• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.29-42
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• 2021

한국의 저출산 심화에 따라 본 연구는 정부의 저출산 대응정책과 그에 대한 대중인식을 비교하여 근본적인 차이점을 밝히고자 했다. 이를 위해 네 차례의 '저출산·고령사회 기본계획'과 제3·4차 기본계획 발표 직후 2주간의 뉴스 댓글을 분석대상으로 선정하여, 빈도분석, 동시출현단어 분석, 구조적 등위성 분석을 실시하였다. 정책문서 빈도분석결과 제1·2차 시기는 직접적인 보육지원이, 제3·4차 시기부터는 사회구조적인 접근이 눈에 띄었다. 동시출현단어 분석에서는 정책과 댓글 모두 '육아'에서 일과 가정의 양립을 지향하였다. '결혼'과 '출산'의 경우 댓글은 연속성, 정책은 단절성이 두드러지며 특히 주거와 고용문제에서 큰 차이가 있었다. 댓글의 구조적 등위성 분석 결과에서는 대중들의 자녀 양육환경에 대한 관심, 정책 실효성에 대한 문제의식을 확인할 수 있었다. 본 연구는 빅데이터를 활용해 대중들의 인식을 확인하였다는 점에서 의의를 가지므로, 이에 근거한 정책 개선 등 향후 저출산 대응이 나아가야 할 방향을 수립하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.407-416
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• 2019

본 연구는 취업모인 간호사의 일 가족사이의 균형을 지지하고 사직 이직을 예방할 수 있는 맞춤보육어린이집에 관한 연구이다. 연구방법은 맞춤보육서비스의 현황을 파악하고, 가임기 간호사의 맞춤보육어린이집의 운영에 대한 인식 및 요구를 알아보는 것이다. 국민의 건강 및 안전을 위하여 숙련된 간호사를 확보하고, 이직을 방지하는 것은 매우 중요하며, 맞춤보육 어린이집은 취업모인 간호사가 365일 3교대로 연속적으로 일할 수 있도록 자녀 보육을 도와주어서, 간호사의 일 가정 양립의 실현을 지지하여 이직 사직을 방지할 수 있도록 반드시 개설되어야한다. 간호사의 역할 중에서 돌봄 제공자의 역할은 간호사의 최우선 역할이고 24시간 교대로 연속 근무할 수 있는 능력을 가진 퇴직한 간호사를 맞춤보육어린이집의 간호사 자녀 돌봄인력으로 활용한다면 간호사들이 안심하고 자녀를 맡길 수 있을 것이라고 사료된다. 그리고 맞춤보육어린이집이 취업모인 간호사의 근무상황 및 인식 요구에 맞춰서 운영이 된다면 간호사들의 사직 이직률이 낮아지고, 결혼 및 출산 계획에 긍정적인 효과를 주어 저 출산율 개선에도 긍정적인 효과를 기대할 수 있을 것이다. 그리고 맞춤보육어린이집이 활성화 되려면 안전한 돌봄 환경을 조성하고, 교사의 자질을 높이는데 큰 노력을 기울여야한다. 그리고 프로그램은 영유아의 기본생활과 습관형성을 돕는 것을 중점으로 시행하고, 교사의 자질향상을 위한 보수교육이 지속적으로 이루어질 수 있도록 행정적인 관리와 노력을 기울이는 것이 중요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.572-583
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• 2019

본 연구는 우리나라 영어교육환경에서 가장 이상적이고 적합한 원어민-한국인 영어교사 협동수업 모형과 효과적인 협동수업을 구성하기 위한 정의적 요인들이 무엇인지를 찾고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해, 서울특별시에 위치한 5개 초등학교 6학년 학생 총 165명을 연구대상으로 하여, 2019년 4월 1일부터 4월 30일까지 약 한달 간 설문조사와 다중회귀분석, 상관관계분석, 교차분석, t/F검증 등 통계분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 원어민-한국인 영어교사 협동수업 인식 중 수업관련 기술, 과제지 향성, 교수-학습전략, 학습동기유발 순으로 정의적 요인에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 성별/수업형태에 따라, 원어민-한국인 영어교사의 협동수업에 대한 인식의 차이를 검증한 결과, 성별과 현재 참여하고 있는 영어 협동수업유형에 따라 원어민-한국인 영어교사 협동수업에 대한 인식에는 차이가 있었지만, 원하는 영어 협동수업유형에 따라 통계적으로 유의한 원어민-한국인 영어교사 협동수업에 대한 인식의 하위요인은 확인되지 않았다. 셋째, 성별/수업형태에 따라, 학습자의 정의적 요인의 차이를 검증한 결과, 성별에 따른 차이는 발생하였지만, 현재 영어 협동수업유형에 따른 학습자 정의적 요인은 차이가 발생하지 않았다. 또한, 원하는 영어 협동수업유형에 따른 학자 정의적 요인의 차이도 발생하지 않았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.313-327
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• 2019

