• 기록학연구
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• 제79호
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• pp.5-32
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• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• 심성연구
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• 제32권2호
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• pp.122-168
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• 2017

한국 민담 <외쪽이>를 분석심리학의 관점에서 해석하였다. <외쪽이> 민담은 전국적으로 분포되어 있으며, 인도와 아프리카에 유화가 있다. 대상 민담을 보면 아이를 낳지 못하는 부인이 수태 음식 두 개 반을 먹고 온전한 아들 두 명과 팔도 하나, 다리도 하나, 눈도 하나인 반쪽 아들을 낳았다. 형들은 과거 보러갈 때 외쪽이가 따라오는 것을 싫어해서 바위와 나무에 묶어 놓지만, 외쪽이는 힘이 세서 쑥 뽑아서 집의 뜰에 가져다 놓았다. 형들은 외쪽이를 칡으로 묶어서 호랑이 앞에 던져 놓지만 외쪽이는 호랑이와 칡 끊기 내기에서 이겨 호랑이 가죽을 벗겨 돌아온다. 호랑이 가죽을 탐낸 숙소 주인과 장기 내기에서 이겨 주인의 딸을 데려오기로 하고 노끈과 북, 벼룩, 빈대를 가지고 가서 주인집 사람들을 곯려주고 처녀를 데려와서 잘 살았다는 이야기이다. 아이를 낳지 못하는 부인이 부처에게 비는 제시부는 창조성이 고갈된 의식의 한계 상황에서 의식의 자아가 무의식에 겸허한 태도를 취하며 정신의 자발적 활동을 기다리는 태도이다. 하얀 영감이 와서 고기 세 마리를 주는데 고양이가 와서 반 마리를 먹어서 부인은 고기를 두 마리와 반 마리만 먹고 온전한 아들 둘과 막내 아들 외쪽이를 낳는다. 노현자 상으로 나타난 정신(Geist)과 고양이로 나타난 동물적 본성이 작용하여 무의식에서 낯설고 새로운 형상을 지닌 정신적 내용이 생성되었다. 반쪽 존재는 전 세계적으로 나타나는 원형상으로 많은 문화에서 신과 정령이 반쪽만 있는 모습으로 그려진다. 창조 신화에서 반쪽 존재는 생식 능력이 없지만, 죽지 않고 불멸한다고 전해진다. 인도네시아와 아프리카의 설화에서는 반쪽으로 태어난 소년이 하늘나라에 가서 자신의 반쪽을 만나 합쳐져서 온전한 몸이 된다. 반쪽 정령이 인간에게 해로운 경우도 있지만, 반쪽만 있는 새, 닭, 정령이 인간에게 도움을 주는 이야기도 있다. 반쪽 존재는 하늘에서 곡식을 훔쳐 오거나 대나무를 다루는 방법을 배워 오는 문화영웅이다. 반쪽 존재가 나중에 온전한 몸이 되는 이야기도 있지만, 대상 민담과 대부분의 유화에서는 이야기의 결말까지 반쪽 형상이 그대로 유지된다. 외쪽이는 무의식에서 태어난 정신적 체험의 상징이다. 형들이 외쪽이를 싫어하는 것에서 보이듯이 무의식의 내용은 처음에는 이상하고 기괴하게 보일 수 있으며 집단적 의식은 무의식의 내용을 받아들이지 않으려 하지만 새로운 정신은 영향력을 행사하며 의식의 태도를 변화시킬 수 있다. 외쪽이는 호랑이를 퇴치하고 호랑이 가죽을 벗겨 오는데 호랑이는 집어 삼키려는 무의식이며 집단적 무의식의 부정적 모성 원형으로 무의식을 의식화하는 과정에서 극복해야 할 괴물이다. 숙소 주인의 딸을 데려올 때 외쪽이는 떨어져 있는 것을 연결해 주는 끈과 음악과 무속에 쓰이는 악기, 하찮아 보이는 벌레를 들고 가서 점잖은 척 하는 사람들을 놀려주는 동시에 활기와 창조성을 가져다준다. 외쪽이는 트릭스터로서 유교적 신분 사회였던 우리 사회의 집단적 의식을 보상하는 역할을 했다고 보여진다. 외쪽이는 비정상적인 것으로 보이지만 우리가 잘 알지 못하는 세상 혹은 존재와 연결되어 있고, 어려움이 있을 때 도움을 주며 그전에 없던 것을 가져다 주는 문화 영웅이기도 한 정신적 내용으로 집단적 무의식에 존재하며 점차 드러날 심성이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.167-178
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• 2024

