최근 사회적·교육적 패러다임의 변화 속에 capstone design을 활용한 교육적 접근이 점진적으로 확대되고 있는 추세이다. Capstone design이 접목된 모델학과의 교과목 개발은 패션쇼 현장에서 패션모델로서의 실무 역량을 증진시켜 줌과 동시에 패션쇼와 관련된 다양한 분야에 대한 시야를 확장시켜준다는 측면에서 긍정적인 효과를 창출할 수 있다. 본 연구는 패션모델학과의 모델작품발표 교과목에 캡스톤 디자인 교수법을 적용한 교육 과정을 개발 및 그 성과를 제시하고, 교수자 측면에서 고려해야할 함의점을 제언하는데 목적이 있다. 연구 목적을 달성하기 위한 연구 방법은 캡스톤 디자인 교수법과 모델작품발표 교과목에 관련된 이론적 연구 및 캡스톤 디자인이 반영된 모델작품발표 교과목의 과정을 안내하기 위한 모형개발연구를 병행하였다. 본 연구의 결과, capstone design을 접목한 모델작품발표 교과목에 대한 학습자들의 수업 수행 방식이나 과정 및 학습 성과에 대한 만족도는 매우 높은 것으로 나타났으며, 특히, 수업 수행 과정에 대해 매우 큰 만족감을 나타내는 것으로 파악되었다. Capstone design을 활용한 모델작품발표 교과목을 진행함에 있어 교수자의 측면에서 고려해야할 함의점으로, 패션과 관련된 심층적·융합적인 관점에서의 교육에 대한 필요, 공간에 대한 시간적·공간적 활용도의 개선, 다양한 분야의 전문가 및 산업체들간의 연계성에 대한 깊이 있는 고민과 산업체와 지속적인 교류와 협력을 통한 교육 범위의 확장이 필요하다고 판단된다.
본 연구는 초등수학영재들이 수학적 소재의 기존 게임을 변형하여 새로운 게임을 만들어가는 동안 모둠내 토론 과정에서 드러나는 수학적 정교화 과정을 분석하고 이를 모델화한 것이다. 이를 위해 한 개의 지역공동영재학급에서 5주간의 수업을 진행하였으며, 특히 게임의 변형의 아이디어를 모둠별로 모아가는 수학적 정교화 과정을 모델로 구안하고자 하였다. 정교화 과정에서 수학적 경로와 수학외 경로가 상호작용을 하는 이중 경로의 모습을 띄었으며, 수학적(논리적) 근거에 따라 3가지의 수학적 경로(호의, 비호의, 중립)와 4 가지의 수학외 경로(비일관성, 사회적 증거, 호감, 권위)으로 분석할 수 있었다. 이 과정에서 수시로 통찰이 일어났으며, 이 과정을 거쳐 수학적 규칙이 모둠에서 수렴되는 정교화의 모습을 볼 수 있었다. 이를 바탕으로 초등수학영재들이 모둠별로 게임을 변형하는 과정에서 보이는 수학적 정교화 과정을 분석하고 수학적 정교화 모델을 제안하였다.
이 연구는 미래에 시장에 도입될 4차산업혁명 신제품의 소비자 수용 과정을 조사하였다. 4차산업혁명 신제품들은 기존 신제품에 비해 기술적으로 많은 진보를 보이는 신제품으로 본 연구에서는 과거에 활용되었던 기술수용모델을 수정하여 4차산업혁명 신제품의 사회적 영향, 기대되는 체험, 지각된 위험 등과 같은 변수들이 반영되여 수정한 모델이 제안되고 검증되었다. 4차산업혁명의 대표적인 6가지 신제품을 선정하여 각 40여명의 응답자들에게 조사하였고 SPSS 및 AMOS 등의 프로그램을 이용해 가설을 검증하였다. 그리고 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 4차산업혁명 신제품의 혁신성은 기대된 체험 및 지각된 유용성과 같은 긍정적인 평가 요소에 영향을 미쳤으며 지각된 위험과 같은 부정적인 요소에도 정의영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 4차 산업혁명 신제품의 기대된 체험은 지각된 유용성 및 사회적 영향에 큰 영향을 미쳤지만 지각된 위험을 낮추는 데는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. TAM 모델의 결과와 마찬가지로, 4차산업 혁명 신제품의 지각된 유용성은 구매의도에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 4차산업혁명의 신제품의 대한 지각된 위험은 구매의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으며, 4차산업혁명의 사회적 영향은 구매의도에 유의한 영향을 미쳤다. 일반적으로 응답자들은 4차산업혁명의 사회적 영향을 잘 알고 있으며 긍정적으로 평가하고 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 컨버전스 제품의 대표격인 스마트폰을 대상으로 해당 스마트폰에서 광고의 양, 하드웨어 다양성, 소프트웨어의 다양성 등이 스마트폰에 대한 유용성 지각과 복잡성 지각에 동시에 영향을 줄 수 있고 복잡성은 기능적 피로에 영향을 미칠 수 있다는 것을 검증하려고 하였다.
