최근 우리나라에서 발생되는 국지적 가뭄은 지하수의 효율적 활용에 대한 관심을 증대시키고 있으며, 잉여의 물을 지층 내에 저장하는 지하수 인공함양 기술 도입의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 충청남도내 퇴적 분지의 지하수 인공함양 대상지로의 가능성을 평가하기 위하여 1차 인자 3개, 2차 인자 7개로 구성된 AHP 모델을 개발하였으며, 10개 후보지에 적용한 결과를 토대로 인공신경망 모델을 구축하였다. AHP 모델은 후보지가 추가될 경우 수학적인 연산 과정에 의하여 최종 평가점수가 변하게 되나, 인공신경망 모델은 후보지별 고정적인 최종평가 점수를 제시하게 되어 인공함양 적지 선정 기준으로 사용할 수 있다. 충청남도 지역의 연구 결과, 인공신경망 모델의 최종 평가점수가 약 1.5점 이하인 경우에는 인공함양 후보지로서의 가능성이 낮은 것으로 평가되었다. 향후 타 지역에 대한 추가 연구 및 현장 조사를 통해 다양한 자료 군을 확보한다면 보다 보편적으로 적용할 수 있는 인공신경망 모델 도출이 가능할 것이다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.69-75
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2000
연안해역의 어장환경정비와 인공어초(Artificial Reef) 어장조성사업을 효과적으로 실시하기 위해서는 어장환경과 해양환경과의 관련을 종합적으로 분석하여 어초적지 지역을 선정하는 기법의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 남해안 통영만 지역을 대상으로 인공어초 시설지 적지 선정에서 가장 중요하다고 판단되는 어초 적지조사 1단계 요소 중 수온, 클로로필, 투명도, 수심, 해저저질조건을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 주제도를 작성하고, 인공어초 시설지 적지조건을 따른 가중치를 부여하여 공간분석을 실시함으로써 인공어초 시설 예정지에 대한 적지를 선정하였다. 따라서 위성원격탐사와 GIS를 이용한 인공어초 적지 선정기법을 어초의 적지선정에 있어 필요한 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 D/B화하여 분석함과 동시에 가시화 함으로써 지방자치단체에서 보다 효율적인 어초시설의 종합적인 관리를 가능하게 하였다.
본 연구는 최근 10년간 발표된 국내 학술지 및 학위논문을 대상으로 체계적 문헌고찰을 실시하였다. 이를 통해 인공지능교육에 대한 연구 활동 추이를 살펴보고, 향후 연구 방향성을 위한 기초자료를 확보하는 것을 목표로 한다. 연구방법으로는 학술연구정보서비스 데이터베이스를 활용하였고, '인공지능교육', '인공지능교육프로그램', 'AI교육' 등을 키워드로 검색하였다. 최종적으로 선정된 문헌은 51편이었으며 선정된 문헌의 연도별 발표 현황, 연구대상, 연구주제어에 대해 분석하였다. 그 결과 인공지능교육 연구 활동은 2020년부터 많은 연구가 시작되었으며 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았고, 키워드로는 인공지능, 인공지능교육, 초등학교, 소프트웨어교육, 언플러그드컴퓨팅 순으로 나타났다. 이를 토대로 향후 중·고등학교에 인공지능 적용 연구를 하고자 한다.
