• 동양고전연구
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• 제73호
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• pp.9-33
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• 2018

본 논문은 조선 중후기의 대표적인 소론(少論) 계열 인물인 곤륜(昆侖) 최창대(崔昌大, 1669-1720)를 대상으로, 문장을 위시한 문장론을 규명한 글이다. 최창대는 다양한 저술 편력을 보이고, 공적 사적인 문헌에서 당파(黨派)를 초월하여 공히 문학성을 인정받았기에 그의 문학을 연구하는 것은 유의미한 시도이다. 이에 최창대 문학 연구의 일환이자 그 기초적인 작업으로 그의 문장론을 규명하였는데, 2장에서는 그가 주장하는 문장의 효용론을 고찰하였다. 3장에서는 논의의 범주를 예각화 하였는데, 논의를 설정함에 한문산문사에서 쟁점이 되는 주제를 부각시켰다. 문장 효용론을 실질(實質)과 소통(疏通)의 추구라고 설정하였다. 최창대의 문장 효용론의 가장 큰 명제는 당대와 후대에 전할 만한 실질[가전지실(可傳之實)]을 세상 사람들과 소통하고 세상의 일을 해결해 나가는 것이었다. '재도지문(載道之文)'이나 '유덕자필유언(有德者必有)'과 같이 도(道)와 덕(德)을 담보하거나 명시하지 않고, 동시대 사람들의 뜻과 소통하여 당대의 급선무를 설정하고 이를 쉽게 이해시키는 철저히 현실적인 효용론이라고 규정할 수 있다. 한문산문사에서 '사달(辭達)'과 '수사(修辭)' 논의는 문예비평 측면에서 항상 쟁점이 되었다. 그 사이에서 최창대는 사달과 수사를 제로섬(zero-sum)으로 인식하는 상대적인 문장론을 초월하기를 주장하였다. 사달과 수사 논의 자체를 초월하여 명리(明理 이치를 밝힘), 택술(擇術 학술을 가림), 수사(修辭 말을 닦음)로 이어지는 문장론을 강조하였다. 또한 그 연장선에서 이치를 얻어 마음에 감응하는 것에 신중하며, 근본을 수립하고 학술의 취향을 올바르게 하는 문장 창작론을 제시하였는데, 이는 작가의 뜻을 우선시하여 자득(自得)을 중요시한 여타 소론계 문장가들의 창작론과 상통한다. 한문산문사에서 문장의 체제와 표현에 있어서 간명하고 요약함 그리고 험벽하고 기괴함을 논의하는 담론도 꾸준히 쟁점이 되었다. 이른바 순정한 고문(古文)이라 일컬어지는 당송(唐宋)의 문장이 전자라고 한다면, 선진양한(先秦兩漢)과 이를 내세운 이른바 명(明)나라 전후칠자(前後七子)의 문장이 후자라고 할 수 있다. 최창대는 원론적으로 간결한[간과(簡寡)] 문장을 중시하였다. 여러 자료를 통해 최창대는 철저하게 명대 전후칠자를 배격하였음을 알 수 있다. 외려 그는 문장에 있어서 한유(韓愈)와 증공(曾鞏)을 전범으로 삼았으며, "고문집성(古文集成)"에 수록된 작가들만 보더라도 당송(唐宋)의 문장가들이 대거 포진해있다. 그렇다고 선진양한의 고문을 일방적으로 배제한 것은 아니었고 선진양한과 당송의 문장을 공히 적극적으로 인정하였으니, 이 점은 부친 최석정(崔錫鼎)도 마찬가지였다. 이렇듯 최창대는 문장의 전범 설정, 문장 학습에 있어서 선진양한의 그것에 경도되어 있지 않고 당송과 선진양한을 고루 인정하되 험벽하고 기괴함보다는 간명하고 요약된 문체를 추구하였다고 할 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제49권6호
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• pp.49-63
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• 2021

