• 환경정책연구
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• 제8권2호
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• pp.119-144
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• 2009

이 글은 최근 혁신정책과 환경정책의 영역 확장과 중첩으로 관심이 높아지고 있는 환경친화적 혁신정책을 시스템 전환과 정책통합의 관점에서 살펴본다. 그 구체적인 사례로 핀란드의 환경정책과 혁신정책 통합 노력을 전략수립, 집행, 평가 단계로 나누어 분석하였다. 핀란드 사례와 비교를 통해 우리나라 환경-혁신 정책통합의 현황과 문제점을 살펴보고 향후 정책통합을 효과적으로 추진하기 위한 정책 시사점을 도출하였다. 사례 연구 결과 핀란드는 지속가능한 발전과 친환경 혁신이라는 포괄적인 혁신정책 의제를 제시하면서 환경정책과 혁신정책의 통합을 시도하였다. 핀란드에서 환경-혁신정책 간의 수평적인 연계 노력은 정책수단을 설계하고 집행하는 단계에서 더욱 분명하게 나타난다. 핀란드는 정책집행 수준에서 환경정책과 혁신정책의 통합을 시도하면서 환경 목표를 기술프로그램에 포함하였으며, 특정 프로그램에서는 환경기술 산업을 위한 구체적인 설계까지 이루어졌다. 또한 작고 안정적인 비공식적 네트워크를 통해 환경정책과 혁신정책의 정보 교환과 커뮤니케이션이 이루어지면서 이것이 사회적 학습과 피드백으로 이어지고 있다. 평가의 전통 관행이 정책 영역 전반에 걸쳐 있으며, 환경-혁신정책 통합에 대한 성과 평가도 다소 일시적이지만 시도하고 있다. 이때 성과 평가는 경제적 성장보다는 생태효율성이라는 환경 영향을 평가하는데 초점을 두고 있다. 최근 우리나라에서도 환경, 자원 에너지 등에 관한 논의가 활발해지면서 이에 대한 적극적인 정책적 노력을 시도하고 있다. 이에 따라 환경 목표가 경제, 혁신 정책과 통합되고 이들 정책과 균형을 이뤄야 한다는 논의가 지속적으로 이루어지고 있다. 향후 보다 실효성있는 정책통합이 이루어지기 위해서는 정책 설계 및 집행, 그리고 평가가 일련의 주기로 진행되어야 한다. 무엇보다도 정책 수단을 설계하고 집행하는 단계에서 정책 간 수평적 연계와 통합을 강화할 수 있는 실질적인 정책 수단 개발이 뒤따라야 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.477-483
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• 2008

적절히 설계되고 계획된 버스 혹은 마을버스와 같은 노면 대중교통수단은 그 노선의 유연성으로 인해 대부분의 도시지역에 서비스를 제공할 수 있다. 노면 노선망은 그 특성 상 고정된 괘도 노선망에 비해 변화가 심할 수밖에 없기 때문에 노선체계개편이 주기적으로 이루어지는 경우가 많다. 이 같은 노선 망의 변화는 이용자, 운영자 그리고 도시에 큰 영향을 주기 때문에 노선 망에 대한 적절한 분석과 평가는 매우 중요한 사안이다. 그럼에도 불구하고 노선 망에 대한 포괄적인 분석을 가능케 하는 유용한 평가틀의 미비한 이유로 노선설계 시 적절한 분석과 평가가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 노면 대중교통노선망의 분석, 비교와 평가를 위한 틀 구축을 목적으로 노선 망 크기, 노선망 구조, 노선망의 서비스수준, 노선망의 운행효율성과 도시와의 관계라는 5가지 카테고리의 평가기준을 제시하고 각 기준에 따른 정량적인 평가 지표를 제시하였다. 지표의 적정성을 고려하여 개념적이고 이론적인 접근을 최소화하고 현실적으로 사용 가능한 지표를 정립하고자하였으며 제시된 지표를 부산광역시 3개 지자체 마을버스 노선망을 대상으로 그 적용성을 살펴보았다. 연구의 결과는 기존노선의 분석과 평가, 노선설계 및 계획 시에 유용한 설계기준으로 이용될 수 있을 것이며, 도시 간 비교 평가 연구 등 학문적 연구에도 도움이 될 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제19권3호
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• pp.149-168
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• 2007

