• 한국사회복지학
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• 제56권1호
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• pp.23-43
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• 2004

신노동당 정부에서 뉴딜이 도입된 이래 5년이라는 시차(time difference)는 뉴딜이 청년실직자, 장기실직자, 편부모, 장애인 등 사회적 배제집단을 노동시장에 편입시키고, 근로연령세대를 위한 소득관련 급여지출의 감소를 가져왔으며, 노동시장에서 근로연령세대의 고용률을 높이는 데 크게 기여하였다는 것을 보여준다. 뉴딜은 일자리우선모델보다는 인적자원개발모델에 보다 근접한 성격을 지니고 있다. 뉴딜은 근로능력이 있는 복지수급자를 일자리로 유인하기 위하여 근로연계복지를 지향하는 국가들에게 다음과 같은 정책학습의 기회를 제공한다. 첫째, 개인에게 책임과 의무를 부여함과 동시에 교육 및 직업훈련을 중심으로 한 적극적 노동시장사업을 통하여 개인의 자발적 참여를 유도할 수 있어야 한다. 둘째, 지역단위에서 복지와 고용을 연결하여 통합관리할 수 있는 분권적 전달체계를 갖추고, 다양한 고용사업을 진행하기 위하여 민간부문, 특히 기업가들과의 협력체계를 조성하기 위하여 노력하여야 한다. 셋째, 근로능력이 있는 복지수급자 개인에 대한 사례관리의 도입이 필요하다. 끝으로, 확고한 정치적 리더십에 의하여 주도되고 뒷받침되어야 한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제40권2호
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• pp.175-195
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• 2015

본 연구는 중학교 기술교육에서 기술적 문제해결 체험활동을 통해 나타나는 학생들의 변화를 탐색하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해 연구 참여자는 경기 G시의 중학교 1학년 학생 12명을 유목적적 표집법으로 선정하였고, 자료 수집을 위해 자극 회상 질문법에 의한 심층면담, 집단토론을 실시하였다. 자료 분석 방법으로는 영역 분석, 분류분석, 성분분석 방법을 활용하였고, 연구 참여자들 간 검토 및 삼각검증을 통해 연구의 진실성을 확보하였다. 연구 결과 기술 교육에서 기술적 문제해결 체험 활동 수업은 학생들에게 '기술적 제작에 대한 부담과 흥분사이', '기술적 문제해결의 실마리와 발화점', '기술적 능력을 통한 자아의 발견'의 의미를 갖는 것으로 나타났다. 구체적으로 '기술적 제작에 대한 부담과 흥분사이'는 평소 성적이 우수한 학생들은 수행평가에 대한 심리적 부담감을 많이 느꼈지만, 일반적인 '만들기'에 대한 선(先)경험과 흥미는 체험활동에 대한 흥분감을 느끼도록 하였음을 의미한다. '기술적 문제해결의 실마리와 발화점'은 생소한 체험활동 과제를 해결하는 과정에서 모둠원들과의 관계 이해 및 형성을 중요시 하게 되고, 지속적 문제 해결력을 갖도록 함을 의미한다. '기술적 능력을 통한 자아의 발견'은 체험활동 학습을 통해 스스로 '만들어가는' 학습 경험의 중요성을 깨닫게 되고, 내면의 조작적 욕구 충족의 기회가 될 수 있음을 의미한다. 이러한 결과는 향후 기술 교육에서의 기술적 문제해결 체험활동 교육을 보다 의미 있고 체계적으로 설계하는데 필요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 비교문화연구
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• 제35권
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• pp.315-338
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• 2014

