• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.200-207
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• 2020

팹랩(Fab Lab)의 설립목적은 전세계 지역 커뮤니티의 지속 가능한 발전을 도모하는 것이다. 이를 위해 팹 재단(Fab Foundation)은 2054년까지 도시의 자급자족률을 50% 이상을 유지하는 자원 순환형 사회를 준비하고 있다. 팹랩은 선진국에서 창업이나 전문가를 위한 제작 공간뿐만 아니라, 학습과 창조를 위한 개방형 혁신 공간으로 자리매김하고 있다. 또한, 신흥국에서는 개인 혹은 커뮤니티의 요구를 반영하는 적정한 신기술을 제작하고, 공유하는 디지털 제작터의 역할을 수행하고 있다. 인도 전역에 70개의 팹랩이 있으며, 이는 러시아의 48개를 앞서는 신흥국 최대 규모이다. 인도의 팹랩은 6개월마다 주기적인 모임을 통해 협업 프로젝트를 진행하고, 많은 스타트업을 양산해내고 있다. 본 연구의 주제인 팹랩 빅얀 아쉬람은 인도 농촌의 대안학교에 디지털 랩의 개념을 이전하는 장소로 정의하고 있다. 본 연구에서 구루쿨라(Gurukula) 제도의 현대판인 빅얀 아쉬람이라는 농업공동체 대안학교가 팹랩이라는 디지털 패브리케이션과 성공적으로 결합하여, 제4차 산업혁명의 새로운 시민주도의 메이킹 커뮤니티로 거듭난 사례를 살펴보았다. 이를 바탕으로 현지 실정에 맞는 인도 팹랩의 발전 모델을 탐색해 보았다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.190-199
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• 2020

본 연구는 유럽-한인 과학기술학회에서 2016년부터 운영하고 있는 청소년 적정기술 과학교실 프로그램의 개발과 적용에 목적을 두고 있다. 개발 과정은 크게 사전 온라인 운영진 회의, 온라인과 오프라인에서의 Tutor 교육, 청소년 적정 기술 과학교실 운영, 만족도 조사로 진행되었다. 개발 결과, 운영진은 사전 온라인 회의를 통해 '블록체인 기술을 이용한 가난한 마을살리기'라는 미션해결형 주제를 선정하였다. 참가 학생들의 수준에 맞게 내용을 재구성하고 공동제작, 게임, 연극 등의 다양한 학습활동을 새로 도입하여 1차로 개발하였고, Tutor 교육을 통해 개발된 프로그램을 시연해보면서 개선시켰다. 2018년 EKC 과학교실에 6개국, 총 38명의 Tutee와 Tutor들이 참가하였다. 적용 결과, 참가자들은 전반적으로 프로그램에 대해 긍정적인 만족도를 나타냈으며, Tutee들은 돔제작활동과 해쉬함수 계산활동에 관심을 보였으며 Tutor들은 블록체인 기술과 관련한 강의나 빌리지코인 보드게임에 흥미를 보였다. 2018 EKC 과학교실 개발과 적용은 운영진들에게는 향후 EKC 과학교실 운영에 대한 전문성 향상에 기여할 것이며, Tutor들은 첨단과학기술도 제3세계 및 공동체 사회를 위한 적정기술로의 선한 영향을 줄 수 있음을 경험하는 계기가 될 것이다. 또한, Tutee들에게는 블록체인기술이 아프리카 마을에 미치는 영향에 대한 역할극을 통해 해당 지역 상황과 공동체사회를 간접적으로 경험하는 기회를 제공할 것이다.

• 예술경영연구
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• 제55호
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• pp.75-113
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• 2020

본 연구는 탈북 청소년 대상 문화예술교육 프로그램의 현재를 성찰하고 향후 나아가야 할 방향성을 모색하는 데 목적을 둔다. 이는 '2010 서울어젠다: 예술교육 발전목표' 이행안(로드맵)의 세 번째 목표인 지역 내 소수자와 이민자들을 포용하는 예술교육 전략에 주목한 것이다. 연구방법은 비판 이론(critical theory)을 바탕으로, 문헌분석과 전문가 인터뷰를 통한 질적 내용 분석(qualitative content analysis)으로 하였다. 분석을 통해 문화예술교육이 지향하는 본질적 목적과 가치를 실현하기 위해서는 탈북 청소년이 체감하는 사회와 정체성 고민에 대해 보다 심도 있는 접근방법과 이해가 필요한 것으로 나타났다. 이에 따라 향후 탈북 청소년 문화예술교육 프로그램 설계 시, 학습대상자에 대한 이해가 보다 강조되어야 할 것이다. 아울러 그들이 자신을 표현할 수 있는 기회를 제공하면서 한 개인으로의 성장에 도움을 줄 수 있는 전인적 프로그램의 필요성이 요구된다. 동시에 탈북 청소년을 구분 짓는 프로그램이 기존의 대상화를 강화시킬 수 있다는 우려에 대한 고민도 필요해 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.129-136
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• 2023