낙동강을 취수원으로 사용하고 있는 국민들은 과거부터 꾸준히 발생해온 수질사고로 인하여 낙동강 수질에 대한 관심이 매우 높다. 이에 낙동강 본류를 취수원으로 이용하고 있는 중·하류 지방자치단체들은 낙동강 유역 내 댐이나 상류로의 취수원 이전을 요구하고 있다. 이러한 요구들은 지역·지방간의 갈등이 유발되었으며 가장 대표적인 사례가 부산광역시의 취수원 이전 문제이다. 부산광역시는 낙동강 본류 수질 악화와 녹조발생으로 인한 원수에 대한 시민들의 불신, 수질 악화로 인한 정수비용 증가 등의 문제를 제기하였고 이를 해결하고자 남강 상류 또는 낙동강 지류로 취수원 이전하여 시민들에게 상수 공급하기를 원하고 있다. 하지만 타 지방자치단체와의 이해, 경제성 등의 문제로 마찰을 빚고 있다. 지역간의 갈등을 최소화하면서 적정 수량 확보가 가능한 대체 수자원 확보를 위해 강변여과수, 지하수저류지, 인공함양, 인공습지, 해수담수화 같은 방법들이 논의 되었지만 본 연구에서는 낙동강 중·하류에 인공습지 적용이 가능한 지점들을 선정하고 목표 유량 및 수질 확보 가능성을 평가하였다. 기 연구된 경남, 부산권 광역상수도 사업 타당성 조사(2011, 국토교통부)에 의하면 낙동강 하류지역에 안전한 상수원 확보를 위한 원수 대체 필요량은 전체 약 1,330,000 m3/day 이다. 이를 확보하기 위해 강정고령보 상류 ~ 창녕함안보 하류구간 내 21개의 인공습지 후보지를 선정하고 유량확보 가능량, 수질, 오염부하량, 조류, 공간확보 항목에 대하여 평가하였다. 그 결과 21개 후보지에 대해 유량확보, 수질, 조류 항목에 대한 평가 결과 큰 차이가 없었지만 오염부하량과 공간확보 항목에 대한 평가 결과가 인공습지 후보지 선정에 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 향후 낙동강 중·하류에 인공습지를 활용한 취수원 개발을 위해서는 낙동강 본류와 지류에 대한 정확한 수질 조사와 인공습지 후보지에 대한 면적조사, 경제성 평가가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 최근이슈가 되고 있는 인공지능에 대한 많은 기술 가운데 인공신경망을 활용하여 자신이 가고자 하는곳의 여행정보를 스케줄링 하는 시스템을 제안한다. 인공신경망 중에서도 비지도 학습(unsupervised learning)방식을 이용하며 이용자의 가중치에 따라 여행의 나이, 기간, 장소, 종류, 날씨, 계절, 인원 등으로 여행에서의 요소들을 히든레이어로 구성하여 여행지의 스케줄을 구성하여 이용자에게 제공하는 형태이다. 가중치에 따른 여행지의 분류작업이 완료가 되면 기간과 장소의 위치정보에 따라 스케줄링 작업을 완료하게 된다. 기존의 여행지에 대한 정보를 검색에 의해서 이루어지던 환경에서 인공신경망을 활용하여 원하는 여행정보를 추출함으로써 이용자에게 여행정보에 대한 체계화된 정보를 제공할 수 있다.
비선형 시간이력응답해석에서 입력지진동은 구조물의 탄소성 지진응답을 결정짓는 중요한 요소이다. 시간이력해석에 사용되는 기록지진동파형은 지진발생 메카니즘, 전달경로, 지반의 성질에 따른 여러 가지 인자가 복잡하게 관련되어 있기 때문에 구조물의 지진응답해석에 사용될 일반성을 갖는 입력지진동을 선정하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문은 실무에서 내진설계용 지진동으로 가장 선호하지 않는 입력지진동을 선정하여 인공지진동파형을 작성하였다. 인공지진동은 기록지진동과 동일한 위상각을 가지며, 감쇠정수 h=5%일 때의 설계용 스펙트럼과 거의 일치하도록 작성되었다. 기록지지동과 인공지진동을 입력한 1자유도계의 탄성 및 탄소성 지진 응답해석을 수행하여 탄소성 응답스펙트럼 및 입력에너지 응답 특성을 분석하였다. 본 연구에서 작성된 인공지진동은 건축구조물의 탄소성 지진응답해석용 입력지진동으로 충분히 타당성이 있다고 사료된다.
