• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.3 s.20
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• pp.171-197
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• 2004

1999년 교육개발원에서는 초 ${\cdot}$ 중학교 영재 교육과정 시안 개발을 위한 기초연구와 수학과 영재 교육과정 시안에 관한 보고서를 발간하였는데 이 보고서에 초 ${\cdot}$ 중학교 수학과 영재 교육과정 시안이 제시되어 있다. 이 영재 교육과정 시안으로써 그 내용에 상응하는 수학 교수 ·학습 자료 개발이 절실히 요구되고 있다. 한국교육개발원에서는 영재 교수 ${\cdot}$ 학습 자료개발 및 영재교사 연수가 본격적으로 확대, 추진되고 있는 실정이며 또한 2002년${\sim}$2003년 2년간 한국교육개발원에서는 영재학생을 위한 교수 ${\cdot}$ 학습 자료를 개발하여 왔다. 이런 취지를 바탕으로 지금 우리에게 영재 교육의 시급한 문제는 초 ${\cdot}$ 중등에 필요한 다양한 영재 교육프로그램을 마련하는데 있다. 본 연구에서는 한국교육개발원에서 마련한 교재개발 지침에 따라 2005학년도 교수 학습 자료를 중학교중심으로 영재 교육 프로그램을 구현해 보고자 한다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.25 no.2
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• pp.59-70
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• 2022

Recent studies demonstrate that machine learning has expanded in the field of seismic interpretation. Many convolutional neural networks have been developed for seismic sequence identification, which is important for seismic interpretation. However, expense and time limitations indicate that there is insufficient data available to provide a sufficient dataset to train supervised machine learning programs to identify seismic sequences. In this study, patch division and data augmentation are applied to mitigate this lack of data. Furthermore, to obtain spatial information that could be lost during patch division, an artificial channel is added to the original data to indicate depth. Seismic sequence identification is performed using a U-Net network and the Netherlands F3 block dataset from the dGB Open Seismic Repository, which offers datasets for machine learning, and the predicted results are evaluated. The results show that patch-based U-Net seismic sequence identification is improved by data augmentation and the addition of an artificial channel.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2003.05a
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• pp.117-120
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• 2003

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2003.05a
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• pp.121-124
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• 2003

• The Monthly Technology and Standards
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• s.5
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• pp.11-14
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• 2002

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2003.05b
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• pp.575-578
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• 2003

• KSLA Bulletin
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• s.10
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• pp.17-28
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• 2019

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.461-461
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• 2011

강수, 수위 및 유량자료 등의 수문자료는 안정된 물 관리 계획, 홍수조절 및 공급계획, 전력공급 등을 위한 댐의 역할을 원활하게 하기위한 운영의사결정을 위한 매우 중요한 기초자료가 된다. 댐 운영을 위한 다양한 기능을 가진 모델을 가지고 있다고 하더라도 매년 변하고 있는 댐 유역의 수문현상에 대한 관측자료를 이용하여 지속적으로 모델을 보정하여 정확성을 확인하고 향상시키는 노력을 기울여야 하므로 수문자료는 댐 운영에 있어서 필수적인 요소일 수밖에 없다. 본 연구에서는 한국수력원자력(주)의 9개 댐 유역에서 기존 활용 가능한 관측소 현황 및 현장조사를 통해 운영상 목적에 맞는 최적의 수위관측망을 설계하여 제시하였다. 설계 방법으로는 댐 유입량 파악과 개략적인 도달시간 파악을 위해 주요 유입지천인 국가하천과 지류 중 지방하천이라도 유역면적이 $150\;km^2$ 이상인 경우에는 유입량 파악을 위한 수위관측소를 두도록 설계하였다. 관측소 밀도는 각 댐 유역의 수문학적 유역 특성인 유역면적, 유입하천의 지형적 특성, 하천크기 등을 고려하여 결정하였다. 설계된 수위관측소들은 현장의 수위관측 및 유량관측에 대한 적정성을 검토하여 댐 저류지 배수영향 등으로 인해 관측이 부적정할 경우 이설을 통해 적정한 위치에서 수문조사가 이루어지도록 제안하였다. 본 연구에서 제안된 한국수력원자력(주) 관할 댐 유역의 수위관측망은 자체 관할 수위관측소 뿐 아니라 자료의 공동 활용이 가능한 국토해양부 등의 관측소까지 포함하고 있다. 따라서 댐 운영 의사결정을 위한 중요한 기초자료로서의 수위 및 유량자료를 경제적이고 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.27 no.3
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• pp.171-180
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• 2024

The processing of seismic data involves analyzing earthquake wave data to understand the internal structure and characteristics of the Earth, which requires high computational power. Recently, machine learning (ML) techniques have been introduced to address these challenges and have been utilized in various tasks such as noise reduction and velocity model construction. However, most studies have focused on specific seismic data processing tasks, limiting the full utilization of similar features and structures inherent in the datasets. In this study, we compared the efficacy of using receiver-wise time-series data ("receiver array") and synchronized receiver signals ("time array") from shotgathers for pretraining a Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. To this end, shotgather data generated from a synthetic model containing faults was used to perform noise reduction, velocity prediction, and fault detection tasks. In the task of random noise reduction, both the receiver and time arrays showed good performance. However, for tasks requiring the identification of spatial distributions, such as velocity estimation and fault detection, the results from the time array were superior.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1072-1077
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• 2009

귀중한 수자원을 효율적으로 관리하고 홍수 피해를 저감하고 환경친화적인 수자원의 역할을 제대로 자리매김하기 위하여 무엇보다 필요한 사항은 신뢰성 있는 유량자료를 기초자료로서 확보하는 것이다. 하지만 과거 낙동강 유역의 유량 자료는 유량측정성과와 수위자료의 불확실성으로 인하여 환산 유량 자료는 근본적인 한계가있을 뿐만 아니라 시시각각으로 변하므로 불확실성이 높은 특성을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 유량조사사업단 설립 이후에 측정된 유량자료의 정확도를 분석하기 위하여 낙동강 유역의 가장 대표적인 수위관측지점인 낙동, 왜관, 진동 지점에 대하여 수위-유량관계곡선식의 정확도를 분석하고, 작성된 수위-유량관계곡선식을 이용한 환산유량과 실측유량의 유량값을 비교 분석하므로서 유량자료에 대한 신뢰성을 검증하고 문제점을 분석하고자 하였다. 유량조사사업단에서 실시하고 있는 주요지점들의 환산유량의 정확성은 낙동강홍수통제소의 지속적인 T/M자료의 관리로 인한 정확도의 향상으로 인하여 수위-유량관계곡선식은 물론 이에 따른 환산 유량이 높은 신뢰성을 갖는 것으로 나타났다.