• 한국조경학회지
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• 제46권1호
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• pp.29-37
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• 2018

본 연구는 놀이의 본질을 설명하는 놀이속성어를 추출하고, 이러한 속성이 현재 사용되는 어린이놀이시설물과의연관성을 지니는지를 확인하는 연구이다. 놀이시설물에 반영된 놀이속성을 조사하여 부족한 점을 보완함으로써 어린이에게 균형 잡힌 놀이 환경을 제공할 수 있다고 생각하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 문헌조사 및 분석을 통해 속성어를 추출하고, 추출된 속성어에 대하여 전문가 설문을 실시하였다. 놀이를 설명하는 키워드는 참고문헌과 신문기사 등에서 추출하고 압축하여 놀이속성어로 규정하였고, 6개의 대분류와 26개의 중분류로 분류하였다. 이 내용을 바탕으로 실시한 전문가 인식조사에서 주요 놀이속성어의 중요도는 소통(0.268%) > 상상력(0.201%) > 정서(0.190%) > 발달(0.167%) > 학습(0.108%) > 지능(0.067%)의 순서로 나타났다. 전문가들은 '소통'과 '상상력' 등을 놀이에서 가장 중요한 요소로 인지하고 있었다. 도출된 내용을 바탕으로 놀이시설물과 연관되는 각각의 놀이속성어를 구분하고, 서울시 114개소 어린이 공원에 설치된 놀이시설물 현황을 파악하였다. 서울시 어린이공원에 설치된 놀이시설물에는 놀이속성어 중 '발달'을 위주로 한 신체발달 놀이시설물이 높은 빈도로 모든 어린이공원에 반영되었으며, 전문가들이 중요한 요소로 나타난 '소통'과 '상상력' 등 인지관련 놀이시설물은 실제 충분히 반영되어 있지 않아 적극적으로 도입할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 본 연구를 통해 현재 이용되고 있는 어린이 공원의 부족한 놀이시설물을 파악하고, 놀이의 기능에 대한 의문을 제기함으로써 향후 개선방향을 제안하고자 하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.31-44
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• 2018

사물인터넷(Internet of Things)시대에는 다양한 사물이 연결되어 사물들 스스로가 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 학습하고 동작한다. 이는 사물이 사람의 모습을 닮아가고 있다고 볼 수 있고 변화한 사물과 사람이 어떻게 소통하는가를 설계하는 것이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 IoT 환경이 도래함에 따라 UI 디자인 분야에서도 많은 연구가 진행되었다. 멀티모달리티(Multi-modality)와 인터유저빌리티(Interusability) 등의 키워드를 통해서 UI 분야에서도 복합적인 요소를 고려하려는 연구가 진행됐음을 알 수 있다. 하지만 기존의 UI 디자인 방법론으로는 IoT 환경에서 사용자 인터페이스(UI)를 설계할 때 사물, 사람, 데이터가 상호작용하는 방식에 대해서 구조화하고 테스트하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하였다. 본 논문의 주요 분석과 연구는 다음과 같다: (1) 먼저 사물의 행동 프로세스를 정의하였다. (2) 행동 프로세스를 토대로 기존의 IoT 제품을 분석하였다. (3) 사물성격(Personality of Things)유형을 구분 지을 수 있는 프레임워크를 제작하였다. (4) 프레임워크를 바탕으로 사물성격(Personality of Things) 유형을 도출하였다. (5) 3개의 대표 사물성격(Personality of Things)을 실제 스마트 홈 서비스에 적용하여 프로토타이핑 테스트를 해보았다. 본 연구는 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하여 더 총체적인 방식으로 IoT 서비스에 대한 사용자 경험(UX)을 확인할 수 있었다는 데 의의가 있다. 또한, 향후 본 연구를 발전시켜 인공지능(AI) 기술이 발전한 환경에서 지능화된 서비스의 정체성(Identity) 확립의 도구로 사물성격(Personality of Things) 개념을 활용할 수 있을 것이라 생각한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.850-861
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• 2014

본 연구는 국내 고충실도 시뮬레이터를 이용한 시뮬레이션 기반 교육 관련 선행연구들을 체계적으로 고찰하여 간호학생의 임상수행능력과 간호수행 자신감에 대한 효과를 분석하고, 이를 이용해 근거중심의 가이드라인 제공 및 향후 연구방향을 제시하고자 시도되었다. 데이터베이스인 한국교육학술정보원(RISS), 한국학술정보(KISS)와 Google Scholar에서 2005년부터 2014년까지의 문헌을 대상으로 키워드 '간호와 시뮬레이션' 또는 '간호와 시뮬레이터'로 검색하였다. 총 183편의 연구 중 16편의 논문이 최종 선정되었고, Quality Assessment Tool for Quantitative Studies를 이용해 문헌의 질을 확인하였다. 연구결과, 시뮬레이션 기반 교육은 간호학생의 임상수행능력과 자신감 증진에 긍정적인 효과가 있었고, 간호학생들의 직접 간호수행이 힘든 중환자와 분만간호 분야에서 임상실습 교육의 효과적인 교수-학습전략이 될 수 있음을 확인하였다. 시뮬레이션 기반 교육의 효과를 극대화하기 위해 교육자와 시설 등의 적절한 지원이 필요하다. 향후 결과의 일반화를 높이기 위해 충분한 표본수를 고려한 무작위대조연구, 교육효과 평가를 위한 표준화된 도구 개발 및 시뮬레이션이후 제공되는 디브리핑의 효과를 분석하는 연구를 고려해 볼 것을 제언한다.

