본 연구는 국내 선행 연구에서 '팬데믹(pandemic)시기에 교사들을 대상으로 진행한 설문 조사 결과 원격수업 형식 중 '실시간 쌍방향 형' 수업이 차지하는 비중이 현저하게 적다는 점'을 지적한 것에 주목하여, 고등학교 수학 교과 기하 과목의 '평면의 결정 요건'을 중심으로 '실시간 쌍방향 형' 비대면 수업 자료를 개발하여 수업에 적용한 사례를 보고한 연구이다. 개발에 참여한 교사는 고등학교 교직 경력 28년차의 서울 소재 고등학교에 근무하는 수학 교사(수석교사) 1인이며, 2020년에 수학 교과의 기하 과목을 담당한 교사이다. 개발 교사는 실시간 쌍방향 형 비대면 수업을 개발하기로 한 이후, 수업 내용의 선정과 온라인 수업 도구를 선정하는 과정을 거친 다음 '만남 및 수업 안내', '동기 부여', '과제 제시', '개별 탐구 활동 및 교사 피드백', '성찰 및 평가'의 네 단계로 수업 지도안을 구성하여 자료를 개발하였다. 특히 '동기 부여' 과정에서는 개발 교사가 화이트보드 애니메이션 제작 프로그램인 Videoscribe를 이용해서 5분 정도의 영상 자료를 제작하여 제시하였으며, '과제제시'에서 과제 8번의 경우에는 학생들의 수업 종료 이후 자유로운 소감을 기록하는 것으로 구성하였는데, 이는 학생 스스로의 평가 장치임과 동시에 학생의 교사에 대한 피드백 제공 역할을 하였다. 본 연구는 현장 교사가 수업 자료를 개발하는 일련의 과정을 소개한 사례 연구로서, 수업에 바로 적용 가능한 수업 자료 제시와 더불어서 이후 수업 자료 개발에 대한 샘플 제시 역할에 목표를 두고 진행한 연구 결과물이다. 개발한 자료는 수업에 참여한 학생들의 의견 수렴 및 수학교사 3인에게 의뢰한 평가 결과를 바탕으로 수업 자료로서의 적합성 검증을 거쳤다.
본 연구에서는 2차원 수치모형(Nays2DH)을 적용하여 금강에 건설된 세종보를 중심으로 보 개방 후에 홍수량 변화에 의한 하도의 지형변화 과정을 분석하였다. 이를 위해 부등류, 부정류(단일사상), 연속홍수사상을 수문특성을 반영한 흐름조건으로 수치모의를 수행하였다. 부등류 수치모의 조건은 유황에 따른 정상유량으로 상류단 경계조건을 가정하였다. 부정류와 연속홍수사상의 경우에는 실제 홍수사상들로부터 정규 수문곡선 (normalized hydrograph)을 산정 한 후, 시나리오에 따른 첨두유량으로 정규 수문곡선을 재구성하여 상류단 유량으로 가정하였다. 본 연구에서는 지형학적 변화를 정량적으로 평가하기 위해 하상기복지수(BRI)를 산정하여 시간에 따른 하상변동을 분석하였으며, 연구지역의 항공사진과 수치모의 결과를 정성적으로 비교하였다. 부등류 수치모의 결과, 각 유황별 유량이 증가하면 하폭 대 수심의 비는 감소하고, 사주의 이동속도는 증가하였다. 하상기복지수는 초기에는 증가하지만, 시간이 증가함에 따라 변화량이 작아졌다. 또한 유량이 증가하면 하상기 복지수가 증가했다. 부정류 수치모의 결과 사주의 이동속도는 유량의 변화에 따라 감소했다. 또한 첨두홍수에 대한 지형적 반응에서 시간지체(time lag)가 발생했다. 즉, 부정류에서는 하상고의 변화는 수리학적 조건에 대하여 위상지연(Phase lag) 이 나타났다. 연속홍수사상 발생에 의한 부정류 수치모의 결과에서는 각각 첨두홍수 발생에 따른 사주의 이동속도는 홍수발생이 반복됨에도 불구하고 급격하게 감소했다. 또한 부정류 수치모의 결과와 마찬가지로 위상지연이 나타났으며 사주의 이동속도는 지수적으로 감소하는 특성을 보였다. 하상기복지수는 시간경과에 따라 증가하였으나, 첨두홍수가 연속으로 발생하였음에도 불구하고 하상기복지수의 증가율은 완만하였다. 본 연구를 통해 하천의 수문특성을 반영한 지형변화 과정을 수치모의를 수행하여 분석하였으며, 이를 통해 흐름특성에 따른 하상변동의 정량적인 예측모의를 현장에 적용할 수 있는 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 요양시설거주 치매환자들의 삶의 질을 사정하기 위해 개발된 DCM(Dementai Care Mapping)을 활용, 국내 장기요양시설에서의 사람중심케어 실천 정도 및 특성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. DCM은 훈련받은 매퍼가 시설거주 치매노인을 관찰 사정하는 도구이지만 본 연구에서는 장기요양 시설 종사자들의 자기보고식 평가척도로 변용하였다. DCM의 개념을 34개의 문항으로 조작화하였으며 브래포드치매팀의 검토를 거쳐 총화평정척도로 만들었다. 본 척도의 신뢰도는 .88로 신뢰할 만 하며, 이를 국내 시설 종사자 343명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과 평균점수는 3.77점(5점 척도)으로 나왔다. DCM의 하위카테고리 별 평균 점수는 애착(4.02), 편안함(3.95), 포용(3.89), 정체성(3.67), 주체성(3.41)으로 나타났다. 