• 한국가금학회지
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• 제46권3호
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• pp.205-213
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• 2019

본 연구는 사료내 에너지 수준 및 단백질 수준이 토종오리의 생산성, 도체 특성 및 영양소 이용율에 미치는 영향을 연구하기 위해 수행되었다. 토종오리(Initial BW, $45.38{\pm}0.22g$)를 480수 공시하여 4처리 5반복, 반복당 24수씩 20개의 floor pen(가로 2.0 m, 세로 2.4 m)에 완전 임의 배치하였다. 전기 및 후기사료에서 2수준의 단백질과 2수준의 에너지 함량으로 하는 $2{\times}2$ 요인시험으로 설계를 구성하였다. 육성전기에는 2,900 및 $2,800kcal\;AME_n/kg$ 및 단백질 함량 21% 및 20%로 구성하였으며, 육성후기에는 3,100 및 $3,000kcal\;AME_n/kg$ 및 단백질 함량 17% 및 16%로 구성하여 본 연구를 수행하였다. 사료와 물은 자유 급이하였다. 육성 전기(0 to 21 d)에서 에너지 함량 $2,800kcal\;AME_n/kg$, 단백질 함량 21%에서 체중 및 증체량이 다른 처리구와 비교하여 유의적으로(P<0.05) 가장 높았다. 대사에너지 및 단백질 함량에 따른 처리구간 차이는 나타나지 않았다. 사료 섭취량은 $2,900kcal\;AME_n/kg$, 단백질 함량 21% 수준에서 다른 처리구와 비교하여 유의적으로(P<0.05) 가장 낮았다. 사료내 에너지 수준에서도 $2,900kcal\;AME_n/kg$ 대비 $2,800kcal\;AME_n/kg$ 처리구에서 유의적으로(P<0.05) 높았지만, 단백질 수준에서는 차이가 나타나지 않았다. 육성후기(22 to 56 d)에서는 체중, 증체량, 사료 섭취량 및 사료 요구율에서 처리구간 유의적인 차이는 나타나지 않았다. 도체특성, 영양소 이용율, 가슴육 색도 및 영양소 함량에서도 처리구간 유의적인 차이는 나타나지 않았다. 결론적으로 토종오리의 육성 전기 사료내 적정 에너지 및 단백질 수준은 $2,800kcal\;AME_n/kg$ 및 21%로 생각되며, 육성 후기 적정 수준은 추후 재 검증이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권3호
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• pp.1028-1040
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• 2019

본 연구는 내리막 달리기(downhill running, DR) 후 초음파 영상분석을 이용해 대퇴사두근 무리(quadriceps group, QG) 내 근손상의 국소화 여부를 검증하고, DR 동안 운동 강도가 운동유발성 근손상(exercise-induced muscle damage, EIMD) 및 근육 반향세기 변화에 미치는 영향을 규명하려는 목적으로 수행되었다. 규칙적인 신체활동이 없는 건강한 남성 11명이 무작위 교차설계에 따라 서로 다른 강도[low-intensity DR session($50%HR_{max}$), LDR; high-intensity DR session($70%HR_{max}$), HDR]의 DR 운동을 수행하였다. DR 후 EIMD의 심각성은 혈청크레아틴 키나아제(creatine kinase, CK) 활성 수준 변화와 함께 신경근 기능 지수로서 무릎 신전근의 최대 수의적 등척성 수축(maximal voluntary isometric contraction, MVIC) 및 관절가동범위(range of motion, ROM) 변화를 통해 결정되었다. 회색조 분석을 적용한 근육 반향세기 평가는 DR에 따른 QG 내 국소 근육별(rectus femoris, RF; vastus lateralis, VL; vastus medialis, VM; vastus intermedius, VI) 손상 양상을 탐지하기 위해 활용되었다. 모든 세션에서 혈청 CK 활성 수준과 VL 및 VM의 근통증 정도는 운동 후 24시간째(RF의 경우 각각 LDR 24시간째와 HDR 48시간째) 최대에 이르렀으며, 혈청 CK 수준에서 운동 강도에 따른 유의한 차이(p<.05)가 나타난 반면 근통증에서 세션 간 통계적 차이는 없었다. 무릎 관절을 이용한 MVIC 및 ROM과 같은 신경근 기능 지표 및 VM을 제외한 모든 QG 근육 반향세기는 운동 직후 극적으로 감소 또는 증가 후 72시간까지 점진적 회복 양상을 나타내었다. 그러나 신경근 기능 지표에서 운동 강도에 따른 통계적 차이는 없었으나 RF 및 VL 반향세기에서 세션 내 및 세션 간 유의한 차이(p<.01)를 나타내었다. 본 연구의 결과로 ECC를 함유한 DR 운동 시 운동 강도는 DOMS 및 신경근 기능 지표에 부분적으로 영향을 미칠 가능성이 있으며, 특히 혈청 CK 수준과 함께 RF 및 VL의 근육 반향세기는 운동 강도의 영향을 직접적으로 반영한다는 사실을 알 수 있다. 또한, 현재 연구결과는 DR 동안 ECC를 겪는 QG 내 국소 근육 간 근손상 정도가 다를 수 있으며 초음파 근육 반향세기가 국소 근육의 EIMD 심각성을 차별화할 수 있는 유용한 평가기법임을 뒷받침하고 있다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제28권2호
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• pp.81-88
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• 2021