• 감성과학
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• 제20권1호
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• pp.105-114
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• 2017

지금은 그 어느 때보다도 급변하는 시대로 3D 프린팅, 사물 인터넷, 웨어러블 등 새로운 기술이 정신을 차릴 수 없을 만큼 빠른 속도로 쏟아져 나오고 있다. 새로운 개념에 익숙해지기도 전에 또 다른 개념을 익혀야 하는 요즘 융합, 다학제, 디자인 혁신과 같은 단어는 시대를 규정짓는 중요한 키워드임에 틀림없다. 이처럼 이종 기술간, 산업간, 학문간 융합 트렌드의 확산으로 융합 신제품 및 창의적 서비스 개발에서 디자인의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 정부에서도 'ICT 중심의 융합'을 통하여 새로운 산업을 일으키고 고급 일자리를 창출함으로써 '창조경제를 실현'한다는 정책을 일관성 있게 추진해오고 있다. 이러한 글로벌 트렌드 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 'ICT+디자인 융합형 인재'를 양성하기 위한 체계적인 교육과정을 개발할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 다양한 문헌연구와 세계 우수대학 및 국내 대학에 대한 벤치마킹, 산업체, 연구소, 관련기관 등에 속한 ICT분야 전문가 혹은 디자인 분야에 종사하는 디자이너를 대상으로 하는 설문조사 등을 통하여 글로벌 산업 환경의 변화와 산업체의 구체적인 수요 분석을 통하여 ICT+디자인 융합 교육과정을 제안하였다. ICT+디자인 융합 교육과정에서는 ICT+디자인 융합분야에 대한 전문적인 지식을 함양하고 연구하기 위하여 디자인적 사고와 방법론을 학습하고 ICT+디자인 통합프로젝트 수행 및 실제적인 ICT+디자인 융합 과제를 창의적으로 해결할 수 있는 교과목으로 구성하였다. 디자인과 ICT 전공자들이 어울려 '디자인적 사고(Design Thinking)'를 기반으로 각자의 전문성을 가지고 서로를 이해하고 소통 협력할 수 있도록 극단적 협력(Radical Collaboration)을 통한 창의적인 협업이 가능한 교과목으로 구성하였다. 또한 산업체 전문가를 멘토로 선임하여 다양한 형태의 통합프로젝트를 수행함으로써 현장 중심형 실무 프로젝트를 경험할 수 있는 교과목으로 구성하였다. 전체적으로 단순히 연구만 하는 것이 아니라 창의융합 공작소에서 직접 만들어 볼 수 있는 환경을 구축하여 어떠한 아이디어라도 실제 구현해 볼 수 있는 교과목으로 구성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.93-100
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• 2005

본 연구는 신규 임상병리사로 하여금 보다 정확한 의사결정과 효율적인 교육에 이용할 수 있는 지식 및 내용 기반 의료 세균화상 검색 시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 이를 위해, 먼저 알고리듬방식의 검색 이전에 경험적 지식을 바탕으로 세균동정단계 중 가장 빠른 경로를 탐색하여 원인균 동정에 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 룰 베이스를 근거로 유연성 있는 탐색경로를 설정하여 전체적인 추론을 수행한다. 다음으로, 색상 모델 중에서 HSV 컬러 모델을 이용하여 세균화상 중에서도 특히 세균화상으로부터 시각정보의 색상 특징 벡터를 추출할 수 있는 색상 특징 추출방법을 제안한다. 아울러 대용량 세균화상 데이터베이스를 기반으로 보다 빠른 검색 성능을 위해, 배지, 검체, 부서, 세균명과 같은 단순속성들에 대해서는 B+-트리, 세균화상에 대한 부가적인 설명 정보로부터 추출한 키워드들에 대해서는 역화일기법, 그리고 화상으로부터 추출한 고차원 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링(Scan-Based Filtering:SBF) 기법을 결합한 통합 색인기법을 기술한다. 마지막으로 구현된 시스템은 시각적인 내용 자체의 정보와 지식을 이용하여 효과적으로 복잡한 세균화상을 검색 및 관리할 수 있는 가능성을 보인다. 아울러 구현한 지식 및 내-용기반 세균화상 검색 시스템을 통해 임상분야의 지식을 잘 구조화함으로써 초보적인 임상병리사의 학습기간을 현저히 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권4호
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• pp.81-95
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• 2019

