최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.
본 연구는 체계적 문헌고찰과 메타분석을 활용하여 아동의 심리사회적 부적응에 영향을 미치는 상관요인을 생태체계적 관점으로 개인, 가족, 학교, 지역사회 수준에서 고찰하였다. 1999년부터 2016년 6월 30일까지 국내에서 수행된 연구 중 선정기준에 따라 총 36편이 선정되었고, 외현화 문제관련 21개변인 65개 데이터, 내재화 문제관련 22개변인 70개의 데이터가 최종 메타분석에 사용되었다. 분석결과 아동의 외현화 문제 관련 아동 개인요인 중 스트레스 대처방식, 가족요인 중에는 가족의사소통, 학교요인 중에서는 학교적응, 지역사회요인 중에서는 사회복지서비스 만족정도가 가장 큰 효과크기로 나타났다. 반면, 내재화 문제와 관련해서는 아동 개인요인 중 아동의 기질, 가족요인 중 부모가족과의 관계, 학교요인 중 또래와의 관계, 지역사회요인 중 사회적 지지가 가장 큰 효과크기를 보이는 것으로 나타났다. 각 요인군별 평균효과크기를 살펴본 결과 외현화, 내재화 문제 모두 개인 > 가족 > 학교/지역사회 요인군 순으로 평균효과크기가 나열 되었다. 또한 요인군별 이질성에 대해 조절효과 분석을 실시한 결과를 제시하였다.
콘텐츠정책에 대한 총체적 진단을 통해 현 단계 기존 정책 성취와 한계, 문제점을 파악하고자 한다. 이를 위해 콘텐츠정책 분석의 틀을 정책목적과 국정철학, 정책방향(기조), 정책수단(내용, 집행방법, 대상), 추진체계(행정, 예산, 법제), 정치성 등 항목별 구성으로 고안하였다. 평가 결과 기존 콘텐츠 정책패러다임은 <진흥>중에서도 초기 태동산업 생산 물량을 늘리기 위한 부분적인 진흥에 매달려 왔다는 분석이다. 새로운 콘텐츠산업 정책은 필연적으로 객관적 여건과 주관적 조건에 따라 바뀌게 마련이라는 진단도 제시하였다. 우선 객관적 여건은 정책을 에워싼 환경 요인이고 주관적 조건은 국정철학, 정책의지, 신념, 가치판단 등이 들어오는 요소들이다. 이러한 분석 결과 새로 구상하고 기획해야할 미래 콘텐츠정책은 <운용(management)>이라는 새 이름표로 제시하고자 한다. 미래정책모형인 <운용 : 자생 성장산업 후원, 활용 독려>에 따라 구체적인 콘텐츠정책 개선방안을 실행할 수 있다. 이러한 변화와 혁신을 위해서는 우리정부 내에서 만연하고 있는 경제만능논리와 우리문화를 낮추어 보는 마인드를 넘어서야 한다는 지적이다. 크게 보아 운용을 중심 가치로 두는 현장 진흥으로 나아가야 한다는 전략이다. 현장에서 정책 주체가 직접 경영도 감행하는 운용 중심 진흥 정책은 시도와 실행만으로도 창의 인재를 모이게 하고 활력과 문화 풍류가 넘치는 멋진 정책 모델로 커나갈 수 있다. 창조경제 노력도 이러한 현장 정책 노력을 수반해야만 성과를 거둘 수 있다.
