이 연구는 우리나라 초대 국립도서관장 이재욱의 저작 목록과 관련 자료를 수집·정리하고, 이를 통해 그가 도서관계에 미친 업적을 찾아내기 위한 것이다. 이에 따라 기존에 수집된 이재욱의 저작 목록과 새로 수집한 목록의 원문을 찾아 비교함으로써 전체 목록의 수정과 보완, 추가 작업이 이루어졌다. 그 결과, 이재욱의 저작은 단행본, 도서관 전문지, 교양 잡지, 각종 신문 등을 통해 발표한 190건의 목록으로 완성되었다. 다음, 당대 관련 사료와 함께 목록의 내용을 분석한 결과, 이재욱의 업적은 다음과 같다. 첫째, 그는 다양한 고전연구를 통하여 우리나라의 책과 글에서 문헌학과 서지학적 가치를 찾아냈다. 둘째, 그는 일제강점기 근대 도서관의 이론과 실제를 우리나라에 이식하는 데 중요한 역할을 했다. 셋째, 각종 매체에 발표한 칼럼과 에세이를 통해 우리나라 전역의 독서문화 확산을 위해 노력했다. 넷째, 미 군정청이 요구한 국립도서관의 법제 도서 이관 문제를 해결하고, 조선도서관학교를 설립하는 등 선구적 리더십으로 초기 국립도서관의 위상과 기초를 만드는데 기여했다. 다섯째, 조선도서관협회장으로서 도서관 사업 강습회, 독서주간 제정 및 실시, 대외 교류 등 우리나라 도서관계가 해야 할 핵심사업을 추진했다.
본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.
연구목적: 활동지원사의 안전의식과 안전행동은 시각장애인의 안전에 영향을 미칠 수 있기 때문에, 본 연구에서는 시각장애인 활동지원사들이 갖고 있는 안전의식과 안전행동에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법:본 연구는 2021년 5월 ~ 6월까지 서울의 활동지원서비스를 제공하는 수행기관 9곳의 모집문건을 통해 참여의사를 밝히고 서면동의를 한 시각장애인 활동지원사 263명을 대상으로 하였으며, 결과분석을 위해 차이검증, 상관분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과: 첫째, 소화기 실제 연습경험이 있고 재난상황의 행동요령에 대한 교육을 받은 활동지원사들이 안전의식과 안전행동이 높았다. 또한 응급구조법을 교육받은 경우 활동지원사의 생활안전의식과 소방안전의식이 높았으나 재난안전의식에서는 차이가 없었으며, 안전행동은 더 높게 나타났다. 둘째, 모든 안전의식은 안전행동과 높은 관련성을 보였다. 셋째, 시각장애인 활동지원사의 생활안전의식, 소방안전의식, 재난안전의식이 높을수록 안전행동이 높았다. 결론: 본 연구는 시각장애인이 보다 안전한 삶을 살 수 있도록 활동지원사에게 적절한 안전교육을 제공하고 안전의식을 고취시킬 수 있는 프로그램을 실시하는 것이 중요함을 밝혔다.
