국방 시뮬레이션 유형은 워게임 모형으로 분류되는 Constructive 시뮬레이션, 실 기동에 의한 Live 시뮬레이션, 그리고 가상현실을 적용한 Virtual 시뮬레이션 등 3가지로 분류될 수 있다. 워게임 시뮬레이션은 일반적으로 대부대 훈련에 적합하지만 많은 가정사항을 내포하게 됨으로써 현실감이 떨어지고 실 기동 시뮬레이션은 실전적인 훈련이 가능하지만 전구급 수준의 대부대 훈련에의 적용이 곤란한 단점이 있다. 또한 이들 시뮬레이션 유형들은 개별적으로 운용됨으로써 각 유형들이 가지고 있는 취약점이 노출되고 있는 현실이다. STOW(합성전장 훈련체계, Synthetic Theater of War)는 실제훈련이 가능한 분야는 실 기동으로, 실 훈련이 불가능한 전장상황은 시뮬레이션 기법을 활용하여 상호결합 시킴으로써 각 시뮬레이션 유형들의 제한사항을 상호 보완하여 실제와 유사한 전장을 조성하여 훈련하는 종합적이고 체계적인 훈련체계로써 21세기에 예상되는 전쟁이외의 작전(OOTW), 비대칭전, 정밀타격 및 C4I를 모의할 수 있는 엔티티 수준의 합성전장이다. 본 고는 STOW의 구성요소(합성부대, 합성환경, 시뮬레이션 네트워크, 지형 DB 개발도구, C4I 인터페이스, 기반체계 등)를 국내기술 능력과 비교, 분석함으로써 우리의 여건에 적합한 STOW 체계 구축방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 경제활동인구 부가조사 자료를 이용하여 비정규직의 세부유형별로 직업훈련의 임금 및 고영안정성 효과를 분석하였다. 성향점수매칭방법을 통하여 선택 편의가 없는 처치효과의 추정치를 구하여 분석한 결과, 정규직의 훈련에 따른 임금효과는 4.2%로 비정규직 가운데 유의하게 나타난 기간제 근로의 2.7%보다 훨씬 높게 나타났다. 통제된 데이터를 기반으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 정규직의 정규직 유지를 분석한 결과, 훈련참여 여부는 통계적으로 유의하지 않았으나 훈련시간은 유의하게 나타났으며, 비정규직의 정규직 전환의 경우에는 기간제 근로에서만 훈련참여 여부 및 훈련시간 모두 유의하게 나타났다. 비정규직 유형 중 기간제가 직업훈련의 임금이나 고용효과 모두에서 긍정적으로 나타난 결과는 정규직과 유사하게 사용자와 피고용인의 관계가 다른 비정규직 유형에 비해 보다 명확하기 때문인 것으로 해석된다.
최근 가상현실 기술의 발전과 함께 다양한 산업계 및 공공기관(국방부, 소방청, 경찰청, 환경부 등)에서 가상현실 기술을 적용한 교육, 훈련 시스템 개발에 다양한 시도를 하고 있다. 이러한 영향으로 가상현실 기술이 적용된 교육, 훈련 시스템이 발전하면서 다양한 유형이 나타나게 되었는데, 특히 기본적인 가상현실 기술에 더하여 현실과 같은 UX(유저 경험)을 구현하면서 제한된 현실 공간을 기반으로 실 세계에서 구현하기 힘든 규모가 큰 재난대응 및 팀 훈련을 가상공간에서 구현 가능한 기술이 추가된 '대 공간 워크스루형 XR 융합 교육 훈련 시스템'의 유형이 제시되고 있다. '대 공간 워크스루형 XR 교육 훈련 시스템'은 필요한 교육 훈련 내용에 맞춘 시나리오에 따라 현실의 훈련 공간의 크기, 사용 디바이스 및 하드웨어의 종류, 요구되는 시스템의 기능이 달라지는 등 다양하게 특성이 요구된다. 본 기고에서는 이러한 '대 공간 워크스루형 XR 교육 훈련 시스템'의 주요 기술과 특성에 대하여 설명하고자 한다.
