• 한국가정과교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.53-72
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• 2023

본 연구는 우유, 두유, 기타 식물성 대체우유에 대한 객관적 이해를 바탕으로 식물성 대체우유를 바르게 이용하도록 돕기 위한 교육자료로써 카드뉴스를 개발하였다. FGI 대상자는 우유, 두유, 기타 식물성 대체우유 중 한 가지라도 최근 3개월 이내에 직접 구입하여 한 달에 한 번 이상 섭취한 사람이며 이들 중 두 가지 이상 섭취한 경우에는 섭취 빈도가 높은 것에 배정하였다. 이 기준에 맞는 19~65세 미만 남녀 17명(남자 9명과 여자 8명)을 편의추출법으로 선정하여 대상자를 구성하였다. 면담은 연령대별로 나누어 연구자가 대면이나 ZOOM으로 가이드라인에 따라 진행하였다. FGI를 통해 식물성 대체우유에 대해 대상자가 궁금해하거나 바른 소비를 위해 알아야 하는 정보를 선정하였다. 선정된 정보를 중심으로 쉽고 간결하게 콘텐츠를 구성한 후 식물성 대체우유의 주 소비자인 MZ 세대의 감각에 맞춰 디자인하여 온라인에서도 활용할 수 있는 10 페이지 분량의 카드뉴스를 완성하였다. 카드뉴스 콘텐츠 제작 시 최신 학술 동향을 담도록 하였으며 카드뉴스 시안에 대하여 전문가 자문 및 잠재 소비자 검토를 받아 수정과정을 거쳤다. 이상에서 본 연구를 통해 식물성 대체우유에 관한 카드뉴스 형식의 교육자료를 개발하였으며, 앞으로도 빠르게 변화하고 있는 식품 소비 트렌드를 반영한 교육자료 개발과 공급이 활성화되고 가정 교과 및 학교 밖 식생활교육에서도 관련 연구와 적용에 발맞춰나가야 할 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.171-172
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• 2020

본 연구는 오늘날 특수교육의 가장 핵심적인 방법론인 '통합교육'을 다룬 중앙일간지 뉴스 기사의 변화과정을 분석하였다. 신문자료는 오늘날 빅데이터 시대의 하나의 가치 있는 분석대상으로 부각되고 있다. 또 언론사 뉴스 분석방법론은 관련 학문 연구자의 언어가 아닌 일반 시민들의 인식수준을 확인하는 데 도움을 준다. 본 연구의 결과는 2000년 이후 20년간의 시간대를 10년 단위로 분할하여, '통합교육'의 모습이 어떻게 전파되었는 지를 확인하였다. 본 연구는 분석대상 자료를 기초로 하여, 객관적인 연구방법론을 추가하여 보완해 나갈 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.183-184
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• 2022

본 연구는 장애인 평생교육 관련 언론사 뉴스 빅데이터를 한국언론재단의 빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 이용하여 분석하였다. 본 연구에서는 2000년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 20년간, 총 54개 언론사에서 보도한 '장애인 평생교육' 관련 뉴스 기사들을 추출하였다. 그 분석대상 뉴스 빅데이터를 대상으로 키워드 트렌드 분석, 언어 네트워크 지도 구현, 연관어 분석(워드클라우드 제시) 등을 진행하였다. 본 연구 결과는 장애인 평생교육 관련 정책 입안 연구 및 실증적인 연구(평생교육 참여 요인 및 효과 등)의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한간호학회지
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• 제53권1호
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• pp.55-68
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• 2023

Purpose: The purpose of this study was to identify the main keywords, network properties, and main topics of news articles related to artificial intelligence technology in the field of nursing. Methods: After collecting artificial intelligence-and nursing-related news articles published between January 1, 1991, and July 24, 2022, keywords were extracted via preprocessing. A total of 3,267 articles were searched, and 2,996 were used for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. Results: As a result of analyzing the frequency of appearance, the keywords used most frequently were education, medical robot, telecom, dementia, and the older adults living alone. Keyword network analysis revealed the following results: a density of 0.002, an average degree of 8.79, and an average distance of 2.43; the central keywords identified were 'education,' 'medical robot,' and 'fourth industry.' Five topics were derived from news articles related to artificial intelligence and nursing: 'Artificial intelligence nursing research and development in the health and medical field,' 'Education using artificial intelligence for children and youth care,' 'Nursing robot for older adults care,' 'Community care policy and artificial intelligence,' and 'Smart care technology in an aging society.' Conclusion: The use of artificial intelligence may be helpful among the local community, older adult, children, and adolescents. In particular, health management using artificial intelligence is indispensable now that we are facing a super-aging society. In the future, studies on nursing intervention and development of nursing programs using artificial intelligence should be conducted.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.629-632
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• 2022

