• 한국가정과교육학회지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.59-73
• /
• 2003

본 연구는 2002년도부터 적용되는 고등학교 7차 교육과정에 고시된 환경교육은 환경 교과 이외의 모든 교과에서도 환경교육을 포함시키도록 한 내용에 따라 국민 공통 기본 교과의 하나인 기술ㆍ가정 교과에서 과목간 연계성을 파악하여 환경교육을 효과적으로 실시하는 방안을 모색하고자 한다. 따라서 기술$.$가정 교과 내용 중 환경 관련 내용을 검토 분석하고 효과적인 환경교육을 위한 멀티미디어 학습 자료 및 Web 활용 학습 자료를 제작하여 학교 현장에서 활용하는 방안을 모색하는데 본 연구의 목적이 있다. 연구의 범위는 첫째, 기술ㆍ가정 교과에서의 환경 교과와의 연계성을 파악한다. 둘째, 연계성이 파악된 구체적인 내용을 나모웹에디터와 에디터 플러스, 포토샵, 소리, 동영상 제작 등의 프로그램을 활용하여 멀티미디어 학술 자료를 제작한다. 또한 이를 사용하여 Web 상에서나 CD-ROM으로 시범 수업을 실시하여 학생들의 태도 및 인식의 변화를 비교 분석한다. 셋째, 비교 분석된 자료를 기초로 하여 보다 효과적인 자료 활용 방안을 모색한 후 학습에 활용하여 환경 현상에 대한 그릇된 개념 및 무시하는 태도를 바로 잡게 하고 환경 문제에 대한 인식 전환과 행동 실행을 도모하고자 한다. 자료 활용 방안으로는 멀티미디어 형식으로 활용하는 방안과 Web을 통한 활용 방안 등이 있으며 학교 실정에 맞도록 선택하여 활용할 수 있다. 자료 활용 후 효과를 분석한 결과 환경 관련 학습을 실시하는데 관련성이 많은 교과에 대한 질문에 많은 학생이 기술ㆍ가정이라고 응답하였으며 멀티미디어나 인터넷을 활용한 학습이 효과적이라고 응답하였다. 환경교육 실시 후 학생들의 환경 보전 행동의 변화로 많은 학생들이 쓰레기 분리 수거와 자원 절약을 위해 노력하고 음식쓰레기를 남기지 않기 위해서도 노력하겠다고 응답하였다.

• 기술혁신연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.199-223
• /
• 2013

최근 공공연구기관에서 창출된 연구성과의 활용을 통한 경제적 부가가치의 창출이 R&D 정책의 핵심이슈로 등장하고 있다. 따라서 우리나라도 국가 R&D 성과의 활용 촉진을 위해 다양한 정책을 추진 중에 있으나, 연구성과가 효과적으로 활용 확산되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 공공연구기관의 성과관리 활용 역량 및 활동이 기술이전 성과에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 국내 주요 R&D 수행 대학과 과학기술분야 출연(연) 등 총 84개 기관을 대상으로 2011년 성과관리 활용 역량 및 활동과 기술이전 성과에 관한 자료를 수집해 분석에 활용하였다. 성과관리 활용 역량은 전담조직 운영 유무, 연구자 대비 전담인력 비율, 기술이전 및 사업화 예산으로 측정하였으며, 성과관리 활용 활동은 3P 분석의 정규적 수행, 사전심의의 정규적 수행, 사후관리의 정규적 수행으로 측정하였다. 분석 결과, 성과관리 활용 역량과 관련해 전담조직 운영과 기술이전 및 사업화 예산은 기술이전 성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 성과관리 활용 활동과 관련해 3P 분석의 정규적 수행, 사전심의의 정규적 수행, 사후관리의 정규적 수행은 모두 기술이전 성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 기술이전 등 성과활용 촉진을 위해 요구되는 성과관리 활용 역량 및 활동에 대한 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구는 향후 국가 R&D의 성과활용 촉진을 위한 정책 수립, 특히 성과관리 활용 전담조직 및 예산 확보뿐만 아니라 연구자의 성과관리 활용 촉진을 위한 인식 제고와 함께 적극적인 활동을 견인할 수 있는 지침을 마련하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.118-118
• /
• 2019

