• 지능정보연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.133-148
• /
• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권36호
• /
• pp.437-467
• /
• 2014

본 연구의 목적은 만화 읽기가 창의성 향상에 도움이 된다는 것을 밝히는 데 있다. 오랜 역사 속에서 만화의 부정적 인식이 최근에 긍정적으로 변하였다고는 하나, 어린이 만화가 학습을 위한 도구로서만 활용되고 있는 점에서는 그 사회적 인식을 개선할 근거가 필요한 것이다. 서론에서는 선행연구의 한계로 만화 읽기에 대한 실증적인 연구가 부족함을 지적하였고, 그 실증적 연구 방법으로 설문조사를 통해 만화읽기와 학교공부와 창의력테스트의 비교분석방법을 제시하였다. 2장 이론적 배경에서는 첫째, 창의성에 관한 이론 중 문제해결능력에 중점을 둔 창의성이론이 갖는 의의를 강조했다. 둘째, 창의성 개발에서 '재미'와 '흥미'가 갖는 의미를 근대교육이론의 전개과정과 맞물려 이론적으로 살펴보았다. 셋째, 만화읽기의 특성이 '재미'와 '흥미'로 출발하며, 감정이입과 몰두과정을 통해 캐릭터가 낯선 세상을 헤쳐 나가는 과정을 통해 현실인식을 확장하는 과정이며, 창의력과 연관 있음을 강조했다. 넷째, 만화와 창의력 관계를 실증적으로 연구할 설문지 모형을 제시하였다. 3장 설문조사결과분석에서는 첫째, 공부 잘하는 아이들은 만화를 많이 읽는다는 결과를 알 수 있었다. 또 공부 역시 창의력 향상에 도움이 되며, 결국 만화읽기와 공부와 창의력 향상은 서로 부정적 관계라기보다는 서로 상호보완적인 관계임을 알 수 있다. 둘째, 만화읽기와 창의성의 관계가 공부와 창의성의 관계보다 높은 결과가 나왔다. 이는 만화읽기가 공부보다 도리어 창의력 향상에 효과적일 수 있다는 것이다. 이러한 결과를 토대로 본 연구에서는 만화읽기가 공부, 창의력 향상에 긍정적 효과가 있음을 결론 내었다. 이러한 결론을 토대로 앞으로 학년별 만화읽기 교육방법개발과 추천만화목록을 제시할 필요가 있음을 제언하였다.

• 교육녹색환경연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.1-13
• /
• 2022

본 연구는 기존 노후 고등학교에 대해 학점제 운영이 가능한 미래학교로서의 공간 혁신을 위해 기존 학교의 공간 구성 및 구조적 문제점을 파악하고 미래 다양한 교수학습이 가능한 학점제 운영 학교로서의 중·장기 배치계획을 수립할 수 있도록 사례 조사를 통해 증.개축 또는 리모델링 판단 준거 도출을 목적으로 실시하였으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존 노후 고등학교의 문제점은 대부분 일자형 표준설계도형 단위 건물 중심, 여러 동으로 분산 배치되어 건물 간 연계성이 매우 부족한 것으로 나타났다. 또한, 각 건물의 평면 구성 형식은 교실과 복도 개념의 공간 구성으로 휴식 시간대 학생 교류와 휴식 기능이 이루어질 수 없는 구조로 판단된다. 둘째, 미래학교 공간 혁신을 위한 학점제 운영 고등학교 공간 구성 방향으로는 교과교실제를 전제로 학생 이동에 따른 동선 단축 및 교과 영역 확대 등을 고려할 때 집합형 배치를 반영하여 배치 계획을 수립하여야 한다. 또한 이동 수업에 따른 소통과 교류가 가능한 중심 지역에 휴식과 교류가 가능한 광장형 공간을 제공하는 것이 바람직하다. 더불어 학생 중심 공간인 광장과 연계된 도서관이나 스마트학습실 등 체험 활동이 가능한 다양하고 융통성 있는 공간을 배치한다. 셋째, 노후고등학교 재배치 판단 평가 기준으로는 향후 학급 수를 기준으로 스페이스프로그램을 작성하고 학교 토지 활용에 대한 법적 분석 및 지역 특성을 고려한 토지 이용 효율성 분석을 실시한다. 또한 기존 건물의 각 동별 구조적 특성 및 기존 건물의 노후도를 분석하여 건물 동별 내구연수를 파악하고 교육적 기능성과 함께 개축 또는 리모델링 판단을 위한 기준으로 활용한다. 이와 같은 분석 자료를 토대로 학교시설 복합화 등 학교 공간 전체에 대한 중 장기·토지이용계획 및 공간 배치 계획을 수립한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.193-202
• /
• 2019

