• 한국조경학회지
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• 제50권2호
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• pp.23-40
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• 2022

유역 오염원의 생태적 정화를 위해 전국적으로 댐 저수지 내 인공습지를 많이 설치하여 운영 중이나 노후화와 효율 저하 문제가 지속적으로 제기되고 있으며 실효성 있는 관리 개선을 위해 우선적으로 구조적 적정성에 대한 객관적 평가가 필요하다. 본 연구에서는 15개 댐의 39개 인공습지를 대상으로 하였으며 문헌조사, FGI 등을 통해 물리적, 식생 구조를 고려한 입지 적정성, 유량공급 시스템, 수심, 유로 길이 대 폭비, 경사도, 식재 종수, 피복도, 식생 건전성 등 8개 평가항목을 도출 후 설문, AHP 분석을 통해 산정한 가중치를 적용하여 평가기준을 제시하였다. 인공습지 구조에 대한 평가결과, 전체 평가점수는 평균 80.8점이었으며 '양호(91~100점)' 등급은 10개소, '보통(71~90점)' 등급은 22개소, '미흡(70점 이하)' 등급은 7개소로 확인되었다. 물리적 구조의 평가점수는 만점 62.4점 중 평균 52.6점으로 '양호' 등급은 14개소, '보통' 등급은 21개소, '미흡' 등급은 4개소로 확인되었다. 입지 적정성의 평가점수는 만점 20.2점 중 평균 18.9점으로 대부분의 인공습지에서 양호한 수준이었으나 유량공급 시스템, 수심, 길이 대 폭비, 유로 경사도는 50% 이상의 인공습지에서 '보통' 이하 등급으로 평가되어 습지 내 안정적인 유량 공급, 흐름 향상을 위해 전반적인 구조 개선이 필요한 것으로 나타났다. 식재 수종, 식생 피복도, 식생 건전성 등 식생 구조 항목의 평가점수는 만점 37.6점 중 평균 28.2점으로 '양호' 등급은 6개소, '보통' 등급은 18개소, '미흡' 등급은 15개소로 약 84%가 '보통' 이하 등급으로 확인되었다. 물리적 구조 평가점수와 식생 구조 평가점수의 Spearman 상관계수를 분석한 결과, 유의미한 상관관계가 있었으며(r = 0.728, p < 0.001), 각 세부 평가인자들 간에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 인공습지 6개소의 현장 사례 검증 결과 평가결과의 적정성을 확인할 수 있었고 입지, 유량 공급, 습지의 형태 등이 습지의 효율과 운영에 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 자연기반 해법으로서 댐 저수지 내 인공습지 전반의 구조적 취약 요소를 도출하고 향후 인공습지별 관리개선을 위한 유형과 실천적인 대안을 마련하여 인공습지의 효용성을 높이고 다양한 환경적 기능을 증진하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 공연문화연구
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• 제40호
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• pp.193-222
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• 2020