본 논문에서는 LTCC(Low Temperature Co-fired Ceramic) 기판을 적용하여 24 GHz 대역 회로에서 활용될 수 있는 수동소자 라이브러리를 구현하였다. 회로에서 사용 목적에 따라 큰 용량 값의 수동소자가 필요하며, 기본 구조인 전극 커패시터와 Spiral 구조 인덕터로 설계할 수 있지만, SRF(Self-Resonant Frequency)가 사용 주파수인 24 GHz 보다 낮아 고주파 영역에서는 활용이 불가능하다. 이러한 주파수 한계를 해결하기 위해, DC와 고주파 영역 사용 수동소자를 분류하여 제안하였다. 기본 구조는 DC와 같은 1~2 GHz 미만의 낮은 주파수 사용에 적합하다. 24 GHz 대역인 고주파용으로는 마이크로스트립 λ/8 길이 stub 구조를 제안하였고, open 및 short stub 구조는 각각 커패시터 및 인덕터로 동작하고, stub 고유의 임피던스 값을 가진다. 여기서 임피던스 계산식을 통해 수동소자 용량 값을 얻을 수 있다. 본 논문에서 고안한 수동소자는 유전율 7.5인 LTCC 기판으로 제작하고 측정하여, DC 사용 기본 구조 커패시터와 인덕터는 각각 2.35~30.44 pF, 0.75~5.45 nH 용량의 라이브러리를 구성하였다. 고주파 영역에서 사용 가능한 stub 구조의 커패시터와 인덕터는 각각 0.44~2.89 pF, 0.71~1.56 nH 으로 라이브러리를 구축하였다. 측정을 통해 용량 값을 다양화하는 방법을 검증하였으므로 더욱 세분화된 라이브러리를 구현할 수 있으며, 사용 주파수 24 GHz 대역의 레이더 모듈에서 다층 기판동작 회로와 집적화할 수 있는 수동소자의 대안이 될 것이다.

