• 제목/요약/키워드: 지리학습

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과학과 인문학의 통합개념 선정을 위한 델파이 연구 (Selection of Integrated Concepts Across Science and Humanities Using the Delphi Method)

  • 김지영;박지은;윤회정;박은미;방담이
    • 한국과학교육학회지
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    • 제34권6호
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    • pp.549-558
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    • 2014
  • 통합개념은 여러 학문 영역의 사실, 원리, 법칙, 개념을 포괄할 수 있는 개념으로 통합교육 설계의 중심으로 활용될 수 있다. 통합개념 중심 교육은 학습의 효율성과 경제성을 제공한다는 면에서 효과적인 통합의 방법이다. 이 연구에서는 우리나라 학교 현장에서 개념 중심의 통합교육을 시행하는데 중심이 될 수 있는 통합개념을 추출하기 위하여 과학 및 인문학 교과의 전문가를 대상으로 델파이 조사를 시행하였다. 124명의 전문가가 델파이 조사에 참여하였다. 델파이 조사는 3차에 걸쳐 진행하였다. 1차에서는 통합개념에 대한 개방형 설문을 시행하였으며 2차 설문에서는 1차에서 선정된 통합개념에 대하여 각 전문가가 속한 영역에서 활용 가능하다고 판단되는 통합개념을 모두 선택하게 하였다. 3차 설문에서는 2차 설문에서 선정된 중앙값 이상의 선택빈도를 갖는 통합개념에 대하여 각 학문영역에서의 활용 가능성을 리커트 척도로 응답하도록 하여 내용타당도를 분석하였다. 연구 결과 과학 교과 내(물리, 생명과학, 지구과학, 화학)의 통합을 시도하고자 할 때 활용할 수 있는 통합개념으로 변화, 상호작용, 시공간, 에너지 평형이 최종 선정되었다. 또한 인문학 교과 내(경제, 역사, 윤리, 정치, 지리)의 통합을 시도하고자 할 때 활용할 수 있는 통합개념으로 갈등, 공동체, 관계, 구조, 권력, 다양성, 문화, 변화, 사회, 상호작용, 자유, 정의, 평등이 최종 선정되었다. 마지막으로 과학과 인문학에서 공통적으로 활용할 수 있는 통합개념으로는 구조, 다양성, 변화, 상호작용, 순환, 시스템, 환경이 최종 선정되었다.

지식기반사회에서 대학과 지역발전의 관계: 진화론적 관점 (Conceptualizing the Engagement of Universities in Regional Development in a Knowledge-based Society)

  • 남재걸;이종호
    • 한국경제지리학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.19-38
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    • 2010
  • 지식경제의 중요성이 부각되면서 지역발전에서 대학의 역할이 재평가되고 있다. 본 논문은 선행연구에 대한 문헌고찰을 토대로 지식기반사회의 도래에 따라 지역발전에 있어 대학에 요구되는 새로운 역할을 재정립하고 관련 변수들을 검토하였다. 기존의 연구들은 주로 대학의 역할과 기능을 단선적으로 간주하는 경향이 있다. 하지만 대학의 기능과 목적 그리고 행태 특성은 제각각 상이할 수 있다는 점을 인식할 필요가 있다. 그 이유는 대학 자체의 규모와 조직 특성 등 조직적 요인뿐만 아니라 중앙 및 지방정부의 정책과 지역산업의 특수성 등 외부환경적 요인에 의해 대학 조직의 진화 경로가 상이한 패턴을 나타내기 때문이다. 이처럼 지역발전에 있어 대학의 역할은 단순히 지식생산 및 서비스기관 등으로 인식하는 정태적이고 단선적인 관점에서 벗어나, 대학을 역동적이고 이질적인 조직적 실체로 바라보아야 한다. 아울러 지역발전의 맥락에서 대학의 역할은 조직의 특수성과 더불어 환경특수적인 맥락에서 접근되어야 할 필요가 있음을 강조한다. 이러한 인식을 토대로, 본 연구에서는 지역발전에 있어 대학의 역할을 개별 대학의 조직 특성, 국가적 맥락, 지역적 맥락 및 정책적 맥락에서 구분하여 제시한다.

