• Acta Via Serica
• /
• 제3권2호
• /
• pp.91-106
• /
• 2018

During the Old Uighur period, many works were translated into Old Uighur under the influence of Buddhism. Among these works, literary works such as $Da{\acute{s}}akarmapath{\bar{a}}vad{\bar{a}}nam{\bar{a}}l{\bar{a}}$ hold an important place. These works were usually translated from Pali to Sanskrit, from Sanskrit to Sogdian, Tocharian and Chinese, and to Old Uighur from these languages. These works which were added to the Old Uighur repertoire by translation indicate that different peoples along the ancient Silk Road had deep linguistic interactions with one another. Aside from these works, other narratives that we have been so far unable to determine whether they were translations, adaptations or original works have also been discovered. The Tale of King Chashtana, which was found in the work titled $Da{\acute{s}}akarmapath{\bar{a}}vad{\bar{a}}nam{\bar{a}}l{\bar{a}}$, is one of the tales we have been unable to classify as a translation or an original work. This tale has never been discovered with this title or this content in the languages of any of the peoples that were exposed to Buddhism along the Silk Road. On the other hand, the person whom the protagonist of this tale was named after has a very important place in the history of India, one of the countries that the Silk Road goes through. Saka Mahakshatrapa Chashtana (or Cashtana), a contemporary of Nahapana, declared himself king in Gujarat. A short time later, Chashtana, having invaded Ujjain and Maharashtra, established a powerful Saka kingdom in the west of India. His descendants reigned in the region for a long time. Another important fact about Chashtana is that coinage minted in his name was used all along the Silk Road. Chashtana, who became a significant historical figure in north western India, inspired the name of the protagonist of a tale in Old Uighur. That it is probable that the tale of King Chashtana is an original Old Uighur tale and not found in any other languages of the Silk Road brings some questions to mind: Who is Chashtana, the hero of the story? Is he related to the Saka king Chashtana in any way? What sort of influence did Chashtana have on the Silk Road and its languages? If this tale which we have never encountered in any other language of the Silk Road is indeed an original tale, why did the Old Uighurs use the name of an important Saka ruler? Is Saka-Uighur contact in question, given tales of this kind? What can we say about the historical and cultural geography of the Silk Road, given the fact that coinage was minted in his name and used along the Silk Road? In this study, I will attempt to answer these questions and share the information we have gleaned about Chashtana the hero of the tale and the Saka king Chashtana. One of the main aim of this study is to reveal the relationship between the narrative hero Chashtana and the Saka king Chashtana according to this information. Another aim of this study is to understand the history of the Saka, the Uighur and the Silk Road and to reveal the relationship between these three important subjects of history. The importance of the Silk Road will be emphasized again with the understanding of these relations. In this way, new information about Chashtana, who is an important name in the history of the India and the Silk Road, will be put forward. The history of the Sakas will be viewed from a different perspective through the Old Uighur Buddhist story.

• 과학교육연구지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.292-303
• /
• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.145-154
• /
• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 공연문화연구
• /
• 제41호
• /
• pp.133-156
• /
• 2020

