본 연구는 유튜브 정치·시사 채널의 이용 동기와 정치사회화에 관한 연구이다. 유튜브 정치·시사 채널의 정치 정보 습득을 이용과 충족 이론의 관점에서 살펴보았고, 이후 정치사회화의 인지-태도-행동 변인들에 미치는 영향을 살펴보았다. 서울에 거주하는 20~50대 성인 남녀를 대상으로 정량 온라인조사를 진행하였다. 유튜브 정치·시사 채널의 이용 동기로는 '정치풍자의 오락성', '심리적 안정', '매체 편리성', '정보 추구'의 4개 요인이 관찰되었다. 정치사회화에 미치는 영향은 경로 분석을 진행하여 검증하였다. 유튜브 이용 동기 중 '매체 편리성'과 '정보 추구' 동기가 정치 지식 습득에 긍정적 영향을 미쳤다. 그리고 정치 지식은 정치 관심과 정치효능감 증가에 유의미한 영향을 미쳤다. 정치 관심은 정치효능감 증가에 영향을 미쳤고, 정치효능감은 정치 참여에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 도출된 연구결과를 바탕으로 본 연구의 이론적 함의와 실무적 함의를 각각 토론하였다.
본 연구의 목적은 원격학습 환경에서 실천적 추론 과정에 대한 중학생의 요구도를 조사하고, 학습자의 개인적 특성과 교사 상호작용, 학생 간 상호작용에 따라 요구도의 차이를 검증하며, 교사와의 상호작용, 학습자의 자발적 참여도, 실천적 추론 과정에 대한 반영도와의 관계를 알아보는 것이다. 이를 위해 경기, 대전, 충북, 세종 등 7개 학교의 중학생 1,842명을 대상으로 하여 실천적 추론 과정의 질문 내용에 대한 중요도와 현재 원격수업의 반영도를 온라인으로 설문 조사하였다. 이 중 1,095명이 답한 결과로 요구도를 산출하고, 기술통계, 독립표본 t-검정, 일원배치 분산분석, 경로분석을 하였다. 연구 결과 첫째, 원격학습 환경에서 가정교과의 실천적 추론 과정에 대해 중학생들은 중요도 평균이 3.76으로 실천적 추론 과정이 중요하다고 인식하였다. 가정교과 원격수업에서 요구도의 우선순위를 The locus for focus 모델로 확인한 결과, 문제의 가치와 중요성, 문제의 상황과 관련된 고정관념, 해결방안의 파급효과, 정보의 신뢰성, 실천을 어렵게 하는 요소의 극복 방안, 실천내용을 반성하게 하는 질문이 우선적으로 고려되어야 하는 것으로 나타났다. 둘째, 중학생의 개인적 특성, 교사와의 상호작용, 학생 간 상호작용에 따라 요구도에 차이가 있는지 검증한 결과, 성별, 원격수업의 자발적 참여도에 따라서 유의한 차이가 없었다. 반면에 교사와의 상호작용, 학생 간의 상호작용은 실천적 추론 과정의 요구도에 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 셋째, 원격학습 환경에서 학생의 자발적 참여도와 교사와의 상호작용은 반영도에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었고, 반영도는 요구도에 부(-)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 원격학습 환경에서 실천적 추론 수업을 실행할 때 비판적 질문을 통해서 학습자로 하여금 행동을 반성하고 깨달음을 얻을 수 있는 질문을 우선적으로 고려할 필요가 있다. 또한, 교사, 학생 간의 상호작용과 학생의 자발적 참여도를 높이기 위한 방안을 탐색하여 실행할 필요가 있다.