• 비교교육연구
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• 제27권4호
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• pp.187-209
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• 2017

본 연구의 목적은 유럽연합에서 개발한 세계 대학 평가시스템 '유-멀티랭크(U-Multirank)'를 통해 대학의 실제 경쟁력과 질적 수준을 재검토해야 할 필요성 그리고 세계 대학 순위평가 시스템이라는 개념을 재정립해야 필요성을 역설하는 데 있다. 지금까지 널리 활용되고 있는 THE나 ARWU와 같은 세계 대학 순위평가 시스템은 연구중심 종합대학에 초점을 맞추어 정량화된 평가 방식을 취해왔다. 그러나 이러한 평가 방식은 세계 고등교육 분야에서 대학과 전공 간의 서열화를 조장하는 동시에 소규모 지방대학이나 유사 고등교육기관을 소외시키는 결과를 낳았다. 더구나 대학 순위평가제의 본래 취지가 잠재적 대학 편 입학자들에게 실질적이고 포괄적인 정보를 제공함으로써 그들 개개인의 교육 이상과 요구에 부합하는 고등교육기관을 선택할 수 있도록 돕는데 있다는 점을 도외시한채, 기존의 정량화된 평가 방식과 순위발표는 결코 도표 위의 수치로 환원될 수 없는 복잡다양한 교육현실을 축소시키는 문제마저 초래하였다. 유럽연합 교육위원회는 세계 대학 평가시스템의 이러한 결함을 보완하고 유럽 사회에 필요한 고등인재를 길러내기 위해 2009년부터 2011년까지 타당성 조사와 파일럿 테스트를 거쳐 '유-멀티랭크'라는 새로운 세계 대학 평가시스템을 개발하였다. THE나 ARWU 등과 차별화되는 유-멀티랭크의 특징은 사용자 중심성, 다차원성, 개별성이라는 원칙 아래 대학에 관한 질적 평가 방식을 취한다는 데 있다. 이 시스템은 모바일 운영체계를 기반으로 설계되어 디지털 글로벌 시대에 최적화된 세계 대학 평가시스템의 본보기를 제시할 뿐 아니라, 사용자의 접근성과 참여폭을 확장시킴으로써 시스템 자체의 무한한 자기검증과 진화 가능성까지 열어놓고 있다. 이는 대학 평가시스템의 투명성 확보와 관련해 대단히 중요한 장점이다. 무엇보다 유-멀티랭크의 사용자 중심 모바일 운영체계는 미국대학 중심의 기존 세계 대학리그에 국내 외의 다양한 대학들을 노출시킴으로써 공정한 질적 경쟁의 장을 마련해준다는 점에서 우리 대학들의 글로벌 경쟁력 강화를 위해서도 희망을 걸만한 대안이라 생각된다. 유-멀티랭크를 통한 세계 대학 평가시스템의 재개념화 가능성을 타진하기 위해 본 연구는 Edgar Morin의 복잡성 사고 이론과 Karl Popper의 과학철학에 기댄 인식론적 접근을 시도하고 있다.

• 벤처창업연구
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• 제15권6호
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• pp.189-207
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• 2020