최근 기후변화의 영향으로 가뭄 현상이 반복적으로 나타나고 있다. 정부에서는 가뭄 피해를 줄이기 위해 대응 방안을 마련하고, 가뭄 훈련을 실시하고 있다. 그러나 가뭄 훈련에 필요한 명확한 기준 및 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 미국, 호주, 우리나라의 가뭄 관련 문헌 및 훈련사례를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 훈련사례가 많은 워크숍, 도상훈련, 기능훈련에 대한 훈련유형 선정시 고려사항을 제시하였으며, 가뭄 훈련을 위한 절차 및 단계별 고려사항을 제시하였다. 본 연구결과는 가상가뭄 훈련을 준비하는데 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 훈련 시스템은 재난유형별 국가재난대응시나리오 기반의 대응체계를 바탕으로 재난의 종류나 규모, 복잡성 등과 무관하게 유관기관의 재난관리 관계자를 위한 교육 평가를 통해 표준화된 교육 훈련 평가체계를 확립한다. 이를 위해 국내와 해외의 사례에서 조사된 내용의 특 장점 및 표출형태를 고려하여 재난대응역량 강화를 위한 재난 발생 시나리오 기반의 텍스트 위주의 훈련용 웹 시스템을 개발한다. 무엇보다도 현실적으로 지역의 위험과 위협을 대표하는 검증된 유형별 시나리오를 기반으로 예방(Mitigation) 대비(Preparedness) 대응(Response) 복구(Recovery) 단계의 복잡 다양한 재난상황에 대한 재난대응역량 및 상황대처 능력을 향상시키기 위한 훈련지원 교육으로 활용하기 위한 사용자 확장성이 유용한 훈련용 웹 시스템을 개발한다. 이를 통해 사전에 유관기관과의 협력강화를 위한 원활한 재난대응 협력체계 강화방안을 수립하고 재난현장 협력업무와 관련된 필요역량을 도출하는 등의 활동과, 이에 대한 실효성 있는 평가로 재난현장의 기관간 상호협력 능력을 제고할 수 있다. 또한 대응기관의 역량수준을 점검하고, 대응역량에 대해 부족한 부분을 보완하여 효율적 재난대비태세 구축하여, 재난피해를 최소화하는 효과를 기대할 수 있다.
기업현장에서 현직교육훈련에 대한 요구가 점점 커지고 있고, 많은 기업들이 현직교육훈련을 실시하고 있거나 추진을 계획하고 있다. 더욱이 최근 기업은 우수인재를 확보 유지를 하기 위해서 기업차원에서 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 실제구성원들이 어떤 이유에서 현직교육훈련을 선택하고, 이를 시행하는데 어떤 어려움을 겪고 있으며, 성과에 대해서 어떻게 생각하고 있는지에 대한 정보는 미미한 실정이다. 본 연구는 이러한 문제의식을 바탕으로 구성원의 관점에서 현직교육훈련 참여동기 요인을 찾아보고, 현직교육훈련을 선택하는데 영향을 주는 요인을 현직교육훈련 유형 및 통합적인 관점에서 밝히고자 하였다. 분석 결과, 구성원들이 현직교육훈련 참여강도에 영향을 미치는 변인은 OJET 유형 요인, 담당업무 요인, OJET 참여이유 요인, 기업환경 요인 그리고 개인특성 요인들이 이에 유의한 변인으로 밝혀졌다. 분석결과를 기초로 해서, 본 논문은 기업차원에서 현직교육훈련 참여를 활성화할 수 있는 정책적, 제도적 모색방안을 제시하였다.
이 연구에서는 민방위훈련방송에 관한 소방공무원들의 주관성을 진단하고, 기능적인 측면에서 세부적인 유형적 효과요인들을 짚어봄으로써 향후 개선과 방향성을 알아보고자 한다. 위에서 제기된 사항들의 해답을 얻기 위하여 주관성연구 분석방법을 활용하며, 민방위훈련방송이 소방공무원들에게 미치는 영향에 관하여 소방공무원들의 주관적 성향을 살펴보기 위해서 Q방법론을 이용하였다.
