미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.
암석 분류에 필요한 인적, 시간적 소모를 최소화하기 위해 최근 인공지능을 활용한 암석 분류 연구가 대두되었다. 이에 본 연구에서는 편광현미경 박편 이미지를 활용하여 염기성 화산암을 세분류하고자 하였다. 분류에 사용된 인공지능 모델은 Tensorflow, Keras 라이브러리를 기반으로 합성곱 신경망 모델을 자체 제작하였다. Olivine basalt, basaltic andesite, olivine tholeiite, trachytic olivine basalt 기준시료 박편을 개방 니콜, 직교 니콜, 그리고 gypsum plate를 장착하고 촬영한 이미지 총 720장을 인공지능 모델에 training : test = 7 : 3 비율로 학습시켰다. 학습결과, 80~90%이상의 분류 정확도를 보였다. 각각의 인공지능 모델의 분류 정확도를 확인하였을 때, 본 모델의 암석분류 방식이 지질학자의 암석 분류 프로세스와 크게 다르지 않을 것으로 예상된다. 나아가 본 모델 뿐 아니라 보다 다양한 암석종을 세분시키는 모델을 제작하여 통합한다면, 데이터 분류의 신속성과 비전문가의 접근성 모두를 만족시키는 인공지능 모델을 개발할 수 있으며, 이를 통해 암석학 기초연구의 새로운 틀을 마련할 수 있을 것으로 생각된다.
연구목적: 지진재난은 다양한 변수와 돌발상황들로 예측할 수 없는 상황이 빈번하게 발생하게 때문에 업무과정 자체가 일률적이지 못해 재난안전부서 공무원들은 지진 대응 행동 매뉴얼 숙지에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 경상북도청 재난안전대책본부에 한하여 이루어지고 있는 현재의 업무 상황을 구체적이고 정확하게 파악하여 업무 진행 과정에 필요한 매뉴얼 학습의 시리어스 게임 시나리오 설계방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 GBS(Goal Based Scenarios)모형을 기반으로 시나리오를 설계하고, 경상북도 재난 현장조치 행동 매뉴얼을 기반으로 미션과 역할을 부여하는 과정에서 경상북도청 지진관련 공무원들이 실제적인 과제를 해결하는 지식과 기능을 습득할 수 있도록 하였다. 연구결과: 제안된 기법의 시나리오 데이터는 지진관련 다양한 정보를 논리적 데이터로 가공하여 지진상황훈련을 위한 게임상 표현을 위하여 단순화, 추상화하여 체계적인 절차로 구현하였다. 결론: 시리어스 게임을 통한 학습으로 지진 상황 발생 시, 경상북도청 재난안전대책본부의 관련 공무원들은 다양한 지진재난에 신속한 대응이 가능할 것으로 기대된다.
최근 뉴노멀시대가 도래하면서 실감형 기술과 언택트 기술은 사회적 관심을 받고 있다. 하지만 헤어 스타일링 분야는 헤어 시뮬레이션을 중점으로 헤어 자체의 연출이나, 개별적인 움직임, 모델링에 초점을 두고 있다. 시대적 요구와 개선된 실습환경 조성을 위해 본 연구에서는 비대면 헤어 스타일링 VR 시스템을 제안하였다. 이론 고찰에서는 기존 헤어 컷 연구 사례에 대해 조사하였다. 기존 헤어 컷 관련 그래픽스 연구는 주로 힘 기반 피드백 위주의 연구이다. 본 논문에서 주장하는 가상환경에서 인터랙티브한 헤어 컷 작업에 대한 연구는 아직 이루어지고 있지 않다. 본 연구에서는 미용에 필요한 동작을 핑거 트래킹이 가능한 VR 컨트롤러에서 미용도구 선택, 자르기, 회전 등이 가능하도록 하였으며 비대면 협업 환경으로 구축하였다. 연구 결과로서, 정확한 헤어 절단 작업을 위해 소지걸이 애니메이션에 따른 핑거 트래킹과 가위의 움직임이 위치 보정에 따른 동기화 작업의 결과와 다중 사용자 기반의 가상 협업 환경에서의 실시간 인터랙티브 헤어 컷 작업을 실험하였다, 비대면 상황에서 헤어 스타일링에 필요한 커트동작에 관한 학습이 가능하게 되었으며 교수자와 학습자는 VR HMD 내장 마이크와 Photon Voice로 상호 간의 의사소통이 가능하게 되었다.
이 연구의 목적은 학교 STEAM 교육의 실행과 교육환경 기반을 진단하고 평가할 수 있는 학교 STEAM 교육 역량 진단 도구를 개발하는 것이다. 진단 도구의 개발은 STEAM 교육의 평가 또는 성과와 관련된 문헌 조사, 연구진의 반성적 재검토, 전문가 및 현장교사의 타당도 검증 등으로 이루어졌다. 학교 STEAM 교육 역량 진단 도구는 'STEAM 교육의 실천과 지속가능성의 계획', 'STEAM 교육과정 및 교수학습 방법', 'STEAM 학습 전문성 개발', '과정 중심 평가', '고등 교육 기관, 산업 파트너, 기술 센터와 연계 구축' 등 5개 영역과 하위영역의 총 14문항으로 구성된다. 학교 STEAM 역량 진단 도구의 타당화는 전문가의 내용 타당도 검증과 예비조사(pilot study)의 학교 교사의 실제에 의한 타당도를 통해 진행하였다. 개발된 학교 STEAM 역량 진단 도구를 활용하여 초등, 중, 고등학교 267개교를 진단한 결과, 5개 영역 평균이 1.46 ~ 2.18의 수준으로 나타났다. 이 진단 도구는 학교의 STEAM 교육의 실행 및 효과를 포괄적으로 진단·평가하고, 우리나라 STEAM 교육의 실행을 진단하고 이해하는데 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.
