가뭄은 홍수와는 달라서 정확한 발생시점, 지속시간, 피해반경 등을 정의하기 어렵다. 가뭄은 가뭄지수를 통해서 정의되며 정해진 지속시간에 따라서 가뭄의 특성을 평가하는 것이 일반적이다. 이러한 가뭄의 심도를 평가하기 위해서 많이 사용되는 지수로 표준강수지수(standardized precipitation index)가 있다. 본 연구에서는 6개월 지속시간에 SPI 지수를 대상으로 연구를 수행하였다. 최근 가뭄연구에서 시공간적 거동을 평가하는 연구가 중요한 연구주제로 자리 잡고 있다. 가뭄은 홍수와는 달리 공간적으로 전이되는 특성을 가지고 있어서 가뭄의 시작점과 영역반경을 평가하는 것은 가뭄을 예측하는데 있어서 기본적으로 선결되어야 한다. 그러나 상대적으로 가뭄의 시공간적 분석 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 질량모멘트 개념을 도입하여 가뭄의 중심과 영역을 평가하는 기법을 개발하였다. 가뭄의 중심(centroid)은 1차모멘트를 통해서 추정되며 가뭄의 영역은 2차모멘트 즉, x방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산을 통해서 타원(ellipse)형태로 수치적 접근이 가능하다. 다음 그림과 같이 가뭄의 중심을 1차모멘트로 추정하게 되면 +형태로 표시될 수 있으며 분산을 타원체로 표현하여 가뭄의 영역을 정의할 수 있다. 1, 2차모멘트를 추정하는데 있어서 Threshold 로 -2.0 이하의 값만을 이용하였으며 각 격자별 SPI 강도를 가중인자로 이용하였다. 그림과 같이 가뭄이 서해안에서 시작되어 시간에 따라 중동부로 퍼져나가는 것을 정량적으로 확인할 수 있다. 본 모형을 통해서 추출된 1, 2차 모멘트 정보를 활용하여 가뭄의 특성을 범주화하고 이를 기상학적 특성과 연결시키면 기상특성을 고려한 가뭄 예측모형으로의 개발도 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 대학 인터넷윤리 교육 전후의 저작권 침해에 대한 학습자의 인지 정의 행동 영역별 변화를 비교하고 분석하기 위해 실시되었다. 연구대상은 본 연구자가 소속된 대학의 인터넷윤리 강좌를 수강한 학생 150명으로 2010학년도 1학기부터 2011년도 2학기까지 총 4학기 강좌의 수강생들을 대상으로 하였다. 인터넷윤리 교육의 저작권 침해에 대한 학습자의 지식과 정의적인 영역에서는 교육 후 유의한 증가를 나타냈으나, 행동적 영역에서는 유의한 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 저작권 교육 등 인터넷윤리 교육이 인지 정의 행동이 하나로 조화를 이루는 통합적 도덕성에 바탕을 둔 교육이 되어야 하나, 행동적인 변화까지 가져오는데 다소 어려움이 있음을 제시한다. 인터넷윤리 교육이 실천적 교육으로 인터넷 역기능 예방에 효과적인 대응방안이 되기 위해서는 인터넷윤리 교육의 조기화, 효과적인 교수 학습 방법의 개발 및 활용 그리고 교육 환경의 개선 등의 과제가 해결되어져야 할 것이다.
현재의 수학과 교육과정에서는 정의적 측면을 강조하고 있으나 정의적 목표가 피상적인 수준에서 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 내적 표현 체계 이론, 자기 체계 과정의 역동적 관점, 사회구성주의 관점, 동기 부여 이론 등을 고찰하여, 정의적 능력, 학습 동기, 수학적 정체성, 사회적 환경, 정의적 경험 등에 대하여 논하고 정의적 영역의 구조를 제안하였다. 이로써 정의적 교육에서 고려해야 할 점들을 제시하고, 수학 교육에서 정의적 목표의 대안을 말하였다.
이 연구는 교육용 로봇을 활용한 STEM 통합교육이 학업성취, 교과 태도에 미치는 효과를 알아보기 위해 수행되었다. 연구대상은 초등학교 6학년 2개반 73명을 선정하였으며, 실험집단은 교육용 로봇을 활용한 STEM 통합교육을, 통제집단은 교과서 중심의 분과형 수업을 12차시 동안 처치하였다. 연구의 결과로 첫째, 인지적 영역인 수학 과학 학업성취에 있어서 교육용 로봇을 활용한 STEM 통합교육은 교과서 중심의 분과형 수업보다 더 효과적이었다. 특히, 학업성취 하위요인인 지식, 이해, 적용 영역으로 사후 검증한 결과 지식영역에서는 두 집단 간 통계적으로 유의한 차이가 없었으나, 이해와 적용 영역에서는 실험집단이 통계적으로 유의하게 향상됨을 확인할 수 있었다. 둘째, 정의적 영역인 교과 태도 수준에 있어서 실험집단이 통제집단에 비해 긍정적인 영향이 있음을 확인할 수 있었다. 교육용 로봇을 활용한 STEM 통합교육은 현행 수학 과학 교과의 정의적 영역인 흥미를 보완할 수 있는 하나의 방법이 될 수 있으리라 기대한다.
최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정부호와 텍스트간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
본 논문에서는 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 제스처를 인식하여 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)을 위한 보다 자연스러운 인터페이스를 제공한다. 제안하는 방법은 정규화된 RGB 색상 공간에 정의한 피부색의 가우시안 분포를 이용해 조명의 변화나 개인의 차이에도 안정적으로 손 영역을 추출하며, 배경에 대한 상대적인 움직임을 이용해 복잡한 영상에서도 효과적으로 손 영역을 추출해 낸다. 추출된 손 영역은 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용해 각 제스처로 인식된다. 가상 환경과의 상호작용을 제공하기 위해 두 종류의 기본적인 정적 제스처들을 정의하며 간단한 구문론적 규칙을 사용해 하나 이상의 인식 결과들을 조합함으로써 적은 수의 제스처들만으로 보다 효율적이고 다양한 상호작용이 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 TM320C80 DSP 칩을 사용하여 구현되었으며 300×240 영상을 12Hz로 처리함으로써 빠른 속도로 가상 환경의 인터페이스를 제공한다.
이 연구는 뇌기반 교육의 효과를 체계적으로 정리하기 위해 실시되었다. 자료 분석을 위해 뇌기반 교육의 효과를 보고한 국내 선행연구 27편을 선정하여 메타분석을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 뇌기반 교육의 전체 효과크기는 .67로 나타났다. 둘째, 종속변인 유형에 따른 효과크기 측정 결과 학업성취도, 인지적 영역, 정의적 영역의 순서로 나타났다. 셋째, 인지적 영역에 따른 효과크기 측정 결과 자기조절능력, 창의성, 핵심역량, 의사소통능력, 탐구 능력의 순서로 나타났다. 넷째, 정의적 영역에 따른 효과크기 측정 결과 사회성, 학습 흥미, 교과 태도의 순서로 나타났다. 다섯째, 사고력 개발 관련 뇌기반 교육 방법에 따른 효과크기 측정 결과 두 개 영역이상 통합한 경우, 뇌 단련, 풍요로운 환경 제공, 우뇌 계발 학습법의 순서로 나타났다. 여섯째, 학습활동 관련 뇌기반 교육 방법에 따른 효과크기 측정 결과 기억 공고화 전략, 주의 촉진 전략의 순서로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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