유아숲체험장은 유아가 산림을 체험함으로써 전인적 성장을 이루는 교육 시설이며, 숲이라는 환경에 특정 시설이 설치됨으로써 완성되는 것이 아니라 숲이라는 환경 자체에서 유아가 자유롭게 놀이할 수 있는 공간이 되어야 한다. 본 연구는 서울시 유아숲체험장의 현황을 종합적으로 평가하여 숲체험 효과를 높이기 위한 공간 개선 방안을 제시하였다. 이론 고찰을 통해 숲체험 효과를 높이는 공간 요소 7가지와 실외놀이공간을 구성하는 6가지 영역을 도출하여 현황 평가를 위한 분석 표를 작성하고 서울시 유아숲체험장 24곳을 대상으로 현장조사연구를 수행하였다. 또한 전문가 인터뷰를 통해 유아교육학 관점에서 물리적 현황을 살펴보고 이용 주체의 경험을 정리하였다. 연구 결과 서울시 유아숲체험장은 위치적 특성과 공간 구조에 따라 6가지 유형으로 분류되며 각 유형별 특징을 갖는다. 개별 유아숲체험장의 환경적 강점을 드러냄으로써 숲체험의 효과를 높일 수 있다. 야외체험학습장의 경우 운동놀이 영역의 비중이 가장 컸다. 영역별 체험 공간을 고르게 구성함으로써 유아에게 보다 다양한 경험을 제공할 수 있다. 그러나 획일적인 시설물 위주의 현황을 숲체험 효과를 낮추는 단편적인 요인으로 볼 수는 없다. 창의적인 활동을 유도하여 숲체험 효과를 높이는 핵심은 주변 자연환경을 고려한 공간 구성이다. 시설물은 유아의 관심이 숲으로 옮겨가도록 돕는 매개체가 되어야 한다. 본 연구는 서울시 유아숲체험장의 평균적인 물리적 현황을 파악할 수 있는 자료를 작성하였고, 숲체험 효과를 높이기 위한 공간 개선 방안을 제시하였다. 이는 사업시행 약 10년이 지난 시점에서 유아숲체험장의 질적 수준 향상을 위한 연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권2호
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• pp.139-150
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• 2023

본 연구는 과학교육의 다양한 모습을 탐색할 필요가 있다는 문제의식에서 출발하여 성인을 대상으로 하는 과학문화 활동에 대한 실천적인 연구의 필요성에 따라 수행되었다. 이에 성인 4명의 과학소설 독서토론을 연구 사례로 선정하고 과학문화 활동에서 나타나는 과학적 태도와 과학에 대한 태도를 포함하는 과학 관련 태도를 질적으로 탐색하였다. 참여자들은 과학기술 전문가가 아닌 30대 직장인으로 독서와 토론 활동에 익숙하며 이를 취미로 즐기는 사람들이다. 작품 선정을 위한 구체적인 기준을 마련하고 연구 참여자들과의 협의를 거쳐 3권의 과학소설을 선정하였다. 4개월 동안 총 3회차의 독서토론 활동, 각 회차에 대한 사후 면담, 전체 활동 종료 후 개별 심층 면담의 과정으로 진행되었으며, 독서토론은 자유롭게 논제와 의견을 제시하는 비구조화된 자유토론으로 진행되었다. 연구 과정에서 녹음 및 전사된 독서토론 담화, 사후 및 심층 개별 면담, 연구자의 관찰 기록지, 참여자들의 독서기록과 같은 다양한 자료를 수집하였고 수집한 자료들은 지속적 비교 방법을 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 참여자들은 과학소설 독서토론에서 과학적 태도를 발휘한 것으로 나타났다. 참여자들이 보인 과학기술 비판과 윤리적 성찰, 합리성에 대한 문제인식과 근거 제시, 과학적 호기심 해소와 추론은 과학소설의 특징과 밀접한 관련성을 맺는 것으로 나타났다. 또한 참여자들은 과학소설의 텍스트적 특징인 이야기를 통해 과학 이해에 대한 부담을 낮추고 흥미의 발달을 보이며 과학을 즐길 수 있는 대상으로 인식하는 것으로 나타났다. 마지막으로 참여자들은 이해와 학습 대상으로서의 과학이 아닌 문화로서 과학을 즐기는 활동 자체에 스스로 의미를 부여함으로써 과학에 대한 태도 변화를 나타내었다. 위 결과를 바탕으로 본 연구는 학교 교육 이후에도 성인을 대상으로 과학에 대한 긍정적인 태도를 신장하기 위한 과학문화의 의미를 밝히고 시사점을 제시하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.27-36
