댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 수업 시간에 바로 활용할 수 있는 보다 향상된 사회과 수준별 교육 방안을 제안한다. 현재까지 제시된 수준별 교육방법들이 실제 학교에서 적용되지 못한 이유는 크게 두 가지를 들 수 있다. 하나는 수준별 교육이 개별학습 위주로 이루어져서 학습자는 개별과제 위주의 자율학습을 하고, 교사는 개별과제 개발 및 관리에 시간을 보내게 됨으로써 수준별 교육이 비효율적으로 진행되는 것이다. 다른 하나는 수준별 교육을 위한 수준 판정시 총점에서 기준 점수를 근거로 심화반과 보충반으로 분류함으로써 학습자의 수준을 제대로 구별할 수 없다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 수준별 수업시 비슷한 수준의 학습자들이 협동학습을 하여 학습효과를 놀이도록 하였고, 소단원별로 평가하여 영역별 수준 학습이 이루어지도록 하였다. 본 논문에서 제안된 수준별 교육 방법을 중학교 1학년 사회과 과목에 적용해 본 결과 학업성취도가 향상됨을 확인하였다.
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.
최근 정보화 시대에 발맞추어 나가기 위해서는 학습자의 문제해결력을 함양하기 위한 능력을 기를 수 있는 교육이 이루어져야 한다. 학습과정에서 학습자 스스로 지식을 조작하고 문제를 해결할 수 있는 학습자중심의 자기 주도적(self-directed) 학습이 강조되고 있다. 이러한 학습을 위하여 웹 기반에서의 문제은행 시스템을 이용하여 자기 주도적 학습과 수준별 학습 평가가 가능하도록 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 학습자가 스스로 필요한 문제를 출제하여 학습할 수 있으며, 문제출제 형식은 문제은행방식을 이용한 동적 출제방식을 사용하였다. 학습자가 학습 결과를 즉각적으로 확인하여 직접 피드백 할 수 있으며, 다시 풀어보기를 원하는 문제는 오답노트 기능을 통하여 복습할 수 있도록 하였다. 또한 모의고사를 통한 결과분석에 따라 개인별 심화 및 보충학습을 통해 완전학습 목표에 도달할 수 있도록 하였다. 평가 시 한 과목의 편중을 막기 위하여 비율을 설정해놓았으며, 학습통계에서 평균과 자신의 성적을 비교함으로써 철저하게 자신의 위치를 파악할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 제7차 교육과정의 중등 과학 생물영역 심화학습을 위한 웹 기반 학습 프로그램을 개발하였으며, 중학교 3학년을 대상으로 적용한 결과를 분석하였다. 중학교 전학년 및 고등학교 1학년 생물영역 심화과정의 5개 주제를 선정하여 의문형으로 제시했으며, 각 주제별로 4개의 하위 학습단원 '활동'을 설정. 총 20개의 '활동'을 개발하였다. 먼저 2개의 하위활동은 기본 및 심화과정 학습내용을 설명하고, 3번째 하위활동은 가상실험을, 4번째 하위활동은 평가 및 정리 문제를 제시하는 방향에서 설계하였다. 이외에 풍부한 자료와 보충 설명을 위하여 용어 사전을 4개 하위활동에 삽입하였다. 각 활동은 하이퍼링트시켜 서로 상호 연결되도록 하였으며, 학습자가 직접실험을 설계 수행하고 결과를 확인할 수 있도록 가상실험을 설계하였다. 개발된 웹 기반 학습 프로그램의 효과를 분석하기 위하여, 중학교 3학년 247명의 학생들을 대상으로 프로그램을 적용하고 설문조사를 실시하였다. 그 결과 대부분의 학생들은 가정에서 인터넷을 사용할 수 있는 것으로 나타났으며, 과제학습을 수행하기보다는 e-mail이나 정보 검색을 목적으로 인터넷을 활용하는 것으로 조사되었다. 프로그램을 학습한 67명의 학생들은 프로그램을 학습하지 않은 학생들에 비해 '생식과 발생'단원의 학습성취도에서 유의미하게 높은 점수를 얻었다. 또한, 학생들은 웹 기반 학습 프로그램의 가상실험과 애니메이션 효과를 선호하였으며, 프로그램이 다른 웹 기반 프로그램에 비해 우수하다고 평가하였다. 반면, 웹 기반 학습 프로그램을 학습하지 않은 학생들은 다론 웹 기반학습 프로그램에 관심이 없으며, 과학에도 흥미가 없다고 응답하였다. 최근 학생들이 가정과 학교에서 인터넷을 활용할 수 있는 여건은 조성되었으나, 학생들의 흥미와 학습효과를 신장시킬 수 있는 웹 기반 프로그램의 개발 보급은 미비한 것으로 밝혀졌다. 결론적으로 가상실험, 애니메이션, 다양한 학습자료를 제공할 수 있는 인터넷의 환경을 효율적으로 활용하여, 학생들의 과학에 대한 흥미와 학업 성취도를 높이는 과학분야의 웹 기반 학습프로그램을 개발하는 일이 시급한 것으로 밝혀졌다.
