메이커 교육은 메이커스페이스에서 모인 메이커들이 서로의 활동과 경험을 공유한 메이커 운동에 기초하여 시작되었으며, 메이커 교육에서 추구되는 교육적 가치는 구성주의 패러다임을 기반으로 한다. 본 연구의 목적은 학교 교육에 사용할 메이커 교육의 구성 요소를 도출하여 메이커 교육의 특성과 교육적 가치에 초점을 맞추고 이를 활용하는 방법을 모색하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 메이커 교육을 재개념화하기 위해 이론적 근거를 탐색하였고, 메이커 교육 수업을 진행하는 교사들의 심층면담 자료를 중심으로 진술문을 도출하고 이에 대한 타당성을 전문가들을 통해 검토 받았다. 이러한 진술문을 토대로 메이커 교육 활용을 위한 구성 요소를 도출함으로써 학교 교육에서의 메이커 교육의 방향을 설정하고 교과 수업 및 창의적 체험학습에서 활용할 수 있는 예시 틀을 제안하였다. 연구 결과, 메이커 교육에서 메이커들은 활동을 수행하기 위해 협력하고, 다른 사람들과 아이디어를 공유하고 향상시키려고 노력하며, 학습, 땜질, 디자인 사고, 메이커 활동, 공유 및 협력, 성찰 등의 자기 방향을 포함한다고 볼 수 있다. 또한 메이커 교육은 특정 활동을 필요에 따라 학생의 선택에 국한시키는 것이 아니라 학생들이 실제 겪는 문제를 해결할 수 있는 경험 학습을 강조한다. 활동의 결과물보다는 학습자의 행동 과정을 중시하고, 학습자의 실패를 용인하며 재도전을 촉진하는 촉진자로서 교사의 역할을 강조한다. 향후 각 교과(커리큘럼 전문가, 교직 / 학습 전문가, 초 중학교 교사, 부모, 지역 교육자 등) 및 학교 활동에 있어서 다양하게 활용될 수 있으며 학교 메이커 교육의 기초 연구로서 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이다.
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.
블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.
본 연구의 목적은 평생교육교수자의 교수역량 강화를 위한 코칭모델을 개발하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 평생교육교수자들이 진행하고 있는 다양한 교수방법에 대한 역량과 운영실태, 코칭과 관련한 문헌 자료를 조사 및 분석하였다. 그리고 평생교육 현장에서 10년 이상 근무한 현장전문가들을 대상으로 교수역량에 대해 심층면담을 진행하였다. 이러한 연구결과는 매트릭스 분석을 통하여 평생교육교수자의 교수역량을 코칭모델을 개발하였다. 첫째, 문헌연구에 의하면 제4차 산엽혁명시대가 요구하는 새로운 패러다임의 학습자 중심의 평생교육프로그램 운영을 요구하고 있으며, 교수자의 역량을 강화하는 방법으로 코칭역량을 제시한다. 코칭역량으로 평생교육교수자는 평생교육 관련 직업인으로서 평생교육 성인학습자를 가르치는 자신의 일에 대한 가치와 목적과 목표달성 등을 위하여 비전 설정, 목표세우기, 사명선언서 작성, 코칭기술, 코칭과정 진행, 장애물 관리, 코칭 교수법등의 역량을 제시한다. 둘째, 평생교육 현장전문가들이 요구하는 평생교육 교수역량을 모델에 적용함으로 평생교육 교수역량강화를 위한 모델을 학습자 중심으로 디자인할 수 있다. 평생교육 현장전문가들은 평생교육 전문지식 습득, 소통역량, 성인학습자 이해, 대인관계 능력, 프로그램 개발이 필요하다고 주장하고 하였다. 셋째, 평생교육교수자의 교수역량강화를 위한 코칭모델은 진입, 진행, 총평, 환류의 프로세스과정에서 제시하는 단계별 평생교육교수자 교수역량을 충분히 습득하고 실행하는 것이다. 총평 단계가 끝나면 환류를 통하여 평생교육교수자 자신이 평생교육교수자로 추구하는 코칭역량을 바탕으로 한 평생교육교수자의 교수역량을 새롭게 개발하고 발전시켜 나가는 것을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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