있지만 춤사위의 독자성은 없다. 황해도굿춤 중 벅구춤과 삼현춤은 독자적인 장단인 벅구장단, 삼현장단을 사용하고 있어 춤사위의 독자성이 인정된다. 황해도굿춤은 장단과 긴밀한 관련성을 가진다. 황해도굿의 연행에서 장구재비와 만신의 조화는 절대적이다. 장구 연주가 만신의 굿 연행을 받쳐주지 않으면 굿의 연행이 순조롭지 않아 혼란이 발생하고, 만신의 굿 연행이 장구 연주를 따라가지 못하면 굿은 단순해진다. 황해도굿춤의 성패를 결정하는 가장 핵심적인 요소가 장구이다. 굿을 맡을 때 장구재비와 일정이 맞지 않으면 굿날을 다시 잡을 정도로 만신은 장구재비와의 호흡을 중요하게 여긴다. 그리고 황해도굿춤은 결례에 따라 차이가 있다. 하지만 결례에 따른 장단과 춤의 차이는 무형문화재로 인해 사라지게 된다. 결국 무형문화재 지정이 모든 황해도굿춤의 특성을 사라지게 한 것이다. 결례 구분이 모호해지고, 자신이 학습한 굿의 계보에 대해서도 관심을 갖지 않는다. 결례에 따른 춤의 구분이 중요한 것이 아니라 무형문화재 제도에 따른 춤의 구분이 중요해졌다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.19-31
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• 2021

본 연구는 기존 문헌연구들을 중심으로 엔터테인먼트 산업 분야의 대학생 창업의도 특성들을 파악하고자 하였다. 이를 바탕으로 대학 창업담당 관계자들과 국가 창업지원 정책 담당자들에게 대학생 창업을 위한 현실적인 교육 대안 및 창업 경영에 관한 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 엔터테인먼트 산업에 필수적인 요소인 아이디어 창출 교육을 위한 기술(아이템) 아이디어와 제품으로의 연결 방법, 컨텐츠 가치를 높일 수 있는 기술 방법, 엔터테인먼트 산업 내 사용자 특성 교육을 지속적으로 해야 할 것이다. 또한 아이디어 교육과 함께 자금조달, 인적자원관리, 마케팅, 운영관리 등 창업 경영관리에 대한 이해도를 높이고, 나아가 엔터테인먼트 창업에 대한 성공가능성 및 새로운 일에 대한 모험심이 생길 수 있도록 자신감 교육도 함께 이루어져야 할 것이다. 둘째, 창업에 관심이 있는 학생 의견조사를 중심으로 창업에 필요한 공간 및 장비제공(동아리실, 학생창업실, 엔터테인먼트관련 장비확보 등)이 이루어져야 하고, 학생 창업을 위한 대학 및 정부의 각종 규제들을 완화해야 할 것이다. 또한 학내 외 창업 지식형성을 위한 교육과 전문가 특강 및 자문, 현장 교육 등을 통해 보다 실용적인 창업 지식이 만들어질 수 있도록 노력해야 하고, 다양한 지원들을 바탕으로 학생들의 창업에 대한 자신감도 형성할 수 있도록 만들어 주어야 할 것이다. 셋째, 엔터테인먼트 산업에 대한 창업을 희망하는 학생들에게는 가족들에게 엔터테인먼트 산업에 대한 현장 상황을 정확히 알려줌으로써 자녀들이 창업분야를 선택하는데 있어 부정적인 인식보다는 긍정적인 인식이 발생할 수 있도록 적극 알릴 필요가 있다. 또한 대학생들이 창업 후 성공한 다양한 사례들을 가족들에게 홍보함으로써 자녀가 창업에 대한 도전정신이 발생할 수 있도록 가족들이 힘을 보태게 해야 할 것이다. 넷째, 엔터테인먼트 산업 분야 쪽으로 창업을 희망하는 친구들과의 지속적인 동호회나 모임들이 형성 될 수 있도록 만들어 주어야 하고, 나아가 이런 모임을 통해 실제로 창업한 친구들의 의견을 청취하는 기회도 마련해야 할 것이다. 또한 모임과 친구 형성으로 인해 사업계획서 작성, 창업 성공 방법, 창업 경영관리에 대한 논의의 자리가 형성되도록 만들어 주어야 하고, 서로 창업에 대한 의지가 발생할 수 있도록 심리적 자극활동도 이루어져야 할 것이다. 다섯째, 창업과 관련한 다양한 지식(자금 확보 방안, 창업조직 관리, 창업하고자 하는 시장에 대한 정보 파악 등)들이 배양될 수 있도록 노력해야 할 것이고, 자신들이 창업하고자 하는 다양한 엔터테인먼트 산업 분야에 대한 사업계획서 작성 방법도 실무에 맞도록 학습 시켜야 할 것이다. 또한 이런 지식 형성을 밑바탕으로 학생들 스스로가 창업에서 발생할 수 있는 위험과 변화에 대응할 수 있도록 만들어 주어야 할 것이다. 마지막으로 창업 경영관리에 대한 이해도를 높여 주어야 하고, 창업에 대한 자신감과 두려움이 사라지게 할 수 있는 다양한 심리적 자극 활동이 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.