본 연구의 목적은 가정과 임용시험 문항 중에서 교과교육학 문항수준 즉, 문항의 출제비율, 문항형태, 문항의 행동영역, 내용의 포괄성의 분석을 통해 가정교과교육학 문항의 문제점을 파악하고 개선방안을 도출하는 데 있다. 이를 위하여 2001-2007 학년도까지의 가정과 임용시험 문항 중에서 교과교육학 문항을 대상으로 문항의 출제비율, 문항형태는 빈도와 비율을 통해, 문항의 행동영역, 내용의 포괄성은 내용분석방법을 통하여 분석하였다. 또한 가정교과교육학 문항의 개선방안을 제안하기 위하여 2001-2007 학년도까지의 과학군, 사회군 교과교육학 문항 중에서 사례문항을 추출하여 논의하였다. 본 연구의 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 가정교과교육학 문항의 출제비율은 2001-2004학년도까지 20-30%로 유동적이었으나 2005학년도 이후 30%로 고정적인 비율을 보였으며 가정교과교육학 각 하위영역의 출제비율은 교육과정(43%), 교수학습법(35%), 교육평가(19%), 교육철학(3%) 순이었다. 둘째, 가정교과교육학 문항형태는 2001-2004학년도까지 단독문항의 형태와 소문항을 포함한 형태의 문항이 양립하였으나 2005-2007학년도 문항형태는 100% 단독문항의 형태로 변화되었다. 셋째, 가정교과교육학 하위영역 문항의 출제내용을 살펴보면 다음과 같다. 교육과정 출제내용은 제7차 교육과정 해설서의 내용이 대부분이었고 교수학습법 출제내용은 특정 교수학습모형에 관한 내용이 주를 이뤘다 교육평가에 관한 문항의 출제내용은 수행평가에 관련된 내용이 주로 출제되었다. 마지막으로 가정과교육철학에 관한 문항은 2005학년도에 가정과 사명에 나타난 하버마스의 세 행동체계에 관한 내용이 유일하게 출제되었다. 넷째, 가정교과교육학 문항의 행동영역을 살펴보면 다음과 같다. 가정과교육과정 문항의 행동영역은 대다수의 문항이 '단순지식 또는 기억' 수준에 머물러 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 내용을 조망하는 시각으로 이해하여 실제적 인 교육현장에서의 적용능력을 평가할 수 있는 '복합지식 또는 이해와 적용'의 행동영역을 제안하였다. 가정과교수학습법 문항의 행동영역은 대체로 '복합지식 또는 이해와 적용'으로 나타났으나 좀 더 발전적인 문항의 개선방안으로 특정 교수 학습법에 대한 개념과 원리의 이해만을 요하는 문항의 행동영역에서 좀 더 실제적인 수업상황에서 교수학습이론을 폭넓게 적용하는 '적용' 능력을 좀 더 요하는 문항의 행동영역을 제안하였다. 가정과교육평가 문항의 행동영역 역시 대체로 '복합지식 또는 이해와 적용'을 요하는 문항의 행동영역이라고 볼 수 있으나 좀 더 발전적인 문항으로의 개선방안으로 이론적인 내용의 '이해'만으로 해결할 수 있는 문항의 행동영역에서 가정과의 실제 수행평가 상황에 맞는 평가도구를 찾아 제작하고 활용할 수 있는 '적용' 능력을 요하는 문항의 행동영역을 제안하였다. 다섯째, 가정교과교육학 문항내용의 포괄성을 살펴보면 다음과 같다. 가정과교육과정 문항내용은 제7차 교육과정 문서상에 표면적으로 제시된 내용에 한정되어 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 철학적 이론적 배경, 다양한 교육과정 원리를 활용하는 문항내용 등과 같이 좀 더 이론적이고 원론적인 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교수학습법 문항내용은 특정 교수학습모형에 관련된 지식을 묻는 내용으로 주로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 특정 교수학습모형의 이론적 토대가 되고 전체적인 교수설계를 하기 위한 기본 바탕이 될 수 있는 교수학습이론에 관한 내용, 또한 현재가정과교육에 있어서 유용한 교수학습법이라고 입증되고 있는 실천적 추론 가정과 수업에 관한 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교육평가 문항의 출제는 대다수의 문항이 수행평가에 관한 문항내용으로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 문항의 변별도 여부의 판단, 평가문항의 내용 타당도 분석, 평가결과를 해석하는 능력, 평가자의 철학적 관점과 같은 내용으로의 확대를 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.775-782
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• 2002

