본 연구는 수퍼비전 환경에서 수퍼바이지 코치들이 인식하는 심리적 안전감 의 촉진 요인과 저해 요인을 도출하고, 이를 개념도 분석을 통해 체계적으로 구 조화하는 것을 목적으로 한다. 연구 참여자는 최근 5년 이내 수퍼비전 경험이 있으며 KSC, PCC 등의 코치 자격을 보유한 수퍼바이지 코치 12명을 대상으로 자료를 수집하였다. 집단 면접과 개인 면접을 병행하여 총 80개의 진술문(촉진 요인 40개, 저해 요인 40개)을 도출하였으며, 위계적 군집분석과 다차원척도분 석을 통해 2차원 축과 6개 군집으로 구성된 개념도를 생성하였다. 촉진 요인은 ‘성찰–실천’과 ‘관계–성장’의 두 차원을 기준으로 구성되었으며, 이에 따라 여 섯 개 군집이 도출되었다. 대표적 군집으로는 ‘실행 중심 코칭 전문성 향상’, ‘가 치 기반 코칭 정체성 강화’ 등이 포함되었다. 저해 요인은 ‘체계성–자율성’과 ‘안정–성장’이라는 두 차원에서 6개 군집으로 나타났으며, 대표적으로 ‘피드백 부족과 자신감 저하’, ‘협력 부재와 실천 기반 약화’가 도출되었다. 본 연구는 코 칭 수퍼비전 환경에서 심리적 안전감의 촉진·저해 요인을 시각적으로 구조화함 으로써, 코칭 실천과 수퍼비전 설계에 활용 가능한 전략적 근거를 제공하였다.

본 논문에서는 2자유도 매니퓰레이터(manipulator)가 탑재된 지상형 이동 로봇을 활용한 균열 지도 작성 기법을 소개한다. 로봇의 앞·측면에 각각 스테레오 비전 센서를 설치하였으며, 앞면에 설치된 센서의 포인트 클라우드 정보를 이용하여 로봇의 위치를 인식하 고 지도를 작성하며, 측면에 설치된 센서의 영상 정보를 바탕으로 벽면 내 균열을 검출한다. 이때, 두 센서의 좌표계를 좌표 변환식을 통해 통일하여 정합 및 검출된 균열 정보를 생성된 지도에 실시간으로 표기하고, 손상의 정보가 기록 및 관리될 수 있도록 하였다. 2자 유도 움직임이 가능한 매니퓰레이터 장치를 이동로봇에 탑재하고 사각지역의 제한 없이 로봇의 진행 방향을 벗어난 균열을 촬영할 수 있도록 하였다. 촬영된 영상 내 딥러닝 기법을 적용하여 균열을 검출하고, 해당 균열이 촬영된 영상 내 일부만 존재한다고 판단하 는 경우 매니퓰레이터를 동작하여 남은 균열의 위치를 추정 및 추가 촬영, 스티칭할 수 있도록 하였다. 본 시스템의 성능 확인을 위하 여 실내 환경에서 실험을 진행하였으며, IoU기반 검출율 0.6 이상의 정확도로 실시간 균열 정보를 구축된 지도 위에 작성하는 것을 확 인하였다.

본 연구는 西遊記를 대상으로 지리정보시스템 기반 전자문화지도를 활용하는 방 법을 모색하고자 하였다. 문헌 속 공간 정보와 실제 지형을 결합함으로써, 기존의 텍 스트 중심 연구에서 한 걸음 나아가 문화·역사적 함의를 보다 입체적으로 해석할 가 능성을 탐색하였다. 전자문화지도는 허구적 지명과 실제 지명의 연관성을 규명하고, 西遊記의 공간적 구성과 역사적 배경을 보다 체계적으로 분석하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 학술 및 교육 분야에서 텍스트 중심 연구를 보완하는 시각적 자료로 활용될 수 있으며, 아울러, 전자문화지도의 축적된 데이터를 바탕으로 관광·게임·영화 등 문화산업과의 연계 가능성도 열려 있다. 본 연구는 GIS와 디지털 기술을 활용한 전자문화지도가 중국고전문학 연구에 새로운 접근법을 제시할 수 있 다는 가능성을 제시한다.

본 연구는 케이트 크로포드와 블라단 욜러의 협업 프로젝트인 <AI 시스템의 해부>를 중심으로 인간, 사회, 지구를 관통하는 인공지능 시스템의 작동에 대한 그들의 비판적 담론을 읽어내는 데에 목적이 있다. <AI 시스템의 해부>는 인공지능 음성인식 스피커인 아마존 에코를 사례로 삼아 인공지능 기술세계의 물질적, 사회적 조건을 가시화한 ‘데이터 시각화’로서, 인공지능 시스템의 이면에 감추어진 노동, 데이터, 자원의 무자비한 추출 구조를 드러낸 해부학적 지도이다. 크로포드와 욜러는 인공지능 기술이 작동하는 기술세계의 지형을 탐구하고 시각화하 기 위해 ‘비판적 지도제작’을 중요한 인식적, 실천적 방법으로 사용해 왔다. 이에 본고는 <AI 시스템의 해부>에 대한 ‘지도 읽기’를 수행하되, 철학자 레비 브라이언트가 ‘존재지도학’에서 제시하는 지형학의 네 가지 요소를 범주로 삼아 거대 기술세계 지형도의 구조와 의미를 분석하였 다. 이를 통해 본고는 크로포트와 욜러의 지형도가 인공지능 기술세계의 광범위한 추출주의를 비판적으로 가시화하고 있음을 강조하였다.