현재 홍수예보는 정형데이터인 유량 및 수위 등을 활용하여 이뤄지고 있다. 하지만 실제 사람들이 체감하는 홍수에 대한 위험도는 홍수예보 발령과는 달라 홍수예보가 이뤄지지 않은 지역에서 인명사고가 발생하기도 한다. 이는 수위 측정이 이뤄지지 않는 소규모 하천이나 사람들의 유동성이 큰 도심지역에서 빈번하게 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 사람들의 체감 정도 및 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 특히 소셜 네트워크 서비스(Social Network Commuinty, SNS)를 사용하는 사람들이 많아지면서 기존에 사용되어 왔던 정형데이터 센서 이외의 데이터를 제공한다. 또한 개개인이 작성하는 글은 실시간으로 활용이 가능하여 인구의 유동성 및 시 공간적 데이터를 얻기에 유용하여 활용성이 매우 높은 비정형데이터이다. 따라서 본 연구에서는 SNS 데이터를 추출하고 이를 분석하여 2018년에 발생했던 강우사상과의 패턴을 비교하여 홍수예보에서의 활용성을 분석하였다. 홍수와 관련한 키워드를 중심으로 시 공간적 정보 및 추출이 가능한 웹 크롤러(Web Crawler) 프로그램을 작성하였으며 이를 토대로 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터와 실제 홍수사상을 비교 분석을 한 결과 강우량 및 수위와 해당 지역에 대한 데이터의 양이 유사한 패턴을 보인 것으로 확인되었다. 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 분석하여 리드타임을 충분히 확보한다면 홍수예측에 활용 가능할 것이라 생각된다. 본 연구는 한국건설기술연구원 19주요-대4-시드사업인 '커뮤니티 빅데이터 패턴 해석을 통한 수난(水難) 발생 및 규모 예측 기술 개발(20190126-001) '로 수행되었습니다.

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

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.523-525
• /
• 2022

현재 경증치매노인은 노인장기요양보험법에 의해 치매안심센터나 지역의 주간보호센터에서 인지프로그램을 제공받을 수 있지만, 인지프로그램 운영에 대한 명확한 정의나 지침은 미비한 상황이다. 최근 VR에 대한 관심도가 높아지면서 다양한 노인복지시설에서 VR을 활용한 프로그램을 시도하고 있지만 신기술에 대한 친밀도나 활용도에 대한 분석이 많지 않은 편이다. 따라서 본 논문에서는 노인주간보호센터에서 경증치매노인을 대상으로 VR 활용도를 조사하고 분석하였다. 활용도는 친밀도와 활용가능성으로 나누어 조사하였고, 친밀도화 활용도 모두 높은 편으로 분석되어, 향후 경증치매노인을 대상으로 VR 인지프로그램 개발이 필요함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.376-378
• /
• 2022

최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
• /
• pp.64-64
• /
• 2011

최근 전 세계적으로 구제역, 화산, 지진재해 등 장기적이고 광역적인 재해 재난의 심각성을 반영하는 듯 다양한 기술개발과 재난관리 적용성에 관한 연구가 전개되고 있다. 그 가운데 인공위성에 대한 가치와 활용에 대한 기대치가 높아짐에 따라 국내외로 신속한 재난대응 및 광역적 피해지역에 대한 조기분석 등에 관한 다양한 지원체계구축에 대한 연구가 심화되고 있다. 국내에서도 재해 재난에 대한 인공위성의 활용성 및 실무적 대안마련에 대한 검토가 시작되고 있으며, 특히 재해시 영상의 확보 및 분석과 의사결정지원 등 재난관리 프로세스에 대한 정부부처의 활용방안 마련에 대한 기대가 높아지고 있는 가운데 재난총괄기관인 소방방재청은 국립방재연구소에 방재영상분석팀을 신설하였다. 2010년 1월 HAITI 지진피해, 2010년 12월 삼척 산불모니터링, 2011년 1월 포항 폭설피해 등의 재해 재난 분석을 통해 의사결정지원체계를 구축하고 있다. 위성영상 분석기술은 국외기관과 비슷한 실정이나, 본질적으로는 영상촬영 및 수급문제 해소에 있다고 하겠다. 현재, 지구관측센터(KEOC) 및 한국항공우주연구원에서도 이와 같은 수급체계에 대한 문제의식을 공유하고 있다는 점은 재난관리업무 담당자로서 고무적이고 개선에 대한 희망이 밝다. 향후 본 연구를 기반으로 우리나라 재난관리업무에 있어 위성영상을 기반으로 하는 선제적이고 과학적인 재난관리기법이 개발되고 방재분야의 위성영상활용의 위상이 높게 제고 되었으면 한다. 이와 관련하여 본 논문에서는 현재 전 세계적으로 운영되고 있는 인공위성들을 대상으로, 시 공간 해상도별 분포도를 작성하여 인공위성의 특성을 살펴보았다. 특히, 한국항공우주연구원과 소방방재청에서 2010년 10월에 가입한 국제재해관리를 위한 위성영상활용 협력기구인 International Charter에서 재해 재난관련 위성영상 분석 및 현황을 조사하여 재난유형별 활용성을 검토하였다. 마지막으로 조사 분석된 내용을 토대로 위성영상을 통한 재난관리 분야에 적합한 업무 프로세스를 도출하였다. 또한, 재해발생지역에 대한 신속한 위성영상의 확보와 정량적 피해규모 파악에 따른 응급 복구지원이 가능한 대응전략에 대해서 검토하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.671-674
• /
• 2013