정부의 지속적인 관심으로 국내 대학에서는 창업교육의 양적 성장을 이루어 왔으나 학문적·정책적·실무적 관점에서 창업교육을 체계화시키고 교육과 창업지원 성과 간 관계를 밝힘으로써 효과적인 교육을 도모하려는 관심과 노력은 부족한 상황이다. 유럽에서는 이미 다년간 심도 있는 연구를 통해 기업가정신역량(EntreComp: Entrepreneurship Competence)체계를 구축하여 타인을 위한 가치를 창출하며 역량이 국민의 전 생애 경쟁력이 될 수 있도록 평생교육에 접목하려는 시도가 있는 반면 국내 대학에서의 창업교육은 주로 교양 수준의 창업스킬에 머물러 있거나 경영학 관점에서 접근하기 수월한 교육주제에 편중되고 있어 체계개선이 시급하다. 이에 본 연구에서는 대학 창업교육의 고도화를 위하여 기업가정신역량기반 창업교육 체계를 설계하였다. 다음으로 EntreComp 관련 국내외 선행연구를 고찰하고 FGI(Focus Group Interwiew) 및 델파이(delphi)조사법 등을 통해 대학생을 위한 8개의 EntreComp frame을 도출하였으며, 2018년도 42개 창업선도대학의 919개 학부 창업교육을 전수조사 하여 EntreComp별 교육현황을 밝혔다. EU의 EntreComp를 연구한 Bacigalupo et al.(2016) 자료를 포함한 25개의 기업가정신역량에 대한 선행연구를 조사하였고 연구 빈도와 교육·창업 관점에서의 중요도를 반영하고 본 연구에서 제시한 대학 창업교육의 목적을 근거로 spotting opportunities, value creation, self improvement, mobilising resources, technology application, strategic management, relationship, learning through experience의 총 8개로 구성된 기업가정신역량 체계를 전문가의 검증을 통해 도출하였다. 그리고 역량별 교육 현황, 역량교육 반영 정도와 각 대학의 재학생수를 모수로 하는 창업지원성과 간 추가분석을 통해 향후 대학에서 EntreComp 관점으로 창업교육을 체계화해 나가는데 있어 방향성을 얻을 수 있도록 도모하였다. 본 연구는 시대의 흐름과 요구를 반영하여 대학이 가져야 할 창업교육 목표를 수립하고 이를 뒷받침할 수 있는 기업가정신역량 프레임을 제시하였고, 일정 기간 창업선도대학에서 운영된 창업교과목 자료를 활용하여 전수조사를 하였다는 점에서 연구 차별성을 가지지만 창업선도대학의 표본수가 제한적이라 일반화시키기 어려운 한계를 가진다. 그럼에도 본 연구는 기업가정신역량 관점에서 대학 창업교육을 고도화시키고 미래 요구역량 함양 및 타인을 위해 가치를 창출하는 기업가형 인재육성이라는 교육목표를 제안하고 기업가정신역량 프레임에 대하여 더욱 본질적인 관점으로 연구의 틀을 마련함으로써 후속연구에 좀 더 명확한 방향성을 제시할 수 있다는 점에서 의미를 가진다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권1호
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• pp.93-99
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• 2022

초소형, 웨어러블 기기 기술의 빠른 발전에 따라, 전자기기 구동을 위한 시공간적인 제한이 없는 지속적인 전기 공급을 필요로 한다. 이에 따라, 두 가지 다른 재료의 접촉과 분리로 만들어지는 정전기를 활용하는 마찰대전 나노발전기(Triboelectric nanogenerator, TENG)는 간단한 원리 덕분에, 복잡한 과정 및 설계 없이도 자연에서 버려지는 다양한 형태의 에너지들을 효과적으로 수확하는 수단으로 활용되고 있다. 하지만, TENG의 실생활의 적용을 위해서는 전기적 출력의 증가가 필요하다. 또한, 전기적 출력의 증가뿐만 아니라 전기적 출력의 안정적인 발생은 TENG의 상용화를 위해서 해결해야 될 과제이다. 본 연구에서는 TENG의 출력을 향상시킬 뿐만 아니라, 향상된 출력을 안정적으로 나타낼 수 있는 방법을 제안하였다. 출력의 향상 및 안정성을 위해서 TENG 구성 요소 중 하나인 접촉층을 일렉트렛으로 사용하였다. 활용된 일렉트렛은 Fluorinated ethylene propylene (FEP) 필름에 코로나 차징과 열처리 과정을 순차적으로 진행함으로써 제작되었다. 코로나 차징으로 인해 인위적으로 주입된 전하가 열처리 과정에 의해서 깊은 트랩으로 들어가게 되어 전하의 이탈 현상이 최소화된 일렉트렛을 제작하고 이를 TENG 제작에 활용하였다. 제작된 일렉트렛의 출력 성능은 수직 접촉 분리 모드 TENG의 전압 출력을 측정함으로써 검증되었고, 코로나 차징 과정을 거친 일렉트렛은 어떠한 처리도 되지 않은 FEP 필름에 대비 12배 높은 출력 전압을 나타냈다. 일렉트렛의 시간 및 습도 안정성은 일반 외부 환경 및 극한의 습도 환경에 일렉트렛을 노출시킨 후, TENG의 출력 전압을 측정함으로써 확인되었다. 또한, 박수를 모티브로 한 Clap-TENG에 일렉트렛을 적용하여 LED를 작동시킴으로써 실생활에 적용할 수 있음을 보여주었다.

