• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제24권2호
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• pp.23-52
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• 2015

연구 목적 본 연구의 목적은 그린 기술의 채택 현상을 디지털 지식의 제공 여부로 이해하는 것이다. UTAUT2를 이론적 기반으로 하되 디지털 옵션 이론과 결합하였다. 특히 일반적인 UTAUT2 관련 연구들이 IT자체에 대한 수용 현상을 설명하기 위해 사용된 것과는 달리 본 연구에서는 IT의 산물인 디지털지식이 그린 기술이라는 대상을 채택하는데 긍정적인 영향을 주는지에 대해서 초점을 두었다. 연구설계/방법론/접근법 UTAUT2를 근거로 하되 그린 기술의 채택 현상을 설명하는데 유용한 요인들을 파악하기 위하여 내용분석을 실시하였다. 그 결과로 본 연구에서는 그린기술을 위한 수정된 UTAUT2 모형을 개발하였으며 그에 맞는 36개의 설문 문항을 개발하였다. 각 문항의 측정은 리커트 7점 척도를 채택하였다. 한 기관의 패널 자료로부터 총402명의 유효한 설문을 획득하였다. 사전 검증을 마치고 획득한 설문결과를 PLS 2.0M3와 SPSS 20.0을 이용하여 분석하였으며 가설검증을 위해 구조방정식 분석을 수행하였다. 결과 통계분석 결과 개발된 UTAUT2 수정 모형은 수요자들의 그린기술 채택 현상을 적절히 설명하는 것으로 실증분석 결과 나타났다. 사회적 영향은 전통적인 UTAUT나 UTAUT2에서 사용하는 효용가치나 쾌락가치보다 그린기술의 채택하는 맥락 하에서의 수용 행위를 더 잘 설명하고 있었다. 또한 디지털 지식과 그린기술의 채택, 즉 환경 친화적 제품에 대한 태도에 영향을 주는 요인들 사이의 인과관계는 유의한 것으로 판정되었다. 아울러 디지털 지식은 어떤 잠재적 사용자들이 그린기술을 잘 활용하고 있는 그들의 동료들로부터 학습하기 위해서 유용한 매체인 것으로 밝혀졌다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제15권3호
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• pp.33-46
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• 2020

농식품분야 창업환경을 보면 국내외 시장상황과 소비자 트렌드의 변화가 심화되는 추세이다. 창업자는 농산물 재배, 가공과 판매, 농식품 제조 전 과정에 걸쳐 경쟁력 강화가 필요하며, 높은 수준의 기업가정신이 절실한 상황이다. 창업자는 창업준비부터 매출확대까지 시장과 고객요구에 대응할 역량을 갖추어야 하며, 교육을 통한 역량강화의 기회들이 필요하다. 이런 환경은 창업자의 교육수요 증가로 이어지고 있으며, 농식품분야에서 창업교육의 양적 증가현상도 보인다. 그러나 교육기회의 확대에도 불구하고 한편으로 농업전문기관을 중심으로 이루어져온 전통적 농업교육에서의 창업교육은 생산중심의 기술교육에 치중되어 있다는 지적이 있었다. 창업교육에서 기술교육의 중요성을 인정하면서도 농업창업인의 소득증대를 위해서는 고객관점의 상품개발과 판매역량 강화를 위한 교육의 필요성이 존재한다. 본 연구는 농창업인의 입장에서 농식품 창업교육 현상을 탐색적으로 분석하여 이 분야에서 창업자가 필요로 하는 교육을 도출하고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 농창업분야에서 나타나는 현상을 교육수요자인 농창업자의 입장에서 분석한다. 분석은 농업기술원, 농업기술센터, 대학 등의 창업교육기관에서 농식품분야의 창업교육을 경험한 예비 및 기창업자를 대상으로 하며, 교육생의 교육동기, 교육내용, 강사, 교육방법, 사후관리 등의 현상을 중심으로 분석을 진행한다. 분석은 질적연구를 위하여 Strauss & Corbin(1998)의 근거이론 접근방법을 진행한다. 분석을 위한 개방코딩은 질적 데이터 분석툴인 QSR사(社)의 NVIVO 12 프로그램으로 사용하였다. 연구결과, 농식품분야 창업교육의 중심현상으로 교육정보증가 현상, 초기관리역량교육, 사업화교육이 도출되었다. 농창업교육에서 교육정보 획득노력과 교육기관의 교육정보 제공노력이 증가하여 교육정보측면에서 개선현상이 보인다. 초기관리역량교육은 스마트워킹, 기본역량, 관련 제도 교육을 중심으로 제공되고 있으며, 초기관리 관련 교육이 역량 강화로 연계되는 현상이 보인다. 이와 함께 사업화 성공에 필요한 실무 역량인 비즈니스모델, 고객, 재무 교육이 이루어지고 있다. 교육생의 협업강화, 관계구축, 학습지향, 적극적 태도가 중심현상과 작용하여 매출증대, 경쟁력 강화 등의 교육성과로 이어진다고 교육생들이 인식하고 있다. 농창업자의 경쟁력 강화와 매출강화를 위하여 전문인력양성, 기업가정신 강화, 상품기획역량, 시장확대역량 분야의 교육 강화요구 현상이 분석에서 나타나고 있다. 본 연구는 농식품분야 창업교육을 수요자 관점에서 분석하여 교육 설계에서 운영방식, 교육내용, 교육행정에 관한 개선 논의와 함께 농창업자의 생존력 강화를 위한 정책적 시사점을 도출하고 있다. 연구결과는 교육설계 과정에서 정책기관과 교육기관이 고려해야 할 시사점을 제시하며, 창업농을 위한 지원정책 시행과정에서 중요성 높아진 창업교육설계의 참고자료로서 의미를 가질 수 있다.

