본 연구에서는 과학과 교육과정의 핵심 개념을 국가별로 비교하여 우리나라의 핵심 개념 제시 방안을 탐색하였다. 최근 개정된 미국, 캐나다, 호주, 영국의 교과별 교육과정 문서를 살펴보면 Key ideas, Big ideas, Key concepts, Disciplinary core ideas, Fundamental concepts 등과 같은 용어를 새롭게 도입하면서 해당 개념의 의미, 역할 등을 상세히 기술하며 이를 다양한 방식으로 사용하여 과학교과의 내용을 구조화하고 있다. 본 연구에서는 분석 대상국의 핵심 개념을 다루는 용어의 의미와 위상, 역할을 용례를 통해 분석하여 이를 통해 우리나라의 핵심 개념 제시 방안을 검토해보았다. 비교 대상국의 과학과 핵심 개념의 의미를 비교해본 결과 4개국 모두 교과의 내용을 다루는 개념뿐 아니라 간학문적 통합 개념을 설정하여 사용하고 있었고, 분석 대상 국가 모두에서 해당 개념들이 상당한 위상을 가지고 교육과정 문서에 사용되는 것을 확인할 수 있었다. 분석 대상 국가인 미국, 캐나다, 호주, 영국에서 핵심개념은 그 내용과 의미가 유사한 경우에도 국가에 따라 역할로서 중시하는 면에는 차이가 있었으며, 과학과 교육과정을 구조화하는 방식은 다양하지만 이 구조화에서 핵심개념이 중요한 역할을 수행하는 공통점을 가지고 있었다. 핵심개념은 학문 및 학년을 연결하는 역할을 할 수도 있으며, 과학 지식 획득의 틀(framework)로 작용하기도 한다. 또한, 핵심 개념이 미국처럼 성취 기준을 제시하는 방식으로 구조화될 수도 있으며, 캐나다 온타리오의 경우와 같이 단원마다의 목표로 구조화될 수도 있다. 이를 통해 볼 때 우리 나라 또한 우리 과학교육의 맥락에 맞는 간학문적 통합 개념을 핵심 개념으로 지정하여 과학 교육과정에서 제시할 필요가 있을 것으로 생각된다. 또한, 핵심개념은 단순히 과학 교과의 지식 내용뿐 아니라 기능, 가치 등의 요소를 포함할 수 있으며, 표현 방식 또한 단어, 문장, 도식 등 다양한 방식으로 제시될 수 있을 것이다. 이를 위해 우리 교육 목표에 맞는 핵심 개념의 내용을 선정하고 적절한 방식으로 핵심 개념을 제시하는 방안을 채택하기 위한 논의가 필요하다.
본 연구의 목적은 고등학생들의 지구시스템적 관점에 기반한 탄소 순환 개념을 분석하고자 한다. 이를 위한 연구 대상자로 고등학교 학생들 중 지구과학I 교과를 이수한 학생으로 본 연구에 참여 의사를 밝힌 7명의 학생들을 선정하여 지구시스템적 관점에 기반한 탄소 순환 개념을 분석하였다. 탄소 순환 개념 분석을 위해 학생들에게 탄소 순환과 관련된 단어 연상, 인과 지도 그리기, 그림 그리기를 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 학생들의 탄소 순환 관련 연상된 개념은 7명 중 5명이 3개 이하로 나타났다. 두 번째, 학생들의 탄소 순환 관련 상태 변화와 과정의 개념은 상태 변화 2개, 과정 8개로 나타났다. 세 번째, 학생들의 탄소 순환 관련 연결 고리는 2명의 학생이 2개, 3명의 학생이 1개의 연결 고리를 나타내었고, 2명의 학생은 연결 고리를 나타내지 못하였다. 네 번째, 그림 그리기를 통해서 본 탄소 순환 관련 개념은 1명의 학생이 9개, 3명의 학생이 7개, 나머지 학생들은 각각 5개, 4개, 3개의 개념을 그림으로 표현하였다. 이는 연구 대상 7명의 학생 중 1명은 시스템 사고를 잘 수행하고 있으며, 6명은 탄소 순환에 대한 적은 개념과 연결 고리로 시스템 사고가 미흡함을 보여준다. 학생들에게 지구 시스템과 연결된 지식이나 시스템 사고를 향상시키기 위해서는 고등학교 교육과정의 다양한 교육프로그램이 개발되어야 할 것이다.