이 연구에서는 중학교 과학 교사들을 대상으로 과학 관련 직업에 대한 인식과 진로 교육의 인식을 조사하였다. 중학교 1학년 과학과 나의 미래 단원 수업 경험이 있는 과학 교사 64명을 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 연구 결과, 과학 교사들이 제시한 과학 관련 직업에는 과학적 직업뿐만 아니라 과학을 활용한 직업이 차지하는 비율도 상당하였다. 교사가 제시한 과학 관련 직업 중에서 연구직 및 공학기술직이 가장 높은 비율로 나타났으며, 교육·법률·사회복지·경찰·소방직 및 군인, 보건·의료직이 그 뒤를 이었다. 그러나 설치·정비·생산직이 차지하는 비율은 매우 낮았다. 과학 관련 직업에 필요한 능력으로는 일하는 데 필요한 기능, 일하는 방법이 주를 이루었으며, 사회와의 공존은 직업의 종류와 무관하게 대부분 직업에서 가장 낮았다. 과학 관련 진로 교육의 실태를 조사한 결과, 대부분 교사가 과학과 나의 미래 단원을 2~4차시 운영하는 그쳤으며, 일반 과학 수업에서도 과학 관련 진로 교육 운영에 할애하는 시간은 많지 않은 것으로 나타났다. 자유학기제 상황에서는 8시간 이상 과학 관련 진로교육을 운영한다고 응답한 교사가 상당수 나타났다. 과학과 나의 미래 단원이나 일반 과학 교과 수업 상황 모두 강의법이나 토의·토론법, 자율학습법을 주로 활용하는 것으로 나타났다. 한편 자유학기제 상황에서는 자원기반 학습이 다른 수업 상황과 비교했을 때 높은 비율로 나타났다. 이때 교사들은 전반적으로 미디어 자료를 많이 활용하였고, 교과서나 교사용 지도서의 활용은 예상보다 낮은 비율로 나타났으며, 과학관, 전시관 등에서 배포한 자료를 활용하거나 교육부 지원 자료를 활용하는 경우도 나타났다. 교사들은 학생 중심의 과학관련 진로 교육을 실행하고 다양한 교수학습 방법을 활용하는 것을 지향하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 과학 관련 직업과 진로 교육에 대한 교사들의 인식을 개선하기 위한 방안을 제안하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.179-194
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• 2024

