• 한국수자원학회논문집
• /
• 제51권10호
• /
• pp.863-874
• /
• 2018

본 연구에서는 SWAT 모형과 random forest를 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역($34,148km^2$)의 수생태계 건강성을 평가하였다. 국립환경과학원에서 8년간(2008~2015년) 봄철(4~6월)에 모니터링한 부착돌말류 지수(TDI), 저서형 대형무척추동물지수(BMI), 어류평가지수(FAI)는 0~100점, A~E등급으로 평가되며, 이를 본 연구에서 사용하였다. 수생태 건강성에 영향을 미치는 변수로는 수질(T-N, $NH_4$, $NO_3$, T-P, $PO_4$)과 수온을 선정하였으며, 수질 오염도가 낮은 경우에는 수생태계 건강성 점수가 광범위하게 분포되지만 수질 오염도가 높은 경우 수생태계 건강성 점수가 낮아지는 역상관관계를 확인하였다. 기계학습의 분류 분석 기법 중 하나인 random forest 모델을 이용한 세 개의 수생태 건강성 지수 등급분류 결과 정밀도, 재현율, f1-score 모두 0.81 이상의 예측 정확도를 나타내었다. 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용한 미래 SWAT 수문, 수질 결과 기저유출의 증가로 인해 질소 계열 수질 농도는 기준년도 대비 최대 43.2% 증가하였고, 지표유출 감소로 인해 인 계열수질 오염도는 최대 18.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 미래 FAI, BMI의 등급은 개선되는 경향을 보이지만 TDI는 등급이 악화되는 것으로 나타났다. 이를 통해 TDI는 질소 계열 수질에 민감하고 FAI, BMI는 인 계열 수질에 더 민감하다고 판단하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.139-161
• /
• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 터널과지하공간
• /
• 제31권5호
• /
• pp.374-384
• /
• 2021

본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.1-20
• /
• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.185-202
• /
• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.27-65
• /
• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
• /
• 제13권1호
• /
• pp.117-128
• /
• 2002

목 적：10대 임신의 보다 정확한 역학적 접근을 위한 일련의 연구의 첫 단계로, 우선 의료 일선에서 10대 산모를 돌보고 있는 산부인과 전문의들을 대상으로 하여, 이들이 현장에서 인지하고 있는 10대 임신의 현황과 문제점 및 정신과 자문에 대해 파악코자 본 연구를 시행하였다. 방 법：10대 임신의 빈도, 특성, 출산과 중절의 결정과정, 산모 및 신생아의 산부인과적, 정신과적 문제점, 정신과 자문 필요성을 중심으로 한 구조화된 설문지를 작성하여 전국 2800명의 산부인과 전문의에게 우편으로 배포한 후 회수된 349명의 자료를 분석하였다. 결 과：(1) 10대 임신의 빈도는 약간 증가한다는 추세였으며, 10대 임신모가 처음 병원을 방문하는 시기는 임신초기와 중기가 가장 많았으며, (2) 임신의 원인으로는 강압적이나 난잡한 성 관계보다는 지속적인 성 관계 에 의한 우발적 임신이 가장 많았다. (3) 출산하게 된 원인은 임신중절시기를 놓쳐서가 가장 많았다. (4) 10대 임신모의 정신심리학적 문제로는 지능저하나 성폭행피해 보다는 성 지식의 부재나 비행소녀가 많았다. (5) 10대 임신모에 대한 상담 역할은 대부분 산부인과 의사 본인이 담당하였고 정신과전문의나 전문 상담인력과 연계하는 일은 비교적 드물었다. 대부분 정신과 자문의뢰 필요성은 느끼나 ‘보호자나 환자의 거부’때문에 현실적으로 어렵다고 하였다. (6) 10대 임신에 관한 가장 절실한 예방대책으로는 피임교육이라고 응답하였다. 결 론：본 연구의 결과를 토대로 추후 10대 임신모를 대상으로 한 체계화된 면담기법을 이용하여, 10대임신의 위험요인을 분명히 하고, 이들의 사회적응에 관련된 정신과적인 접근방안과 나아가 10대 임신의 예방방안에 관한 구체적인 연구가 산과의사와 연계하에 이루어져야 되리라 본다.고 지능 수치가 상대적으로 낮아 학습 및 학교 생활 적응에 어려움이 더 많을 것이므로 적극적인 치료개입이 필요할 것으로 생각되었다.모두 능력의 향상을 보였으나, 간섭이 있는 주의력 검사에서는 산소흡입군만이 유의한 호전을 보였다. 또한 처치 전후의 변화율((치료후값-치료전값)/치료전값 *100)을 계산하여, 산소군과 공기군 간의 통계적 유의성을 평가한 결과, 공기 흡입군에 비해 산소흡입군이 스트룹 검사의 간섭시행, 그리고, 선로잇기검사의 B부분의 수행에서 유의한 차이를 보여, 산소흡입이 전두엽의 수행능력과 관련된 주의력의 호전에 보다 유의한 기여를 할 가능성이 있음을 보여주었다. 2) 기억능력평가：16가지의 기억능력 평가 도구 소척도값 중에서, 산소흡입군은 흡입 전에 비해 11개의 소검사 항목들에서 보다 우수한 수행을 보여 주었고, 공기흡입군은 7개 영역에서 유의한 호전이 있었다. 처치전후의 각 소척도 값의 변화율을 계산하여, 산소군과 공기군 간의 통계적 유의성을 평가한 결과, 단기기억소척도의 점수에서만, 두 군간에 유의한 통계적 차이가 발견되었다. 결 론：주의력과 기억능력에 미치는 산소효과를 검증하기 위해, 대조군비교-이중맹검 임상실험을 실시하여, 반복검사로 인한 효과, 위약효과 등을 배제하였다. 그 결과 양쪽 검사 모두에서 어느 정도의 반복검사 및 위약효과가 확인되었으나, 주의력에서는 전두엽의 실행능력(executive function)과 관련되는 검사들에서 산소흡입이 특이한 효과를 보여준다는 것이 확인되었고, 기억능력에서는 단기기억능력 평가에서 산소흡입군이 대조군보다 유의한 효과를 보여주는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과는 산소흡입이 전두엽과 관련된 수행능력, 작동기억능력 향상에 도움이 될 가능성이 있음을 시사하는 결과라고 생각된다.증 1명(5%)이었다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
• /
• 제11권2호
• /
• pp.252-261
• /
• 2000