본 연구의 목적은 디자인 실기 수업의 본질은 유지하면서 다양하고 유연한 학습 환경을 제공하기 위해 블렌디드 러닝 사례를 면밀하게 분석하고, 수업 단계별로 블렌디드 러닝을 지원하는 학습 환경과 학생들의 활용도 및 교육 경험을 파악하는 것이다. 이를 위해 실제 주택 및 실내디자인 CAD 교과목에서 블렌디드 러닝을 적용하여 수업의 운영 및 내용, 수업 평가 등을 분석하였다. 수업 평가를 위해 강의 평가, LMS 활동평가, 수업을 진행한 전후 설문을 통한 블렌디드 러닝에 대한 경험 및 만족도를 조사하였다. 평가 결과는 장소와 시간의 제한 없이 실시간 피드백 기회의 부여, 다양한 상호작용의 기회 제공, 문자에 의한 대화 등 학습자의 활용도가 기존의 전통적인 대면 수업보다 우수하였다는 점에서 블렌디드 러닝 방식을 적용하는 것이 더 적절함을 시사한다. 또한, 사전조사의 결과, 네트워크나 기타 문제로 인해 집중도가 떨어지고 소통 부분에서 불편함을 느꼈다는 의견을 해결하기 위한 방안으로 디자인 실기 수업에서 이론 및 강의 부분은 비대면으로, 개별 질의응답 및 피드백은 대면 및 비대면으로 진행하여 사후조사 결과에서는 집중도와 효율성을 높일 수 있었음을 알 수 있었다. 이는 디자인 실기 수업에서 온라인 환경을 적극 활용할 수 있는 가능성을 시사한다.
최근 빅데이터에 기반한 교육의 활성화가 요구됨에 따라, 이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정에서 '태양계', '별과 우주' 내용 요소를 중심으로, WWT 빅데이터를 활용한 천문교육 STEAM 프로그램을 개발하고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 1개의 중학교 176명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문제해결, STEAM 태도 및 STEAM 만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 천문 데이터 시각화 플랫폼인 WWT(World Wide Telescope) 빅데이터를 활용하여 학생들이 적극적이고 자발적으로 학습에 참여할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, 창의적 문제해결 측정 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서 '과제집중' 구인을 제외한 '아이디어 수정', '이미지화', '비유', '아이디어 생성', '정교성' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 셋째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 '배려', '유용성·가치 인식' 구인을 제외한 '흥미', '소통', '자아 개념', '자아 효능감', '이공계 진로선택' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 넷째, STEAM 프로그램 적용 후에 실시한 STEAM 만족도 검사에서는 하위구인들의 평균값의 범위가 3.16 ~ 3.90으로, WWT 빅데이터를 활용한 STEAM 프로그램을 통해 학생들의 과학교과에 대한 이해와 관심이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
최근 청년 실업, 특히 대학졸업자의 실업 문제가 사회적 이슈로 대두되고 있다. 대학졸업자의 실업은 범국가적인 문제이기도 하고 대학 차원의 문제이기도 해서 각 대학들은 졸업자들의 취업률을 높이기 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생의 취업여부를 예측하는 모델을 제시한다. 사용된 변수는 개인정보, 입학정보, 학사정보 등 최대 138개를 활용하여 분석하였으나 향후 교육과정에 반영하기 위해서는 입학 이후의 데이터만 유효하게 작용하므로 제안할 항목은 학과별/학생별 취업률 향상을 위한 추천 역량으로 한정하였다. 즉, 입학성적 등은 입학 후 개인의 노력에 의해 향상이 불가능한 지표이므로 취업률 예측도를 높이는 용도 등으로만 활용하였다. 본 연구는 대학의 이념, 목표 및 인재상 등이 반영된 D대학교의 핵심역량의 분석을 통한 취업예측 모델을 구현해 보고, 새로운 핵심역량 예측 모델의 도입이 실제 취업에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 평가하고자 수행되었다. 향후 연구결과를 학과별 교육과정 수립 및 학생 진로 지도 등에 적용하여 취업률을 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 그 의의가 있다.
최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.
시선추적 기술은 사회 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 추적 기술의 정확성과 편리성 면에서 좋은 성능을 발휘하고 있다. 이는 터치를 하지 않고도 인터페이스(Interface)가 가능한 새로운 가능성을 보여주고 있고 할 수 있다. 이 기술은 루게릭 환자와 같이 신체의 한 부분, 한 부분이 서서히 마비되어 최종적으로는 눈을 움직일 수밖에 없는 상황의 환자에게 새로운 의사소통 방법이 될 수 있다. 이전의 루게릭 환자는 이 상황에 처하게 되면 가족 간의 의사소통은 물론, 죽음을 기다리는 것 외의 아무것도 할 수 없는 상황에 이를 수밖에 없었으나, 어렵지만 새로운 의사소통 방법인 눈을 이용한 인터페이스가 이들에게 도움이 될 수 있다. 현재로서도 시중에서는 시선추적 시스템과 전용 장비가 존재하나, 누워있는 이들에게는 사용법이 어렵거나, 개당 1200만원 이상의 높은 가격 등으로 인해 접근하기에 어려운 실정이다. 본 논문에서는 소수의 약자에게 도움을 줄 수 있음과 동시에 이 어려운 분들을 위해 저렴하게 사용할 수 있는 웨어러블 형태의 시선추적 장치를 제안하고 사회 전반의 미래 기술 성장 가능성을 극대화 하기 위해 저렴하게 이용할 수 있는 시선추적 방법을 연구하여, 결론적으로 저사양/고성능의 웨어러블 디바이스 기반 시선추적 시스템을 설계하고 발전시키는 방법을 제안하고자 한다.
