• 한국과학교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.310-327
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• 2013

본 연구는 과학 창의성 지도를 위한 자료를 개발하고 특징을 구체적으로 소개하는 데 있다. 이를 위해 5개 영역에서 80여개의 자료를 개발하였다. 개발된 자료의 특징으로는, 다양한 영역을 포괄하였고, 활동마다 창의성 요소가 명시되어 있으며, 창의적 활동을 위해 사고하는 방법과 활동결과 예시를 제시한 데 있다. 또 개발된 자료는 목적과 상황에 따라 변형할 수 있도록 하였다. 또한 창의적인 활동을 위한 사고방법을 유형별로 구분하여 정리함으로서 다른 창의성 활동에서 도 활용할 수 있도록 하였다. 개발된 자료에 대해 교사들이 살펴본 후, 교사들은 창의성 자료로 적절하며, 앞으로 과학 창의성 지도에 활용하고자 하였으며, 장점과 단점, 그리고 보다 효과적으로 활용되기 위한 제언들을 제시하였다. 마지막으로 개발된 자료의 다양한 활용방안을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.289-289
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• 2016

신뢰성 높은 홍수관리는 경향성 분석, 이상치 판정 등의 전처리를 수행한 입력 자료를 구축하는 것을 필요로 한다. 경향성 분석은 방법에 따라 경향성의 유무가 다르게 나타나기 때문에 하나의 방법으로만 판단하기 어려우며, 이상치 분석은 지역 특성에 따라 기준이 변동하므로 일정한 기준을 적용하기가 어려워 주로 수동으로 이루어지며 이 작업을 완료하는 데에는 많은 시간이 소요된다. 입력 자료 전처리에 수반되는 비용과 시간을 절감하기 위해 이러한 문제점의 개선이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 농촌유역 홍수관리를 위한 자료처리 요소 모듈을 개발하는 데 있다. 홍수관리를 위한 자료처리 요소 모듈은 크게 기상자료의 경향성을 분석하는 모듈과 수위자료의 이상치를 탐지하고 판정하는 모듈로 구성하였다. 경향성 분석 모듈은 모수적 방법인 t-test와 비모수적 방법인 Hotelling-Pabst test 및 Mann-Kendall test를 분석 방법으로 제공하여 하나의 입력 자료로 세 가지 방법으로 분석한 결과를 비교할 수 있도록 개발하였다. 이상치 탐지 모듈은 IQR (interquartile range) 규칙과 규칙기반의 방법을 이용한 이상치 탐지를 제공할 수 있도록 개발하였다. 개발된 모듈은 한강 유역의 용당저수지에 적용하여 검정을 실시하였다. 본 연구에서 개발된 농촌유역 홍수관리를 위한 자료처리 요소 모듈은 추후 홍수관리 및 그에 관한 연구를 하는데 있어 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 과학교육연구지
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• 제36권1호
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• pp.69-83
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• 2012

본 연구의 목적은 과학 교과서에 제시된 읽기자료의 문제점을 파악하기 위해 고등학교 화학I 교과서의 읽기자료를 분석하고, 과학 교사의 과학 교과서 읽기자료에 대한 인식을 조사하는 것이다. 이를 위하여 제7차 교육과정 및 2009개정 교육과정 고등학교 화학 I 교과서 각 4종을 택하여 읽기자료의 수, 내용에 따른 제시 유형과 학생의 활동에 따라 비교 분석하였다. 또한 중등 과학교사의 과학 교과서 읽기자료 활용에 대한 인식 조사를 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 화학I 교과서의 읽기자료를 유형별로 분석한 결과 제7차 화학I 교과서에서는 읽기자료의 비율이 7.9%~17.1%로 나타났으며, 2009개정 화학 I 교과서는 20.6 28.2%비율로 나타났다. 2009개정 교과서의 읽기자료 비율이 증가하였음을 의미한다. 읽기자료 내용별로 분석한 결과 제7차 교육과정에서는 '생활 속 과학'이 34.3%로 가장 큰 비율을 차지하였으나, 2009개정에서는 '지식의 심화보충'이 23.7%로 가장 높게 나타났다. 학생 활동 유형별로 분석한 결과 제7차 교육과정은 읽기자료 13%만이 탐구형 자료인 것으로 나타났으나 2009개정에서는 35%가 탐구형 자료로 나타나 학생의 탐구활동 향상을 위한 교육과정 목표가 반영되었음을 시사한다. 둘째, 과학 교과서활용 실태에 대한 교사의 인식 조사 결과 67%에 해당하는 교사가 현재 과학 교과서 읽기자료를 수업에 사용하고 있으나 거의 활용하지 않는 교사도 33%나 되었다. 많은 교사들이 실생활과 관련된 통합적 교육을 위해 읽기자료가 필요하다고 응답하였으며 '생활 속 과학' 읽기자료가 교과서에 좀 더 많이 포함되어야 한다고 인식하고 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제32권1호
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• pp.99-112
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• 2011

과학사는 과학 수업에서 여러 가지 목표를 달성하기 위한 유용한 수단으로 간주되어 왔다. 이 연구의 목적은 과학 교과서에 사용된 과학사 자료를 효과적으로 분석하기 위한 삼원 분석틀을 개발하고, 이 분석틀을 적용하여 제7차 교육과정의 지구과학사 자료를 분석하는 것이다. 개발된 분석틀은 수업맥락, 역할, 제시유형의 3개 차원으로 구성되며, 각각의 차원은 다시 몇 개의 하부 영역으로 세분된다. 개발된 분석틀을 이용하여 과학 교과서의 지구과학사 자료들을 분석한 결과, 분석틀의 세 가지 차원과 각각의 영역에 부합되는 과학사 자료가 과학 교과서에 다양하게 포함되지 못한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 삼원 분석틀의 활용을 통한 다양한 수업맥락과 목적의 조합으로 과학사교수-학습 자료의 개발을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2003년도 한국우주과학회보 제12권2호
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• pp.53-53
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• 2003