단순전력분석(Simple Power Analysis, SPA)은 적은 수의 평문으로 암호 알고리즘에 대한 패턴 뿐만 아니라 비밀키의 정보를 찾는 전력 분석(Power Analysis)의 방법 중 하나이다. SPA의 장점은 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 또는 상관전력분석(Correlation Power Analysis, CPA)보다 적은 계산량으로 비밀키 분석을 할 수 있고, DPA 또는 CPA 분석을 하기 위해 필요한 분석위치 탐지에 효율적으로 활용이 되어 진다는 것이다. 하지만 최근 SPA 분석 성능을 저하시키기 위해 클락 노이즈, 전력 노이즈, 딜레이 노이즈 등 다양한 방법들이 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 있는 환경에서 아날로그 수신기를 활용하여 특정 주파수 영역을 필터링한 후 노이즈를 제거하는 방법을 소개한다. 실험을 통해, 아날로그 수신기를 사용하였을 경우에 사용하지 않았을 경우보다 뚜렷한 대칭키 암호의 라운드 함수가 구분되어지며, 라운드 내 함수 구분도 가능함을 보인다. 이는 DPA 또는 CPA를 이용하여 분석을 수행하고자 할 때 분석 위치를 결정하데 아주 유용하게 활용되어지며, 분석 성능향상에도 기여할 것으로 기대되어진다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.228-228
• /
• 2021

하천의 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 하천 생태계에서 매우 중요한 역할을 하는 구간 중 하나이다. 이러한 합류부 구간의 혼합의 영향을 분석하기 위해서는 지류에 유입에 따른 본류의 혼합이 발생하는 혼합거리에 대한 분석이 필요하다. 기존에 많은 연구들은 실측의 어려움으로 인해 이송-확산방정식을 활용한 수치 모의를 통해서 다양한 조건에 대한 혼합거리를 분석하였고, 최근에는 첨단 센싱 장비들을 활용하여 간헐적으로 측정된 실측자료를 기반으로 측정시기에 대한 혼합거리에 분석이 수행되고 있다. 하지만, 실무적으로 합류부에서 발생하는 혼합의 양상을 분석하기 위해서는 실제 혼합이 발생하는 혼합거리에 대해 시계열적인 변화를 통해 연중 혼합거리에 대한 분석을 통해서 유황에 따른 혼합거리에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 본류와 지류의 유량비에 따른 혼합거리와의 관계식을 개발하여 유량비에 따른 혼합거리를 분석하여 시계열적인 변화를 분석하고자 하였다. 대상지역은 황강과 낙동강의 합류부로 본류와 지류 관측소에서 측정된 유량자료를 활용하여 10분 단위로 측정된 유량비를 산정하였고, 측정시기별로 수행된 합류부 혼합거리 모니터링 결과를 활용하여 관계식을 통한 조견표의 만들어 측정시기의 유량비에 따른 혼합거리에 변화에 대한 분석을 수행하였다. 그리고 수행된 결과를 바탕으로 유황에 따른 혼합거리를 분석하였고, 최대 혼합이 발생하는 거리에 대한 분석을 수행하여 합류부에서 발생하는 연중 혼합거리에 대한 분석을 수행할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.363-363
• /
• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.