• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권1호
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• pp.85-104
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• 2023

본 연구의 목적은 초등학생들의 수학 일기 유형들을 분석하고 학년이 올라가면서 수학 일기에서 어떤 변화를 보이는지를 파악하여 수학교육에서 시사점을 얻는 것이다. 이를 위해 '수학 일기 경진대회'에 제출한 교구수학부문 222편의 자료 중 미성년자 학생과 그 학생의 학부모 동의를 모두 받은 170편의 자료를 대상으로 분석하였다. 수학 일기 유형 분석을 위한 틀은 3명의 연구자 간의 독립적인 분석을 통해 12개의 유형을 도출하였다. 연구 결과 첫째, 초등학생들이 쓴 수학 일기 쓰기의 유형으로 관찰 일기, 문제 만들기, 개념 정리 일기, 복습 일기 등 다양한 일기를 쓴 것으로 나타났다. 또한, 학습 영역으로는 수와 연산 영역과 도형 영역에서 두드러지게 일기 쓰기를 진행하는 것으로 나타났다. 둘째, 수학 일기 쓰기에서 나타난 유형은 학년이 올라갈수록 실험에 의한 관찰일기, 문제만들기, 개념정리일기 등이 눈에 띄게 증가하였고, 소수이지만 아이디어 일기와 설명 일기가 새롭게 나타났으며, 반면 게임을 통한 (승리) 전략 세우기와 같은 유형은 하락하였다. 이는 활동중심 또는 단순한 묘사를 필요로 하는 유형에서 수학적 개념을 적극적으로 적용하는 유형으로 발전하고 있음을 알 수 있다. 이처럼 수학 일기의 유형은 12개 유형으로 분류되었지만 학교 현장에서도 자유롭게 표현할 수 있는 글쓰기에 교구를 적극적으로 활용할 필요가 있겠다.

• 한국비블리아학회지
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• 제19권1호
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• pp.157-174
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• 2008

도서관전산화와 인터넷은 사서들의 업무를 편리하게 하였을 뿐만 아니라, 아웃소싱 및 직업감축으로 이어지게 하였으며 도서관 방문자 수를 급감시켰다. 하지만 많은 도서관의 사서들은 기존 업무에 매달려 있고 변화된 새로운 환경에 적합한 역할을 찾지 못하여 그들의 정체성이 흔들리고 있다. 직업에서 정체성을 확립하지 못하면 그 직업은 사라질 수밖에 없다. 이에 본 논문은 디지털 환경에서 사서들의 정체성이 무엇인지 파악하고자 하였다. 연구를 위하여 현재까지 사서들의 새로운 역할에 대해 논한 문헌들을 조사하였고, 문헌들이 제시한 것과 현직 사서들이 느끼는 것의 차이점을 비교하였다. 사서들의 의견을 수렴하기 위해서는 현직에 20년 이상 근무하고 있는 사서들을 대상으로 이메일 서베이 (Survey)를 하였다 질문은 개방형 질문지로 하여 가급적이면 경험이 많은 사서들로부터 다양한 의견을 수렴하고자 하였다. 연구결과 사서들은 이용자들에게 정보를 제공하는 대민서비스에서 직업적인 보람을 느끼고 있지만 환경의 변화로 전문직으로서 서비스할 기회가 많지 않은 것으로 나타났다. 하지만 정보활용교육이나 독서지도 및 각종 프로그램 지도와 같은 분야에서 전문가 영역을 확보할 수 있는 기회들이 보인다. 교육은 이용자들에게 필요한 정보를 찾을 수 있게 해주는 정보교육과 필요한 정보에 접근할 수 있게 해주는 매체교육으로 구분할 수 있다. 자기주도적인 평생학습사회에서 정보와 매체를 활용할 수 있는 것은 매우 중요한 능력이다. 사서들은 정보교육과 매체교육이라는 역할을 수행함으로써 이용자들이 훌륭한 지식인이 될 수 있도록 하는 일에서 사서들의 정체성을 확보할 수 있을 것으로 본다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권4호
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• pp.569-590
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• 2023

