Earticle

본 연구에서는 제주도 동부 지역의 지하수위 예측을 위한 머신러닝 모델로서 ANN, ELM, LSSVR, LightGBM을 적용하였으며, 모델 평가지표와 도식적 비교를 통해 적용 모델의 지하수위 예측 성능을 평가하였다. 자기상관성이 강한 지하수위 예측에 있어서 비교 모델들은 1일 예측에서 모두 매우 우수한 예측 성능을 나타낸 반면, 7일 예측에서는 예측 성능이 저하되었으며, 비교 모델들간 예측 성능은 거의 비슷하게 나타났다. 또한, 해안지역의 경우 조위변동의 영향으로 인하여 내륙지역보다 지하수위 예측 성능이 다소 저하됨을 확인할 수 있었다. 자기상관성이 강한 지하수위 예측에 있어서 예측 결과가 비슷하 게 나타날 경우 ANN, ELM 등과 같이 상대적으로 복잡한 상세 튜닝을 필요로 하지 않는 머신러닝 모델의 적용성이 상대적으로 우수할 것으로 판단된다. 따라서 머신러닝 모델을 이용한 지하수위 예측은 제주도의 지하수자원을 위한 효과적인 관리도구가 될 수 있을 것이다.

This study applies ANN, ELM, LSSVR, and LightGBM as machine learning models for groundwater level forecasting in the eastern region of Jeju Island, South Korea. The groundwater level forecasting performance of the applied models is evaluated through model evaluation indices. In forecasting the groundwater levels with strong autocorrelation, the comparative models all show excellent performance in the 1-day forecasting. In contrast, the forecasting performance deteriorates in the 7-day forecasting. The results also show that the forecasting performances among the comparative models are almost similar. In addition, it is confirmed that in coastal areas, groundwater level forecasting performance deteriorates compared to inland areas due to the influence of tidal variation. When forecasting results are similar in forecasting the groundwater levels with strong autocorrelation, models that do not require relatively complex detailed tuning, including ANN and ELM, can have excellent applicability. Therefore, groundwater level forecasting using machine learning models can be an effective tool for groundwater resources in Jeju Island.

Parkinson’s Disease (PD) patients were reported to exceed approximately 10 million worldwide, and the number has been consistently increasing every year. Factors causing PD are genetic and environmental factors. We focus on the effects of environmental factors on epigenetic. Specifically, the α- synuclein (SNCA) gene is a risk factor causing PD, and we analyze it based on its regulation by the methylated 3’ Untranslated Region (UTR). The analysis data consists of Deoxyribonucleic Acid (DNA) methylation by NCBI GEO datasets, including 40 samples from PD cases and 38 from cognitively healthy subjects. The total number of CpG islands (CGI) is 863,159. To select the distinctive CGI from the DNA methylation data, we apply the Recursive Feature Elimination (RFE) method. Consequently, we have the results from selecting the 20 CGIs. Based on 20 CGI, we employ four models, Support Vector Machine (SVM), RandomForest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Neural Network (NN), to divide the control and PD. Among the results, the RF model achieved the highest accuracy at 87.5%. Our findings indicate that changes in DNA methylation levels of the 20 selected CGIs are associated with PD occurrence. Based on these results, we suggest that PD occurrence is related to environmental factors such as chemical stress, eating habits, and general stress. Furthermore, our paper provides insights into the relationship between epigenetics and neurodegenerative disease.

This study aimed to examine the impact of blended (online + offline) learning experiences on the self-directed learning competence of adult learners. As the Fourth Industrial Revolution, digital transformation, and the COVID-19 pandemic have rapidly shifted educational environments toward online formats, the importance of instructional design that strengthens autonomy and learning competence among adult learners has become increasingly evident. An online survey was administered to university students aged 25 and older, focusing on adult learners enrolled in universities across the BuUlGyeong region (Busan, Ulsan, and Gyeongsangnam-do). Using SPSS, the study analyzed the effects of blended learning experiences (such as learning satisfaction, interaction, and learning motivation) on self-directed learning competence. The findings revealed that blended learning experiences significantly and positively influenced the self-directed learning competence of adult learners. Interaction and learning motivation, in particular, were identified as key contributing factors. These results demonstrate the need for participatory blended learning designs that align with the characteristics and learning needs of adult learners.

