본 논문은 시대적 상황 속에서 성서교육에 대한 새 패러다임을 모색하며 유대 성서해석의 옛 전통인 미드라쉬로 시선을 돌린다. 이는 오늘의 상황 속에서 현재의 성서교육이 의미 있고 효과적인 교육이 되기 위한 준거틀을 삼고자 함이다. 유대 랍비들은 성경을 대할 때 특정한 해석지침을 가지고 있었는데, 이러한 해석지침은 미드라쉬와 함께 전수되었으며, 성경을 해석하는 태도를 형성하였다. 미드라쉬는 문집이나 강론 모음집, 랍비 문학의 특정 장르, 공개적으로 전달되는 성경 주석과 설교, 그리고 성경의 특정 책에 대한 주석 행위 등을 포함하는 상당히 넓은 의미지평을 가지고 있다. 랍비들의 미드라쉬 해석지침은 성경이 들음과 배움의 자세를 요청하고 탐구의 자세를 갖게 한다는 것, 여백을 통한 탐구를 하고자 하며 상호존중과 상호소통의 중요성을 알게 하고, 오늘 나에게 도전하는 말씀이라는 성서교수학적 의미를 발견하게 한다. 한편 미드라쉬를 성서교수학적으로 적용한 비블리오드라마는 미드라쉬의 해석지침과 많은 공유점을 갖고 있다. 비블리오드라마는 성경과 참여자의 대면을 통해 서로 인격적인 만남과 성찰을 일으킴으로써 서로를 새로운 모습으로 발견하는 기회를 제공한다. 그리하여 비블리오드라마는 성경의 내용을 바르게 이해하고 인식하는데 그치는 것이 아니라 그 이해와 인식을 바탕으로 참여자의 삶에 도전하고 새로운 관점으로 참여자 자신의 삶을 돌아보게 함으로써 새로운 정체성 형성을 도모한다.
최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.
학교 교육의 질은 국가 교육발전의 핵심 요소이다. 이러한 학교 교육의 질을 결정짓는 중요한 요소는 교육을 실제로 담당하고 있는 교사의 자질이다. 그러므로 교사를 선발하기 위한 중등학교 교사 임용후보자 선정경쟁시험에서 유능한 교원을 임용하려는 노력이 필요하다. 특히, 특성화고등학교 및 산업수요 맞춤형고등학교는 NCS 기반 2015 개정 교육과정의 도입으로 기존의 전기 전자 통신 3과목이 각각 분리됨에 따라 임용시험의 출제 기준이 변화하여 새로운 평가영역 및 내용요소가 필요하다. 이에 본 연구에서는 전기, 전자, 통신의 교원 양성기관에 대한 교육과정과 NCS 기반 2015 개정 교육과정의 분석 및 2009학년도 개편 중등교사 임용후보자선정경쟁시험 표시과목 전기 전자 통신의 교사 자격 기준 과 평가영역 상세화 및 수업능력 평가연구(김성열, 2018)를 분석하였다. 분석된 결과를 기초로 전기, 전자, 통신 과목의 평가영역 및 내용요소를 추출하였다. 추출된 내용은 전문가 협의를 통해 검증한 후 다음과 같이 제시하였다. 첫째, "전기" 과목의 평가영역 및 내용요소는 "전기전자실습"의 기본이수과목에 NCS 학습 모듈을 평가영역 및 내용요소로 제시하여 NCS 기반의 2015 개정 교육과정을 평가할 수 있도록 구성하였다. 둘째, "전자" 과목의 평가영역 및 내용요소는 "전자회로"의 기본이수과목에서 NCS 기초과목인 전자회로를 활용하여 평가영역 및 내용요소를 제시하였으며 "전자파응용"과목에서 "전자기학"을 평가할 수 있도록 구성하였다. 셋째, "통신" 과목의 평가영역 및 내용요소는 기존의 "전기 전자" 기반에서 시작된 통신 관련 실습을 "통신"과목의 특성에 맞게 구성 하였으며 "전기전자실습"에서 NCS 실무과목인 네트워크 구축 실습과 통신 관련 실습 평가영역 및 내용요소에 제시하여 통신관련 실무능력을 평가할 수 있도록 구성하였다.