본 연구는 1989년부터 2018년까지 실과(기술·가정) 교과의 전문 학술지에 발표된 논문들을 중심으로 가정생활영역에서 지속가능발전교육의 연구 동향을 살펴보았다. 세 개의 학회지의 제목, 초록, 키워드에서 지속가능발전교육의 구성요소와 세부내용을 주제어로 관련 논문을 선별하였으며, 가정교과의 내용학 분야, 연구영역, 연구방법, 연구대상, 지속가능발전교육의 구성요소 및 하위내용 등을 살펴보고, 빈도 및 교차 분석을 시행하여 그 결과를 고찰하였다. 지속가능발전교육 연구는 범국가적 관심이 급증한 2000년대 중반 이후에 급증하였으며, 가정교과의 내용학 분야 차원에서는 통합적 접근을 통한 연구가 가장 많았으며, 연구영역에서는 교수학습법 및 교재개발의 연구가 가장 많았다. 절반 이상의 연구가 실험연구로 진행되었고, 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았다. 지속가능발전교육의 세 구성요소 중 사회와 관련한 연구가 가장 많이 진행되었고, 환경 영역이 뒤를 따랐다. 가정교과의 내용학과 지속가능발전의 세부내용은 연관성이 있었다. 실과(기술·가정) 교과를 통해 다양한 지속가능 발전교육이 학생들의 실천적문제해결능력을 키울 수 있도록 관련 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 한국시조학회지:시조학논총
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• 제42권
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• pp.93-115
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• 2015

시조의 역동성은 한때 그것이 '닫힌 성격'의 장르였음에도 불구하고 오히려 오늘날 바로 그 '닫힌 성격' 덕분에 여러 분야에서 재조명되고 있다. 문학이라는 본래 영역은 물론이거니와 때로는 글쓰기 학습에도 원용되는 사례들도 있었다. 더욱 두드러지는 사례는 시조가 문학치료, 나아가 감성치유의 영역에서 곧잘 언급된다는 것이다. 이 글에서는 이런 재조명 과정의 하나로 감성 발현체로서의 시조의 역동성을 논의하였다. 문학 장르로서의 시조가 가지고 있는 서정성을 넘어 서정이라는 그릇으로서의 시 안에서도 감정이나 정서뿐만 아니라 이성적인 것들 또한 얼마든지 상호 공유될 수 있다는 점을 효과적으로 드러내기 위해서였다. 물론 서정성이라는 개념이 시조의 역동성을 스스로 제한해버리는 한계를 노출시킬 수 있다는 점도 분명하다. 따라서 이 글에서 주로 언급하는 '감성'이라는 키워드 역시 이러한 한계를 극복하고, 시조가 가진 역동성을 최대한 드러내 보이려는 시도에서 사용되었다. 즉 이 글에서는 지금까지 감정 혹은 정서에 치중한 면이 강하다고 평가되었던 시조의 감성적 기질에 더해 그것이 가지고 있던 이성적 면모까지를 함께 살펴봄으로써 시조라는 장르가 인간의 감성을 가장 역동적으로 발현시킬 수 있었음을 밝히고자 하였던 것이다. 물론 이런 감성적 기질과 이성적 면모는 시조의 구조를 재해석하는 과정에서, '(1) 맞서게 하기, (2) 역동적으로 느끼기, (3) 느낌으로 호명하기, (4) 느낌으로 느끼기' 등으로 구조화하여 구체적으로 분석해보기도 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.145-147
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• 2004

본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2021

뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.17-25
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• 2022

기존의 한국어 품사 태깅 방식은 복합어를 단위 형태소들로 분해하여 품사를 부착하므로 형태소 태그가 세분화되어 있어서 태거의 활용 목적에 따라 불필요하게 복잡하고 다양한 어절 유형들이 생성되는 단점이 있다. 딥러닝 언어처리에서는 키워드 추출 목적으로 품사 태거를 사용할 때 복합조사, 복합어미 등 문법 형태소들을 단위 형태소로 분할하지 않는 토큰화 방식이 효율적이다. 본 연구에서는 어절을 형태소 단위로 토큰화할 때 어휘형태소 부분과 문법형태소 부분 두 가지 유형의 토큰으로만 분할하는 Head-Tail 토큰화 기법을 사용하여 품사 태깅 문제를 단순화함으로써 어절이 과도하게 분해되는 문제점을 보완하였다. Head-Tail 토큰화된 데이터에 대해 통계적 기법과 딥러닝 모델로 품사 태깅을 시도하여 각 모델의 품사 태깅 정확도를 실험하였다. 통계 기반 품사 태거인 TnT 태거와 딥러닝 기반 품사 태거인 Bi-LSTM 태거를 사용하여 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대한 품사 태깅을 수행하였다. TnT 태거와 Bi-LSTM 태거를 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대해 학습하여 품사 태깅 정확도를 측정하였다. 그 결과로, TnT 태거는 97.00%인데 비해 Bi-LSTM 태거는 99.52%의 높은 정확도로 품사 태깅을 수행할 수 있음을 확인하였다.