• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권3호
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• pp.334-346
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• 2022

중·소규모 사업장에서 중대산업사고가 발생되고 있는 원인 중 하나는 공정안전관리(PSM) 체계를 이해하고 적용하는데 관련 지식 및 정보 부족이다. 이를 해결하기 위해서는 PSM에 대한 실질적이며 지속적인 이행 수준을 확보하고 추적관리를 통해 인적오류를 제거할 수 있는 프로토콜이 뒷받침되어야 하나 그동안 이에 대한 연구가 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 고용노동부 고시의 규정과 전국 300인 미만 중·소규모 PSM 사업장 200여 개사를 대상으로 행정처분 위반 사례를 조사·분석하였다. 이를 기반으로 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 중·소규모 사업장의 인적오류 제거를 통한 중대산업사고예방에 기여하고자 하였다. 본 연구를 통해 얻어진 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 프로그램 접근 편의성을 위해 스마트 기기에서 QR코드를 통해 웹에 접속하여 설비의 제원 검색 기능, 고장 사유, 사진을 확인함으로써 실시간 점검, 정비요청을 할 수 있게 하였다. 둘째, 변경 대상 파악, 위험성 평가, 작업자 교육, 가동 전 점검을 프로그램과 연계하여 작업 시작 전부터 종료까지 모든 절차를 관리자가 추적관리 가능하도록 하였다. 셋째, 작업 완료 후 개선된 사진과 함께 수리, 시간, 비용 등을 등록하여 축적된 자료를 기반으로 설비의 수명 예측과 신뢰성을 검증하게 하였다. 이러한 연구결과는 중·소규모 PSM 사업장에게 실질적이고 체계적인 운영에 도움이 될 수 있으며 향후 정부 주도로 중·소규모 PSM 사업장을 대상으로 스마트팩토리 구축 시 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 보급하는데 유용하게 활용되리라 판단된다.

• 기독교교육논총
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• 제70권
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• pp.207-238
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• 2022

신앙교육은 그리스도의 삶을 추구하는 '삶의 방향전환'에 초점을 맞추고 있다. 이것은 성서 지식을 축적하는 것이 아니라 성서의 메시지가 삶으로 구현되어야 가능하다. 그러나 오늘날 신앙교육은 성서 메시지가 삶으로 구현되게 하지 못하고 있다. 이것은 신앙교육이 성서의 경험과 인간 삶의 경험과 만나도록 안내하는 대신 성서 내용 자체를 알게 하는 데 주력한 결과라 할 수 있다. 교회교육은 삶의 변화와 실천보다 개인의 내면 신앙을 강조하며 사후 천국을 준비하고, 개교회 교인을 위한 훈련과 양적 성장을 위해 대부분 할애되었다. 그 결과 코로나19 시대에 개신교인들은 개교회의 안위만을 신경 쓰는 성숙하지 못한 모습을 보이고 말았고, 개신교에 대한 사회적 신뢰는 상실되고 말았다. 따라서 신앙교육은 성서의 메시지가 삶으로 구현되기 위해, 성서의 경험과 학습자의 경험이 만나 하나님 앞에 삶으로 응답하도록 도와야 한다. 이러한 신앙교육을 교회교육 현장에 어떻게 준비해야 하는지 모색하고자 필자는 독일 개신교 루터파 바이에른 노회가 편찬한 "경험과 관련된 종교 수업 준비(Religionsunterricht Vorbereiten)" 과정을 살펴보고, 한국교회에 적용하기 위한 과제들을 제시하고자 한다. 경험과 관련된 종교 수업 준비는 다섯 과정으로 이루어진다. 개인적인 만남, 신학적 방향 설정, 교수학적 방향 설정, 교수학적 결정들, 진행계획 정리이다. 이 과정의 주요 목적은 성서의 신앙인들이 자기 삶의 경험을 신앙의 관점에서 어떻게 해석하고 문제를 극복하고자 하였는지 '바라보는 관점'을 학습하는 것이다. 경험과 관련된 신앙교육은 성서 교수법 중 하나가 아니라 신앙교육의 본질을 다루고 있다. 교육의 장이 현실 세계에서 가상세계까지 확장해가는 사회 변화 속에 있지만, 신앙교육의 본질적인 성격은 바뀔 수 없다. 그러므로 한국교회에 경험과 관련된 신앙교육에 관한 연구와 적용은 성서의 메시지가 그리스도인의 삶에 구현될 수 있도록 도울 수 있을 것이다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제16권2호
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• pp.247-260
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• 2023

