• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.414-414
• /
• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제29권3호
• /
• pp.513-532
• /
• 2015

본 연구에서는 중위권 공과대학 신입생들의 수학에 대한 인식변화에 따른 대학수학의 교육방향을 연구하기 위하여 A대학교 공과대학 2011년과 2015년 신입생들을 대상으로 수학기초학력평가와 수학에 대한 인식 및 대학수학에 대한 설문을 실시하였고, 수학에 대한 인식변화를 고등학교 계열별, 대학수학능력시험 수학영역 응시유형별, 수학기초학력평가 성적별로 분석하였다. 연구 결과, A대학교 공과대학 신입생들은 수학기초학력이 부족한 것으로 나타났고, 2015년 신입생들은 2011년에 비해 자신이 느끼는 수학실력 수준이 향상되었고 대학수학 수업에서 더 노력하겠다고 답했다. 한편 2011년과 2015년 신입생 대부분이 대학수학은 전공을 위한 기초과목으로 인식하였고, 수업은 고등학교 중급 수준에서 시작하는 것과 교수가 이론설명 및 문제풀이도 해주는 수업방식을 선호했다. 본 연구 결과를 바탕으로 효율적인 대학수학 수업을 위해서는 교수 학습에서 수학기초학력의 향상에 초점을 두고 학생들 스스로 문제를 해결하는 학습태도를 강조해야 함을 제언하였다.

• 한국보육학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.17-32
• /
• 2018

본 연구는 마음이론 내용이 포함된 그림책을 활용한 이야기나누기 활동이 마음이론 발달과 조망수용능력에 미치는 효과를 알아보고자 하는 데 목적이 있다. 연구대상은 전라북도 J시 소재 유치원 만 5세 유아 38명으로 실험집단 18명의 유아들에게 주 2회씩 6주 동안 총 12회, 마음이론 내용이 포함된 그림책을 활용한 이야기 나누기 활동을 실시하였다. 이야기나누기 활동은 그림책 내용 예측하기 및 듣기, 그림책 속 문제상황 알기, 등장인물의 마음상태 알아보기, 문제해결과정 및 결과 이야기나누기 하기, 등장인물의 마음상태 느끼기, 활동 평가하기 단계로 이루어졌다. 연구결과 첫째, 마음이론 내용이 포함된 그림책을 활용한 이야기나누기 활동은 유아의 마음이론 발달에 효과가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 마음이론 내용이 포함된 그림책을 활용한 이야기 나누기 활동은 유아의 조망수용능력에 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 마음이론 내용이 포함된 그림책을 활용한 이야기나누기 활동이 유아의 마음이론 발달과 조망수용능력 증진을 위한 효과적인 교수학습방법이 될 수 있음을 시사해준다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.883-892
• /
• 2019

본 연구에서는 지능형 대퇴 의족의 노면 적응 기술 구현시 보행 환경이 변화하는 구간 및 약 경사로 보행에서의 보행 불평형 문제를 해결하기 위한 방법으로 발목 관절 운동을 제어 가능한 하퇴 의족을 적용하였다. 제안한 태퇴 의족의 개발을 위해서는 보행의 단계 구분이 필수적이다. 이러한 보행의 입각기의 단계별 구분과 유각기의 판단을 위하여 대퇴의족의 슬관절 데이터와 관성센서 데이터를 바탕으로 의사 결정 나무 학습법과 랜덤포레스트 기법을 융합한 머신러닝 기술을 제안 및 적용하였다. 이러한 방법으로 발목의 운동 상태를 제어 하였으며 보행 평형이 문제가 해소 되는지를 butterfly diagram을 측정하여 평가 하였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.299-304
• /
• 2021