실감형 콘텐츠 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. AR을 중심으로 한 실감형 콘텐츠의 발전은 스마트 폰을 이용하여 실세계에 3D 가상 콘텐츠를 추가하는 것을 넘어, 대형 건축물에 Projection Mapping을 하는 Media Facade 콘텐츠로 발전되었다. 최근 Projection Mapping을 이용한 Media Facade를 활용한 광고 콘텐츠의 수요가 증가하면서 Projection Mapping콘텐츠에 대한 교육과 시스템개발이 요구 되고 있다. Projection Mapping을 처음 배우는 교육생의 경우, 투사할 사물 및 건축물을 만드는 것부터 큰 어려움으로 작용된다. 사물 및 건축물을 구축하기 위해서는 그만한 자원과 재원이 요구되며, 한번 만들고 나면 다시 자원 을 활용하여 바꾸기 쉽지 않다. 본 논문에서는 Projection Mapping 교육을 위한 Unity 3D Engine 기반 Projection Mapping Simulation을 제안한다. 제안된 Projection Mapping Simulation는 Unity 3D Engine을 기반하였기 때문에 무료로 교육생들이 사용이 가능하며, 다양한 3D Object File를 활용하여 사물 및 건축물을 나타내고 조작할 수 있다. 또한, Projection Mapping에 쓰이는 영상을 Video 뿐 아니라, 실시간 3D Rendering으로 사용할 수도 있다. 본 논문에서 제안한 Projection Mapping Simulation는 교육생들에게 공간과 사 물 및 건축물의 이해를 돋기 위한 실험의 장이 될 것이며, Projection Mapping 콘텐츠 연구 자들에게는 여러 Projection Mapping 기법을 실험 및 연구할 수 있는 장이 되길 희망한다.

보육신념이 영유아 문제행동지도에 미치는 영향에 관한 정서지능과 권리존중보육의 매개 역할에 대해 확인하고 변인간의 유의한 관계를 분 석하여 바람직한 문제행동지도 및 보육과정 실행에 기여하고자 한다. 본 논문은 보육시설에서 영유아 문제행동지도에 중요한 요인이 되는 보육교사의 능력 개발을 위한 유용한 기초자료를 제공하고 정부의 보육 정책 결정 방향에 기여하는 것에 의의가 있다.

Odor is a type of air pollution where irritating substances enter through the olfactory system, causing discomfort. At present, the government is formulating various measures and policies to address this type of pollution. This paper seeks to analyze major research cases from both domestic and overseas settings in relation to odor management. In addition, it reviews the potential of addressing environmental issues using a living lab approach in conjunction with community mapping and citizen science. For example, in one domestic case, the Magok smart city living lab project, citizens’ data on community mapping of odor were collected for analysis using artificial intelligence (AI) to derive results. Additionally, in an overseas case in California, citizens directly participated in monitoring air quality using the Community-based monitoring (CBM) method, and both CBM and existing methods were used to assess the level of pollutants for effective data collection. In both of these cases, the potential to address environmental issues was seen to manifest through the development of citizens’ determination and ability to independently solve local problems. However, there are still problems in implementing citizen science, such as the lack of infrastructure and resources available, issues with data collection methodology, questions of objectivity regarding collected data, and concerns about sustainability and expertise in relation to civic participation. Addressing these problems would require an institutional foundation and systematic civic education. This study highlights the potential of addressing environmental problems inherent in the living lab system based on citizen science by analyzing two cases. In addition, this study suggests that if systematic civic education measures are introduced to address issues within existing citizen science research approaches, such measures would be valuable within the educational living lab framework in that they would become effective in tackling not only environmental problems but also social problems as well.

금번 연구를 통해 외래산림해충 확산 분석 플랫폼 K-SDM (K-SDM)의 해충 분포 기능이 개발되었다. 해충 분포를 보여주는 기능은 2가지로 구현되며, 조사 자료를 바탕으로 현재 국내의 해충 분포를 나타내는 “외래산림 해충분포”기능과 데이터를 분석하여 예측되는 미래의 해충 분포를 제공하는 “외래산림해충예측”기능이 있다. “외래산림해충분포”는 조사자에 의해 현장에서 구축된 DB 현황을 지도상에 수치로 나타내며, 입력 기간, 해충 종 별로 구분이 가능하여 원하는 해충종의 분포를 선택하여 볼 수 있다. 지도 좌측에는 각 도별로 조사된 해충 개체수의 통계를 도표로 제공하여 수치상으로도 해충 분포를 파악할 수 있다. “외래산림해충예측”은 DB를 분석 하고 미래 기후 시나리오를 적용하여 도출한 미래의 해충 예측 분포도를 사용자에게 제공되며, 미리보기 이미지 와 함께 원본자료가 첨부되어 좀 더 자세한 정보를 열람할 수 있다. 본 플랫폼의 해충 분포 기능은 최근 기후변화 등으로 외래산림해충의 발생이 증가하는 추세에 맞춰 이들의 현재 분포와 미래의 분포양상을 조기 파악하여 이를 통한 추후 조기 방제 및 대응책 마련 등에 크게 기여할 것으로 기대된다.