이 연구는 2015 교육과정에 따라 개발된 고등학교 지구과학 I의 '지질 구조' 내용 요소를 드론과 구글어스와 같은 3차원 데이터를 활용한 웹기반의 전문가시스템을 활용하여 융합인재교육(STEAM) 프로그램을 적용하였을 때 고등학생의 창의적 문제해결력, STEAM에 대한 태도 및 수업 만족도 향상에 효과가 있는지를 알아보는 데 그 목적이 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, STEAM 프로그램을 적용한 후 고등학생의 창의적 문제해결력이 p <.001 수준에서 의미 있는 결과를 나타내었는데, 이는 지질 투어 자료를 직접 제작하고 발표하는 웹기반의 자료를 활용하는 수업 활동이 고등학생의 창의적 문제해결력에 도움이 된 것으로 판단한다. 둘째, STEAM 태도에서는 p <.001 수준에서 유의미한 값을 나타내어 고등학생의 STEAM에 대한 태도에 긍정적 영향을 준 것으로 확인하였다. 드론과 구글어스를 통한 웹기반의 수업 활동이 학습자의 지식에 대한 자아 효능감과 유용성에 대한 가치인식 등의 융합적 사고에 도움을 준 것으로 판단한다. 셋째, STEAM 프로그램에 대한 고등학생의 수업 만족도는 3.251로 다소 높은 평균을 나타내었다. 이는 드론과 구글어스 등 웹기반의 수업 활동이 학습자의 수업 만족도에 긍정적 영향을 준 것으로 판단한다. 다만 수업 시간 부족이 학습자의 수업 흥미를 높이는 데 한계가 있었다. 이 연구의 제언은 다음과 같다. 첫째, STEAM 프로그램에서 이루어지는 발표 자료 제작 및 실습 등을 감안하여 블록 타임 또는 수업 전 수업 이해를 위한 사전지도 등의 활동이 필요하다. 둘째, 고등학교 교육과정에서 STEAM 교육이 활성화되기 위해서는 고교학점제에서 적용할 수 있는 다양한 융합교육 프로그램의 개발에 대한 정성적 연구 및 정량적 연구가 필요할 것으로 판단한다.

• 심성연구
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• 제35권2호
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• pp.85-112
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• 2020