本研究旨在分析混合式(线上+线下)学习体验对成人学习者自主学习能力的影响.在 经历第四次工业革命,数字化转型及新冠疫情大流行后,教育环境正快速向线上化转型,这 使得通过教育设计提升成人学习者的自主性与学习能力的重要性愈发凸显.本研究以25岁及 以上的在校大学生为对象开展在线问卷调查,主要抽样自釜山,首尔,京畿道地区高校的成 年学习者群体.通过SPSS软件分析混合式学习体验 (包括学习满意度,互动性,学习动机等维度) 对自主学习能力的影响.结果显示,混合式学习体验对成年学习者的自主学习能力具 有显著正向促进作用.其中,互动性和学习动机要素被确认为影响自主学习能力的核心因 素.这些研究结果表明,有必要开展以参与者为中心的混合式教学,这种教学模式能够充分 考虑成年学习者的特殊需求.

우리나라는 지형적 특성상 전승되어 오는 농요(農謠)나 어요(漁謠)가 매우 많고 그 특징 또한 다양하다. 그 속에는 민족의 사상, 관습, 정서 등이 고스란히 담겨있으며 이를 통해 민족적 정서와 사고에 공감하고 더 나아가 주체성을 가지고 재창조하는 원동력이 될 것이다. 이토록 소중한 문화적 산물임에도 불구하고 농경문화가 사라지면서 농요도 함께 사라지는 절체절명의 현 시점에서 지역 전승 농요에 대한 올바른 지도 방안이 절실히 요구된다. 따라서 본고의 연구 목적은 대구광역시 무형문화재 제 7호로 지정된 공산농요가 발생하게 된 배경과 연행 과정 등을 살피고 이를 바탕으로 효과적인 교수ㆍ학습 방안을 모색하는 데에 있다. 공산농요의 올바른 지도를 위해서 농요의 역할과 함께 작업 형태나 속도에 따른 농요의 사설 길이 및 음보, 한배와의 관계를 이해하도록 구상하였고 지역 특유의 음악적 특성과 음악 어법을 체감하는 등 통합적이고 총체적인 교수ㆍ학습 방안을 제시하였다. 이것은 2015 개정 음악과 교육과정에서 추구하는 음악적 창의ㆍ융합 사고 역량, 음악적 소통 역량, 문화적 공동체 역량 등을 기를 수 있는 방안이 될 것이다. 지역 전승 농요가 더 이상 현재의 삶과 동떨어진 다른 세계의 문화가 아니라 현재를 존속시켜 주는 원천인 동시에 과거와 현재를 연결 짓는 중요한 문화적 산물로서 소중히 여기고 지속적으로 연구되어지기를 기대한다.

In Korea, due to its geographic features, there are a great deal of Nong-yo(farmers’ songs) or Eo-yo(fishermen’s songs) that have been passed down with their varying characteristics. In those songs lie the ideologies, customs, and sentiments of the Korean people, and they will become a driving force which sympathizes the nation’s sentiments and thoughts, thus recreating them with national identity. Although these are a valuable cultural product, farmers’ songs are diminishing as the agrarian culture is disappearing. This desperate time calls for desperate measures: developing a proper learning and teaching method for passing down regional farmers’ songs to the future generation. Thus, the purpose of the study is to investigate the origin and the performing process of Gongsan Nongyo, designated as intangible cultural asset no. 7 of Daegu metropolitan city, and to seek an effective teaching and learning method based on the examination. For the proper teaching of Gongsan Nongyo, the teaching and learning method proposed in this paper involved understanding various relationships among tempos, notes, and the length of narration of farmers’ songs corresponding to the speed or forms of farming work along with the songs’ contextual roles. It also suggested an integrative and comprehensive approach through experiencing musical features and music grammar of regional distinctions. That will be the measure which could strengthen musical creativity and convergent thinking competency, musical communicative competency, and cultural community competency that the 2015 Revised National Music Curriculum pursues. It is expected that regional farmers’ songs will continue to be valued and researched as an important cultural product, linking the past and the present as well as a source of sustainability of the present rather than a culture of another world distant from the current life.