최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.
본 연구는 초등학생들이 "어떻게 하면 바르고 선한 인성을 함양할 수 있을 것인가"에 대한 인성교육 프로그램을 고안하기 위한 이론적 토대를 제공하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 "사회 정서적 학습 이론에 근거한 통합적 접근"에 근거를 두고, 학생의 인격형성에 직간접적 영향을 끼치는 매체인 학교와 가정, 지역공동체(사회)를 통합한 프로그램을 개발하여, 교육기관의 도덕교육과정과 주변환경의 잠재적 교육과정을 최대한 활용할 것이다. 또한, 다양한 사회정서적 능력 중에서도 본 논문은 연구의 중심 주제는 "사회인식(social-awareness) 및 대인관계 기술(relationship skills)"에 관한 부분을 특화하여, 동양윤리의 덕론을 활용하면서 인성교육의 통합적 방안을 제안하는 것이다. 따라서 "사회인식 및 대인관계 기술 함양"을 위하여 다음과 같이 동양윤리의 덕목들을 활용하였다. 사회적 역할 인식과 수행에서 합리적 태도를 선택하는 능력을 함양하기 위해서는 "이름을 바로잡는다(正名)"의 덕목을 활용하고, 내면의 도덕성 함양을 기초로 타인을 배려하는 능력을 기르기 위하여 "나의 마음을 충실히 하여 남에게까지 미루어 이해한다(충서(忠恕))"를 활용할 수 있다. 또, 타인과의 갈등상황에서 신중한 자기반성을 우선하는 덕목으로는 "자기에게 돌이켜 구한다(반구제기(反求諸己))"가 있고, 대인관계에서 감정표현을 순화하는 "얼굴빛을 온화하게 하는 것이 어렵다(색난(色難))"는 덕목은 타인의 처지와 성격을 이해하고 그에 맞게 대처하는 방법이다. 대인관계에서 유익하고 긍정적인 성과를 도모하는 대인관계 기술로 "선한 점을 가려내어 그것을 따르고 선하지 않은 점은 고친다(택기선자이종지(擇其善者而從之), 기부선자이개지(其不善者而改之))"는 구절을 활용할 수 있다. 지속적인 대인관계에서 정서적 유능성을 발휘하기 위하여 "오래 되어도 상대를 존중한다(구이경지(久而敬之))"를 활용하고자 하였다. 나아가, 본 논문에서는 정명과 반구저기를 활용하여, 가정과 학교, 지역공동체의 세 영역을 통합한 하나의 방안을 구성해보았다.
본 연구 결과, 식품군별 대표식품과 1인 1회 분량이 설정되었으며 생애주기별, 성별 1일 에너지필요추정량에 따른 식품군별 섭취횟수를 계산하여 제시한 권장식사패턴 및 이를 활용한 권장식사구성안 12종이 제시되었다. 지속적으로 증가하고 있는 유지·당류 섭취량의 감소를 위한 인지를 높이기 위해 1인 1회분량과 식품구성자전거에 유지·당류 식품군을 포함하였다. 자료 분석과 일반인 및 전문가 대상 설문조사를 실시하여 2020 KDRIs 기반 생애주기별 영양문제 범주화 및 대국민 메시지에 기반한 사용자 맞춤형 웹기반 영양 콘텐츠 개발 및 홍보를 위한 근거를 마련하였다. 이를 근거로 일반국민과 청소년 대상 카드뉴스 2종, 새로운 2020 식품구성자전거와 권장식사패턴을 홍보하기 위한 카드뉴스 2종과 5개 언어 (한국어, 영어, 일본어, 베트남어, 중국어) 포스터가 제작되었다. 또한 영양교육주제의 우선순위 선정 후 단계별 교육프로그램 설계 후 교육목표에 따른 교수학습안과 교수자료, 평가도구 등이 개발되었다. 이와 같은 자료는 모두 보건복지부와 한국영양학회 누리집을 통해 배포되었으니 다양한 분야에서 다각적인 측면에서 활용되기를 기대한다.