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• 2019

오늘날 K-POP 중심의 한류 열풍은 기존의 드라마 중심에서 벗어나 유럽, 러시아, 미국 등의 지역으로 그 영역이 확장되었다는 점에서 신(新)한류로 명명된다. 신(新)한류의 주역인 K-POP이 해외진출에 성공한 전략에는 SNS 마케팅 통로를 적극적으로 활용한 요인도 있겠지만 무엇보다 그들의 콘텐츠가 한국을 넘어서 전 세계인들에게 매력적으로 다가갔기 때문일 것이다. 한류에 집중된 언론과 대중의 관심은 단순한 문화수출의 의미가 아니라, 자국의 문화가 정신적으로 타 지역에 영향을 미치는 모습을 통해 민족적, 국가적 자긍심을 느낄 수 있게 한다는 데에 의미가 있다. 더욱이 근대 물질적인 산업 발전에 치중하던 우리사회의 문화산업 발전은 한국사회가 글로벌 시대의 중심에 존재한다는 반증이기도 하다. 20세기까지 한국의 문화는 문화의 수용과 전파의 측면에서 볼때 주도적이기보다 수용적인 성격이 강하였다. 즉, 문화의 능동적 창출이나 유출보다는 수용에 더 크게 무게 중심을 두었다는 의미이다. 하지만 이제 K-POP은 서구의 문화를 모방하는 수준을 넘어서 개성 있고 희소가치가 있는 콘텐츠로 범위를 넓혀가고 있다. 한국의 독특한 역사적 배경에서 장기간 걸쳐 형성된 한국 특유의 전통문화는 그 자체만으로도 글로벌 경쟁력을 갖춘 고유의 자산이며, 한류 대중문화에서도 전통 고유의 특성을 활용하여 새로운 콘텐츠로서 창출해 세계시장에 나가 자생력을 높여야 한다. 한국 대중문화에 대한 호감은 한류 콘텐츠와 그에 따른 파생상품의 부가가치를 창출해내며 국가 이미지에도 커다란 영향을 미치게 된다. 즉, 전통예술과 K-POP이 융합하여 우리만의 독특하고 예술성이 높은 문화로 갖춘다면 세계 문화예술 시장에서 앞장서게 될 것이다. 이에 본 연구는 K-POP의 성장과 발전을 더불어 한국 전통예술의 가능성을 인식하고, 대중화를 위한 활용에 의미를 두어 K-POP과 전통예술을 융합한 사례를 분석해 다음과 같이 제안하고자 한다. 첫째, 전통예술과 여러 장르와의 융합작업 및 실험 작업을 활발하게 시도하여 다양한 콘텐츠를 창출하고, 대중매체 채널들을 적극 활용한다. 둘째, 전통예술을 활용한 활발한 융합작업을 위해 전통예술의 저작권에 대한 인식을 개선하고 창작무용의 저작권을 완화하여 활용할 수 있는 콘텐츠 범위를 확대한다. 셋째, 전통예술의 조기 교육화를 시행하여 어려서부터 전통예술을 학습하고 발전되도록 한다. 넷째, 전통예술을 한국문화정책 전반으로 확대, 지원하여 국가의 문화가치를 높이고 경제이익을 창출하는 방안으로 삼는다. 이를 통해 전통예술의 경쟁력을 강화하고 K-POP과 같은 대중예술과 융합하여 활용한다면, 전통예술의 정체성은 지키며 자국의 문화를 세계화하는 데에 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 대한간호
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• 제20권4호통권112호
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• pp.39-49
