본 연구에서는 중학교 2학년 국어교과의 '시의 주제' 단원에 WBI를 활용한 학습을 설계 및 구현하여 학교 수업현장에 적용하였으며, 학업성취도 변화와 WBI를 적용한 수업에 대한 학생들의 반응 정도를 연구하였다. 연구 가설 1 은 'WBI를 적용한 실험집단이 전통적 강의식 수업을 적용한 통제집단 간에 학업 성취도에 있어서 유의미한 차이가 있을 것이다.'로 설정하여 검증한 결과 표준편차와 평균은 실험집단이 통제집단보다 나아졌다. 연구 가설 2는 'WBI를 적용한 실험집단이 통제집단에 비해 학습의 이해도, 흥미도, 집중도가 높을 것이다.'로 설정하고, WBI를 적용한 수업을 받은 학생들을 상대로 질문조사를 한 결과 대체로 학습에 도움이 되었으며, 긍정적인 변화를 나타내었다. WBI를 적용한 수업이 전통적인 방식을 적용한 수업보다는 이해도, 흥미도, 주의 집중도가 높은 것으로 나타난 것으로 보아 학생들은 전통적인 수업보다 WBI를 적용한 수업을 선호하는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과를 종합하여 볼 때, 기존 수업에 WBI를 적용한 수업을 적절히 활용을 하면 시 학습에 대한 흥미와 학업성취도 면에서 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 집중호우 및 토지이용 변화로 인한 고탁수 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 탁수 및 수질오염 문제를 해결하기 위해 환경부는 비점오염원 관리지역을 선정하였으며, Best Management Pratices(BMPs), Low Impact Development(LID) 등 다양한 저감 대책을 시행하고 있다. 비점오염원의 발생원인과 발생위치를 정확하게 증명할 수 없으므로 유역 내 수문 및 수질을 모의할 수 있는 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모델이 다양한 비점오염원 연구에 널리 활용되고 있다. 그러나 SWAT 모델은 Hydrologic Response Unit(HRU)의 경사도와 경사장을 산정할 때 소유역 내 평균 경사도를 이용하여 토양유실량 및 유출특성을 모의에 필요한 매개변수들을 산정한다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 이러한 SWAT 모형의 단점을 보완하기 위하여 실제 경작지를 기준으로 HRU를 생성하고, 실측 경사도와 경사장을 적용하기 위한 기술을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기술을 고탁수로 인해 비점오염원 관리지역으로 지정된 도암호 유역에 적용하여 실측 경사도와 경사장을 적용하여 모의한 유출량과 기존의 SWAT 모델을 통해 모의한 유출량을 비교 분석하였다. 기존 모델의 결과와 본 연구에서 개발한 기술을 적용하여 모의한 결과를 비교하였을 때 수문 컴포넌트 중 중간유출과 기저유출에 있어서 차이가 발생한 것을 알 수 있었다. 또한 본 연구에서 개발된 기술을 적용함으로써 도암호 유역에서 비교적 정확한 토양유실과 Suspended Solids(SS) 모의 결과를 나타냈다. 하지만 본 연구는 도암호 유역만을 대상으로 수행되었기 때문에 다른 비점오염 관리지역에 확대 적용하여 본 연구의 결과를 재검토할 필요가 있다.
제주도는 연평균 강우량이 1,975mm에 달하는 우리나라 최대의 다우지역이며 투수성이 좋은 다공질 화산암류 및 화산회토로 이루어져 있어 총 강우량의 48.5%에 이르는 빗물이 지하로 침투하여 대부분의 하천들은 건천을 이루고 있다. 제주도의 143개 하천 중 6개의 하천을 제외한 전 하천들은 건천의 형태를 이루고 있어 지표수의 발달이 매우 빈약하다. 본 연구에서는 장기 강우-유출 모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 적용하여 제주도 주요하천의 유출량을 산정하고자 한다. 143개 하천 중 제주도 동부유역의 천미천과 북부유역의 외도천을 연구대상유역으로 선정하여 SWAT 모형을 적용하였다. 연구 대상유역에 대한 SWAT 모형의 입력자료인 수문 기상자료(Precipitation, Solar Radiation, Wind Speed, Climate, Humidity)와 지형자료(DEM(Digital Elevation Model), Land Use, Soil Type)를 구축하였으며, 동시에 모형의 보정 및 검증을 위하여 천미천 외도천 유역의 실측 유출자료를 수집하여 정리하였다. 모델의 입력자료를 구축하고 SWAT 모형을 이용하여 천미천 외도천 유역의 유출 모의를 하였고, 유출 모의 결과를 바탕으로 하여 수문관련 매개변수들의 민감도 분석을 하였으며, 민감도 분석을 통하여 보정을 수행하였다. 보정을 수행한 결과를 바탕으로 하여 천미천 외도천의 유출모의 결과를 분석하였으며, 향후 제주도에 필요한 연구결과 활용방안에 대하여 검토한 이상의 결과들로부터 제주도 하천에 대하여 SWAT모형을 적용한 결과 장기 일 유출량 모의에 대하여 전체적으로 우수한 결과를 보이고 있다. 향후 많은 보다 많은 유출량 자료를 확보하여 본 연구의 결과와 비교 검정하여 SWAT 모형을 구축한다면 제주도 하천의 장기 일 유출량 모의를 할 수 있을 것이라 판단된다.