이 글은 중국이 지식의 차원에서 어떻게 전세계에 연구의 대상이 되었는지, 그 가운데중국인들은 자신을 어떻게 학문적으로 규명하고자 했는지를 ‘국학’이란 관점에서 살펴보았다. 1990년대 후반 ‘국학’에 대한 분석에서 중국의 연구자들은 학문 영역으로서 국학의 해석은 두 가지 패러다임의 역동적인 상호작용에 의해 형성되었다고 주장한 바 있다. 그것은 바로 토착주의와 세계주의 패러다임이다. 다시 말해 근대 백 여 년의 역사에서 국학과 관련된 학술적 논의가 반복해서 이 두 패러다임으로 작동해왔다는 말이다. 토착주의라고 부를 수 있는 첫 번째 패러다임은 장타이옌(章太炎)으로 대표되는 만청과 공화정부 초기의 학문이고, 후자는 오사신문화운동의 산물로서 후스(胡適)가 가장 대표적인 인물이다. 특히 이 ‘국학’의 형성과정에 동북아해역의 인문네트워크적 계기가 어떻게작동했는지에 대해서도 주목하였다. 중국에서 ‘국학’은 서학에 대한 대응학문으로서 또근대 국민국가의 형성에 필요한 기초학문으로서 인식되었다. 이러한 인식이 성립되는과정에 메이지 일본의 국수보존주의에 영향을 받았고, 또 실제적인 연구에서도 일본 동양학의 성과가 수용되기도 했다. 그 결과 중국의 ‘국학’은 일본의 지나학과 서로 관계를맺으면서 성립되었음을 알 수 있었다. 그런 점에서 그 국가의 고유한 것만을 추구한다는‘국학’은 사실은 하나의 운동이며, 또 폐쇄적인 공간에서 탄생되는 것은 아니라는 사실을 확인할 수 있었다.

This article examines how China has become a subject of study around the world in terms of knowledge, and how Chinese people tried to identify themselves academically from the viewpoint of 'National Learning'. In the analysis of 'national learning' in the late 1990s, Chinese researchers have argued that the interpretation of national learning as a field of study was formed by the dynamic interaction of two paradigms. It is a paradigm of indigenism and worldism. In other words, scholarly discussions related to national learning in the history of the past hundred years have repeatedly worked with these two paradigms. The first paradigm that can be called indigenism is the study of the last period of Qing Dynasty and the Early of Republican governments, which are represented by Zhang Taiyan, and the latter is the product of the 54 New cultural Movement, which are represented by Hu Shi. In particular, we paid attention to how the human network in Northeast Asia worked in the process of forming this 'National Learning'. In China, 'National Learning' was recognized as a basic science for the formation of a modern nation state and as a study of the response to Western Studies. In the process of establishing this awareness, modern Chinese intellectuals was influenced by the essence of national culture Conservationism of Meiji Japan, and accepted the achievements of Japanese Oriental Studies in actual research. As a result, it can be seen that Chinese 'National Learning' was established by making a relationship with the Japanese Chinese Studies(支那學). In this sense, the 'National Learning', which pursues only the unique aspects of the country, is in fact a movement, but it can be confirmed that it is not born in a closed space.

본 연구의 목적은 RME를 적용한 수학화 교수․학습 프로그램을 구안하고 적용해봄으로써 측정 영역에서의 수학화 학습이 수학적 사고 능력에 어떤 효과가 있는지 알아보는 데 있다. 본 연구 문제를 해결하기 위하여 관련 이론을 분석하였으며 RME이론에 근거한 원리와 교수․학습 모형을 토대로 하여 수학화 교수․학습 프로그램을 구안하고 측정 영역의 지도를 위해 교육과정을 재구성하였다. 연구 대상은 대구광역시 S초등학교 5학년 학급 중 2개 반을 실험집단과 통제집단으로 선정하였다. 실험 처치 기간 동안 실험집단은 RME를 적용한 수학화 학습으로 수업을 실시하였고, 통제집단은 일반적인 교수․학습방법으로 수업을 실시하였다. 이상의 연구 결과를 종합해 보면, RME를 적용한 수학화 학습은 학생들에게 수학적 사고 능력 향상에 효과가 있으며 각 수학화 과정의 순환적인 반복 경험을 통해 학생들의 수학화가 더욱 활발히 이루어지도록 하는 데에 도움을 주는 것으로 나타났다.

