• 한국항해항만학회지
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• 제46권1호
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• pp.1-10
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• 2022

본 연구는 제4차 산업혁명 기술에 의해 선박의 자동화와 지능화가 진전되면서 자율운항선박이 도입되게 됨에 따라 해기사 인력수요축소와 직능 전환 등의 문제가 대두되는 상황에서 해기사의 직무변화와 이에 따른 요구 역량을 분석하고 이를 배양하기 위한 인력양성 방향을 제시하였다. 선행연구 검토와 전문가 집단의 브레인스토밍과 AHP 설문조사를 통해 자율운항선박의 해기사 직무와 역량 요인을 도출하고 그 중요도를 평가하였다. 해기사 승선 자율운항선박의 해기사 직무 중에서 안전 운항과 비상시 대응 그리고 화물의 안전운송 관련 직무요인이 중요한 것으로 나타났으며, 자율운항시스템의 제어 및 운용 역량의 중요성이 매우 높으며 이를 뒷받침하기 위한 육·해상 커뮤니케이션과 AI 및 Big Data 분석 역량이 필요한 것으로 나타났다. 완전자율운항선박의 해기사 직무는 예상하지 못한 비상상황에 대비하여 선박을 안전하게 원격운항시키는 비상상황대처, 원격운항제어, 선박정비·관리 직무 순으로 중요도가 높으며, 해기사 역량에서는 자율운항시스템 제어와 운용 그리고 이를 수행하기 위한 Big Data 와 AI 활용 역량들의 중요도가 매우 높은 것으로 분석되었다, 이러한 요인들의 직무역량 함양을 위한 해기인력 양성 방향과 규모는 기술의 진보에 따라 크게 달라질 수 있는 점을 고려하여 자율운항선박 도입단계별로 필요한 해기사 교육 프로그램과 직무교육 내용 그리고 핵심역량 함양을 위한 교육인프라 구축 방안을 제시하였다. 이 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 방안을 진단하였다는데 연구의 의의가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.265-276
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• 2023

본 연구의 목적은 과학과 기초학력이 부족한 학생들이 공통 교육과정을 이수하는 동안 최소한의 과학 학습 능력을 갖출 수 있도록 기초학력 보장 방안을 마련하는데 있다. 이를 위해, 기초학력 관련 연구 및 지도 경험이 있는 초·중등 과학 교사 27명을 대상으로 설문 조사를 실시하고 합의적 질적 연구방법(Consensual Qualitative Research: CQR)과 계층화 분석법(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 활용하여 '최소한의 성취기준'에 대한 현장 과학 교사들의 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 초·중등 과학교사들은 과학 학습지원대상 학생들에 대해 과학 학습 역량이 부족하고, 과학 학습 결손이 누적되어 있으며, 기본적인 학습을 위한 준비도가 부족하다고 응답하였다. 그러나 과학과 기초학력 부족학생의 학습 특징에 대해 초·중등 교사들이 주목하는 특징이 다소 상이하게 나타났는데, 중등 교사들은 낮은 학습 동기와 과학적 기호 사용의 어려움에, 초등 교사들은 과학 태도나 경험부족을 더욱 민감하게 인식하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기초학력 보장을 위한 최소한의 성취기준 준거 설정에 대한 우선순위에서도 범주별 항목의 우선순위가 학교급별로 상이함을 발견할 수 있었다. 이는 과학과 기초학력 보장을 위한 최소한의 성취기준 개발 시 고려요소에 대해 과학 교사들의 기초학력 관련 전문성에 따라 다양한 입장 차가 존재하므로, 학교급에 따른 다양한 변인을 고려한 최소한의 성취기준 개발이 필요함을 의미한다. 이상의 연구 결과를 통해 기초학력이 부족한 학생들의 개인별 맥락과 처한 상황의 다양성을 고려한 기초학력 지도 전문성 강화를 위한 정책적 지원이 전교과 영역에서 모색되어야 할 것이다. 나아가 기초학력이 부족한 학생 지원을 위해 공유된 비전을 명확히 하여 기초학력 보장을 위한 국가정책과 과학 교사들의 실행 간의 괴리를 줄이는 노력이 필요하다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.111-129
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• 2023

디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.