본 연구는 시각장애인 대상의 인공지능 관련 연구 동향을 살펴보기 위해 1993년부터 2020년 8월까지 국내·외 논문 총 68편을 선정하여 연도별 논문 게재 수, 연구방법, 연구주제, 키워드 분석 현황, 연구유형, 구현방법별 비교·분석하였다. 연구결과, 연구기간 내 논문 편수는 꾸준히 증가하는 것처럼 보였으나 국내 연구의 경우에는 2016년도 이후에 활발해진 것을 알 수 있었다. 연구방법으로는 국내·외 연구 모두 개발연구가 89.7%를 차지했고, 키워드는 국내 연구에서는 Visually impaired, Deep learning, Assistive device 순이였으며 국외 연구에서는 Visually impaired, Deep learning, Artificial intelligence 순으로 단어 빈도순에서 차이를 보였다. 연구유형은 국내·외 모두 설계, 개발, 구현이 대부분을 차지했으며 구현방법으로는 국내 연구의 구현방법으로는 System 13.2%, Solution 7.4%, App. 4.4% 순이였으며 국외 연구의 구현방법으로는 System 32.4%, App.13.2%, Device 7.4%로 다소 차이를 보였다. 구현방법의 적용 기술로는 국내 연구는 YOLO 2.7%, TTS 2.1%, Tensorflow 2.1% 순이였으며 국외 연구에서는 CNN 8.0%, TTS 5.3%, MS-COCO 4.3% 순으로 사용횟수가 높았다. 본 연구는 시각장애인 대상의 인공지능 관련 연구 동향을 비교·분석하여 국내·외 연구의 현주소를 바로 알고 앞으로 시각장애인을 위한 인공지능 연구의 방향을 제시하고자 하였다.
본 논문은 드라마 사전제작과 스토리텔링의 관련성을 소셜 분석을 통해 살펴보고, 드라마의 스토리텔링이 어떤 점에 주안점을 두고 구조화되어야 할지를 jtbc의 <맨투맨>을 중심으로 살폈다. 사전제작 드라마에 대한 시청자들의 생각을 읽어내기 위해 뉴스를 배제하고 한 가지 주제에 집중하여 글을 올리는 블로그를 대상으로 하였으며, 사전제작과 드라마라는 단어를 포함한 2016. 12. 15~2017. 12. 15 사이의 블로그 67개를 선정하여 텍스트 마이닝을 수행하였다. 또한 사전제작 드라마이면서 작품의 스토리텔링에 문제를 지닌 것으로 판단되는 드라마 <맨투맨>에 대한 감성분석을 수행하였다. 블로그 텍스트 추출과 텍스트 마이닝은 OutWit Hub와 R을 이용하여 분석하였고, 좀 더 방대한 데이터를 대상으로 감성 분석을 하기 위해 소셜 메트릭스에서 제공하는 도구를 활용하였다. 감성분석 결과, <맨투맨>에서 시청자들은 김설우와 차도하의 로맨스에 공감하지 못했고 그것이 여성인물의 개연성 부족에서 비롯되었다는 해석이 도출되었다. 따라서 드라마의 성패는 사전제작 여부에 달려있는 것이라기보다 기획부터 제작에 이르는 스토리텔링의 과정이 얼마나 치밀하고 시청자의 공감을 얻도록 구조화되어 있느냐에 달려있다는 결론을 얻었다. 이러한 연구는 디지털 중심 스토리텔링 연구의 기반을 조성하고 문화 콘텐츠 산업의 전망과 이에 대한 교육을 수행하는 데 중요한 자료가 될 수 있으므로 앞으로도 지속적인 연구가 필요할 것이다.
최근 지식재산권의 모방과 권리 침해는 국가 산업발전의 저해요소로 인식되고 있다. 많은 연구자들은 이러한 저해요소로 인하여 발생하는 막대한 손실을 막기 위해 지식재산권의 보호와 효율적 관리에 관한 연구를 다양하게 진행 중이다. 특히, 특허 등록 예측은 지식재산권 보호와 권리 주장을 위해 매우 중요한 연구이다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 이용한 특허문서 분석을 통하여 특허 등록 및 거절 여부를 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 거절된 특허문서들의 단어 빈도수를 이용하여 데이터베이스를 생성한다. 그리고 생성한 데이터베이스와 다른 특허문서들을 비교하여 각 문서와 데이터베이스와의 유사한 정도를 판단하는 유사치를 도출한다. 본 논문에서는 특허 거절 기준 값을 선정하기 위하여 분할 군집화 알고리즘인 k-means 사용하였다. 그 결과로 거절된 특허 문서와 유사한 특허 문서는 거절될 가능성이 높다는 결론을 얻을 수 있었다. 실험을 위한 데이터는 현재 미국에 출원되어 있는 블루투스 기술, 태양전지 기술 그리고 디스플레이에 관한 특허 문서를 이용하였다.
