• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.213-227
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• 2019

본 논문에서는 베이즈 신경망을 결합한 종단 간 딥러닝 모형을 한국어 음성인식에 적용하였다. 논문에서는 종단 간 학습 모형으로 연결성 시계열 분류기(connectionist temporal classification), 주의 기제, 그리고 주의 기제에 연결성 시계열 분류기를 결합한 모형을 사용하였으며. 각 모형은 순환신경망(recurrent neural network) 혹은 합성곱신경망(convolutional neural network)을 기반으로 하였다. 추가적으로 디코딩 과정에서 빔 탐색과 유한 상태 오토마타를 활용하여 자모음 순서를 조정한 최적의 문자열을 도출하였다. 또한 베이즈 신경망을 각 종단 간 모형에 적용하여 일반적인 점 추정치와 몬테카를로 추정치를 구하였으며 이를 기존 종단 간 모형의 결괏값과 비교하였다. 최종적으로 본 논문에 제안된 모형 중에 가장 성능이 우수한 모형을 선택하여 현재 상용되고 있는 Application Programming Interface (API)들과 성능을 비교하였다. 우리말샘 온라인 사전 훈련 데이터에 한하여 비교한 결과, 제안된 모형의 word error rate (WER)와 label error rate (LER)는 각각 26.4%와 4.58%로서 76%의 WER와 29.88%의 LER 값을 보인 Google API보다 월등히 개선된 성능을 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권3호
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• pp.321-335
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• 2019

본 연구는 학생 경험이 과학 자기효능감 향상에 어떻게 영향을 주었는지를 탐색하여, 이를 바탕으로 과학 자기효능감 향상 과정에 대한 구조적 모형을 제안하였다. 본 연구에는 자연계열 고등학생 25명이 연구에 참여하였다. 근거이론에 의한 면담 자료의 코딩을 통해 과학 자기효능감과 관련된 10개의 범주를 도출하고 패러다임 분석을 통해 과학 자기효능감 향상 과정 모형을 개발하였다. 연구 결과, '과학 학습에 대한 기대감'을 가진 학생들이 자연계열을 선택하여 과학을 학습하는 과정에서 '과학 학습에 대한 개인 역량'과 '외부에서의 영향'의 맥락 작용을 통해 과학 자기효능감의 향상이 이루어지며, '내재적 불안 요인'과 '외재적 요인'의 중재적 조건을 받으며, 도입, 향상, 조절, 결과의 4단계를 순환하는 것을 알 수 있었다. 이때 중심현상은 '과학 자기효능감 향상'이다. 본 연구 결과는 교육현장에서 학생의 과학 자기효능감에 영향을 주는 교수전략 개발에 필요한 기초 정보를 제공한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.247-247
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• 2012

기후변화로 나타나게 될 댐 저수지의 수질 및 생태환경 변화에 대한 분석은 국가 수자원관리 측면에서 우선적으로 대비해야할 중요한 문제로써, 수자원을 안정적이고 효과적으로 관리 및 활용하기 위해서 기후변화로 인한 댐 저수지의 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가가 필수적이다. 이러한 기후변화로 인한 신뢰성 있는 영향평가를 위해서는 기후변화시나리오 분석, 댐 유역의 오염물질 유출을 시 공간적으로 해석할 수 있는 유역 모델과 댐저수지로 유입된 이후 오염물질 거동 분석을 위한 저수지 모델이 필요하며, 특히 다양한 기후변화 시나리오하에서의 미래 전망과 발생가능한 취약성을 예측 및 평가하는 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 총 7개의 다목적댐 유역과 저수지에 대하여 기후변화로 인한 신뢰성이 있는 영향평가를 위해서 기후변화 시나리오의 상세화를 통한 상세지역의 기후예측, 댐 유역 모형에서의 유출, 토사 및 오염물질예측과 저수지모형을 통한 미래의 저수지내 오염/영양물질순환 및 분포예측을 통해 기후변화에 의한 다목적댐 취약성을 평가하고자 한다. 총 7개의 다목적댐 유역의 기후변화 시나리오 적용에 따른 유출변화 및 하천수질 전망을 위해 인공신경망 방법에 의해 상세화된 기후자료를 검보정된 SWAT 모형에 적용하였다. 이때, 기준년에 해당하는 Baseline 기간은 인공신경망 학습기간(1990-2010)과 동일하게 모의하였으며, 미래 분석기간 역시 마찬가지로 2011-2040, 2041-2070, 2071-2100의 3개 기간으로 구분하였다. 또한, 미래 전망결과에 대한 분석은 각 30년 일별 모의결과에 대한 월 평균, 계절 평균으로 분석하였다. 유출변화 전망은 댐유역별 월별 총유입량 변화와 함께 유황분석을 통해 미래 댐유입량에 대한 규모 및 변동성 분석을 실시하였으며, 하천수질 변화 전망을 위해 호소유입 하천의 Sediment, TN, TP 월별 오염부하량 변화 분석을 실시하였다. 또한 댐유입 총량에 대한 변동성을 분석한 후, 저수지수질모델의 입력경계조건에 해당하는 각 댐저수지 유입 하천의 미래 유출량 및 수질농도 변화를 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권4호
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• pp.347-355
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• 1997