The purpose of this study is to propose actual operation condition of Japanese lecture based on social welfare organizations located in Seoul to investigate the current status and problems of Japanese language education in terms of lifelong education. According to the result of this study, the remarkable point was that a majority of Japanese lecture courses are highly focused on the elderly and 86% of the welfare organizations are providing free education. Regarding the effect of specialized business for the aged run by social welfare community center, it says, as Korea changing to aging society at the beginning of 21st century, it has put focus on strengthening personal competences of seniors through opportunities for participation in lifelong education, recreational activity programs and culture classes. It means foreign language classes are operating as one of the lifelong education programs for reinforcement of individual capability. Considering this tendency, it is expected that the lifelong education participation rate of the elder in Seoul will be raised. So, systematic improvements will be needed for this. First, it is required to recognize the existence of Educational and Cultural Industry and work hard to make it public so it could be invigorated and utilized by people usefully at the same time. Second, Japanese language training that mostly 55-year-old or more than 60-year-old people receive at the welfare center needs to be systematized for preparations on proper studying environment which provides the older with appropriate education method and content as well. Third, stable and systematic operation should be available through the link with experts in the field of Japanese language education and elderly education. Fourth, education program development is needed, which is able to satisfy one's desires for learning. Hence, targeting Japanese learners at each welfare center, we need to know the estimation of satisfaction degree and consciousness on learning Japanese. Finally, it has not been studied sufficiently regarding the instructors on teaching Japanese language in this paper, but it has been reported that most of social welfare centers, where Japanese language lectures are provided, are run by volunteers who can teach Japanese. Thus, the study on actual condition for Japanese language instructors will be conducted as well later on.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권4호
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• pp.413-418
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• 2020

초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.

• 대한화학회지
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• 제63권3호
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• pp.166-182
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• 2019

본 연구에서는 자유학기제 과학과 평가를 실행하면서 과학 교사들이 겪은 어려움과 이에 대한 해결 방안을 알아보았다. 본 연구는 자유학기제 과학과 수업 및 평가 경험이 있는 과학 교사 15명을 편의 표집하여 설문과 개인 면담을 실시하였다. 본 연구 참여 과학 교사들은 평가 주체 영역에서의 어려움으로 학생 자기평가 학생 동료평가시 정확한 평가 불가능을 가장 많이 언급하였고 이를 해결하기 위한 방안으로 구체적인 평가 항목 제시, 학생의 평가 능력 향상을 위한 연습 기회 제공 등을 제시하였다. 또한, 평가 내용 영역에서 객관적인 평가 기준 부족으로 인한 정의적 영역 평가 어려움을 해결하기 위하여 평가 실시 전 학생에게 평가 기준 제시, 교사 간 협의를 통한 기준 선정 등을 제시하였다. 평가 방법 영역의 수행 평가시 어려움으로 관련 자료 및 평가 도구 개발 보급 미흡을 가장 많이 선택하였다. 평가 결과 영역 중 피드백을 제공하는 과정에서의 어려움으로 많은 수의 학생에게 피드백을 해야 하는 부담을 가장 많은 교사들이 선택하였고, 교사 1인당 학생 수 감소 또는 교사의 수업 시수 감소 등의 해결 방안이 제시되었다. 평가 결과 서술식 기재의 어려움으로 가장 많은 교사들이 언급한 학생의 특성 파악의 어려움을 해결하기 위하여 교사 1인당 학생 수 감소와 행정 업무 경감 등의 해결 방안이 제시되었다. 자유학기제 과학과 평가를 위한 교과 협의회에서는 과정 중심 평가에 대한 동료 교사의 이해 부족과 소극적 태도로 인한 어려움이 언급되었는데 꾸준한 토론과 평가에 대한 교사의 인식 개선이 해결 방안으로 제시되었으며 자유학기제 과학과 평가를 위한 연수 관련 어려움으로 학생 수 과다 및 시간 부족으로 연수 내용의 현장 적용의 어려움이 언급되었다. 자유학기제 과학과 평가에서 겪는 어려움을 해결하기 위한 교사 스스로의 노력뿐 아니라 제도적 지원이 함께 이루어졌을 때 자유학기제 과학과 평가의 성공적 운영을 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권8호
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• pp.29-36
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• 2022

최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.251-257
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• 2022