과학위성 1호는 기존의 우리별 1,2,3호의 개발경험을 바탕으로 기술 습득과 독자 개발의 단계를 거쳐 기술의 최적화와 동시에 원자외선 분광기, 우주과학 탑재체, 원격 자료 수집 등의 우주 환경 측정 및 지상 생명체 탐사의 임무를 수행하기위한 최초의 국내 위성이다. 과학위성 1호 지상국 시스템은 과학위성 1호의 맡은바 임무를 원활히 수행할 수 있도록 각종 명령이나 프로그램을 위성으로 송신하여 위성을 조정하고, 위성의 건강상태를 파악할 수 있는 원격검침정보와 탑재체로부터 측정된 실험자료를 수신하며, 수신된 모든 자료를 저장, 처리 및 관리하여 위성의 상태를 정상적으로 유지하고 수신 자료를 요구하는 사용자들에게 분배하기 위한 목적으로 개발되었다. 본 연구에서는 과학위성 1호 지상국 시스템의 개발 및 설치에 관한 전반적인 사항에 대하여 살펴보았다.

• 정보관리연구
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• 제28권1호
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• pp.62-89
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• 1997

본 연구의 목적은, (1) 과학기술문헌정보 중 원자력분야 문헌정보의 인용분석을 통하여 정보자료의 수명 측정과, (2) 한국원자력연구소의 실제 폐기데이터의 평균수명을 측정하고, (3) 인용문헌의 실제이용율에 대한 예측과 문제를 보완하기 위하여 동연구소에서 1992년 1994년 까지의 이용(대출)통계 분석을 통한 정보자료이용의 수명을 측정하였다. 그리하여 이들 결과에 입각한 장서폐기 모형을 설계함으로써 점차 문제로 대두되고 있는 과학기술분야 정보자료의 폐기에 대한 효과적이고 합리적인 폐기기준을 모색하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.141-141
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• 2020

강원도는 산림 비중이 크고 급경사지가 많은 지형적 특성과 여름철 비교적 선선하고 강우량이 많은 기후적 특성 때문에 고랭지 농업이 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 많은 부분을 차지하는 고랭지밭 면적 탓에 강우시에 토양침식과 비점오염물이 하천으로 유입되고 있다. 강원도 송천 상류에 위치한 도암호는 장기간 탁수를 저류하고 방류로 인한 해체 논란까지 일으키기도 했다. 이에 정부는 흙탕물 저감과 비점오염원 관리를 위한 국고보조사업과 다양한 환경 정책들을 시행중이다. 효율적이고 효과적인 수질 정책을 시행하고 분석하기 위해서는 장기간의 모니터링 자료를 이용한 통계적 분석을 활용하는 것이 중요하다. 수질 자료는 변동이 심하고, 비정규분포를 이루며 결측치와 검출한계 이하의 값들이 많아 비모수 통계 방법을 널리 사용되어 왔다. 그중에서도 계절적 특성을 갖는 수질자료의 장기경향분석에 적합한 Seasonal Mann-Kendall Test을 사용하여 남한강상류 유역의 수질 경향성을 분석하였으며, Sen's Slope를 구하여 수질 자료의 경향 크기를 구하였다. 하지만, Seasonal Mann-Kendall Test는 연구 기간동안의 경향성을 반영할 수 없다는 단점이 있기 때문에 LOWESS Test를 통해 장기간 수질 자료 사이의 경향성을 분석하였다. 이러한 수질자료의 경향 분석 결과는 유역 내 취약 지점을 확인할 수 있으며, 환경 정책의 효과를 평가하고 보완할 수 있는 자료로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.288-288
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• 2016

유역단위 오염부하량 산정에는 SWAT, HSPF 등의 물리적 매개변수 기반 분포형 모형이 주로 사용되고 있으나, 공간분포형 입력자료로 인한 많은 매개변수는 모의 과정을 복잡하게 하며, 보정 과정에 있어 많은 시간과 노력을 요구하는 단점이 있다. 이로 인해 실무에서는 원단위법이나 유량-부하량 관계식과 같은 통계적 분석에 의한 회귀식이 주로 사용되고 있다. 그 중 LOADEST는 회귀식 기반 프로그램으로, 다양한 연구자들에 의해 연구되고 있으나, 수질 모형과의 모의능력을 비교하는 연구는 부족하다. 본 연구에서는 청미천 상류유역을 대상으로 유역특성에 따른 LOADEST 기반 회귀식의 매개변수를 추정하여 오염부하량을 모의하고, SWAT 모형에 의한 오염부하량 모의결과와 비교 평가하고자 한다. 모형의 구동 및 회귀식 매개변수 추정에 필요한 입력 자료는 용인시 백암면 일대에서 2013년부터 2015년까지 모니터링한 수질, 유량 및 기상자료와 지형자료 (토지이용도, 토양도, 수치표고자료)를 이용하여 구축하였다. LOADEST 기반 회귀식의 매개 변수 추정은 김계웅 (2015)이 개발한 방법을 사용하였으며, 유역면적, 토지이용비율 등은 지형자료를 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 보정은 2013년부터 2014년까지의 자료를 이용하였으며, 2015년 자료를 이용하여 검정하였다. 본 연구의 결과는 비점오염원 모델에 대한 이해를 넓히고, 오염부하량 모의를 위한 모형 선정에 있어 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.