• 한국과학교육학회지
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• 제25권2호
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• pp.162-172
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• 2005

이 연구의 목적은 학생들의 선개념과 불일치하는 현상을 관찰한 학생들의 반응 즉, 관찰, 관찰에 대한 인식, 선개념에 대한 신념 변화, 인지갈등, 새로운 실험의 필요 여부 및 실험 유형 등을 알아보는 것이다. 부산광역시 소재 중학교 3학년 여학생들을 대상으로 하였으며, 사전 검사를 통하여 오개념을 가진 학생을 먼저 선발하고, 사전개념에 대한 확신 정도가 큰 학생들을 선정하였다. 이 학생들 중 이 연구에 참여할 의사가 있는 학생을 다시 선별하였다. 최종적으로 이 연구에 참여한 학생은 16명이다. 학생들의 반응과 인지갈등을 알아보기 위하여 인지갈등 측정도구(CCLT)와 반구조화 된 면담을 이용하였다. 학생들에게 제시한 불일치 상황은 정성적 상황과 정량적 상황으로 분류하였다. 정성적 상황은 불일치 상황이 눈금으로 제시되지 않는 경우이고, 정량적 상황은 불일치 상황이 눈금으로 제시되는 경우이다. 불일치 상황을 정성적으로 제시했을 경우에는 자신의 선개념의 영향을 받아 틀리게 관찰한 학생이 있는 반면, 정량적 불일치 상황에서는 모두가 바르게 관찰하였다. 역학의 정성적 불일치 집단의 1명을 제외하고는 모두 제시된 상황이 자신의 선개념과 다른 현상이라고 인식하였다. 불일치 상황을 선개념에 비추어 관찰한 학생은 대체적으로 선개념을 버리지 않으며, 자신의 선개념을 지지하는 확인실험을 요구하는 경향이 있었다. 선개념에 대한 신념의 변화가 있는 학생은 신념을 유지한 학생보다 인지갈등 정도가 높았다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권2호
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• pp.345-356
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• 2002

본 연구에서는 제6차 교육과정에 따른 1999-2001학년도의 대학수학능력시험의 응시자 변화 추이, 성별 평균 점수, 공통과학 관련 문항에 대한 학생 반응을 분석하여 문항 출제 및 공통과학 교수-학습에 시사점을 제시하고자 한다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 자연계열 응시자가 1995학년도에 는 전체의 43.14%이었으나 2001학년도에는 29.51%로 급격히 감소하고 있으며, 다른 계열과 달리 상위 50%의 경우 2001학년도에는 남자가 65.58%로 34.42%인 여자의 거의 두 배나 된다. 과학 탐구는 1999학년도 58.6점에서 2001학년도에는 69.5점으로 점점 쉬워지고 있으며, 실제로 2001학년도의 경우 주로 대학에 진학하게 될 상위 50%의 응시자의 평균은 인문계 85.8, 자연계 90.7점이다. 또한 정답률 60-79% 및 80% 이상에 대부분의 문항이 분포함으로써 상위 학생에 대한 변별력이 중요한 쟁점으로 부각되었다. 남자의 점수가 여자보다 높았으나 매년 그 차가 감소하고 있다. 일반적으로 과학개념을 요구하지 않는 탐구 과정에 초점을 둔 문항의 정답률은 상당히 높은 반면에, 물리 영역이나 복합 개념을 필요로 하는 문항의 정답률은 비교적 낮다. 따라서 자연계 응시자 감소현상에 대한 대책이 마련되어야 하며, 문항 변별력 제고를 위해서는 정답률 분포를 넓게 할 필요가 있으며, 특히 중요한 과학 개념 없이도 해결할 수 있는 문항 출제 비율을 조정할 필요가 있다. 그리고 정답률이 대체로 낮게 나오는 영역과 예상에 비해 실제로 학생이 어려워하는 영역에 대한 지도가 보다 강화되어야 할 필요가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권6호
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• pp.549-558
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• 2014