최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 서버측 로그데이터의 분석이 아닌 로컬 시스템의 로그데이터를 이용하여 사용자의 선호도와 성향을 분석한다. 또한 해당 사이트 별 분류 카테고리를 만들어 해당 분류의 가중치를 부여함으로써 개인화된 광고 시스템을 제안하려고 한다. 사용자의 선호도 분석은 웹 개인화 기법 중 협업 필터링의 대상이 되는 사용자 선호도 정보를 방문 사이트 분류에 사용하고 학습에이전트의 대상이 되는 인터넷 사용자의 행동을 해당 사이트의 방문횟수로 가정하여 사용자의 성향분석을 시도하였다. 사용자의 선호도를 벡터로 표현하고, 성향분석 결과를 단순 적용형태가 아닌 연속적 데이터로 간주하였으며 이전 데이터와 이후 데이터의 성향분석 변화를 제안하는 기법을 이용하여 새롭게 분석하고 피드백 시킴으로써 지속적인 갱신과 적용을 할 수 있도록 제안하였다. 이러한 결과를 통해 해당 분류의 광고들을 선정하고 선정된 광고에 사용자 성향분석과 동일한 과정을 적용시킴으로써 차별화된 광고 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 연구는 장애 유아 통합보육을 위한 교사 지원이 어린이집 교사의 교사 효능감에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구에는 서울과 경기 지역 4개 어린이집 12명의 어린이집 교사가 실험 집단에 선정되었고, 5개 어린이집 12명의 교사가 통제 집단에 선정되었다. 교사 지원은 교사 교육과 현장 관찰 및 자문, 온라인 자문을 통해 실시되었다. 교사 교육은 집단 교육을 통해 발달 영역의 이해, 교육과정 수정, 활동중심삽입교수, 협동 학습, 직접 교수, 장애 이해 교육, 행동 지원, 가족 지원 등에 대한 교육을 실시하고, 개별 교육을 통해 각 교사들의 장애유아 통합보육의 요구를 반영한 장애유아 보육의 실제에 대한 교육을 실시하고 자문을 제공하였다. 실험집단 어린이집 당 10회씩 현장 관찰 및 자문을 실시하였고, 이메일과 핸드폰 자문을 통해 교사들의 수업을 지원 하였다. 교사의 교사 효능감 변화를 측정하기 위해 사전-사후 검사 통제 집단 설계를 적용하였으며, 장애 통합에 대한 일반 교사의 교사 효능감 척도(Teachers' Efficacy in Inclusive Practices: TEIP)로 사전-사후 검사를 실시하였다. 연구 결과의 분석을 위해 두 집단 간 교사 효능감의 사전-사후 검사 간 차에 대해 두 독립표본 t 검정을 실시하였고, 결과 두 집단 간 교사 효능감과 하위 영역인 통합교육 효능감, 협력 효능감, 행동관리 효능감의 사전 사후 변화에 유의미한 차이를 보였다. 본 연구에서 장애 유아 통합보육 현장에서 즉각적인 피드백을 제공하고, 어린이집 교사들의 통합보육 전문성을 향상시키고, 교사들의 실제적 요구에 반응적이고, 장애 유아 통합의 다양한 변인을 반영하고, 참여자들 간의 대등한 협력적 관계를 강조한 교사 지원을 제공한 점이 연구 결과에 긍정적 영향을 주었다. 본 연구 결과는 장애 유아 통합보육 지원에 대한 연구가 부족한 현장의 실질적인 자료로 활용될 수 있을 것이다.
ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.