목 적：만성 신체 질환 아동의 우울, 자기 개념 및 스트레스에 대한 지각과 대처 양상에 대해 알아보고자 하였다. 방 법：연구 대상자는 서울대학교 병원 어린이 병원에 입원해 있거나 외래에 다니는 환아 13명과 정상아동 13명으로 구성되었다. 만성 질환 아동군은 Schiffer 등(1963)이 만성 환자군으로 정의한 조작적 정의에 근거하여 최소한 3개월 이상 질환을 앓고 있거나 앓았던 적이 있으며, 현재도 그 질환으로 인해 지속적인 치료를 받고 있는 정형외과, 소아과 아동을 대상으로 하였다. 정상 아동군은 그러한 병력이 없는 아동 13명을 대상으로 하였다. 검사 도구는 피어스-해리스 자기 개념 척도, 소아 우울 척도, 투사적 검사(나의 기분을 색으로 표현하기, 다른 사람으로 인한 나의 기분을 색으로 표현하기, 비속의 아이)를 실시하였다. 결 과：만성 질환 아동군과 정상 아동군을 비교한 결과, 만성 질환 아동군이 소아 우울 척도에서 유의미하게 높은 점수를 보였으며, 자기 개념 척도에서는 보다 유의미하게 낮은 점수를 보였다. 또한 자기 개념 척도의 하위 항목인'인기도' 및 '학습 상태'에서 유의미하게 점수가 낮았다. 투사 과제의 경우,'색으로 표현하기' 과제에서는 집단간의 유의한 차이를 보이지 않았으나, 스트레스에 대한 지각 및 대처를 평가하는 '비속의 아이' 과제에서는 하위 항목(비의 양, 기간, 도구, 효율성) 모두에서 집단간의 차이를 보였다. 비속의 아이 과제와 우울 점수, 자기 개념 점수와의 상관 계수를 구한 결과, '비가 오는 기간' 항목이 우울 점수와는 정적 상관을, 자기 개념 점수와는 높은 부적 상관을 보였다. 결 론：만성 질환 아동군이 정상 아동군 보다 더 우울하며, 자기 개념이 더 부정적이었다. 또한, 이들이 지각하는 스트레스는 상당히 지속적이고 장기적이며, 이에 대해 대처할 수 있는 스스로의 능력이나 전략을 사용하는 데 있어서는 매우 무기력한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 만성적인 신체 질환이 아동의 정신 건강 및 심리적 적응에 있어서 위험 요인이 될 수 있음을 시사해 준다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.1047-1056
• /
• 2016

