• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.273-278
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• 2024

이 연구의 목적은 대학평생교육체제 지원사업의 사업추진 시기별 정책변화와 그 성과로서 대학운영체제변화의 한계점을 살펴보고, 이를 바탕으로 대학의 성인학습제제 지원을 위한 발전방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 문헌자료와 각종 자료 분석을 통하여 고등교육 환경 변화와 대학의 평생교육 변천을 알아보고자 하였다. 기술혁신이라는 시대적 변화와 지식의 변화는 학교교육 이후에도 계속적인 배움을 요구하고 있으며, 재교육과 향상교육에 대한 필요성이 증가하고 있다. 따라서 교육부와 국가평생교육진흥원에서는 성인학습자들이 공부할 수 있는 기회를 제공하기 위해 2008년부터 평생학습 중심대학 지원사업을 활발하게 진행하고 있다. 이 사업은 대학과 지역사회가 중심이 되어 성인학습자의 교육기회를 제공하기 위해 대학의 학사제도를 성인친화형으로 개편하고, 야간 혹은 주말수업을 운영하는 등 다양한 형태의 교육 운영 변화를 추진하고 있다. 이제 대학은 지역·대학의 상생을 위한 지역 평생교육의 허브로서 대학과 지역사회 지속가능 발전과 상생의 시대적 과업을 담당하는 핵심기관으로서의 역할을 담당해야 할 것이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제11권4호
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• pp.523-535
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• 2005

이 연구는 학습자들의 일상적인 생활 속에서 얻는 지리적 경험에 기초한 생활중심 교수학습의 모형 설계와 적용 가능성을 살펴보려고 한다. 생활중심 교수학습 모형의 효과를 실증적으로 검증하기 위하여 실험집단과 비교집단을 비교하여 수행하였다. 교수학습의 실제사례로 고등학교 2학년의 '인구이동과 인구변화'의 단원을 선정하였다. 실험 수업대상으로는 강원도 춘천시 C고등학교 2학년을 대상으로 하며 생활중심 교수학습 모형을 적용한 실험집단 2개 반과 적용하지 않은 비교집단 2개 반 모두 4개반의 122명이 선정되었다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사가 교수할 개념들을 체계화된 지식 구조로 교수하지 않을 경우 이에 대한 학습자의 인지구조 재구성은 보다 활발하게 이루어 질 수 없기 때문에, 고등학교 한국지리의 '인구이동과 인구변화' 단원의 지리개념은 상위개념인 이동에서, 기본개념인 이주, 하위개념인 이주 요인으로 위계화하고 학생들이 경험할 수 있는 일상적 지리경험을 알아보았다. 둘째, 지리과 생활 중심 교수학습 내용의 실제 사례로 학생 자신의 가족 이주사 및 가족수의 변화를 조사하는 과제학습지를 기초적 자료로 활용하였다. 셋째, 이 연구에서 개발한 수업모형은 암기식 수업보다 학업성취도 측면에서 효과가 더 높게 나타났다. 수업반응도 검사를 분석한 결과, 정의적인 측면에서는 수업의 흥미도, 만족도 수업내용의 활용성에서는 긍정적인 효과가 나타났다. 특히 이러한 수업모형에 의한 학습이 학생들의 흥미를 유발시킬 수 있다는 것을 알 수 있다. 그러나 지리적 탐구력 신장에는 도움이 되지 않았다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.619-628
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• 2022

얼굴 인식 및 얼굴 생성이 다양한 분야에서 큰 주목을 받고 있지만, 얼굴 이미지를 모델 학습에 사용하는데 따른 개인 정보 문제는 최근 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 소수의 실제 얼굴 이미지와 안면 마스크 정보로부터 다양한 속성을 가진 얼굴 이미지를 생성함으로써 개인 정보 침해 이슈를 줄일 수 있는 얼굴 편집 네트워크를 제안한다. 다수의 실제 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 속성을 학습하는 기존의 방법과 달리 제안하는 방법은 얼굴 분할 마스크와 얼굴 부분 텍스처 영상을 스타일 정보로 사용하여 새로운 얼굴 이미지를 생성한다. 이후 해당 이미지는 각 참조 이미지의 스타일과 위치를 학습하기 위한 훈련에 사용된다. 제안하는 네트워크가 학습되면 소수의 실제 얼굴 영상과 얼굴 분할 정보만을 사용하여 다양한 얼굴 이미지를 생성할 수 있다. 실험에서 제안 기법이 실제 얼굴 이미지를 매우 적게 사용함에도 불구하고 새로운 얼굴을 생성할 뿐만 아니라 얼굴 속성 편집을 지역화하여 수행할 수 있음을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2021

온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.937-940
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• 2010