This study is intended to establish and apply a program created with RME for mathematising instruction and learning and identify how it influences on the mathematical thinking process in the field. In order to deal with this study inquiries, related theories have been analyzed establishing a program for mathematising instruction and learning method based on a model of them and RME theory principles and re-organizing education courses for instruction on the fields concerned. Study subjects were limited to two classes consisting of fifth graders in S elementary school located in the city of Daegu and divided them in an experiment group and a control group. An experiment group was given a mathematising learning method applied with RME, while a control group had a class with regular methods of learning and instruction during the period of experiment. As a summary of aforementioned results of the study, mathematising learning method applied with RME had an effect on improving mathematical thinking ability for students and also on promoting mathematising outcome through a repetitive experience in each procedure obtained on a regular basis.

본 연구는 대학생의 대학생활적응과 경력준비행동 간의 관계를 살펴보고, 더 나아가 변인 간의 관계에서 학습민첩성의 매개효과를 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 대구· 경북지역 대학생 163명을 대상으로 대학생활적응, 경력준비행동, 학습민첩성 척도를 사 용하여 설문을 실시하였으며, 설문 분석은 SPSS 26.0과 AMOS 21.0을 활용하였다. 연구 결과, 대학생의 대학생활적응은 학습민첩성에 긍정적인 영향을 미치는 선행변인으로 밝혀졌다. 그러나, 대학생활적응은 경력준비행동에 미치는 직접적인 영향은 유의하지 않았지만, 학습민첩성은 경력준비행동에 유의한 영항을 미치는 것으로 나타났다. 마지 막으로 학습민첩성은 대학생활적응과 경력준비행동 사이를 완전 매개함으로써 경력준 비행동에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 학습민첩성이 대학생의 대학생활에 대한 적응과 경력준비행동을 연결짓는 핵심적인 역할을 한다는 것 을 시사한다. 즉, 대학생의 경력준비행동을 증진시키기 위해서는 개개인의 학습민첩성 수준을 높여야 할 필요가 있다. 따라서 학습민첩성을 높이기 위해서 교수자는 참여형 학 습환경을 조성하여 학생들이 자신의 의견을 자유롭게 표출하고 학습경험을 공유할 수 있는 장을 마련해야 한다. 또한, 대학차원에서 재학생의 경력준비행동이 실제로 발현될 수 있도록 진로설계와 관련된 교과목을 필수과목으로 선정하여 자신의 진로를 성찰하고 준비할 수 있는 기회를 제공해야 한다. 무엇보다도 대학생활적응이 경력준비행동에 영향을 미치지 않고, 학습민첩성이 매개할 경우에만 경력준비행동에 유의한 영향을 미친 다는 것은 두 변인 간의 관계에 있어 영향을 미치는 다양한 변인들이 지속적으로 연구될 필요성을 시사한다. 이상의 연구결과를 바탕으로 연구의 시사점과 향후 연구방향을 제 시하였다.

This study attempted to verify the mediating effect of learning agility in the relationship between adaptation to university life and career preparation behavior for university students. To this end, a survey was conducted on university students in Daegu and Gyeongsangbuk-do, using the student adaptation to university questionnaire, career preparation behavior, and learning agility scales. 163 data collected were analyzed using SPSS 26.0 and AMOS 21.0 program. The analysis results are as follows. First, adaptation to university life did not have a significant effect on career preparation behavior, which is different from previous studies. It is expected to be due to the difference between the measurement tools and it was targeted at Daegu and Gyeongsangbuk-do. Second, adaptation to university life had a significant effect on learning agility. Third, learning agility had a significant effect on career preparation behavior. Finally, learning agility completely mediated between adaptation to university life and career preparation behavior. According to this, even if adaptation to university life is high, it may not take career preparation behavior, but college students with high learning agility can reinforce career preparation behavior through adaptation to university life. This suggests that learning agility plays a key role in linking adaptation to university life and career preparation behavior among university students. In other words, to enhance career preparation behavior in university students, it is necessary to improve their level of learning agility. Therefore, to increase learning agility, educators should create an interactive learning environment where students can freely express their opinions and share their learning experiences. Furthermore, at the institutional level, university should makes career planning courses mandatory to provide students with opportunities to reflect on and prepare for their career paths. Based on these findings, the study presents implications and suggestions for future research.