본 연구의 목적은 초임 과학 교사가 소집단 모형구성 활동을 운영하며 어떤 인식론적 프레이밍을 보였는지 탐색하고, 연구자와 함께 수업을 설계, 진행, 성찰한 경험이 교사의 인식론적 프레이밍 변화에 어떻게 기여했는지를 이해하는 것이었다. 우리는 경력 2년 차의 초임과학 교사 1명을 사례로 연구하였다. 교사는 약 4개월간 2개 학급에서 소집단 모형구성 활동이 포함된 18차시의 수업을 운영하였으며, 교사의 수업 실행 전후에는 교사-연구자 사이의 협력적 성찰이 13회 이루어졌다. 교사의 수업 실행과 협력적 성찰은 모두 녹화 녹음되었으며 전사되어 질적으로 분석되었다. 우리는 발화 단위로 인식론과 관련된 요소들을 귀납적으로 추출하고, 이러한 발화가 일관성 있게 나타난 부분을 찾아 교사의 인식론적 프레이밍을 유추하였다. 연구 결과, 교사의 인식론적 프레이밍은 단원 초반부에 '빈칸 채우기' 프레이밍, 중반부에 '개인적 추론 구성하기' 프레이밍, 후반부에 '사회적 추론 구성하기' 프레이밍으로 각각 다르게 나타났으며, 소집단 모형구성활동에서 교사와 학생의 역할에 대한 교사의 관점이 뚜렷하게 구분되었다. 이러한 변화는 교사가 연구자와 협력하여 모형구성 수업을 계획, 진행하고 성찰하며, 학생들의 가능성과 달라진 실행을 꾸준히 관찰하면서 나타났다. '빈칸 채우기' 프레이밍에서 '개인적 추론 구성하기' 프레이밍으로의 전환에는 교사가 소집단 모형구성 활동을 운영하고 협력적 성찰하는 과정에서 학생들을 관찰하며 학생들의 능력에 대해 새로운 인식을 가지게 된 것이 중요했다. '개인적 추론 구성하기' 프레이밍에서 '사회적 추론 구성하기' 프레이밍으로의 전환에는 교사가 연구자와의 협업으로 교실에서 사회적 상호작용 장을 형성하여 협력적 지식 구성의 가치를 인식하게 된 것이 중요한 역할을 했다. 이 연구 결과는 소집단 모형구성 활동을 운영하는 교사를 지원하는 교사 교육 방안을 모색하는 데 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

• 현장농수산연구지
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• 제26권2호
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• pp.5-13
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• 2024

본 연구는 염분 스트레스가 고들빼기(Crepidiastrum sonchifolium)의 항산화 및 항염증 활성에 미치는 영향을 확인하기 위해 NaCl를 농도별로 0, 50, 100, 200 mM 6주간 처리한 후, 식물체 전체를 채취하여 70% 에탄올 추출물을 제조하였다. NaCl 처리 농도 0, 100, 50 mM 순으로 DPPH 라디칼 소거율이 높게 나타났으며, 200mM 처리군에서는 가장 낮은 라디칼 소거율을 보였다. 총 페놀 및 총 플라보노이드 함량 또한 NaCl 농도에 따라 항산화 활성과 매우 유사한 결과를 나타냈으며, 식물의 페놀 화합물이 염분 스트레스에 대한 항산화 능력에 기여할 수 있음을 확인하였다. 또한, NaCl 처리 고들빼기 추출물이 LPS로 자극한 마우스 대식세포주(Raw 264.7)에서 NO 생성 억제에 미치는 영향을 비교한 결과, NaCl 농도별 모든 그룹의 1,000㎍/mL 처리군에서 LPS에 의해 유도된 NO 생성량이 유의적으로 감소하였으나, NaCl 100mM 및 200mM 처리군의 고농도(1,000㎍/mL) 처리는 세포생존에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 건강한 상태의 식물체에서 라디칼 소거능이 가장 우수하며, 100mM NaCl 처리농도까지 염분 스트레스에 대응하기 위한 항산화 물질을 생산하지만, 200mM의 높은 NaCl 농도는 오히려 식물체 생리활성에 부정적인 영향을 주는 것으로 판단된다. 고들빼기의 경우 100mM 이하의 NaCl 처리는 항산화 활성에 영향을 줄 수 있으며, 이전에 보고된 생장 지표의 결과와 비교하였을 때, 50mM 이하의 NaCl 처리 환경에서 식물의 생장 및 생리활성에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.175-181
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• 2024

