최근 들어 대학들은 학사구조의 다변화를 추구하고 있으며, 다전공 과정(연계전공, 융합전공, 자율전공, 자기설계전공 등) 도입으로 전공 및 학과 간 상호연계를 기반으로 융합인재양성에 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 충청권 4개 대학이 연합으로 추진한 '글로벌 창의융합전공'의 설계 운영과정의 단계별 주요요소를 도출하고, 주요특징을 바탕으로 운영모델과 시사점을 제시하고 있다. 융합전공 운영모델은 대학 간 특화영역 연계를 통한 교육체계(인재상, 교육목표, 역량요소, 교육과정)의 구성하고, 역량요소(창의역량, 융합역량, 문제해결역량, 글로벌역량)를 기반으로 교과 및 비교과프로그램의 연계를 설계하였다. 융합전공 운영모델은 과정 및 단계에 따라 주요활동을 체계화함으로써 운영되고 있으며, 프로젝트 기반의 성과중심 지원프로세스를 구축함으로써 국내외 대회 참가, 국제발명대회 참가, 글로벌 역량강화를 지원하여 창의융합 인재양성에 기여하고 있다.
기술융합을 통해 R&D 경쟁력을 확보함과 더불어, 융합의 정도를 측정하고 이를 기반으로 융합을 유도하기 위한 전략에 대한 관심도 함께 증대되고 있다. 본 연구에서는 출연연의 융합연구전략을 도출할 수 있는 데이터 기반 모형을 제시하였다. 우선적으로, 출연연 연구과제의 융합특성을 기술고유의 속성과 행위자의 행태 속성으로 구분하여, 각각의 대리변수(Rao-Stirling 지수, Herfindahl-Hirschman 지수)계산 방법을 고안하였다. 이들 대리변수를 두 축으로 출연연 융합맵을 설계하였으며, 이를 통해, 출연연 연구과제가 4개의 속성(Alliance-Intra, Alliance-Inter, Competition, Mission Oriented)으로 구분됨을 알 수 있었다. 이와 같이 설계된 융합맵을 기반으로 융합지수를 측정하여 출연연 간 30대 융합연구 가능영역을 도출하였다. 이러한 과정을 통해 출연연 연구과제의 기술융합 현상에 대한 보다 정확하고 객관적인 분석을 수행할 수 있으며, 이를 바탕으로 융합연구 추진을 위한 정책에 참조할 수 있는 유효한 가이드라인을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 2022년 개정 교육과정에서 소프트웨어와 인공지능 교육이 필수화되어 각 교과에서 인공지능과 융합할 수 있는 교육 모형을 제안한다. 제안한 인공지능 융합 교육 모형은 교과 내용(성취기준+주제)을 한 축으로 한다. 두 번째 축은 인공지능 도구이고, 세 번째 축은 인공지능 기술이고, 네 번째 축은 생활 속 적용 데이터이다. 인공지능을 각 교과에 적용하기 위해서 각 교과의 성취기준과 교과 내용에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활 속 데이터 적용을 하여야 한다. 이렇게 성취기준과 교과 내용을 구성하면 각 교과와의 융합이 잘 된다고 볼 수 있다. 따라서 성취기준과 주제별로 교과서를 구성할 때에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활속 데이터를 추가하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 초등학생들을 대상으로 컴퓨터와 스마트기기를 활용하여 자기주도적 학습을 할 수 있도록 교과교육과정과 SW교육 내용요소를 융복합하여 플립 러닝 기반의 융합SW 교수-학습 모형을 개발하고 이를 초등 교육현장에 적용하여 EPL 흥미도와 교과 성취 수준에 미치는 영향을 분석 평가하는데 목적이 있다. 본 교수-학습 모형은 교과 내용 융 복합, 문제 상황 제시, 창의적 아이디어 설계, 산출물 공유의 4단계로 구성되었다. 본 연구의 플립 러닝기반 융합SW 교수-학습 모형을 수업에 적용하여 평가 분석한 결과 학습자들의 EPL 흥미도 및 교과 성취 수준 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과에 대한 시사점 및 기대효과를 제시하였다.