분석심리학은 정신건강의학과 진료실에서 만나는 환자들을 이해하는데 어떻게 도움이 되는가? 수련 중인 젊은 정신과 의사들을 교육하면서 분석심리학의 지식이 어떤 때 필요한가를 고민해 봤다. 저자가 환자를 진료하면서 흔히 접하게 되는 몇 가지 주제들을 분석심리학의 관점에서 고찰해 보았다. 우리를 찾아오는 환자들은 증상(문제점)을 가지고 온다. 고통을 느끼며 동반 된 증상은 없애야 할 병리 현상이기 전에 환자의 내면의 문제에 접근할 수 있는 중요한 통로이다. 비슷한 증상의 호소나 문제라도 그 환자가 인생의 전반기의 환자인지 후반기의 사람인지에 따라서 치료자의 접근하는 태도를 달리할 수 있다. 치료자는 환자가 말하는 내용과 거기에 더해서 말하지 못하거나 알지 못하는 부분까지를 알려고 노력해야 한다. 의식에 더해 무의식까지를 본다는 것이 전체를 보려는 분석심리학의 관점이다. 환자를 보면서 초기에 치료 방법의 적응증과 금기를 판단할 때도 진단이 중요하지만, 치료자의 경험을 포함한 능력도 치료 방법의 선택에 영향을 미친다. 환자가 호소하는 문제를 논리적으로 옳고 그름이 아닌 현상 그 자체를 사실로 인정하는 현상학적 입장을 견지하는 것도 중요하다. 그 증상이 무슨 까닭에 발생했는지 원인론적인 관점을 묻는 동시에 왜 하필이면 지금 그리고 무슨 목적으로라는 의문에 환자와 함께 치료자는 답을 찾으려 해야 한다. 치료자는 환자의 고통을 해소해주기 위해 노력하는 동시에 그 고통의 의미를 함께 찾아보고, 환자에게서 치료의 가능성을 찾으려 노력해야 한다. 환자가 말하는 것을 듣는 법부터 페르소나와 그림자를 이해하고 꿈이나 민담과 신화에 관한 관심까지 진료현장에서 분석심리학적 지식은 다각적으로 적용된다. 결론적으로 분석심리학은 실용적이며 유용한 치료적 도구로서 실제 정신건강의학과 진료실에서 폭넓게 사용 가능한 학문 분야이다. 환자를 이해하는데 또 치료자 스스로가 치료의 도구가 되려는 이의 교육과 성장에도 중요한 기회를 제공할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.17-42
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• 2016

금융회사의 정보보안사고는 정당한 접근 권한을 가진 내부자에 의해 발생하는 사례가 증가하고 있으며, 특히 외주직원에 의한 사고가 증가하고 있다. 금융회사의 외주용역 증가에 따라, 내부자 위협관점에서 정당한 권한을 가진 외주직원은 조직의 정보보안정책을 위반할 수 있는 위협적인 존재가 되고 있다. 본 연구의 목적은 내부직원과 외주직원의 차이를 분석하고 정보보안정책의 위반요인을 확인하여 금융회사의 정보보안정책이 바르게 작용할 수 있도록 하기 위함이다. 금융회사 조직원의 정보보안정책에 대한 위반요인에 대해 계획된 행동이론, 일반억제이론 및 정보보안인식을 기초하여 연구모형을 설계하고, 내부직원과 외주직원 간의 차이를 분석하였다. 분석에 사용된 설문은 온라인과 오프라인으로 수집된 363개의 샘플이 사용되었으며, 그룹 간 차이를 분석하기 위해 내부직원 246명(68%)과 외주직원 117명(32%)을 두 그룹으로 나누어 다중 집단 분석을 이용하였다. 차이 분석을 수행한 결과, 외주직원은 내부직원과 달리 정보보안정책에 대한 위반의도가 정보보안정책에 대한 주관적규범에 영향을 받지 않고 정보보안정책에 대한 행동통제에 영향을 받아 억제되는 것으로 나타났다. 이는 외주직원은 자신이 스스로 할 수 있다고 여기는 자기효능감과 같은 요인에 의해 정보보안정책에 대한 위반의도가 통제되는 것을 나타내는 것이며, 외주직원관리에 이를 응용하여 정보보안교육을 내부직원과 달리 정보보안정책에 대한 조직의 기대를 강조하기보다는 스스로 지킬 수 있을 정도로 외주직원이 기술을 가지고 있음을 강조하고 쉽게 지킬 수 있다는 것을 강조하면 더욱 효과적일 것이다. 결론적으로 금융회사의 외주직원에 대한 정보보안교육 프로그램은 정보보안정책에 대한 이해도를 높일 수 있도록 하여야 하며, 외주직원관리에서는 외주직원이 스스로 지킬 수 있도록 쉬운 보안체계를 유지하는 것이 효과적이라 할 수 있다.

