본 연구의 목적은 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용한 예비 지구과학 교사들이 말하는 논증구조의 역할과 실효성을 탐구하고, 이 과정에서 예비교사들이 보여주는 PCK 특성을 탐구하려는 것이다. 논증구조를 활용한 수업 계획과 성찰을 체험하는 일련의 교수적 추론과정에서 교사의 PCK가 발휘되므로, 본 연구에 참여한 예비교사들이 보여주는 미래지향적 가족유사성 PCK의 특성을 탐색하였다. 이를 위해 15명의 예비 지구과학 교사들이 참여하여 논증구조를 활용하여 수업설계와 수업시연을 체험하고, 학기말에 수업 체험에 대한 심층면담을 실시하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 예비교사들의 가족유사성 PCK의 특성을 분석하기 위해 의미연결망 분석을 실시하였다. 주요 연구결과를 살펴보면, 예비교사들은 논증구조를 적용하면서 수업을 조직적으로 계획하고, 사실에서 결론에 이르기까지 관련된 논증요소를 구분함으로써 짜임새 있게 수업을 구성하였다. 논증구조 구성요소별 특징을 살펴보면, 예비교사들은 사실과 결론의 징검다리인 논거, 반박, 한정어 등을 찾아내는 데 어려움을 겪은 것으로 나타났다. 논증구조로 인해 가장 많은 영향을 받은 PCK 영역은 과학수업 실천 부분으로, 수업내용에 적합한 수업모형선정, 과학수업을 통한 데이터 리터러시와 디지털 역량개발 등을 예비교사들은 강조하였다. 연구결과를 토대로 교수적 추론 도구로서 논증구조의 잠재력과 활용 가능성, 논증구조를 활용한 과학수업을 체험한 중등학교 학생들의 과학탐구와 추론 역량 개발의 가능성, 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용하는 교사교육 프로토콜 개발의 필요성 등을 결론으로 제언하였다.
본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.
연구배경: 본 연구는 비정형 빅데이터를 활용하여 노인장기요양보험의 직접적 서비스 인력인 요양보호사의 서비스질 관리를 확인하고자 수행되었다. 연구방법: 요양보호사의 서비스질과 관련된 소셜 비정형 데이터를 텍스톰을 사용하여 수집·분석하였다. 데이터를 크롤링하여 수집된 상위 50개 키워드들 간의 빈도분석, TF-IDF, 중심성 분석, 의미연결망분석과 CONCOR 분석을 실시하였다. 연구결과: 빈도분석 결과 상위권에 속한 키워드는 '요양서비스' '요양보호사', '서비스질', '요양보호', '장기요양기관', '향상', '어르신', '처우', '개선', '필요' 였으며, 연결중심성과 위세중심성 분석결과도 거의 동일한 순위로 확인되었다. CONCOR 분석결과 4개의 그룹으로, 요양서비스질 개선, 요양서비스 운영, 요양서비스 제도, 요양보호사의 심리적인 부분에 대한 인식이 높은 것으로 나타났다. 결론: 본 연구는 요양보호사의 서비스질과 관련한 인식을 의미있는 그룹으로 제시하였으며 이는 요양보호사 서비스질 향상을 위한 다각적인 방향성 수립에 기여할 것으로 판단된다.
태양광, 풍력 등 신재생 에너지 생산이 다양해지면서 생산과 소비를 동시에 할 수 있는 마이크로그리드 시스템이 소개되었지만 국내에서는 아직까지 자동화된 전력거래 기술 도입이 필요하고 생산 및 중계인의 보호할 장치가 필요하다. 일반적으로 여름에는 태양광을 통한 전력 가격 하락이 예상되어 생산자 보호가 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 환경에서 블록체인(Blockchain)을 활용한 사용자 간 투명하고 안전한 선물 전력거래 시스템을 제안한다. 선물이란 간단히 말해서 고정된 가격과 미리 정해진 선물 가격에 구매자가 전력을 사는 의무를 가지거나 판매자가 전력을 팔아야 하는 의무를 갖게 되는 계약이다. 본 시스템은 블록체인 네트워크 내에서 신뢰할 수 있는 실행코드인 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 이용하여 사용자의 개입 없이 자동화된 동작으로 선물 가격을 검색하고 전력 거래를 체결하는 선물 거래 알고리즘을 제안한다. 만일 전력 생산자가 생산계획 시에 최대 생산 시기(하지)의 가격이 하락할 가능성이 있다고 생각이 되면 선물시장에서 선물을 먼저 팔아 놓고 최대 생산 시기(하지)에 선물을 되사서 이익을 내어 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있다. 또 중계업자는 판매계약 체결 시에 전력 가격이 상승될 우려가 있으면 선물시장에서 먼저 선물을 매입하고 판매계약 이행 시 선물을 청산하여 이익을 실현시켜 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있게 된다.
이 연구의 목적은 과학적 가설 생성 과정의 두뇌 활성화 특성을 수리 연산 과정과 비교하여 3.0T fMRI를 이용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 16명의 건강한 남자 피험자가 실험에 자발적으로 참여하였으며, 과학적 가설 생성 과제와 수리 연산 과제를 684초 동안 수행하여 fMRI 영상을 측정하였다. 측정한 후 언어적 보고 자료를 수집하여 fMRI 영상 자료의 신뢰도를 확보하였다. 언어적 보고의 분석 결과 수집한 fMRI 영상 자료 전부를 통계적 분석 대상 자료에 포함시켰다. SPM2 프로그램을 이용하여 통계적으로 분석한 결과, 과학적 가설 생성 과정은 수리 연산 과정과 다른 독립적인 두뇌 네트 을 가지고 있는 것으로 나타났다. 과학적 가설 생성 과정에서는 측두엽의 방추이랑(fusiform gyrus)에서 의문 상황 분석으로 이끌어내진 의미가 전두엽에서 부호화하는 과정이 일어난다고 할 수 있다. 수리 연산 과정은 전두엽과 두정엽의 연합된 영역이 중요한 역할을 하며 기능적 숙련도는 두정엽 영역이 관여하는 것으로 생각된다. 또한 과학적 가설 생성 과정에서는 과학적 감성의 생성도 동반하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 과학적 가설 생성 과정을 두뇌 과학적 측면에서 고찰 할 수 있도록 하였으며, 과학적 가설 생성 학습 프로그램 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 과학적 가설 생성 학습 프로그램은 두뇌-기반 학습의 한 전형으로 제안할 수 있다.
최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.
인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.
인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.
최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.
월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소는 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 요구에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스 발견을 효율적으로 제공할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 웹서비스 발견을 위한 많은 기법들이 제안되어 왔지만, 대부분의 선행연구들은 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 특정 도메인에 너무 치중하여 일반화하기 어려웠다. 이 논문에서는 군집화기법과 XML기반의 서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 다수의 웹서비스를 군집화하는 프레임워크를 제안한다. 웹서비스 발견이라는 연구영역에 최초로 데이터마이닝 기법을 적용한 연구이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 여러 흥미로운 요소들이 있다: (1) 서비스 사용자와 제공자들의 사전지식 요구를 최소화한다 (2) 특정 도메인에 과도하게 치중한 온톨로지를 피한다 (3) 웹서비스들 간의 의미론적 관계를 시각화할 수 있다. 이 논문에서 인공신경 정신망 네트워크를 기반으로 하여 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 조직화 프레임워크를 실증적으로 평가하였으며 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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