• 과학교육연구지
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• 제41권3호
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• pp.426-446
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• 2017

본 연구의 목적은 암석에 관한 문제를 해결하는 대학생들의 사고 과정을 분석하여 지구과학의 귀추적 추론에서 결정적 증거(CE)와 결정적 자원 모델(CRM)의 역할과 중요성을 살펴보는 것이었다. 한 교육대학교에서 과학 심화 전공 과목을 수강하는 20명의 4학년 학생들이 연구에 참여하였다. 이들에게 많은 구멍이 발달한 퇴적암의 지질학적 과정을 귀추적으로 추론하여 모델로 나타내게 하고, 그 과정을 모델링 중심의 귀추적 추론에 관한 도식에 따라 분석하였다. 그 결과, 문제를 성공적으로 해결한 학생들의 추론은 다양한 알갱이와 많은 구멍을 CE로 삼아 퇴적암의 생성 과정과 풍화 작용을 CRM으로 각각 활성화하고 이들을 결합하여 과학적으로 타당한 설명 모델(SSEM)을 구성하는 특징이 있었다. 반면 문제 암석에 관하여 SSEM을 제안하지 못한 추론에서는 학생들이 많은 구멍이라는 증거로부터 화성암(현무암)의 생성 과정을, 다양한 알갱이라는 증거로부터 퇴적 작용을 자원 모델(RM)로 활성화하고, 이들로부터 자신들의 설명 모델(EM)을 구성하였다. 학생들이 SSEM을 구성하여 암석에 관한 지구과학 문제를 수월하게 해결하기 위해서는 문제 상황에 맞는 CE가 무엇인지 알고, 암석의 특징에 관하여 통합적 또는 시스템적으로 접근하며, 복수의 RM을 활용하고, 증거에 비추어 RM이나 EM을 평가할 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.254-254
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• 2021

기후변화로 인한 자연재해는 해마다 크게 증가하고있으며, 홍수 및 가뭄의 강도와 빈도 증가, 지구온난화로 인한 하천 건천화 등 많은 문제들이 대두되고 있다. 특히, 물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량의 변동은 용수 공급과 홍수 대응 및 관리, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치고 있다. 따라서, 갈수량, 풍수량 등을 산정하여 하천별 유황특성을 결정하는 방법을 사용하고 있으나, 이와같은 지표는 계측자료가 과소한 경우 하천의 유황특성을 세부적으로 이해하고 정량적으로 제시하는데에 한계가있다. 따라서, 미계측 유역에서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)과 같은 수리해석모델이 광범위하게 이용되고있으며, SWAT 모델은 유역의 수치표고모형, 토양 특성, 토지이용 현황, 기상 현황, 유역의 매개변수 등을 반영하여 모델이 구동되고 있다. 하지만, 광범위하게 이용되고 적용성이 입증된 모델임에도 불구하고 입력자료의 불확실성 및 조사되지 않은 영농활동 등으로 인해 결과에 불확실성이 내포되어있으며, 불확실성을 줄이기 위해 실측된 하천의 유량 자료를 이용하여 검정 및 보정작업을 거치고 있다. 모델의 보정 방법으로는 SWAT-CUP과 같은 프로그램 이용되고 있지만, 모델에서 이용되는 매개변수로는 보정할수 있는 범위가 한정적이기 때문에 모델의 정확성을 높이는데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 선암천 유역을 대상으로 모델의 매개변수를 보정하지 않고도 머신러닝 기법을 이용하여 모델의 결과를 향상시켰다. 보정 결과, 유량의 경우 R²가 0.42에서 0.91으로 향상되었으며, 특히 고유량 구간에서의 정확성이 매우 향상되었다. 본 연구에서 평가된 SWAT+머신러닝 결합 모형은 향후 모델 구동에 필요한 입력자료가 부족한 경우와 빠른 검정 및 보정 작업이 필요할 경우 활용될수 있을것으로 판단된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.552-557
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• 2023