국내 요양서비스가 대상자의 안전과 편안함에 초점을 맞춘 신체수발에 주력하며 종사자와 대상자간에 애착이 형성되고 있지만, 개별적 케어(정체성)부족이나 대상자의 삶에서 의미있는 활동이 부족한 점(주체성)에서 사람중심케어가 취약함이 드러났다. 한편, DCM척도에 의한 사람중심케어의 특성을 조직 및 개인 특성에 따라 살펴보면, 시설의 규모가 작을수록 사람중심케어 실천이 높으며 공립과 민간시설간의 차이는 없었다. 또한 시설장과 직접 서비스제공자의 사람중심케어 실천이 높으며 경력이 1~2년인 종사자들의 사람중심케어 점수가 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 국내 요양서비스에서 사람중심케어의 실천이 필요하며 이를 위한 구체적인 방안으로 유니트케어의 적용, 시설에서 직접 서비스제공자뿐 아니라 간호, 사회복지사등 전 직원을 대상으로 한 사람중심케어 교육 실시를 제언한다. 국내 요양서비스의 질평가에서도 사람중심케어의 관점이 강화돼야 하며 이를 위해 DCM 또는 직접 관찰이 어려운 상황에서는 대안으로 본 연구에서 개발한 한국형DCM척도의 활용을 제언한다.
일사량은 작물모형의 구동에 필수적인 요소지만, 일사량의 직접관측은 다른 기상자료들과 다르게 많은 인적, 물적 자원이 필요하다. 직접 일사량을 측정하는 대신 다른 기상자료를 통해 일사량을 추정하는 여러 방식이 존재하고 그중 대표적인 방법이 일조시간을 통해 일사량을 추정하는 Angstrom-Prescott 모델이다. Frere and Popov(1979)에 의해 전세계의 기후를 세 분류로 나누어 일조시간을 일사량으로 변환하는 AP 계수(APFrere)가 제시되었고, 국내 18개 종관기상관측소에서 30년간 관측한 일단위 일사량과 일조량 관측자료를 통해 AP계수를 경험적으로 도출한 계수(APChoi)가 Choi et al.(2010)에 의해 제시되었다. 본 연구에서는 2012년부터 2021년까지 일사량 관측값(SObs)과 APFrere와 APChoi를 통해 도출한 일사량(SFrere, SChoi)을 NRMSE와 t검정을 통해 분석하였고, 이를 DSSAT 작물모형에 입력모수로 사용하여 벼 품종 오대, 화성 및 추청에 대한 생육모의를 하였다. 일사량 추정 결과 일사량의 추정값과 측정값 사이에는 12%에서 22%사이의 오차가 존재하였고, 이를 3월부터 9월 사이의 생육기간에 한정하여 누적 일사량을 계산하면 오차가 줄었다. 18개의 지역중 관찰값과 생육기간의 누적 일사량은 SFrere의 경우에 10개의 지역에서 SChoi 보다 SObs와 가까웠고, 일일 일사량의 오차율을 통해 분석하였을때 SFrere가 12개 지역에서 더 가까웠다.
본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.
최근 지구온난화의 주원인인 이산화탄소(carbon dioxide, CO2)의 배출량을 줄이기 위하여 한국은 탄소 배출량 감축목표와 탄소 중립을 선언하였으며, 이에 따른 지역별 배출량과 대기 중 CO2 농도의 정확한 평가가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 Orbiting Carbon Observatory-2 위성자료와 CO2 배출량 자료를 활용하여 위성기반 대기 중 CO2 농도와 배출량의 시공간적 차이를 확인하고, 이러한 차이를 식생 성장에 따른 광합성 반응지수인 태양유도 엽록소 형광(solar-induced fluorescence, SIF)을 이용하여 설명하고자 하였다. 2014년부터 2018년까지 한국 지역에서 환경부 온실가스종합정보센터(Greenhouse Gas Inventory and Research Center, GIR) 및 Emissions Database for Global Atmospheric Research (EDGAR) 배출량은 지속적으로 증가하였지만, 위성에서 관측된 CO2 농도는 2018년에 전년 대비 감소하는 것으로 나타났다. 지역적으로 살펴보면 경기도, 충청북도는 2018년에 GIR, EDGAR 배출량이 증가하였지만 CO2 농도는 감소하였다. 또한, 배출량과 위성관측 CO2 농도의 상관성분석에서 서울과 강원도 지역에서 각각 0.22 (GIR), 0.16 (EDGAR)으로 낮은 상관성을 보였다. 대기 중 CO2 농도는 SIF와 지역별로 상이한 상관관계를 보였는데, 5~9월의 CO2-SIF 상관성분석에서 서울과 경기지역은 -0.26의 음의 상관계수를, 충청북도와 강원도는 0.46의 양의 상관계수를 보이며 CO2 흡수와 대기 중 농도의 관계성이 지역별로 차이가 있음을 밝혔다. 따라서 대기 중 CO2 농도와 배출량 사이의 관계성을 분석함에 있어 CO2 흡수 과정에 대한 고려가 필요하다는 것을 시사한다.
