• 자원환경지질
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• 제53권5호
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• pp.609-617
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• 2020

4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.123-131
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• 2015

최근 정보통신기술의 발전으로 스마트한 기술들이 확산되면서 이전과 다른 방법으로 소통하고 콘텐츠를 활용할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 보다 다양한 학습방법을 가능하게 함으로써 교육산업에 큰 변화를 가져오고 있다. 한국은 e-러닝에 이어 스마트러닝 선도국으로 도약하기 위해 2011년 스마트교육 추진 정책 수립을 시작으로 공교육에 스마트러닝 도입을 적극 추진해왔다. 그러나 아직까지 스마트러닝의 추진 성과는 미미한 것으로 판단된다. 따라서 현 시점에서 공교육의 스마트러닝 추진 문제점을 파악하고 개선안을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 스마트러닝이 공교육에 정착하기 위한 성공전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 공교육과 스마트러닝 환경을 종합적으로 검토하고, SWOT 분석과 AHP 기법을 통해 전략 요인과 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 국내 공교육 환경에 스마트러닝을 성공적으로 정착시키기 위해서는 약점을 보완하여 위협을 극복하는 WT전략에 초점을 맞춰야 하는 것으로 나타났다. 세부 요인으로는 미흡한 스마트러닝 관련 교사 연수 제도(W2), 제도차원 교육환경기반 및 추진역량(S4), 스마트러닝 추진에 대한 제한적 정부지원(T4) 순으로 나타났다. 특히 정부의 제도적 기반이 우선적으로 검토되어야 한다는 시사점이 도출되었다. 이 연구는 향후 스마트러닝 추진을 위한 정책과 지원제도 수립 과정에 전략적 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.460-479
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• 2007

문화가 산업의 영역으로 들어온 이후 세계 각국에서는 자국의 문화콘텐츠를 다양한 매체를 통하여 교육적 또는 상업적 목적으로 활용하기 위한 노력을 해 왔으며, 다양한 문화 및 역사가 이 분야의 주요 배경 및 소재로 인식되면서 역사학 등을 전공하는 많은 학자들의 역할도 증가되고 있는 추세이다. 그 중 에서도 특히 게임분야는 관객이 직접 참여하여 스토리텔링을 완성해 간다는 인터페이스 특성상 문화전파와 학습효과가 매우 높은 매체로 인식되고 있다. 이러한 측면에서 인간의 단순한 놀이로 인식되고 있는 디지털게임에서 현재 세계 각국이 제작하여 전 세계에 전파하는 역사게임의 소재 및 세계관등을 비교 분석하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문은 1980년부터 2005년까지 한국에서 서비스된 약 70여 편의 역사소재게임 중 대표적 제작 및 보급 국가인 한국, 미국, 일본, 대만, 독일, 총 5개국의 역사소재 게임 68편을 무작위로 선정하여 각국이 제작한 게임의 배경시대 및 기획의도 등을 분석하고 역사원형이 게임 시나리오 및 세계관, 배경으로 등장하는 사례를 비교하여 각국이 선호하는 시대와 장르 및 문제점을 도출하여 향후 우리의 발전적인 역사소재게임의 기회방안을 제시하였다. 역사게임에 적용된 세계관 및 등장인물 분석에서는 각국의 역사게임에 적용된 실존인물, 실제역사 및 역사소설로 나누어 비교하였으며, 그 결과 총68편 중 실존인물을 게임에 적용한 사례는 총 8편으로 전체의 11.8%에 해당하였다. 또한, 과거의 실제 역사 및 배경을 게임의 소재로 적용한 사례는 37편으로 전체의 54.4%를 차지한 것으로 조사되었다. 각국이 선호하는 역사게임의 주 소재는 인물보다는 실제의 배경이 주무대가 된다는 것을 알 수 있었으며, 한국은 고대 고구려를 중심으로 한 삼국시대, 미국은 1,2차 세계대전, 독립전쟁, 일본은 중세 일본 전국시대, 독일은 고대 유럽역사 등 각 국이 선호하는 역사적 배경은 그 나라가 역사적으로 자랑스럽게 생각하는 역사적 시점이 역사게임의 주 배경이 된다는 결과를 얻었다 게임의 주 배경이 되는 시대로서는 고대가 37편으로 54.4%를 차지하여 각국에서 제일 선호되는 시대로 조사되었으며 그 다음은 근 현대가 18편으로 26.47%, 중세 7편 10.3%, 선사시대 5편 7.35%, 상고시대가 1편으로 1.47%로 나타나 고대 중세, 근 현대 순으로 선호하는 것으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권6호
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• pp.471-481
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• 2021