2020년 3월 「직업능력개발법 일부개정법률안」이 통과되고, 직업능력개발 훈련교·강사의 보수교육 의무화가 법제화됨에 따라, 보수교육 운영기관에서는 훈련교·강사의 역량 강화 및 직업훈련 품질 향상을 위한 보수교육을 제공하는 방안을 마련하고자 하였다. 그러나 보수교육의 수요가 일부 직종에 집중적으로 몰려 있어 교육훈련수요가 적은 직종에 대해서는 별도의 개별학습 등을 보수교육으로 인정해주는 방안을 마련해야 할 필요성이 제기되었다. 이에 본 연구에서는 교육훈련수요가 적은 소수훈련직종을 먼저 정의하고, 소수훈련직종에 속하는 훈련교·강사를 위한 보수교육 인정방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 선행연구 및 현황 분석, 이해관계자와의 협의, 전문가 자문 및 소수훈련직종 종사자 자문 등을 실시하였다. 연구결과로 소수훈련직종을 유형 1과 유형2로 나누어 구분하여 정의하고, 여러 교육유형을 포괄하는 소수훈련직종의 보수교육 인정방안을 도출하였으며, 소수훈련직종의 보수교육 인정범위의 확대에 대한 논의 및 제언을 제시하였다.
기존 연구에서는 질의 응답 시스템에서 정답 유형을 분류하기 위해 패턴 매칭 방식이나 교사 학습(Supervised Learning)을 이용했다. 패턴 매칭 방식은 질의 분석을 통해 수동으로 패턴을 구축해야 한다. 교사 학습에서는 훈련 데이터 전체에 정답 유형이 태깅(Tagging)되어야 하며, 이를 위해서는 사용자의 질의에 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업이 많이 필요하다. 웹을 통해 정답 유형이 태깅되지 않은 대용량의 사용자 질의 말뭉치를 구할 수 있지만, 이 데이터에는 정답 유형이 태깅되어 있지 않다. 따라서, 대용량의 사용자 질의에 비례하여, 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업량이 증가한다. 앞서 언급한 두 가지 방법론에서, 정답 유형 분류를 위해 수작업이 많이 필요하다는 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 일부 태깅된 훈련 데이터를 필요로 하는 반교사 학습(Semi-supervised Learning)에 기반한 정답 유형 분류를 제안한다. 이는 정답 유형 분류 작업에 필요한 노동력을 최소화함으로 대용량의 데이터를 통한 효율적 질의 응답 시스템 구축을 가능하게 한다.
사회의 발전과 더불어 현시대에는 지역적으로 특성화된 재난의 급증과 함께, 각종 재난 유형의 복합화와 대형화가 일어나고 있는 실정이다. 이에 반하여 현재 적용되고 있는 재난대응 훈련의 조치들은 증가하는 재난의 위험에 발맞추지 못한 채 한계에 부딪쳐 답보중인 상태이다. 이에 따라 재난대응역량 강화를 위하여 현장의 긴박한 상황을 이해하여 빠른 상황판단을 할 수 있는, 현실감 있고 생동감 있는 훈련 시뮬레이터의 개발이 추진되고 있다. 더불어, 훈련 시뮬레이터의 개발뿐 아니라 시뮬레이터의 효율적인 이용과 변화하고 있는 현대 재난에 대한 발 빠른 대응을 위하여, 기존의 단편, 부분적인 훈련 시스템을 탈피한 새로운 훈련 시뮬레이터에 대응하는 훈련 방안과 재난대응훈련 평가체계 방법에 관한 연구도 필요한 실정이다. 본 논문에서는 개발되고 있는 증강현실기반 시뮬레이터를 활용한 재난대응 훈련 방안 개발 내용을 소개하며 연구의 목표와 기대성과에 대해서 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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