본 연구의 목적은 신규간호사의 공감수준과 인지된 프리셉터의 공감수준이 그들의 직무만족도, 직무스트레스 및 이직의도에 미치는 영향을 확인하는 것이다. 이를 위해 신규간호사를 대상으로 프리셉터십을 운영하는 3개의 의료 기관에 재직 중인 12개월 이하의 신규간호사에게 설문을 실시하였다. 성인학습이론에 따른 프리셉터십에서 프리셉터는 신규간호사에게 심리적 환경을 조성해 줄 필요가 있으며, 공감은 경험 주체가 인지하여야 한다. 연구 결과 신규간호사의 공감수준이 높을수록 인지된 프리셉터의 공감수준이 높았으며, 신규간호사의 공감수준이 높은 집단은 직무만족도가 높고 직무스트레스와 이직의도가 낮았으며, 공감 수준은 신규간호사의 직무만족도에 영향을 미치는 것으로 드러났다. 신규간호사가 경험한 인지된 프리셉터의 공감수준이 낮은 집단은 직무만족도가 낮고 직무스트레스와 이직의도가 높았으며, 인지된 프리셉터의 공감수준은 직무스트레스와 이직의도에 영향을 주었다. 이러한 결과를 토대로 신규간호사와 프리셉터 교육과정에 공감능력향상 프로그램의 도입을 제언한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

• 경영과정보연구
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• 제38권3호
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• pp.55-80
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• 2019

전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.419-443
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• 2018

본 연구의 목적은 일반학생, 영재학생, 예비교사, 현직교사들의 다전략을 가진 수학 문제해결 전략을 분석하여 각 그룹 간의 해결 전략을 비교하여 수학 문제해결 학습 및 지도에 대한 시사점을 얻고자 하는 것이다. 본 연구를 위하여 서울시 초등학교 6학년 일반학생 98명, 초등 영재학생 96명, 초등 예비교사 72명, 초등학교 현직교사 60명을 선정하여 '닭과 돼지' 문제를 제시하고, 30분 동안 자유롭게 문제를 해결하면서 해결 전략을 제시하도록 하였다. 연구의 결과, 영재학생들이 일반학생에 비하여 상대적으로 다양한 해결 전략과 시간적으로 효율적인 전략을 사용하고, 다른 그룹에 비하여 가장 많은 다양한 전략을 사용하였다. 그리고 4가지 이상의 전략을 제시한 비율은 각각 일반학생은 1%, 영재학생 54%, 예비교사 42%, 현직교사 43%로 전략의 다양성에서 영재학생, 현직교사, 예비교사, 일반학생들의 순서로 높게 나타났다. 그리고 개인별로 가장 많은 문제해결 전략의 제시는 일반학생 4가지, 현직교사 6가지, 예비교사 7가지, 영재학생 8가지 순서로 나타났다. 제언으로, 학생들과 교사들에게 다전략을 가지는 양질의 다양한 수학 문제해결 경험의 제공, 문제해결 전략에서 시간적 효율성 추구, 다전략 문제의 개발 및 현장에 보급하여 활용하도록 하는 방안 등을 주장하였다. 후속 연구로, 다전략의 수학 문제를 교실수업에 적용하면서 보다 학생들의 의사소통 및 협력적 문제해결에 대한 협력적 문제해결에 대한 심층적인 연구와 다양한 전략을 평가할 수 있는 방안이 필요하다고 주장하였다. 그리고 이런 연구 결과를 수업연구 방법 등을 활용하여 교사연수에 적극 반영하여, 교사들이 다양한 수준의 학생들의 문제해결지도에서 효과적으로 활용하도록 할 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.155-164
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• 2021

자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.1-12
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.19-30
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• 2018

영상 데이터에 대한 시맨틱 정보를 정확하게 이해하는 것은 인공지능 및 기계학습 분야에서 가장 어려운 도전과제의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출과 이를 바탕으로 하는 동영상 데이터베이스인 액션넷 데이터베이스 구축에 관해 제안하고 있다. 오늘날 인공지능 기술의 눈부신 발달에는 인공지능 알고리즘의 발전이 크게 기여하였지만 알고리즘의 학습과 성능 평가를 위한 방대한 데이터베이스의 제공도 기여한 바가 매우 크다고 할 수 있다. 인공지능이 도전하기 어려운 분야였던 시각 정보 처리에 있어서도 정지 영상 내의 객체인식에 있어서는 인간의 수준을 능가하기 시작하면서 점차 동영상에서의 내용에 대한 시맨틱 이해 기술 개발로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동영상 이해를 위한 학습 및 테스트 데이터베이스로서 액션넷 구축에 요구되는 시각 동사의 후보를 도출한다. 이를 위해 언어학 기반의 동사 분류체계를 살펴보고, 영상에서의 시각 정보를 명세한 데이터 및 언어학에서의 시각 동사 빈도 등으로부터 시각 동사의 후보를 도출한다. 시각 동사 분류체계와 시각 동사후보를 바탕으로 액션넷 데이터베이스 스키마를 정의하고 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시각 동사 및 스키마와 이를 바탕으로 하는 액션넷 데이터베이스를 개방형 환경에서 확장하고 활용성을 제고함으로써 동영상 이해 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.