• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.599-605
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• 1998

본 연구에서는 단순구조 순환신경망을 이용한 신경망예측과 전통적인 시계열예측 방법을 이용하여, 순환변동이 있는 시계열자료의 단기예측 오차를 비교한다. 순환신경망모형의 입력자료를 변화시키는 개선된 학습방법을 적용하여 시계열자료를 학습하고, 신경망예측의 결과는 선형 AR(9)모형, 비선형 SETAR모형 그리고 이들의 결합모형을 이용한 예측결과와 비교한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1987년 까지의 태양흑점 자료이며 예측에 이용된 검정자료는 1980년부터 8년 간의 자료이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제28권6호
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• pp.527-545
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• 2008

본 연구는 과학교육에서 학습동기 요소를 활용한 4E&E순환학습모형을 제안하고자 하였다. 본 모형은 동기설계와 수업설계를 기반으로 하고 있다. 4E&E순환학습모형은 유인(Engage), 탐색(Exlpore), 설명(Explain), 확장(Expand) 등의 4단계로 구성되어 있으며, 각 단계마다 평가(Evaluate)와 feed-back을 통해 순환적으로 진행된다. 그리고 4E&E순환학습 모형은 수업과정 중에 평가와 피드백을 통한 지속적으로 학습에 대한 점검이 이루어지는 특징을 갖고 있어 효과적으로 학습 목표에 도달할 수 있다. 특히, 4E&E순환학습 모형은 학습동기유발전략을 활용하여 수업을 설계하고 실시함으로써 수업에 대한 매력도를 높이고 학습에 집중할 수 있어 과학교육에서 매우 효과적인 모형이라 할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제23권6호
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• pp.617-626
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• 2003

과학교육에 있어 지금까지 개발된 수업모형은 마치 과학의 모든 목적을 달성시켜줄 것 같지만 실제 교육현장에 적용해 보면 기대하던 효과를 얻지 못하는 경우가 많다. 수업의 효과를 극대화하기 위해서는, 어느 한가지 방법만을 고수하는 것보다 개발된 수업모형을 유연성 있게 활용 할 수 있는 교사의 수업전략이 필요하다. 본 연구는 개념도와 순환학습을 통합한 수업이 개념도를 활용한 수업이나 순환학습과 비교하여 고등학생들의 학업성취도 및 과학적 탐구능력, 과학에 대한 태도에 어떠한 영향을 주는지 알아보는데 그 목적이 있다. 연구대상은 고등학교 2학년 여학생 324명으로, 개념도-순환학습 집단, 개념도 활용 집단, 순환학습 집단, 전통적 수업 집단의 4집단으로 나누어 수업하였다. 연구 단원은 고등학교 과학의 '생식과 유전' 단원으로 약 10주간 10차시에 걸쳐 수업처치 하였다. 수업처치 전, 후에 학업성취도 검사와 과학적 탐구능력, 과학에 대한 태도 검사를 실시하였고, 연구결과는 공변량 분석 (ANCOVA과)과 사후 검증(Duncan test)으로 분석하였다. 개념도-순환학습은 학생들의 과학 학업성취도를 향상시키는데 전통적인 수업보다 효과적이었고(p< .05) 그 효과면에서 개념도를 활용한 수업보다 떨어지지 않았다. 성취 수준이 상위와 중위 학생들은 수업방법에 따라 학업성취도에 차이를 보이지 않았으나, 하위학생들은 개념도를 활용한 수업이 가장 효과적이었다(p< .05). 개념도-순환학습은 학생들의 과학적 탐구능력을 신장시키는데 개념도를 활용한 수업이나 전통적 수업보다 효과적이었으며(p< .05) 그 효과 면에서 순환학에 떨어지지 않았다. 성취수준이 상위인 학생은 수업방식에 따라 과학적 탐구능력에 차이를 보이지 않았으나, 개념도-순환 학습은 중위와 하위 학생들의 과학탐구능력 향상에 순환학습 만큼 효과적이었다. 개념도-순환학습은 학생들의 과학에 대한 태도를 향상시키는데 전통적 수업보다 효과적이었으며(p< .05) 그 효과 면에서 개념도 활용 학습이나 순환학습에 뒤지지 않았다. 따라서 개념도 순환 학습은 모든 학생들의 수준을 고려 할 때 학생들의 학업성취도를 향상시키고, 과학적 탐구능력을 신장시키는데 개념도 활용학습이나 순환학습을 단독으로 적용하는 것보다 긍정적이라고 할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제28권5호
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• pp.409-423
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• 2008

최근 과학교육 분야의 연구들에 의하면 학생들은 과학수업 시 다양한 어려움을 지각하며 수업 후에도 이러한 어려움이 잘 해소되지 않는다는 연구 결과가 보고되고 있다. 그러나 학생들이 느끼는 과학학습의 어려움과 그 원인을 조사하여 이를 해소시키기 위한 연구는 아직 부족한 실정이다. 따라서 학생들의 과학학습 어려움에 대한 체계적인 분석과 더불어 어려움을 해소하고 학습효과를 향상시킬 수 있는 새로운 수업모형 개발이 필요하다. 본 연구에서는 최근의 과학학습 과정에서 학생의 겪는 어려움과 기존 과학수업 모형에 관한 선행연구들을 조사하여, 이 결과를 통합적 정신모형이론 관점에서 분석하였다. 이러한 과정을 거쳐 과학학습 어려움 해소를 도울 수 있는 통합적 정신모형 이론에 기반한 4M 순환학습 수업모형을 개발하였다.

