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하야시 라잔(林羅山)의 이기관(理氣觀) (A View about Li(理) and Ki(氣) of Hayasi Razan(林羅山))

  • 이용수
    • 한국철학논집
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    • 제31호
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    • pp.347-374
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    • 2011
  • 후지와라 세이카(藤原惺窩)와 함께 에도 시대 일본 유학의 개조로 일컬어지는 하야시 라잔(林羅山)의 사상의 특징을 규명하기 위해 그가 이기론을 어떻게 이해했는가를 파악하는 것은 필요한 일이다. 왜냐하면 신유학 이론체계의 집약점인 이기론은 하나의 완결된 세계관으로서 이해되고 있고, 따라서 그것을 어떻게 이해했는가에 따라 그 사상가의 사상적 태도가 결정될 뿐만 아니라 그의 세계관 및 인간관의 구조를 파악할 수 있기 때문이다. 따라서 본고의 목적은 라잔이 이기(理氣)를 어떻게 해석했는가를 규명하는 데에 있다. 라잔은 초기에는 주자의 이기이원론적 이기관을 받아들이지 않고, 주자학도이었으면서도 왕양명의 이기일원론적 이기관에 더 기울었던 것으로 보인다. 그러나 그렇다고 하여 그가 양명학자였다는 것은 아니다. 다만 존재와 당위의 문제를 규명하는 과정에서 논리적 모순에 봉착하자 그것을 심학적 기론(氣論)으로 해명하고자 했을 따름인 것이다. 한편 이(理)와 성(性)이 순선(純善)이라고 가정하고 이(理)외에 물(物)이 없다고 할 때, 그렇다면 악(惡)의 근원은 과연 어디에 있는가에 대해서도 스스로 자문하고 해명코자 했음을 볼 수 있다. 만년에 라잔은 자신의 이기관의 심학적 경향에서 벗어나 다시 주자의 입장을 취하게 된다. 결론에서 언급하지만, 라잔의 이러한 사상적 동요의 원인은 곧 사실과 당위의 문제를 천착하지 않았던 데에 있었다는 것이 선행연구의 결과이다. 그러나 이기(理氣)를 인식 과정에서 빚어진 그의 사상적 동요가 사안의 핵심이 아니고 논점은 초기에 라잔이 이기(理氣)를 심일원(心一元)으로 파악한 결과 주자학을 이해함에 있어서 존재론적 사고를 배제하고 사사물물의 당위적인 측면으로만 이해하게 된 결과를 초래했다는 것이고, 이것이 라잔학을 규명하는 단서가 될 것으로 본다.

인조 번호판을 이용한 자동차 번호인식 성능 향상 기법 (Improved Method of License Plate Detection and Recognition using Synthetic Number Plate)

  • 장일식;박구만
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.453-462
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    • 2021
  • 자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.

여헌(旅軒) 장현광(張顯光)의 교육관 탐구 - 성리학적 본질의 심화 - (Quest for Yeoheon Jang Hyeon-gwang's View on Education - Deepening of the intrinsic nature in accordance with the Neo-Confucianistic thought)

  • 신창호
    • 동양고전연구
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    • 제33호
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    • pp.31-56
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    • 2008
  • 여헌 장현광은 조선시대 여타의 유학자에 비해 철저하게 성리학의 본질을 충실하게 탐구하고, 심도 있게 학설을 확장시킨 학자이다. 여헌은 성리학적 교육의 기본 체계인 "대학"과 "중용"에 의거하여 자신의 학설을 강화한다. 이러한 사유의 전개에 근거하여 여헌의 교육사상은 세 측면에서 조명해 볼 수 있다. 첫째, 여헌은 교육의 기준으로서 성인군주론(聖人君主論)을 심화한다. 그것은 본질적으로 존천리알인욕(存天理?人欲)을 추구하며, 도덕적 각성과 덕치주의를 강조한다. 둘째, 여헌은 교육의 양식으로서 성경(誠敬)의 공부론을 강조한다. 여헌은 마음에 성(誠)과 경(敬)을 세울 것을 강조하고, 두 가지의 차별성을 인정하면서도 동일한 맥락에서 이해한다. 셋째, 여헌은 교육의 방법으로서 분합(分合)의 조화를 주창한다. 여헌은 그의 독특한 리기경위설(理氣經緯說)을 통해, 역(易)의 논리에 따라 어느 한쪽으로 치우치거나 지나치지 않는 중용의 관점을 유지한다. 이러한 여헌의 교육적 사유는 현대 교육적 의미에서 볼 때, 교육의 표준을 도덕의 확립에 두고, 교육의 양식과 방법에서 중용적 통찰을 고려하는 아이디어를 제공한다. 요컨대, 여헌의 교육사상은 일관성을 지닌 전통 성리학의 교육적 지혜를 담고 있는데, 현대 교육의 기준 혼란, 내용의 비체계화, 방법적 치우침에 대한 균형 감각의 중요성을 재검토하는 데 주요한 시사점을 준다.