거대 언어 모델의 성능이 비약적으로 높아지며 인간과의 직접적인 상호 작용 과정이 가능해지고, 이에 따라 윤리 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 인간이 지닌 여러 가치관 중에 정치에 초점을 둔다. 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자의 입력에 따라 변할 수 있는지와 하위 작업에 끼치는 영향에 대해 알아보고자 두 개의 실험을 설계하였고 이에 대한 결과를 분석하였다. 실험에는 거대 언어 모델의 정치 성향을 입력 대조군으로, 세가지 다른 입력 (탈옥 기법, 정치 페르소나, 탈옥 페르소나)을 입력 실험군으로 규정하였다. 실험 결과, 거대 언어 모델의 정치 성향은 탈옥 기법에서 가장 큰 폭으로 변화하였고, 정치 페르소나와 탈옥 페르소나에서는 변화가 크지 않아, 거대 언어 모델에 내재된 정치 성향의 영향에서 크게 벗어나지 못함을 확인하였다. 또한, 하위 작업에서의 실험을 통해 변화된 정치 성향은 하위 작업의 성능 개선을 가져올 수 있으며, 각 실험군에 따라 하위 작업에서 다른 방식의 양상을 보임을 확인하였다. 이는 실제 모델이 사용될 때 개인화된 응답보다는 모델이 선호하는 응답을 받게 되며, 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자에게 여과없이 노출될 수 있음을 시사한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-20
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• 2021

이 연구는 과학적 모델을 적용한 두 차례 야외지질학습(관악산과 한탄강 형성과정)에서 학생들이 보여주는 표상적 능력에 대한 이해를 목적으로 하였다. 수도권 소재 대학부설 영재원 10명의 학생들이 자발적으로 참여하였다. 야외학습환경과 교실학습환경에서 학생들이 작성한 서면 자료, 수업 과정에 대한 모든 영상녹음 및 음성 녹음 자료, 수업 종료 후 면담 자료를 수집하였다. 표상적 능력 수준을 구분하는 분석틀로 학생들의 표상 능력의 단계를 구분하고 과학적 모델 형성 과정에서 표상적 능력의 수준과 최종모델과의 결과론적인 해석을 덧붙였다. 그 결과 학생들의 표상적 능력은 1~6수준까지 다양하게 나타났다. 다만, 학생들은 야외학습환경에서 교실학습환경보다 상대적으로 낮은 수준의 표상적 능력을 보였다. 즉, 야외학습환경에서 상대적으로 낮은 수준의 표상적 능력으로부터 시작되어 교실학습환경에서 학생들이 표상적 능력의 수준을 높인 것을 결과론적으로 보였다. 궁극적으로 학생들의 표상적 능력을 이해하는 것은 과학적 모델 형성과정에서 현상을 설명하기 위한 도구로써 학술적인 의미를 지녔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.545-547
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• 2021

발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.265-267
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• 2020

본 논문에서는 열간압연 공정에 있어 효율적인 제품 생산 스케줄링에 필수적인 제품단위 에너지 사용 모델링 기법을 제안한다. 제안된 모델은 시스템 자원을 효율적 혹은 최소화하여 사용하여 실시간 처리량을 최대화함으로써 생산 예정 리스트로부터의 예측 작업 수행시간을 최소화할 수 있도록 한다. 제안된 기법은 다변량 선형 모델 방식으로 구성됨으로써 인공 지능 혹은 신경망 학습 방식에 비교하여 그 처리 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 서두에서 대상 응용처인 철강 산업과 열간 압연 공정 및 에너지 스케줄링에 대하여 간략히 언급한 후 본문에서 모델링을 위한 사전 데이터 수집, 모델링 기법을 자세히 설명하고 결론에서 모델의 정확도 성능을 최신 신경망 기법과 비교하여 검증하였다.

• 대한화학회지
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• 제63권2호
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• pp.102-110
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• 2019

본 연구에서는 G 과학고등학교의 영재학생 97명을 대상으로 설문지를 통해 과학 메타모델링 지식의 발달 단계를 탐구하였다. Rasch 모델 분석 결과 Person reliability는 0.71, Item reliability는 0.96로서 과학 메타모델링 지식의 발달 단계가 적합함을 확인하였다. 학생들의 과학 메타모델링 지식의 발달 단계는 4단계로 분류되었으며, 크게 모델을 객관적인 것으로 보는 1, 2단계와 모델을 주관적인 것으로 인지하는 3, 4단계로 나뉘었다. 1단계는 모델을 하나의 현상을 그대로 시각적으로 표상한 것으로 보는 관점이고, 2단계는 모델이란 객관적인 지식이나 이론에 해당하는 것으로서 설명을 위한 도구라고 생각하는 단계이다. 3단계는 모델을 과학자의 탐구 도구로서 바라보며, 4단계는 모델이란 잠정적인 것이며 한 가지 현상에 여러 개의 모델이 공존할 수 있다고 보는 단계이다. 본 연구에서 도출한 과학영재 학생들의 과학 메타모델링 지식의 발달 단계는 영재학생들을 대상으로 과학 모델 및 모델링에 대한 교육과정을 구성할 때 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.186-189
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• 2008