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• 1981

기존 간호 영역 내 간호는 질적으로, 양적으로 급격히 팽창 확대되어 가고 있다. 많은 나라에서 건강관리체계가 부적절하게 분배되어 있으며 따라서 많은 사람들이 적절한 건강관리를 제공받지 못하고 있어 수준 높은 양질의 건강관리를 전체적으로 확대시키는 것이 시급하다. 혹 건강관리의 혜택을 받는다고 해도 이들 역시 보다 더 양질의 인간적인 간호를 요하고 있는 실정이다. 간호는 또한 간호영역 자체 내에서도 급격히 확대되어가고 있다. 예를들면, 미국같은 선진국가의 건강간호사(Nurse practitioner)는 간호전문직의 새로운 직종으로 건강관리체계에서 독자적인 실무자로 그 두각을 나타내고 있다. 의사의 심한 부족난으로 고심하는 발전도상에 있는 나라들에서는 간호원들에게 전통적인 간호기능 뿐 아니라 건강관리체계에서 보다 많은 역할을 수행하도록 기대하며 일선지방의 건강센터(Health center) 직종에 많은 간호원을 투입하고 있다. 가령 우리 한국정부에서 최근에 시도한 무의촌지역에서 졸업간호원들이 건강관리를 제공할 수 있도록 한 법적 조치는 이러한 구체적인 예라고 할 수 있다. 기존 간호영역내외의 이런 급격한 변화는 Melvin Toffler가 말한 대로 ''미래의 충격''을 초래하게 되었다. 따라서 이러한 역동적인 변화는 간호전문직에 대하여 몇가지 질문을 던져준다. 첫째, 미래사회에서 간호영역의 특성은 무엇인가? 둘째, 이러한 새로운 영역에서 요구되는 간호원을 길러내기 위해 간호교육자는 어떤 역할을 수행해야 하는가? 셋째 내일의 간호원을 양성하는 간호교육자를 준비시키기 위한 실질적이면서도 현실적인 전략은 무엇인가 등이다. 1. 미래사회에서 간호영역의 특성은 무엇인가? 미래의 간호원은 다음에 열거하는 여러가지 요인으로 인하여 지금까지의 것과는 판이한 환경에서 일하게 될 것이다. 1) 건강관리를 제공하는 과정에서 컴퓨터화되고 자동화된 기계 및 기구 등 새로운 기술을 많이 사용할 것이다. 2) 1차건강관리가 대부분 간호원에 의해 제공될 것이다. 3) 내일의 건강관리는 소비자 주축의 것이 될 것이다. 4) 간호영역내에 많은 새로운 전문분야들이 생길 것이다. 5) 미래의 건강관리체계는 사회적인 변화와 이의 요구에 더 민감한 반응을 하게 될 것이다. 6) 건강관리체계의 강조점이 의료진료에서 건강관리로 바뀔 것이다. 7) 건강관리체계에서의 간호원의 역할은 의료적인 진단과 치료계획의 기능에서 크게 탈피하여 병원내외에서 보다 더 독특한 실무형태로 발전될 것이다. 이러한 변화와 더불어 미래 간호영역에서 보다 효과적인 간호를 수행하기 위해 미래 간호원들은 지금까지의 간호원보다 더 광범위하고 깊은 교육과 훈련을 받아야 한다. 보다 발전된 기술환경에서 전인적인 접근을 하기위해 신체과학이나 의학뿐 아니라 행동과학 $\cdot$ 경영과학 등에 이르기까지 다양한 훈련을 받아야 할 필요가 있다. 또한 행동양상면에서 전문직인 답게 보다 진취적이고 표현적이며 자동적이고 응용과학적인 역할을 수행하도록 훈련을 받아야 한다. 그리하여 간호원은 효과적인 의사결정자$\cdot$문제해결자$\cdot$능숙한 실무자일 뿐 아니라 소비자의 건강요구를 예리하게 관찰하고 이 요구에 효과적인 존재를 발전시켜 나가는 연구자가 되어야 한다. 2. 미래의 간호교육자는 어떤 역할을 수행해야 하는가? 간호교육은 전문직으로서의 실무를 제공하기 위한 기초석이다. 이는 간호교육자야말로 미래사회에서 국민의 건강요구를 충족시키기는 능력있는 간호원을 공급하는 일에 전무해야 함을 시사해준다. 그러면 이러한 일을 달성하기 위해 간호교육자는 무엇을 해야 하는가? 