본 연구에서는 자연계의 적응 및 도태에 의한 Darwin의 진화과정을 수학적으로 체계화시킨 유전자 알고리듬(genetic algorithm)을 다목적댐의 홍수추적모형으로 사용되고 있는 저류함수법의 매개변수 추정에 적용하였다. 유전자 알고리듬은 생명체의 자연도태 원리를 수학적인 학습영역으로 적용한 탐색 알고리듬의 일종으로 매개변수의 추정은 개체유전과 적자생존법칙을 통해 설정된 모형의 성능을 개선시켜 나감으로써 최적값에 도달하게 된다. 수문순환계의 복잡한 과정을 개념적으로 모형화한 저류함수모형에 대한 유전자 알고리듬의 적용성을 평가하기 위하여 대청댐의 홍수기록을 선정하여 매개변수를 조정하고 검증을 위하여 사용하였다. 여기서, 각 홍수사상은 기존의 경험공식에 의해 산정된 매개변수값으로 모의하였고 유전자 알고리듬에 의한 매개변수의 보정은 50세대로 한정하여 3회씩 실시하여 비교·분석하였다. 그 결과 유전자알고리듬을 적용했을 때에 보정전과 비교하여 첨두홍수량 및 첨두홍수량의 도달시간 등 모든 면에서 향상되었으며 민감도 분석결과에서는 매개변수 Rsa, f1의 민감도가 가장 큰 것으로 나타났다. 이를 토대로 수문계에서 강우-유출모형인 저류함수법의 매개변수 산정에 대한 유전자 알고리듬의 적용성을 입증하였으며, 저류함수모형의 적용시 매개변수 산정을 위하여 사용되고 있는 경험공식과 비교·검토함으로써 홍수조절업무에 개선에 활용하고자 하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권1호
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• pp.47-61
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• 2023

본 연구는 2015 개정 교육과정에 처음 도입된 핵심 개념이 추상적인 담론으로 그치지 않고 학교 현장에서 구체적인 교수학습 방안으로 구현되도록 하기 위함이다. 이에 플랫폼, 숙의, 설계의 순환적 과정에 따라 백워드 설계 모형을 활용하여 핵심 개념 이해를 위한 교수학습 자료 개발 연구에 참여한 8명의 중등 과학 교사들을 대상으로 핵심 개념에 대한 인식 및 관점을 살펴보았다. 연구 결과, 핵심 개념에 대해 궁극적 원리에 해당하는 빅 아이디어, 일상생활을 살아가는 데 필요한 최소한의 과학 개념, 기본적이고 주요한 핵심적 과학 개념 등 핵심 개념의 의미에 대해 동일 교과인 과학과 안에서도 공유되지 않은 인식의 차이가 나타났다. 이는 교수학습 지향점에도 영향을 주어, 핵심 개념을 전이와 확장 가능한 빅 아이디어로서 이해하고 있는 경우는 개념 간의 관계에 주목하며 분명한 방향성을 갖고 프로젝트 학습을 설계하는 경향이 나타났다. 한편, 핵심 개념을 삶의 맥락에서 떠올릴 수 있는 과학 소양 수준의 최소한의 과학 개념으로 인식하는 경우, 학생들의 삶에 의미 있는 학습 경험을 제공하는 것을 지향하며 일상에 적용 가능한 사례 중심으로 검색 및 조사 활동을 강조하는 경향이 나타났다. 또한 핵심 개념을 기본 개념이나 주요 개념 등 핵심적인 과학내용 요소로 인식하는 경우, 오개념 교정을 통한 개념 변화를 강조하며 정확한 과학 지식을 학습하고 지필 평가 및 수행 평가를 통한 문제 해결 문항을 개발하는 것을 중요하게 인식하였다. 2015 개정 교육과정이 마무리 되고 2022 개정교육과정이 확정·고시될 예정인 현 상황에서, 핵심 개념을 핵심 아이디어로 명명하여 빅 아이디어의 취지를 재차 강조하는 2022 개정 교육과정이 학교 현장에 안정적으로 정착될 수 있도록 실효성 있는 정책적 지원이 뒷받침 되어야 할것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.460-460
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• 2023

