• 한국작물학회지
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• 제38권4호
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• pp.350-359
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• 1993

수도 여절편의 단백질함량 감소는 KCI처리에 의해 촉진된다. 본 연구는 KCI이 증가 시키는 단백질 분해작용을 더욱 촉진시키기 위한 시도의 하나로 GA$_3$와 ABA를 KCI과 혼합처리한 다음, 이들이 노화엽의 단백질 분해작용을 조절하는 기작을 구명하기 위하여 수행하였다. 파종후 16～18일된 실행의 제2본엽을 5cm 길이로 잘라 test 용액에 배양하는 8일간 단백질, aminotks, 흡수량, 단백질 분해효소의 활성과 단백질 분해산물인 aminotks의 유출량 변화 드을 조사하였다. 1. GA$_3$ 단독처리는 잎의 단백질 감소에 큰 영향을 미치지 않았고, KCI과 혼합처리되어도 KCI 단독처리와 비교할 때 유의적인 변화를 유기하지 않았다. 그러나 ABA 단독처리는 단백질분해, amino산의 유출 및 endoproteinase 활성을 현저히 증가시켰고, ABA와 KCI의 혼합처리는 이들의 증가에 상조적이었다. 2. KCI은 Rubisco를 분해하는 exoproteinases의 활성을 감소시키는데 반해 GA$_3$나 ABA 첨가는 모두 이의 감소를 완화시키는 효과가 있었다. 그러나 KCI이 처리된 잎의 endoproteinase 활성은 ABA와의 혼합처리에 의해서만 상조적인 증가를 나타내어 이러한 효과가 없는 GA$_3$와는 그 기능이 대조적이었다. 3. 배양기간중 잎의 흡수량이 낮을수록 단백질 감소량이 많고 그 속도도 빨랐다. ABA와 KCI의 혼합처리로 단백질이 가장 많이 감소하였던 잎의 흡수량이 가장 낮아, 단백질 분해작용과 흡수률 사이에 깊은 관련이 있음을 시사하였다. 4. 따라서 KCI에 의한 수도 엽절편의 단백질분해촉진은 endoproteinases 활성과 감소 등에 그 원인이 있고, ABA는 이러한 변화에 상조적으로 작용하나 GA$_3$는 큰 영향이 없음을 알 수 있었다.다.e 및 free fatty acid) 는 13.3～17.4%로 나타났다.로 빠른 시일에 집중적인 연구가 필요하다고 본다.다. 4. 저온저장(4$^{\circ}C$, RH 50%)한 벼는 2년반 저장한 벼도 밥맛의 변화가 거의 없었다. 5. 1988년산 및 1989년산 일반계를 10분도와 12분도로 도정하였을 때 도정도에 따른 밥맛의 차이는 없었다.X>$CoO_x$는 $Co_3O_4$로 존재하고, 반응 전의 경우에는 이와는 다른 chemical state를 보여주었다. XRD 및 XPS 결과를 바탕으로, 촉매표면에 존재하는 $Co_3O_4$의 외부표면이 $Co_2TiO_4$와 $CoTiO_3$ 같은 $CoTiO_x$로 encapsulation되어 있는 모델구조를 제안할 수 있고, 이는 반응시간의 함수로 나타나는 촉매활성에 있어서 전이영역의 존재를 잘 설명할 수 있을 뿐만 아니라, XRD와 XPS에서 얻어진 촉매의 물리화학적인 특성을 잘 반영할 수 있다. 나타냈고, 골격근과 눈 조직에서 피루브산에 대한 LDH의 친화력이 상당히 크므로 LDH가 혐기적 조건에서 효율적으로 기능을 하는 것으로 사료된다.5) and "Cleanliness of clothes ＆ features" (p ＜0.05) of VIP ward were significantly higher than those of a general ward.tive to apply.아울러 고려(考慮)해야 한다. 이것은 고무기술자(技術者)가 당면(當面)해야할 과제(課題)에 속(屬)하며 바람직 한것은 본장(本章)의 내용(內容)이 여러 상황하(狀況下)에서 당면(當面)한 문제(問題)에 대(對)해 어떻게 대처(對處)해 야 할지를 모르는 여러 기술자(技術者)들에게 도움이 되었으면 하는 것이다. 얻어짐을 알았다. 여기서의 합성분말을