시몽동의 개체화론과 변환의 방법론은 물질과 생성에 관한 현대 자연 철학의 가능성 및 철학과 과학의 관계에 대한 새로운 전망을 제시한다. 시몽동의 반실체론적 관점에 따르면, 존재는 퍼텐셜 에너지로 충전된 준안정적 시스템으로서, 잇따르는 평형상태들을 가로지르는 양자적 도약을 통해서 점진적으로 자기 복잡화한다. 개체화는 전(前)개체적 상태에서 개체화된 상태로 변이하며 존재의 상(相)들을 생성하는 작용이다. 개체화 일반의 패러다임 모델인 물리적 개체화는 형상 중심의 질료형상도식이 갖는 불충분성을 제시하고 물질의 자발적인 형상화 역량과 물질에 내재하는 역동적인 관계적 작용의 실재성을 입증한다. 개체(구조나 형태)의 발생은 자연에 내재하는 퍼텐셜들의 차이와 크기의 등급들 사이의 불일치를, 내적 공명, 정보 소통, 변환적 관계를 통해서 해결하는 일종의 해(解)로서 일어난다. 시몽동은 현대 물리학의 개념들을 변환적으로 차용하여 고대 자연철학의 '피지스'를 부활시키면서 새로운 비환원적 유물론의 가능성을 보여주었다. 특히 귀납도 연역도 변증법도 아닌 시몽동 고유의 '변환'은 근원적인 존재론적 과정이자 독특한 사유 방법으로서 철학을 비롯한 여러 학문들 간의 상호-관계와 지식의 연결망을 구축하는데 새로운 관점을 제공한다는 점에서 주목할 만하다.
경험표집연구법(Experience Sampling Method: ESM)은 연구 참여자의 즉각적인 반응을 통해 실제 생활에서 경험하는 즉각적인 실제의 정서 경험을 연구할 수 있는 새로운 연구방법이다. 경험표집연구법은 최근 보육교사관련 연구 중 특히, 보육교사의 정서 및 행복감을 연구하고자 할 때 적용가능성이 논의되고 있는 연구방법으로서 기존의 교사의 회상 및 설문을 기반으로 한 연구방법의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 보육교사의 증가되는 스트레스 및 부정적인 정서 경험에 관한 연구의 필요성과, 이를 연구할 수 있는 적합한 대안적인 연구방법이 될 것이라는 기대에도 불구하고, 기존의 경험표집 연구법은 연구 참여자로 하여금 하루 일과 중 반복적으로 무선 호출기가 울릴 때마다 설문지 및 필기구를 휴대하도록 해야 한다는 제한점을 동반한다. 뿐만 아니라, 한 개인을 통해 수집한 방대한 양의 데이터를 효과적으로 database화하는 데에 많은 시간과 노력이 요구된다는 제한점이 보고되어져 왔다. 본 연구는 어린이집 보육교사의 정서경험 연구에 있어 경험표집연구법을 보다 효과적으로 적용하기 위하여 설문참여, 자료전달 등이 매우 불편한 아날로그 방식의 경험표집 방식을 개인용 무선 통신기기를 활용함으로써 실시간으로 설문을 수행할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 이를 설문응답에 활용하는 방안을 고안하기 위한 융합연구이다. 본 연구는 기초적 연구로서 소프트웨어 개발을 위한 시스템구성과 프로토타입 제작에 관한 내용을 주로 다루며 이를 전문가 심층면접을 통하여 연구결과를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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