• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.674-682
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• 2020

최근 산업화 및 인구과밀화로 인해 대기오염에 대한 문제가 세계적 관심사로 대두되고 있다. 대기 오염은 인간의 건강에 다양한 악영향을 초래할 수 있는데, 그 중 본 연구에서 관심을 둔 천식과 같은 호흡계 질환은 직접적 영향을 받을 수 있다. 기존의 연구에서는 임상 데이터를 활용하여 상대적으로 적은 표본을 기반으로 천식과 같은 질환에 대기 오염 인자가 어떠한 영향을 미치는지를 파악하였다. 이는 수집 표본 별 일관성이 없는 결과를 초래할 소지가 다분하며, 의료계 종사자 이외에는 연구의 시도가 어렵다는 점에서 큰 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 정부에서 공개하는 대기 환경 데이터와 천식 발병 빈도 수에 대한 데이터를 기반으로, 실제 천식 발병 빈도를 예측하는 것에 연구의 주안점을 두었다. 본 연구는 시차를 적용한 피어슨 상관계수를 통해 각 대기오염 인자가 천식 발병에 어느 정도의 시차를 가지고 유의한 영향을 주는지를 검증하였다. 검증결과를 기반으로 구축된 학습데이터는 딥러닝 알고리즘에 활용되며, 천식 발병 빈도의 예측에 최적화 된 모델을 설계하였다. 모델의 평균 대비 오차율은 약 11.86%로 타 머신러닝 기반의 알고리즘 대비 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 제안한 모델은 국가 보험 체계 및 보건 예산 관리에서의 효율화 및 병원에서의 의료 인력 배치 및 수급에의 효율성 또한 제공할 수 있다. 또한 만성 천식 질환자에 대한 대기 환경별 발병 위험에 대한 조기 경보를 통해 국민 건강 증진에 기여할 수 있다.

• 노동경제논집
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• 제27권1호
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• pp.27-53
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• 2004

이 논문에서는 구조조정을 둘러싼 두 개 기업(현대자동차와 발전회사)의 노사분규 사례를 중심으로 교섭행위론의 관점에서 그 발생 배경, 노사 쟁점과 교섭 과정, 그리고 분규양태 및 수습 결과에 대해 분석하고 있다. 현대자동차와 발전회사의 노사분규에서는 정부 및 정치권의 개입을 통한 타율적인 분규사태 수습, 노사 상호간의 높은 불신과 배제적 교섭태도, 합의도출이 불가능한 노사의 교섭요구안, 그리고 노사분규의 사후적인 학습효과 결여 등과 같은 특징적 공통점이 발견되고 있다. 이 사례비교 연구를 통해 국내 기업 차원의 노사관계가 노사불신 $\rightarrow$ 교섭요구의 이해상충 $\rightarrow$ 배제적인 교섭태도 $\rightarrow$ 적대적 분쟁 경험으로 이어지는 퇴행적인 순환 과정을 통해 노사갈등 구도를 확대 고착화하고 있는 것을 확인하게 된다. 결론적으로, 노사관계 혁신의 단초를 마련하기 위해 노사갈등이 확대재생산되는 악순환을 노사협력의 선순환으로 대체하려는 정책적 노력이 노 사 정, 그리고 언론에 의해 기울여져야 한다는 점을 제언하고 있다.

• 농촌지도와개발
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• 제21권3호
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• pp.53-89
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• 2014

이 연구에서는 귀농인이 농촌 지역사회에 정착하는 과정에서 수행하는 다양한 사회 경제 활동을 고찰하였다. 2006년 이후 발표된 것들 가운데 귀농인을 대상으로 한 면담 조사 내용을 인용하고 있는 연구물 8편을 분석하였다. 귀농인의 경제 활동을 농업생산 활동, 농산물 가공 및 농촌관광 등 농업 연관 농외소득활동, 농업과 무관한 겸업활동 등으로 분류하였다. 사회 활동을 자원봉사 활동, 지역사회 조직 활동, 학습 활동, 문화여가 활동, 지역 공동체 안에서 주민과의 일상적 관계 속에서 일어나는 일상적 상호작용 등으로 분류하였다. 그런 활동들이 어떤 양상으로 전개되고 있는지, 귀농인들은 그것에 어떤 의미를 부여하는지를 고찰하였다. 결론을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 귀농 가의 농업 경영 규모는 대부분 소농이므로 귀농 가구의 다각적 경제활동을 촉진할 필요가 있다. 둘째, 귀농 가구의 다각적 경제활동은 농촌 지역사회의 경제적 지속가능성에도 기여할 것이다. 셋째, 귀농인의 경제 활동은 가구의 생계전략뿐만 아니라 자조적 지역사회 발전 전략이라는 차원에서도 의미 있는 활동이다. 넷째, 귀농인의 지역사회 참여는 농촌 지역사회의 사회자본 증진에 기여하는 활동이지만 단기간에 활발하게 이루어지지는 않고 있다. 다섯째, 여성 귀농인의 지역사회 참여 및 사회연결망 편입은 중요한 정책 과제이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1-11
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• 2020