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권12호
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• pp.19-30
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• 2010

벤토나이트는 팽윤성이 좋고 투수계수가 낮아 수직 밀폐형 지중 열교환기 시공 시 보어홀(borehole)의 뒤채움재로 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 사용되는 3가지 벤토나이트를 선정하여 배합비에 따른 점도와 열전도도를 평가하였다. 시공 조건에 따라 다양한 벤토나이트 뒤채움재의 함수비를 고려하여 점도와 열전도도 특성을 규명하기 위해 벤토나이트를 배합비(벤토나이트 무게/(벤토나이트+물) 무게) 5%, 10%, 15%, 20%, 25%로 배합하고 시간에 따른 점도와 열전도도를 측정하였다. 그리고 벤토나이트 뒤채움재가 해안지역에서 시공될 경우 지하수의 염도에 의한 영향을 검토하기 위해 배합수의 NaCl 농도가 0.1M, 0.25M, 0.5M일 때 벤토나이트 뒤채움재의 침강 특성을 관찰하였다. 벤토나이트 뒤채움재의 낮은 점도로 인해 천연규사와 같은 첨가재가 지중 열교환기 바닥에 침전될 경우 발생할 수 있는 재료분리 현상을 저점도 벤토나이트 뒤채움재를 사용하여 실험을 통해 규명하였으며 그 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 벤토나이트 뒤채움재의 점도는 시간이 지남에 따라 또는 배합비가 증가함에 따라 상승하는 경향을 나타내며 벤토나이트 뒤채움재의 열전도도는 배합비가 증가하면 상승하지만 통일한 배합비에서는 시간에 따른 변화가 미미하다. (2) 벤토나이트 뒤채움재의 팽창지수가 높을수록 배합수의 NaCl 농도에 따른 침강율은 상대적으로 낮게 나타난다. (3) 저점도 벤토나이트 뒤채움재는 첨가재의 재료분리로 인해 보어홀 내의 깊이별 첨가재 분포를 비균질하게 하므로 보어홀 상부의 열전도도가 하부에 비해 작게 나타날 수 있는 가능성이 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.261-272
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• 2023

최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.42-51
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• 2011

전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권1호
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• pp.235-257
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• 2010