이 논문은 봉평메밀도리깨질소리 밭농사요유산의 가치전승을 위하여 전통 콘텐츠 개발을 천착한 것이다. 농사요(農事謠)유산의 정체성을 진단하고 역사맥락화 가치와 전승공동체적 가치를 문화재적 가치로 부각시키고 전통문화산업론의 차원에서 논의까지 확장하였다. 봉평메밀도리깨질소리의 내재적 예술성과 교육체험적 가치수월성, 농사요의 소멸 극복 요소, 메밀 스토리텔링 추진방향 등을 제시하였다. 봉평메밀도리깨질소리의 형식화, 박제화를 벗어나 현대적 맥락에서 농업유산 상징-화전과 부데기 유전자-의 생활화, 확산화에 역점을 둔 것이다. 인식 방법론이나 역사성, 창의성의 측면에서 봉평메밀도리깨질소리, 메밀노래의 문제의식을 통해 생태적 생업민요의 대안론을 제시하였다. 무형문화재 지정의 현장맥락화를 재론하면서 전승 활력에 조언하였으며, 향후 메밀농업유산의 상징적 등재론까지 거론하였다. 평창, 강원을 대표할 수 있는 농업문화유산을 발굴하여 브랜드화가 필요하다. 마당 '마뎅이소리 전통음악'에서 고유한 것이 무엇인지 찾아내어 세계인들이 공감하고 활용할 수 있는 포인트-지역 브랜드화-를 적용하는 것이 중요하다. 농사요로서 봉평메밀도리깨질소리의 재발견을 통해 다목적 문화콘텐츠로 지속적인 위상을 만들고 전통민요 활성화를 위한 전문가들의 네트워크를 마련하여 양적인 성장보다 질적인 내실과 확산의 기회를 마련하고 농사요 발전의 중심에 각 지역별 축제-특히 평창지역축제-의 활용 스토리텔링을 적극 개발해야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권2호
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• pp.339-357
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• 2022

노티싱(noticing, 주목하기)은 교사의 전문성 신장에서 핵심 역량으로 주목받아왔다. 교사의 노티싱이란 교수·학습 상황과 같이 교사가 접하고 있는 상황에서 특정한 현상이나 사물에 주의를 기울이고 그에 대한 해석과 추론을 기반으로 의사결정을 하는 능력으로 초임 교사의 노티싱과 전문가 교사의 그것은 그 양상이 다름이 많은 연구에서 밝혀져 왔다. 노티싱의 구성요소로는 선택적 주의집중과 그와 관련한 교수학적 추론, 그리고 그에 따른 반응을 결정하기로 구성되어 있으며, 전문가 교사로 성장하기 위해 노티싱은 교사가 계발해야할 전문 역량 중의 하나로 최근 들어 교사 교육과 교사 전문성 신장 분야에서 핵심적인 위치를 차지하고 있다. 본 연구의 목적은 예비 중등 수학교사의 수학 수업에 대한 노티싱 역량을 탐색하고, 이를 통해 예비 교사의 전문 역량 신장 방향에 대한 시사점을 제시하는 데 있다. 연구 목적을 달성하기 위해 수학교과교수법 강의에 참여한 17명의 예비교사의 '수학적 사고 중심 수업'에 대한 노티싱 수준을 강의의 초반, 중후반, 말미와 같이 다양한 지점에서 다양한 데이터를 수집하였다. 강의 초반에는 좋은 수학 수업에 관해 논의한 후 작성한 에세이, 수업 중후반부에 실시했던 우수 수업을 분석한 수업 분석록, 동료의 수업을 분석한 수업 분석록, 그리고 학교현장실습이 끝난 후 수업 말미에 본인의 수업을 성찰하고 분석한 수업 분석록을 연구 자료로 수집하였다. 수집한 자료는 '효과적인 수학 수업을 위한 프레임(Teaching for Robust Understanding of Mathematics Framework; 이하 TRU Math 프레임)을 기반으로 하여 노티싱의 수준을 코딩할 수 있도록 개발한 '수학적 사고 중심 수업을 위한 노티싱 수준 프레임'을 적용하여 자료 분석을 진행하였다. 분석 결과, 대부분의 예비교사들의 노티싱 수준은 강의가 진행됨에 따라 향상되었고, 수학적 사고 중심 수업(또는 효과적인 수학 수업)과 관련한 다섯 가지 핵심 측면에 집중되는 양상을 보였다. 특히, '수학적 사고 중심 노티싱 수준 프레임'에서 제시된 각각의 측면들은 예비교사들의 노티싱의 구성 요소 중 '무엇에 주목할 것인가'에 대한 역량 함양에 대한 함의점을 제시하고 있음을 알 수 있었다. 즉, 강의 초반 어떤 수업이 좋은 수학 수업의 모습일지에 대해 논의를 충분히 하고 논의의 결론도 어느 정도 합의가 되었다고 하였지만, 각 개별 에세이에 나타난 '무엇에 주목할 것인가'와 관련한 분석은 다소 다양하거나 핵심적인 측면 한 두가지만 노티싱을 하고 있는 것으로 보였다. 