지능정보사회가 요구하는 역량 함양을 위해 과학교육의 중요성은 점차 강화되고 있으며, 과학교육에 대한 국가의 역할 및 책무성은 법으로 명시되어 있다. 과학교육을 효과적이고 효율적으로 지원하기 위해서는 관련 정책에 대한 지속적인 모니터링이 필수적이며, 이를 위해 과학교육의 현황을 종합적으로 분석하기 위한 지표 개발이 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 과학교육 정책의 성과를 지속적이고 체계적으로 진단·점검할 수 있는 종합 지표를 개발하고자 하였다. 이를 위해 문헌연구를 토대로 '학습자'와 '과학교육 맥락'의 2개 차원과, '투입', '과정', '결과'의 3개 범주로 구성된 과학교육 종합 지표 체제를 도출하였으며, 국내외에서 개발된 과학교육 관련 지표의 내용을 검토하여 지표의 요소와 세부요소를 도출하였다. 이후 과학교육연구, 초·중등 현장교육, 과학교육정책, 교육과정, 과학기술 분야의 전문가 25인을 대상으로 총 2회에 걸친 델파이 조사를 실시하여 지표의 체제와 요소의 적합성과 타당성을 검증하였으며, 과학교육 종합지표의 조사대상 및 조사도구를 확정하였다. 연구 결과, '투입' 범주에 대해서는 '학생 특성', '교사 특성', '교육 인프라'의 3개 요소가 도출되었으며, '과정' 범주에 대해서는 '과학 교육과정 운영', '과학 콘텐츠 보급 및 프로그램 운영', '교사 전문성 신장 프로그램 운영'의 3개 요소가 도출되었고, '결과' 범주에 대해서는 '과학 역량', '참여와 실천', '정의적 성취', '인지적 성취', '만족도'의 5개 요소가 도출되었다. 또한 학생, 교사, 교육청/기관으로부터 데이터를 수집할 수 있는 조사도구를 개발하였으며, 문항양호도 및 신뢰도를 검증하였다. 본 연구에서 개발한 '과학교육 종합 지표'는 우리나라 과학교육의 여건, 성과, 인식 등을 종합적으로 측정할 수 있는 지표로서 보다 효율적이고 효과적인 과학교육 정책 수립 및 추진에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.17-32
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• 2021

화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권1호
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• pp.21-35
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• 2022

본 연구 결과, 식품군별 대표식품과 1인 1회 분량이 설정되었으며 생애주기별, 성별 1일 에너지필요추정량에 따른 식품군별 섭취횟수를 계산하여 제시한 권장식사패턴 및 이를 활용한 권장식사구성안 12종이 제시되었다. 지속적으로 증가하고 있는 유지·당류 섭취량의 감소를 위한 인지를 높이기 위해 1인 1회분량과 식품구성자전거에 유지·당류 식품군을 포함하였다. 자료 분석과 일반인 및 전문가 대상 설문조사를 실시하여 2020 KDRIs 기반 생애주기별 영양문제 범주화 및 대국민 메시지에 기반한 사용자 맞춤형 웹기반 영양 콘텐츠 개발 및 홍보를 위한 근거를 마련하였다. 이를 근거로 일반국민과 청소년 대상 카드뉴스 2종, 새로운 2020 식품구성자전거와 권장식사패턴을 홍보하기 위한 카드뉴스 2종과 5개 언어 (한국어, 영어, 일본어, 베트남어, 중국어) 포스터가 제작되었다. 또한 영양교육주제의 우선순위 선정 후 단계별 교육프로그램 설계 후 교육목표에 따른 교수학습안과 교수자료, 평가도구 등이 개발되었다. 이와 같은 자료는 모두 보건복지부와 한국영양학회 누리집을 통해 배포되었으니 다양한 분야에서 다각적인 측면에서 활용되기를 기대한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.235-248
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• 2022

학령인구의 급격한 감소, 학생의 교육과정 선택권 확대 등과 같은 미래 교육환경 변화에 따라 과학교사의 전문성인 PCK에도 변화가 요청된다. 즉, 기존 합의-PCK를 구성하는 범주 및 과학 PCK의 특성은 고정된 것이 아니어서 새로운 범주와 특성이 추가될 수 있다. 본 연구의 목적은 비트겐슈타인의 가족유사성 접근을 통해 미래 교육환경 변화에 대처하기 위해 요구되는 과학 PCK의 잠재성의 영역을 '가족유사성 과학 PCK'의 형태로 탐구하려는 것이다. 이를 위해 3개의 초점집단을 대상으로 심층면담을 진행하였다. 초점집단 심층면담에서는 미래사회와 교육환경 변화로 인해 2030년-2045년의 가까운 미래 학교의 과학교사에게 요구되는 과학 PCK가 어떻게 달라질 것인지를 논의하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 기존 합의-PCK와 차별화되는 가족유사성-PCK의 특성을 분석하기 위해 심층면담 텍스트에 대한 언어네트워크(semantic network) 분석을 시행하였다. 연구결과에서 미래사회 교사의 역할기대가 변함에 따라 새롭게 요청되는 과학교사의 가족유사성-PCK의 특징을 PCK 구성 영역별로 살펴보았다. 미래학교 과학교사에게 요구되는 가족유사성-PCK에 대한 언어 네트워크 분석결과를 살펴보면, 가족유사성-PCK는 출발점에 해당하는 기존 합의-PCK로부터 그 외연이 확장되면서 새로운 PCK요소가 추가되는 것으로 나타났다. 가족유사성-PCK의 양태를 살펴보면, [인공지능-융복합지식-콘텐츠-디지털], [지역사회-네트워크-인적자원-관계], [기술-탐구-가상현실-연구], [자기주도학습-협업-공동체] 등이 뚜렷한 네트워크 군집을 형성하면서 미래학교의 과학교사의 전문성을 형성, 강화되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 미래학교 과학교사 전문성의 변화 동향과 대처 방안을 결론으로 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.