우선 간호교육자는 두가지 측면에서 이 일을 수정해야 된다고 본다. 그 하나는 간호교육기관에서의 측면이고 다른 하나는 간호교육자 개인적인 측면엣서이다. 우선 간호교육기관에서 간호교육자는 1) 미래사회에서 요구되는 간호원을 교육시키기 위한 프로그램을 제공해야 한다. 2) 효과적인 교과과정의 발전과 수정보완을 계속적으로 진행시켜야 한다. 3) 잘된 교과과정에 따라 적절한 훈련을 철저히 시켜야 한다. 4) 간호교육자 자신이 미래의 예측된 현상을 오늘의 교육과정에 포함시킬 수 있는 자신감과 창의력을 가지고 모델이 되어야 한다. 5) 연구 및 학생들의 학습에 영향을 미치는 중요한 의사결정에 학생들을 참여시키도록 해야한다. 간호교육자 개인적인 측면에서는 교육자 자신들이 능력있고 신빙성있으며 간호의 이론$\cdot$실무$\cdot$연구면에 걸친 권위와 자동성$\cdot$독창성, 그리고 인간을 진정으로 이해하려는 자질을 갖추도록 계속 노력해야 한다. 3. 미래의 간호원을 양성하는 능력있는 간호교육자를 준비시키기 위한 실질적이면서도 현실적인 전략은 무엇인가? 내일의 도전을 충족시킬 수 있는 능력있는 간호교육자를 준비시키기 위한 실질적이고 현실적인 전략을 논함에 있어 우리나라의 실정을 참조하겠다. 전문직 간호교육자를 준비하는데 세가지 방법을 통해 할 수 있다고 생각한다. 첫째는 간호원 훈련수준을 전문직 실무를 수행할 수 있는 단계로 면허를 높이는 것이고, 둘째는 훈련수준을 더 향상시키기 위하여 학사 및 석사간호교육과정을 발전시키고 확대하는 것이며, 셋째는 현존하는 간호교육 프로그램의 질을 높이는 것이다. 첫째와 둘째방법은 정부의 관할이 직접 개입되는 방법이기 때문에 여기서는 생략하고 현존하는 교과과정을 발전시키고 그 질을 향상시키는 것에 대해서만 언급하고자 한다. 미래의 여러가지 도전에 부응할 수 있는 교육자를 준비시키는 교육과정의 발전을 두가지 면에서 추진시킬 수 있다고 본다. 첫째는 국제간의 교류를 통하여 idea 및 경험을 나눔으로서 교육과정의 질을 높일 수 있다. 서로 다른 나라의 간호교육자들이 정기적으로 모여 생각과 경험을 교환하고 연구하므로서 보다 체계적이고 효과적인 발전체인(chain)이 형성되는 것이다. ICN같은 국제적인 조직에 의해 이러한 모임을 시도하는 것인 가치있는 기회라고 생각한다. 국가간 또는 국제적인 간호교육자 훈련을 위한 교육과정의 교환은 한 나라안에서 그 idea를 확산시키는데 효과적인 영향을 미칠 수 있다. 충분한 간호교육전문가를 갖춘 간호교육기관이 새로운 교육과정을 개발하여 그렇지 못한 기관과의 연차적인 conference를 가지므로 확산시킬 수도 있으며 이런 방법은 경제적인 면에서도 효과적일 뿐만 아니라 그 나라 그 문화상황에 적합한 교과과정 개발에도 효과적일 수 있다. 간호교육자를 준비시키는 둘째전략은 현존간호교육자들이 간호이론과 실무$\cdot$연구를 통합하고 발전시키는데 있어서 당면하는 여러가지 요인-전인적인 간호에 적절한 과목을 이수하지 못하고 임상실무경험의 부족등-을 보충하는 방법이다. 이런 실제적인 문제를 잠정적으로 해결하기 위하여 1) 몇몇 대학에서 방학중에 계속교육 프로그램을 개발하여 현직 간호교육자들에게 필요하고 적절한 과목을 이수하도록 한다. 따라서 임상실무교육도 이때 실시할 수 있다. 2) 대학원과정 간호교육프로그램의 입학자의 자격에 2$\~$3년의 실무경험을 포함시키도록 한다. 결론적으로 교수와 학생간의 진정한 동반자관계는 자격을 구비한 능력있는 교수의 실천적인 모델을 통하여서 가능하게 이루어 질수 있다고 믿는 바이다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.