본 연구의 목적은 최근 초중등 교육에 도입되고 있는 인공지능 교육의 목적, 내용, 방법 등을 교육과정의 측면과 교사교육에 필요한 요인 측면을 조사하고 분석하여 우리나라 초중등 인공지능 교육의 방향을 제안하는 것이다. 1차 문헌으로는 국내외 논문 9편, 2차 문헌으로는 11편의 국내외 정책 보고서를 수집하고 분석하였다. 수집된 문헌을 서술적 고찰방법을 적용하여 분석하였으며, 문헌의 다각도 분석을 위해 교육과정 구성요소 측면과 TPACK 요소 측면에서 분석하여 시사점을 도출하였다. 본 연구의 결과로 인공지능 교육 대상을 인공지능 사용자, 활용자, 개발자의 3단계로 구분하였다. 초중등 인공지능 교육에서는 사용자와 활용자 단계가 적합하고, 사용자 교육을 위해 인공지능 리터러시를 포함해야 한다. 활용자 교육을 위해 현재의 컴퓨팅 사고력 및 코딩 역량을 기반으로 하여 인공지능의 기능을 적용하여 창의적인 산출물을 만들어 낼 수 있는 역량을 목표로 삼는 것이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 교사는 교수 지식 및 플랫폼 사용 능력 외에도 문제해결, 추론, 학습, 인식 영역 및 일부 응용수학, 인지/심리학/윤리에 대한 내용 지식이 필요하므로 이에 대한 연수가 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.409-414
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• 2013

본 연구는 사이버 강좌 중 사이버 위주, 사이버 중심의 완전사이버 강좌의 실효성을 점검하고, 그 개선 방향을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해서 연구자가 재직하는 B대학의 경우를 중심으로 면대면 중심의 일반 강좌, 그리고 부분사이버 강좌와 비교한 완전사이버 강좌의 강의평가점수 평균을 비교하고, 완전사이버 강좌를 운영하고 있는 교수들과의 면담을 토대로 그 개선 방향을 모색하였다. 연구 결과, 2011~2012학년도 4학기 동안의 강의평가점수 평균은 완전사이버 강좌가 나머지 두 유형에 비해 4학기 내내 일관되게 낮은 것을 확인할 수 있었으며, 부분사이버 강좌의 경우는 면대면 강좌와 같은 평균점수를 나타냈다. 결국, 15주 내내 사이버 공간에서 수업이 이루어지는 완전사이버 강좌의 경우 학생들의 수업만족도가 가장 낮게 나왔음을 확인할 수 있었다, 교수들과의 설문과 면담을 통해 효율적인 완전사이버 강좌의 운영을 위해서는 60명 선에서의 수강인원의 제한과 초과 시 전문조교 지원, 콘텐츠의 수시보완을 위한 전문 인력의 협력체제, 교수자들의 상호작용 활성화를 위한 적극적인 노력, 학습 분량의 적정화를 위한 노력, 그리고 오프라인을 통한 상호작용의 노력 등이 우선 되어야 함을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.201-210
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• 2018

한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스는 청년들의 해외취업을 지원하는 포털 서비스로서 해외진출에 필요한 정보제공과 등록, 면접, 학습 등 일련의 과정을 지원하는 통합정보네트워크이다. 현재 30만명 이상의 청년들이 등록하고 있으며, 연계관련기관과 협업하여 청년들의 해외 취업을 지원한다. 월드잡플러스는 지원서비스의 혁신화와 무결성 유지를 위해 머신데이터 분석플랫폼인 스플렁크를 활용하여 웹사이트에 축적된 로그파일 분석을 시도하고 있다. 기술적 예측적 분석도구를 이용하여 구직자 니즈와 프로필 기반의 맞춤형 매칭 서비스를 제공하며 구직자를 위한 최적 구직 성공요건 및 최적 구인기업에 대한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 월드잡플러스가 스플렁크를 활용하여 해외취업을 지원하는 몇 가지 서비스에 대한 사례를 제시해보고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.259-266
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• 2020