최근지반굴착 공사의 증가로 인해 지반침하사고 발생 가능성은 점점 높아지고 있지만, 지하안전관리에 관한 특별법 제정 등 제도적인 강화에도 불구하고 지반침하사고를 근본적으로 예방하는 것은 매우 어려운 실정이다. 도심지 지반굴착의 여러 사례를 살펴보면, 굴착 전에 다양한 정보를 활용해 예측했던 지반침하 거동특성은 시공 중에 확인된 결과와 무시할 수 없을 정도의 차이를 보이고 있다. 이러한 원인은 지반조건의 변화, 지반침하 예측방법의 한계, 설계와 착공 시기의 계절적인 차이, 현장여건을 고려한 공법의 변경 및 기타 다양한 사유에 의한 장기간의 공사 중지 등의 현장 여건 변경이 주요 원인으로 고려될 수 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로, 다양한 시공정보를 통한 안전관리시스템 도입을 예를 들 수 있으나 아직까지는 굴착으로 인한 영향 및 위험도를 예측할 수 있는 시스템은 부재한 실정이다. 본 연구에서는 도심지 굴착사업의 설계·시공에 있어서 지반침하와 주변 구조물에 미치는 굴착 영향도를 사전에 예측하고 위험도 평가를 할 수 있는 시스템을 개발하였으며, 과거에 획득된 현장계측 데이터를 통해 현재 및 장래 지하수위와 침하량 등을 예측할 수 있는 시계열 분석기법과 지반공학 데이터 시각화(Geotechnical Data Visualization, GDV) 기술을 적용하였다. 본 연구에서 개발된 웹기반 평가시스템을 통해 과거에 획득된 데이터를 이용하여 현재 및 장래 지하수위 변화 및 침하량 예측 등 굴착으로 인한 위험도 예측 및 관리가 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 2021년 2학기 비대면 수업과 2022년 2학기 면대면 수업 형태에 따른 학습몰입도, 학업스트레스 및 수업 만족도에 미치는 영향을 비교규명 사례 연구이다. C 전문대학 공학계열 S 학과에서 이루어진 이론교과목 면대면과 비대면 수업에서 동일 교재, 동일 과목, 동일 교수가 진행한 수업에서 240명에 대한 수업 만족도를 분석하였다. 자료처리는 SPSS Ver. 23.0을 이용하였다. 크론바하 α 신뢰도 계수 산출, t-test 및 피어슨 적률상관계수 그리고 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공학 전공 이론교과목의 비대면 수업보다 면대면의 수업 형태에서 학습자의 학습 몰입도가 더 높았다. 둘째, 공학 전공 이론교과목의 면대면과 비대면 수업 형태에 따라 학업 스트레스가 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 공학 전공 이론교과목 중 면대면과 비대면과 수업 형태에 따른 수업 만족도에 미치는 교수·학습구성 요인별 상대적 영향력은 교수활동, 상호작용, 과제수행, 수업 안내 및 수업환경 변인 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 공학 전공 이론교과목에서 면대면 수업이 학습자의 학습 몰입감, 수업 만족도에 더 긍정적인 영향을 미치고 비대면 수업은 학업 스트레스에 더 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 수요자인 학교가 교육과정 운영을 위하여 요구하는 사서교사의 직무와 역량 사례를 분석하고, 사서교사의 전문성 향상 방안을 제안하는 것이다. 이를 위하여 IB 국제학교가 사서교사를 선발하기 위하여 게시한 20건의 구인광고에 포함된 사서교사의 직무와 역량을 IFLA 학교도서관 가이드라인을 기준으로 분석하였다. 그 결과 IB 국제학교의 사서교사 직무 및 역량은 IB 교육과정 지침에 근거를 두고 있으며, 이 지침은 IBO 교육과정이 지향하는 교육이념과 학습자상에 기반을 두고 있는 것으로 나타났다. 아울러 학교가 사서교사에게 가장 많이 기대하는 직무는 도서관 장서관리 및 협동을 통한 교수이며, 이를 위한 주요 역량은 의사소통과 협동능력, 교수-학습·교육과정·교육설계 및 제공 그리고 디지털과 매체활용능력이다. 이러한 분석 결과는 사서교사의 전문성은 교육과정에서 제시하는 교육적 인간상과 학습자 역량에 기반을 두고 있어야 함을 보여준다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 사서교사의 전문성 신장 방안을 다음과 같은 측면에서 제시하였다. 첫째, 국가 수준의 교육과정 편성 운영 지침에 학교도서관의 역할 포함하기 둘째, 학교도서관진흥법시행령 개정을 통한 인적자원의 직무 구분하기 셋째, 사서교사 자격 취득을 위한 기본이수 과목 개편 및 교육실습과 사서교사 임용시험에 협동수업 시연 도입하기 등이다.