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집적과 클러스터: 개념과 유형 그리고 관련 이론에 대한 비판적 검토 (Reconsidering the Concept, Typology and Theories of Agglomeration and Cluster in Economic Geography)

  • 이종호;이철우
    • 한국경제지리학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.302-318
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    • 2008
  • 1990년대 이후 산업 집적 혹은 지역혁신 관련 연구들은 폭발적으로 증가해 왔고, 그와 관련된 다양한 이론적 논의들이 활발하게 전개되고 있다. 그럼에도 불구하고, 경제지리학의 가장 핵심적인 연구 분야의 하나인 산업 집적과 관련된 용어와 개념들의 구체성은 오히려 결여되고 있어, 새로운 학문적 조류와 환경 변화에 대응한 이론 체계의 발전에 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 지식기반경제 혹은 학습경제로의 전환을 상징적으로 나타내는 경제활동의 공간적 실체인 집적 및 클러스터와 관련된 용어와 개념 그리고 이론들을 주요 연구 문헌들의 고갈을 토대로 검토하였는바, 그 핵심적 주장은 다음과 같다. 첫째, 집적과 클러스터의 용어 및 개념적 구분이 명확히 이루어질 필요가 있다. 클러스터는 집적의 다양한 존재 형태 가운데 일부를 나타내는 개념임에도 불구하고 포괄적인 의미로 사용됨으로써 개념적 불명료성과 혼동을 가중시키고 있다. 둘째, 집적지, 혹은 클러스터에 대한 개념적 정의를 명확하게 하지 앓은 결과, 다양한 형태로 존재하는 집적지의 유형을 구분하는데 있어서도 혼란이 초래되고 있다. 다수의 연구에서 그들이 사용한 집적지 관련 용어에 대한 개념정의를 명확하게 하지 않고 유형 구분을 함으로써 집적지 유형 구분에 대한 의의를 반감시키거나 해석상의 오류를 유발하는 문제점을 노출하고 있다. 셋째, 산업 집적지 혹은 클러스터 관련 이론들 간의 수렴 현상이 나타나면서 이론들 간의 차별성과 정체성이 상실되는 문제점이 나타나고 있다.

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창조경제 패러다임에서의 지방과학기술정책의 개선방향: 대구.경북의 사례를 중심으로 (Improvement Directions of Regional Science and Technology Policies in the Context of Creative Economy Paradigm: the case of Daegu and Gyungbuk regions)

  • 김태운
    • 한국경제지리학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.45-68
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    • 2014
  • 본 연구는 박근혜 정부의 국정운영 패러다임인 '창조경제'의 측면에서 대구와 경북지역의 지방과학기술정책의 문제점과 개선방안을 살펴보는 것을 목적으로 하고 있다. 창조경제의 패러다임은 연구개발활동에서 지역의 경제 산업적 여건에 기초하여 관련 주체들과 환경 간의 상호작용이 활발하게 이루어지는 생태계 구축이 필요하고, 그런 결과가 일자리 창출 등 경제 사회적 효과로 연결되어야 함을 요구하고 있어 기업과 다른 기관들이 상호적 학습에 체계적으로 관계되는 것을 의미하는 지역혁신체제의 구축과 깊은 관련이 있다. 하지만, 대구경북 과학기술정책의 현실은 지역혁신체제의 조건을 형성하는 데 있어 상당한 문제점을 내포하고 있다. 지나친 중앙정부 사업 유치로 지방수요 반영의 어려움, 미래 기초연구역량 강화와 관련된 사업의 높은 비중, 평가 및 조정 등과 관련된 사업 부족, 기업지원기관의 경험과 운영경비 부족 등의 문제점으로 인해 많은 예산을 투자한다고 하더라도 지역혁신체제 구축에서의 정책의 역할은 높지 않을 수 있다. 따라서 자체사업의 확대를 통한 지역혁신체제의 자주성 강화, 시스템적 사고로의 전환을 통한 조정 및 연계기능 강화, 혁신체제 구축을 위한 소프트한 사업의 확대, 기업지원기관 및 연구 지원기관의 안정성 강화 등의 노력이 필요하다.

