본 연구는 K-드라마 관련 해외 연구 동향을 파악하고자 2013년부터 2022년까지 지난 10년간 SCOPUS 내 등재된 학술논문 중 K-드라마 관 련 논문 166편의 주제어와 영문 초록을 대상으로 키워드 네트워크 분석 을 시행하였다. 연구 결과 ‘K-드라마, 한류, 드라마, 한국, 문화적, 미디 어, 텔레비전, 글로벌, 이미지’ 등의 키워드가 높은 출현 빈도를 보였고 특히 ‘문화적(cultural)’ 키워드의 높은 출현 빈도는 K-드라마를 문화콘 텐츠이자 문화적 수출품으로 규정하는 시각을 반영한다. 상위 50개 키워 드의 네트워크 중심성 분석 결과 키워드의 빈도 순위와 유사하게 연결중 심성이 높았으며 특정 키워드의 쏠림 현상이나 새롭게 주목받는 신종 주제어는 확인되지 않았다. 주요 키워드의 CONCOR 분석 결과, ‘K-드 라마의 문화적 영향력’, ‘대중문화로서의 K-드라마 성공 요인’, ‘초국가적 미디어의 재현방식과 영향력’, 그리고 ‘TV 드라마 산업과 시청자 연구’ 라는 네 개의 군집으로 분류되었고, 이를 통해 K-드라마에 관한 연구 경 향이 크게 콘텐츠 측면을 주목한 연구와 미디어적 속성을 주목한 연구로 구분됨을 알 수 있다.

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가 어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.

본 연구는 과학전람회에 출품된 지구과학 부문 탐구주제를 분석하여 학교에서 이루어지는 지구과학 탐구활동을 살펴봄으로써 지구과학 출품작 중 주제 특성을 파악하는 데 기여하는 데 목적을 지닌다. 이를 위해 과학전람회 누리집 에 게시된 지구과학 부문 출품작 중 2000년부터 2020년까지 21년 동안 다루어진 자료 총 566점을 대상으로 하였으며, 분석틀을 기준으로 언어네트워크를 분석하였다. 그 결과 지구과학 출품 작품으로 지질과학이 가장 활발하게 탐구가 이 루어졌다. 특히, 층서/퇴적/화석/지사학 영역과 관련된 중생대 백악기 시대의 화석이 주를 이루었다. 이들과 함께 천문 및 우주과학, 대기과학 영역에 해당하는 핵심어가 작은 규모의 네트워크를 이루고 있었다. 천문 및 우주과학은 주로 태 양과 달, 지구를 주제로 갖는 태양 흑점, 달 위상 등 탐구활동에서 소행성, 금성과 목성과 같은 태양계 구성 천체의 역 학적 특징에 대해 다루고 있었다. 대기과학은 대기물리를 중심으로 대기 관측/분석기술, 대기역학, 대기질감시 등에 대해 다루어졌으며, 해양과학은 물리해양학과 지질해양학 등에 관해 탐구가 제한적으로 이루어진 것으로 나타났다. 본 연 구를 바탕으로 학교 현장에서 지구과학 탐구주제를 선정하고 탐구활동을 수행하는 데 도움이 되기를 기대한다.

이 연구의 목적은 지구과학 교사들이 변성암을 분류하기 위해 사용하는 개념 구조와 변성암을 분류하는 기준에 대해 알아보는 것이다. 이를 위해 연구자들은 전라북도 소재의 중학교와 고등학교의 지구과학교사 21명을 대상으로 사 고 구술을 활용하여 변성암을 분류하는 과정에서 진술한 언어 자료를 수집하였다. 그리고 이렇게 수집된 언어 자료를 언어네트워크분석법을 활용하여 분석하였고, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 지구과학 교사들은 변성암을 분류하는 과정 에서 암석에서 일반적으로 관찰할 수 있는 색, 구성 광물, 입자의 크기 등의 특징과 변성암에서 나타나는 엽리를 중심 으로 분류하였다. 둘째, 지구과학 교사들은 변성암의 분류 기준에 관해 접촉 변성작용과 광역 변성작용 등 변성작용을 중심으로 인식하고 있었다. 그러나 관찰한 내용을 잘못 판단하여 다른 암석으로 오인하는 사례들이 나타났다. 그러므로 지구과학 교사들이 변성암이 형성되는 과학적 과정과 변성암에서 관찰되는 현상을 서로 연결하여 인식할 수 있도록 그 들에게 변성암에 대한 관찰 정보와 경험을 충분히 제공할 필요가 있다.