본 논문은 법인의 전기 사내유보가 당기 연구개발 투자에 미치는 영향을 분석함으로써 미환류 소득세제가 어느 정도 효과를 거두고 있는지 실증분석 하고자 하였으며 추가로 교육훈련비를 조절변수로 사용하여 정부정책의 유효성도 알아보고자 하였다. 또한 GBM 모델을 이용하여 그 효과를 한 번 더 살펴보았다. 연구 결과 교육훈련비의 조절효과와 매개효과 모두 유의미한 효과가 있는 것으로 판단할 수 있었고 모형1, 모형2, 모형3에서 모두 이자비용과 복리후생비 변수가 99% 수준에서 유의미함을 확인할 수 있었던 반면 전기유보율은 모든 모형에서 유의미하지 않은 결과를 보여주었다. 이를 통해 정부의 미환류 소득세제 도입 취지인 사내 유보금 과세를 추진하면 기업은 그 재원으로 물적 및 인적 투자를 늘릴 것이라는 가정은 아직 그 효과가 미미한 것으로 사료된다. 추가분석으로 실시한 융합 차원에서의 GBM 모형에서도 비슷한 결과가 도출되었다. 앞으로의 과제는 미환류 소득세제의 시행기간인 3년간(2015~2017)의 시계열 분석을 통하여 정부정책의 효과를 살펴볼 필요가 있다.
본 연구는 미래 수학 교실의 기준을 환경, 교사, 학생의 측면에서 총 20개로 제시하였다. 환경기준은 미래 수학 교실이 갖추어야 할 물적 자원이 수행해야 하는 역할과 기능의 측면을 중심으로 3개로 제시하였다. 교사 기준은 수업 전문성의 영역 4개, 학습자의 능력 신장 영역 4개로 제시하고. 학생 기준은 수학적 탐구와 문제 해결, 협력과 의사소통, 공학적 도구나 지원 시스템의 활용 및 조작, 윤리 의식과 디지털 시민 의식의 4개 영역에서 총 9 개로 제시하였다. 또한 미래 수학 수업 모형으로 융합 중심 수업 모형을 개발하고, 첨단 환경과 공학적 도구가 갖추어진 미래 수학교실에서의 수학 수업 구현 모습을 시나리오로 제시하였다. 그런 다음, 현재 수학교과와 타교과 간의 융합 중심 교육과정 개발이 강조되고 있는 현실을 고려하여 현재의 수업에 융합 중심 수업 모형을 적용하였을 때의 한계점을 분석하고 미래 수학 교실을 위한 발전 방향에 대한 시사점을 얻고자 하였다.
이 연구는 신뢰성 있는 국가통계 데이터를 이용하여 지난 1년 간 금연 시도 경험 결정 요인 모형을 구축하고 개발된 모형을 근거로 금연 프로그램 참여 표적 집단 예측에 관한 기초 자료를 제공하였다. 분석대상은 2010년 서울시복지패널조사를 완료한 19세 이상 흡연자 1,326명이다. 결과변수는 지난 1년간 금연 시도 경험으로 정의하였고, 설명변수는 연령, 성, 최종학력, 현재 취업 상태, 가구 월 평균 총 소득, 배우자 유무, 음주 여부, 주관적 건강상태, 정기적인 운동 여부, 지난 한 달 간 우울증상 여부, 현재 순환기, 내분비계, 근골격계, 호흡기계, 이비인후 질환, 간질환, 비뇨기계질환 등 질병 여부로 설정하였다. 분석방법은 인공신경망 분석과 결정트리모형을 이용하였다. CART 알고리즘을 이용한 금연 프로그램 참여 모형을 구축한 결과, 유의미한 요인은 질병 여부, 주관적 건강 상태, 가구 월 평균 총소득이었다. 이 결과를 기초로 금연 프로그램의 성공적인 시행을 위해서 표적 대상의 특성을 고려한 프로그램 개발 및 교육이 요구된다.