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네덜란드 라흐닝언 식품산업 클리스터(푸드밸리)의 트리플 힐릭스 혁신체계 (Exploring the Triple Helix Innovation System in the Dutch Food Cluster(Food Valley))

  • 이철우;김태연;이종호
    • 한국지역지리학회지
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    • 제15권5호
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    • pp.554-571
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    • 2009
  • 본 연구는 네덜란드 동부 라흐닝언과 그 주변에 위치한 식품산업 클러스터인 푸드밸리의 클러스터 구조 특성과 존립기반을 트리플 힐릭스 혁신체계 관점에서 분석한 것이다. 푸드밸리는 대학을 기반으로 성장한 클러스터이나 산 학 연 관 네트워크 체계에 기반하여, 이른바 트리플 힐릭스 혁신체계를 효과적으로 구축함으로써 세계적인 식품산업 클러스터로 발전하게 되었다. 푸드밸리의 트리플 힐릭스 혁신체계는 '기반구축기' $\rightarrow$ '관계형성기' $\rightarrow$ '발전기' $\rightarrow$ '정착기'에 이르는 4단계의 발전과정을 거치면서 혁신 클러스터로 성장하였다. 이 과정에서, 세계적인 교육 및 연구역량을 보유한 라흐닝언 대학 연구센터(WURC)를 중심으로 한 대학 및 연구기판들은 지역 내외의 기업들과 활발한 지식 이전 및 공유 활동을 통해 파트너십을 형성하는데 중추적 역할을 했다. 아울러 지역 기업들은 국제적 경쟁력을 가진 다국적 농식품 기업들과 기술혁신형 창업기업들이 중심이 되어 푸드밸리소사이어티와 같은 학습 커뮤니티를 형성하여 활발한 지식 창출, 이전 및 공유 활동에 참여하고 있다. 여기에 정부 및 지원기관들은 클러스터의 네트워크 촉진자로서 산 학 연의 주체별 혁신역량과 대학과 기업의 지식 창출, 이전 및 공유 메커니즘을 조성하는데 중요한 역할을 담당하고 있다.

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Evidential Belief Function, Weight of Evidence 및 Artificial Neural Network 모델을 이용한 산사태 공간 취약성 예측 연구 (Landslide Susceptibility Prediction using Evidential Belief Function, Weight of Evidence and Artificial Neural Network Models)

  • 이사로;오현주
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.299-316
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    • 2019
  • 본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

재난지역에서의 신속한 건물 피해 정도 감지를 위한 딥러닝 모델의 정량 평가 (Quantitative Evaluations of Deep Learning Models for Rapid Building Damage Detection in Disaster Areas)

  • 서준호;양병윤
    • 한국측량학회지
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    • 제40권5호
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    • pp.381-391
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    • 2022
  • 본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

초 장단기 통합 태양광 발전량 예측 기법 (Very Short- and Long-Term Prediction Method for Solar Power)

  • 윤문섭;임세령;장한승
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.1143-1150
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    • 2023
  • 세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.

TIMSS 2015 중학교 2학년 지구과학 영역에 대한 우리나라 학생들의 성취 특성 및 교육과정 연계성 탐색 (Exploration of Features of Korean Eighth Grade Students' Achievement and Curriculum Matching in TIMSS 2015 Earth Science)

  • 곽영순
    • 한국과학교육학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.9-16
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    • 2017
  • 4년 주기로 반복되는 TIMSS 연구는 2016년 말에 TIMSS 2015 결과를 발표하였다. TIMSS 2015에서 우리나라 중학교 2학년의 과학 성취도는 이전 주기인 TIMSS 2011의 평균점수와 유사하며, 참여국 중 4위로 TIMSS 2011에 비해 1단계가 낮아졌다. 본 연구에서는 우리나라 중학교 2학년 지구과학 영역을 중심으로 TIMSS 2015 문항과 우리나라 교육과정의 일치도를 분석하고, TIMSS 2015 지구과학 평가틀의 평가주제별로 우리나라 학생들의 정답률과 응답경향을 분석하였다. 교육과정 일치도를 분석함에 있어서 제7차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지를 분석대상으로 삼았다. 연구결과에 따르면, 교육과정에서 다룬 문항일수록 우리나라 학생들의 정답률이 높게 나타나며, 우리나라 학생들의 경우 선택형 문항에 비해 자유롭게 답을 적도록 한 구성형 문항의 정답률이 절반가량으로 떨어지는 것으로 나타났다. 지구과학 평가주제별로는, 지구의 구조와 물리적 특징, 지구의 변화와 역사 등을 포괄하는 '고체 지구' 영역의 경우 교육과정에서 다루어진 선택형 문항의 정답률은 높은 반면에, 실생활과 연계된 문항이나 생물 등 다른 과학영역과 연계된 문항의 경우 정답률이 낮게 나타났다. 지구의 순환을 포괄하는 '대기와 해양' 영역의 경우, 지역별 기후 비교나 지구온난화의 특징 등에 대한 우리나라 학생들의 정답률이 낮게 나타났는데 일부 내용은 중학교 사회과 지리 영역에서 다루는 것으로 나타났다. 태양계와 우주에서의 지구를 포괄하는 '우주' 영역의 경우, 지구의 자전과 공전, 달의 중력 등은 초등학교에서부터 학습한 내용이어서 높은 정답률을 나타내었다. 연구결과를 토대로 우리나라 중학교 지구과학 교육과정 개선 및 교수학습 개선 방안을 초등학교와 중학교교육과정에서 지구과학 내용의 연계성 확보, 학교 평가에서 서술형 문항의 출제 경향 변화의 필요성, 과학탐구 관련 역량 신장의 필요성 등의 측면에서 제안하였다.

