• 한국시조학회지:시조학논총
• /
• 제44권
• /
• pp.105-138
• /
• 2016

최근 검색 기능을 갖춘 "계몽기 근대시조의 XML 데이터베이스 문서화"라는 자료가 기초학문자료센터(http://www.krm.or.kr)를 통해 제공되고 있어 근대시조의 문화콘텐츠화를 진행할 수 있는 기반이 마련되었다. 이에 본고에서는 계몽기 근대시조 DB의 특성 및 문제점을 검토해 보고 개선 방향을 탐색함으로써 이 자료의 콘텐츠화 방안을 모색해 보았다. 계몽기 근대시조 DB는 12,500여 수에 이르는 방대한 양의 근대시조를 한자리에서 일별할 수 있도록 집성해 놓았다는 점과 문헌 및 작가명 작품명 검색, 원문 검색, 시기별 검색 등의 검색 기능을 갖춘 최초의 시조 DB라는 점에서 의의를 지닌다. 그러나 이 DB는 현대어 정규화 텍스트가 형성되지 않아 제목이나 원문이 고어나 한자로 표기되어 있는 경우 검색이 되지 않으며, 1945년 이후에 발표된 작품과 개인 시조집에 수록된 작품이 대거 누락되어 있어 계몽기 근대시조의 총체적 모습을 확인하는 데에 한계가 있다는 문제점을 지니고 있다. 또한 작자 표시가 실명, 호, 필명 등으로 다양하게 표기되어 있어 작가별 자료 추출에 불편함이 따르는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고 DB 활용을 제고(提高)하는 방안으로 본고에서는 현대어 정규화 텍스트 마련, 작품 별 내용소(內容素) 색인어 부여, 고시조 DB와의 통합, 작품 형식에 대한 정보 제공 등을 제시하였다. 나아가 '시조문화정보시스템'의 성격을 갖춘 복합적인 성격의 계몽기 근대시조 DB가 형성된다면 이를 연구 및 교육콘텐츠로 활용할 수 있음을 피력하였다. 그 구체적인 방안으로는 근대사 학습 및 근대기 국토 인식 등에 대한 보조 자료, 고유의 동식물 캐릭터 학습 및 상업적 캐릭터 생성을 위한 원천 자료, 시조놀이 등의 시조학습 도구로 활용할 수 있음을 제안하였다.

• 고전문학과교육
• /
• 제38호
• /
• pp.5-35
• /
• 2018

필자는 이 논문에서 '고전문학의 향유 방식과 교육'이란 주제를 고전시가 분야를 대상으로 접근하되, 구체적인 장르나 작품의 향유 방식을 논하는 개별적인 방식이 아니라 본질적인 차원에서 논하는 방식을 택하여 논의를 전개했다. 고전시가라는 영역과 향유 방식이 갖는 함수 관계에 대해서는 자칫 일반론적 논의가 될지 모른다는 부담을 가지면서도 최대한 그 중요성을 부각시키고자 노력했다. 고전시가 영역에 대해 말할 때 연구자들이 본질적으로 알고 있으면서도 흔히 잊고 넘어가는 사실이 있다. 그것은 바로 고전시가 작품들 대부분이 '시가 아닌 노래로 불린 작품들'이며 또한 그 때문에 '우리말'로만 표기되는 것이 원칙이라는 사실이다. 이 두 가지 사실은 고전시가에서 향유 방식이 중요할 수밖에 없는 가장 기본적인 조건을 형성하는 사항이다. 현대시와 한시, 민요 등 다른 운문들과 비교해보면 위의 조건들이 고전시가만이 지니는 고유한 특징임을 잘 알 수 있다. 또한 고전시가는 고대시가에서 잡가까지 각 시대를 대표하는 시가 장르로 구분되어 장르나 작품에 따라 그 향유된 시대의 시가 특성에 대해 논할 수 있다는 점에서 중요성을 갖는다. 이러한 특성에 의거할 때도 고전시가 영역에서 작품이 창작되고 불리는 향유 상황은 매우 중요하며, 이 때문에 향유 방식의 문제가 작품이나 장르 연구와 긴밀하게 연결되어야만 한다고 볼 수 있다. 이어서 현재의 중등교육과정에 고전시가의 향유 방식에 대한 이상과 같은 논제들이 어떠한 양상으로 반영되었는지 파악해보고, 현재의 상황을 개선하기 위해 고전시가의 향유 방식과 관련한 내용을 교과서나 수업 현장에 적용할 때 논제로 삼을 만한 사항에 대해 정리하고 이를 단원목표나 성취기준으로 설정하여 작품을 구성하고 학습 활동을 구안하는 방안에 대해서도 간략하게 제시해보았다. 앞으로 문학교육 방법론 연구에 있어 이 논문에서 논한 고전시가의 향유 방식에 대한 논제들이 충분히 검토되기를 바란다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제9권9호
• /
• pp.1-16
• /
• 2019

