• 한국물환경학회지
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• 제34권2호
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• pp.183-201
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• 2018

The tolerance of Korean benthic macroinvertebrates to organic pollution has been analyzed since the early 1990s. However, considering the fact that there have been related studies carried out in some European countries since the early 20th century, the history of the research in Korea is very short and there is still much knowledge to supplement. We revised the saprobic valency, the saprobic value and the indicator weight value of 190 benthic macroinvertebrates taxa through the data of water quality and individual abundance collected from 7,086 sampling units in Korea from 2008 to 2014. The individual abundance of Uracanthella (Ephemeroptera) as a representative, one of the most common and abundant taxa in Korea, showed a typical lognormal distribution to 5-day biochemical oxygen demand (BOD5) concentration, and a normal distribution to the class interval of BOD5 concentration according to saprobic series. The value combining the mean individual abundance and the relative frequency of occurrence was a more efficient indicator value than that of each property alone. Benthic Macroinertebrates Index (BMI) was newly proposed as a modification of the saprobic index of Zelinka and Marvan (1961). BMI showed extremely significant correlation (determination coefficient $r^2$ > 0.6, n = 569 sites) with the concentration of BOD5, and the coefficient was a little higher than those of the previous indices. Until now, there has been very little research on the assessment of biological integrity of benthic macroinvertebrates community in Korea. While continuing researches into improve the reliability of BMI, it is necessary to develop multimetric indices for evaluating the integrity, including the composition of species and functional guilds, and the richness and diversity of the community.

• 한국환경생태학회지
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• 제31권2호
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• pp.230-251
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• 2017

2009년부터 2011년, 2015년까지 변산반도 국립공원의 고등균류를 조사한 결과, 총 2문 6강 18목 61과 157속 323종이 조사 되었으며, 주름버섯목(Agaricales)이 23과 67속 153종, 그물버섯목(Boletales) 6과 27속 45종, 무당버섯목(Russulales) 3과 4속 40종 및 구멍장이버섯목(Polyporales) 6과 21속 28종으로 4목의 종수가 총 266종으로 전체 종수의 82.4%로 대부분을 차지한 것으로 나타났다. 가장 많은 종수가 조사된 균류는 그물버섯과로 37종이었으며, 무당버섯과(36종), 주름버섯과(28종) 및 광대버섯과(25종) 순으로 우점하고 있는 것으로 나타났다. 서식환경별에서는 외생균근성 버섯은 15과 38속 130종(40.2%)으로 독성 버섯은 46종, 식 약용 버섯 51종 및 식 독 불명 버섯 26종 등이 조사되었으며 낙엽 및 목재부후균은 33과 72속 114종(35.3%)이었고 이 중 독성 버섯은 10종, 식 약용 버섯 52종 및 식 독 불명 버섯 46종 등이, 지상균은 24과 47속 72종(22.3%)이었고 독성 버섯은 8종, 식 약용 버섯 31종 및 식 독 불명 버섯 29종 등인 것으로 나타났다. 월별 발생에서는 대부분의 독성 버섯, 식 약용 버섯 및 식 독 불명 버섯 등은 7월과 8월에 집중적으로 발생하는 것으로 나타났다. 고도별에서는 대부분의 독성 버섯, 식 약용 버섯 및 식 독 불명 버섯 등은 1~199m 지역에서 많이 발생되고 있는 것으로 나타났으며 200m 이상 지역에서는 현저히 낮아지는 것으로 조사되었다. 독성 버섯, 식 약용 버섯 및 식 독 불명 버섯 등은 평균온도에서는 $24.0{\sim}25.9^{\circ}C$, 최고온도 $28.0{\sim}29.9^{\circ}C$, 최저온도 $20.0{\sim}21.9^{\circ}C$, 상대습도 77.0~79.9% 및 강수량 300.0~499.9mm일 때 발생이 높은 것으로 나타났다.