21세기 정보화 세계화 사회에서 창의적이고 자율적인 인간양성을 위한 교육개혁으로 창의적 인재양성, 자기주도적 학습능력 배양이 강조되어지고 있다. 그럼에도 불구하고 제주지역 농어촌의 경우 인구 집중이 도시로 이루어지면서 농어촌의 인구가 감소되어지고 그러한 결과로 소규모 학교는 통폐합이되면서 교육여건은 악화되고 있는 실정이다. 이에 제주지역 농어촌 교육문제를 해소하여 학생들의 이농현상을 줄일 수 있으며, 창의적이고 자기주도적인 학습 능력을 배양할 수 있는 프로그램 개발의 필요성을 느끼게 되었다. 본 연구에서는 도시와 농어촌의 서로 다른 교육여건에 기반하여 교육내용을 특성화함으로써 제주지역 농어촌 학생의 창의적 문제해결력 향상을 위한 통섭적 활동 모형과 프로그램을 개발하기 위한 이론적 고찰을 하였다. 도시와 농어촌의 학력격차를 해소하기 위해서는 농어촌 학생에게 적절한 교육내용과 활동으로 재편성하여 가르칠 필요가 있다. 특히 제주도는 농촌과 어촌, 도시형이 특별히 구분되어지는 것이 아니라 하나의 통합된 생활문화의 특징을 가지고 있다. 앞으로 본 연구의 이론적 고찰을 바탕으로 제주지역 농어촌 학생들의 일상적인 생활환경에서 접하게 되는 다양한 활동 속에서 창의적으로 문제해결을 할 수 있도록 통섭적 활동 모형과 프로그램을 개발하여 적용하게 되면 학생의 역량을 강화시키고 잠재해 있는 창의적 문제해결력을 개발하여 학력향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제33권1호
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• pp.109-122
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• 1998

본 연구는 지리교육에서 지리적 가치문제를 다룰 수 있는 가치 교수-학습 프로그램을 개발하고, 이 프로그램의 전개과정을 구성하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 7단계의 수업절차 즉, 지리적 가치문제의 인식(지리적 가치문제의 내용 읽기, 그리고 관련된 행동 기술과 목록화), 지리적 가치문제의 분석(지리적 가치문제의 분석과 비교, 그리고 가치입장의 순위화), 의사결정, 의사결정의 정당화 그리고 행동화로 조직되었다. 그리고 본 프로그램을 실험집단에 적용하여 간단한 임상실험을 실기하였다. 그 결과, 지역사회문제에 대한 의사결정과정과 활동을 강조하는 본 프로그램은 학생들에게 주관적인 경험을 제공하고, 의사결정능력을 개발하고, 의사결정에 대한 책임의식을 심어줄 수 있는 것으로 나타났다. 그래서 본 수업 프로그램은 학생들의 민주시민으로서의 사회적 참여능력을 신장시키는데 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.121-121
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• 2019

특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한지리학회지
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• 제46권4호
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• pp.534-553
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• 2011

유추는 익숙한 문제(바탕문제)의 해결방법을 활용하여 유사한 문제(표적문제)를 해결하는 문제해결 전략이다. 본 연구의 목적은 유추적 사고의 관점에서 지리적 문제상황을 새롭게 인식하고, 나아가 지역학습, 그래픽을 활용한 문제해결, 사례학습을 통한 개념/기능 습득에 유용한 교수 학습 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 유추의 의미를 파악하고, 유추 관련 이론들을 통해 유추의 발생 매커니즘과 성공적인 유추적 문제해결의 조건을 논의하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공간적 유추 아이디어는 지역학습을 조직하는 유용한 방법을 제공할 수 있다. 특히, 지리적 내용지식과 시 공간적 사고를 동시에 요구하는 공간적 유추는 영역특수적 문제해결 전략으로서 가능성을 갖고 있다. 둘째, 그래픽을 활용한 문제해결의 전이를 의미하는 표상전이는 정보의 시각화, 공간화를 필요로 하는 지리적 문제를 해결하는데 중요한 역할을 한다. 셋째, 표면적으로는 다르지만 공통의 내적구조를 갖는 유사한 사례들을 제시한 후 비교 분석하게 하거나, 가교 역할의 사례를 제시하는 방법은 지리적 개념, 기능의 습득에 유용하다. 결론에서는 유추 관련 지리교육 분야의 연구 주제와 이러한 연구가 갖는 중요성을 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.65-76
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• 2004

최근 대부분의 문서들이 전자적으로 생성되고 많은 고문서들이 이미지 형태로 전자화되고 있다. 이미지 형태의 전자 문서들은 정보 추출과 데이터베이스화에 많은 어려움이 있기 때문에, 이러한 문서를 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문자 인식을 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문은 폰트의 구분 특성(font discrimination features)들이 폰트이미지의 공간적으로 지역적인 특징들에 기반함을 가정한 방법으로써, 객체의 부분기반 표현들을 학습할 수 있는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법이다. 제안된 방법은 부분기반의 비지도 학습 방법(part-based unsupervised learning technique)을 이용하여 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들이 폰트의 식별을 위한 적절성을 보인다. 제안된 방법이 기존의 문자인식, 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면, 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.