현행 홍수예보모형은 집중형 모형을 이용하여 강우-유출을 계산하고 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정하여 공간적인 변화를 고려하지 못하는 한계가 있어 하나의 유역 내에 산지와 평지가 혼재하는 하천의 상류지역은 지형의 공간적인 분포가 반영되어야 정확한 홍수예측이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 금호강 유역에 대해서 분포형 유역유출모형을 적용하고 다양한 해상도와 유역분할을 수행한 해석결과를 비교하여 분포형 유역유출모형을 최적화 하였다. 타 강우자료의 활용성을 높이기 위해 유역의 분할은 수자원단위지도에서 제시한 표준유역 단위로 분할하였고, 격자의 해상도는 최소 100m에서 최대 500까지 변화를 주어 유역유출결과에 영향을 미치지 않는 최대크기의 격자의 크기를 찾아 홍수예보모형에 적용할 수 있는 최적화된 격자의 크기를 소유역별로 도출하였다. 본 연구의 결과를 통해 유역유출 예측의 정확성은 만족시키면서 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였으며 분포형 모형의 적용을 전국적으로 확대하고자 할 때 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 해석적인 모델에 기초한 고장 검출 기법의 하나인 fault detection filter를 적용한 고장 검출 알고리듬을 개발하고 이를 적용하여 고장검출 필터의 유효성을 보이고자 한다. Fault detection filter는 특수한 형태의 observer로써 특정한 고장의 발생시 잔차가 출력 공간에서 일정한 방향을 유지함으로써 고장 개소의 판별이 가능하다. 이에 본 논문에서는 fault detection filter에 기초한 고장 감지 시스템을 적용하기 위한 다이나믹 시스템 모델링과 고장감지 시스템의 설계과정 및 이를 적용 모의시험 결과를 수록하였다. 결과를 통하여 fault detection filter가 갖는 방향성에 대한 sensitivity 효과를 고장 감지 목적에 유효하게 적용할 수 있음을 보였다.
토양유실 모델링의 중요한 입력자료인 강우침식인자는 분석자료, 호우사상의 분류, 강우 운동에너지식의 적용, 30분 최대 강우강도의 산정방법 등에 따라 연구자별로 결과값이 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 강우 운동에너지식에 따른 (R)USLE의 강우침식인자(R factor) 값의 차이와 정도를 비교 분석하기 위한 것이다. 이를 위해서 기상청으로부터 서울 지점에 대한 1960∼1999년 기간의 1분 단위 강우자료를 이용하여 5가지 강우 운동에너지식에 따른 강우침식인자를 각각 계산하였으며, 그 값을 비교 분석하였다. 연구결과 Wischmeier와 Smith(1978)의 강우 운동에너지식을 적용한 강우침식인자 값이 가장 크게 나타났고, Brown과 Foster(1987)의 식을 적용한 값이 이에 비해 약 10%, 노재경과 권순국(1984)의 식을 적용한 값이 약 20% 작게 평가되는 것으로 나타났다. 국내에서 개발된 유일한 강우 운동에너 지식인 노재경과 권순국(1984)의 강우 운동에너지식을 적용한 서울 지점의 강우침식인자는 6988.9MJmm/ha/hr/yr이었다.