4차 산업시대에 대학무용학과의 커리큘럼은 무엇을 변화시켜야 하는가에 초점을 둔 연구이다. 이는 무용학과의 교육과정이 미래 직업 창출과 무관하지 않음으로 4차 산업과 연관 지어 무용전공자의 미래 직업을 전망해 본다면 지금 대학 무용학과 커리큘럼으로는 미래 직업을 창출하기 힘들다는 생각에 따른 것이다. 따라서 서울에 소재하고 있는 5개 대학의 무용학과 커리큘럼을 비교 분석해 보았으며 그 후 4차 산업혁명시대에 적응하고 새로운 기술의 개념이 포함된 무용교육을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할 것인가 하는 무용학과 커리큘럼에 대해 5개의 교과목을 제시하였다. 첫째, 무용과 통합교육이다. 이는 창의성과 과학교육을 통합한 교육으로 STEAM(Science-Technology-Engineering-Art-Methematics)이라는 대 주제를 중심으로 아이디어와 창의성을 향상시키고 나아가 예술적 감수성 등을 키울 수 있는 교과이다. 둘째, 빅데이터 분석 및 빅데이터로 미래를 전망해 보는 교과로 이는 무용의 전반적인 것에 대한 대중들의 의견이나 평가, 감정 등을 분석함으로써 무용공연이나 무용전공자의 진로방향, 직업창출 등에서 유용하게 활용할 수 있는 학문이다. 셋째, 영상교육으로 영상은 현 시대의 대표적 표현매체로 오늘날 대부분의 예술표현영역을 영상이 차지함을 볼 때 영상을 통한 무용은 기존의 무용작품을 새로운 형태의 작품으로 창조적으로 변형시킬 수 있으며 학문적으로나 공연예술로서 무용의 영역을 넓힐 수 있다. 넷째, VR과 AR은 스마트 미디어시대의 중요한 기술로 미래 무용학이 공연이든 교육이든 산업이든 간에 시대의 흐름에 맞춰 디지털식 방법을 갖춰야 한다면 VR이나 AR에 대한 학습을 할 필요가 있다. 다섯째, 4차 산업혁명과 무용예술교과는 4차 산업혁명시대의 변화를 미리 예견하고 무용교과의 변화, 발전 모색 등을 교육하는 교과로 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.949-965
• /
• 2023

본 연구에서는 Sentinel-1 synthetic aperture radar 영상을 활용하여 딥러닝 모델인 Swin Transformer로 국내 농업용 저수지의 수표면적을 모니터링 하는 방법을 제시한다. Google Earth Engine 플랫폼을 이용하여 70만톤 급, 90만톤급, 150만톤급 저수지 7개소에 대한 2017년부터 2021년 데이터셋을 구축하였다. 저수지 4개소에 대한 영상 1,283장에 대해서 셔플링(suffling) 및 5-폴드(fold) 교차검증 기법을 적용하여 모델을 학습하였다. 시험평가 결과 모델의 윈도우 크기를 12로 설정한 Swin Transformer Large 모델은 각 폴드에서 평균적으로 99.54%의 정확도와 95.15%의 mean intersection over union (mIoU)을 기록하여 우수한 의미론적 분할 성능을 보여주었다. 최고 성능을 보여준 모델을 나머지 3개소 저수지 데이터셋에 적용하여 성능을 검증한 결과, 모든 저수지에서 정확도 99% 및 mIoU 94% 이상을 달성함을 확인했다. 이러한 결과는 Swint Transformer 모델이 국내의 농업용 저수지의 수표면적 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.78-95
• /
• 2024

기후변화와 도시 문제를 고려해 다양한 영역에 걸친 환경계획의 수립과 비교를 위해서는 일관된 기준으로 분류된 지역 규모 수준의 공간자료 구축이 중요하다. 본 연구는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT)에서 제시한 절차를 사용하여 기후 및 환경 연구가 활발히 이루어지고 있는 창원시의 Local Climate Zone(LCZ)를 분류하였다. 또한, 동질적인 기후 특성을 가진 지역일지라도 일부 격자가 다른 기후 특성으로 분류되는 파편화 문제를 개선하기 위해 필터링 기법을 적용하고 필터링 반경에 따른 LCZ 분류 특성을 비교하였다. 위성영상과 지상참조자료, 감독분류 머신러닝 기법인 Random Forest를 활용하여 필터링하지 않은 분류지도와 필터링 반경이 1, 2, 3인 분류지도를 제작하여 정확도를 비교하였다. 또한, 도시지역의 건물 유형에 따른 LCZ 분류특성을 비교하기 위해 GIS를 활용한 분류방법론에서 사용되는 도시형태지수를 제작하여 선행 연구에서 제시한 범위와 비교하였다. 그 결과, 전체 정확도는 필터링 반경이 1일 때 가장 높은 값을 보였다. 도시형태지수를 비교하였을 때 LCZ 유형별 차이는 적었고 대부분 선행연구의 범위를 만족하는 것을 확인하였다. 그러나 연구 결과를 통해 건물의 높이 정보를 반영하지 못하는 한계를 확인하였고, 이를 보완할 수 있는 데이터를 추가하여 분류한다면 더 높은 정확도의 결과물을 획득할 수 있을 것이라 판단된다. 연구 결과는 국내 도시기후 관련 환경 연구분야의 기초 공간자료 제작하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.