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.
본 연구에서는 고등학교 지리수업이 안고 있는 대학입시 지도와의 관련성, 기초개 념의 중복성, 수업시간의 제한 등 세가지 문제점을 해결하기 위해 수업을 구조화하여 고등 사고 기능을 기를 수 있는 수업을 설계하고자 하였다. 그러기 위해서 행동이론과 구조분석 을 통합한 지리수업 설계에 대하여 단계적으로 다음과 같이 정리해 볼 수 있다. 우선, 제 1 단계로서, 학습자는 경험적인 현상의 기술인 자료를 조사하고, 과학자의 시점에 따라서 객관 성과 정확성을 유지하면서, 가설-검증의 과정을 통하여 說明的 知識에 이른다, 제 2단계에 서는, 추론적인 진술에 대한 비판적 사고를 통하여 공간구조를 분석하는 것으로 槪念的 知 識을 이론적으로 설명한다. 제 3단계에서는, 지역주민의 행위를 둘러싸고 있는 상황을 파악 하기 위해 자료를 비판적으로 다시 검토하여 사회 제도 간의 관계까지 實踐的 解釋에 이른 다. 제4단계로서는, 정보를 활용하는 능력을 기르기 위해 事例地域 學習에 대해 주체적으로 참여한다. 따라서, 행동이론과 구조분석의 통합을 통한 지리수업의 설계에서 본다면, 수업이 구조화되고 실증론에 대한 인식론적 입장에서 전개될 것이다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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