본 사례 연구의 목적은 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 두 중학생의 공변 추론 수준을 비교하여 분석하는 것이다. 학교 수학에서 이차방정식을 학습하지 않은 중학생 2명을 대상으로 수업을 진행하였고, 수업이 모두 끝난 뒤 회고 분석 과정에서 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제의 해결에서 두 학생 간의 차이가 두드러지게 드러났다. 이에 본 연구는 속도의 일정함을 가정하거나 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제를 해결하거나 일반화하는 과정에서 학생들 스스로 구성한 두 변수에 대해 그들 사이의 변화 관계에 대한 이해 수준을 Thompson과 Carlson(2017)이 제안한 공변 추론 수준에 비추어 비교·분석하였다. 그 결과, 본 연구에서는 대수 문장제의 문제 해결 방식과 그 결과가 표면적으로 유사해 보이더라도 두 학생 간의 공변 추론 수준이 서로 다를 수 있음을 확인하였고, 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 유사성을 공변 관점에서 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 대수 문장제의 교수·학습에서 문제 상황을 빠르게 식으로 변환하여 해를 찾는 데 주목하기보다 학생 스스로 변화하는 두 양을 찾고 그들 사이의 불변하는 관계를 다양한 방식으로 나타내는 활동이 충분히 다루어질 필요가 있음을 제안한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권3호
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• pp.349-368
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• 2023

2022 개정 교육과정은 언어 소양 및 디지털 소양과 함께 전 교과의 학습을 통해 함양할 수 있는 기초소양으로써 수리 소양의 중요성을 강조하였다. 그러나 수리 소양에 관한 적합한 정의를 내리고 있지 않아 모든 교과의 교육과정에 체계적으로 이를 적용하는 것에 어려움이 있다. 이 연구는 우리나라 교육과정에서 기초소양으로써 수리 소양이 체계적으로 적용될 수 있도록, 문헌 검토를 통해 교육과정에서의 수리 소양의 정의를 명료화하고 타 교과에서의 수리 소양의 적용 양상을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 문헌 연구를 통해 수리문해력, 수학 역량 등과 같은 용어와 비교, 대조하고 수리 소양의 의미를 명료화하고 세분화한다. 다음으로 국내외 각 교육과정에서 나타난 수리 소양의 범주를 비교해보고, 수리 소양이 전 교과의 성취기준에 반영된 호주 NSW주의 교육과정에 수리 소양의 적용 양상을 분석한다. 수리 소양의 의미를 세분화하여 각 성질을 이해하고 교육과정에의 적용 양상을 살펴보는 것은 수학 교과 이외의 교과에서도 수리 소양을 반영한 교육과정을 구성하도록 도울 수 있을 것이라 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.99-120
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• 2023

본 연구는 택배 이용자의 프라이버시 침해 경험이 프라이버시 심리와 행동에 미치는 영향을 조사하였다. 택배 이용자가 프라이버시 침해 경험을 가지고 있는가에 따라, 프라이버시 침해 사건에 대해 학습이 이루어지고, 인지가 형성되고, 감정이 형성되고, 행동이 나타난다. 이러한 택배 이용자의 프라이버시 심리의 변화 과정은 프라이버시 보호 행동 반응을 예측하는데 중요하다. 본 연구에서는 태도이론을 응용해 택배 이용자의 프라이버시 심리를 설명하기 위한 연구의 이론적 프레임워크를 개발하였다. 이 프레임워크에 기반해, 택배서비스 이용자의 프라이버시 침해 경험, 인지된 프라이버시 위험, 프라이버시 염려 (즉, 개인정보 오류에 따른 염려, 비인가된 이차 이용에 따른 염려, 개인정보 수집에 따른 염려, 부적절한 개인정보에 대한 접근 염려), 프라이버시 보호 행동의 관계를 분석하였다. 본 연구에서는 제안된 연구모델에 대해 택배서비스 이용 경험이 있는 사람들을 대상으로 설문조사를 하였고, SMART-PLS 구조방정식 소프트웨어를 이용해 실증분석을 하였다. 본 연구의 실증분석 결과는 택배 이용과정에서의 프라이버시 침해 경험, 프라이버시 위험, 프라이버시 염려, 그리고 프라이버시 보호 행동 사이에는 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 안전한 택배 서비스를 위한 프리이버시 보호 행동 연구에 유용한 이론적 시사점을 제공해 주었고, 더불어 보다 안전한 택배 비즈니스 모델 개발에 유용한 실무적 시사점을 제공해 주었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권6호
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• pp.67-84
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• 2023