본 연구는 기존 노후 고등학교에 대해 학점제 운영이 가능한 미래학교로서의 공간 혁신을 위해 기존 학교의 공간 구성 및 구조적 문제점을 파악하고 미래 다양한 교수학습이 가능한 학점제 운영 학교로서의 중·장기 배치계획을 수립할 수 있도록 사례 조사를 통해 증.개축 또는 리모델링 판단 준거 도출을 목적으로 실시하였으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존 노후 고등학교의 문제점은 대부분 일자형 표준설계도형 단위 건물 중심, 여러 동으로 분산 배치되어 건물 간 연계성이 매우 부족한 것으로 나타났다. 또한, 각 건물의 평면 구성 형식은 교실과 복도 개념의 공간 구성으로 휴식 시간대 학생 교류와 휴식 기능이 이루어질 수 없는 구조로 판단된다. 둘째, 미래학교 공간 혁신을 위한 학점제 운영 고등학교 공간 구성 방향으로는 교과교실제를 전제로 학생 이동에 따른 동선 단축 및 교과 영역 확대 등을 고려할 때 집합형 배치를 반영하여 배치 계획을 수립하여야 한다. 또한 이동 수업에 따른 소통과 교류가 가능한 중심 지역에 휴식과 교류가 가능한 광장형 공간을 제공하는 것이 바람직하다. 더불어 학생 중심 공간인 광장과 연계된 도서관이나 스마트학습실 등 체험 활동이 가능한 다양하고 융통성 있는 공간을 배치한다. 셋째, 노후고등학교 재배치 판단 평가 기준으로는 향후 학급 수를 기준으로 스페이스프로그램을 작성하고 학교 토지 활용에 대한 법적 분석 및 지역 특성을 고려한 토지 이용 효율성 분석을 실시한다. 또한 기존 건물의 각 동별 구조적 특성 및 기존 건물의 노후도를 분석하여 건물 동별 내구연수를 파악하고 교육적 기능성과 함께 개축 또는 리모델링 판단을 위한 기준으로 활용한다. 이와 같은 분석 자료를 토대로 학교시설 복합화 등 학교 공간 전체에 대한 중 장기·토지이용계획 및 공간 배치 계획을 수립한다.
미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 물의 취득과 정수와 관련된 적정기술 프로그램이 초등학생의 과학적 태도와 창의적 문제 해결력에 미치는 영향을 탐색하고자 한 것이다. 이를 위해 총 8차시의 적정기술과 관련된 학습 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 물의 취득과 관련된 과학적 원리 및 와카타워 적정기술에 대한 탐구를 수행하는 차시와 물의 정수와 관련된 라이프 스트로우 및 드링커블북 탐구 실험이 포함된 차시, 창의적인 아이디어와 설계를 통한 실천적 과제를 제시한 차시, 캠페인 활동을 수행하는 차시로 구성하였다. 연구 대상은 초등학교 6학년 2개 학급 학생 51명으로 하였으며, 환경과 상황에 맞도록 수정한 과학적 태도 검사지와 창의적 문제 해결력 검사지를 사전, 사후에 투입하여 대응표본 t-검정을 수행하였다. 또한 사후 검사지를 대상으로 과학적 태도와 창의적 문제 해결력 사이의 상관관계를 알아보면서 프로그램 적용 후 학생들이 견지하게 된 하위영역 간의 관계를 알아보았다. 연구결과 과학적 태도 중 호기심, 개방성, 협동성, 창의성은 사전 검사 전체 평균과 사후 검사 전체 평균을 비교하여 보았을 때, 평균값의 상승과 통계적으로 유의미한 결과를 나타내었다. 창의적 문제 해결력의 경우에는 특정영역 숙달 여부 영역 및 확산적 사고의 영역은 통계적으로 유의미한 결과를 나타내었다. 아울러 상관관계 분석 결과, 과학적 태도의 협동성은 창의적 문제 해결력 모든 영역과 유의미한 상관관계를 가지고 있었으며 비판적 논리적 사고 하위영역과 가장 높은 상관계수를 나타내었다. 창의적 문제 해결력의 4개 영역은 과학적 태도의 하위영역과 다수의 유의미한 상관관계를 가지고 있었다. 본 연구를 통해 앞으로 적정기술과 관련된 주제의 적용과 방향 그리고 학생들의 다양한 반응에 대하여 시사점을 얻을 수 있었다.
인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.