뉴럴 텐서 네트워크 기반 주식 개별종목 지식개체명 추출 방법에 관한 연구 (A Study on Knowledge Entity Extraction Method for Individual Stocks Based on Neural Tensor Network)

  • 양윤석;이현준;오경주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.25-38
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    • 2019
  • 정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

시장개방(市場開放)과 국내기업(國內企業)의 구조조정(構造調整) (Structural Adjustment of Domestic Firms in the Era of Market Liberalization)

  • 성소미
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제13권4호
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    • pp.91-116
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    • 1991
  • 경제(經濟)의 개방화(開放化) 및 산업구조(塵業構造)의 고도화(高度化)가 진전되면서 국내기업들은 주력사업의 성장이 감퇴하는 구조변화(構造變化)에 직면하게 된다. 극단적인 경우에 도산(倒産)이나 폐업(廢業)을 단행하는 국내 기업들도 있을 것이다. 그러나 보다 우월한 적응능력을 가진 대부분의 대기업이나 중견기업들은 고임금(高賃金)과 현재의 기술여건(技術與件)에서 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역(market niches)을 찾아 합리화 및 고부가가치화, 제품 및 시장다각화 등 신축적인 사업조정(事業調整)을 통해 수익성이 낮은 기존사업의 비중을 점차적으로 줄이면서 고수익성(高收益性) 사업(事業)으로 전환(轉換) 할 것이다. 사업구조 조정과정에서 기업(企業)은 단기적으로는 기존의 주력사업 내에서 경영합리화 및 감량경영을 통해 비용(費用)을 절감(節減)하고 제품의 고부가가치화(高附加價値化)를 추구하는 동시에 장기적으로는 사업구조 재편성을 목표로 기존의 우위요소를 최대한 활용하면서 새로운 우위요소(優位要素) 창출(創出)을 위해 기업의 전략구상, 조직 및 기업문화면에서의 구조전환을 시도하게 된다. 그러나 기업의 발상(發想), 조직구조(組織構造), 조직문화(組織文化)는 환경변화만큼 신속히 일어나지 않는다. 동일한 환경, 동일한 산업 내에서도 성공하는 기업이 있고 실패하는 기업이 있는 것처럼 환경변화에 대한 정확한 인식(認識)과 성공적인 전략(戰略)의 수립 및 실행은 기업들의 체계적인 노력여하에 따라 다르게 나타난다. (企業)의 구조전환(構造轉換)은 국가경제의 발전방향, 업종의 실태와 전망에 관한 정보에 기반하여 장기계획하(長期計劃下)에 기업의 축적된 경영자원을 활용하는 방향으로 이루어져야 한다. 기업이란 주주(株主), 경영자(經營者), 근로자(勤勞者) 등 이익집단간의 이해관계(利害關係)가 균형을 이루면서 발전해 나가는 조직이라는 새로운 인식(認識)에 기반하여 기업은 합리적 노사관계의 정착에 노력하고 정부(政府)는 경쟁(競爭)을 통한 기업체질 강화라는 기본방침하(基本方針下)에 재래산업(在來産業)의 전환비용(轉換費用)을 줄이고 신규사업(新規事業)의 창출(創出)을 뒷받침하는 제도개선(制度改善)을 해 나가야 한다.

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Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

M&W 파동 패턴과 유전자 알고리즘을 이용한 주식 매매 시스템 개발 (Development of a Stock Trading System Using M & W Wave Patterns and Genetic Algorithms)

  • 양훈석;김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.63-83
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    • 2019
  • 투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

주관적 웰빙 상태 측정을 위한 비정형 데이터의 상황기반 긍부정성 분석 방법 (Analyzing Contextual Polarity of Unstructured Data for Measuring Subjective Well-Being)

  • 최석재;송영은;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제22권1호
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    • pp.83-105
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    • 2016
  • 의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.