본 연구는 확률의 다양한 의미를 반영한 초등학교 확률 학습 프로그램을 개발하고, 개발된 프로그램의 적용 가능성을 알아보는데 목적을 두고 있다. 먼저 확률의 다양한 의미를 반영한 초등학교 확률 학습프로그램을 개발하기 위하여, 프로그램의 기본 방향을 설정하고, 확률의 다양한 의미를 반영하기 위한 교수 방법을 마련하였다. 개발된 프로그램은 초등학교 6학년 한 단원 분량인 7차시로 이루어져 있다. 다음으로 프로그램 시행 전에 실시한 검사에서 확률적 사고 수준이 상 ${\cdot}$ 중 ${\cdot}$ 하인 것으로 나타난 세 명의 학생을 연구 대상으로 개발된 프로그램을 시행하였다. 프로그램 적용 전 ${\cdot}$ 후에 실시한 지필 평가와 비디오 카메라로 녹음한 수업 내용과 학생들의 학습지를 검토하여 프로그램 적용 전, 1${\sim}$7 각 차시 후, 프로그램 적용 후의 시기로 나누어 분석한 결과, 세 학생 모두 확률적 사고 수준이 가장 높은 수준인 4수준으로 발전하였다. 본 연구의 결과, 확률을 이론적 의미 뿐 아니라 경험적 ${\cdot}$ 통계적 의미로 접근하면 초등학교 학생들도 확률 개념을 학습할 수 있었다. 따라서 확률을 다양한 관점으로 접근한다면, 초등학교에서도 독립성, 조건부 확률 같은 개념을 유의미하게 학습할 수 있을 것이다.
본 논문은 계량서지 학적 연구 방법론을 국내 통계학분야에 적용해 봄으로써 국내 통계학자들의 연구 활동 및 통계학분야의 학문적 속성을 수량학적으로 파악하는데 목적을 두고 저자의 생산성 및 인용 문헌을 분석하였다. 분석 대상 문헌으로는 [정기간행문 기사색 인] 1945-1986년호에 수록되어 있는 통계학관련 학술 논문 총 648편의 출판 문헌과 [통계학 연구] 1975-1986년호에 수록된 논문 137편에 인용된 1,171편의 인용 문헌을 선정하였다. 본 논문의 분석 결과 다음과 같은 주요한 사실을 발견하였다. 10 Lotka 법칙을 통한 통계학 저 자의 생산성 분석에서 Lotka의 상수 $\alpha$=2의 수정없이도 Lotka 법칙이 적용됨을 입증하 였다. 2) Bradford 법칙의 Brookes의 그래프적 분석법을 통계학 저자의 생산성에 적용하여 통계학분야의 국내 핵심 저자 17명을 선정하였다. 3) 통계학 인용 문헌의 형태별 분석 결과 잡지가 62.43%, 단행본이 27.07%, 기타 자료가 10.50%로 나타났으며, 언어별 분석 결과 영 어 자료가 96.07%, 한국어 자료가 2.65%, 기타어 자료가 1.28%로 나타났다. 4) Bradford 법 칙의 Brookes의 그래프적 분석법을 통계학 인용 저자의 생산성에 적용하여 통계학분야의 핵심 인용 저자 20명을 선정하였다. 5) Brookes의 이용율 감소 법칙을 적용하여 통계학분야 의 인용 문헌의 이용율 감소 현상을 측정한 결과 이용율 감소 인자는 0.917이며 반감기는 7.987년으로 나타났다. 6) Bradford 법칙의 Brookes의 그래프적 분석 방법을 적용하여 통계 학 인용 문헌의 잡지내 분포를 분석한 결과 S값이 0.566인 Zipf 분포를 이루었다. 7) 통계학 분야에 인용된 잡지를 발행국별로 분석한 결과 미국 자료가 74.28%, 영국 자료가 17.24%, 한국 자료가 4.10%, 기타국 자료가 4.38%로 나타났으며, 주제별로 분석한 결과 주제 자기 인용도는 43.77%, 타 주제에의 의존도는 56.23%로 나타났다.
기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
위성영상 기술의 발달과 고해상도 위성영상의 해상도 규제가 완화됨에 따라 건물의 높이 정보를 획득하는데 있어 고해상도 위성영상의 그림자 정보를 이용하는 연구들이 활발히 수행되어지고 있다. 그림자 정보를 이용하여 건물 높이 정보를 획득하는 연구의 정확도를 높이기 위해서는 정확한 건물의 그림자 탐지가 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 단영상을 이용한 그림자 탐지기법인 임계값법(Thresholding), 영상분류법, 영역확장법(Region Growing)을 건물의 그림자 탐지에 적용하여 각 기법의 장단점과 정확도를 평가하였다. 영상에서 수동으로 건물의 그림자를 디지타이징한 참조 자료와 기법들을 적용하여 탐지한 결과 영상을 시각적으로 비교하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)을 이용한 전체정확도(Accuracy), F-measure, AOR(Area Overlap Ratio)을 이용하여 정량적인 정확도평가를 수행하였다. 실험결과 영역확장법을 적용한 경우 시각적 정량적으로 가장 높은 정확도를 보였으며, 영상분류법을 적용한 경우 시각적으로는 임계값을 적용한 경우보다 좋은 결과를 보였으나 정량적으로는 가장 낮은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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