고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.
조직은 환경변화에 적응하고 보다 나은 성과를 거두기 위해 지속적인 조직변화를 추구해야 한다. 하지만, 당연한 명제에도 불구하고 조직성과나 변화를 조작화의 어려움 때문에 해당 연구 분야에 대한 실증분석이 거의 이루어지지 않은 실정이다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 조직변화나 성과를 객관적으로 측정하고 평가하기에 적합만 자료가 비교적 체계적으로 구축된 프로스포츠팀을 기업조직으로 상정하여 조직변화의 원인과 효과를 분석하였다. 이를 위해 미국프로농구(National Basketball Association: NBA)팀의 8개 시즌(2014~2015-2021~2022)의 경기기록 및 트레이드 자료를 체계적으로 수집하고 전처리하여 SPSS 26.0에 설치한 프로세스 매크로 4.2의 7번 모형을 활용하여 분석했다. 실증분석 결과, NBA의 경우 직전 시즌 성적이 낮은 팀일수록 트레이드를 통한 조직변화를 더욱 활발하게 시도하여 성과를 도출하기 위한 조직의 역동이 크다고 볼 수 있으며, 트레이드는 직전 시즌의 승률과 해당 시즌 승률 간의 정(+)적 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 하지만, 트레이드를 통한 팀의 직전 시즌 성적의 간접효과는 각 구단의 상황에 따라 다르게 나타나는 것으로 드러났다. 직전 시즌 플레이오프에 진출한 팀은 그렇지 않은 팀에 비해 같은 성적일지라도 트레이드를 적게 시행하는 경향성을 보이며, 직전 시즌의 성적이 해당 시즌의 성적과 높은 관련성을 지닌다. 반면에 직전 시즌 플레이오프에 진출하지 못한 팀은 상대적으로 큰 규모의 트레이드를 단행하는 경향성을 보였으며, 이 경우 트레이드의 매개효과는 사라지는 것으로 나타났다. 즉, 직전 시즌에 플레이오프 진출에 실패한 팀은 같은 승률을 달성하였더라도 플레이오프에 진출한 팀에 비해 트레이드를 통한 성적변화가 더 크게 발생한다는 것을 알 수 있다. 이러한 프로스포츠팀의 조직변화와 성과 간의 역동에 관해 실증하여 제시함으로써, 프로스포츠팀의 조직변화가 어느 시점에 더 효과적인지를 분석하였다는 점에서 이론과 실무적 시사점을 지닌다.
이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.
최근 기후변화와 이상기후로 인해 지금까지 경험하지 못했던 극한 강우의 발생이 빈번해지고 있다. 홍수 피해 자체를 완벽히 예측하거나 제거하는 것은 한계가 존재하여 기존의 예방 중심의 대응보다는 신속히 이전의 상태로 복구하거나 더 나은 상태로 개선하는 능력을 의미하는 '회복력(Resilience)' 개념이 중시되고 있다. 본 연구에서는 1) 4R (가외성(Redundancy), 내구성(Robustness), 신속성(Rapidity), 자원부존성(Resourcefulness))을 기반으로 국내 홍수회복력 지표를 개발하였다. 특별재난지역을 대상으로 적용성 평가를 수행하였으며 개발된 홍수회복력 지표의 적합성을 확인하기 위해 다중공선성 분석을 수행하였다. 분석 결과 20개 지표 모두 공차 한계 0.1 이상, VIF (Variance Inflation Factor) 10 미만으로 다중공선성이 존재하지 않아 인자로서의 적합성을 갖는 것으로 판단하였다. 또한 각 지표의 상대적 중요도를 판단하기 위해 AHP 분석 방법을 활용하였다. 분석 결과, 지표별 중요도는 내구성 0.46, 신속성 0.22, 가외성 0.17, 자원동원력이 0.16으로 내구성이 가장 큰 중요도를 나타냈다. 4R의 항목별로 가장 큰 영향을 미친 세부 지표의 경우 내구성은 하천제방 정비, 신속성은 보건의료서비스, 자원동원력은 지방자치단체 재정자립도, 가외성은 배수시설로 나타났다. 본 연구는 특별재난지역을 대상으로 회복력에 영향을 미치는 요인을 분석함으로써 국가에서 홍수의 예방 및 대응을 전략적으로 관리할 수 있는 기초를 마련하였다는 점에서 의의가 있다.
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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.