유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.
본 연구의 목적은 미국의 0~만 2세 영아와 만 3~4/5세 유아의 조기학습기준의 분석으로 살펴본 교육적 시사점을 통하여 한국의 자연탐구영역의 영아와 유아교육과정의 연계 방향을 모색하는 것이다. 자료수집은 미국의 각 주별 조기학습기준 중 0~만 2세와 만 3~4/5세로 연령이 분리된 12개주와 연령구분을 별도로 하지 않고 0~만 4/5세로 연령연계의 틀로 구성된 주 5개주이다. 연구문제에 따른 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 0~만 4/5세로 연령이 연계된 5개 주의 조기학습기준의 자연탐구영역과 관련된 내용 영역은 모든 주에서 수학과 과학에 포함되고 인지발달과 추론에 일부 포함되었다. 그러나 0~만 2세와 만 3-4/5세로 연령이 분리된 12개 주의 경우는 0~만 2세는 인지발달이 포함되고 있지만 만 3~4/5세는 수학과 과학이 포함되어 있었다. 둘째, 0~만 2세의 10개 주의 조기학습기준의 자연탐구영역과 관련된 인지발달의 12개 하위 내용 중 개념발달과 기억, 문제해결, 탐색과 발견의 순으로 많이 포함되어 있었다. 셋째, 0~만 4/5세로 연령이 연계된 5개 주의 조기학습기준의 자연탐구영역과 관련된 내용 영역은 과학적 사고, 생물, 물리, 지구와 우주가 많이 포함되어 있었다. 그러나 연령이 분리된 12개주의 자연탐구영역의 관련 내용 영역은 0~만 2세는 2개주에서 생물, 물리, 지구와 우주가 모두 포함되어 있었다. 넷째, 연령이 연계된 주의 수학 영역의 내용은 수와 연산, 측정, 기하와 공간이 많이 포함되어 있었다. 연령이 분리된 주의 경우는 0~만 2세는 수와 연산, 기하와 공간이 모두 포함되어 있었고 만 3~4/5세는 수와 연산, 기하와 공간, 측정이 모두 포함되어 있었다. 본 연구를 통해 교육과정 개발 시 영아와 유아를 대상으로 발달 측면과 교과 측면의 연계성에 대한 검토가 필요함을 알 수 있었다.
이 연구는 단계적 상황 교수자료를 개발하고 대학 물리학 수업에 적용하여 물리 학습에 대한 효과를 조사하는 데 있다. 연구대상은 지방 소재 대학의 사범대학 자연계열 1학년 대학생 총 35명으로 했다. 단계적 상황 교수자료는 상황 이상화하기, 상황 확장하기, 상황 비교하기 단계로 개발하고, 일차원 운동, 이차원 운동, 뉴턴의 운동 법칙 등 6차시 물리 수업에 적용했다. 물리 학습에 대한 효과는 힘 개념 검사지(FCI)와 물리 학습에 대한 신념(MPEX) 설문지를 사용하여 조사했다. 연구결과 단계적 상황 교수자료는 대학생의 힘 개념 변화에는 효과가 있었지만, 물리 학습에 대한 신념에는 유의미한 변화가 없었다. 결론적으로 단계적 상황 교수 학습 전략으로 개발된 교수자료는 학생에게 과학개념을 다양한 상황에 적용하는 기회를 주어 물리 개념 변화를 돕는 데 효과가 있다. 끝으로 연구 결과들을 통해 단계적 상황 물리 수업에 대한 교육적 시사점을 논의했다.
정보화 사회, 지식 기반의 사회로 대표되는 요즘, 사회의 발달 속도가 점차 빨라지고 있으며 이로 인해 다양한 문화를 빠르게 접할 수 있는 기회는 늘어나고 있으나 전통문화에 대한 인식은 점차 약화되고 있다. 이런 시대적 흐름속에서 제7차 교육과정에서는 다양한 교과에 전통의식 함양을 위한 단원 및 활동을 도입하여 전통문화를 바로 알 수 있도록 강조하고 있다. 본 연구에서는 우리의 전통인 개인의 뿌리를 찾는 족보 교육과 더불어 촌수 및 호칭관계를 쉽게 이해할 수 있도록 기반 학습 시스템을 설계하였다. 시간과 공간의 제약이 적고 아동들과 친밀도가 높은 WEB기반 학습을 통하여 족보에 대한 이해 및 친족관계에 대하여 학습단계별로 자연스럽고 효율적으로 이해할 수 있도록 하였으며 자신의 족보를 직접 검색할 수 있는 시스템 설계를 통하여 우리나라 전통 문화에 대한 긍지와 전통의식이 함양 될 수 있도록 한다.
