본 논문에서는 우선 기술혁신에 있어서 과학기술 지식의 연계관계에 관한 연구동향을 몇 가지 과정에서 정리하고, 기술혁신 과정에 있어서 과학과 기술 간의 상호작용 또는 지식흐름이 어떠한 역할을 하는지를 검토한다. 이어서 과학과 기술의 지식흐름 측정을 위한 통계적 방법과 양적 지표를 검토하고 지식흐름에 있어서 인적요인의 역할을 고찰하고자 한다. 다음으로, 한국의 기술혁신이 기반하고 있는 과학기술 지식의 특성을 분야별로 분석한다. 이를 위해 미국특허청에 등록된 한국인 특허를 대상으로 이들 특허 표제면에 수록되어 있는 비특허문헌 중 과학논문에 대한 정보를 추출한 후 기술혁신 분야와 주체별로 과학지식 연계정도와 인용된 과학지식의 최신성을 규명한다. 끝으로, 예측가능한 미래에 이루어질 새로운 발전을 향한 관점에서 결론과 시사점을 도출하고자 한다. 이는 지역혁신 시스템 혹은 국가혁신 시스템이라는 맥락에서 과학연구와 기술개발 사이의 관계에 대한 복잡하고 역동적인 네트워크를 설명하고 평가하기 위해 특허에 기반을 둔, 그리고 발명자에 기반한 통계의 디자인과 활용을 위한 새로운 방향을 제안한다.
본 연구의 목적은 피지컬 컴퓨팅 플랫폼인 아두이노와 앱 인벤터를 대한민국의 자랑스런 전통 과학기술의 유산이자 세계 최초의 돌격용 철갑전선(鐵甲戰船)으로 평가되는 거북선의 모형과 융합하여, 공업계열 특성화고 학생들이 실제적인 경험을 통해 과학기술적인 지식뿐만 아니라, 그와 더불어 역사 문화유산에 대한 인식과 가치 또한 제고해 볼 수 있는 피지컬 컴퓨팅 플랫폼 기반의 모형 거북선을 개발하는데 있다. 이 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 아두이노 기반의 메인 컨트롤러 설계 및 제작은 전기 전자 제어와 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 지식을 익히고, 아두이노와 전기전자 부품간의 기본적인 상호특성과 성능을 확인하는데 도움이 된다. 둘째, 회로도 및 패턴도 설계, 기술적 프로그래밍, 모바일 앱 개발 등의 과정을 통해 회로 설계 능력, 논리적 사고력과 문제해결력을 향상시키는데 효율적이다. 셋째, 피지컬 컴퓨팅 플랫폼 기반의 모형 거북선 개발을 통해 과학기술과 인문학적 소양을 통합적으로 함양할 수 있는 기초적인 토대를 마련하였다.
본 연구는 초등 예비교사들이 제작한 앱의 특징과 앱 제작 교육에 대한 초등교사의 생각을 살펴보고 이를 통해 초등 예비교사를 위한 TPACK 교육에 시사점을 도출하는 데에 그 목적이 있다. 과학교육 앱 제작 경험을 제공한 사례를 수집하고, 3명의 초등교사를 대상으로 해당 사례에 관한 생각을 조사하였다. 예비교사들이 제작한 앱의 특징을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 예비교사들이 앱을 제작하면서 의도한 교육목표는 탐구가 가장 높게 나타났고, 도구형과 학습자·교수자간 상호작용이 일어나는 앱을 제작한 경우가 상대적으로 높게 나타났다. 둘째, 대부분의 예비교사들이 교육과정 목표에 부합하도록 앱을 제작하였으나 건설적 차원과 협력적 차원에서는 낮은 수준의 유형에 해당하는 앱의 특징을 보여 주었다. 예비교사들이 제작한 앱과 앱 제작 교육에 대한 초등교사들의 생각을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등교사들은 예비교사들이 제작한 앱의 효과성에 가장 낮은 점수를 주었고, 이를 해결하기 위해 교육과정 성취기준 분석과 기 개발된 앱 평가 및 수정 활동을 제안하였다. 둘째, 초등교사들은 예비교사의 TPACK 향상을 위하여 앱을 직접 제작해보는 경험을 제공하는 것이 적절하다고 응답하였다. 셋째, 초등교사들은 앱 인벤터를 활용하여 앱을 제작할 수 있는 블록 코딩 문해력 정도가 예비교사에게 필요하다고 생각하였다. 넷째, 예비교사의 TPACK을 향상시키기 위해 앱 제작 교육에서 모의수업과 앱을 통해 데이터를 수집하고 다루어 보는 경험을 강조할 필요가 있다고 하였다.