본고는 아기 어르는 소리 '달강달강'이 판소리 작품에 어떻게 수용되고, 작품의 서사 안에서 어떠한 역할을 하고 있는지 그 의미와 변모에 대해 고찰한 논문이다. 2장에서는 육아 현장에서 불렸던 달강달강의 지역적 분포, 아기 어르는 소리로서의 성격, 서사구조, 음악적 특징 그리고 현재적 전승에 대해 살폈다. 3장에서는 민요 달강달강의 가사와 판소리 작품 속 달강달강의 가사들을 함께 비교하여 그 수용양상을 살폈다. 판소리 작품 속 달강달강은 다소의 차이가 있지만 육아현장에서 불리던 민요 달강달강의 서사구조를 대부분 간직하고 있었다. <심청가>와 <적벽가>의 달강달강은 서사구조는 비슷했지만, 앞뒤의 구절에서 "어허둥둥 내 딸(아들)이야"로 차이가 있었으며, '도리도리'나 '쥐얌쥐얌' 같은 <단동치기십계훈>의 내용이 추가됐다. <강릉매화타령>에서는 민요 달강달강의 서사구조는 물론 "달강달강"이라는 앞뒤 구절까지 유지되어 민요와의 차이가 가장 적었다. 실제 육아현장에서 달강달강은 주로 엄마나 할머니에 의해 불려졌지만, 판소리 작품 속 달강달강은 모두 남성에 의해 불려졌다는 점도 특징이다. 민요 달강달강은 지역에 따라 육자배기토리, 메나리토리, 경토리 등 다양한 선법으로 불리며 자장가처럼 단순한 구조가 반복되는 선율이지만, 판소리의 달강달강은 판소리라는 음악양식의 특성으로 인해 대부분 평계면의 선법과 서사맥락에 따른 극적인 선율로 짜여졌다. 아기를 어르기 위한 민요 달강달강은 여유있고 나긋한 박자로 불렸지만, 판소리 작품 속 달강달강은 서사적 맥락에 의해 속도감 있는 '중중모리'나 '자진모리'장단에 맞추어 불렸다. 4장에서는 판소리에 수용된 달강달강이 작품 안에서 수행하는 역할과 의미, 그리고 변모양상에 대해 고찰했다. 달강달강은 각 판소리 작품 속에 수용되는 과정에서 서사 맥락과 극적 상황에 따라 사설과 선율이 변용되면서, 새로운 역할과 의미를 수행하고 있다. <심청가> 속 달강달강은 곽씨 부인을 잃고 슬픔에 잠긴 심봉사가 심청을 통해 삶의 의지를 되찾는 과정에서 등장했으며, <적벽가>에서는 어린 아들을 어르던 위나라 군사의 추억 회상 장면에서 달강달강의 사설이 사용됐다. <강릉매화타령>에서 달강달강은 부모자식관계가 아닌 남녀의 애정관계로 변모했다. <강릉매화타령> 속 달강달강은 육아의 현장에서 불린 '아기 어르는 소리'의 의미에서 벗어나 골생원이 가진 향락적인 삶의 태도와 지나친 성적 욕망을 이면적으로 드러내고 있다. 이처럼 판소리에서 달강달강은 대부분 환희의 장면에서 수용됐는데, 이는 아기를 어르는 지극한 애정의 감정이 판소리의 서사 맥락과 극적 상황을 드러내는 데 효과적이기 때문이라 하겠다.

• 공연문화연구
• /
• 제22호
• /
• pp.123-155
• /
• 2011

본 연구는 김정일의 『연극예술에 대하여』를 면밀히 읽어가면서, 김정일 자신이 평가한 '새로움'의 실체를 밝히는 것이 목적이다. 연구과정에서는 김정일 연극론과 북한의 1950년대 연극론과 비교하는 방식을 취했으며, 연구결과 김정일 연극론에 '새로운'이라는 형용사를 부여하는 것은 무리임이 드러났다. 계승과 새로움이 서로 교차되어 있기 때문이다. 먼저 계승의 측면은 극작법에서 발견된다. 극작법에서 등장인물과 언어에 관한 김정일의 주장은 1950년대 연극론의 연장선이며, 종자에 관한 그의 이론은 1950년대에 제기된 개념의 변형이기 때문이다. 또한 희곡/연극예술의 표현수단이 '대사'라는, 연기에 있어서 움직임보다 화술에 치중하라는 그의 지침은 1950년대 연극론과 비교할 때, 연극예술에 대한 개념의 축소로 해석된다. 반면 '새로움'의 측면은 무대형상화에서 확실히 발견된다. 고정되었던 무대배경이 암전 없이 그대로 이동한다는 것은 이전 무대장치와는 분명 구분되는 것이며, 무대가 연기자의 정서적 흐름을 반영하려는 시도는 그 성패를 떠나 시도만으로 높이 평가할 수 있다. 이와 더불어 코러스가 적극적으로 극에 개입하여, 극중 인물의 정서를 직접적으로 관객에게 전달하고, 창작자의 의도대로 관객의 반응을 유도한 점 역시 기존의 연극론과 변별성을 갖는다. 연극적으로 평가할 때, 무대와 음악에 관한 김정일의 이론과 실천은 시청각성의 극대화라는 의미를 부여할 수 있다. 따라서 김정일 연극론은 그의 주장과 같이 온전히 '새로운' 이론이라기보다는 기존 연극론의 축소적 계승이면서, 스펙터클의 확대에 초점을 둔 창작론이라 하겠다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제63권2호
• /
• pp.123-138
• /
• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제29권8호
• /
• pp.990-1010
• /
• 2009

이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.