• 영재교육연구
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• 제20권3호
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• pp.721-741
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• 2010

이 연구는 중학교 일반학급과 영재학급의 과학수업을 관찰하여 교사의 발문과 피드백, 학생의 응답에 대한 유형과 빈도 분석을 통해 교사와 학생사이의 언어적 상호작용을 비교 분석한 것이다. 연구 결과, 일반학급의 과학수업에서 교사들은 교과서의 내용을 정리해서 묻거나 그대로 안내하는 발문을 많이 사용하였고, 재진술 형태의 즉각 피드백을 주로 사용하였다. 학생들은 네, 아니오, 와 같은 단순 확인 단답형 응답을 많이 사용하였으며, 언어적 상호작용 모형은 인지 기억적 사고 발문-단답형 응답-즉각 피드백 순서가 가장 많았다. 영재학급의 과학수업에서 교사들은 이유가 뭐에요? 왜 그런 거예요? 와 같은 개방적 발문의 확산적 사고 발문과 평가적 사고 발문을 사용하였고, 설명형 형태의 즉각 피드백을 주로 사용하였다. 일반학급과 비교하여 지연 피드백은 높게 나타났으나 즉각 피드백은 낮게 나타났다. 학생들은 짧은 단어나 간단한 문장 형태의 단답형으로 응답하였으며, 수업참여가 보다 적극적이었다. 언어적 상호작용 모형은 인지 기억적 사고 발문-문장 형태 단답형 응답-지연 피드백 순서가 많았다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제20권3호
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• pp.215-230
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• 2008

이 연구에서는 중학교 기술가정 교과서 주생활 영역에 제시된 개별 활동자료의 형태와 각 개별 자료에 대한 교사의 인식을 알아보았다. 자료는 중학교 6개 교과서 주생활단원 '주거공간의 활용'과 '실내환경과 설비' 중단원에 제시된 활동자료 $9\sim14$개 각각에 대해 교과서별로 $30\sim69$명의 담당교사 총 256명이 응답하였다. 이 단원을 가르쳐 본 조사대상 교사들은 주생활단원을 비교적 중요하다고 인식하고 있는 반면 이에 대한 자신의 배경지식은 다소 부족하다고 인식하였다. 주생활 영역 자료는 본문이나, 참고자료, 활동자료에 비해 그림자료 활용을 더 중요하게 인식하고 있었다. 제시된 활동자료의 자료특성을 자료형태(그림, 표, 보충 글, 복합형태, 문장만 제시), 비문장 자료형태의 성격(이미지, 설명적, 해석적, 복합성격), 활동유형(학습내용확인형, 자료분석사고형, 외부자료조사형, 복합활동형)으로 분류했을 때, 자료형태에서는 문장만 제시한 자료형태가, 비문장 자료형태의 성격에서는 설명적 성격의 자료가, 활동유형에서는 자료분석사고형의 활동자료가 많이 제시되어 있었다. 교과서별 활동자료 수는 활동유형별 보다 자료형태나 자료형태의 성격에 따른 차이가 더 커서 집필자에 따라 특정 자료형태의 활동자료를 다수 제시한 경향이 있었다. 자료특성별 주생활 영역 활동자료 각각에 대한 인식은 전반적으로 활동자료형태별 인식의 차이가 활동유형별이나 자료형태의 성격별 인식의 차이보다 더 컸다. 자료특성별로 교사의 흥미와 학생의 흥미가 유사했으나 대체로 교사 자신의 흥미보다 학생의 흥미를 낮게 보고 있었다. 활동자료에 대한 교사의 주관적 배경지식수준과 내용적합성 보다 수준적합성을 더 낮게 인식하고 있었다 가장 긍정적으로 나타난 자료특성별 활동자료는 자료형태면에서는 그림을 제시한 활동자료였고, 비문장 자료형태의 성격은 해석적이거나 복합성격의 활동자료였으며, 활동유형은 학습내용확인형이나 복합활동형 활동자료였다. 이러한 활동자료특성별 교사의 인식은 교과서에 실린 자료수와 관련이 적었다. 활동자료에 대한 교사의 인식에 대한 이 연구에 이어 개별 활동자료가 현장에서 실제 얼마나 활용되고 있는지를 밝히는 후속연구가 필요하겠다.

