• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.527-536
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• 2024

본 연구는 공주시를 중심으로 한 장애인 보호자들의 요구와 관심을 반영하여 장애인 평생학습도시 실행초기 단계에서의 문제점을 사전에 파악 및 대비하는 것을 목적으로 한다. 2023년, 2024년 교육부 국립특수교육원으로부터 장애인 평생학습도시로 선정된 공주시에서 제공된 장애인 평생교육 참여 경험이 있는 보호자 61명을 대상으로 조사를 실시하였다. 연구 결과를 토대로 도출된 장애인 평생교육 발전방안은 다음과 같다. 첫째, 장애인들의 다양한 장애수준과 특성, 요구를 충분히 반영한 맞춤형 평생교육이 필요하다. 둘째로, 장애인 평생교육 기획 및 운영 시 장애인 당사자들 및 보호자들의 요구를 존중하는 운영체계가 필요하다. 셋째로, 장애인 학습자의 일상생활 및 자립생활에 즉각적으로 활용할 수 있는 역량을 강화하기 위한 프로그램 개발 및 운영이 요구된다. 넷째, 전달식 수업을 지양하고 장애인의 독립적 생활 및 사회적 적응력 향상에 직접 도움이 되는 현장체험 중심형 프로그램이 필요하다. 마지막으로 다양한 학습 방법과 프로그램 형식을 도입하여 장애인 평생교육 학습자들의 다양한 요구와 관심을 충족시키는 것이 중요함을 시사점으로 도출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.332-332
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• 2021

도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

• 물과 미래
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• 제56권8호
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• pp.37-46
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• 2023

• 정보교육학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.207-214
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• 2015

본 연구는 수도권의 스마트교육 및 디지털교과서 연구학교 학생을 대상으로 학습자 역량의 효과성 분석을 실시하였다. 분석한 결과, 학습자 역량인 창의력, 문제해결력, 의사소통능력, 협업능력, 정보활용능력, 자기주도학습의 전 영역에서 2년차 연구학교 학생들이 1년차 학생들보다 역량을 높이 평가하였다. 둘째, 도시학생들이 농산어촌 학생들의 평균이 높고 통계적으로 유의미하여 도시 학생들이 농산어촌의 학생들보다 학습자역량의 인식이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 학교급별은 초등학교와 중학교 간에서는 차이가 나타나지 않았으나 고등학교와는 통계적으로 차이가 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.325-325
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• 2021

딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2022

딥러닝(Deep Learning)은 일반적으로 인공신경망(Artificial Neural Network) 를 의미하는데, 이에 따른 결과는 데이터의 양, 변수, 학습모델의 학습횟수, 은닉층(Hidden Layer)의 개수 등 여러 요소로 인해 결정된다. 본 연구에서는 물리적 장기유출 모형인 SWAT의 결과를 참값으로 LSTM모형의 매개변수인 은닉층 갯수와 학습횟수등의 시나리오를 바탕으로 검보정을 수행하였으며, 최적의 목적함수를 갖는 매개변수를 도출하였다. 이를 이용하여 유량지속곡선을 도출한결과를 SWAT의 결과와 비교해본 결과 매우 높은 상관성을 도출하였으며 이를 통해 수자원분야에서 인공신경망의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.37-51
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• 2023

도시현상의 해석을 위해 공간정보는 필수적이다. 위치정보가 부족한 도시정보를 공간정보로 변환하기 위한 공간정보화 방법론이 꾸준히 개발되어왔다. 정형화된 주소정보나 지명 등을 이용한 Geocoding이나 이미 위치정보가 있는 공간정보와의 공간결합, 참조데이터를 활용한 수작업 형태 등이 대표적이다. 그러나 아직도 행정기관에서 작성되는 수많은 문서정보들은 비정형화된 문서형태로 인해 공간정보화의 수요가 있음에도 그동안 깊이 있게 다루어지지 못하였다. 본 연구는 자연어 처리 모델인 BERT를 활용하여 도시계획과 관련된 공개문서의 공간정보화를 진행한다. 주소가 포함된 문장 요소를 문서로부터 추출하고, 이를 정형화된 데이터로 변환하는 과정을 중점적으로 다룬다. 18년 동안의 도시계획 고시공고문을 학습 데이터로 사용하여 BERT 모델을 학습시켰으며, 모델의 하이퍼파라미터를 직접 조정하여 성능을 향상시켰다. 모델 학습 후의 테스트 결과, 도시계획시설의 유형을 분류하는 모델은 96.6%, 주소 인식 모델은 98.5%, 주소 정제 모델은 93.1%의 정확도를 보였다. 결과 데이터를 GIS 상에 맵핑하였을 때, 특정 지점의 도시계획시설에 관한 변경 이력을 효과적으로 표출할 수 있었다. 본 연구로 도시계획 문서의 공간적 맥락에 대한 깊은 이해를 제공하며, 이를 통해 이해관계자들이 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있게 지원하기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.97-115
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• 2023

최근 저출산, 고령화 등 인구의 구조가 급격히 변화하고 있고 인구 분포의 불균등성이 확대되고 있는 시점에서 인구 추정 방식의 변화가 요구되고 있으며 소지역 단위에서 보다 정확한 추정이 요구되고 있다. 본 연구는 이러한 인구 추정 방식 변화 요구에 대응하기 위해 부산광역시를 대상으로 해석가능한 기계학습 방법을 적용하여 500m 격자 단위에서 2040년 인구를 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 해석가능한 기계학습의 방법과 코호트 요인법을 각각 적용하여 격자별 인구추정 결과를 비교해본 결과, 기계학습 방법이 인구 구조 변동에 영향을 미칠 가능성이 있는 여러 변수의 조합 반영이 가능하여 보다 낮은 오차를 도출함으로써 소지역과 같이 인구 변화폭이 큰 지역의 추정에 있어 적용력이 높음을 확인하였다. 인구감소시대에 과대추정된 인구 값은 도시계획에서 투자의 비효율성과 특정 부문에 대한 과잉 투자에 따른 타 부문에서의 질적 저하와 같은 문제를 일으킬 가능성이 높으며, 과소추정된 인구 값 역시 도시의 축소를 가속화시켜 삶의 질을 저하시키는 문제를 초래하므로 적절한 인구 추정 방법과 대안을 마련해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.93-93
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• 2023

최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.