In some areas of the Republic of Korea, the designation and management of conservation areas do not adequately reflect regional characteristics and often impose behavioral regulations without considering the local context. One prominent example is the Busan EDC area. As a result, conflicts may arise, including large-scale civil complaints, regarding the conservation and utilization of these areas. Therefore, for the efficient designation and management of protected areas, it is necessary to consider various ecosystem factors, changes in land use, and regional characteristics. In this study, we specifically focused on the Busan EDC area and applied machine learning techniques to analyze the habitat of regional species. Additionally, we employed Explainable Artificial Intelligence techniques to interpret the results of our analysis. To analyze the regional characteristics of the waterfront area in the Busan EDC district and the habitat of migratory birds, we used bird observations as dependent variables, distinguishing between presence and absence. The independent variables were constructed using land cover, elevation, slope, bridges, and river depth data. We utilized the XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) model, known for its excellent performance in various fields, to predict the habitat probabilities of 11 bird species. Furthermore, we employed the SHapley Additive exPlanations technique, one of the representative methodologies of XAI, to analyze the relative importance and impact of the variables used in the model. The analysis results showed that in the EDC business district, as one moves closer to the river from the waterfront, the likelihood of bird habitat increases based on the overlapping habitat probabilities of the analyzed bird species. By synthesizing the major variables influencing the habitat of each species, key variables such as rivers, rice fields, fields, pastures, inland wetlands, tidal flats, orchards, cultivated lands, cliffs & rocks, elevation, lakes, and deciduous forests were identified as areas that can serve as habitats, shelters, resting places, and feeding grounds for birds. On the other hand, artificial structures such as bridges, railways, and other public facilities were found to have a negative impact on bird habitat. The development of a management plan for conservation areas based on the objective analysis presented in this study is expected to be extensively utilized in the future. It will provide diverse evidential materials for establishing effective conservation area management strategies.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.284-290
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• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권4호
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• pp.318-327
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• 2007

본 연구의 목적은 고등학교 화학II 교과에서 Small Scale Chemistry(SSC)를 적용한 수업이 학생들의 과학 탐구 능력과 과학관련 태도에 미치는 효과를 알아보는데 있다. 연구 대상은 인문계 고등학교 3학년 학생 112명이며, 실험 집단과 비교 집단으로 나누었다. 화학II 교과서의 기존 실험을 대치할 수 있는 SSC 실험을 7개 선정하여 이를 실험 집단에 적용하고, 비교 집단에는 교과서에 제시된 기존 실험을 적용하였다. 연구 결과 두 집단 간에 과학 탐구 능력의 향상에는 유의미한 차이가 있었으나, 과학관련 태도의 향상에는 유의미한 차이가 없었다. 세부 분석 결과 과학 탐구 능력의 차이는 기초 탐구 능력의 차이에 의한 것으로 나타났다. 실험 집단 학생들은 SSC 실험이 기존 실험에 비해 많은 장점(예를 들면, 개별 실험, 실험과 이론의 동시 학습, 짧은 실험 시간, 안전성, 친환경성 등)이 있음을 인식하고 있었다. 이러한 결과는 고등학교 화학 과목에 SSC 실험을 적용할 가치가 있음을 나타내며 현 교과서의 기존 실험을 대치할 수 있는 다양한 SSC 실험을 개발하여 보급할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.67-74
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• 2024

본 논문에서는 기후 변화와 지속 가능한 수자원 관리의 중요성이 증가하는 가운데, 다양한 강우 측정 방법이 저수지 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 연구를 제시한다. 이를 위해 우리는 기상정보개방포털에서 제공하는 종관기상관측장비인 ASOS의 관측 강우, 자동기상관측장비인 AWS의 관측 강우, 그리고 면적강우비에 따라 재산정된 티센망 기반의 강우 데이터를 활용하여 신경망 기반 저수율 예측 모델에 대한 학습을 각각 수행하고, 학습된 모델의 예측 성능을 비교 및 분석하였다. 전라북도 소재 34개의 저수지에 대한 실험을 통해 각 강우량 측정방식이 저수율 예측 정확도 향상에 얼마나 기여하는지 조사하였다. 연구 결과, 티센망 기반의 강우 면적비를 활용한 저수지 강우 데이터가 가장 높은 예측 정확도를 제공한다는 것을 밝혀냈다. 이는 티센망이 주변 관측소들 사이의 정확한 거리를 고려함으로써 각 관측소가 대표하는 지역의 경계를 정의함으로써 각 지역의 실제 강우 상황을 더 정확하게 반영하기 때문이다. 이러한 발견은 정확한 지역 강우 데이터 학습이 저수율 예측에 있어 결정적인 요인 중 하나임을 시사한다. 더불어, 이 연구는 정밀한 강우 측정 및 데이터 분석의 중요성을 강조하며, 농업, 도시 계획, 홍수 관리와 같은 다양한 분야에서 예측 모델의 잠재적 응용 가능성을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.