본 연구는 새로운 인류사회를 이끌어갈 중심 학문으로서의 서비스학(서비스사이언스) 연구의 과거, 현재를 분석하고 미래 연구 가이드를 제시한다. 21세기에 서비스 연구는 기존 체계와 다른 새로운 학문인 서비스학으로 발전하였다. 서비스학은 서비스 관련 모든 연구를 통칭하는 학문이다. 본 연구에서는 이러한 발전 과정을 분석하고, 향후 서비스학 연구의 방향을 제시한다. 우선 서비스학의 초기 모델인 서비스사이언스 탄생 이전 연구를 분석한다. 서비스중심 로직으로의 변화 등을 연구한 서비스마케팅 연구, 서비스기업의 운영과 경영, 서비스공학 등 기존 학문 연장 차원의 서비스 연구를 분석한다. 그리고 서비스사이언스 탄생 초기 연구를 분석한다. 서비스연구 프레임워크 제안 등 새로운 학문으로서 체계를 갖추어가는 과정을 분석한다. 이러한 과정을 거쳐 초기 서비스사이언스를 확대 발전시킨 서비스학 프레임워크를 분석한다. 기존 학문의 체계를 현대적 관점에서 새롭게 혁신한 서비스학의 각 분야들을 소개하고, 독립적 신학문의 기반이 되는 서비스철학의 구조를 분석한다. 그리고 서비스학 연구의 미래 방향을 제시한다. 먼저 기존 개별 학문들의 패러다임 혁신 연구 방향을 제시한다. 사례로 기존 경영학의 서비스경영학으로의 혁신을 소개하며 미래 연구 방향성을 안내한다. 또한 복수의 학문 분야 융합이 필요한 새로운 경제사회시스템 연구 방향을 제시한다. 경제 정치 사회 등 기존 분야의 혁신과, 민주주의 등 인류사회 핵심주제에 대한 서비스학 연구 방향을 제시한다. 최종적으로 다차원 광범위 융합 연구 방향을 제시한다. 그동안 끝없이 분화를 계속한 학문들이 인간과 세계를 중심으로 다시 통합 융합으로 되돌아가는 과정이 서비스학의 미래가 될 수 있음을 제시한다. 동서양 정신이 융합하면서 모든 학문이 서비스학으로 재통합되는 모델을 제시한다. 마지막으로 향후 서비스학 연구의 활성화 필요성을 제시한다.
UAV는 군사용을 처음 시작으로 근래에 취미용 드론의 급격한 성장과 더불어 최근 기후변화, 교통혼잡, 범죄 예방 등 여러 사회 문제 해결을 위한 드론의 필요성이 증가함에 따라 건설, 교통, 농업, 에너지, 엔터테인먼트 등 다양한 산업과 여러 사회 서비스로 그 필요성이 확대되고 있다. 본 연구는 이러한 사회적 흐름에 따라 인공지능 기술을 통한 드론의 활용성을 확대하고 GPS 수신이 안 되는 환경에서 딥러닝 객체 탐지 모델을 활용한 자율 착륙을 연구를 목표로 한다. GPS 신호는 실내와 같은 환경 혹은 지하, 교량 아래, 산속 등과 같은 곳에서는 수신이 어렵다. 이를 극복하고자 GPS 신호수신이 어려운 지역에서 GPS 수신기를 통해 받는 위치 정보 대신 드론에 장착된 카메라를 통해 전달받는 영상에서 착륙할 지점을 인식하고 카메라를 통해 받는 영상 정보만 이용하여 목표지점으로 하강하는 방식으로 자율 착륙을 유도한다. 딥러닝 중 경량화 모델을 활용하여 소형 드론에서 실시간으로 착륙 지점을 감지하기 위해 최적화 과정을 진행해 실시간 자율 착륙이 가능하게 하였다. 본 연구를 통해 드론의 착륙에 있어 GPS 수신기와 사람의 조종에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것으로 기대한다.