많은 자연언어처리 분야에서 문장의 단위화는 기본적인 처리 단계로서 중요한 위치를 차지하고 있다. 한국어 단위화에 대한 기존 연구들은 규칙 기반 방법이나 기계 학습 기법을 이용한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 통계 기반 방식의 일환으로 순수 확률기반 모델을 이용한 단위화 방법을 제시한다. 확률 기반 모델은 처리하고자 하는 해당 언어에 대한 깊은 지식 없이도 적용 가능하다는 장점을 가지므로 다양한 언어의 단위화에 대한 기본 모델로서 이용될 수 있다. 또한 자료 부족 문제를 해결하기 위해 메모리 기반 학습 시에 사용하는 IG back-off 평탄화 방식을 시스템에 적용하였다. 본 논문의 모텔을 적용한 단위화 시스템을 이용하여 한국어와 영어에 대해 실험한 결과 비교적 작은 규모의 말뭉치를 학습하였음에도 불구하고 각각 90.0%, 90.0%의 정확도를 보였다.
무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터 베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되어 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터 베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터 베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 기반 사용자 피드백 학습 메카니즘을 제안한다. 제안된 학습 메카니즘은 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 사용자의 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 학습 메카니즘은 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이터 베이스들을 찾아내고 그 문서 데이터 베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 실험에서는 제안된 학습 메카니즘을 적용한 신경망 에이전트 시스템을 구현하고 이 시스템의 정보 검색 성능을 기존 시스템들과 비교하여 제안된 학습 메카니즘의 유용성을 입증한다.
웹 2.0의 발달은 우리 일상과 밀접하게 연계되어 있으며 교육전반에 다양한 변화를 일으키고 있다. 특히 새로운 학습세대는 어려서부터 자연스럽게 웹 2.0의 기술을 접하고 활용함으로써 기존의 학습세대와는 다른 교육방법의 변화를 필요로 하게 되었고, 이들의 특성을 고려한 교육방법 중의 하나로 위키 기반 협동학습은 최근 많이 연구되고 있는 분야이다. 본 논문에서는 사회과에서 위키 기반 협동적 과제를 수행했을 경우 사회과에 대한 학생들의 학습태도와 그에 따른 학업성취도 향상에 관한 관계를 연구하였다.
본 연구에서는 기존의 웹기반 학습시스템이 가지는 학습자의 동기유발이 미흡한 측면과 대규모 학습자의 동시 접속시 병목현상 및 제한된 상호작용에 따른 학습자의 동기 저하와 같은 문제점들을 해결하기 위해 전자우편을 활용한 문항 기반 수준별 학습 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 학습자는 수준에 따라 필요한 문항을 전자우편을 통해서 제공받고 제공된 문항을 풀고 이에 대한 결과 및 도움을 학인하는 과정을 통하여 학습에 대한 동기 및 흥미를 자연스럽게 부여받을 수 있다. 둘째, 교수자는 웹상에서 별도의 도구없이 손쉽게 문항을 제작함으로써 문항은행 데이터베이스를 효과적으로 구축하고 학습자가 전자우편을 통하여 수행한 학습 결과를 자동으로 확인하여 학습자의 학습 상태를 효과적으로 관리할 수 있다. 마지막으로 교수자와 학습자가 간편한 방법으로 의사소통을 할 수 있는 대화방 메커니즘을 구축함으로써 학습 시스템의 상호작용성과 질의 및 응답의 용이성을 극대화하였다.
본 논문은 지리과 교수-학습에서 학습자의 일상생활경험을 바탕으로 한 내용과 방법이 지리지식과 접목되었을 때, 지리과 교육의 목표성취에 보다 효과적임을 제시하고자 한다. 생활중심 교수-학습에서는 지리학과 지리교육과정에서 도출된 과학적.체계적인 비일상적 지리개념이 내용선정의 범위를 이루고, 그러한 개념들의 체계적인 위계가 내용조직의 계열성을 대신할 수 있을 것이다. 또한 내용 구성의 실제에 있어서는 이러한 개념들이 학습자들의 생활세계에서 경험되는 자연발생적이고도 일상적이며. 구체적인 지리적 요소로부터 이해될 수 있도록 선정.조직되어야 함을 논의하였다. 지리과 생활중심 교수-학습 내용의 선정준거로는 일상적으로 학습자의 생활이 이루어지는 지역공간을 토대로 한 내용, 체계적인 지리개념을 효과적으로 인식 할 수 있는 일상생활의 구체적 내용, 변화하는 생활공간에 대한 학습자들의 지리적 생활경험을 반영하는 내용을 제시하였다. 마지막으로 제시된 준거를 바탕으로 지리과 교육과정의 '환경문제와 지역문제'단원을 선정하여, 생활중심 교수-학습의 실제내용을 선정 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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