본 연구는 국내의 이공계 대학 유학생들의 전공기초 능력 향상 및 중도탈락 예방을 위한 물리교육 프로그램을 개발하기 위하여 수행되었다. 연구의 대상은 한국의 이공계 대학에 재학 중인 중국 유학생 5명으로, 자연과학대학 또는 공과대학에 소속되어 있다. 연구자는 물리교육 프로그램 개발에 앞서 5차시 분량의 대학 기초 물리 교재와 진단 및 총괄 평가 문항을 개발하였으며, 이를 활용하여 총 7차시의 수업을 실시하였다. 수업 적용 후 학습자의 진단 및 총괄 평가 결과, 교수자의 수업일지, 수업참관자 일지, 수업전사본 등을 활용하여 삼각검증 방법으로 분석하였다. 또한 질적인 분석을 돕기 위하여 수업일지와 수업관찰지의 분석에는 Nvivo12가 활용되었다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 이공계 대학의 유학생을 위한 물리교육 프로그램의 순서와 내용을 구체적으로 제시하였고, 대학 기초 물리 교재와 진단 및 총괄 평가 도구를 개발하였다. 둘째, 프로그램의 사전-사후 평가 결과 분석 결과, 개발된 프로그램의 적용에 따라 유학생들의 대학 기초 물리 학업 성취가 평균 40점 향상되었다. 셋째, Nvivo12를 활용한 프로그램의 적용 결과, 의미 있는 노드 생성 및 사례가 추출되었다. 생성된 노드는 총 10종으로, 수업방법, 수업이해도, 수업참여도, 수준차이, 언어문제, 전공과의 관련성, 출신국의 교육과정 및 교육방법, 협력학습, 흥미유발 등이며, 이와 관련된 사례를 토대로 국내 이공계 대학의 유학생들을 위한 물리교육 방법에 관한 시사점을 제공하였다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제55권1호
• /
• pp.393-413
• /
• 2021

디지털 정보기술과 인문학적 연구 문제의 결합을 통해 새롭고 혁신적인 지식을 창출하는 디지털인문학은 대표적인 다학제적 융합 학문 분야라고 볼 수 있다. 이러한 디지털인문학 분야의 지적구조를 규명하기 Digital Humanities 학술대회 최근 2년간(2019, 2020)의 논문 441건을 대상으로 저자사항과 키워드 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 저자와 키워드 분석 결과를 살펴보면, 유럽, 북미 지역, 동아시권의 일본 중국의 저자의 활발한 활동을 찾아볼 수 있다. 공저자 네트워크를 통해서는 11개의 분절된 네트워크를 확인할 수 있으며, 이는 폐쇄적인 공저활동의 결과로 볼 수 있다. 키워드 분석을 통해서는 16개의 세부 주제 영역을 규명할 수 있으며, 이는 기계학습, 교육학, 메타데이터, 토픽모델링, 문체, 문화유산, 네트워크, 디지털아카이브, 자연언어처리, 디지털도서관, 트위터, 드라마, 빅데이터, 신경망 네트워크, 가상현실, 윤리으로 구성된다. 이러한 군집 구성은 디지털 정보기술이 주된 세부 주제 영역으로 자리매김하고 있음을 알 수 있다. 또한 출현빈도가 높은 키워드들은 인문학 기반 키워드, 디지털 정보기술 기반 키워드, 융합 키워드으로 구분될 수 있으며, 디지털인문학의 성장과 발전 과정의 역동성을 찾아볼 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.1-23
• /
• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.