가뭄은 심각한 사회적 경제적 손실을 초래하는 주요 자연재해이다. 지역 가뭄 예측은 가뭄 대비에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 동남부 부산-울산-경남 지역에서 1981년부터 2020년까지 10개 관측소의 과거 가뭄지수 및 기상 관측자료를 사용하여 가뭄을 예측하는 새로운 기계학습모델을 제안한다. 베이지안 최적화기법을 이용하여 하이퍼 파라미터가 튜닝된 Random Forest, XGBoost, Light GBM 모델을 구축하여 1개월 뒤의 6개월 시간 척도의 증발 수요 가뭄지수를 예측하였다. 단일 지점별 모델과 지역 모델을 각각 구성하여 모델 성능을 비교하였다. 또한 지역 모델을 기반으로 개별 지점의 자료에 대해 미세조정된 모델을 구성하여 모델 성능을 높일 가능성을 살펴보았다.

Drought is a major natural disaster that causes serious social and economic losses. Local drought forecasts can provide important information for drought preparedness. In this study, we propose a new machine learning model that predicts drought by using historical drought indices and meteorological data from 10 sites from 1981 to 2020 in the southeastern part of the Korean Peninsula, Busan-Ulsan-Gyeongnam. Using Bayesian optimization techniques, a hyper-parameter-tuned Random Forest, XGBoost, and Light GBM model were constructed to predict the evaporative demand drought index on a 6-month time scale after 1-month. The model performance was compared by constructing a single site model and a regional model, respectively. In addition, the possibility of improving the model performance was examined by constructing a fine-tuned model using data from a individual site based on the regional model.

본 연구는 “평등한 회복력 나눔 READY (Resilience Equality Across Disability): 장애인 재난 대응 지침 개발” 프로젝트의 일부 자료를 분석한 탐색적 연구로서 대구 지역 지원자의 COVID-19 경험을 통해 Post–COVID-19 장애인과 공동체 회복력에 영향을 주는 요소를 밝히고자 하였다. 본 연구는 COVID-19 팬데믹 초기 경험에 관한 기초 연구로 2020년 2월 감염이 폭발했던 대구지역의 경험을 탐색하였다. 총4명의 대구지역 장애인 지원자와 심층 인터뷰를 진행하였고 자료를 질적 분석하였다. 분석 결과 123개의 하위 주제와 32개의 상위 주제를포함한 총 7개의 범주를 발견하였다. 범주로는 ‘COVID-19 정보 습득에서 배제와 자구책’, ‘사회적 거리두기에서 무너지는 장애인과 가족의 삶’, ‘초기 자가격리 상황에서 정부 대응 부재와 민간 중심의 대처 및 한계’, ‘확진 상황에서 병원 이동이 막힘’, ‘확진자 장애인의 병원 내생활지원 고립’, ‘장애인과 지원자의 코로나 암흑 경험과 연결감’, ‘장애인권 향상 연속선에서 감염병 대응정책 제안’이 확인되었다. 이어서장애인과 공동체가 대응했던 구체적 실행, 성과와 교훈을 바탕으로 Post–COVID-19에서 장애인 재난재해 대비 및 대응에 시사점과 제언을 제시하였다.

This exploratory study is part of the Resilience Equality Across Disability (READY) Project, which is aimed to establish disaster response guidelines for people with disabilities and seek factors enhancing disability inclusive community resilience Post? COVID-19. This preliminary work focused on the early period of the COVID-19 pandemic, exploring the February 2020 experiences of Daegu, which faced a devastating outbreak. A qualitative analysis of in-depth interviews with four caregivers of people with disabilities was conducted. Analyses revealed seven categories, including 32 clusters of themes and 123 subthemes. The revealed categories were as follows: “Exclusion from accessing information and self-solutions,” “Collapse of people with disabilities and their families under social distancing,” “Responses and limitations in the private sector while lacking governmental responses during the early period of self-quarantine,” “Barriers to hospitalization of COVID-19 patients,” “Isolation from daily assistance while being hospitalized,” “Experience of the corona darkness and connection among people with disabilities and their caregivers,” and “Infectious disease disaster response policies in coherence with promoting disability rights.” Further, implications and suggestions were made concerning disability-inclusive disaster preparedness and response, learning from the strategies, achievements, and lessons from the community of people with disabilities.