유엔 안전보장이사회 산하 대북제재위원회는 북한이 2017년부터 2023년까지 가상자산 관련 회사를 상대로 사이버 공격을 벌여 탈취한 금액이 약 4조원으로 추산하고 있다고 평가했다. 북한의 사이버 공격은 국제사회의 경제제재로 인한 외화확보가 제한되자 가상화폐 해킹으로 자금을 확보하고 있고, 방산업체에 대한 기술탈취의 형태도 보여주고 있으며 이렇게 확보하 자금은 김정은 정권유지와 핵·미사일 개발에 사용되고 있다. 2017년 9월 3일 북한이 제 6차 핵실험을 단행하고 같은 해 11월 29일 대륙간탄도미사일(ICBM) 발사를 계기로 국가 핵무력 완성을 선언하자 유엔은 대북제재를 가하였는데 이는 역사상 가장 강력한 경제제재로 평가된다. 이러한 경제적 어려운 상황에서 북한은 사이버 공격을 통해 위기를 극복하고자 하였는데 북한의 사이버 공격 사례를 통해 그 변화 양상을 분석한 결과 1기는 2009년~2016년까지로 전략적 목표로 국가 기간망 무력화와 정보 탈취를 통해 북한 스스로 사이버 능력을 검증 및 과시는 모습과 남한 내 사회혼란을 조성하려는 의도로 보여졌다. 2기는 2016년 대북제재로 외화벌이가 제한되자 가상화폐를 탈취하여 김정은 정권유지 및 핵·미사일 개발 고도화를 위한 자금확보의 모습을 보였다. 3기는 국내외 방산업체에 대한 기술해킹으로 2021년 8차 당대회에서 김정은 위원장이 제시한 전략무기 5대 과업 달성을 위한 핵심기술 탈취에 집중하는 모습을 보이고 있다. 북한의 사이버 공격에 대해 국가 차원에서 국가기관 뿐 아니라 민간업체에 대한 보안대책을 수립해야 될 것이고 이과 관련된 법령 제도, 기술적 문제, 예산 등에 대한 대책이 시급히다. 또한 화이트 해커와 같은 전문인력 양성 및 확보에 주력하여 날로 발전하고 있는 사이버 공격에 대응할 수 있도록 시스템 및 인력 구축이 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권8호
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• pp.533-548
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• 2024

최근 기후변화와 이상기후로 인해 지금까지 경험하지 못했던 극한 강우의 발생이 빈번해지고 있다. 홍수 피해 자체를 완벽히 예측하거나 제거하는 것은 한계가 존재하여 기존의 예방 중심의 대응보다는 신속히 이전의 상태로 복구하거나 더 나은 상태로 개선하는 능력을 의미하는 '회복력(Resilience)' 개념이 중시되고 있다. 본 연구에서는 1) 4R (가외성(Redundancy), 내구성(Robustness), 신속성(Rapidity), 자원부존성(Resourcefulness))을 기반으로 국내 홍수회복력 지표를 개발하였다. 특별재난지역을 대상으로 적용성 평가를 수행하였으며 개발된 홍수회복력 지표의 적합성을 확인하기 위해 다중공선성 분석을 수행하였다. 분석 결과 20개 지표 모두 공차 한계 0.1 이상, VIF (Variance Inflation Factor) 10 미만으로 다중공선성이 존재하지 않아 인자로서의 적합성을 갖는 것으로 판단하였다. 또한 각 지표의 상대적 중요도를 판단하기 위해 AHP 분석 방법을 활용하였다. 분석 결과, 지표별 중요도는 내구성 0.46, 신속성 0.22, 가외성 0.17, 자원동원력이 0.16으로 내구성이 가장 큰 중요도를 나타냈다. 4R의 항목별로 가장 큰 영향을 미친 세부 지표의 경우 내구성은 하천제방 정비, 신속성은 보건의료서비스, 자원동원력은 지방자치단체 재정자립도, 가외성은 배수시설로 나타났다. 본 연구는 특별재난지역을 대상으로 회복력에 영향을 미치는 요인을 분석함으로써 국가에서 홍수의 예방 및 대응을 전략적으로 관리할 수 있는 기초를 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.86-101
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• 2024