본 연구는 선운산도립공원 탐방객 290명을 설문조사하여, 탐방객들의 공원이용 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 도립공원관리를 위한 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 탐방객 설문은 응답자의 사회경제적 특성, 선운산도립공원 이용 특성, 방문 동기, 공원 탐방 만족도에 관한 문항들로 구성하였다. 조사 결과 탐방객들은 공원 방문 전 공원에 관한 정보 수집을 하지 않는 경우가 많았고, 선운산도립공원과 주변 관광지를 연계해서 여행하는 경우도 많지 않았으며, 고창 생물권보전지역에 대한 인지도 또한 크지 않아, 공원관리 주체인 고창군의 적극적 홍보가 필요한 것으로 나타났다. 응답자들의 16개 방문 동기를 요인분석한 결과, 선운산도립공원 탐방객들의 방문 요인은 '고지대 등산형', 자연학습이나 캠핑 등을 위한 '체험 관찰형', 가족이나 친구와의 '친목 도모형'으로 요약할 수 있었다. 공원 방문 목적에 따른 공원 이용 만족도를 살펴보기 위해, 요인분석에서 추출한 세 가지 방문 요인과 응답자의 사회경제적 특성 변수들을 독립변수로 하고 다른 사람에게 선운산도립공원 방문을 추천하는 정도를 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시한 결과, 3가지 방문 요인 중 '고지대 등산형' 요인만이 방문 추천 의사에 통계적으로 유의미한 영향을 주었고, 다른 요인은 영향이 없는 것으로 분석되었다. 이는 선운산도립공원이 등산객들에게만 만족스러운 경험을 제공할 뿐, 점차 증가하고 있는 체험 관찰형 탐방객 수요에 대응하지 못하고 있다는 의미로 해석될 수 있다. 환경해설과 같은 참여형 프로그램 개발이 요구된다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.258-279
• /
• 2015

이 연구의 목적은 해류 모식도 그리기를 통해 드러난 중등 지구과학 교사들의 동해 해류에 대한 지식의 변화를 분석하는 것이다. 이를 위해 32명의 중등 지구과학 교사들이 총 6시간의 해류도 관련 학습과 실습 과정을 거쳤으며, 사전과 사후 그리고 지연된 사후 동해 해류 모식도 그리기를 수행하였다. 또한, 작성된 해류 모식도를 수치화 과정을 거쳐 변환하여 이 해류 모식도에서 드러난 참여 교사들의 동해 해류에 대한 지식의 변화를 분석하였다. 동해 해류에 대한 참여 교사들의 사전 지식을 분석한 결과, 해류도에 대한 기초적인 지식은 가지고 있는 것으로 나타났으나, 몇몇 개념에 대해서는 잘못된 지식을 가진 것으로 분석되었다. 3차에 걸쳐 작성된 참여 교사들의 동해 해류 모식도를 분석한 결과, 연수 후 동해 해류 양상에 대한 지식이 증가하는 것으로 나타났으며, 교사에 따른 차이는 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 경향은 연수 직후보다는 지연된 사후 단계에서 더욱 뚜렷하게 나타났다. 해류도 실습활동에 대한 사후 설문을 분석한 결과, 참여 교사들은 해류도와 해류 교육의 필요성, 과학적 지식에 근거한 교과서 해류도의 개선을 강하게 인식하고 있었다. 또한, 실습활동에 대해 매우 높은 만족도를 나타내었으며, 내용 지식의 중요성 인식 및 교수 전략과의 연계, 중등 교육과정 개선의 필요, 과학 지식의 본성에 대한 인식 등 다양한 측면에서 실습활동의 의미를 부여하였다. 이러한 결과는 교사의 교과내용학 지식이 효과적인 과학 교수에 중대한 역할을 함을 시사한다.