• 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.

• 한국전통조경학회지
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• 제37권3호
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• pp.134-147
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• 2019

본 연구는 사회적 이슈로 부각된 NCS가 실업계 고등학교 및 전문대를 제외한 4년제 대학 조경학과 교육과정 편성에 일부 도입되고 있는 시점에서 향후 조경 분야 NCS의 합리적인 수정·보완을 위한 기초연구의 일환으로 NCS 능력단위 체계와 4년제 대학 조경학과 교육과정(커리큘럼)을 비교분석하였다. 먼저 통폐합되지 않은 4년제 대학 조경학과 24개소의 816개 교육과정에 대한 매칭작업과 이를 바탕으로 한 분야별 전문가 FGI(focus group interview : 표적집단면접법)를 통해 대-중-소분류를 실시하였다. 그 결과 3개 항목의 대분류, 8개 항목의 중분류, 65개 항목의 세부분류가 도출되었으며, 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 4년제 대학에서 구성된 교과목 중 조경설계 과목이 차지하는 비중이 40.0%로 나타났다. 그 외 생태조경 12.9%, 조경시공 11.3%, 기타 유형에 분류되지 않은 과목 10.2%, 조경정보 10.0%, 조경문화 6.6%, 조경관리 3.7%의 비율로 조사되었다. 추후 NCS의 균형적이고 효율적 수정·보완이 요구되는 것으로 나타났다. 둘째, NCS 수행준거와 교육목표가 서로 일치하는 소분류 항목은 10개(18.9%), 불일치하는 소분류 항목은 15개(28.3%), NCS 단위능력과 불일치하는 교과목은 총 37과목(56.9%)으로 파악되었다. 셋째, NCS에서 제시한 각 능력 단위의 준거기준은 기초적인 지식학습에 대한 내용을 포함하고 있어, 실무능력 향상을 위해 기초이론내용은 하나의 능력단위가 별도로 개발되어야 할 것으로 판단된다. 넷째, NCS능력 단위와 4년제 대학 교육과정의 내용을 바탕으로 추구하는 목표는 NCS의 기준은 조경설계 분야에 비해 조경시공과 조경관리 분야의 단위능력에 집중하여 개발된 것으로 나타났으며, 추후 4년제 대학 교육과정 편성에 선수과목의 균형에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 교육과정 유형분류 과정에서 각 학교별 간섭요인을 배제한 교육과정편람에 우선 기준하여 분류함에 따라 표면적인 용어에 함축된 세부 과정이 분류군에 포함되지 못한 구체적인 교육과정 평가기준의 재검토와 기준항목간의 적합성 연구는 추후 과제로 남기고자 한다.