• 유통과학연구
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• 제9권3호
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• pp.73-82
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• 2011

본 연구는 스토리텔링을 이용한 명품 브랜드의 미학적인 아트마케팅커뮤니케이션 사례를 통해 브랜드의 차별화된 마케팅 기법으로 아티스트와 아트를 통한 효과적인 아트마케팅을 제시하였다. 이러한 아트를 활용하는 데는 브랜드의 이미지를 품격 있고 미학적으로 보여주어 매출 증대뿐 아니라 고객의 충성도를 높이는데 그 이유가 있다. 브랜드가 가지고 있는 욕망의 주체는 스토리가 그 역할을 한다. 명품 브랜드 소비자는 브랜드 품질의 우수성, 최상의 서비스, 브랜드 고 품격 가치와 더불어 브랜드에 담긴 스토리를 소비하려고 하는 것이다. 그러한 스토리는 예술과 만나 특별함을 더 하고 브랜드 영역까지 확장하게 하는 아트마케팅 전략 중 아트마케팅커뮤니케이션을 하고 있다. 아트마케팅커뮤니케이션 도구로 아트콜라보레이션, 아트전시회, 이동식 건축물 프로젝트, 아트 광고, 플래그십 스토어, 인재 양성연구소가 활용되었으며 브랜드의 욕망 스토리를 기본으로 스토리텔링의 구성요소와 원칙을 기본으로 선정되었다. 브랜드의 이미지를 시각적으로 상징화하고 입체적으로 보여주어 소비자와 감성적으로 소통하였다. 본 연구의 결과는 스토리텔링을 통한 명품 브랜드의 아트마케팅커뮤니케이션 사례를 통해 브랜드와 예술가의 인지도 관계성에 따른 전략과 특징을 통해 브랜드의 이미지에 미치는 효과적인 아트마케팅 역할을 살펴보고자 하였다. 사례를 통한 결과에 따르면 명품 브랜드가 브랜드 정체성과 스토리에 맞는 아트마케팅커뮤니케이션 도구를 활용하여 효과적인 사례를 보여주었으며, 예술을 통한 아트 마케팅의 가능성을 다양한 각도로 보여주었다. 사례결과는 다음과 같다. 첫째, 소비자는 공감하는 스토리가 있는 브랜드를 선택하는 것으로 나타났다. 세계적으로 성공한 명품브랜드들은 이미 우리 사회가 갖고 있는 멋진 이야기에 대한 욕구를 간파하고 있으며 이들은 정보 이외에도 소비자를 즐겁게 해주는 능력을 발휘하고 있다. 앞으로의 시장은 제품이 담아내는 이야기가 바로 경쟁력이 될 것이다. 둘째, 스토리와 연계된 아트를 활용한 아트 마케팅커뮤니케이션은 브랜드 차별화를 시킨 것으로 나타났다. 가장 효과적인 아트마케팅커뮤니케이션으로 아트콜라보레이션, 아트 전시회, 이동식 건축물 프로젝트 등 다양한 도구로 활발하게 적용되고 있다. 셋째, 브랜드의 제품이 예술작품처럼 인식되어 충성도를 높였을 뿐 아니라 매출이 증대되고, 프리미엄 된 가격을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 브랜드의 전통성에 예술을 접목한 혁신과 창조성이 있는 새로운 제품을 통해 소비자에게 특별한 만족을 제공하고 제품이 한정판으로 제작되어 시리즈별로 수집하는 소비자가 아닌 컬렉터를 창출한다. 넷째, 본 연구의 결과요약과 시사점, 그리고 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제시하였다. 명품브랜드에 적용된 사례를 참고하여 국내 브랜드 환경을 고려한 효과적인 아트마케팅 전략을 제시할 수 있으며 이미 진행되고 있는 국내 브랜드의 아트마케팅 전략의 사례와 효과를 연구해 볼 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.167-178
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• 2024

