• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제10권4호
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• pp.489-514
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• 2008

그동안 한국교육과정평가원의 교수학습연구센터(KICE-TLC)에서는 내용 교수 지식(PCK)에 관한 연구를 교과별 여건과 진도에 따라 자율적으로 진행해 왔으나, 2007년부터는 PCK 및 수업 컨설팅 지원에 관하여 3개년에 걸친 중장기 연구 계획을 수립하고 KICE-TLC 고유의 PCK 연구 방법과 PCK에 대한 관점을 정립하고자 하였다. 일차년도인 2007년도 연구에서는 참여 교과별로 구체적인 PCK의 구성 영역이나 접근 방법은 차별화하면서도 모든 교과가 공유할 수 있는 연구틀을 정립하였다. 이와 병행하여 수학 교과의 경우, 2007년 개정 교육과정에 따른 수학과 PCK의 의미를 탐색하여 수학과 PCK 분석틀을 설정하고, 이를 기반으로 다양한 유형의 PCK를 마련하고자 하였다. 이를 위하여 세 명의 수학 교사를 대상으로 중학교 1학년에서 다뤄지는 함수 관련 내용에 대한 수업 관찰 및 면담, 수업 노트 작성 등의 분석 결과를 토대로 수학과 PCK를 범주화하였다. 이러한 PCK 연구 과정과 결과는 수학 교사 개개인의 수업 전문성 신장에 실제적 도움을 주고, PCK에 기초한 수업 컨설팅 프로그램 개발에 중점을 두게 될 차기 년도 연구에 시사하는 바가 있을 것으로 기대된다.

• 한국아동복지학
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• 제59호
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• pp.115-150
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• 2017

2007년 시범사업으로 시작한 드림스타트 도입 10년을 맞아 그간의 변화와 성장을 사회투자전략의 관점에서 평가하고, 향후 발전과제를 제시하고자 하였다. 헤드스타트와 슈어스타트 프로그램과 관련된 연구 성과와 정책근거에 기반 해 도입된 드림스타트는 아동복지프로그램에서 주요한 공적 전달체계로 자리 잡고있다. 12세 이하 취약계층 아동에게 맞춤형 통합서비스를 제공해, 아동의 복지를 증진시키며, 불평등 격차를 줄여 취약계층 아동에게 최선의 출발선을 제공하는 것이 드림스타트의 주된 목적이다. 이를 위해 상담, 보건, 부모교육, 학습지원, 방과 후 활동 등 다양한 서비스를 통합적으로 제공하는 사례관리접근이 핵심적으로 활용되고 있다. 도입 이후 실시된 여러 효과성연구는 긍정적인 영향과 개선을 보고하고 있지만, 강력하고 기대했던 성과를 충분히 보여주지는 못하고 있다. 드림스타트가 애초 달성하려 했던 정책목표를 위해서는 향후 재정지원 확대와 안정적인 정책지원이 필요하다. 드림스타트 표적 집단인 취약계층 아동 모두가 드림스타트를 이용하고, 그들이 경험하는 불평등과 격차를 극복하기 위해서는 풀어야 할 과제가 여전히 남아있다. 드림스타트가 고려하고 추진해야 할 향후 과제들을 실천적 측면과 정책적 측면에서 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.44-57
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• 2019

여러 대도시에서 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 정확한 교통 흐름을 예측하는 다양한 연구가 진행되었다. 대부분의 연구가 과거의 교통 흐름 패턴이 미래에도 반복될 것이라는 가정하에 예측 모델을 개발하였으나 교통사고 등과 같은 뜻하지 않은 비반복적 교통 패턴을 예측하는 데에는 신뢰성이 낮게 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 지능형 교통 시스템(ITS)을 통해 얻은 빅데이터와 인공지능을 접목한 교통 흐름 예측 연구가 진행되어 왔다. 하지만 시계열 분석에 일반적으로 사용되는 알고리즘인 RNN의 경우, 단기 예측에 최적화되어 장기 예측 정확도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기온과 강수량 등의 기상 정보 외에도 각종 외부 요인들을 고려하여 장기적 시점에서 교통 혼잡도를 예측하는 '심층 인공 신경망 모델'을 제안하였다. TOPIS 자료를 이용한 사례 연구 결과 서울시 주요 도로 링크의 교통 혼잡도를 90%에 가까운 정확도로 예측이 가능하였다. 추후 교통사고나 도로 공사와 같은 도로에 영향을 미치는 이벤트 데이터를 추가로 확보할 수 있다면 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.55-64
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• 2021