지속적인 사회발달로 인한 용수 사용량의 증가와 기후변화로 인한 기후변동성의 증가에 따라 안정적인 수자원 관리를 위한 용수 수요량 예측의 중요성이 커지고 있다. 제1차 국가물관리기본계획에서는 2020년부터 2030년까지 5년 단위로 생활용수 수요량을 예측했지만, 사회, 경제, 기상과 같은 변동요인이 고려되지 않았다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에서 제공하는 사회, 경제, 기상 영향인자를 고려하여 생활용수 수요량을 예측했으며, 이를 위해 XGBoost, DNN, LSTM 기법을 활용하였다. LSTM의 평균 R²는 학습과 검증 단계에서 각각 0.98, 0.94로 나타났으며, 다른 모델보다 성능 저하가 가장 낮고 RMSE와 MAE에서 오차 증가가 가장 작았다. 이에 따라 예측 정확도를 높이고 과적합 위험을 피하기 위해 LSTM을 예측모형으로 선정했다. LSTM 분석 결과 각각의 지자체는 미래 수요량이 감소, 안정, 증가하는 것으로 나타났으며, 이러한 경향은 대표지역인 계룡시, 아산시, 증평군에서 뚜렷하게 나타났다. 제1차 국가물관리기본계획이 제시한 계획 급수인구만으로 도출한 생활용수 수요량 값과 비교한 결과 증가 추세가 동일했다. LSTM에 의한 예측 수요량은 2020년 대비 2035년에 0.44%(SSP1), 0.87%(SSP2), 1.32%(SSP5) 증가했고, 국가 물관리기본계획은 14.33%(고수요), 8.00%(기준수요), 16.81%(저수요) 증가하였다. 이러한 예측결과는 지역 맞춤형 수자원 정책에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

The importance of predicting water demand for stable water resource management is growing as water use increases due to economic growth and climate change. In Korea, the National Water Management Master Plan (NWMMP) predicted domestic water demand in every five years from 2020 to 2030. However, social, economic, and meteorological factors were not considered in the NWMMP. In this study, using XGBoost, DNN, and LSTM, we predicted domestic water demand considering social, economic, and meteorological influencing factors provided in climate change scenarios. The LSTM model outperformed other models, achieving an average R² of 0.98 in the training phase and 0.94 in the validation phase. Accordingly, LSTM was selected to achieve high accuracy and to avoid low risk of overfitting. Three distinct patterns of predicted domestic water demand emerged: decreasing, stabilizing, and increasing. and these patterns were evident in the representative regions of Gyerong, Asan, and Jeungpyeong, respectively. Compared to the domestic water demands derived solely from the planned water supply population in the NWMMP, the increasing trend was similar. The LSTM predicted increases of 0.44%(SSP1), 0.87%(SSP2), and 1.32% (SSP5) by 2035 relative to 2020, while the NWMMP predicted increases of 14.33%(high demand), 8.00%(reference demand), and 16.81%(low demand). These results are expected to support the development of regionally customized water policies.

이 연구는 지역인적자원개발의 맥락에서 최근 지역균형발전을 위한 국가정책의 핵심요인으로 부각되고 있는 사회적 자본에 대한 논의를 구체화하여 사회적 자본 확충을 위한 시사점을 얻고자 하였다. 이를 위해, 국제비교의 맥락에서 영국, 싱가포르, 미국의 선진 사례를 분석하고 국내 지역간의 사회적 자본을 측정하였다. 특히, 주요국의 사례분석 결과와 국내 사회적 자본 측정 결과를 선행연구들에서 이루어졌던 사회적 자본의 국제 비교 측정 결과에 비추어 해석함으로써 향후 사회적 자본 확충을 위해 지역인적자원개발정책이 어떻게 방향 지워져야 하는지를 모색하고자 하였다.

This study was to prepare basic framework through which Korean society meets successful turning point to the era of learning region or provincial education autonomy by searching for logical relationship between regional human resource development and social capital formation. To complete the goal, this study case-studied how England, Singapore, and the US construct regional human resource development system with regional innovation policies based on strategic planning of forming social capital. In addition, this study analyzed regional(metropolitan, town, rural area) differences of social capital of Korean society in order to provide meaningful implications on building successful regional human resource system contextually based on Korean culture and value system. As briefly mentioning the findings of this study, social capital contributes to forming regional network, which is constructed based on voluntary participations and linkages of all of the main groups relevant to regional human resource development process. In this context, social capital formation can be referred to as the basis for building up competitive regional and national economy. For effective regional human resource development of Korea, this study suggested that regional gaps of trust(institutional, interpersonal), which were revealed in this study, of social capital must be overcome first. Then, social capital must be considered an essential factor when setting up regional development policies to construct regional network system for regional human resource development.