보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 한국사상의 원류를 연구하는데 필수적인 이(夷) 또는 동이(東夷) 관련 유교경전 자료를 정리 분석 및 주해하는 한편, 동이 관련 유교경전 자료에 대한 대중적 접근성이 용이한 연구 자료를 제공하기 위하여 기획되었다. '동이'는 동아시아의 역사뿐만 아니라 한국의 사상과 문화의 원형을 탐구하는 데서도 필요한 핵심적 키워드이다. 또한 동이와 관련된 유교경전 자료는 시간적으로 선진시대부터 현대에 이르기까지 동아시아의 역사 전반에 걸쳐 있으며, 공간적으로는 중국, 한국, 일본에 이르기까지 매우 광범위하게 분포되어 있다. 그럼에도 불구하고 국내에서 아직까지 이(夷) 또는 동이(東夷)와 관련된 자료가 체계적으로 분류 정리 되지 못하였을 뿐만 아니라, 그 자료의 번역과 주석 또한 이루어지지 않아서 연구자들이나 일반인들이 쉽게 접근할 수 없는 상황이다. 따라서 본 연구는 동이와 관련된 유교경전 자료를 종합적이고도 체계적으로 분석하고, 아울러 유교경전 관련 주석서에서 시대별로 이 혹은 동이에 대한 인식이 어떻게 변화하고 있는지를 파악하여, 이를 토대로 이(夷) 내지는 동이(東夷)에 대한 인식과 그 정체성을 규명해 보았다. 일반적으로 이(夷) 또는 동이(東夷)라고 하면 '동쪽 오랑캐' 또는 '중국 사람들이 그들의 동쪽에 있는 족속들을 멸시하여 일컫던 말', '사이(四夷)의 하나. 동쪽 오랑캐. 중국(中國)이 동쪽 나라의 이민족(異民族)을 멸시(蔑視)하여 일컫던 말', "자세히는 황하의 중간쯤으로부터 하류 동쪽의 이민족, 곧 한국 만주 일본 등을 가리킴" 등으로 알려져 있고, 또 "중국 역사에서 동쪽에 사는 오랑캐(이민족)를 일컬어 부르는 말이다. '사이(四夷)'와 같이 이(夷)는 오랑캐 전체를 일컫는 대명사로도 사용되었으나, 일반적으로 동서남북의 각 방위에 따라 오랑캐를 구분하여 동이 서융(西戎) 남만(南蠻) 북적(北狄)으로 불렀다." 라는 식으로 알려져 왔다. 그러나 유교경전에 언급된 이(夷) 개념에 대한 분석을 통해 그것이 오랑캐 라기 보다는 오히려 군자(君子) 재지는 군자국(君子國)을 의미하는 뜻을 내포하고 있음을 알 수 있다. 따라서 이상에서의 동이관련 유교경전 자료를 분석해 볼 때 과거 "'동쪽 오랑캐' 또는 '중국 사람들이 그들의 동쪽에 있는 족속들을 멸시하여 일컫던 말' 이라는 식의 인식은 매우 잘못되고 왜곡되어진 인식임이 분명하다는 것을 알 수 있고, 이(夷)는 인(仁)이며, 인(人)이고, 또한 군자(君子)이다. 따라서 이(夷)라는 단어가 함축하고 있는 의미는 바로 '사람다운 사람' '군자', 내지는 '군자국(君子國)'을 나타내는 의미가 내재되어 있는 단어라는 것을 분명하게 확인할 수 있다. 한 민족의 정체성을 구성하는 요소는 여러 가지가 있겠지만, 가장 중요한 것은 언어와 역사 그리고 정신 혹은 사상이라고 말할 수 있다. 이 가운데 가장 변하기 쉽고 또 지키기 어려운 것이 정신일 것이다. 그것은 보이지 않는 것이고 다른 것과 구별하거나 정의하기 어려운 특성 때문이다. 정신 혹은 사상은 변하는 것이고 변해야 한다. 그러나 모든 것이 그렇듯 변하지 않는 것, 변해서는 안 되는 부분이 있다. 어떤 상황에서도 변해서는 안 되는 그 부분이 바로 정체성의 뼈대에 해당한다. 따라서 동이와 관련된 유교경전 자료를 종합적으로 정리하고 분석하는 것은 이러한 뼈대를 구축하는 초석이며, 무엇보다 시급한 역사적 당면과제라고 할 수 있다. 그리고 이를 통한 한국의 정체성 확립은 정치 사회적 측면에서도 우리에게 가장 적합한 우리 국가와 문화 및 사회 발전의 효율성을 극대화할 수 있을 것이다.
특허의 사적 가치(private value)를 나타내는 특허수명 추정은 오래전부터 연구되었으나 추정과정에서 선형모델에 의존하는 경우가 대부분이었고, 기계학습 방법을 사용하더라도 변수 간 관계에 대한 해석이나 설명이 부족하였다. 본 연구에서는 특허의 생존 기간이 특허의 가치를 대리한다는 기존 연구결과를 바탕으로 특허 등록 이후의 생존 기간(연장횟수) 예측을 통해 특허의 가치를 추정한다. 이를 위해 1996~2017년까지 미국 특허청(USPTO)에 출원하여 등록된 특허 4,033,414개를 수집하였다. 특허수명을 예측하기 위해 기존 연구에서 특허수명에 영향을 미친다고 밝혀진 특허의 특성, 특허의 소유자 특성, 특허의 발명가 특성을 반영할 수 있는 다양한 변수가 사용되었다. 서로 다른 4개의 모델(Ridge Regression, Random Forest, Feed-forward Neural Network, Gradient Boosting Models)을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5-fold Cross Validation으로 초매개변수 조정이 이루어졌다. 이후 생성된 모델의 성능을 평가하고 특허수명을 추정할 수 있는 예측변수의 상대적 중요도를 제시하였다. 또한, 성능이 우수했던 Gradient Boosting Model을 기반으로 Accumulated Local Effects Plot을 제시하여 예측변수와 특허수명 간 관계를 시각적으로 나타내었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 특허의 평가 근거를 제시하기 위하여 Kernal SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 적용하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시한다. 본 연구는 기존에 특허수명을 추정하는 연구에 누적적으로 기여한다는 점 그리고 선형성을 바탕으로 진행된 기존 특허수명 추정 연구들의 한계를 보완하고 복잡한 비선형 관계를 설명가능한 방식으로 제시하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 개별 특허의 평가 근거를 도출하는 방법을 소개하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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