• 산업진흥연구
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• 제7권1호
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• pp.81-87
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• 2022

이 연구는 『적천수』에 대한 다양한 판본들을 비교하고 분석하여 한가지 원문을 두고 평주한 시각에 따라 달라져 있는 주석에 대하여 어떤 해석이 더 타당한 것인가를 확인하고자 하는 데 목적이 있다. 『적천수』의 명리이론에 대한 오해 중에서 가장 크게 차지하고 있는 부분이 격국론이다. 『적천수』는 격국을 중시하지 않았으며 억부용신을 강조하는 명리 고전이라는 평가를 많이 받는다. 하지만 원문을 이론별로 분류해 본 결과 억부론을 직접적으로 언급한 문장은 5개 남짓에 불과 하지만, 격국론을 설명하고 있는 문장은 9개 그리고 종격과 화격을 설명한 것까지 포함한다면 격국을 설명하는 문장이 15개에 이른다. 은유적 화법을 주로 사용하고 있는 것만 보더라도 명리 초급자에게 읽히고자 저술된 서적이 아님도 분명하다. 명리의 원리를 이미 학습하여 충분한 지식을 가지고 있는 이들에게 더 심오한 이치를 전달하고 깨우침을 갖게 하고자 저술된 명리서이다. 이런 수준의 독자를 가정하고 저술되었기에 "재관인수분편정(財官印綬分偏正) 겸론식상격국정(兼論食傷格局定)"이라는 하나의 문장이면 격국론에 대한 설명으로 충분하였을 것이다. 『적천수』에 담겨있는 후대 평주 간 명리이론중에서 격국론에 관련된 '팔격', '관살', '상관', '월령', '생시', '청탁'원문에 대한 4인의 평주를 비교 분석하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.315-324
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• 2022

이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.103-110
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• 2023

인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.

• 말소리와 음성과학
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2024

본 연구는 4세 아동에 대한 말소리발달 평가를 위해 세 문장 따라말하기 선별검사를 개발하고 또래와 비교할 수 있는 규준을 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 4세 전반과 후반 각각 24명씩 총 48명의 아동에게 선별검사를 실시하였다. 선별검사 결과는 기존의 말소리장애 평가 검사 결과와 .7의 상관을 보였다. 선별검사를 통해 구한 음운발달 지표와 오류패턴에서 4세 전반과 후반으로 나눈 두 집단에 차이가 있는지 비교하였다. 후반 아동의 발달지표가 높은 것으로 나왔지만 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 모든 분석은 한국어말소리분석도구(Korean Speech Sound Analysis Tool, KSAT)를 사용하였으며, 자동분석 결과와 임상가의 수동분석 내용을 비교하였다. 자동분석과 수동분석의 오류패턴분석 일치도는 93.63%였다. 본 연구의 의의는 유도 문장수준에서 세 문장 따라말하기 선별검사의 4세 아동의 말소리 규준을 제시했다는 것과 KSAT의 임상과 연구 현장에서 적용 가능성을 검토하였다는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제36권3호
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• pp.9-20
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• 2008