• 기독교교육논총
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• 제78권
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• pp.21-55
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• 2024

연구 목적: 19 본 논문은 코로나 팬데믹 이후 한국교회와 신학교육 기관이 경험하고 있는 기독교교육의 위기상황을 검토하고, 이후에 한국교회가 기독교교육의 회복과 성장을 위하여 준비해야 할 새로운 과제와 방향은 무엇인지 모색하고자 한다. 연구 내용 및 방법: 19 코로나 팬데믹 이후 한국교회와 신학교육 기관이 경험하고 있는 현재의 위기 상황을 검토하기 전에 먼저 기독교교육의 용어와 개념을 성찰한다. 그리고 코로나 팬데믹 이후 한국교회와 기독교교육 위기의 원인과 그 현상은 무엇인지 통계 및 언론, 그리고 교회 현장의 자료를 통하여 검토한다. 연구자는 한국교회와 신학교육 기관이 경험하고 있는 위기의 원인을 1. 코로나19 팬데믹의 영향: 신앙과 교육 활동의 정지, 2.인구절벽 시대: 노인 증가 vs. 젊은이 감소, 3. 신자유주의: 시장주의, 무한경쟁, 효율성, 승자독식, 4. 탈종교시대: 탈기독교, 공동체성 약화, 기독교 교인수 감소 등으로 파악한다. 그 결과 나타나는 현상을 네 가지로. 1. 교회교육의 위기: 주일학교의 운영 중단과 열패감, 2. 청년세대의 신앙 위기: 불안한 미래 교회지도자 양성, 3. 성인세대의 신앙: 위기와 희망, 4. 노인세대의 신앙: 빛과 그림자 등으로 설명하였다. 결론 및 제언: 19 코로나 팬데믹 이후 한국교회가 추구해야 할 기독교교육의 새로운 과제와 방향을 1. 주일학교 신앙교육의 새로운 전환: 가정과 세대를 통합하는 신앙교육으로, 2. 신학교육의 새로운 전환: 지식교육에서 영성훈련으로, 3. 중년기 성인의 신앙교육 재점화: 예배와 소그룹을 통한 신앙의 활성화, 4. 교회 노인교육의 새로운 전환: 돌봄 대상에서 창조적 신앙생활로 전환해야 할것 등으로 제안하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.225-232
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• 2024

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.169-196
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• 2017

제4차 산업혁명의 도래로 IT(information technology)를 활용한 다양한 융합기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따른 고품질의 IT관련 교육서비스 제공의 필요성 및 중요성 또한 점차 증대되고 있다. 한편, 일반적인 교육서비스 품질 및 만족도에 관한 연구는 그 동안 다양한 맥락에서 활발히 진행된 바 있으나, IT교육 참가자를 대상으로 한 IT교육 서비스품질의 역할을 살펴본 연구는 상대적으로 부족한 것으로 파악된다. 이에 본 연구에서는 SERVPERF 모형 및 관련 선행연구를 바탕으로 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원(유형성, 신뢰성, 반응성, 확신성 및 공감성)을 도출하고, 이러한 세부 IT교육 서비스품질 요인이 학습자의 교육만족도, 나아가 현업적용의도 및 추천의도에 미치는 영향을 검증하였다. 또한, 이러한 영향이 학습자 직위(실무자 집단/관리자 집단) 및 참여동기(자발적 참여집단/비자발적 참여집단)에 따라 어떻게 달라지는지에 대한 추가분석도 실시하였다. 서울 소재 'M'교육기관 203명의 IT교육 참가자 대상 설문을 활용한 구조방정식모형 분석 결과, IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원 가운데 유형성, 신뢰성 및 확신성이 교육만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 이러한 교육만족도는 현업적용의도와 추천의도에도 유의한 영향을 주는 것으로 조사되었다. 또한, IT교육 서비스품질이 교육만족도에 미치는 영향 관계에서 학습자 직위 및 참여동기가 유의한 조절효과를 가진다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 SERVPERF 모형을 활용하여 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 영향력을 실증한 최초의 연구라는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구결과가 IT교육 서비스 제공기관의 교육만족도 제고 및 효율적인 서비스 운영을 위한 실질적인 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제30권2호
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• pp.163-199
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• 2005