전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서 사용자의 구매 행위에 적응형으로 대처하는 지능형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 구매 행위를 모니터하면서, 각 분야별 고객의 구매 행위를 자동 분류하고, 분류된 각 클러스터로부터 사용자의 취향을 학습하는 하는 기능을 필요로 한다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서 본 논문에서는다음 3가지 부분에 중점을 두고 시스템을 설계하였다. 첫째, 사용자의 구매 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자 행위로 추상화하는 모니터 에이전트, 둘째, 고객 구매 행위 데이터로부터 유사한 분야 구매 데이터들로 클러스터 하는 개념적 클러스터 에이전트, 셋째, 각 클러스터로부터 사용자 프로파일을 구축하는 사용자 프로파일 에이전트를 중심으로 설계하는 방안을 제안하고 있다 특히, 본 논문에서는 보다 정확한 고객 구매 행위를 학습하기 위해서 개념적 클러스터링 방식과 귀납적 기계학습 방식을 적용하는 2단계 구조를 제안하고 있다.이와 같은 구조는 여러 분야의 상품을 구매한 정보로부터 사용자의 다중 취향을 학습할 때발생하는 문제를 해결함으로, 사용자 프로파일을 정확하게 구축할 수 있는 장점이 있다. 이러한 정확한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공하는 적응형 전자상거래 시스템을 만들 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.119-128
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• 2016

성능기반 설계에서 구조물의 안정성은 손상 상태와 이를 수치화한 손상 지수에 의해 평가한다. 지상 구조물에 대해서는 이들이 비교적 명확하게 정의되어 있으나 지중 구조물에 대한 연구 수행 사례는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 국내 지하철 시스템에 널리 사용되는 박스형 개착식 터널에 작용하는 지진하중에 의한 손상 상태와 손상 지수를 일련의 비탄성 프레임 해석을 통하여 규명하였다. 터널의 3 단계 손상 상태는 구조물에 발생한 소성 힌지의 수에 의해 정의하였다. 손상 지수는 터널 구조 부재의 탄성 모멘트와 항복 모멘트의 비로 정의하여 탄성 해석만으로도 비탄성 거동과 파괴 메커니즘의 모사가 가능하도록 하였다. 또한 손상 지수를 자유장 전단 변형률의 함수로도 제시하였다. 전단 변형률은 1 차원 지반응답해석으로 쉽게 계산할 수 있으므로 이를 이용하여 간편하게 박스형 터널의 초기 내진 안정성 평가가 가능할 것으로 판단된다. 보다 일반적이고 보편적인 적용성 확보를 위해서는 추후 포괄적인 해석을 수행하여 다양한 형태의 터널과 지반에서의 전단 변형률 분포와 불확실성에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다. 본 연구에서 제시된 터널 내진설계를 위한 손상 상태, 손상 지수, 그리고 전단파 속도 및 전단변형률 간의 상호관계 플래트폼은 새로운 아이디어를 담고 있으며 추후 설계에 널리 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.236-244
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• 2005

본 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식 뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도 뿐만 아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.733-740
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• 2021

본 연구의 목적은 실제 학교 현장에서 AI 교육과 관련된 수업들의 사례를 분석하여, 초등학교 AI 교육의 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 AI 교육 기반의 초등학교 수업 사례로 19개의 수업을 수집하였다. 수업 사례를 분석한 결과에 따르면, AI를 학습내용과 방법의 혼합적 측면에서 수업을 설계하였음을 확인하였다. 성취기준과 학습목표를 분석한 결과, AI를 도구적 관점에서 활용한 8개 수업에서 기억, 이해, 적용에 관한 행동 동사가 발견되였다. 수업을 도입, 전개, 정리단계로 나누었을 때, AI 교육 요소는 전개 단계에서 가장 많이 나타났다. 한편 전개 단계에서 AI 교육 요소의 학습내용과 학습방법의 비율을 살펴보았을 때 학습방법으로 AI 교육을 접근하는 학습시간이 압도적으로 높았다. 이를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 학교, 학년 교육과정을 설계할 때, 학습 내용과 방법으로의 AI를 포괄적으로 다룰 수 있도록 설계해야 한다. 둘째, AI에 대한 이해를 보완하기 위해 단기적으로는 실과 교과나 창의적 체험활동에서의 시수 확보가 요구되며, 장기적으로는 정보 교과의 확보가 필요하다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.43-71
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• 2022