통합개념은 여러 학문 영역의 사실, 원리, 법칙, 개념을 포괄할 수 있는 개념으로 통합교육 설계의 중심으로 활용될 수 있다. 통합개념 중심 교육은 학습의 효율성과 경제성을 제공한다는 면에서 효과적인 통합의 방법이다. 이 연구에서는 우리나라 학교 현장에서 개념 중심의 통합교육을 시행하는데 중심이 될 수 있는 통합개념을 추출하기 위하여 과학 및 인문학 교과의 전문가를 대상으로 델파이 조사를 시행하였다. 124명의 전문가가 델파이 조사에 참여하였다. 델파이 조사는 3차에 걸쳐 진행하였다. 1차에서는 통합개념에 대한 개방형 설문을 시행하였으며 2차 설문에서는 1차에서 선정된 통합개념에 대하여 각 전문가가 속한 영역에서 활용 가능하다고 판단되는 통합개념을 모두 선택하게 하였다. 3차 설문에서는 2차 설문에서 선정된 중앙값 이상의 선택빈도를 갖는 통합개념에 대하여 각 학문영역에서의 활용 가능성을 리커트 척도로 응답하도록 하여 내용타당도를 분석하였다. 연구 결과 과학 교과 내(물리, 생명과학, 지구과학, 화학)의 통합을 시도하고자 할 때 활용할 수 있는 통합개념으로 변화, 상호작용, 시공간, 에너지 평형이 최종 선정되었다. 또한 인문학 교과 내(경제, 역사, 윤리, 정치, 지리)의 통합을 시도하고자 할 때 활용할 수 있는 통합개념으로 갈등, 공동체, 관계, 구조, 권력, 다양성, 문화, 변화, 사회, 상호작용, 자유, 정의, 평등이 최종 선정되었다. 마지막으로 과학과 인문학에서 공통적으로 활용할 수 있는 통합개념으로는 구조, 다양성, 변화, 상호작용, 순환, 시스템, 환경이 최종 선정되었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권4호
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• pp.539-552
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• 2017

이 연구에서는 국내에서 진행되어 온 모델 및 모델링 관련 연구의 동향을 살펴보기 위한 것이다. 이를 위해 1989년부터 2016년 까지 국내 학술지에 발표된 과학교육 분야의 모델과 모델링 관련 연구 문헌들을 85편을 추출하였다. 이를 연구 대상, 연구 분야 및 연구 설계, 연구 방법 및 자료 수집, 메타모델링 지식 측면에서 분석하였다. 연구대상 분석에서 중 고등학생을 대상으로 한 연구에 비해 대학생을 대상으로 한 연구가 적었으며, 학생 전체와 비교하여 교사를 대상으로 한 연구는 적었다. 이로부터 교사에 대한 연구가 필요하다고 제안할 수 있다. 연구 분야의 경향을 분석한 결과, 물리, 화학, 생명과학, 지구과학 및 과학 분야별 연구 중에서 절반이상이 지구과학과 화학에서 이루어졌다. 과학교육에서 학생들이 모델과 모델링을 쉽게 인식하고 여러 교과에서 사용할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 특정 교과의 분야가 아니라 다양한 분야에서 연구가 진행되어야 할 것이다. 연구설계 경향을 분석한 결과는 질적 연구가 많았으며, 그 다음으로 혼합연구, 양적 연구 순으로 나타났다. 연구 방법을 분석한 결과, 선행연구 등에서 이미 개발된 모델 및 모델링 관련 프로그램이나 전략을 적용하여 그 효과를 분석한 논문이 가장 높았다. 과학교육에서 성공적인 모델링 실습을 위해서는 특정한 과학 현상이나 개념에 대한 모델과 모델링을 적용한 수업전략을 개발하고 이를 실제 수업에 적용하여 효과를 알아보는 연구가 이루어져야 한다고 본다. 메타모델링 지식의 요소의 측면에서 살펴본 결과, 메타모델링 지식의 요소의 측면에서 살펴본 결과, 모델의 목적에 대해서 분석한 연구가 가장 많았고, 그 다음으로는 모델링 과정을 다룬 연구, 모델의 다양성을 다룬 연구, 모델의 본성을 다룬 연구 순이었다. 학생과 교사 모두의 모델 및 모델링에 대한 이해의 향상을 위해서는 메타모델링 지식과 그 구성요소인 모델의 본성, 모델의 다양성, 모델의 목적, 모델링 과정, 모델의 평가 및 수정에 대한 이해가 수반되어야 한다. 따라서 과학수업에서 학생들의 모델 및 모델링에 대한 이해 및 수업 전략으로써의 활용 측면연구와 과학교사의 모델 및 모델링에 대한 이해를 돕기 위한 방법, 교수학습 프로그램의 개발 및 적용에 대한 연구들이 실질적으로 다양하게 이루어져야 한다고 본다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권5호
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• pp.799-812
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• 2017

