• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제9권1호
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• pp.15-23
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• 2014

본 논문은 경영환경에 대한 불확실성 증대, 데이터 없는 최초 상황 발생, 합리적 의사결정이 불가능할 경우 등 기업환경이 변화할 때, 벤처 중소기업 경영자들은 의사결정 시 직관을 어떻게 활용하는가에 관한 사례연구다. 논문은 문헌 연구와 벤처 중소기업 경영자 16명을 심층 인터뷰하여 자료를 수집하였고, Klein, G, 의 "포괄적(generic) 멘탈 시뮬레이션 모델"로 분석하였다. 연구에 사용된 직관은 본인의 경험을 사용하는 전문가(expert) 직관과 타인의 경험도 활용하는 전략적(strategic) 직관으로 분류하였다. 사례연구 결과 경영자들은 전문가 직관과 전략적 직관을 다르게 활용하고 있었다. 전문가 직관의 특징은 별 노력 없이도 빠르게 작동하는데, 반해 전략적 직관은 시간이 많이 소요된다. 또 다른 특징은 전문가적 직관은 이미 발생된 일에 대한 의사결정에 많이 사용되고, 전략적 직관은 미래형 의사결정에 많이 활용되었다. 전략적 직관의 프로세스는 (1)전략적 관심단계 (2)매개물 발견단계 (3)1차 멘탈 시뮬레이션 단계 (4)핵심 매개변수 띄우기 단계, (4)2차 멘탈 시뮬레이션 단계 (5)내부 평가 단계 (6) 의사결정 단계를 거친다. 위에 단계를 모델링하여 벤처 중소기업 경영자들의 "전략적 직관에 의한 의사결정 모형(Strategic intuition decision-making model)"을 도출하였다. 사례분석 결과 나타난 중요한 결과는 첫째, 성공하는 의사결정 시 성공과 실패의 중요한 차이는 의사결정 프로세스 중 "2차 멘탈 시뮬레이션"에서 결정되었고, 둘째, 전문가 직관이 전략적 직관보다 많아질수록 경영의 어려움에 봉착하였으며. 셋째, 전략적 직관은 학습이 가능하다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권2호
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• pp.177-189
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• 2020

본 연구에서는 예비과학교사들의 반응적 교수 역량을 향상시키기 위한 교육프로그램을 실행하고 프로그램 과정 중에 드러난 반응적 교수 실행을 분석하였다. 이를 통해 반응적 교수 실행의 유형과 유형별 특징을 도출하고, 예비과학교사들이 반응적 교수를 실행을 어렵게 만드는 요인을 확인하여 예비교사들의 반응적 교수 역량이 어떠한 조건 하에서 개발되는지에 대한 경험적 데이터를 얻고자 하였다. 이를 위하여 반응적 교수법에 대한 경험이 없는 14명의 예비과학교사들을 대상으로 실천기반 교사교육 프로그램을 설계하여 운영하였다. 프로그램은 수업관찰을 통한 의미구성, 리허설을 통한 연습, 교육실습에서 적용, 교육실습 사후성찰로 이루어졌으며, 특히 교육실습에서의 적용 단계에서 드러난 예비과학교사들의 반응적 교수 유형과 실행의 저해요인에 대해 질적 분석을 하였다. 분석 결과, 변별자 유형, 전달자 유형, 안내자 유형 및 촉진자 유형 등 4가지 유형이 도출되었고 각 유형은 공통적인 반응적 교수 단계 요소를 가지고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 실행된 교사교육 프로그램이 예비과학교사들이 학생 참여형 수업의 중요성과 반응적 교수의 교육적 효과를 인식하는 데는 효과가 있었으나, 예비과학 교사들의 반응적 교수 실행의 걸림돌이 되는 3가지 저해요인도 분석되었다. 첫째는 주어진 수업 시간 내에 정해진 학습 목표를 달성해야 한다는 압박이고, 둘째는 교육과정에 대한 경직성이며, 셋째는 교사가 수업을 이끌어가야 한다는 강박감이었다. 이러한 결과를 바탕으로 예비교사들의 반응적 교수 역량을 향상시켜 주기 위하여 시간제약에 대한 사고의 탈피, 교육과정에 대한 유연성, 수업지원자로서 교사역할 인식을 가질 수 있도록 지원할 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.262-268
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• 2017