본 연구는 일개 지역 대학생의 심리적 안녕감, 대인관계 유능성 및 학습몰입과의 관련성을 확인하고, 이들 변수가 학습몰입에 미치는 영향을 확인하기 위하여 시행되었다. 연구대상은 대학생 중 연구참여에 서면 동의한 대상자 총 194명의 자료를 수집하였다. 자료수집을 위해 2025년 8월 25일부터 9월 20일까지 심리적 안녕감, 대인관계 유능성 및 학습몰입의 구조화된 설문지를 시행하였다. 자료분석은 SPSS 프로그램을 이용하여 t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, 다중회귀분석을 시행하였다. 분석 결과, 대상자의 일반적 특성에 따른 학습몰입은 연령(t=-2.50, p=.013), 전공만족도(F=9.40, p<.001), 직전학기 학점(F=10.65, p<.001)에 따라 유의한 차이를 보였다. 대상자의 학습몰입은 심리적 안녕감(r=.64, p<.001)과 대인관계 유능성(r=.51, p<.001)과는 양의 상관관계를 보였다. 대상자의 학습몰입에 영향을 미치는 요인은 직전학기 학점, 심리적 안녕감, 대인관계 유능성으로 나타났으며, 이들 요인의 설명력은 49.4%였다. 이러한 분석 결과를 토대로 대학생 스스로 정서적인 안녕감을 기반으로 한 대인관계가 좋을수록 학습에 더 몰입할 수 있음을 확인하였다. 대학생들의 학습몰입을 높이기 위해 개인적인 측면 뿐만 아니라 타인과의 상호작용을 고려한 집단내에서의 역동을 고려해야 한다. 또한 대학차원의 정서적인 안정 및 대인관계 능력을 향상시키는 중재 전략이 필요하다.

This study examined the relationships among psychological well-being, interpersonal competence, and learning flow in university students from a local region, and identified the factors influencing learning flow. Data were collected from 194 university students who voluntarily provided written informed consent. A structured self-report questionnaire measuring psychological well-being, interpersonal competence, and learning flow was administered between August 25 and September 20, 2025. The collected data were analyzed using SPSS, including descriptive statistics, t-tests, one-way analysis of variance, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression analysis. The results demonstrated significant differences in learning flow according to age (t=-2.50, p=.013), major satisfaction (F=9.40, p<.001), and previous semester grade point average (F=10.65, p<.001). Learning flow was found to be positively correlated with psychological well-being (r=.64, p<.001) and interpersonal competence (r=.51, p<.001). Furthermore, multiple regression analysis revealed that previous semester grade point average, psychological well-being, and interpersonal competence were significant predictors of learning flow, jointly explaining 49.4% of the variance. These findings suggest that university students with higher psychological well-being and stronger interpersonal competence are more likely to experience enhanced learning flow. Therefore, interventions aimed at improving emotional stability and interpersonal skills, while considering both individual and group dynamics, are necessary at the university level.

초등 사회과 지리영역의 중요한 학습 대상은 지역이다. 제7차 교육과정에서 지역학습의 범위는 학년이 올라감에 따라 지역의 범위가 확대되고 있다. 즉 3학년에서는 우리 고장의 지역을, 4학년에서는 시, 도의 지역을, 5학년에서는 우리나라의 지역을, 6학년에서는 세계의 여러 국가들의 지역을 학습하게 하고 있다. 지역학습의 핵심은 해당 지역의 지역성을 알고 나아가 그 지역을 사랑하는 마음을 갖게 하는데 있다. 지역학습을 할 때 교사가 정보를 일방적으로 나열하는 방식으로 접근할 경우 학생들은 많은 정보를 암기해야 하는 것으로 생각하여 학습능률이 저하되고 흥미를 잃게 된다. 따라서 지역 학습 시 학습자들의 관심, 흥미, 떠오르는 이미지, 알아보고 싶은 것 등을 감안하여 수업을 할 때 사회과 학습 효과뿐만 아니라 학습자 중심의 수업을 할 수 있다. 본 연구의 목적은 상기 내용을 감안하여 초등학생들이 가지고 있는 세계 국가에 대한 이미지를 파악하고 국가 이미지 형성에 영향을 주는 요인을 검토ㆍ분석하여 학습자 중심의 지역학습 방안을 모색하는데 있다.특히 학습자 중심의 지역학습은 교과서의 내용을 나열하고 백과사전적으로 암기하는 전통적 방식에서 벗어나 학생들이 가지고 있는 선험적 지식과 관심, 흥미 등을 최대한 반영할 수 있는 인지갈등수업 모형을 적용할 필요성이 있다. 이러한 학습모형을 통해 학생들이 가지고 있는 기존의 지식에다 토론과정을 통해 지역성을 탐색하게 하였다. 지역 이미지를 활용한 학습모형을 적용한 결과 전통적인 학습방법으로 수업한 집단보다 인지적 측면에서 더 높은 성취도를 나타냈다.

