현재 과학과 수행평가는 교사평가가 주를 이루고 있기 때문에 평가 결과의 피드백이 신속하게 이루어지지 못하고, 동료평가가 거의 이루어지지 않는다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 웹의 장점을 이용하여 인터넷 상의 다양한 자료를 보고서 작성에 이용할 수 있고 동료평가와 교사평가를 동시에 시행할 수 있는 웹 기반 과학 보고서 수행 평가 시스템을 설계하였다. 이 시스템의 흐름은 교사의 평가 과제 제출을 시작으로 학생들이 각자 다양한 정보를 수집하여 보고서를 작성하며 작성된 보고서를 동료 및 교사가 일정한 평가 기준에 의거하여 평가한 후, 학습자에게 평가 결과를 피드백하는 것으로 설계되었다. 이러한 시스템을 통해 교사의 업무 부담 경감은 물론, 학습자의 학습 의욕과 성취도 향상을 기대할 수 있다.
세계적으로 ESG경영 열풍이 불면서 국내,외 기업들은 자발적으로 지속가능경영을 선언하고 전략을 수립하여 적극적으로 대응하고 있다. 금융위원회에서는 ESG경영을 나타내는 지속가능보고서 공시를 단계적으로 의무화하고 있으며, 앞으로 중소기업까지 확대될 것이다. 지속가능보고서의 정보공개는 주로 국제표준 GRI, SASB, TCFD로 활용되며, 국내 다수 기업이 GRI Standards 가이드라인을 사용하고 있다. 본 연구에서는 지속가능보고서의 구성체계를 살펴보고 GRI Standards를 기준으로 공기업과 사기업을 비교하여 유형별 지속가능경영을 분석하고자 한다. TF-IDF 모델링을 통해 분석 결과 공기업은 '사회', '노동' 분야에 초점을 두었으며, 사기업은 '경제', '환경' 분야에 집중하는 것으로 나타났다. 또한 전자·정보통신 산업은 '제품책임'에 중점을 두는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지속가능경영을 등급에 따라 수치화하여 분석한 기존 연구와는 달리 비정형데이터인 지속가능보고서를 분석함으로써 ESG경영에 관심을 갖는 연구자 및 관리자에게 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.
과학기술이 급속한 성장을 함에 따라, 해마다 방대한 량의 연구 산출물이 쏟아져 나오고 있으며, 그 중 국가연구 보고서는 년 간 2만여 건에 달한다. 매년 수행되는 국가연구개발사업은 산업, 경제 및 학술적 측면에서 그 파급 효과가 매우 크다고 할 수 있다. 한국과학기술정보연구원은 이러한 논문, 특허, 사실정보, 생물다양성정보와 함께 국가연구개발보고서 데이터베이스를 구축, 수집 및 서비스하고 있다. 본 논문에서는, 국가연구개발보고서의 구축 및 수집을 중점으로 시스템 및 제도적 문제점을 살펴보고, 이에 대응하는 실증적 개선방안에 대해 논의한다.
본 연구는 딥러닝을 활용하여 교량 점검보고서에서 손상 및 손상 인자를 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 교량 점검보고서에는 점검 결과 발견된 손상 및 원인 분석 결과가 기록되어 있다. 그러나 점검보고서의 양이 방대하여 인력으로 보고서로부터 정보를 수집하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반 개체명 인식 방법을 활용하여 교량 점검보고서 텍스트로부터 손상 및 손상 인자에 해당하는 단어들을 식별할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구현의 주요 방법론으로는 개체명 인식(Named Entity Recognition), 워드 임베딩(Word Embedding), 딥러닝의 일종인 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 활용하였다. 실험 결과 제안된 모델은 1)훈련 데이터에 포함된 손상 및 손상 인자 단어들을 잘 식별할 수 있고, 2)단어 주변 맥락에 따라 특정 단어가 손상에 해당하는지 손상 인자에 해당하는지 잘 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 3)훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 종류의 손상 단어도 잘 인식할 수 있는 것으로 확인되었다.