본 연구에서는 사서교육훈련의 중장기적 발전방안을 마련하기 위해 도서관 대내외적 환경변화와 인적자원개발(HRD) 트렌드를 반영한 사서교육훈련의 비전 및 목표를 설계하고자 하였다. 사서교육훈련의 비전 및 목표 설계를 위해 사서교육훈련 필요성, 목표, 사명, 역할 등의 재정립, 사서교육훈련의 비전과 목표 실현을 위한 추진전략 모색 도서관 미래 인재 양성을 위한 핵심역량 및 국가직무능력표준(NCS) 기반 교육운영 가이드라인 개발을 위한 세부추진계획 등을 마련하였다. 먼저, 국내외 선행연구 및 문헌을 분석하였을 때, 미래 사서는 첫째, 창의융합형 인재, 둘째, 소통협력형 인재, 셋째, 선도전문형 인재, 넷째, 공감포용형 인재 등이 포괄된 역량을 갖춘 인재상을 기반으로 교육훈련을 수립해야 할 것으로 파악되었다. 도서관 미래 인재상 및 핵심역량에 따른 교육과정은 다음과 같은 프로세스 모형으로 제시하여야 하며, 창의융합형 인재, 소통협력형 인재, 선도전문형 인재, 공감포용형 인재상별 사서역량을 도출하고, 사서역량에 따른 직무능력을 설정하여 직무능력 향상을 위한 교육과정을 설계하는 방향으로 교육 방향을 설정해야 할 것으로 파악하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권2호
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• pp.231-254
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• 2022

산업 환경의 변화에 따른 사회적·기술적 변화가 가속화되면서, 미래 산업에 대한 기대와 함께 과거의 산업 환경, 산업유산·유물에 관한 관심이 높아지고 있다. 산업활동으로 인해 생산된 산업유산자원은 과거와 현재, 미래를 연결하는 매개체의 역할을 하기에 역사적·보존적 가치를 지니고 문화재로서의 가치가 존재한다. 즉, 산업유산자원은 장래를 위한 중요한 기록물이자 증거로 이용적·관리적·보존적 관점을 동시에 고려해야 하는 것이다. 메타데이터는 정보자원의 체계적인 이용, 관리, 보존을 도모하기 위해 꼭 필요한 요소이다. 특히 역사적·문화적·보존적 가치가 있고 각양각색의 다양한 유형으로 존재하는 산업유산자원을 기술하기 위해서는 자료의 스토리, 유형, 시대 등과 관계를 맺는 다양한 관점의 메타데이터 요소가 필요하다. 이에 본 연구에서는 상이한 형식의 산업유산자원을 포괄적으로 기술할 수 있는 메타데이터 요소를 설계하고자 하였다. 이를 위해 기존의 산업유산 관련 메타데이터들을 비교 분석하여, 산업유산자원의 이용·관리·보존이라고 하는 목적에 적합한 메타데이터를 설계하였다. 최종적으로 5개의 유형(관리, 기술, 보존, 정보기술, 이용)으로 그룹화하여 총 25개의 상위요소와 86개의 하위요소, 그리고 어플리케이션을 작성하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권7호
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• pp.29-39
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• 2023

최근 국내‧외적으로 많은 지진이 발생하고 있는 상황에서, 우리나라의 건물은 내진설계 및 지진피해에 매우 취약한 상황이다. 따라서 현 연구의 목적은 건물에 대한 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석을 수행하는 효과적인 방법을 발굴하고 이를 모델화하여, 시범지역(서울시)자료를 활용해 검증해 보는데 있다. 이를 위해 활용된 두 가지 모델링 기법 중, 통계 분석 기법의 예측정확도는 87%였고, 머신러닝 기법은 Random Forest모델의 예측정확도가 가장 높았으며, 해당 모델의 Test Set 정확도는 97.1%로 도출되었다. 분석결과, 구별 등급화 결과는 광진구와 송파구가 상대적으로 위험하다고 예측되었으며, 위험건물 밀도분석은 서초구, 관악구, 강서구가 상대적으로 위험하다고 예측되었다. 최종적으로, 통계분석 기법을 활용한 분석결과가 머신러닝 기법을 활용한 분석결과보다 위험하게 도출되었으나, 우리나라에서는 지진 강도 6.5(MMI)가 내진설계의 기준인데, 서울시 건물의 약 18.9%가 내진설계 되어있는 것으로 확인된 것을 고려하면, 머신러닝 기법의 결과가 더 정확할 것으로 예측되었다. 현 연구는 인구 및 인프라와 경찰서, 소방서 등을 고려 않은 오직 건물만을 고려한 한계점이 있으며, 해당 한계를 포함해 수행하면 더욱 포괄적인 연구가 될 것이다.