본 연구는 청소년의 임파워먼트 향상을 위해 개발된 비판과학 관점의 의생활 교수·학습과정안을 적용하고 그 효과를 알아보고자 하였다. 연구대상은 경기도 Y시에 위치한 K중학교의 2학년 학생(총 42명)으로 선정하여 총 4주 동안 12차시 수업을 적용하였고, 개발된 교수·학습과정안 적용을 통한 임파워먼트의 양적 분석을 위해 5점 척도의 설문지를 구성하여 측정한 후 SPSS/win 22 프로그램을 이용하여 대응표본 t-검증으로 분석하였다. 질적 분석을 위해서 학생 상담 자료, 수업일기, 실행 보고서 등을 수집하였고, 임파워먼트 분석틀을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 개발된 의생활 교수·학습지도안 중 모듈A에서 모듈D를 각 2시간씩 진행하였고, 모듈E는 실행 프로젝트로 총 4시간을 할애하여 진행하였다. 모둠별 실행 프로젝트에서는 학생들이 주도해서 홍보 포스터, 스티커 제작 후 배부, 의생활 퀴즈, 온라인상에 의견 올리기, 홍보 동영상, 재활용품 만드는 방법 알리기, 지역사회 기부 등의 사회 참여 활동을 실행하였다. 둘째, 개발된 교수·학습지도안의 양적 자료를 분석한 결과, 정치·사회적 임파워먼트가 사전 평균 3.12에서 사후 평균 3.36으로 유의미한 결과가 나타났다(t=-2.06, p<0.05)였다. 임파워먼트의 질적 자료 분석 결과, 수업을 통해 학생들은 자기 효능감을 인지한 것으로 확인되었다. 개인내적 차원은 긍정적인 자기 인식과 자기 효능감, 대인관계적 차원은 원활한 의사소통, 민주적 의사결정 등을 확인할 수 있었다. 정치·사회적 차원은 타인을 도움으로써 사회에 환원하는 내용 등을 확인할 수 있었다. 따라서, 비판과학관점의 가정과수업이 청소년의 임파워먼트에 양적·질적으로 유의미한 영향을 주어 학생들이 사회에서 자신의 역할을 찾고, 타인과의 협력하며, 사회구성원으로서 책임 있는 행동을 할 수 있는 기회를 제공했다는 점에서 의의가 있다.
본 논문의 목적은 2007년 개정 가정과 교육과정에 이어 2009 개정 가정과 교육과정의 교수 학습 방법으로 제시된 실천적 추론 수업에 대한 가정과 교사들의 관심 정도, 실행 수준을 진단하고, 실천적 추론 수업 과정 요소의 요구도를 조사하는데 있다. 본 연구의 조사 대상은 전국의 중 고등학교에서 근무하고 2007년 개정 교육과정의 가정영역을 수업한 가정과 교사이다. 연구대상의 표집방법은 편의표집과 체계적 무선표집을 동시에 사용하였다. 질문지는 우편, 연수장소 방문, 온라인을 통해 수집하였으며, 수집한 자료 총 350부를 SPSS WIN 12.0 프로그램으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 교사의 실천적 추론 수업의 관심 단계 조사 결과, 단계 0의 지각적 관심(97.05%)이 가장 높았고, 다음으로 단계1의 정보적 관심(87.06%), 단계 2의 개인적 관심(86.23%), 단계 3의 운영적 관심(79.85%), 단계 6의 강화적 관심(63.22%), 단계 4의 결과적 관심(61.26%), 그리고 단계 5의 협동적 관심(60.12%) 순으로 나타났다. 둘째, 가정과 교사의 실천적 추론 수업에 대한 실행 수준은 준비 수준 2(30.3%)가 가장 많은 비중을 차지하였고, 그 다음으로는 탐색 수준 1(18.30%)과 정교화 수준 5(18.30%), 기계적 수준 3(16.0%), 일상적 수준 4(10.09%), 사용하지 않는 수준 0(4.0%), 통합 수준 6(1.70%), 그리고 갱신 수준 7(0.60%) 순이었다. 셋째, 가정과 교사의 실천적 추론 과정 요소에 대한 요구도는 '(O)행동계획을 세우게 한다.'가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 '(A)선택과 결과를 분석하게 한다(1.75)', '(N)행동의 결과를 평가하게 한다(1.57)', '(E) 문제해결에 필요한 정보를 평가한다(1.44)', '(R)문제를 인식한다(1.39)', 그리고 '(S)최선의 선택을 하게한다(1.36)'의 순이었다.
추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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