• 감성과학
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• 제24권4호
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• pp.139-148
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• 2021

본 연구의 목적은 뇌성마비 아동에게 다감각스토리텔링에 기반한 활동중심중재를 적용하고 사회적 상호작용에 미치는 영향에 대해 알아보는 것이다. 유사실험연구로 단일눈가림, 두 집단 사전-사후검사로 설계하였고, 경직형 뇌성마비로 진단받고, 대동작기능분류체계(GMFCS) I~III단계에 속하는 7~8세 아동 24명을 대상으로 하였다. 실험군과 대조군에 12명씩 무작위 배정하고 아동과 보호자는 집단이 어디에 속하는지 알 수 없도록 하였다. 집단별 프로그램은 회기당 60분, 주 2회, 8주간, 총 16회기 동안 진행되었고, 실험군은 다감각스토리텔링에 기반한 활동중심중재를 하였고, 대조군은 구조화된 신체활동을 실시하였다. 아동의 중재 전과 후에 사회적 상호작용의 변화정도를 확인하기 위해 또래관계기술척도를 사용하여 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 for windows (IBM Corp, USA) 프로그램을 이용하여 분석하였고, 통계적 검증을 위한 유의수준(α)은 0.05로 하였다. 실험군과 대조군의 또래관계기술의 집단 내 변화는 윌콕슨부호순위검정(Wilcoxon Signed-Rank test)으로 확인하고, 두 집단 간 변화량 차이의 비교는 맨휘트니검정(Mann-Whitney U test)으로 분석하였다. 연구결과 또래관계기술의 집단 내 변화에서 또래관계기술의 전체 값과 하위평가의 협동과 공감영역에서 실험군과 대조군 모두 유의한 차이가 있었고, 주도성 영역에서는 실험군은 유의한 차이를 나타냈으나 대조군은 유의한 차이가 없었다. 두 집단 간 변화량 차이에서 또래관계기술의 하위평가의 주도성영역과 전체 값에서 유의한 차이를 나타냈고, 협동과 공감 영역에서는 유의한 차이가 없었다. 본 연구에서는 뇌성마비 아동을 대상으로 다감각스토리텔링에 기반한 활동중심중재를 적용하여 또래관계기술에 유의한 향상을 확인하였다. 다감각스토리텔링에 기반한 활동중심중재는 뇌성마비 아동의 사회적 상호작용에 효과적인 중재방법으로 제안할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권1호
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• pp.13-34
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• 2022