과거 인공지능 분야에서는 지식 기반의 전문가 시스템 및 머신러닝 알고리즘들을 금융 분야에 적용하는 연구가 꾸준하게 수행되어 왔다. 특히 주식에 대한 지식 기반의 시스템 트레이딩은 이제 보편화되었고, 최근에는 대용량 데이터에 기반한 딥러닝 기술을 주가 예측에 적용하기 시작했다. 이중 LSTM은 시계열 데이터에 대한 검증된 모델로서 주가 예측에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 주가 예측 모델로서 LSTM을 적용할 때 성능향상을 위해 고려해야 할 복잡한 매개변수 설정과 적용 함수들에 대해 적합한 조합 방법을 제안하도록 한다. 크게 가중치와 바이어스에 대한 초기화 대상과 설정 방법, 과적합을 피하기 위한 정규화 적용 대상과 설정 방법, 활성화 함수 적용 방법, 최적화 알고리즘 선택 등을 제시한다. 이 때 나스닥 상장사들에 대한 대용량 데이터를 바탕으로 각각의 방법들을 적용하여 정확도를 비교하면서 평가한다. 이를 통해 주가 예측을 위한 LSTM 적용 시 최적의 모델링 방법을 실증적인 형태로 제안하여 현실적인 시사점을 갖도록 한다. 향후에는 입력 데이터의 포맷과 길이, 하이퍼파라미터들에 대한 성능평가를 추가 수행하여 주요 설정 항목들의 조합에 대한 일반화 연구를 수행하고자 한다.

• 대한지리학회지
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• 제45권1호
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• pp.49-74
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• 2010

도시는 적극적으로 온실가스배출을 저감하고 기후변화에 대한 적응전략을 구현할 수 있는 적합한 장소이다. 기존의 도시 기후변화 완화와 적응의 계획, 정책, 이행에 관한 연구를 지속가능성 과학, 세계변화 과학, 다차원 거버넌스, 구조공학의 네가지 범주로 나누어 고찰하였다. 이 네가지 학문은 관점이 서로 다르지만 모두 기후변화로 인해 야기될 수 있는 위협을 극복하는데 보편적인 주제를 공유하고 있다. 포트랜드 시의 사례연구는 도시가 현명한 성장, 국지적인 기후대응 계획, 다차원 규모의 거버넌스, 녹생성장에 기여하는 그린 인프라구조의 설치등을 통해 온실가스를 저감하고 기후변화에 능동적으로 대응할 수 있음을 제시한다. 더욱이 도시에 위치한 대학은 민간과공공부문의 다양한 조직을 연결하고, 혁신적인 연구센터와 공간적으로 명확한 그린 인프라스트럭처를 창출하며, 영향평가 방법과 캠퍼스 탄소 인벤토리를 구축하며 서비스 학습을 통해 학생과 커뮤니티를 연결하여 이러한 기후변화의 완화와 대응의 허브로서 작용할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권6호
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• pp.949-959
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• 2015

이 연구에서는 CHAT을 분석 도구로 한 사례연구를 통해 중등 과학교사의 STEAM 수업 실행에 대해 조사하였다. 서울특별시에 소재한 고등학교에서 근무하고 있는 2명의 과학교사가 연구에 참여하였다. STEAM 수업을 실행하기 전에 모든 교수학습 자료를 수집하였고, 수업을 관찰하고 녹화하였으며, 각 교사가 근무하는 학교의 교무실, 학급 분위기 등을 관찰하였다. STEAM 수업의 전, 후에 반구조화된 면담을 실시하였다. 모든 자료들을 활동체계의 요소에 따라 분류하고, 지속적 비교 방법을 통해 요소별 내용을 심층적으로 분석하였다. 연구 결과, STEAM 수업에 대한 교사의 전문성과 관련된 주체 요소에서는 두 교사가 차이를 보였으나, 두 교사 모두 STEAM 수업 실행에서 학생들의 창의적 활동에 대한 고려가 부족하였다. 또한, 학교의 환경적 특성, STEAM과 관련된 정책과 같은 활동체계의 다양한 요소들이 STEAM 수업 실행에 영향을 미쳤다. 두 교사의 활동체계에서 요소들 간의 모순이 나타났고, 이는 다양한 활동체계의 변화를 가져왔다. 활동체계 요소들이 복합적으로 작용하여 STEAM 수업에 대한 성공 경험을 이끌었고, 두 교사의 STEAM 수업 실행에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 STEAM의 학교 현장 정착을 위한 방안을 논의하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.237-246
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• 2020

본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.