본 연구에서는 우리나라의 미래 산지면적의 변화를 전망하기 위해 요인들의 인과관계에 기반한 System Dynamics 모델을 개발하여 2050년까지 산지전용 수요 변화를 전국 단위로 분석하였다. 모델을 개발하기 위한 산지전용 형태의 유형을 농업용지, 산업용지, 주거·상업용지, 공용·공공용지로 분류하여 시계열 자료로 구축하였다. 각 산지전용 유형에 영향을 주는 피드백 인자를 분석한 결과, 농업용지와 산업용지는 모두 GDP와 직접적인 음과 양의 관계를 가지는 것으로 나타났고, 공용·공공용지는 GDP와 직접적인 양의 관계가 성립하지만 생활용 목적이 대부분이기 때문에 인구수와도 직접적인 영향을 주고받는 것으로 나타났으며, 주거·상업용지의 경우에는 경기상황을 대표하는 GDP와 주택건축허가량에 직접 영향을 받는 것으로 분석되었다. 또한 각 유형에 영향을 주는 GDP, 주택건축허가량, 인구의 변수는 하위 단의 생산토지, 생산자산, 고용자수 등의 변수와 순환적 관계가 성립하고 이러한 변수에 의해 유발되는 유형별 전용면적은 생산토지에 다시 영향을 주는 피드백 관계를 나타내는 것으로 나타났다. 그리하여 본 연구에서는 한국은행, 통계청에서 제공하는 GDP와 인구자료와 기존 연구에서 도출된 주택건축허가량 시계열 자료를 이용하여 각 유형을 직접 추정하는 모델을 개발하였다. 그 결과 농업용지 전용수요는 지속해서 감소하고, 2050년까지의 산업용지 수요는 2020년 전용면적 대비 약 39% 정도 감소하는 것으로 나타났으며, 공용·공공용지의 경우 2050년까지 감소추세를 나타내며 인구가 감소하는 2029년 이후부터 수요의 감소율이 지속해서 증가하는 것으로 분석되었으며, 주거·상업용지의 수요는 가구수 감소와 더불어 2034년 정점 대비 약 1,634ha까지 줄어드는 것으로 예측되었다. 이렇듯 산지전용은 미래에도 지속해서 발생하기 때문에 산지의 보호와 국토의 균형적 발전을 위해서는 현재의 산지이용 체계를 개선하여 합리적인 이용을 유도할 수 있는 법률과 정책이 수반되어야 할 것으로 사료된다.
적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO2 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.
연구목적: 실트질 함유가 높으며 다양한 응력이력 때문에 침하량 예측에 어려움이 있는 우리나라의 서해안 중부지역의 연약점토지반의 침하량 특성을 분석하기 위하여 실험을 실시하였다. 연구방법: 3개의 경우에 대한 현장실험을 실시하였다. 각각의 경우에 대하여 침하판 침하량을 계측하였으며 Terzaghi의 일차원 압밀침하량, 쌍곡선법(hyperbolic method)과 Asaoka법을 모두 분석하여 실무에 유용한 결론을 도출하였다. 연구결과: Terzaghi에 의한 예측값이 모든 경우에서 가장 큰 것으로 분석되었으며 침하판 침하값에 비하여 111%~187%로 크게 예측하였다. 즉, 실제 지반의 침하량인 침하판 침하값이 Terzaghi의 예측값에 비하여 53.4~89.9% 의 침하를 나타내었다. 따라서, 우리나라 중부 서해안 점토질 연약지반에서 Terzaghi방법에 의한 예상침하량은 실제 침하량보다 과다하게 예상하는 것으로 분석되었다. 결론: Asaoka방법과 쌍곡선 방법은 비교적 유사한 결과를 제시한 것으로 분석되었으며, 실무에서는 실제 침하량 보다 작게 침하량을 예측할 경우 위험을 초래할 수 있으므로 실제 침하량보다 6~14% 크게 예측한 쌍곡선 분석법이 안전측으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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