지반 침하 및 액상화 등에 따른 과도한 상대변위로 인한 매립배관 시스템의 손상을 저감시키기 위해 종종 벨로우즈 신축이음관은 사용된다. 벨로우즈 신축이음관의 성형과정에서 회선의 벽두께 감소와 같은 구조적인 불확실성이 발생할 수 있으며 특히, 벽두께 감소는 벨로우즈 신축이음관의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 매립배관 시스템의 효율적인 유지관리를 위해 회선의 벽두께 감소에 의한 벨로우즈 신축이음관의 성능평가는 필요하다. 하지만 회선의 벽두께 감소가 벨로우즈 신축이음관의 성능에 미치는 영향을 조사하는 연구는 미미하다. 따라서 본 연구는 기초적인 연구로써 고충실도 유한요소 모델을 이용하여 단조하중을 받는 벨로우즈 신축이음관의 벽두께 감소에 의한 성능을 평가하고 민감도 분석을 수행하였다. 각 회선의 벽두께 감소를 20%로 적용하였을 때 최대하중은 약 3% 감소하는 것으로 나타났으며 2번 회선의 벽두께 감소가 최대하중 감소에 비교적 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.
본 논문은 생태마을 입지분석에 필요한 표준화된 분석요소와 평가기준을 정립하고, GIS를 이용한 생태마을 입지분석 모델을 개발하여 실제 적용한 결과를 제시하였다. ArcGIS 모델빌더(Model Builder)를 활용하여 개발된 모델은 사용자가 GIS 프로그램에 익숙하지 않더라도 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 편의성을 최대한 고려하였다. 이를 위해 첫째, 기존연구 분석을 바탕으로 크게 자연환경 요소, 인문/사회적 요소, 법제적 요소로 분류되는 18개의 보편적이고 정량적인 생태마을 입지분석 요소와 평가기준을 선정하였고, 각 요소의 등급화 및 점수화 방안을 제시하였다. 둘째, ArcGIS 모델빌더를 활용하여 18개 입지분석 요소의 주제도 작성과정과 생태마을 입지로 적합한 지역을 도출하는 중첩분석 연산과정을 체계적으로 정리한 생태마을 입지분석 모델을 개발하였다. 셋째, 개발된 모델의 유효성을 검증하기 위하여 포항시 북구를 테스트 사이트로 생태마을 입지분석을 수행하였다.
우리 사회가 수자원 관리 정책 결정에 사용 가능한 수문 이상 기상 정보를 제공하기 위해서는 초고해상도 지표면 수문 모델 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 저해상도 기후 모델들의 지표 수문학적인 과정들을 개선하기 위해 초고해상도 하도 추적 모델링 기술을 통해 역학적인 상세화가 시도되었다. 100-km 격자의 VIC 모델에서 재생산된 지표 배출량과 기저 배출량을 입력 데이터로 사용하여 다양한 공간 규모의 하도 추적 모델에서 사용하여 산정된 하천유량의 신뢰도를 평가하였다. 본 연구에서는 90미터 (3 arc second), 450 미터(15 arc second), 그리고 900 미터 (30 arc second) 격자 규모의 금강 유역 하천망 지도를 사용하여 과거 장기 하천 유량 데이터(1948년-2016년)를 재생산하였다. 본 연구에서는 금강 유역 내의 지점 관측 하천 유량 데이터와 재생산된 유량 데이터의 불확실성을 평가하였다. 본 연구의 주요 결과는 보다 고해상도의 하천망 지도를 하도 추적 모델에 사용 시 산정된 하천 유량 데이터의 불확실성이 감소하는 경향을 발견하였다. 끝으로, 초고해상도 지표 수문-하도 추적 모델을 통한 상세화 기술의 한계점과 개선 방안을 논의하였다. 본 연구는 기후변화로 인한 이상 기상 또는 기후의 위험성 증가에 효율적으로 선제 대응할 수 있는 핵심 수문 기후 모델링 기술을 개발에 중요한 기여할 것이다.
본 논문은 거대언어모델에 대한 한국어 상식추론 기반의 새로운 평가 방식을 제안한다. 제안하는 평가 방식은 한국어의 일반 상식을 기초로 삼으며, 이는 거대언어모델이 주어진 정보를 얼마나 잘 이해하고, 그에 부합하는 결과물을 생성할 수 있는지를 판단하기 위함이다. 기존의 한국어 상식추론 능력 평가로 사용하던 Korean-CommonGEN에서 언어 모델은 이미 높은 수준의 성능을 보이며, GPT-3와 같은 거대언어모델은 사람의 상한선을 넘어선 성능을 기록한다. 따라서, 기존의 평가 방식으로는 거대언어모델의 발전된 상식추론 능력을 정교하게 평가하기 어렵다. 더 나아가, 상식 추론 능력을 평가하는 과정에서 사회적 편견이나 환각 현상을 충분히 고려하지 못하고 있다. 본 연구의 평가 방법은 거대언어모델이 야기하는 문제점을 반영하여, 다가오는 거대언어모델 시대에 한국어 자연어 처리 연구가 지속적으로 발전할 수 있도록 하는 상식추론 벤치마크 구성 방식을 새롭게 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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