• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제45권3호
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• pp.9-20
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• 2017

1958년부터 약 50년간 춘천역 앞에 주둔했던 캠프페이지가 시민에게 개방되었다. 춘천시는 이 부지를 공원으로 조성할 계획이나 공원의 조성방향 및 재원 등의 문제로 사업의 추진에서부터 난항을 겪고 있다. 이에 본 연구는 캠프페이지 이용자를 대상으로 부지 활용에 대한 인식조사를 진행하여 효율적인 공원조성 방향에 기여하고자 하였다. 연구방법으로 설문의 대상을 춘천시민과 관광객으로 구분하여 현장 및 온라인설문조사를 진행하였고, 1,360부의 유효 표본수를 빈도분석, 교차분석, t-test 등 분석방법을 활용하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 춘천시 이미지에 대하여 춘천시민은 청정호반도시, 관광객은 관광레저도시로 인식하였다. 이에 자연을 보호하면서도 레저활동을 즐길 수 있도록 다양한 프로그램을 구성해야 할 것으로 판단된다. 둘째, 캠프페이지에 대하여 관광객의 인지도는 낮은 수준이었으며, 춘천시민과 관광객 모두 여가를 즐기기에 충분치 못한 것으로 인식하고 있었다. 캠프페이지 공간조성 방향으로는 "문화예술공간 및 자연체험공간"에 대한 응답이 많아, 문화예술과 자연체험활동을 함께 즐길 수 있는 공간으로 조성되어야 할 것으로 판단된다. 마지막으로 춘천시 여가시설 발전방향으로 노후된 시설 등의 개선과 더불어 프로그램간의 연계상품 개발이 필요할 것으로 생각된다. 이러한 연구는 지속적으로 통폐합되고 있는 미군반환기지의 효율적인 활용을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권4호
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• pp.1-10
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• 2000

인공위성영상은 일반지도에 비해 많은 정보를 포함하고 있다. 위성에 탑재된 센서를 이용하여 수집하는 영상은 대부분 디지털 이미지로서 고가의 컴퓨터영상처리장비에 의하여 처리 분석해야만 한다. SPOT2-3호에서 수집한 강원도 춘천지역의 중복영상으로부터 자동으로 수치 표고모델을 작성함으로써 다양한 영상정보의 활용과 함께 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT($60{\times}60km$)의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 DEM(digital elevation model)을 만들어 입체감을 가진 다 방향의 조감도를 작성하고자 하였다. 3차원 영상지도제작의 효율적인 방법을 모색하여 기존의 방법을 크게 개선하면서 경제적인 새로운 개념의 위성영상지도의 제작 및 활용가능성을 모색하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제28권5호
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• pp.464-470
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• 2008

이 연구에서는 Draw-A-Science-Teacher-Test Checklist(DASTT-C)를 이용하여 국내 초등교사들의 과학 교수에 대한 자기 이미지의 특징을 조사했다. 서울시, 경기도, 강원도 지역의 초등교사 178명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 연구 결과, 국내 초등교사들의 과학교수에 대한 자기 이미지는 4개의 과학 과목(물리, 화학, 생물, 지구과학)에서 모두 '학생 중심'보다는 '교사중심'인 경향이 강했다. 이는 초등교사들의 과학 교수관이 구성주의보다는 전통주의적인 경향이 강할 가능성을 시사한다. 따라서 구성주의에 기초한 예비 및 현직 교사교육과정을 효과적으로 설계하는 방안을 마련할 필요가 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.83-86
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• 2009

전통문화지구로서의 전주시의 공공시설물 디자인 적용 가능성을 검토하였다. 실험에서는 지역 공공자전거 개발을 위한 전주시 이미지 설문 분석결과 전체적으로 지역분위기에 침체되어 있는 상황이며 역동적이고 활동적인 문화 활동 및 미래지향적 그리고 역할 모델을 모색하고 있었다. 또한 전통을 컨셉으로 하는 주요 경쟁도시(안동, 경주, 춘천 등) 가운데 어떻게 차별점을 구축하고 변별력있는 마케팅 구축이 필요한 것으로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
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• 제1권1호
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• pp.181-192
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• 1993

영상은 어떤 현상이나 대상물의 종류와 현상조건에 대한 정보를 포함하고 있는 화소값으로 구성되며, 화소값은 전처리 과정인 기하보정으로 변화된다. 이러한 화소값의 변화는 토지피복 분류 결과에 영향을 미친다. 본 논문에서는 기하보정으로 재구성된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 함으로서 재배열의 영향을 알고자 한다. 연구대상 지역은 북한강 수계 중에서 가장 다양한 피복형태를 가지고 있는 춘천시를 중심으로 하는 춘천유역을 선정하였고, 전처리과정에서 재배열된 RESTEC 데이타가 이용되었다. 토지피복 분류는 최대우도법을 사용하여 LEVEL I 수준인 여섯개의 분류항목으로 분류되었다. 본 연구에서 두 가지 방법으로 재배열된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 실시하였다. 각각의 분류항목을 지형도와 비교한 결과 Bilinear Interpolation법이 나지(BARE-LAND)를 제외한 다섯개의 분류항목에서 정확도가 좋았다. 결론적으로 기하보정의 영상 재배열은 어떤 분류항목에 중점을 두고 분류를 행하느냐에 따라서 재배열 방법을 선택해야 하며 논과 밭의 경우와 같은 분류항목간의 혼돈은 사계절 영상을 이용하면 더욱 더 정확하게 분류할 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1015-1024
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• 2021

엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.121-127
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• 2023

본 예비연구의 목적은 이미지 생성 인공지능 도구인 DALL-E2를 활용하여 영어 작문 활동을 실시한 후 중학생들의 영어 학습에 미치는 반응을 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 15명의 중학교 영어학습자를 대상으로 3주간 실험 수업을 진행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 설문조사 결과, 자신감, 흥미 및 인공지능 기반 도구 활용 쓰기에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였음을 알 수 있었다. 아울러 통계적으로 유의미한 차이가 나타났음을 확인하였으며 이는 인공지능 활용 학습이 영어 작문 및 전반적인 영어 학습에 있어 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 의미하였다. 둘째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 소감문을 내용분석을 통해 분석한 결과, 핵심 주제를 3가지(인지적, 정의적, 심동적 특성)로 추출할 수 있었으며 영어 학습에 있어 인공지능 기반의 DALL-E2의 활용과 접목은 학습에 대한 새로운 흥미와 도전, 의지, 적극성을 높이며 궁극적으로는 영어표현력(productive skill) 향상에 일부 기여한 것으로 해석할 수 있었다.