식물사회를 이해하기 위한 새로운 방법으로 식물사회와 사회 연결망 분석을 결합한 식물사회네트워크 분석이 시도되고 있다. 본 연구는 부산 태종대를 대상으로 식물사회네트워크 분석을 활용하여 종간 관계를 살펴보고 이를 관리에 활용하기 위한 기초자료 구축의 목적으로 수행하였다. 우리나라 난온대림에 위치한 태종대는 부산광역시의 대표적인 해안림으로 곰솔-사스레피나무군락이 폭넓게 분포하고 있다. 태종대를 대상으로 100㎡ 크기의 방형구 100개소를 설치하여 출현 수종을 조사하였고, 주요 종을 중심으로 종간결합 분석을 실시하였다. 그 결과를 바탕으로 Gephi 0.9.2를 활용하여 소시오그램을 작성하였으며, 네트워크 중심성 및 구조를 분석하였다. 연구결과, 곰솔, 사스레피나무, 졸참나무, 팥배나무, 광나무, 때죽나무 순으로 출현빈도가 높았으며, 대상지의 환경적 특성상 상록활엽수가 다수 출현하였다. 태종대 식물 사회네트워크는 노드수가 50개, 연결정도가 172개의 소규모 네트워크로 구축되었으며, 모듈화를 통해 4개그룹으로 나누어졌다. 구축된 소시오그램을 통해 천이계열을 살펴보면, 현재 곰솔, 사스레피나무가 포함된 그룹은 벚나무, 개옻 나무를 매개자로 하여 졸참나무, 개서어나무가 우점하는 낙엽활엽수군락으로, 후박나무를 매개자로 하여 후박나무, 참식나무가 우점하는 상록활엽수군락으로 천이될 가능성이 높았고, 일부지역에서는 생강나무, 팽나무를 매개자로 하여 팽나무, 굴참나무, 느티나무가 우점하는 낙엽활엽수군락으로 천이가 예상된다.

본 연구는 4차 산업혁명 및 디지털 전환 역량과 관련된 176개의 선행연구를 기반으로 빈도 분석과 네트워크 분석을 통한 메타분석 연구이다. 국내외 기관·학술자료·도서 등의 선행연구로부터 역량을 추출하고 통제 및 범주화 작업을 거쳐 최종 역량을 도출하였으며 이를 학계와 산업계로 나누어 분석하였다. 분석 결과 '의사소통'과 '창의성', '협업 능력'에 대한 역량이 가장 높은 빈도를 보였으며, 학계에서는문제 해결과 문제 발견이 업계에서는 ICT 기술과 융합적 사고력 등이 뒤를 이었다. 또한, 연결 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성의 네트워크 분석을 실시하였다. 그 결과 연결 중심성에서는 의사소통과 창의성역량이 학계와 산업계 모두에서 높은 중심성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 위세 중심성 분석 결과 학계에서는 의사소통, 문제 해결, 창의성, 협업 능력, 문제 발견 역량이, 산업계에서는 창의성, 자기주도성, 유연성, 리더십, 문제 해결이 상위 역량으로 도출되었다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대에서 요구되는 역량들을 학계와 산업계를 기준으로 그 차이를 확인하고자 하였으며, 역량 간의 관계성을 확인함으로써 추후역량 연구의 방향성과 실천적 함의를 제시하고자 하였다.