그러나 TRU Math 프레임을 이용하여 수업을 관찰하고 분석하는 활동을 통해 예비교사들의 '무엇에 주목할 것인가'와 관련한 선택적 주의 집중의 수준은 향상됨을 알 수 있었다. 이는 명시적인 가이드라인이나 좋은 수업 사례, 이론에 기반한 분석틀을 이용하여 깊이 있는 분석과 논의 및 성찰이 예비교사의 노티싱, 특히 '무엇에 주목할 것인가'와 관련한 역량 신장에 도움이 됨을 시사하고 있다. 한편, 주의 집중한 것에 대한 해석하기 및 분석하기와 관련 있는 교수학적 추론은 그 양상이 수집한 자료들 사이에 다소 다양하게 나타났다. 이는 기존의 연구에서 보고하고 있듯이 단순히 무엇에 주목해야 하는 지를 언급하는 것만으로는 노티싱 및 수업 역량을 신장하는데 도움이 되지 않으며, 구체적인 근거를 기반으로 수업 상황을 분석하고 자세히 설명함으로써 예비교사의 노티싱의 또 다른 구성요소인 교수학적인 추론 역량과 함께 수업 역량을 향상시킬 수 있다는 시사점을 제공한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.107-124
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• 2023

4차 산업혁명시대가 현대사회에 도래함에 따라 시대변화에 능동적으로 대처하고, 현재의 삶의 위기를 극복하기 위하여 직업전환을 꾀하거나 자기개발 및 노후 준비를 위한 성인학습자들의 창업에 대한 관심이 계속해서 증대되고 있다. 정부와 대학 등 여러 기관에서는 창업에 관심이 많아진 성인학습자들을 위하여 창업을 적극적으로 장려하는 정책을 추진하고 있다. 그러나, 제2차 대학 창업교육 5개년 계획(안)에 따르면 실습형 강좌보다 이론 중심의 창업교육이 대부분이며, 창업 이후의 고도화 교육지원 역량이 부족한 상황(교육부, 2018)이다. 성인학습자에게 창업교육 및 창업 환경 조성이 미흡하다는 문제점이 대두되어 창업교육이 성인학습자의 창업의지와 창업행동에 미치는 영향 관계에서 자기효능감의 효과를 실증적으로 규명하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구대상은 성인학습자를 대상으로 2022년 9월부터 10월까지 온라인 설문조사를 실시였고, 총 207부가 수집되었다. 척도의 신뢰성을 검증하기 위하여 크론바흐 알파계수(Cronbach's α)를 산출하여 분석하고 측정하였다. 가설검증은 다중회귀분석 통계분석 방법을 사용하였고 SPSS 22.0 통계처리 프로그램을 이용하였다. 연구 결과, 첫째, 자기효능감은 창업교육에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 창업교육은 성인학습자의 창업의지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 창업교육은 성인학습자의 창업행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 자기효능감은 성인학습자의 창업의지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 자기효능감은 성인학습자의 창업행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 창업교육과 성인학습자의 창업의지 간의 관계에서 자기효능감은 매개 효과를 갖는 것으로 나타났다. 일곱째, 창업교육과 성인학습자의 창업행동 간의 관계에서 자기효능감은 완전매개 효과를 갖는 것으로 나타났다. 성인학습자들의 특성을 고려하여 다양한 교육방식 등을 적용하는 것이 필요함을 확인하였고 따라서 성인학습자들에게 본인들의 현장경험을 기반한 국내·외 창업 사례나 벤처기업 등의 경영관리의 전반적인 내용에 대해 실무적으로 학습하는 프로그램 또는 성인학습자들이 직접 창업을 구성하고 구상한 내용에 맞는 사업계획서를 작성하여 그 내용을 발표하고 토의하는 방식 등의 전문적인 창업교육을 위하여 지속적 개발이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 창업교육을 통해 성인학습자들이 실제로 창업행동을 할 수 있도록 창업의지를 제고시키고 자기효능감을 심어주어 그들의 자기개발 또는 제2의 삶을 설계 할 수 있도록 지원체계를 만들어야 할 것이다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제31권2호