2005년 3월 31 일 도시공원 및 녹지 등에 관한 법률 개정으로 도시공원 분류체계에서 소공원과 주제공원을 세분화하여 추가하였으나, 기능, 규모, 유치거리가 명확한 개념이 정립되어 있지 않은 상태이다. 특히, 조성 과정상의 확실한 설계되어 있지 않으며, 최근 법제화된 '도시공원 , 녹지의 유형별 세부기준 등에 관한 지침'(2007.2)에서도 유형을 공원의 설치위치 빛 성격에 따라 근린, 도심소공원으로 구분하였으나, 유형별 공원의 지정은 되어 있지 않은 상태이다. 본 연구에서 보고자 하는 역세권내 위치한 소공원은 설치위치 및 지역의 성격에 따라 그 특성이 다르게 나타나므로 법에서 명시하고 있는 유형에서의 설치위치 및 지역적 특징을 분석하여 궁극적으로 유형별 특성에 따른 공원의 활성화 방안을 제시한다. 유형화를 위한분석기준은 각각의 공원은 인접한 역의 성격과지역의 성격이 다르므로 첫째， 법에서 명시하고 있는 정의에서의 지역적 특성과 이용자 특성에 따른 유형분류로서 근린소공원과 도심소공원의 분류체계에 따라 공원유형분류 한다. 소공원 주변 용도배분비율과 기존의 소공원 설치 당시 공공에서의 설치목적을 각 구청의 담당자의 문의를 통하여 파악하고, 이용자의 거주특성의 경우는 이용자를 대상으로 설문을 거주지와 거주동에 대한 질의응답을 통하여 각 공원의 주 이용자의 거주특성을 파악하여 최종 대상지 근린소공원 3개소， 도심소공원 3개소를 선정하였다. 둘째, 각 유형 관찰조사를 통하여 이용자들의 이용행태특성을 파악하고， 설문조사를 행하여 유형별 대상지의 이용실태 및 이용특성의 차이점과, 어떤 측면에서 각기 다른 특성을 가지고 있는지에 대해 이용실태 및 공원시설에 대한 중요도 및 만족도, 공원 환경적 측면의 만족도에 대한 의견을 조사한다. 셋째, 관찰조사와 설문분석에 따른 결과와 관리 공무원과 공원설계자와의 인터뷰 결과를 종합하여 추후 계획시 고려하여야할 점으로 공원이용 활성화를 위한 시설 및 설계적 측면과 이용행태적 측면, 관리 및 운영적 측면에서 시사점을 도출한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권4호
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• pp.392-402
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• 2010

본 연구의 목적은 중학교 1학년 과학 기본과정 지구과학영역의 자율학습용 콘텐츠에 대하여 분석 및 평가를 하는 것이다. 이를 위해 한국교육학술정보원(2008)의 '초 중등교육 e-러닝 품질관리 가이드라인(Ver.2.0)'에서 제시한 '사이버가정학습 콘텐츠 품질관리도구'를 적용하였다. 콘텐츠 분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습안내는 학생들이 한 차시에 학습하게 될 내용들을 간략히 소개하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 선수학습에서는 진단평가가 이루어지지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 본 학습에서는 학습자의 수준에 맞게 콘텐츠를 선택하여 학습할 수 있었고, 본 학습 시간은 15분 내외로 구성되어 있는 것으로 나타났다. 셋째, 학습평가에서는 학습자가 오답에 대한 피드백은 이루어지지 않고, 틀린 문항 수만 제시되어 있었다. 그리고 학습정리는 그 차시에 배운 중요한 내용에 대해서는 다시 요약 정리하여 제시하고 있다. 콘텐츠 평가에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요구분석, 교수학습전략, 상호작용에 대해서는 각 차시마다 큰 차이를 보이지 않았다. 그리고 윤리성에 대한 평가는 적합하지 못한 단어나 문장을 포함하고 있지 않은 것으로 나타났다. 저작권의 평가는 콘텐츠 내의 저작물에 대한 국제저작권표시방법을 준수하여 표시한 것으로 분석되었다. 둘째, 교수설계의 평가는 단순 그림 위주의 설명을 제시하였고, 플래시 등의 시각자료가 미흡한 것으로 나타났다. 그리고 지원체계의 평가에서는 학습자가 콘텐츠를 자유롭게 이용할 수 있도록 설치되어 있는 것으로 나타났다. 그러나 콘텐츠 학습 중 학습자가 메모할 수 있는 메모기능은 없는 것으로 분석되었다. 또한 평가에 대한 평가는 서술 내용에 대한 명확한 평가기준을 제시하고 있지는 않았다. 따라서 각각의 차시마다 조금씩 차이를 보였다. 셋째, 학습내용의 평가분석은 수정 보완하지 않은 탓에 최신의 정보를 포함하고 있지 않아 각 차시마다 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.