• 한국과학교육학회:학술대회논문집
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• 한국과학교육학회 2008년도 53차 정기총회 및 동계학술대회
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• pp.126.1-126.1
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• 2008

• 한국과학교육학회지
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• 제28권4호
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• pp.302-315
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• 2008

원운동은 물리수업에서 중요한 주제 중 하나이다. 특히, 등속 원운동은 우리나라 중등 교육과정에서 반드시 다루는 핵심 내용이다. 학생들은 원운동 학습 시 많은 어려움을 겪으며, 수업 후에도 이러한 어려움들이 잘 해소되지 않아서 다양한 교수 학습 방법이 적용되어 왔다. 그러나 학생들은 수업 전에 이미 가지고 있는 원운동에 대한 선개념을 수업 후에도 지속시킬 뿐 아니라, 원운동 학습 자체에 대한 어려움을 많이 제기하고 있다. 이에 본 연구에서는 원운동 학습 어려움 해소를 위해 통합적 정신모형 이론에 기반한 4M 순환학습 수업모형과 전략을 토대로 수업자료를 개발하였다. 그리고 이를 인천 소재 실업계 고등학생 53명을 대상으로 수업을 실시하여 기초 물리개념과 원운동 정신모형의 변화를 알아보았다. 분석 결과, 학생들의 기초 물리개념과 원운동 정신모형의 Correctness, Coherence, Completeness가 모두 향상되었음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1217-1227
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• 2018

본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권5호
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• pp.557-575
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• 2010

이 연구는 현재 중 고등학교에서 적용하고 있는 교수 모형을 선택할 때 그 준거로 활용할 수 있는 교수 모형의 특성과 목적을 제시하고자 수행하였다. 교수 모형의 특성과 목적은 수업 모형과 교수 모형에 관한 문헌을 분석하고, 그 결과를 근거로 정리해 제시하였다. 이 연구에서는 지금까지 제시된 수업 모형을 교수 모형에 포함시키고, 교수 모형을 전통적 모형, 과도기적 모형, 현대적 모형으로 분류하고, 현대적 모형을 다시 그 대상에 따라 개념변화 모형과 순환학습 모형으로 구분하였다. 이 논문에서 제시한 네 가지 교수모형의 특성과 목적을 요약하면 다음과 같다. $\cdot$ 전통적 모형: 강의를 통한 과학지식의 교수, 발견법을 통한 과학지식의 습득, 탐구중심 교수-학습 과정을 통한 과학적 탐구 과정 기능의 습득 및 과학적 방법과 탐구 방법을 적용한 문제해결 $\cdot$ 과도기적 모형: 시범실험, 발견법, 탐구적 접근법 을 통한 탐구 과정 기능의 습득, 과학지식의 습득과 분화 및 발달 $\cdot$ 현대적 모형 - 개념변화 모형: 탐구중심 접근법을 통한 과학지식의 분화, 과학개념에 의한 과학 대체 개념의 교환 - 순환학습 모형: 발견 및 탐구를 통한 개념의 분화 및 대체 개념의 교환, 과학적 탐구 과정 기능의 습득 이와 같은 과학 교수 모형의 영역별 특성과 목적은 교수-학습의 목표와 주제에 적절한 교수 모형의 범주를 확인할 때 적용할 수 있다. 과학 교수-학습 현장에서 실제로 적용할 교수 모형을 선정할 때는, 교수할 주제 및 내용과 그 목표에 적절한 영역별 교수 모형의 특성과 목적을 확인한 다음, 그 영역에서 적절한 교수모형을 선정하는 것이 바람직하다. 이 논문에는 실제의 교수 모형을 선정할 때 적용할 수 있는 준거가 각 교수 모형의 특성과 목적의 형태로 기술되어 있다.

• 아동학회지
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• 제25권3호
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• pp.1-14
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• 2004

This study focused on the development and application of learning cycle model for promoting children's creativity and problem solving ability. The learning cycle approach consists of four phases : awareness, exploration, investigation, and concept application. The program consists of 20 scientific activities. A total of 70 children participated the 10 week program to examine the effectiveness of this model. The experimental design included a pretest, treatment, and posttest. Results showed that the experimental group children scored significantly higher on the creativity and problem solving tests in the posttest than the control group children.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.167-167
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• 2018

토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.