웹 기반 교육은 학습자 중심의 교육 환경을 마련해 주고 있으며 학습자는 웹을 통해 스스로 학습하는 완전한 개별학습 뿐 아니라 학습자의 수준에 따른 심화 학습을 유도할 수 있고 교과서로 학습하는 것보다 다양한 학습 자료를 활용할 수 있으며 자기 주도적 ??르 할 수 있는 이점이 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수 있는 이점이 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수 있는 음악과 웹 기반 코스웨어를 개발하였다. 특히 본 코스웨어는 초등 1, 3, 5학년의 음악과를 MIDI를 활용하여 개발하였다. 이의 개발로 학습자의 흥미와 호기심을 유발시켜 학습 의욕을 가져오는 환경을 구축하였다.
정보과학의 발진은 급속도로 발전하고 있다. 가장 기초적인 정보 과학의 교육이 이루어지는 현행 중등 컴퓨터 교육은 어떠한 교과보다도 창의적인 자기 주도적 학습 및 개별학습이 필요하다. 컴퓨터 활용을 위한 교육보다는 컴퓨터 과학으로서의 컴퓨터 교육이 필요할 뿐 아니라 학생의 학습환경, 학습동기 및 흥미, 선행학습정도, 교과 수업의 참여도 등에 따라 학생 개개인의 능력 차이를 고려한 학습자의 개인의 학습능력에 맞는 수준별 교육이 필요하다. 고등학교 컴퓨터 교과 교육에서의 컴퓨터 과학으로서의 교육효과를 위해 학습자 학습 능력에 맞는 교육과정을 설계하였고 보충학습과 심화학습을 위한 자기 주도적 학습 방법인 웹에서의 학습 방법을 도입하여 학습의 효과를 높이고자 하였다.
수준별 수학교육과 관련하여 러시아는 우리나라보다 오랜 연구와 실천의 경험을 가지고 있다. 현재 러시아에서 사용 중인 10-11학년 수학과 교육과정은 수준별 교육과정으로 기본수준과 심화수준으로 구성되어 있으며, 기본수준과 심화수준은 다루는 최소필수내용, 학생들에게 요구되는 수준 등에서 차이를 보인다. 그리고 10-11학년의 수학교과서도 수준별 교과서이다. 본 연구에서는 러시아의 10학년 '대수와 해석의 기초'의 교과서들 중에서 같은 저자 그룹에 의해 집필된 기본수준 교과서, 심화수준 교과서를 분석 대상으로 삼았다. 심화수준 교과서에만 있는 '실수', '복소수' 단원의 내용을 조사하여 심화의 성격으로 추가된 주요 학습 내용과 교과서 기술의 특징을 분석하였다. 그리고 기본수준 교과서와 심화수준 교과서에 모두 포함된 단원인 '함수', '삼각함수', '삼각방정식', '삼각함수 식들의 변환', '도함수'에 대해서는 기본수준과 심화수준 교과서의 주요 학습 내용을 비교, 분석하였고, 두 수준의 교과서에 제시된 정의와 정리의 서술상 특징도 비교, 분석하였다.
본 연구에서는 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하는 웹기반 퍼지 교수 시스템을 제안한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법을 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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