본 연구는 빈곤지역 아동청소년의 건강한 성장은 지역사회의 구성원들이 주체가 되어 빈곤 아동청소년의 문제를 지역 과제로 인식하고 함께 해결해갈 때 가능하다고 보았다. 따라서 우리 의 과제를 우리 스스로 고민하고 궁리하여 실천 활동에 적용하고자 􍾧참여실천연구􍾨를 진행하였 다. 실천 내용으로는 􍾧월산동마을교육활동가협의회􍾨라는 주체들 간 협의􍾶소통 구조를 조직하였 고, 워크숍, 세미나, 컨설팅 등을 통해 지역 교육 문제를 논의하고 학습하였다. 이를 기반으로 학교 교사와 마을활동가의 협동을 통해 마을교육과정을 개발􌝆운영하였고, 마을 공유공간이자 청소년 거점 공간을 마련하였다. 실천 과정에서의 특징은 첫째, 주체나 공간, 활동을 구상하는 데 있어서 지역(마을)에 대한 지향이 강하게 드러났다. 둘째, 활동의 시작이 주체들이 함께 논 의하고 공유, 합의하는 과정에서부터 비롯하였다. 셋째, 중간지원자인 화월주의 독특한 역량과 역할로 초반에는 주도적으로 기반을 조성하는 역할을 하다가 당사자들을 활동의 주체로 세운 다음 권한과 역할을 넘겼다. 넷째, 실천 과정에서 자기 또는 상호 간 반성적 실천 모습이 확인 되었다. 본 연구의 의의는 당사자 참여실천연구 과정을 통해 지역 과제를 해결해나가고 마을 주민의 주체적 성장과 마을교육공동체 형성의 실체를 확인하였다는 데에 있다.

Future autonomous vehicles need to recognize the ego lanes required for lane change and the side left and right lanes differently. Therefore, multi-lane recognition is needed. In this study, using the YOLO network, mainly used for object recognition, the proposed method recognizes the ego, left and right side lanes as different objects and identifies the correct lanes. As a result of the performance evaluation on the TuSimple test data, the proposed method recognized the ego lanes and the left and right side lanes differently. It showed very stable lane recognition results. And by detecting lanes that do not exist in the ground truth of TuSimple data, the proposed method is very robust in lanes detection. Nevertheless, studies related to learning data reinforcement in which lanes are located in the center or at the left and right edges of the image and accurate network learning for lanes are needed.

PURPOSES : In this study, model-agnostic methods are applied for interpreting machine learning models, such as the feature global effect, the importance of a feature, the joint effects of features, and explaining individual predictions. METHODS : Model-agnostic global interpretation techniques, such as partial dependence plot (PDP), accumulated local effect (ALE), feature interaction (H-statistics), and permutation feature importance, were applied to describe the average behavior of a machine learning model. Moreover, local model-agnostic interpretation methods, individual conditional expectation curves (ICE), local surrogate models (LIME), and Shapley values were used to explain individual predictions. RESULTS : As global interpretations, PDP and ALE-Plot demonstrated the relationship between a feature and the prediction of a machine learning model, where the feature interaction estimated whether one feature depended on the other feature, and the permutation feature importance measured the importance of a feature. For local interpretations, ICE exhibited how changing a feature changes the interested instance’s prediction, LIME explained the relationship between a feature and the instance’s prediction by replacing the machine model with a locally interpretable model, and Shapley values presented how to fairly contribute to the instance’s prediction among the features. CONCLUSIONS : Model-agnostic methods contribute to understanding the general relationship between features and a prediction or debut a model from the global and/or local perspective, securing the reliability of the learning model.

이 연구는 전염병의 잠재적 확산 가능성이 높은 지역의 탐색을 목적으로, 코로나19 전후의 버스 네트워크 클러스터의 시공간적 변화를 분석한다. 분석방법으로는 Getis와 Ord의  통계를 공간 네트워크로 확장 및 적용한  통계 값을 사용하였다. 이 과정은 서울시 전체 버스 네트워크의 개별 흐름에 대해 각각 적용되기 때문에 대규모 연산을 위해 병렬컴퓨팅 방식을 적용한 슈퍼컴퓨터를 사용하였다. 연구 결과, 첫째, 코로나19 이후 버스 네트워크가 일부 흐름으로 집중된 경향을 보였다. 둘째, 코로나19이 후의 버스 흐름은 주거지, 농업지로의 이동은 증가하고 상업지역, 교통지역으로의 이동은 감소했음을 확인하였다. 셋째, 중심업무 지구 중 여의도 방면의 클러스터, 구로디지털단지역 방면의 클러스터와 달리, 강남일대는 코로나19 전후의 유의미한 변화가 나타나 지 않았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 코로나19전후의 버스 네트워크 클러스터를 확인하고 변화 특징을 제시한다는 의미가 있다.