기존의 사람 행동 인식 시스템은 웨어러블 센서, 카메라와 같은 장치를 통해 행동을 탐지하였다. 그러나, 이와 같은 방법들은 추가적인 장치와 비용이 요구되고, 특히 카메라 장치의 경우 사생활 침해 문제가 발생한다. 이미 설치되어 있는 WiFi 신호를 사용한다면 해당 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 채널 상태 정보를 활용한 CNN 기반 사람 행동 인식 시스템을 제안하고, 가속 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 실내 공간에서 학습 중 나타날 수 있는 네 가지 행동에 대해 정의하였고, 그에 대한 WiFi의 채널 상태 정보를 CNN으로 분류하여 평균 정확도는 91.86%를 보였다. 또한, 가속화를 위해 CNN 분류기에서 연산량이 가장 많은 완전 연결 계층에 대한 가속 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. FPGA 디바이스 상에서 성능 평가 결과, 기존 software 기반 시스템 대비 4.28배 빠른 연산 시간을 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권6호
• /
• pp.237-244
• /
• 2022

본 논문은 고객의 온라인 행동 정보와 구매 기록을 활용하여 기존의 추천 시스템이 갖는 데이터 희소성의 문제와 콜드 스타트 문제를 해결하고자 VAE 기반 추천 시스템을 제시하였다. 고객의 구매 기록을 임베딩하고 차원 축소하여 단일 변수로 생성하였으며, 온라인 행동 정보를 활용하여 학습을 통해 고객의 잠재 요인을 추출하는데 Variational Autoencoders를 적용하였다. VAE 기반 추천 시스템은 총 12개의 고객의 특성 변수에 VAE를 적용하여 저차원의 벡터를 생성한 뒤 이를 통해 유사 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자들이 구매했던 상품들을 고객에게 추천한다. 이렇게 추천한 상품들의 점수를 매겨 nDCG로 성능을 평가하였다. 실험 결과 구매 기록 변수 그리고 온라인 행동 로그 변수를 활용한 VAE 기반의 추천시스템이 SVD 기반의 추천 시스템보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있었다. 따라서 고객의 온라인 행동 로그 및 구매 기록을 사용하여 상품을 추천하면 정보 수집에 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있을 뿐만이 아니라 기존 추천 시스템보다 더욱 효율적으로 상품을 추천할 수 있다는 것을 보여주었다.

• 한국가정과교육학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.19-30
• /
• 2020

메이커 교육은 메이커스페이스에서 모인 메이커들이 서로의 활동과 경험을 공유한 메이커 운동에 기초하여 시작되었으며, 메이커 교육에서 추구되는 교육적 가치는 구성주의 패러다임을 기반으로 한다. 본 연구의 목적은 학교 교육에 사용할 메이커 교육의 구성 요소를 도출하여 메이커 교육의 특성과 교육적 가치에 초점을 맞추고 이를 활용하는 방법을 모색하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 메이커 교육을 재개념화하기 위해 이론적 근거를 탐색하였고, 메이커 교육 수업을 진행하는 교사들의 심층면담 자료를 중심으로 진술문을 도출하고 이에 대한 타당성을 전문가들을 통해 검토 받았다. 이러한 진술문을 토대로 메이커 교육 활용을 위한 구성 요소를 도출함으로써 학교 교육에서의 메이커 교육의 방향을 설정하고 교과 수업 및 창의적 체험학습에서 활용할 수 있는 예시 틀을 제안하였다. 연구 결과, 메이커 교육에서 메이커들은 활동을 수행하기 위해 협력하고, 다른 사람들과 아이디어를 공유하고 향상시키려고 노력하며, 학습, 땜질, 디자인 사고, 메이커 활동, 공유 및 협력, 성찰 등의 자기 방향을 포함한다고 볼 수 있다. 또한 메이커 교육은 특정 활동을 필요에 따라 학생의 선택에 국한시키는 것이 아니라 학생들이 실제 겪는 문제를 해결할 수 있는 경험 학습을 강조한다. 활동의 결과물보다는 학습자의 행동 과정을 중시하고, 학습자의 실패를 용인하며 재도전을 촉진하는 촉진자로서 교사의 역할을 강조한다. 향후 각 교과(커리큘럼 전문가, 교직 / 학습 전문가, 초 중학교 교사, 부모, 지역 교육자 등) 및 학교 활동에 있어서 다양하게 활용될 수 있으며 학교 메이커 교육의 기초 연구로서 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.825-838
• /
• 2018