이 연구는 2023년 8월의 이른바 슈퍼블루문의 과학기사에서 나타난 정확한 커뮤니케이션의 중요성 및 대중 천문학의 현주소를 살펴보고 향후 개선 방안에 대한 기초 자료를 제공함에 그 목적이 있다. 이를 위해 천문우주에 대한 지식 정도를 기준으로 비전문가, 준전문가, 전문가로 연구 대상을 구분지어 천문과학 정보의 자료 해석 능력을 조사하고, 해석 과정에서 발생한 오류들에 대해 심층 인터뷰를 통해 원인을 분석하였다. 또한 과학정보의 제공을 위해 노력하는 연구기관과 이를 확산하기 위해 노력하는 언론매체에 대한 호감도와 신뢰도를 조사하고, 이번 사례와 같이 올바르지 않은 과학정보가 확산되었을 경우에 기존 호감도와 신뢰도에서 어떤 변화가 일어나는지에 대해서도 알아보았다. 천문우주에 관한 과학정보의 해석에서는 인지적 측면에 따라서도 차이가 있었지만 이와 별개로 소통이라 부를 수 있는 언어학적인 요소 혹은 문해력의 영향도 무시할 수 없었고, 특히 기존에 연구대상에 내재된 오개념들이 발현되어 정확한 정보 해석에 오류를 가져올 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 연구대상들은 확산된 과학정보에 오류가 포함되었음을 인지한 후에 연구기관과 언론매체에 대한 호감도가 각각 12.30%, 17.58% 하락하였고, 신뢰도는 연구기관이 19.40% 하락, 언론매체가 24.49% 하락하였다. 오류의 발생 원인과 관계없이 연구기관과 언론매체 모두에 대한 호감도 및 신뢰도가 전반적으로 하락한다는 점을 감안하면 정확한 과학정보 제공의 중요성이 더욱 강조된다. 이를 개선해 연구기관 및 언론매체가 일반 대중들의 신뢰를 바탕으로 정확한 천문우주의 과학정보를 확산하기 위해서는 천문우주관련 연구기관에서 생성한 오류 없는 정보가 언론매체 혹은 과학커뮤니케이터에게 정확히 전달될 수 있는 시스템 구축이 필요하며 지속적인 모니터링을 통해 잘못된 과학정보가 발생한다면 이를 빠르게 회수하고 수정하는 시스템의 개발이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.121-130
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• 2024

정보 통신 기술의 기하급수적인 발전에 따라 확보 가능한 데이터의 종류와 크기가 증가하고 있다. 이러한 대량의 데이터를 활용하기 위해, 통계 등 확보한 데이터를 분석하는 것이 중요하지만 다양화되고 복잡도가 증가한 데이터를 일반적인 방법으로 처리하는 것에는 명확한 한계가 있다. 한편, 연산 처리 능력 고도화 및 자동화 시스템에 대한 수요 증가에 따라 다양한 분야에 기계 학습을 적용하여 그동안 해결하지 못하였던 문제들을 풀고자 하는 시도가 증가하고 있다. 기계 학습 모델의 성능을 확보하기 위해서 모델의 입력에 사용되는 데이터를 가공하는 것과 해결하고자 하는 목적 함수에 따라 모델을 설계하는 것이 중요하다. 많은 연구를 통해 데이터의 종류 및 특성에 따라 데이터를 처리하는 방법이 제시되었으며, 그 방법에 따라 기계 학습의 성능에는 큰 차이가 나타난다. 그럼에도 불구하고, 데이터의 종류와 특성이 다양해짐에 따라 데이터 분석을 위하여 어떠한 데이터 처리 방법을 적용해야 하는지에 대한 어려움이 존재한다. 특히, 기계 학습을 이용하여 비선형적 문제를 해결하기 위해서는 다변량 데이터를 처리하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 형태의 변수를 포함하는 Kaggle의 Titanic 데이터셋을 이용하여 기계 학습 기반으로 데이터 분석을 수행하기 위한 다변량 정형 (tabular) 데이터 처리 방법에 대해 제시한다. 데이터 특성에 따른 통계 분석을 적용한 입력 변수 필터링, 데이터 정규화 등의 처리 방법을 제안하고, 데이터 시각화를 통해 데이터 구조를 분석한다. 마지막으로, 기계 학습 모델을 설계하고, 제안하는 다변량 데이터 처리를 적용하여 모델을 훈련시킨다. 그 이후, 훈련된 모델을 사용하여 탑승객의 생존 여부 예측 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 다변량 데이터 처리와 시각화를 적용하여 다양한 환경에서 기계 학습 기반 분석에 확장할 수 있을 것으로 기대한다.