본 연구의 목적은 국내 메타버스 관련 105편의 학술논문들을 대상으로 내용분석과 키워드 네트워크 분석 을 통해 연구동향을 파악하고 미래 교육에 대한 방향성과 시사점을 제안하기 위한 것이다. 연구절차는 􍾧자료 수집􍾨, 􍾧내용분석􍾨, 􍾧키워드 네트워크 분석􍾨 단계로 진행하였다. 분석결과 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 학술 지에 게재된 논문들의 분포도는 디자인, 콘텐츠, 미디어 등을 주제로 하는 예술분야에서는 높았으나 교육분 야에서는 낮았다. 둘째, 연구유형은 질적연구, 이론적 연구, 양적연구, 실천적 연구, 혼합연구의 순으로 많게 나타났다. 셋째, 사회과학 분야에서 메타버스와 관련된 연구가 가장 활발하게 이루어지고 있었다. 넷째, 키워 드 네트워크 분석 결과, metaverse, VR, virtual world, COVID-19, AR, immersion, storytelling이 빈도 분석과 연결중심성 분석에서 모두 높은 결과를 나타내어 최근 메타버스가 주요 연구주제임을 확인하였다. 마 지막으로 digital human, ZEPETO, motion capture는 연결중심성에 비해 매개중심성에서 상대적으로 높은 결과를 나타내어 향후 연구 주제에 대한 잠재적 확장 가능성을 확인할 수 있었다. 위의 연구 결과를 통해 향후 교육분야에서 활용할 수 있는 빅데이터의 축적 및 교육 효과성을 입증하기 위한 다양한 실험들이 요구됨을 알 수 있다. 또한, 학습자의 체험적 경험을 통한 몰입감을 효과적으로 전달 할 수 있는 학습 컨텐츠 설계 전략에 대한 연구 확대에 대한 필요성이 도출되었다. 메타버스의 교육적 적용 을 위해 교육학과 다른 학제 간 융합연구는 필수적이며, 다양한 메타버스 플랫폼에 대한 사례연구를 통해 미 래교육을 위한 전략과 방법이 제시되어야 할 것이다. 마지막으로 교육현장에서의 메타버스 기술에 대한 이해 및 활용 격차를 완화하기 위해 교수자들을 대상으로 지속적인 사용자 교육이 요구된다고 제안하였다.

정보통신기술의 급격한 발전에 따라 우리는 디지털 기술사용역량, 정보관리능력, 커뮤니케이션, 컴퓨터 및 매체의 사용능력을 함양해야 하는 디지털 환경에 처했다. 본 논문에서는 현재 중국의 디지털 리터러시에 대한 사회적 인식을 토대로 미래의 트렌트를 찾고자 관련 빅데이터를 수집하여 분석하였다. 이에 따라 실증분석을 위해 Textom을 이용, 2015년~2020년까지의 중국 인터넷 채널에서 디지털 리터러시를 주 제어로 자료를 수집하였으며, 텍스트 마이닝을(빈도분석, TF-IDF분석, 연결중심성분 석) 진행하고, 네트워크 분석(CONCOR)을 수행하였다. 분석결과는 첫째, 중국의 디 지털 리터러시가 정부의 선도를 바탕으로 안정적으로 추진되고 있음을 알 수 있었 다. 둘째, 국가교육 관점에서 디지털 리터러시의 접근역량, 비판적 이해 역량, 사회적 참여 역량 등에 관한 교육과정을 구축할 필요가 있음을 확인하였다.