세월호 참사 이후 지역 커뮤니티에 형성된 치유의 공간에 대한 지리적 고찰 (A Geographical Study of Therapeutic Spaces after the Disaster of the MV Sewol in a Local Community)

  • 박수경
    • 대한지리학회지
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    • 제52권1호
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    • pp.25-53
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    • 2017
  • 본 연구는 세월호 참사 이후 안산시의 고잔동과 와동을 중심으로 나타난 대안적 치유의 공간의 지리적 특징에 대해 살펴보는 것을 목표로 한다. 세월호 참사의 내면을 들여다보면 치유 대상의 스펙트럼이 넓게 퍼져 있어 개별 치유의 공간이 지향하고 있는 치유의 목표는 그 주체에 따라 다소 상이하다. 현재 세월호 참사 관련 치유의 공간은 약 7개 내외로 추산되며, 민간에서 주도하는 형태가 주류를 이룬다. 또한 이러한 공간은 가장 많은 희생자가 나온 단원고등학교 주변이되 시선에서 약간 빗겨간 곳에 위치해 있고, 특별한 활동을 하기보다는 깨어진 일상을 다시 원래의 자리로 회복시키기 위한 단순하며, 반복적인 일, 예를 들어, 식사, 뜨개질, 학습 등을 주요 치유의 활동으로 하고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 세월호 참사 관련 치유의 공간의 주요한 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 치유의 대상이 개별 치유의 공간을 장소로 점점 받아들이고 있다는 점을 들 수 있다. 세월호 참사 관련 치유의 공간은 제3자에 의해 처음 제안된 경우가 대부분이었지만, 이제는 치유의 주체들이 스스로 끌어가거나, 기억하며, 심지어 앞으로의 방향까지 설계하고 있어 마치 그들만의 전유물처럼 인식되는 경향이 나타나고 있다. 둘째, 앞서 언급한 것처럼 세월호 참사는 직접적인 피해자뿐만 아니라 희생자의 부모, 형제, 친척, 친구, 지역주민 등까지 넓은 범위의 집단에게 트라우마를 지운 사건이었던 만큼 치유의 공간이 지원하는 대상은 폭넓지만, 개별 치유의 공간을 활용하는 대상은 겹치지 않는다. 그렇지만 지역 커뮤니티가 가지고 있는 집단 트라우마를 효율적으로 해결하기 위해 지역 내 네트워크를 조밀하게 유지하고 상시적으로 협력하는 형태를 취하고 있다. 셋째, 참사와 같은 트라우마 극복에 있어 사건의 지속적인 기억은 매우 중요한 부분으로 지적되는데, 세월호 참사의 경우에는 지역주민들의 피로감 혹은 갈등, 노후화된 안산시를 떠나는 이들, 시간이 지나감에 따른 퇴색되는 분위기 등이 기억의 유지에 위험 요소로 작용되고 있다. 이를 위해 치유의 공간을 중심으로 지역공동체 회복, 다양한 이벤트 기획 등을 시도하고 있으며, 안산시 외의 다른 단체와도 유기적으로 연결해 세월호 참사의 기억이 오래 지속될 수 있도록 하고 있다.

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