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인공지능과 국토정보를 활용한 노인복지 취약지구 추출방법에 관한 연구
박지만,조두영,이상선,이민섭,남한식,양혜림,Park, Jiman,Cho, Duyeong,Lee, Sangseon,Lee, Minseob,Nam, Hansik,Yang, Hyerim 한국국토정보공사 공간정보연구원 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.1
The social influence of the elderly population will accelerate in a rapidly aging society. The purpose of this study is to establish a methodology for extracting vulnerable districts of the welfare of the aged through machine learning(ML), artificial neural network(ANN) and geospatial analysis. In order to establish the direction of analysis, this progressed after an interview with volunteers who over 65-year old people, public officer and the manager of the aged welfare facility. The indicators are the geographic distance capacity, elderly welfare enjoyment, officially assessed land price and mobile communication based on old people activities where 500 m vector areal unit within 15 minutes in Yongin-city, Gyeonggi-do. As a result, the prediction accuracy of 83.2% in the support vector machine(SVM) of ML using the RBF kernel algorithm was obtained in simulation. Furthermore, the correlation result(0.63) was derived from ANN using backpropagation algorithm. A geographically weighted regression(GWR) was also performed to analyze spatial autocorrelation within variables. As a result of this analysis, the coefficient of determination was 70.1%, which showed good explanatory power. Moran's I and Getis-Ord Gi coefficients are analyzed to investigate spatially outlier as well as distribution patterns. This study can be used to solve the welfare imbalance of the aged considering the local conditions of the government recently. 급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.
COVID-19 상황에서 대학 교수자의 온라인 수업 경험
김정겸(Kim, Jeongkyoum),김기덕(Kim, Kiduck),이상선(Lee, Sangseon) 한국열린교육학회 2021 열린교육연구 Vol.29 No.5
본 연구는 COVID-19 상황에서 기존의 면대면 수업을 온라인 수업으로 전환하고 운영한 교수자의 경험을 고찰함으로써 온라인 수업에 대한 깊이 있는 이해를 도모함과 동시에 온라인 수업 설계 및 운영에 대한 시사점을 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2020년 1학기에 Chen(2016)의 ICCEE 모형을 준용하여 온라인 수업을 설계하고 이를 운영하였던 경험에 대해 자전적 사례연구 방식으로 탐구하였다. 연구결과, 온라인 수업을 준비하는 과정에서 연구자는 기존 수업의 수업목표를 그대로 유지하였고 온라인 수업의 유형은 비실시간 온라인 수업 형식으로 결정하였다. 수업내용은 수업목표와 동일하게 기존의 내용을 그대로 유지하였으며, LMS와 e-mail을 기술적 도구로 선정하였다. 기존 수업의 플립드 러닝과 유사한 효과를 얻기 위해 동영상 콘텐츠와 과제 수행을 병행하는 교수전략을 수립하였다. 이후 강의자료를 개발하는 과정에서 내용의 모듈화와 구체적인 사례가 추가되었으며, 평가의 공정성 확보를 위해 오픈북 기반 시험 문항을 개발하였다. 온라인 수업의 실천 과정에서는 상호작용 및 학습 참여와 공평한 시험 응시를 위한 다양한 실천들이 이루어졌다. 연구 결과 연구자는 온라인 수업을 통해 학습자 중심 수업이 실현되고 있으며, 학습자를 배려하기 위한 지속적인 노력의 중요성을 확인하였다. 한편 내용 전달에 치중한 강의자료의 개발과 평가, 상호작용 감소 등의 문제를 확인하였으며, 실시간 소그룹 토론활동과 정서적 상호작용을 위한 시간 분배, 학습자 주도적 맞춤 학습의 적용 등을 제시하였다. The purpose of this study is to provide implications for the design and operation of an online class and to seek a deeper understanding of it by examining the experiences of an instructor who changed their face-to-face classes to online classes due to the COVID-19 pandemic. For this reason, the experiences of designing and operating online classes in the first semester of 2020 was explored in the form of an autobiographical case by using Chen (2016) s ICCEE model. As a result, in preparation for online classes, researcher maintained the goals of previous classes and employed the type of non real time online classes. The contents of classes remained the same, and LMS and e-mail were selected as new technical tools. To achieve similar effects as flipped learning in previous classes, a teaching strategy combining video contents and task performance was established. Since then, modularization of contents and specific cases have been added in the process of developing lecture materials, and open book test questions have been developed to secure fairness for student evaluation. In the course of implementing online courses, various practices were carried out for interaction, participation in learning, and fair examinations. As a result, researchers confirmed that learner-centered classes are being realized through online classes, and that it is important to make continuous efforts considering learners. However, problems such as development, evaluation, and reduction of interaction of lecture materials focused on content delivery were identified, and real-time small group discussion activities, time distribution for emotional interaction, and application of learner-led customized learning were presented to mitigate the problems.