최근 건물의 에너지 소비량이 전체 에너지 소비량의 약 20.5%를 차지하면서 건물의 에너지 고효율과 저소비에 대한 관심이 높이지고 있다. 또한 에너지 분석 및 평가에 다양한 연구가 이루어지고 있다. 건물의 초기설계 단계에서 에너지 분석 및 평가를 수행하고 적용할 경우 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 초기설계 단계에서는 창면적비, 외피면적 등 개괄적인 수준의 정보를 이용하여 에너지성능을 평가하기 때문에 자재 및 설비 등의 상세정보가 포함된 설계를 기준으로 평가하는 실시설계 단계의 결과와 많은 차이를 보일 수밖에 없다. 지금까지 대부분의 연구들은 건물에 설치되는 자재 및 설비 등에 대한 상세정보가 명확해지는 실시설계 단계에서의 분석 및 평가에 관한 것으로 초기설계 단계에서 이들 정보를 보완하는 연구는 미흡하다. 따라서 건물의 생애주기 동안 발생되는 에너지환경 정보를 구축하여 확률/통계적 방법으로 초기설계 단계에서 분석/평가에 정확한 정보를 제공할 수 있다면 에너지환경 분석의 정확성을 향상 시킬 수 있을 것이다. 그러나 아직까지 국내에서 에너지 사용에 대한 실적정보가 구축된 사례가 없다. 따라서 본 연구에서는 에너지환경 실적정보 구축을 위해 에너지환경 분석에 대해 고찰을 수행하고 분석하였다. 그리고 연구의 결과로 건물의 생애주기 정보 구축에 활용할 수 있는 정보분류체계와 정보 개념모델, 그리고 에너지환경 정보의 취득 및 제공을 위한 서비스 개념모델을 제시하여 향후 실적정보 시스템 개발 연구의 기초 자료로 활용하도록 하였다. 본 연구의 결과는 실적정보 지원 관리시스템 구축에 활용되어 초기설계 단계에서 입력정보를 보완하여 분석/평가의 신뢰성을 높일 수 있을 것이다. 만약 실적정보가 구축된다면 초기설계 단계에서 에너지환경 분석 및 평가를 위한 확률/통계 혹은 인공지능 등의 방법에 학습데이터로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제29권6호
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• pp.495-505
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• 2008

이 연구의 목적은 방과 후 학교 활동으로 직접 활용될 수 있는 고등학교 천체관측반을 대상으로 한 천체 관측 프로그램 개발 및 적용이다. 연구방법은 먼저 현행 지구과학교과서의 천문관련 탐구활동을 분석한 다음, 가장 기본적인 관측 장비의 표준화 프로그램을 개발하였으며, 프로그램을 이용하여 학교 인근 여러 관측지에서 학생들이 직접 탐구활동을 수행하였다. 특히 관측 장비의 경우 일선학교에서도 쉽게 구비할 수 있는 102mm급 굴절망원경과 디지털카메라를 이용하였으며, 대부분 도심지에 위치한 학교의 관측지 환경을 고려한 탐구활동 및 그 수행을 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 교육과정상의 천문관련 탐구활동은 대부분 제시된 자료를 분석하는 자료 해석이나 가상실험활동으로 구성되어 있다. 둘째, 대부분의 학교가 위치한 도심지의 경우 도시 외곽보다 관측 환경이 열악하다. 셋째, 학교 인근 도심지에서 보편화된 관측 장비를 이용한 효율적인 관측 기법과 도심지에서의 관측 기기의 표준화 계수를 결정하였다. 넷째, 이와 같은 일련의 과정을 프로그램화하여 측정한 결과, 도시와 도시외곽에서 실제 별의 등급과 큰 차이를 보이지 않았으며, 학습 프로그램 개발을 통하여 천체 관측에 관한 다양한 탐구 활동을 제공할 수 있었다 현재 천체 관련 교육은 실제 탐구 활동 영역이 결여되어 있으며, 대부분의 학교가 도심지에 위치하고 있어서 관측환경 또한 좋지 못하다. 하지만 이 프로그램을 이용하면 실질적인 천체관측 활동과 관측 결과에 대해 정형화된 보정활동을 거쳐 유의미한 관측 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 여러 가지 활동을 통해 재해석 할 수 있다. 이를 통해 현장 체험 중심의 천체 탐구 활동을 활성화시킬 수 있으며, 과학적 흥미를 높일 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제15권3호
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• pp.33-46
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• 2020