전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.
본 연구는 현장의 동일교 소속 교사들을 중심으로 교원학습공동체 프로그램을 이용하여 피드백에 주목하여 과정 중심 평가를 수업에 적용할 수 있는 수업 자료를 개발한 연구이다. 특히 실제 수업에 적용 가능한 수업 자료를 개발하는 것을 목적에 두고 진행한 연구이다. 이때 학교 현장 수업에서 과정 중심 평가를 적용할 때 어떻게 적절한 피드백을 제공할 것인지 고민하였다. 이동근, 안상진(2021)의 자료 개발 연구의 절차를 따라 진행하였으며, 자료 개발 자체의 절차는 교육과정 분석에 근거한 성취기준의 재구성과 이해도 확인 전략을 수립하여 평가계획을 수립하였다. 다음으로 평가과제와 채점 기준표 및 사전 피드백 준비표를 개발하였다. 또한 이들 개발 자료들에 근거하여 실제 수업 적용 시의 장면을 예상할 수 있는 학습 지도안을 결과물로 함께 개발하였다.
본 연구는 한 중 사범대학들의 교육과정을 비교하고, 개혁동향을 고찰하였다. 문헌분석의 방법으로 4개 대학(서울대학교 사범대학, 한국교원대학교, 호남사범대학교, 연변대학교)의 요람, 연구논문, 보고서들을 참고하여 세부영역별로 비교 분석을 실시한 결과, 한 중 양국은 모두 목적지향형의 교원양성방식을 취하며, 기본적인 편성 운영 체제가 유사했지만, 중국의 경우 학점이수와 과목선택권 측면에서 폐쇄적인 경향이 두드러졌다. 또한, 모두 교육학과 교육실습에 해당하는 학점배분이 부족하여 향후 예비교사의 전문성 향상을 위해 이의 증치가 필요했고, 학생들의 교육과정 개혁요구를 적시에 수용할 수 있는 자체적인 상설기구의 설립이 필요했다. 양국 사범대학들의 개혁은 교육과정의 문제를 양적인 문제가 아닌 질적인 문제로 바라보고, 학생들의 자주적인 발전과 평생학습을 강조하는 방향으로 이루어지고 있었다. 본 연구는 향후 양국 사범대학의 교육과정 개정에 효과적인 기초자료가 될 것으로 기대한다.
승화열은 대기 유기 오염물질의 확산에 관련된 환경적인 문제를 해결하거나, 위험한 화학 물질의 위해성을 평가하는 데에 중요한 변수이다. 하지만 실험적으로 승화열을 측정하려면 많은 시간과 비용이 소모 되며, 그 실험자체도 복잡하고 위험하다. 따라서 본 연구에서는 유기화합물의 승화열을 간단하게 예측하는 모델을 개발하기 위하여 정량적 구조-물성 상관관계 연구를 이용하였다. 군기반 전진선택방법을 적용하여 다중선형회귀방법과 서포트 벡터 머신과 같은 학습방법에 적합한 분자표현자들을 선택하도록 하였다. 개별 모델과 복합모델들은 부스트래핑 방법과 y-임의추출법에 의해 내부검증이 되었다. 외부 테스트 데이터의 예측 성능은 적용범위를 고려하므로서 개선되었다. 다중선형회귀모델에 따르면, 승화열은 분자간의 분산력, 수소결합, 정전기적 상호작용, 쌍극자-쌍극자 상호작용과 관련이 있는 것을 나타낼 수 있었다.
제7차 교육과정의 시행과 함께 본격화된 교육 정보화에 대한 노력으로 일선 학교의 각 교과별 수업에서 ICT를 활용하여 교육 정의화를 구체적으로 실현하는 시점에 이르렀다. 그러나 이러한 현실적인 시급함에도 불구하고, 아직까지 실제적인 ICT 도입방향이나 활용 방안에 대한 구체적인 논의와 연구가 충분히 이루어졌다고 보기는 어렵다. 학년 급별로 정보통신기술과 관련된 목표를 정하고 학습자들을 체계적으로 가르친다는 계획은 그 자체로서 매우 가치가 있는 일이나 그 수준과 목표를 어떻게 설정하는가는 교육의 성공 여부와 직결되는 문제라는 점에서 상당한 논의와 실험을 거쳐야 할 것이다. 따라서 본 연구는 초등 교과에 나오는 각 교과의 교육 목표를 분석하고 외국 교육과정을 분석해 봄으로써 초등학교에서 컴퓨터 교육 목표를 제언하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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