이 연구는 초등학교 과학 교수학습 맥락에서 발현되는 초등학생의 인성적 특성을 파악하여 과학교육과 인성교육을 효과적으로 접목하는 초등학생용 과학인성 측정 도구를 개발하려는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 과학인성을 구체적인 과학 교수학습의 맥락에서 실천할 수 있는 역량으로 정의하는 선행연구의 이론적 모형을 차용하였으며, 이에 기반하여 초등학생의 과학 교수학습 맥락 속에서 추구하는 덕목을 실천 할 수 있는 역량을 측정하는 '초등학생 과학인성 검사 도구'를 개발하고, 개발한 검사 도구의 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 탐색적 및 확인적 요인분석 결과 초등학생 과학인성 검사 도구는 과학적 문제해결능력, 자기관리역량, 자기성찰역량, 의사소통역량, 대인관계역량, 공동체참여역량, 세계시민의식, 환경윤리의식 등의 8개 하위 구인으로 구성됨을 확인하였고 문항은 최종 28개문항으로 정리되었다. 최종 정리된 과학인성 검사 도구의 각 하위 구인별 신뢰도 계수는 최소 0.5 이상이고 검사 도구 전체로는 0.878의 신뢰도 지수를 나타내며, 산출된 하위 구인들과 전체 과학인성 점수 사이에 양호한 수준에서 상관이 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 개발한 검사 도구가 과학인성교육의 성과를 평가하는 도구로서 유용할 수 있음을 보여준다. 이 연구는 과학교과를 통해 기를 수 있는 인성의 구인들을 구체적인 과학 교수학습 맥락을 고려하여 체계적으로 밝히고 이를 평가하는 도구를 제안했다는 점에서 의미 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.246-246
• /
• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.246-257
• /
• 2006

TIMSS 2003에서는 교육과정과 교수 학습 개선에 도움이 되는 구체적인 정보를 제공하기 위하여 전체 과학 성취점수를 수윌, 우수, 보통, 기초 4개의 수준으로 구분하여 각 성취수준에 해당하는 학생이 무엇을 알고, 무엇을 할 수 있는지를 제시하고 있다. 이 연구에서는 수윌 수준과 우수 수준을 중심으로 우리나라 중학생들의 과학 내용 영역별 성취도 경향 및 문항별 정답률 분포와 특성을 분석하였다. 수월 수준 문항들의 정답률을 내용 영역별로 살펴보면, 우리나라의 평균 정답률은 물리, 지구과학, 생물, 화학, 환경의 순으로 높았다. 반면에 국제 평균 정답률은 지구과학, 화학, 생물, 물리, 환경의 순으로 높았다. 우수 수준에서 우리나라의 경우에는 환경, 물리, 생물, 지구과학, 화학의 순으로 평균 정답률이 높게 나타난 반면에 국제 평균 정답률은 지구과학, 생물, 환경, 물리, 화학의 순으로 높았다. 수윌 수준과 우수 수준에 해당되는 문항들의 정답률을 내용 영역별로 살펴본 결과, 우리나라 학생들은 물리 영역에서 강세를 나타내었고 화학영역은 상대적으로 약세를 나타내었다. 각 수준에 해당하는 문항들 중 정답률이 높거나 낮은 문항들의 특성을 분석한 결과, 수윌 수준에서 우리나라 학생들은 기본적인 과학 탐구에 대한 이해도는 높으나, 과학 지식을 글로 설명하거나 복합적이고 추상적인 과학 개념을 이해하는 것, 그리고 과학 원리를 적용하여 정량적으로 문제를 해결하는 것에서는 취약한 것으로 나타났고, 우수 수준에서는 생태계에 대한 이해 정도가 국제 수준에 비해 상대적으로 취약한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 우리나라 과학과 교육과정 및 교수 학습에 주는 시사점을 도출하였다.