농식품분야 창업환경을 보면 국내외 시장상황과 소비자 트렌드의 변화가 심화되는 추세이다. 창업자는 농산물 재배, 가공과 판매, 농식품 제조 전 과정에 걸쳐 경쟁력 강화가 필요하며, 높은 수준의 기업가정신이 절실한 상황이다. 창업자는 창업준비부터 매출확대까지 시장과 고객요구에 대응할 역량을 갖추어야 하며, 교육을 통한 역량강화의 기회들이 필요하다. 이런 환경은 창업자의 교육수요 증가로 이어지고 있으며, 농식품분야에서 창업교육의 양적 증가현상도 보인다. 그러나 교육기회의 확대에도 불구하고 한편으로 농업전문기관을 중심으로 이루어져온 전통적 농업교육에서의 창업교육은 생산중심의 기술교육에 치중되어 있다는 지적이 있었다. 창업교육에서 기술교육의 중요성을 인정하면서도 농업창업인의 소득증대를 위해서는 고객관점의 상품개발과 판매역량 강화를 위한 교육의 필요성이 존재한다. 본 연구는 농창업인의 입장에서 농식품 창업교육 현상을 탐색적으로 분석하여 이 분야에서 창업자가 필요로 하는 교육을 도출하고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 농창업분야에서 나타나는 현상을 교육수요자인 농창업자의 입장에서 분석한다. 분석은 농업기술원, 농업기술센터, 대학 등의 창업교육기관에서 농식품분야의 창업교육을 경험한 예비 및 기창업자를 대상으로 하며, 교육생의 교육동기, 교육내용, 강사, 교육방법, 사후관리 등의 현상을 중심으로 분석을 진행한다. 분석은 질적연구를 위하여 Strauss & Corbin(1998)의 근거이론 접근방법을 진행한다. 분석을 위한 개방코딩은 질적 데이터 분석툴인 QSR사(社)의 NVIVO 12 프로그램으로 사용하였다. 연구결과, 농식품분야 창업교육의 중심현상으로 교육정보증가 현상, 초기관리역량교육, 사업화교육이 도출되었다. 농창업교육에서 교육정보 획득노력과 교육기관의 교육정보 제공노력이 증가하여 교육정보측면에서 개선현상이 보인다. 초기관리역량교육은 스마트워킹, 기본역량, 관련 제도 교육을 중심으로 제공되고 있으며, 초기관리 관련 교육이 역량 강화로 연계되는 현상이 보인다. 이와 함께 사업화 성공에 필요한 실무 역량인 비즈니스모델, 고객, 재무 교육이 이루어지고 있다. 교육생의 협업강화, 관계구축, 학습지향, 적극적 태도가 중심현상과 작용하여 매출증대, 경쟁력 강화 등의 교육성과로 이어진다고 교육생들이 인식하고 있다. 농창업자의 경쟁력 강화와 매출강화를 위하여 전문인력양성, 기업가정신 강화, 상품기획역량, 시장확대역량 분야의 교육 강화요구 현상이 분석에서 나타나고 있다. 본 연구는 농식품분야 창업교육을 수요자 관점에서 분석하여 교육 설계에서 운영방식, 교육내용, 교육행정에 관한 개선 논의와 함께 농창업자의 생존력 강화를 위한 정책적 시사점을 도출하고 있다. 연구결과는 교육설계 과정에서 정책기관과 교육기관이 고려해야 할 시사점을 제시하며, 창업농을 위한 지원정책 시행과정에서 중요성 높아진 창업교육설계의 참고자료로서 의미를 가질 수 있다.