본 연구에서는 스포츠 가상현실 프로그램의 체육수업 적용을 통해 가상현실(VR) 스포츠 수업의 긍정적인 효과와 VR 스포츠가 평생스포츠 교육의 기반이 되기 위한 기초자를 제공하고자 한다. 이를 위해 부산지역 초등학생 281명을 대상으로 VR 스포츠 경험이 스포츠 만족도, 스포츠 몰입, 스포츠 태도 요인에 미치는 영향을 알아보았다. 결과 VR 스포츠 경험은 스포츠 만족도에 유의한 영향을 미치고 있으며, 스포츠 만족도는 스포츠 몰입, 스포츠 태도에 유의한 영향을 미치고 있으며, 스포츠 몰입은 스포츠 태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스포츠 가상현실의 큰 장점은 기존 체육수업에서 다루기 힘든 종목 및 비인기 종목들에 대한 체육활동이 수월하게 이루어 진다는 것이다. 또한 체육수업과 영어, 수학 등을 연계한 프로그램 활용으로 초등학생들에게 체육이 융복합 과목으로 인식되는 동시에 놀이 또는 게임으로 재미요소와 학습요소를 동시에 얻을 수 있는 통합교과가 될 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권4호
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• pp.207-228
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• 2022

학업 및 취업 준비에 대부분의 시간을 쏟는 20대 대학생에게 있어 학습 공간으로써 대학도서관의 역할은 필수적이다. 본 연구의 궁극적인 목적은 코로나19 시기의 이용 행태 변화를 통해 도출된 이용자의 요구를 대학도서관 열람실 공간에 반영하여 활용도를 높일 수 있는 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해 먼저 코로나19 전·후의 대학도서관 열람실 이용 행태를 비교하여 변화와 특성을 확인하였다. 연구 대상으로는 지역 거점 국립대학교인 J대학교를 선정, 중앙도서관의 코로나19 전·후 3개년도에 해당하는 2019~2021학년도의 열람실 이용로그 579,555건을 수집하여 열람실 활용도를 분석하였다. 또한 120,090건의 자료 이용 데이터를 기반으로 도서관 이용 방문 목적을 비교하였고 각 열람실별 특성과 이용률과의 관련성을 분석하였다. 본 연구 결과가 팬데믹 이후 뉴노멀 시대에 대응하기 위한 도서관 열람실 운영 및 공간 재구성 정책 수립 시 기초자료로 활용되길 고대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권5호
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• pp.543-555
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• 2022

본 연구는 '미적 과학교육 연구'를 서지분석을 통해 그 동향을 파악한 후, 앞으로 이 분야의 연구에 대한 시사점을 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 Clarivate Analytics에서 제공하는 Web of Science 웹데이터베이스의 검색기능을 활용하여 미적 과학교육 연구 100편을 추출하였으며, 이를 R 프로그램의 Bibliometrix 패키지를 이용하여 상세 서지분석을 실시하였다. 분석 결과, 1993년부터 2022년까지 평균적으로 논문의 수가 증가하는 추세였으며, 관련 논문이 출판되는 학술지는 지역적으로 균등히 분포되어 있는 양상을 보였다. 키워드 분석, 상위 인용수를 가지고 있는 논문, 저자 협력 네트워크, 문헌 공동 인용 네트워크 등을 통해 살펴본 결과, 과학교육에서 미적 측면은 과학교육에서 예술을 통합하여 미적 경험을 유도하는 범주, 과학의 미적 측면에서 '형태의 미'와 '정서적 반응'을 활용한 범주로 구분 지을 수 있었다. 본 연구를 통해 도출한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 미래 과학교육에서 강조하는 행위주체성과 능동적 학습을 실현하기 위해 미적 과학교육 연구가 활발히 수행되어야 한다. 둘째, 과학의 '형태의 미'를 과학교육에 좀 더 활용하여 과학교육에 대한 새로운 접근법을 개발할 필요가 있다. 셋째, 과학의 미적 측면은 교사, 예비교사, 학생의 과학의 본성에 대한 인식을 변화시킬 수 있다. 넷째, 과학의 미적 측면에 대한 교사, 학생, 예비교사 등을 대상으로 한 광범위한 인식조사를 통해 과학교육에서 미적 측면을 활용하는데 있어 시사점을 도출하여야 한다. 본 연구는 미적 과학교육 연구의 전체적인 분석 자료를 제공했다는 점에서 의미가 있다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.359-366
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• 2022

본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.780-790
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• 2022

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권10호
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• pp.57-70
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• 2008

피에조콘 관입시험의 장점은 연속적인 데이터의 취득이 보장되며 결국 대상지반의 신뢰성 있는 분석이 가능하다는 점이다. 따라서 지난 수십년간 국내외에서 콘 관입시험결과로부터 흙분류를 수행하는 많은 연구가 진행되었으며 차트나 도표 등의 형태로 흙분류 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 차트 또는 방법들은 한국을 제외한 세계 각국의 자료들을 바탕으로 제안되어 국내 지반의 적용성에 대한 검증이 이루어져야 한다. 뿐만 아니라 기존 방법들에서는 사용된 입력자료에 따라 흙분류 결과가 상이한 경우가 있어 적용과 판단에 어려움이 있다. 그러나 불행히도 이러한 차트 형태로 제안된 기존 도표의 경우 지역성 등이 반영되어 수정 또는 보완이 필요하나 수정에 어려움이 있거나 거의 불가능하다. 이에 본 연구에서는 국내 17개 현장에서 수행된 피에조콘 관입시험결과와 채취된 시료에 대한 주상도 및 흙분류결과를 바탕으로 클러스터링 기법과 뉴로-퍼지 이론을 이용한 흙분류 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 검증하기 위해 모델 학습 시 사용되지 않는 새로운 피에조콘 관입시험 데이터에 대한 흙분류 결과를 실제 시추결과와 비교하였다. 또한 기존의 소프트컴퓨팅 모델과 Robertson 방법에 의한 흙분류 결과와 제안된 모델의 흙분류 결과를 비교하여 제안된 모델의 효율성을 검토하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.245-259
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• 2023

농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.