본 연구는 서핑 참여자를 대상으로 입문과정에서부터 레크리에이션 전문화가 형성되는 과정을 횡단적으로 분석하여 국내에서 생소한 서핑이라는 여가활동을 소개하고 국내의 서핑참여자에 대한 이해를 제공하는데 목적이 있다. 이 연구는 참여자 각 개인이 서핑을 통해 레크리에이션 전문화에 관한 경험을 세밀하게 분석하기 위하여 문화기술지를 통해 참여자가 서핑을 즐기게 되면서 바뀌는 일상과 문화 행위패턴을 파악하면서 서핑을 통해 변화되는 삶의 의미를 도출하려고 하였다. 연구참여자는 유목적 표집법을 활용하여 11월~3월 진행되는 겨울 서핑캠프에 연구자가 참여해 10명의 연구대상자를 선정하였다. 심층 인터뷰 데이터 분석을 통해 총 531개의 개념적 단어를 식별하고 첫 번째 분류를 설정하였다. 둘째, 서핑 참가자들은 처음 서핑을 하기 전에도 서핑에 대한 기대가 높았다. 셋째, 서핑 참가자들은 여가제약을 경험하고 레크리에이션 전문화 과정에 도달하기 전 문제를 해결하기 위해 노력하였다. 넷째, 서핑 참가자들은 레크리에이션 전문화 과정을 거치는 것으로 밝혀졌다. 다섯째, 서핑 참가자들은 삶의 변화를 겪는 것으로 나타났다. 그들은 신체 훈련, 서핑 기술 향상, 자신의 비디오 분석을 통해 일상생활에서 열심히 일하면서 서핑을 더 즐기는 것으로 조사되었다.
Jang Do-Won;Lim Eun-Kyung;Kim Chang-Won;Kim Min-Hwan;Kim Kwang-Baek
한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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pp.183-192
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2006
간세포암은 우리나라에서 전체 암사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 45-50장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 먼저 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 먼저 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후 영상의 밝기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할 한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 밝기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 사용한다. 간 영역은 여러개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창 형성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근형태를 가지는 영역을 종양의 후보영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.emantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자(
본 연구의 목적은 노인요양기관의 욕창발생 위험요인과 욕창예방 관리에 대한 내용을 비교. 분석하여 노인요양기관에 적합한 욕창예방 관리 방법을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구는 체계적 문헌고찰과 포커스그룹 인터뷰를 활용한 혼합연구로 체계적 문헌고찰은 PRISMA(Preferred reporting items for systematic reviews) 지침에 따라 자료를 수집하고 분석하였으며, 포커스그룹 인터뷰는 노인요양기관에서 3년 이상 근무한 경력직 간호사를 대상으로 시행하였다. 쳬계적 문헌고찰은 2010년부터 2019년 6월까지 국내외에서 발표된 논문을 본 연구의 논문 선정기준에 따라 총 8편 논문이 선택하였다. 논문검색어는 'pressure ulcers', 'bedsore', 'decubitus ulcers', 'intervention','prevention', 'elderly', 'long term' 단어를 조합하여 검색하였다. 포커스그룹 인터뷰는 노인요양기관에 3년 이상 근무한 간호사를 대상으로 반 구조화된 설문지를 통해 내용분석을 하였다. 연구결과 노인요양기관의 경우 특히 체위변경과 압력 감소 장치를 적용한 중재가 욕창 예방관리에 중요한 중재임이 확인되었고 기관마다 표준화된 욕창간호 관리프로토콜 및 프로그램의 활용이 필요하다고 제시되었다. 본 연구는 혼합연구방법을 통해 욕창 예방관리 방법을 통합적으로 제시하였으며 특히 다학제간 협력이 노인요양기관의 중요한 이슈임이 확인되었다.
SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.
에볼라 바이러스(Ebola virus disease)와 같은 전염병들은 사회적으로 큰 이슈가 되어 언론의 관심을 받으며 동시에 많은 연구의 대상이 되기도 한다. 이에 따라 국내외로 전염병과 관련된 텍스트 마이닝 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 상이한 특성을 가진 매체 간 주제를 분석한 연구는 아직까지 진행되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 전염병 중 하나인 에볼라를 키워드로 하여 사회적 특성을 지닌 뉴스 기사와 바이오 분야의 전문적 특성을 지닌 연구 논문 간의 주제 분석을 진행하였다. 텍스트 분석에는 매체별 문헌 데이터로부터 다양한 토픽들을 추출하기 위해 토픽모델링 기법을 적용하였고, 매체 간의 구체적인 내용 분석을 위해 중요 개체를 선정하고 이를 중심으로 동시출현 단어 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 각 매체별로 등장하는 주제를 시각적으로 표현하기 위해 토픽맵을 구축하였다. 분석 결과, 두 매체에서 다루는 주제의 차이점과 공통점을 발견할 수 있었으며 동시 출현 주제의 시계열 분석을 통해 매체 간 특성의 차이를 찾을 수 있었다. 본 연구를 통해 상이한 특성을 지닌 매체들의 주제와 개체들을 함께 제시하고, 매체 간의 공통점과 차이점을 보여줌으로써 매체별 정보 생산자들이 연구 및 현상 분석을 진행하는 데 있어 관점의 다양성을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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