기상청은 농작물의 생육 및 관개를 비롯한 여러 농경활동에 미치는 토양수분의 중요성을 인식하고, 전국 11개 농업기상 관측지점에서 관측을 수행하고 있다. 그러나 이 자료가 폭넓게 활용되지 못하고 있어 우선적으로 관측자료의 신뢰도를 확보할 필요가 있다. 이 연구에서는 현업 토양수분 자료의 정확도를 검증하고, 품질 향상을 위해 적용할 보정식을 개발하는데 목표를 두었다. 먼저 관측 노장의 토양을 채취하여 토양수분함량에 영향을 미치는 용적밀도, 용적수분함량, 토성 및 보수력 등의 물리적 성질을 분석하였다. 토성은 대부분의 관측지점에서 모래가 주성분인 사양토 또는 양질사토로 분류되었으며, 1.5 g/cm³ 내외의 용적밀도를 나타냈다. 미사와 점토 함량이 상대적으로 높았던 능주와 익산 지점은 용적밀도와 보수력도 다른 곳보다 더 높게 나타난 것으로 볼 때, 토성과 용적밀도, 보수력 사이에 밀접한 연관성이 있는 것으로 판단된다. 자체 설계·제작한 '레퍼런스 토양수분 관측시스템'에 이러한 관측지 토양의 특성을 반영하여 레퍼런스 센서로 사용할 EnviroSCAN 모델의 실험실 보정이 이루어졌다. 보정 작업은 load cell에서 측정한 무게 변화로부터 계산된 토양수분함량과 보정할 센서의 측정값을 비교하는 방식으로 진행되었으며, 제조사의 default 보정식에 대해 추가 보정의 필요성은 없는 것으로 결정되었다. 보정이 완료된 레퍼런스 센서와 현업 센서의 비교 관측 실험이 11개 각 지점에서 3회 이상 실시되었다. 전반적으로 레퍼런스 센서와 현업 센서의 측정값이 변화하는 패턴은 유사하게 나타났지만, 현업 센서가 레퍼런스 센서에 비해 상대적으로 토양수분을 과소평가하는 지점이 많았다. 두 센서 간의 편차는 장기간 건조 상태가 지속될 경우 일정한 추세를 유지하지만, 강수가 빈번한 시기에는 그 양상이 복잡해지는 특징이 있다. 비교 관측 실험의 결과를 바탕으로 각 기간별로 두 센서에 의해 관측된 자료의 범위와 평균을 이용하여 지점 및 깊이별 선형보정식을 개발하였다. 이 보정식을 수원 지점에 시범적으로 적용하여 뚜렷한 개선효과를 확인하였다. 또한 연속데이터에 보정식을 적용할 수 있도록 보정식이 산출되지 않은 기간의 구체적인 보정값 산정 방법도 제시하였다. 이 연구의 결과를 종합해 보면, 모든 관측지점에 대해 1년에 2회 정도의 주기적인 보정 작업이 토양수분 관측자료의 품질 향상을 위해 필수적인 것으로 판단된다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.93-108
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• 2022

이 연구의 목적은 2025년 전면적으로 시행되는 고교학점제에 활용 가능한 융합교육(STEAM) 프로그램을 개발하고 그 타당성과 효과성을 알아보는 것이다. 융합교육(STEAM) 프로그램은 2015 개정 교육과정과 고교학점제 선행연구를 분석을 통해 얻어진 '수소연료', '기후위기', '데이터 사이언스', '적정기술', '바리스타'라는 5개의 최신 이슈를 주제로 개발되었다. 프로그램은 연구팀이 자체 개발한 고교학점제 융합교육(STEAM) 프로그램 개발형식(틀)에 맞춰 집단 숙의의 과정을 통해 7개월간 개발되었다. 고등학생의 진로·직업을 간접적으로 체험할 수 있도록 개발된 5종 29차시의 융합교육(STEAM) 프로그램 초안은 2인의 융합교육(STEAM) 교육 전문가에게 자문을 통해 검증을 받았으며, 프로그램의 현장 적합도를 판단하기 위해 5개 고등학교 627명을 대상으로 시범 적용하였다. 시범 적용 결과, 학생들의 융합교육(STEAM) 태도는 사전보다 사후가 통계적으로 유의미하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 프로그램에 대해서 학생들의 높은 만족도를 확인할 수 있었다. 또한 시범 적용 교사 면담을 통해 '프로그램의 내용과 수준이 적합하며, 실생활 문제를 해결하는 경험을 통해 관련 교과의 내용 지식을 적용하고 진로 체험의 기회를 가질 수 있다'는 긍정적인 평가를 받았다. 시범 적용의 결과를 바탕으로 5종 29차시의 학생용·교사용 고교학점제 융합교육(STEAM) 프로그램을 최종 완성했다. 마지막으로 고교학점제에서 적용할 수 있는 차시대체형 STEAM 프로그램 개발 및 운영이 활발하게 이루어져야 할 것과 고교학점제가 바람직하게 정착되고 운영될 수 있도록 교사의 전문성 향상 방안 마련, COVID-19로 촉발된 블렌디드 수업 설계의 필요성 등을 제언하였다. 이 연구는 2025년 전면적으로 시행되는 고교학점제에서 융합교육(STEAM) 프로그램 개발 및 운영 방안에 대한 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 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.