에너지는 매우 복합적인 과학개념으로 많은 국가의 과학 교육과정에서 핵심을 이루는 개념이지만, 교수 학습 과정에서 많은 어려움을 야기하는 개념이기도 하다. 본 연구는 한국, 미국, 영국, 싱가포르의 교육과정을 비교분석하여 향후 교육과정 개정 시 고려해야 하는 에너지 교육과정의 쟁점들을 추출하고자 하였다. 이를 위해 한국의 2015 개정교육과정, 미국의 차세대 과학교육표준(NGSS, Next Generation Science Standards), 영국의 과학 교육과정(National curriculum in England: Science programmes of study), 싱가포르의 과학 교육과정(Science syllabus)에서 에너지를 명시적으로 포함하는 성취기준들을 추출하여, 여섯 가지 개념 요소(에너지 형태, 에너지 자원, 에너지 전달, 에너지 전환, 에너지 보존, 에너지 산일)에 따라 분류하고 비교하였다. 에너지 관련 성취기준이 학교 급별, 학문 영역별, 에너지 개념 요소별로 어떻게 분포하는지 빈도 분석을 실시하였고, 에너지 개념 요소별로 내용 분석을 병행하였다. 그 결과 모든 나라의 교육과정 모두에서 에너지 개념의 중요성을 확인할 수 있었지만, 세부적으로는 강조하고 있는 개념 요소와 개념 요소별 내용에 있어서 상당한 차이를 발견하였다. 그 중 다른 나라와 대비되는 한국 교육과정의 가장 큰 특징은 에너지 개념 요소 중 에너지의 형태와 관련된 성취기준의 빈도가 가장 높다는 점, 특정 물리량에 대응하지 않는 체 포괄적인 의미로 사용되는 에너지 형태를 포함하고 있다는 점, 에너지 전달에 비해 좀 더 어려운 개념 요소인 에너지 전환을 강조하고 있는 점, 에너지 보존의 경우 역학적 상황에만 국한하여 성취기준이 제시되고 있는 점, 에너지 개념과 관련하여 '계'를 도입하지 않고 있는 점 등을 들 수 있다. 이러한 차이가 야기하는 교육과정 개편 상의 쟁점들에 대해서 논의하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권7호
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• pp.631-641
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• 2012

본 연구에서는 지상의 관측 자료와 광역의 정보를 제공하는 수치 예보 모형 자료 및 인공위성 자료를 이용하고 자료와 강수예측치의 물리적 상관 특성을 나타내기 위하여 자료 사이의 비선형 거동을 잘 나타내는 신경망 모형에 적용시켜 단시간 강수 예측을 수행하였다. 이를 위하여 서울지점에 대하여 현재로부터 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 인공위성자료(MTSAT-1R) 및 수치 예보 모형 자료(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)와 실시간 전송되는 자동 기상 관측 시스템(AWS, Automatic Weather System)의 관측치를 신경망 모형의 입력 자료로 하여 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 자료로 강수를 예측 할 수 있는 강수 예측 모형을 개발하였다. 장마와 태풍과 같이 전선형강수와 선풍형강수 등 강수 양상의 차이를 고려하기 위하여 6월, 7월과 8월, 9월 자료를 구분하여 신경망을 구축하였으며, 자료가용성에 기초하여 2006년에서 2008년 기간 동안에 대하여 모형을 학습하고 2009년에 대하여 모형의 적용성을 검증한 결과, 단시간 강수예측에 대한 모형의 적용 가능성을 보여주었으나 다양한 광역 자료와 인공신경망을 사용함에도 불구하고 단시간 강수예측의 정량적 정도향상을 위한 여지가 많음을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.117-129
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• 2017

본 연구는 4년제 대학의 정보시스템개발 교육과정과 연관된 국가직무능력표준(National Competency Standard-NCS)에서 제시된 학습모듈을 파악하고 정보시스템개발 교육과정에 대한 NCS의 활용가능성을 분석하고자 한다. 두 전문가 그룹인 대학교수와 정보시스템개발자를 대상으로 NCS의 응용SW엔지니어링 분야에 속한 26개 능력단위의 중요도를 계층화분석과정을 통해 능력단위별로 쌍대비교 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 능력단위별 능력단위요소들에 상대적 중요도는 요구사항 확인하기, UI요구사항확인하기, 물리데이터저장소설계하기, 개발자통합테스트하기와 개발자결함조치하기로 나타났다. 둘째, 초 중급개발자 그룹은 시스템개발 이행단계에 속한 능력단위요소를 보다 중요하다고 판단하였고, 고급개발자 그룹은 이론중심의 설계와 관련 있는 능력단위요소를 중요하다고 제시하였다. 또한 교수자 그룹은 두 개발자 그룹이 각각 중요하다고 판단한 실무 및 이론적 내용 모두 중요하다고 판단하였다. 본 결과를 바탕으로 정보시스템개발 관련 직무수행역량의 함양과 교육의 질적 제고를 가져올 수 있는 교육과정 개발에 대한 시사점을 제시하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.21-26
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• 2015