• 한국철학논집
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• 제29호
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• pp.153-178
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• 2010

본고의 핵심은 동아시아 전통 유교의 자아실현 과정과 그에 함축된 삶의 의의를 짚어보려는 것이다. 유교에서도 원시유교의 중심을 차지하는 공자와 맹자의 자아실현 단계를 검토하고 인격의 성숙과 교육적 특징을 고찰한 후, 그 현대적 의미를 도출해 본다. 유교의 창시자인 공자가 『논어』에서 학이시습(學而時習)을 언급한 이후, 그의 행적은 평생 동안 지속되는 자아실현의 과정이다. 즉, 지학(志學)-이립(而立)-불혹(不惑)-지천명(知天命)-이순(耳順)-종심(從心)에 이르는 자아실현 단계는 삶의 온축(蘊蓄)인 동시에 인생의 깨달음을 심도 있게 보여준다. 이는 삶의 과정이 질적으로 승화하고 있다는 점과 평생에 걸쳐 여섯 번이나 주요한 자기 변화 과정을 거치면서 철저한 자아실현의 능동성과 교육 및 학습의 중요성을 깨우쳐 주고 있다. 공자를 사숙한 맹자에게서도 인격성숙은 이와 유사한 패턴으로 이어지는데, 맹자의 자아구현 단계는 그의 철학에 근거한 심학(心學)적 특성이 짙게 배어 있다. 이는 선인(善人)-신인(信人)-미인(美人)-대인(大人)-성인(聖人)-신인(神人)으로 표출되는데, 이런 여섯 단계의 자아성숙 과정은 평생 동안 완벽한 인격을 꿈꾸는 교육과 학습의 모델이다. 공자와 맹자의 자아실현관은 내면적으로는 자기단련이고 외면적으로는 인간의 전형(典型)을 드러낸다. 그것은 유교가 지향하는 수기치인(修己治人)의 유기체적 이념을 수행하는 과정이다. 요컨대, '사람임'에서 '사람됨'을 거쳐 '사람다움'을 다지는 삶의 예술이다.

• 한국전통조경학회지
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• 제40권2호
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• pp.24-33
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• 2022

역대 문인들의 문집에 존재하는 유기문(遊記文) 내지 산수시(山水詩)는 명승과 깊은 관련이 있는 사료로, 이는 창작자의 개인성정(性情)과 경험, 학습 이력 등 영향을 받아 형성된다. 이러한 작품은 의상(意象)을 통해 각기 시문의 성격과 주지, 인지 대상에 대한 인식이 잘 드러난다. 이에 본 연구에서 진행된 우리나라 역대 문인들이 사랑하고 애송하였던 어부사(漁父詞)의 시원(始原)이 되는 서새산(西塞山)의 의상(意象)과 관련하여 한중 문인의 서새산 향유방식과 의상으로 나타난 인식의 차이는 곧 시에 나타난 지리적 위치 차이와도 긴밀한 연관이 있음을 발견하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 1. 한중 역대 문인의 시문에 나타난 명승 서새산을 향유하는 방식은 크게 직접 명승을 마주하거나 정신적인 사유 구조 속에서 명승을 향유하는 방식으로 대별된다. 2. 오흥(吳興) 서새산(西塞山)은 장지화(張志和)의 「어가자(漁家子)」의 배경이 되는 곳으로 수려한 자연풍광과 함께 유가(儒家)의 호학(湖學)이 발원한 곳으로 순후(淳厚)한 사풍(士風)이 유존한 지역이기도 하다. 이에 이곳을 배경으로 음영한 서새산의 의상은 도가(道家)의 초탈(超脫) 은둔(隱遁)과 유가의 안분지족(安分知足)으로 구현된다. 3. 무창(武昌) 서새산(西塞山)은 군사 요충지로서 험준한 산세와 풍광으로 역대 격전지이자 충신 굴원과 관련 전고가 있는 지역이다. 이에 무창 서새산의 의상은 험준한 요새로서의 자연풍광, 유가의 우국충정으로 대별된다. 4. 우리나라 문인의 서새산 향유 방식은 신유(神遊)로, 작자의 가치관의 지향점에 따라 의상이 구현되고 있음을 확인하였다. 특히, 주목할 점은 우리나라 서새산의 의상은 본래 도가적 초탈의 면모를 지닌 장지화를 바탕으로 나타나며, 당나라 시승 제기(齊己)와 김시습이 음영한 서새산 의상은 '색공일여(色空一如)', '견성성불(見性成佛)'과 같은 불교의 구도(求道)적 색채를 띤 모습으로 나타난다