• 제목/요약/키워드: 심해 환경

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학습자중심 대시보드 설계를 위한 탐색적 연구: 학습정보를 중심으로 (Exploratory study on the information design of online dashboard for learner-centered learning)

  • 임규연;은주희;정윤주;박하나
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.35-50
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    • 2018
  • 학습자중심 학습 환경에서 온라인 대시보드는 학습자 스스로 자신의 활동을 점검, 재구성하는 학습자 중심의 과정을 지원한다. 이때 대시보드 상의 학습정보는 집약적인 형태로 제시되는 특성을 가지고 있으며 다양한 학습자의 개별적인 요구에 맞춤화되어야 한다. 따라서 대시보드가 어떠한 핵심정보를 제공해야 하는지에 대한 탐색이 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 문헌과 대시보드 사례 그리고 학습자 경험을 질적으로 분석하였다. 분석을 통해 도출된 정보의 공통적인 속성을 중심으로 범주화한 결과, 학습준비, 학습참여, 상호작용, 학습성과의 4가지 정보유형 및 11개의 하위범주로 분류할 수 있었다. 이 같은 결과를 토대로 학습자중심 학습 환경에서의 온라인 대시보드 설계 및 구조화에 있어 시사점을 논의하였다.

방향성을 고려한 장기 파랑관측자료의 극치파랑조건 분석 (Analysis of Extreme Wave Conditions for Long-Term Wave Observation Data Considering Directionality)

  • 김건우
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권5호
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    • pp.700-711
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    • 2022
  • 본 연구에서는 칠발도, 거문도, 동해에서 20년 이상 관측된 파랑자료를 16 방위별 극치확률분석을 통해 재현빈도별 심해설계파를 산정하였고, 이 값을 방향을 고려하지 않은 전방향파의 심해설계파와 비교하였다. Weibull 분포함수를 확률분포함수로 사용하였으며, 최소자승법을 사용해서 매개변수를 결정하였다. 추정된 분포함수는 Kolmogorov-Smirnov 방법을 사용하여 적합도를 검증하였다. 그 결과 방향별로 구한 심해설계파가 전방향파의 심해설계파보다 모든 방향에서 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 파향별로 구한 50년 빈도 설계파고는 칠발도, 거문도, 동해에서 각각 7.46 m(NNE), 12.05 m(S), 9.69 m(SSW)가 최대값이지만, 전방향파로 구한 설계파고는 각각 7.91 m, 13.82 m, 10.38 m이었다. 이는 현재 해양 및 연안 구조물 설계에 사용하고 있는 16 방위별 심해설계파고가 과소산정되었을 가능성이 있음을 보여준다.

다래(Actinidia arguta) 신품종 심사를 위한 재배 및 특성조사방법 -매뉴얼 작성과정을 기준으로- (Cultivation and Characteristic Methods for DUS Test New Varieties of Actinidia arguta -Based on the Process of Writing the Manual-)

  • 안미연;이로영;박제민;양병훈;김기윤
    • 한국환경농학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.450-456
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    • 2023
  • The National Forest Seed and Variety Center aims to write a manual for cultivation and characteristic inspection of new seed varieties in Korea, serving dual purposes. The first is the enhancement of the test guidelines, particularly the distinctness, uniformity and stability (DUS) test, for new seed variety, where research and examination are conducted based on the test guidelines. However, if the crop-specific test guidelines are initially reorganized, the details are unclear. Therefore, it seeks to maintain a written record to prevent confusion when the person in charge is changed. The second is to encourage the development of new varieties. By incorporating general characteristics and cultivation techniques in the manual, it seeks to encourage breeders to develop new varieties. Additionally, it serves as an important chronological record of the creation process, thereby helping future manual authors. This article introduces the current status of new plant variety protection and outlines the significance of creating a manual for cultivation and characterization of Actinidia arguta for screening new varieties.

도시홍수 위험도 실시간 표출을 위한 수치해석 모형과 기계학습의 연계 (Linkage of Numerical Analysis Model and Machine Learning for Real-time Flood Risk Prediction)

  • 김현일;한건연;김태형;최규현;조효섭
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.332-332
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    • 2021
  • 도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

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베이지안 네트워크 모형 기반의 환경적 가뭄의 민감도 평가: 낙동강 유역을 대상으로 (Sensitivity assessment of environmental drought based on Bayesian Network model in the Nakdong River basin)

  • 유지영;김태웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.79-79
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    • 2021
  • 기상학적 측면에서 강수 부족으로 인한 수생태환경(하천), 호소환경(저수지) 및 유역환경(중권역)으로 미치는 환경학적 가뭄의 영향을 평가하기 위한 시도는 매우 중요하다. 만약 동일한 규모의 강수부족 현상이 발생할지라도, 환경적 측면에서의 수질 및 수생태에 미치는 영향이 매우 큰 유역이 있고, 반면 어느 정도의 복원력을 유지할 수 있는 유역이 있을 것이다. 즉, 서로 다른 유역환경에 따라 가뭄으로 인한 환경적 영향은 달라질 가능성이 크며, 이처럼 환경적 가뭄에 취약한 지역을 위해서는 지속적인 환경가뭄 모니터링이 중요하다. 환경적 측면에서 가뭄의 영향을 평가하기 위해서는 다양한 수질 관련 항목을 연계한 환경가뭄 감시가 중요하며, 이와 더불어 가뭄과 관련한 다양한 이해관계자 간의 효율적인 의사결정 도구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 다양한 시나리오 정보를 제공할 수 있는 베이지안 네트워크 모형을 적용하여 환경가뭄 민감도 평가 방안을 제시하고자 한다. 본 모형에서는 수질 문제가 가장 심하게 대두되고 있는 낙동강 유역을 대상으로, 기상학적 가뭄에 의한 수생태 및 환경 관련 변수들(BOD, T-P, TOC)의 복잡한 상호의존성을 파악할 수 있는 베이지안 네트워크 모형을 활용하였다. 또한, 기상학적 가뭄에 의한 상류와 하류 간의 환경적 영향을 연계하여 해석하기 위한 모형을 구축하였다. 그 결과, 기상학적 가뭄으로 인한 환경적 민감도가 크게 나타나는 중권역(예: 임하댐유역)과 이와 반대인 중권역(예: 병성천유역)의 구분이 가능하였다. 또한, 상류에서 발생한 심한 기상학적 가뭄이 하류 지역 내 환경적인 영향을 지속할 가능성이 있음을 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법은 환경적 가뭄의 취약지역을 우선 선정하고, 나아가 상-하류 간의 환경적 가뭄을 감시하는 데 있어 활용도가 있을 것으로 기대된다.

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