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• pp.145-176
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• 2016

항공안전은 여러 분야의 제도와 정책, 그리고 현장에서의 치밀한 실행에 의해서 확보된다. 최근 우리나라의 항공안전관리는 항공관련 법령의 정비와 함께 제 2차 항공정책기본계획의 수립을 비롯하여 국가 항공안전프로그램을 구축하고 분야별 중점전략과제를 선정하여 계획적으로 추진하면서 항공사고 예방을 위해 노력하고 있다. 이 논문은 항공기의 안전한 이 착륙과 공항 주변에서 선회비행 시의 비행안전을 확보하기 위하여 설정 고시하고 있는 장애물 제한표면위로 건축물 구조물 등이 초과하지 않도록 제한하고 관리하는 현행의 장애물 관리시스템에 관하여 실무적 경험을 토대로 검토해보고 그 간의 운영상 문제점을 분석하여 법적 제도적 측면의 개선 방안을 제시하고자 한 것이다. 특히, 최근에는 공항주변 지역주민들의 요구 등에 따라 항공학적 검토에 대한 연구와 논의도 활발하게 진행되고 있으며, 조만간 이에 관한 하위법령의 제정과 세부절차도 마련될 것이나 이에 대한 논의와는 별도로 현재의 우리나라의 장애물 관리업무 수행에 대한 법규상 제도의 불비 등 일부 미흡한 부분에 관한 개선보완 방안을 제안하는 것이다. 장애물 제한표면의 관리와 신규 건축물 축조 등의 제한은 공항인근 주민들에 대한 재산권 행사의 실질적 제약으로 작용하므로 관련된 민원도 많으며 신중하고도 신속 정확한 검토 판단이 요구되는 등 민감한 사안으로 취급되고 있는 것이 현실이다. 현재 이 업무는 항공법령에 의거 공항운영자가 수행주체가 되며 전국 민간공항이 소재하고 있는 지방자치단체와의 상호 협력관계 하에 이루어지고 있으며 실제 건축물 구조물 등의 설치허가권을 갖고 있는 지방자치단체의 매 사안에 대한 행정 행위가 매우 중요한 요소이다. 항공법령에 따라 공항운영자에게 매 5년마다 방대한 지역에 대한 정밀측량을 실시하고 그 결과의 현황에 대하여 정부에 보고토록 하고 있는데, 이 경우 측량오차로 인한 초과 장애물 현황의 개소 수가 다수 변동되거나, 각 지방자치단체들이 건축허가를 행하기 전에 사전협의 신청절차를 아예 누락하는 등 많은 문제점이 나타날 수 있다. 그러나 이 정밀측량 실시에 대한 허용오차 범위의 기준이나 협의신청 누락 등의 업무적 해태에 대한 사전 예방적 제재수단 또는 적법한 신청절차의 미 이행 등 관계법령 위반 시의 벌칙규정 등이 없는 실정으로서, 이미 문제점이 발생된 이후에야 사후적인 조치를 할 수밖에 없는 경우가 있게 되는데 실제 건축물 구조물 등이 이미 장애물 제한표면을 초과하여 완공되어진 이후에는 현실적으로 그 건축물 등을 제거조치 하거나 하는 등의 어떠한 특별한 행위를 취하기는 사실상 매우 어려운 것이다. 건축물 등의 소유자는 적법한 건축허가를 받아서 건축한 것이기 때문이다. 이미 이러한 사례는 발생되었고 그로 인한 후속대책이 검토되고 있으나, 실제로는 합리적인 해결방안을 찾기 어려울 뿐만이 아니라 또 다른 사회적 문제를 유발할 것이 분명하다고 본다. 이러한 문제점을 근본적으로 해소시키기 위해서는 현행 항공법령을 보완하여 관련된 행정적 행위의 누락이나 적정한 절차위반 시에 부과하는 벌칙조항신설과 함께, 매 5년마다의 정밀측량 결과에 대한 허용오차 범위를 적용할 수 있도록 건축법에서와 같은 별도의 기준을 신설 규정하여야 한다고 판단되므로 보다 실효성 있는 법적 제도적 개선 보완 방안을 제안하는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.