치의학계에서는 의료사고를 일으킬만한 중환자나 응급환자의 빈도가 상대적으로 낮아 의료분쟁에 휘말리는 경우가 적었기 때문에, 이에 대하여 비교적 안전지대로 인식되어 왔다. 그러나 요즈음은 남의 일로 보아 넘기기에는 어려울 정도로 의료분쟁이 증가하고 있다. 이런 연유로 최근에 이르러서는 비교적 다양한 의료사고와 분쟁에 관한 연구가 이루어지고 있으며, 적당한 대처를 위하여 관련된 사항을 분석하고 있으나, 자료가 부족한 실정이다. 본 연구는 2004년 현재 서울시치과의사회 소속 개원치과의사 3684명중, 설문지가 회수된 1882명을 연구대상으로 하며, 치과의사를 대상으로 하는 의료배상책임보험이 시행되고 있는 최근의 개원 치과에서 일어나는 의료사고 및 분쟁의 실태와, 일반적인 치과의사들의 의식을 분석하고, 전체적인 흐름을 파악하여 향후대책의 자료를 제시하는 것을 연구목적으로 한 것으로 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 응답자의 98.47%가 향후 의료사고 및 분쟁 발생에 대한 의구심을 가졌다. 2. 응답자의 27.42%가 의료분쟁을 경험하였으며, 전공의 수련여부와 의료분쟁 경험률 사이에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 3. 의료사고 중 치주.보존 관련 사고가 20.50%로 가장 높았으며, 임프란트 관련사고도 6.17%로 나타났다. 4. 응답자의 43.02%만이 치료 전 충분히 설명을 하였으며, 환자의 정확한 동의없이 치료를 시작하는 경우도 25.90%로 나타났다. 5. 설명 및 동의를 시행하지 않아 의료분쟁이 발생한 것은 16.55%이며, 의무기록 관련자료가 부족하여 문제해결에 어려움을 당한 경우는 10.26%로 나타났다. 6. 응급조치를 시행할 수 있다고 생각하는 경우는 49.73%였으며, 이중 정확한 지식을 갖춘 경우는 23.60%로 나타났다. 7. 의료분쟁 발생시 88.09%가 치과의사에게 조언을 구하였으며, 또한 단체로는 구치과의사회에 주로 자문을 구했다. 8. 의료분쟁과 관련하여 소비자보호원으로부터 자료 제출 요구를 받은 경우는 5.26%로 나타났으며, 이들 중 75.61%는 이에 성실히 대응하였다. 9. 의료분쟁을 해결한 후 83.63%는 비교적 안정적인 심리상태를 회복하였다. 10. 응답자의 99.46%가 의료분쟁처리기구가 필요하다고 느꼈으며, 78.58%는 매우 시급하다고 생각하였다. 11. 66.70%의 치과의사가 의료분쟁 경험이 없이도 의료배상책임보험에 가입하였다. 그러나 응답자의 73.36%는 이 상품에 대하여 잘 몰랐으며, 가입자의 93.36%는 분쟁처리과정을 잘 알지 못했다. 12. 79.00%의 응답자가 의료배상책임보험에 가입한 후에는 의료분쟁이 발생하여도 당황스러우나 가입 이전보다는 비교적 안심할 수 있다고 느끼고 있었다. 13. 의료배상책임보험에 의한 분쟁의 해결시 치과의사는 71.92%가 보통이상으로 만족하였으나, 환자는 35.61%만이 만족하였다. 14. 의료배상책임보험의 보완점으로 53.22%가 분쟁의 신속한 해결을 위해서 보험사, 의사, 환자 모두가 합의 유도에 동참해야 한다고 생각하였으며, 또 29.08%의 응답자가 합의과정에서 환자측의 업무방해를 보험사에서 방어해 주기를 바라고 있었다. 이상의 결과들을 볼 때 증가하는 의료분쟁에 대한 인식을 제고하고 이에 대한 교육 및 해결 장치의 보완이 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.