공공도서관은 거주민들의 광범위한 지식과 이념을 학습하는 공간이며, 삶에 직접적으로 연결되어 있는 만큼 관련된 연구들이 다양하게 수행되어 왔다. 대부분의 선행연구에서 인구, 교통, 접근성, 환경 등의 변수가 도서관 이용에 관련성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도서대출 이력(1,820,407건)과 회원정보(297,222명) 자료를 기반으로 문화적 특성의 변수를 반영하여 도서 대출수요와 관련성을 분석한 점이 선행연구와의 차별성이라 할 수 있다. 분석결과 기술과학 도서 대비 사회과학, 문학 도서 대출이 증가할수록 도서 대출수요가 증가하는 것으로 분석되었으며, 도서관 충성고객들이 도서 대출수요의 주요한 요인으로 확인되었다. 그 외 다양한 기술통계분석을 활용하여 도서관 도서대출 수요 특성을 분석하였으며, 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점과 연구의 한계도 제시하였다. 그리고 문화적 특성이 장소, 시점 등에 따라 변화됨을 감안하면 앞으로 관련연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.200-210
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• 2020

교육시설 유지관리는 교육환경개선사업의 12개 단위사업별로 취합하고, 심의를 통해 최종 유지보수 대상이 선정된다. 실태조사의 평가점수로 우선순위가 결정되고 순차적으로 예산을 편성하여 진행된다. 우선순위는 유지보수공사 수행을 위한 일정표이자 발주를 위한 중요한 기준이 된다. 예산이 산출되는 실태조사단계와 우선순위 기준의 개별적 유지 보수공사는 몇 가지 한계가 있다. 학교시설관리자는 물량산출에 한계가 있으며, 부정확한 소요예산이 도출되는 결과로 이어진다. 우선순위 기준의 유지보수공사는 개별적으로 분리 발주되어 불필요한 공사기간이 반영된다. 학생들은 학습 환경에서 불편함이 발생하고, 안전을 침해하는 기간이 늘어난다. 본 연구는 실태조사단계의 BIM 활용과 공종 패키지 플래닝 프레임워크를 제안하였다. BIM은 유지보수 대상의 물량정보를 지원하여 예산산출에 활용되며, 보수이력과 점검 결과가 연계하여 평가점수를 도출한다. 공종 패키지 알고리즘은 단위사업별 예산배정 구간을 구분하고, 동일한 공간과 부위에 투입된 공종이 그룹화된 결과를 도출한다. 사례적용 결과 공사기간은 기존 대비 약 37.4% 단축이 가능하였으며, 실무자 면담을 통해 공종 그룹화 대상을 도출 과정에서 활용성이 높은 것으로 평가되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.913-924
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• 2022

이 연구에서는 국내 연안어장을 대상으로 조식동물 및 서식지에 대한 수중영상 기반의 인공지능 학습자료를 구축하고, state-of-the-art (SOTA) 모델인 High Resolution Network-Object Contextual Representation(HRNet-OCR)과 Shifted Windows-L (Swin-L)을 이용하여, 조식동물 서식지 수중영상의 의미론적 분할을 수행함으로써 화소 또는 화소군 간의 공간적 맥락(상관성)을 반영하는 보다 실제적인 탐지 결과를 제시하였다. 조식동물 서식지인 감태, 모자반의 수중영상 레이블 중 1,390장을 셔플링(shuffling)하여 시험평가를 수행한 결과, 한국수산자원공단의 DeepLabV3+ 사례에 비해 약 29% 향상된 정확도를 도출하였다. 모든 클래스에 대해 Swin-L이 HRNet-OCR보다 판별율이 더 좋게 나타났으며, 특히 데이터가 적은 감태의 경우, Swin-L이 해당 클래스에 대한 특징을 더 풍부하게 반영할 수 있는 것으로 나타났다. 영상분할 결과 대상물과 배경이 정교하게 분리되는 것을 확인되었는데, 이는 Transformer 계열 백본을 활용하면서 특징 추출능력이 더욱 향상된 것으로 보인다. 향후 10,000장의 레이블 데이터베이스가 완성되면 추가적인 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.181-203
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• 2022