탐방객 방문 동기 분석을 통한 선운산도립공원 관리 방안 (Management of Visitors in the Seonunsan Provincial Park through an Analysis on Visitors' Travel Motivations)

  • 성찬용;김동필;조우
    • 한국환경생태학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.1047-1056
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    • 2016
  • 본 연구는 선운산도립공원 탐방객 290명을 설문조사하여, 탐방객들의 공원이용 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 도립공원관리를 위한 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 탐방객 설문은 응답자의 사회경제적 특성, 선운산도립공원 이용 특성, 방문 동기, 공원 탐방 만족도에 관한 문항들로 구성하였다. 조사 결과 탐방객들은 공원 방문 전 공원에 관한 정보 수집을 하지 않는 경우가 많았고, 선운산도립공원과 주변 관광지를 연계해서 여행하는 경우도 많지 않았으며, 고창 생물권보전지역에 대한 인지도 또한 크지 않아, 공원관리 주체인 고창군의 적극적 홍보가 필요한 것으로 나타났다. 응답자들의 16개 방문 동기를 요인분석한 결과, 선운산도립공원 탐방객들의 방문 요인은 '고지대 등산형', 자연학습이나 캠핑 등을 위한 '체험 관찰형', 가족이나 친구와의 '친목 도모형'으로 요약할 수 있었다. 공원 방문 목적에 따른 공원 이용 만족도를 살펴보기 위해, 요인분석에서 추출한 세 가지 방문 요인과 응답자의 사회경제적 특성 변수들을 독립변수로 하고 다른 사람에게 선운산도립공원 방문을 추천하는 정도를 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시한 결과, 3가지 방문 요인 중 '고지대 등산형' 요인만이 방문 추천 의사에 통계적으로 유의미한 영향을 주었고, 다른 요인은 영향이 없는 것으로 분석되었다. 이는 선운산도립공원이 등산객들에게만 만족스러운 경험을 제공할 뿐, 점차 증가하고 있는 체험 관찰형 탐방객 수요에 대응하지 못하고 있다는 의미로 해석될 수 있다. 환경해설과 같은 참여형 프로그램 개발이 요구된다.

해류도 그리기를 통한 중등학교 지구과학 교사들의 동해 해류에 대한 지식의 변화 분석 (An Analysis of the Change of Secondary Earth Science Teachers' Knowledge about the East Sea's Currents through Drawing Schematic Current Maps)

  • 박경애;박지은;이기영;최병주;이상호;김영택;이은일
    • 한국지구과학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.258-279
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    • 2015
  • 이 연구의 목적은 해류 모식도 그리기를 통해 드러난 중등 지구과학 교사들의 동해 해류에 대한 지식의 변화를 분석하는 것이다. 이를 위해 32명의 중등 지구과학 교사들이 총 6시간의 해류도 관련 학습과 실습 과정을 거쳤으며, 사전과 사후 그리고 지연된 사후 동해 해류 모식도 그리기를 수행하였다. 또한, 작성된 해류 모식도를 수치화 과정을 거쳐 변환하여 이 해류 모식도에서 드러난 참여 교사들의 동해 해류에 대한 지식의 변화를 분석하였다. 동해 해류에 대한 참여 교사들의 사전 지식을 분석한 결과, 해류도에 대한 기초적인 지식은 가지고 있는 것으로 나타났으나, 몇몇 개념에 대해서는 잘못된 지식을 가진 것으로 분석되었다. 3차에 걸쳐 작성된 참여 교사들의 동해 해류 모식도를 분석한 결과, 연수 후 동해 해류 양상에 대한 지식이 증가하는 것으로 나타났으며, 교사에 따른 차이는 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 경향은 연수 직후보다는 지연된 사후 단계에서 더욱 뚜렷하게 나타났다. 해류도 실습활동에 대한 사후 설문을 분석한 결과, 참여 교사들은 해류도와 해류 교육의 필요성, 과학적 지식에 근거한 교과서 해류도의 개선을 강하게 인식하고 있었다. 또한, 실습활동에 대해 매우 높은 만족도를 나타내었으며, 내용 지식의 중요성 인식 및 교수 전략과의 연계, 중등 교육과정 개선의 필요, 과학 지식의 본성에 대한 인식 등 다양한 측면에서 실습활동의 의미를 부여하였다. 이러한 결과는 교사의 교과내용학 지식이 효과적인 과학 교수에 중대한 역할을 함을 시사한다.