Nowadays, the issues of comprehensive formation of a person capable of self-education, self-development and creative self-realization in the conditions of distance education are relevant. There is a need to solve this problem, which is due to social, cultural, and pedagogical factors. This makes it necessary to find effective means of personality formation. In this matter, great importance is attached to the modern method of forming a creative personality - art therapy. Various approaches to the definition of art therapy have been clarified. They consider various forms of art therapy when working with children, adolescents and adults in the context of distance education. The most relevant are the two main forms of work - individual and group art therapy. Art therapy develops the individual's creativity. Therefore, during art therapy, attention is focused on the inner world, experiences, and feelings. Therefore, we believe that in the context of distance education, art therapy has everything for the powerful potential of personality formation. Scientists consider this therapy as therapy by means of art, which is based on experiences, conflicts that can be expressed in the visual arts and music. Art therapy helps to get rid of conflicts and experiences. This happens in the context of distance education through the development of attention to feelings, strengthening one's own personal value and increasing artistic competence. The article describes the signs that characterize art therapy. Art-therapeutic technologies in the context of distance education, which are now actively used by psychologists, teachers and art therapists themselves, are highlighted. The advantages of distance learning are considered. The characteristic features of distance learning and features of the use of art therapy by means of distance education in the process of professional training of specialists are determined.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.173-185
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• 2022

현재 한국의 웹툰은 세계 디지털 만화 시장을 선도하고 있다. 웹툰은 세계 각국 다양한 언어로 서비스되고 있으며 웹툰의 IP(지식재산권)를 이용해 제작된 드라마와 영화가 크게 흥행하면서 웹툰의 영상화 작업도 점점 많아지고 있다. 그러나 이러한 웹툰의 성공과 함께 웹툰 작가의 노동 환경이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 「2021년 만화 이용자 실태조사」에 따르면, 웹툰 작가의 하루 평균 작업시간은 10.5시간이며 일주일 평균 5.9일을 창작활동에 사용한다. 작가들은 매주 많은 분량의 그림을 그려야 하는데, 웹툰 간의 경쟁은 더욱 치열해지고 있으며 회 당 작가가 그려야 할 분량은 점점 늘어가고 있다. 따라서, 이 연구에서는 딥러닝 기술을 이용하여 웹툰 배경 이미지를 생성하고 웹툰 제작에 활용할 것을 제안한다. 웹툰의 주요 인물은 작가의 독창성이 상당 부분 포함되는 영역이지만, 배경 그림은 비교적 반복적이며 독창성이 필요하지 않은 영역이기 때문에, 작가의 작화 스타일과 유사한 배경 그림을 생성할 수 있다면 웹툰 제작에 유용하게 사용될 수 있다. 배경 생성은 image-to-image translation에서 좋은 성능을 보여주고 있는 CycleGAN과 카툰(cartoon) 스타일에 특화된 CartoonGAN을 이용한다. 이러한 생성은 과도한 업무환경에 처한 작가들의 노동 시간을 단축하고 웹툰과 기술의 융합에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.323-330
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• 2023

PVA 섬유 보강 시멘트 복합체는 매우 복잡한 미세구조를 가지고 있으며, 재료의 거동을 정확히 평가하기 위해서는 미세구조 특성을 반영하여 실제 실험과 시너지효과를 내며 효율적인 재료 설계를 가능하게 하는 해석 모델의 개발이 중요하다. PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 역학적 성능은 PVA 섬유의 방향성에 큰 영향을 받는다. 그러나 마이크로-CT 이미지로부터 얻은 PVA 섬유의 회색조 값을 인접한 상과 구분하기 어려워, 섬유 분리 과정에 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 섬유의 3차원 분포를 얻기 위하여 0.65㎛³의 복셀 크기를 가지는 마이크로-CT 이미지 촬영을 수행하였다. 학습에 사용될 학습 데이터를 생성하기 위해 히스토그램, 형상, 그리고 구배 기반 상 분리 방법을 적용하였다. 본 연구에서 제안된 U-net 모델을 활용하여 PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 마이크로- CT 이미지로부터 섬유를 분리하는 학습을 수행하였다. 훈련의 정확도를 높이기 위해 데이터 증강을 적용하였으며, 총 1024개의 이미지를 훈련 데이터로 사용하였다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어를 평가하였으며, 학습된 모델의 섬유 분리 성능이 매우 높고 효율적이며, 다른 시편에도 적용될 수 있음을 확인하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.