본 연구는 국내·외의 문헌들을 분석하고 국외 전문가 실천공동체 사례를 조사함으로써 실천공동체 참여를 통해 연구자들이 얻을 수 있는 이점이 무엇인지 분석하였다. 또한 해당 실천공동체의 구축 방법 및 실천공동체 내의 데이터 공유 방법과 연구데이터 공유 및 활용을 위한 국내의 전문가 실천공동체의 구축 방법에 대한 논의를 진행하였다. 전문가 실천공동체에 참여함으로써 구성원들은 해당 분야의 전문가 네트워크를 구축할 수 있고, 다양한 전문가를 만날 수 있는 기회를 갖는다. 뿐만 아니라, 실천공동체에 참여함으로써 해당 공동체 내에서 전문 지식과 정보를 습득 및 공유할 수 있고, 다른 전문가로부터 도움을 받을 수 있는 기회를 얻을 수 있으며, 전문 지식에 관한 학습 및 전문적인 경험의 기회를 제공받을 수 있다는 이점을 갖는다. 또한 본 연구는 연구데이터 공유 및 활용을 위하여 국내의 전문가 실천공동체는 어떻게 구축되어야 하는지에 대한 논의를 운영 방법 및 관리 체계, 가입 조건 및 구성원의 수, 활동 목표 및 방법, 데이터 및 리포지토리 관리의 4가지 요인에 초점을 맞추어 진행하였다. 본 연구는 국내의 전문가 실천공동체 구축을 위한 지식 기반을 제공한다.

• 인지과학
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• 제34권1호
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• pp.39-66
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• 2023

뉴미디어는 사회적 교류의 장을 인터넷으로 옮겨와 대규모 집단이 시공간의 한계를 뛰어넘어 한 곳에서 소통할 수 있게 만들었다. 최근 연구는 인간의 사회적 능력이 소셜 미디어를 통해 경험하는 확장된 집단 스케일을 따라가지 못하는 사례를 보고하기도 한다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 인간의 사회적 정보 지각이 인구 집단 스케일의 확장에 영향을 받는지 다수편향 맥락에서 확인하였다. 인터넷 기반 과제를 통해 구성원의 수로 나타낸 집단 크기와 전체에서 특정 집단이 차지하는 집단 비율이 개인에게 지각되고 다수편향적 사회적 정보 활용에 영향을 주는 심리적 과정을 조사하였으며, 전체 집단 스케일의 확장에 각 과정이 영향을 받는지 살펴보았다. 집단 비율은 다수편향에 정적 영향을 주고 있으며, 그 관계는 비율 지각에 의해 부분매개 되었다. 전체 집단 스케일은 집단 비율과 비율 지각의 관계를 조절하지 않았다. 반면, 집단 크기와 다수편향의 상관은 유의하지 않았다. 전체 집단 스케일은 집단 크기 지각을 조절하였다. 전체 집단 스케일이 작은 조건에서 집단 크기와 크기 지각은 양적 상관을 나타냈지만, 전체 집단의 스케일이 확장된 조건에서 지각된 집단 크기는 유의미하게 작아졌고, 두 변수는 상관을 잃었다. 이러한 결과를 통해 집단 크기 지각과 관련된 심리 기제가 전체 집단 스케일의 확장에 제대로 반응하지 못하고 있음을 확인하였다. 나아가 집단 크기 정보를 처리하는 전문화된 심리 기제가 존재할 가능성과 다수편향이 특이적으로 받아들이는 자극의 형태를 진화심리적 관점에서 논하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.105-117
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• 2024

본 연구는 개선된 합의 모델(RCM)의 세 가지 PCK 영역 간 지식 교환을 통해 초등교사의 모델링 pPCK(개인적 PCK)가 어떻게 변화되는지 탐색하였다. 이를 위해 초등교사 3인을 대상으로 한 전문적 학습공동체(PLC)에서 과학 모델링 수업에 관한 지식 교환이 이루어지도록 촉진한 뒤, 연구참여자가 두 차례 작성한 CoRe(내용 표상)를 분석하여 모델링 pPCK 변화 양상을 탐색하였다. 또한 PLC에서 연구참여자들이 나눈 담화, 심층 면담 자료를 근거 이론적 연구 방법을 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 지식 교환으로 인해 초등교사의 모델링 pPCK 중 교육과정 지식에 있어서는 두드러진 변화가 없었으나 과학 교수 지향, 학생 이해에 대한 지식, 과학 수업 전략 지식 및 과학 평가에 대한 지식에 변화가 있었다. 또한 PLC 담화 및 심층 면담 분석을 통해 교사들의 이러한 모델링 pPCK 변화에는 모델링 수업 사례 성찰(ePCKR)과 교육 연구 기반 모델링 cPCK(집단적 PCK)가 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 효과적인 교사의 모델링 PCK 개발을 위한 교육적 방법에 대해 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.