NUI(Natural User Interface)는 사용자의 자연스러운 동작이나 동작 시 발생하는 생체 신호를 해석하여 기계에 명령을 내리는 것을 말한다. 물리적인 변화가 있어야 사용이 가능한 가속도 센서나 영상 기반의 NUI와는 달리 특정 동작과 관련된 근육의 표면 근전도(surface Electromyogram, sEMG)를 측정하면 실제 움직임이 발생하지 않아도(isometric contraction) 동작 의도를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 근전도 기반으로 손목 동작 의도를 분류할 때 전극 개수에 따른 정확도를 확인하고, 키보드 등에 적용 가능한 인터페이스 기술을 제안한다. 손목의 동작 중 신전(extension, up), 굴곡(flexion, down), 외전(abduction, right), 내전(adduction, left)의 네 가지 동작 의도를 분류하는 실험을 진행하였다. 50ms 간격으로 계산된 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS)을 특징으로 사용하였고, 동작 의도 인식을 위해 역전파 알고리즘으로 학습한 다층 퍼셉트론 분류기를 사용하였다. 전극 쌍의 개수를 네 개(91.9%), 세 개(87.0%), 두 개(78.9%)로 줄여가며 정확도를 확인했다. 전극 쌍의 개수가 네 개에서 두 개로 줄었을 때 정확도는 약 13% 감소하였다. 두 쌍의 전극만 사용하는 경우의 분류 정확도를 높이기 위하여 직전의 RMS를 특징에 추가하였다. 150 ms 이전까지의 정보를 사용하였을 때, 분류 정확도가 78.9%에서 83.6%로 4.6% 증가하였다. 전극 쌍의 개수가 감소함에 따라 정확도는 감소하였지만, 이전 데이터를 함께 사용한 경우 부분적으로 증가 시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권4호
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• pp.367-375
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• 2002

역운동학 알고리즘은 다관절체의 엔드 이펙터를 제어하기 위한 매우 유용한 방법이다. 대부분의 역운동학 처리 과정에서 주된 관심사는 다관절체가 가지는 자세의 형태 자체가 아니라 제어되는 다관절체의 엔드 이펙터의 위치와 방향이다. 그러나 삼차원 캐릭터 애니메이션과 같은 종류의 응용 분야에 있어서는 엔드 이펙터의 정확한 위치와 방향보다는 다관절체의 전체적으로 자연스러운 자세 자체가 훨씬 더 중요한 요소이다. 실제로 애니메이터가 기존의 역운동학 기법을 사용해서 인체와 같이 다수의 물리적인 제약조건을 가지는 인간형 삼차원 캐릭터의 자세를 자연스럽게 제어하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야만 하기 때문에 이를 보완하는 특별한 알고리즘이 요구된다. CCD(Cyclic Coordinate Descent) 알고리즘은 기하학적인 검색을 통해 원하는 위치에 엔드 이펙터를 위치시키는 해를 구하는 역운동학 방식의 하나로서 사용자 상호작용을 통한 다관절체의 자세 제어에 적합하다. 그러나 CCD 알고리즘의 해는 초기 자세에 강력하게 종속되어 있기 때문에 초기 자세에 따라서 서로 다른 많은 해들을 얻게 된다. 본 논문에서는 인간형 캐릭터의 자세 제어를 위해 균등 자세 지도를 이용한 귀납적 역운동학 알고리즘을 제안한다. 균등자세 지도의 학습 알고리즘은 인간의 다양한 자세를 왜곡 없이 양자화하기 때문에 균등 자세 지도를 이용해서 기술되는 모든 자세들은 사실적인 자세임을 보장한다. 그러므로 균등 자세 지도를 통해 계산된 다관절체의 엔드 이펙터가 원하는 삼차원 위치와 가장 가까운 자세를 추출해 냄으로써 자연스러운 자세를 가지는 역운동학의 결과를 얻을 수 있다. 이러한 방식은 키 프레임 기반 삼차원 캐릭터 애니메이션의 제작과 3차원 게임, 그리고 가상 현실 등의 분야에 유용하게 적용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1307-1315
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• 2021

매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R²는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.