데스크탑 기반의 컴퓨팅 환경에서 모바일 기반 컴퓨팅 환경으로의 전환은 인터페이스의 변화를 필연적으로 요구한다. 이에 현재 모바일 기기들은 작은 사이즈의 기계에 많은 버튼을 부착하고 다양한 기능의 GUI를 제공하여 모바일 환경에서 데스크탑 수준의 인터페이스를 제공하려 하고 있다. 하지만 그 결과 버튼의 사이즈는 작아지고 GUI는 복잡해져 오히려 사용자의 불편함을 가중시키고 있다. 또한 제공되는 GUI는 공통적인 형식이 없고 사용자의 기호를 반영하지 못하며 부가적인 학습이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 Solid Object 인터페이스 모델을 제안한다. 본 모델은 사용자가 직접 제작 가능하며 TUI(Tangible User Interface)의 특성을 활용하여 조작의 편의를 추구 하였으며, 증강현실(Augmented Reality) 기술을 이용하여 즉각적인 정보 피드백을 제공한다. 그리고 Pictorial Image Code로 증강현실과 TUI를 연결하고 사용자에게 직관적인 정보를 제공해준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.67-70
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• 2019

상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 같은 개체를 나타내는 언급들을 연결하는 문제다. 대명사, 지시 관형사, 축약어, 동음이의어와 같은 언급들의 상호참조를 해결함으로써, 다양한 자연언어 처리 문제의 성능 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 현재 영어권 상호참조해결에서 좋은 성능을 내고 있는 BERT 기반 상호참조해결 모델에 한국어 데이터 셋를 적용시키고 표층형을 이용한 규칙을 추가했다. 본 논문의 모델과 기존의 모델들을 실험하여 성능을 비교하였다. 기존의 연구들과는 다르게 적은 특질로 정밀도 73.59%, 재현율 71.1%, CoNLL F1-score 72.31%의 성능을 보였다. 모델들의 결과를 분석하여 BERT 기반의 모델이 다양한 특질을 사용한 기존 딥러닝 모델에 비해 문맥적 요소를 잘 파악하는 것을 확인했다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권5호
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• pp.847-857
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• 2017

이 연구는 과학교육에서 인성 역량 함양을 위한 협력적 문제해결 중심 교수모델(Collaborative Problem solving for Character competency, CoProC)의 적용이 학생들의 인성 역량에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 인문계 고등학교 1학년 네 개 학급(143명) 중 실험 집단(2개 학급, 73명)은 두 학기 동안 총 8개 주제의 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용하였으며, 비교 집단(2개 학급, 70명)은 전통적 강의식 수업을 진행하였다. 협력적 문제해결 중심 교수모델은 협력적 문제해결 과정과 논의기반 탐구 과정을 바탕으로 개발하여 준비, 문제해결, 평가의 3단계로 구성하였다. 협력적 문제해결 중심 교수모델의 적용이 학생들의 인성 역량에 미치는 영향을 알아보고자 인성 역량 검사를 분석하였다. 인성 역량 검사의 사전 사후 검사 점수는 SPSS WIN 23.0을 사용하여 실험 집단과 비교 집단간의 차이를 독립표본 T-검증으로 분석하였다. 인성 역량의 총점과 배려, 협력, 책임, 존중, 자기조절에서 실험 집단이 비교 집단보다 유의미하게 높았고, 소통, 정직, 긍정적 자기이해는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 또한 인성 역량 총점은 큰 효과 크기를 보였고, 세부인성 역량은 자기조절, 협력, 배려, 책임, 존중 순으로 중간 효과 크기를 나타냈다. 실험 집단의 학생들에게 실시한 설문 조사를 분석한 결과, 학생들은 배려, 협력, 소통, 책임, 존중 등의 역량이 향상되었다고 응답하였다. 인성 역량의 함양을 위한 협력적 문제해결 중심 교수모델을 통해 학생들은 과학자들처럼 다른 구성원들과 논의 과정을 거쳐 합의하며, 협력하여 과학적 지식을 도출하는 과정을 경험하였다. 이러한 과정의 경험은 인성 역량의 함양으로 이어졌다고 판단된다. 따라서 협력적 문제해결 중심 교수모델을 통해 학생들은 협력과 논의의 과정을 거치면서 인성 역량을 함양 할 수 있었다.