4차 산업혁명을 맞이하여 인공지능 교육의 필요성이 증대되었고 코로나19로 인한 온라인 학습 환경은 다양한 인공지능 플랫폼 체험형 수업을 가능하게 하였다. 이 연구에서는 인공지능 플랫폼을 활용하여 인공지능 교육 목표를 달성할 수 있도록 수업안을 개발하여 제안하였다. 활용한 인공지능 플랫폼은 AI for Oceans이며 환경을 위한 프로그램 만들기라는 주제로 6차시 분량의 노벨엔지니어링 기반 STEAM 수업을 설계하였다. 이 모델은 수업의 전체 상황을 아우르며 문제해결의 맥락을 제공한다. 학생들은 AI for Oceans를 체험하며 지도 학습에 대한 충분한 탐색 과정을 거친 후 지도 학습에 대한 이해를 바탕으로 엔트리의 인공지능 블록을 사용하여 환경을 위한 나만의 프로그램을 설계한다. 본 연구에서는 인공지능융합교육을 위하여 인공지능의 원리를 토대로 문제 해결에 활용하여 창의적인 문제해결역량 및 융합적 사고력을 강화하는 것을 목표로 수업안을 개발하여 제시하였다.
4차 산업혁명 시대에 인공지능의 중요성은 나날이 커지고 있으며, 인공지능 교육이 미래에 큰 혁신을 가져오리라는 것에 대해 이견이 없다. 인공지능 교육을 위해 다양한 시도가 이루어지고 있지만, 인공지능 교육에 대한 경험이 없는 학생들은 인공지능을 어렵고 두려운 대상으로만 인식하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 융합교육을 시행한 후에 학생들의 인공지능에 대한 인식 변화를 분석하였다. 인공지능 융합 교육을 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 6차시 동안 진행하였으며, 인공지능에 관한 관심, 인공지능이 가지고 올 변화, 인공지능 교육에 대한 이해 등 인공지능 인식조사 설문지를 바탕으로 사전-사후검사를 진행하였다. 그 결과 모든 요소에서 인공지능 융합 교육을 통하여 인공지능에 대한 인식 정도가 향상되었다는 유의미한 결과를 확인하였다. 인공지능 융합 교육이 사회적인 요구와 미래 학생을 위한 교육으로써의 역할을 충실히 수행하기 위해서는 다양한 인공지능 융합 교육 프로그램의 개발이 필요하며, 이를 바탕으로 학생 중심의 교육 실행이 필요할 것이다.
오늘날 `인공수정`하면 소,돼지는 일반화된 방법이 된 지 오래다. 그런데 `개의 인공수정`하면 아직도 많은 수의사나 번식가들이 회의를 가지고 있다. 필자 역시 KCRC 울산 지회로 가입하기 전까지는 그런 부류에 속했다. 그러나 KCRC의 수차례의 Canine Reproduction(AL)에 대한 세미나와 실습을 통하여 냉동 정액을 이용하여 인공수정을 할 수 있구나 하는 생각을 가지게 되었고 필자가 인공수정의 전 과정을 스르로 해 본 결과 나름대로 확신을 가질 수 있게 되었다. 물론 다음의 한 예가 인공수정에 대한 의문을 모두 제거하리라는 기대는 무리가 있겠지만 최소한 개의 인공 수정에 대한 이해의 폭은 넓히리라 확신한다.
건축구조물의 비선형 지진응답해석에서 입력지진동은 구조물의 탄소성 지진응답을 좌우하는 중요한 요소이다. 지진동파형은 지진발생과 전파경로에 따른 여러 가지 인자에 의해 그 특성이 결정되기 때문에 구조물의 지진응답해석에서 일반성을 갖는 입력지진동을 선정하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문은 내진설계용 스펙트럼에 대응하는 인공지진동파형을 작성한 후, 작성된 인공지진동에 대한 탄소성 응답스펙트럼 특성을 분석한 것이다. 여기서 작성된 인공지진동파형은 과거의 지진에서 얻어진 기록지진동파형을 이용하여 기록지진동과 동일한 위상각을 가지며, 감쇠정수 h=5%일 때의 내진설계용 스펙트럼과 거의 일치하도록 작성되었다. 작성된 인공지진동은 원 기록지진동과 동일한 위상각을 가지며, 주기 $T=0.02{\sim}10.0sec$ 범위에서 설계용 스펙트럼과 매우 근접하게 작성되었다. 인공지진동을 입력한 1자유도계의 탄성 및 탄소성 지진응답해석을 수행하여 탄소성 응답스펙트럼 및 탄소성 응답특성을 분석하였다. 본 논문에서 작성된 인공지진동은 건축구조물의 탄소성 지진응답해석용 입력지진동으로 충분히 타당성이 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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