이 연구에서는 중학교 과학 교사들을 대상으로 과학 관련 직업에 대한 인식과 진로 교육의 인식을 조사하였다. 중학교 1학년 과학과 나의 미래 단원 수업 경험이 있는 과학 교사 64명을 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 연구 결과, 과학 교사들이 제시한 과학 관련 직업에는 과학적 직업뿐만 아니라 과학을 활용한 직업이 차지하는 비율도 상당하였다. 교사가 제시한 과학 관련 직업 중에서 연구직 및 공학기술직이 가장 높은 비율로 나타났으며, 교육·법률·사회복지·경찰·소방직 및 군인, 보건·의료직이 그 뒤를 이었다. 그러나 설치·정비·생산직이 차지하는 비율은 매우 낮았다. 과학 관련 직업에 필요한 능력으로는 일하는 데 필요한 기능, 일하는 방법이 주를 이루었으며, 사회와의 공존은 직업의 종류와 무관하게 대부분 직업에서 가장 낮았다. 과학 관련 진로 교육의 실태를 조사한 결과, 대부분 교사가 과학과 나의 미래 단원을 2~4차시 운영하는 그쳤으며, 일반 과학 수업에서도 과학 관련 진로 교육 운영에 할애하는 시간은 많지 않은 것으로 나타났다. 자유학기제 상황에서는 8시간 이상 과학 관련 진로교육을 운영한다고 응답한 교사가 상당수 나타났다. 과학과 나의 미래 단원이나 일반 과학 교과 수업 상황 모두 강의법이나 토의·토론법, 자율학습법을 주로 활용하는 것으로 나타났다. 한편 자유학기제 상황에서는 자원기반 학습이 다른 수업 상황과 비교했을 때 높은 비율로 나타났다. 이때 교사들은 전반적으로 미디어 자료를 많이 활용하였고, 교과서나 교사용 지도서의 활용은 예상보다 낮은 비율로 나타났으며, 과학관, 전시관 등에서 배포한 자료를 활용하거나 교육부 지원 자료를 활용하는 경우도 나타났다. 교사들은 학생 중심의 과학관련 진로 교육을 실행하고 다양한 교수학습 방법을 활용하는 것을 지향하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 과학 관련 직업과 진로 교육에 대한 교사들의 인식을 개선하기 위한 방안을 제안하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권3호
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• pp.47-66
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• 2023

본 연구의 목적은 '의복마련과 선택'단원 중 의복마련 부분의 교수-학습내용 일부를 재구성하여 수업적용을 위한 교육용 스마트 앱을 개발하는 것이다. 스마트 앱을 개발하여 구동하는 것을 위해 수업을 위한 교수-학습과정 계획을 하였고, 수업적용을 위한 스마트 앱을 개발하였으며, 개발된 앱에 대해 가정과교사와 앱 개발전문가의 피드백을 받았다. 개발된 앱의 메인 구성은 총 5단계로 구성되었다. 1단계는 프로필 설정단계로 실제사진이나 제페토 혹은 갤럭시의 이모지, 아이폰의 미모티콘을 이용해 프로필을 설정한다. 2단계에서는 스스로 옷장 정리를 통해 현재 가지고 있는 의복의 종류와 수량 및 상태 등을 파악하여 의복 목록표를 작성한다. 현재 가지고 있는 의복에 개별적 등록번호를 부여하며, 앞·뒤를 촬영하고 그 외 아이템 종류·색상·계절감·구매 시기·현재 상태 등을 기재할 수 있다. 3단계는 마련할 의복과 폐기할 의복을 결정하기이다. 전 단계의 의복목록표를 바탕으로 마련해야 할 의복과 폐기할 의복을 분류하는 과정을 갖는다. 4단계 의복 마련 방법 결정하기에서는 대안 평가표를 작성하여 의복 마련 방법을 결정한다. 이 과정을 통해 추후 학습하게 될 자원관리와 자립 영역의 소단원 '합리적인 소비생활의 실천'을 선행학습 할 수 있다. 마지막으로 5단계 폐기 방법 결정하기에서는 3단계에서 분류했던 폐기할 의복을 어떤 방법으로 폐기할 것인지에 대해 실천적 문제 중심 수업을 전개하며 다양한 방안을 모색해보고, 모둠별 토의를 통해 의견을 공유하고 실천하는 최종적 단계이다. 본 연구는 성취기준에 부합하는 교안 및 교육내용을 수업에 적용하기 위해 교육용 스마트 앱을 수업자가 직접 개발한 시도로서의 사례연구에 의의가 있다고 하겠으며 앞으로 사용자 적용을 통한 실제적인 수업에의 효과성 검증을 통해 업그레이드가 이루어져야할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.