A region is a important concept among geography realms in social studies. In 7th curriculum, the social studies textbook deals with regional characteristics within a village in the third grade, within a city and province in the forth grade, within a nation in the fifth grade, and within a world in the sixth grade. It is important for students to learn regional characteristics, and then love its area. In case of studying a region, if teachers instruct its information directly, student will be lose one’s interest, because students consider as memorizing simple information. Therefore, the effective learning of region has to consider learner-centered interest and image, and add to schema and cognition etc. The goal of this paper is to find strategy of region learning through the application of national images considering student's schema and images According to results of research, it is proved that strategy of region learning through the application of national images takes effective.

We present a relevance feedback approach based on multi-class support vector machine (SVM) learning and cluster-merging which can significantly improve the retrieval performance in region-based image retrieval. Semantically relevant images may exhibit various visual characteristics and may be scattered in several classes in the feature space due to the semantic gap between low-level features and high-level semantics in the user's mind. To find the semantic classes through relevance feedback, the proposed method reduces the burden of completely re-clustering the classes at iterations and classifies multiple classes. Experimental results show that the proposed method is more effective and efficient than the two-class SVM and multi-class relevance feedback methods.

안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.

Traditional methods of measuring corneal ulcers were difficult to present objective basis for diagnosis because of the subjective judgment of the medical staff through photographs taken with special equipment. In this paper, we propose a method to detect the ulcer area on a pixel basis in corneal ulcer images using a semantic segmentation model. In order to solve this problem, we performed the experiment to detect the ulcer area based on the DeepLab model which has the highest performance in semantic segmentation model. For the experiment, the training and test data were selected and the backbone network of DeepLab model which set as Xception and ResNet, respectively were evaluated and compared the performances. We used Dice similarity coefficient and IoU value as an indicator to evaluate the performances. Experimental results show that when 'crop & resized' images are added to the dataset, it segment the ulcer area with an average accuracy about 93% of Dice similarity coefficient on the DeepLab model with ResNet101 as the backbone network. This study shows that the semantic segmentation model used for object detection also has an ability to make significant results when classifying objects with irregular shapes such as corneal ulcers. Ultimately, we will perform the extension of datasets and experiment with adaptive learning methods through future studies so that they can be implemented in real medical diagnosis environment.

Purpose: The aims of this study were to create a deep learning model to distinguish between nasopalatine duct cysts (NDCs), radicular cysts, and no-lesions (normal) in the midline region of the anterior maxilla on panoramic radiographs and to compare its performance with that of dental residents. Materials and Methods: One hundred patients with a confirmed diagnosis of NDC (53 men, 47 women; average age, 44.6±16.5 years), 100 with radicular cysts (49 men, 51 women; average age, 47.5±16.4 years), and 100 with normal groups (56 men, 44 women; average age, 34.4±14.6 years) were enrolled in this study. Cases were randomly assigned to the training datasets (80%) and the test dataset (20%). Then, 20% of the training data were randomly assigned as validation data. A learning model was created using a customized DetectNet built in Digits version 5.0 (NVIDIA, Santa Clara, USA). The performance of the deep learning system was assessed and compared with that of two dental residents. Results: The performance of the deep learning system was superior to that of the dental residents except for the recall of radicular cysts. The areas under the curve (AUCs) for NDCs and radicular cysts in the deep learning system were significantly higher than those of the dental residents. The results for the dental residents revealed a significant difference in AUC between NDCs and normal groups. Conclusion: This study showed superior performance in detecting NDCs and radicular cysts and in distinguishing between these lesions and normal groups.