21세기는 새로운 지식을 창조할 수 있는 창의적인 인재가 국가발전을 이끈다는 시대적 관심에 따라 세계 여러 나라가 영재교육에 관심을 쏟고 있다. 우리가 잘 알고 있는 미국, 영국, 러시아, 독일, 호주, 이스라엘, 싱가포르 등 영재교육에 관한 관련법을 제정하여 영재교육을 실시하고 있으며 우리나라도 2000년 1월 영재교육진흥법이 공포되고 2002년 4월 영재교육진흥법시행령이 공포 시행됨으로써 영재교육의 활성화의 계기를 마련하게 되었다. 그리고 2008년 10월 영재교육진홍법의 시행령을 개정하였는데 그 주요 취지는 영재교육을 특수교육대상자와 소외계층까지 영재교육의 기회를 확대하는 방안의 마련이다. 이러한 방안의 하나로 각급 학교에 영재학급의 설치를 확대하여 영재교육의 기회를 많은 학생들에게 제공할 수 있도록 하고 있다. 하지만 영재교육의 기회의 확대와 함께 영재교육의 질에 관하여 생각을 해봐야 할 것이다. 무분별한 기회의 확대라는 사회적 견해에 대해 영재학급에서 진행하고 있는 교수-학습 프로그램의 질적인 부분에 대한 평가의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 영재학급을 운영하고 있는 3학교의 중학교 1학년 수학-교수 학습 프로그램을 정규교육과정과 영재교육과정의 비교표를 통해 각각의 해당영역을 살펴보고 영재교육과정 중 어느 영역의 내용을 다루는지 살펴보고 수학-교수 학습 프로그램을 기존에 개발된 평가 틀을 수정 보완한 프로그램 평가기준에 맞추어서 프로그램을 평가해보았다. 따라서 본 연구에서는 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 내용영역의 구성과 프로그램의 적절성을 평가하기 위해 다음과 같은 연구문제를 선정하였다. 가. 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 주제에 따른 내용영역의 구성은 7차 교육과정에 따른 것인가? 1. 정규 교육과정의 어떤 내용 영역에 해당하는 프로그램인가? 2. 영재교육과정 중에서 심화와 선택 중 어느 영역에 해당하는 프로그램인가? 3. 내용 영역이 적절하게 편성되어 운영되고 있는가? 나. 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램은 적절한가? 1. 교수-학습 프로그램의 교육목표는 수학영재교육의 교육목표에 일치하는가? 2. 프로그램의 내용은 수학영재교육의 특성을 반영하고 학생들의 영재성을 발현시키는가? 3. 교수-학습 모형과 방법은 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있도록 다양한가? 4. 프로그램의 평가는 학습목표와 내용, 사고력의 향상정도를 반영하는가? 이러한 연구문제를 바탕으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 주제에 따른 내용은 정규 교육과정의 수와 연산과 도형, 측정, 확률과 통계, 문자와 식의 영역에 해당하는 프로그램이었으며 함수영역에 관한 내용을 직접적으로 다루지는 않았고 주로 수와 연산과 도형 영역에 관한 내용이 프로그램의 주를 이루고 있었다. 또 영재교육과정 중에서는 심화 영역과 선택 영역의 내용을 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있는 다양한 형태로 적절히 제시하고 있었다. 둘째, 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 교육목표는 수학영재의 방향과 철학에 일치하며 영재의 특성을 반영하여 일반 학생들에게 제시되는 학습목표와는 달리 학생들의 창의성인 문제해결력을 함양하고 주변 사물에 대해 호기심을 가지고 끊임없이 탐구하는 태도와 해당 교과 영역에서 요구되는 사고능력과 탐구능력, 연구 조사기술을 함양하는 등의 학습목표를 제시하고 있다. 또한 사고전략에 있어서는 시각화, 기호화, 단계화, 탐구 전략을 사용하였으며 교수-학습 모형으로 강의식, 협동학습, 발견학습, 문제해결기반학습을 적용하였으며 교수-학습 활동으로 실험, 탐구, 적용, 예상과 추측, 토론(추측과 반박), 적용, 반성의 활동을 통해 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있는 다양한 형태의 교수-학습 전략 및 모형을 활용하였으며 교수-학습 프로그램에서 사전 평가에 대한 언급을 하지는 않았지만 프로그램 활동을 진행하는 과정에서 학습목표를 반영하였으며 학생들의 사고력을 향상시킬 수 있도록 여러 가지 활동을 통하여 원하는 평가를 지필평가의 형태보다는 산출물과 수행평가 그리고 포트폴리오를 가지고 평가하는 방법을 주로 사용하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.77-97
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• 2019

제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제9권1호
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• pp.1-18
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• 1973