본 연구는 스페인어 학습자를 위한 액션러닝을 활용한 소통강화 교수학습 모형을 제안하고 스페인어 수업 사례연구를 통하여 그 효과를 검증하는 데 있다. 본 연구는 2019년 9월1일부터 12월20일까지 교양 스페인어 수강생 91명을 실험반과 통제반으로 나누어 동일한 조건 하에 진행하였지만 실험반의 경우에는 액션러닝을 활용한 소통강화 교수학습모형을 적용하였다. 즉, 교사주도하의 개인적 쓰기활동으로 이루어진 통제반과는 다르게 실험반은 팀별 자유로운 토의와 협력활동을 통해 쓰기활동을 하도록 하였다. 실험 결과, 두 반 모두 쓰기 능력에 있어서는 어느 정도 향상되었지만, 액션러닝을 적용한 실험반의 학습자들이 글의 내용, 표현, 유창성 측면에서 더 유의마한 결과를 나타냈고 정의적 영역 검사에서도 유의미한 차이를 가져왔다. 학습자 중심 융합 활동에 필요한 이러한 수업모형의 개발은 비단 스페인어 의사소통의 향상뿐만 아니라 다른 외국어 수업활동에 활용할 수 있기 때문에 학문적의의가 있을 것으로 본다.
코로나 19가 발생한 이래 각국은 국민들을 코로나19로부터 보호하기 위해서 다양한 정책을 펴고 있고, 가장 유력한 방안으로 백신접종을 권장하고 있다. 이에 본 연구는 대학생들의 대상으로 백신접종에 어떤 요인들이 영향을 미치는지를 규명하기 위해 다차원건강통제소재의 3가지 건강통제소재와 건강신념모형의 지각된 취약성과 심각성을 융합하여 백신접종 의도를 탐색하였다. PLS경로모형 분석을 실시한 결과 최종적으로 우연 건강통제소재(CHLC)가 취약성 지각을 매개하여 백신접종의도에 영향을 미치고 있었다. 이는 코로나 19에 대해 운명론적 태도가 클수록 코로나 19에 대해 더 취약하다고 인식하고 백신을 접종하려는 의도가 더 커진다는 것을 의미한다. 따라서 예방접종율을 높이기 위해서는 보건당국은 다양한 방안을 활용하여 국민들의 질병에 대한 감수성 인식을 활성화 하도록 동기를 부여할 필요가 있다. 이 과정에서 사람들의 숙명론적 경향이 선행변인 역할을 할 수 있음도 고려해야 한다.
홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에서 정확한 예측 강우량 정보는 매우 중요한 인자이다. 이에 따라 강우 예측을 위하여 다양한 연구들이 수행되고 있지만 시·공간적으로 비균일한 특성 또는 변동성을 가진 강우를 정확하게 예측하는 것은 여전히 난제이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 ConvLSTM (Convolutinal Long Short-Term Memory) 모형을 사용하여 위성 강수 자료의 단기 예측을 수행하고 그 정확성을 분석하고자 한다. 대상유역은 메콩강 유역이며, 유역 면적이 넓고 강우 관측소의 밀도가 낮아 시·공간적 강우량 추정에 한계가 있으므로 정확한 강우-유출 분석을 위하여 위성 강수 자료의 활용이 요구된다. 현재 TRMM, GSMaP, PERSIANN 등 많은 위성 강수 자료들이 제공되고 있으며, 우선적으로 ConvLSTM 모형의 강수 예측 활용가능성 평가를 위한 입력자료로 가장 보편적으로 활용되는 TRMM_3B42 자료를 선정하였다. 해당 자료의 특성으로 공간해상도는 0.25°, 시간해상도는 일자료이며, 2001년부터 2015년의 자료를 수집하였다. 모형의 평가를 위하여 2001년부터 2013년 자료는 학습, 2014년 자료는 검증, 2015년 자료는 예측에 사용하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 ConvLSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1일, 2일, 3일의 위성 강수 예측을 수행하였다. 그 결과 선행시간이 길어질수록 그 오차는 증가하지만, 전반적으로 3가지 선행시간 모두 자료의 강수량뿐만 아니라 공간적 분포까지 우수하게 예측되었다. 따라서 2차원 시계열 자료의 특성을 기억하고 이를 예측에 반영할 수 있는 ConvLSTM 모형은 메콩강과 같은 미계측 대유역에서의 안정적인 예측 강수량 정보를 제공할 수 있으며 홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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