최근 범 지구적인 기후변화로 인해 집중호우가 빈번히 발생하고 침수피해가 증가하고 있다. 이에 따른 침수 피해 위험이 큰 지하상가, 지하 주차장, 반지하 주택 등의 침수 발생이 잦아지며 인명 및 재산 피해 발생이 커지고 있다. 이러한 지역은 인근 하수관로의 수위에 따라 침수 영향을 크게 받게 된다. 이에 따른 강우·유출 관계는 침수피해에 대해 대처하기 위해 시공간적 강우 특성이 반영된 하수관로 수위 예측이 중요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서 수위 자료는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하였으며, 강수량 자료는 서울 내 서초구 일대의 강수량 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 대상 지역은 저지대에 위치해 침수가 잦은 서초구 서초동으로 선정하였으며, 분석에 사용된 기간은 2012년부터 2021년까지의 수위 자료를 화용하여 이를 바탕으로 순환 신경망인 RNN의 일종이며, 다른 모델의 구조와 비교하여 더욱 간단하고 효율적인 ESN(Echo State Network) 알고리즘을 사용하여 수위 예측을 진행하였다. 분석을 위해 대상 지역의 강수 사상이 발생하여 하수관로의 수위의 변동이 큰 기간을 선정하여 분석을 실시하였다. 2012년부터 2018년까지의 자료를 학습(training) 자료로 활용하였으며, 모형의 검증 위해 통계분석을 실시하여 검증하였다.

• 공학교육연구
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• 제10권2호
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• pp.5-18
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• 2007

현장 실습의 목적을 달성하기 위한 가장 큰 주체는 공학교육과 관련된 학과임에도 불구하고, 공학교육의 주체들은 실제 시행 시 제반 문제점들을 이유로 현장실습의 필요성과 교육적 기대효과(성취동기 유발)의 중요성을 받아들이지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국과 프랑스의 현장실습의 수행제도를 비교 연구하고 그 문제점을 파악하여 한국 실정에 맞는 순환형 현장실습 제도를 위한 기본 틀을 제시 하고자 한다. 또한 실무능력에 맞는 단계적 기본 모형을 몇 가지 기본 단계로 제시하여 산업 현장에서 재교육 기간을 단축하여 현장으로 투입 될 수 있는 적응력을 갖춘 우수한 인력을 제공 받을 수 있는 현실적이며 미래지향적인 우수 인력을 양성할 수 있는 현장실습 체계를 마련 하고자 하였다. 이에 따라 본 연구에서는 13가지 개선을 위한 실천 체크리스트를 제시하고 순황형 시스템에 맞는 기본 실습 모형을 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.119-128
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• 2023

본 연구는 플로러닝을 기반으로 자연에 대한 인식과 활동 방법을 익히고 느낄 수 있는 자연체험활동 프로그램을 개발하여 자연체험활동을 통한 대안적 수업 모델을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 자연과 만나기, 자연 탐구하기, 자연과 온몸으로 놀기, 자연에서 느낀 감동 나누기의 네 단계가 순환적으로 이루어지는 플로러닝 자연체험활동을 기저로 하여 ADDlE 교수설계 모형의 각 단계별 주요 절차를 바탕으로 자연체험활동 프로그램 개발하였다. 연구 과정을 통하여 자연체험활동 프로그램의 각 단계별 활동 및 유의사항에 대해 제시하였으며, 개발된 프로그램을 바탕으로 주요 교육적 시사점을 논의하였다. 연구를 통해 개발된 자연체험활동 프로그램은 교사에게 자연체험활동 방법에 대한 인식의 전환과 더불어 자연체험활동에 대한 기본적인 방향을 제시할 수 있고, 유아는 자연체험활동 프로그램을 통하여 자연을 자유롭게 느끼고 경험하며 스스로 지식을 구성하는 학습자가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제26권3호
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• pp.295-308
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• 2007

본 연구의 목적은 현장의 변화를 지원하는 과학교사 전문성 계발 프로그램의 특징과 모형에 대해 탐색하는 것이다. 연구는 크게 2단계로 이루어졌다. 연구의 앞부분에서는 과학 교사의 전문성에 대해 이론적 논의를 하였다. 과학 교사의 전문성에 대하여 교수 내용 지식에 대한 논의와 최근 교육 연구의 새로운 시각을 바탕으로 탐색하였으며, 이에 따라 다음의 시사점을 도출하였다. 첫째, 교사 자신의 실제 교수 상황에 바탕을 둔 연수 프로그램, 둘째, 지역 공동체나 학습자의 일상이 속한 공동체에 대한 이해를 고려한 연수 프로그램, 셋째, 교사의 실행 공동체에 대한 참여와 활동을 지원할 수 있는 연수 프로그램이 요청된다. 연구의 후반부에서는 구체적인 실행 사례를 검토하기 위해 영국의 대표적인 과학 교사 전문성 계발 프로그램을 살펴보았다. 사례분석 결과, 교사의 실행의 변화를 명시적으로 수집하고 교사 공동체에서 '뛰어난 교수 활동'에 대해 합의해 가는 과정을 통해 교사들 스스로 탐구활동에 대한 전문성을 계발할 수 있었음을 알 수 있었다. 마지막으로 논의 결과를 바탕으로 효과적인 과학 교사 전문성 계발 프로그램에 필요한 조건과 모형을 도출하였다. 모형은 전문성 계발 기회제공, 교실 현장 도입 및 연구지원, 변화 확산 및 지속성 지원의 3단계로 이루어지며, 전체적으로 순환적인 구조를 가진다. 본 연구에서 제안된 과학교사 전문성 계발 프로그램의 모형은 과학 교사 연수 프로그램을 설계하거나 평가할 때 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.