본 연구는 지속가능성보고서평가 시 지속가능한 기업을 어떻게 구분할 것인가에 대한 문제를 제기하고, 이에 대한 해결방안을 기업 지속가능가치에서 찾아보며, 이를 지속가능성보고서를 토대로 기업의 지속가능성 평가에 활용할 수 있는 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 지속가능가치는 기업이 지속가능경영을 위한 현재와 미래에 필요한 자원을 적절히 관리하고 있는가를 파악하기 위해 경제, 사회 그리고 생태적 영역에 걸친 성과를 평가하는 방법론이다. 기존의 지속가능성평가모델들이 기업이 생산활동을 통해 얼마나 많은 외부효과를 발생시켰는지를 평가하는 부하 지향적 방법이었다면 지속가능가치는 한정된 자원을 얼마나 효율적으로 사용하여 비교대상보다 더 많은 가치를 창출하였는가의 관점에서 지속가능경영 성과를 평가하는 가치 지향적 방법이라 할 수 있다. 본 연구의 결과로 제시된 지속가능보고서를 토대로 한 지속가능가치 평가는 지속가능성보고서의 질, 지속가능성보고서 내용의 충실성뿐만 아니라, 지속가능성보고서가 기술하고 있는 기업의 지속가능경영성과를 종합적으로 평가할 수 유용한 수단이 될 수 있을 것이다.
이 연구에서는 대구 지역 중학교 2학년 165명이 작성한 자유 탐구 보고서를 주제 영역, 탐구 가설, 그리고 탐구 변인의 측면에서 분석하였다. 여름방학이 시작되기 전 2시간 동안 오리엔테이션을 진행하면서 탐구 과정에 대해 소개하고, 주제를 탐색하도록 하였다. 여름방학 동안 학생들은 주제 선정, 실험설계 및 수행, 자료 수집 및 분석, 결과 보고서 작성 등의 과정을 스스로 진행하였다. 여름방학 후, 결과보고서를 제출받으면서 학생들이 주제 선정에서 활용한 자료의 출처, 가설의 정의, 그리고 탐구 과정에서 가장 어려운 단계에 대한 인식도 조사하였다. 보고서의 주제 영역은 물리, 화학, 생물, 지구과학, 생활 영역으로, 보고서에 기술된 가설은 예측 가설과 설명 가설로 분류하였고 가설의 정의에 대한 학생들의 인식과 비교하였다. 탐구 주제, 탐구 가설, 실험 설계 부분에 제시된 탐구 변인을 분석하여 범주형, 연속형, 불확실 유형으로 분류하였다. 연구 결과, 주제 영역 중 화학 영역의 보고서가 가장 많았고, 다음으로 생물과 생활 영역이 많았다. 전체 165개 보고서 중 130개에 탐구 가설을 포함하고 있었는데, 이들 중 대부분은 예측 가설에 해당하였다. 보고서에 제시된 탐구 변인을 분석한 결과, 탐구 주제와 탐구 가설에 기술된 독립 변인과 종속 변인은 불확실 유형이 많았다. 그러나 실험 설계 부분에 기술된 변인들은 불확실 유형이 많이 줄어들었고, 범주형 변인이 증가하였다. 탐구 수행 과정에서 가장 어려운 단계에 대한 질문에 학생들은 주제 선정 단계를 가장 많이 선택하였다.
11월2일 실시된 미국 대통령선거에서 조지 W 부시 대통령의 재선이 확정됨에 따라 세계 각국은 자국에 미치는 영향을 분석하기에 바쁘다. 부시를 공개적으로 지지한 일본과 호주 등은 표정관리에도 불구하고 들뜬 분위기를 애써 숨기려하지 않고 있다. 이러한 가운데 산업연구원 연구위원이 '부시 재선이 한국경제에 미칠 영향'에 대한 연구보고서를 내놓았다. 다음은 보고서의 전문을 풀어쓴 것이다.(편집자 주)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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