지속가능발전교육은 모든 연령대의 학습자들이 기후변화, 환경문제 등 상호 연결되어 있는 국제적인 과제를 해결하기 위해 필요한 지식과 기술, 그리고 태도를 갖추도록 돕는 교육이다. 이는 지속가능발전목표(SDGs) 4번의 통합적인 요소이며 17개의 SDGs를 위해 기여하고 있다. 이에 지속가능발전교육의 트렌드를 알아보기 위해 26개의 언론사를 통해 2000년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 뉴스데이터 2718건을 수집하였다. 그 결과 UN이 지속가능발전목표(SDGs)를 발표한 2015년을 기점으로 뉴스데이터가 급증하기 시작하였으며 2021년까지 꾸준히 증가하고 있었다. 주요키워드로는 UN, 유네스코와 같이 지속가능발전교육을 주도하는 국제기구와 도봉구를 비롯한 지자체, 기후변화와 생태변화등과 같은 주요 이슈등을 확인할 수 있었다. 이는 지속가능발전교육을 위한 동향을 탐색할 수 있는 것으로서 다양한 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.9-16
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• 2020

본 연구는 현 정부가 적극적으로 추진·지원하는 AI교육에 관한 대중의 요구를 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31까지 AI교육에 대한 11개의 중앙지 뉴스기사와 트위터 게시글을 수집하여 단어 빈도분석과 토픽모델링분석을 실시하였다. 단어빈도 분석은 TF(Term Frequency)기법을, 토픽모델링분석은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)기법을 사용하였다. 분석결과, 뉴스기사는 AI분야의 여성인재 육성, 대학교육과정의 변화, K-12의 소프트웨어 교육 및 교육과정 변화 등 거시적인 정책 지원에 대한 토픽이, 트위터에서는 지능형로봇과의 공존시대와 같은 보다 구체적인 미래시대에 대한 사회적 인식과 코딩교육, 인간의 고유역량개발 등과 같은 미래역량과 교육방법론 등에 대한 토픽이 도출되었다. 이러한 연구결과는 AI교육과정 구성 및 운영 방안과 미래 산업 인재 양성 정책 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제20권6호
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• pp.27-35
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• 2022

본 연구는 뉴스 빅데이터에 나타난 메타버스 관련 이슈들을 교육관점에서 분석하여 그 특징을 탐색하고, 메타버스의 교육적 활용가능성 및 미래교육에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 포털사이트에서 검색되는 메타버스 관련 뉴스 데이터를 41,366건 수집하였고, 대표적인 용어 가중치 모델인 TF-IDF를 이용하여 추출된 모든 키워드의 가중치 값을 계산하여 순위화한 후, 워드클라우드로 시각화 분석을 수행하였다. 또한 정교한 확률기반 텍스트마이닝 기법인 토픽모델링(LDA)을 활용하여 주요 토픽들을 분석하였다. 연구결과 교육관점에서 메타버스의 핵심 이슈로는 플랫폼 산업, 미래인재, 기술의 확산 등과 같은 주제가 도출되었다. 또한, 기술, 직업, 교육이라는 세 개의 핵심 주제로 2차 데이터 분석을 실시한 결과 미래교육에서 메타버스는 교육플랫폼의 혁신, 미래 직업의 혁신, 미래 역량의 혁신과 관련한 이슈를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 방대한 양의 뉴스 빅데이터를 단계적으로 분석하여 교육관점에서 이슈를 도출하고 미래교육에 대한 시사점을 제공하였다는 데 의의가 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.196-201
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• 2023

In recent years, virtual reality (VR) technology has been widely used in many industrial fields, especially in the fields of medical treatment, games, film and television, to improve the interaction between medical teaching and practical treatment. On the gaming side, the production of virtual reality gaming screens and scenes became increasingly popular, greatly expanding the form of the visual experience. But VR is no longer confined to the health care, education and entertainment industries. During this time, the news media industry has also begun to integrate virtual reality into interviews and user interactions. This study aims to analyze the development of VR technology from the perspectives of immersive VR news experience, real reporting, and prospects, and analyze and think about the interactive participation of media users, the transformation of traditional media, and the upgrading of practitioners' roles.

• 건축사
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• 통권528호
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• pp.100-101
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• 2013

• 건축사
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• 통권526호
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• pp.96-97
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• 2013