중층트를 어구(漁具)의 소해심도(掃海深度)를 일정(一定)한 적정어획속도(適正漁獲速度)에서 기동성(機動性)있게 변화(變化)시키기 위하여 기초적인 모형어구(模型漁具)의 수조실험(水槽實驗)과 특별(特別)히 고안한 깊이바꿈틀을 이용(利用)한 이차(二次)에 걸친 해상시험(海上試驗)을 통(通)하여 연구한 결과를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 중층(中層)트롤의 그물어구의 깊이 y는 끌줄의 길이 L과 단위(單位) 길이의 끌줄, 깊이바꿈틀 및 그물의 각(各) 수중중량(水中重量) $W_r,\;W_o,\;W_n$과 각(各) 항력(抗力) $R_r,\;R_o,\;R_n$ 사이의 관계(關係)는 차원해석법(次元解析法)에 의하면 다음과 같다. $$y=kLf(\frac{W_r}{R_r},\;\frac{W_o}{R_o},\;\frac{W_n}{R_n})$$ 단(但), k는 상수(常數)이고 f는 함수이다. 2. 단위 길이당(當)의 수중중량(水中重量) $W_r$, 길이 L인 끌줄 끝에 항력(抗力) $D_n$, 수중중량(水中重量) $W_n$d인 수중저항분를 매달고 끌줄의 다른 한 끝을 수면(水面)에서 예인(曳引)할 때,. 끌줄의 형상(形狀)을 현수곡선이라고 보면, 수중저항분의 깊이 y는 다음과 같다. $$y=\frac{1}{W_r}\{\sqrt{{D_n^2}+{(W_n+W_rL)^2}}-\sqrt{{D_n^2+W_n}^2\}$$ 3. 중층(中層)트롤의 그물어구(漁具)깊이의 변화(變化) ${\Delta}y$는 예강(曳綱)의 길이 L을 바꾸거나 추(錘) ${\Delta}W_n$를 부가(附加)하면 다음과 같다. $${\Delta}y{\approx}\frac{W_n+W_{r}L}{\sqrt{D_n^2+(W_n+W_{r}L)^2}}{\Delta}L$$ $${\Delta}y{\approx}\frac{1}{W_r}\{\frac{W_n+W_rL}{\sqrt{D_n^2+(W_n+W_{r}L)^2}}-{\frac{W_n}{\sqrt{D_n^2+W_n^2}}\}{\Delta}W_n$$ 단(但), $D_n$은 그물어구의 항력(抗力)이다. 4. 끌줄 상(上)의 중간점(中間点)에 추(錘) $W_s$를 부가(附加)할 때 중층(中層)트롤 그물어구의 깊이바꿈 ${\Delta}y$는 $${\Delta}y=\frac{1}{W_r}\{(T_{ur}'-T_{ur})-T_u'-T_u)\}$$ 단(但) $$T_{ur}^l=\sqrt{T_u^2+(W_s+W_{r}L)^2+2T_u(W_s+W_{r}L)sin{\theta}_u$$ $$T_{ur}=\sqrt{T_u^2+(W_{r}L)^2+2T_uW_{r}L\;sin{\theta}_u$$ $$T_{u}'=\sqrt{T_u^2+W_s^2+2T_uW_{s}\;sin{\theta}_u$$ $T_u$ 추(錘)를 부가(附加)하지 않았을 때 끌줄 상(上)의 중간점(中間点)에 있어서의 예인어선(曳引漁船) 쪽을 향하는 장력(張力)이고, ${\theta}_u$는 장력(張力) $T_u$와 수평방향(水平方向)과 이루는 각도(角度)이다. 5. 어떠한 형태(形態)의 저예강용(底曳綱用) 전개판(展開板)도 성능(性能)에 있서어 차이는 있으나 전중량(全重量)을 가볍게 하고 저변(底邊)에 무게를 달아 안정(安定)시키면 중층예강용(中層曳綱用)으로 사용(使用)할 수 있다는 것이 모형(模型) 실험(實驗)결과 밝혀졌다. 6. 모형(模型) 그물(Fig.6)의 수조실험(水槽實驗)에서는 예강속도(曳綱速度) v m/sec, 강고(綱高) H cm 및 수유저항(水流抵抗) R kg 사이에는 다음과 같은 간단(簡單)한 관계식(關係式)이 성립(成立)한다. $$H=8+\frac{10}{0.4+v}$$$R=3+9v^2$$ 7. 특별(特別)히 고안한 십자(十字)날개형(型) 깊이바꿈틀과 H날개형(型) 깊이 바꿈틀을 비교(比較)한 결과(結果) 전자(前者)보다 안정성(安定性)이 우월하였다. 8. 그물어구(漁具)의 유수저항(流水抵抗)이 매우 크며 또 거의가 항력(抗力)으로 볼 수 있으므로 깊이바꿈틀의 종류에 관계없이 그물어구의 소해심도(掃海深度)는 대단히 안정(安定)된 상태를 유지하였다. 9. H날개형(型) 깊이바꿈틀의 수평(水平)날개 면적율 $1.2{\times}2.4m^2$로 하였을 때 유수저항(流水抵抗) 2 ton의 그물 어구를 2.3kts로 예인(曳引)하면서 영각(迎角)을 $0^{\circ}{\sim}30^{\circ}$로 변화(變化)시킨 결과(結果), 끌줄의 길이에 관계없이 약(約) 20m의 깊이바꿈을 얻을 수 있었다.