• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.167-171
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• 2007

데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다. KnowledgeMatrix의 주요구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권3호
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• pp.1-21
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• 2019

본 연구는 백워드 디자인에 기반하여 고등학교 가정교과의 '건강한 커플관계' 교육과정(안)을 개발하는데 목적이 있다. 이에 따라 문헌 분석을 통해 '건강한 커플관계'의 내용요소를 추출하고, 가정과교사 197명, 고등학생 154명을 대상으로 '건강한 커플관계' 내용 요구도 조사를 하였다. 이를 바탕으로 백워드 교육과정 설계 모형으로 고등학교 가정교과의 '건강한 커플관계' 교육과정(안)을 개발하여 전문가집단의 타당도 검증을 받았다. 본 연구의 결과로 첫째, '건강한 커플관계' 내용 요소에 대하여 5점 리커트 척도로 요구도를 조사한 결과, 전체 내용 요소에 대한 평균은 가정과 교사 4.39, 고등학생 4.02였으며, '데이트 폭력에 대한 이해'의 내용 요소가 교사 4.70, 학생 4.19로 두 집단에서 모두 가장 높게 나타났다. 둘째, 고등학교 가정교과의 '건강한 커플관계' 교육과정(안)은 교육과정 목표와 2개의 단원으로 구성되었고, 각 단원은 단원 목표, 세부 학습 주제 및 내용 요소, 평가계획, 수업계획을 포함하였다. 각 단원별에 대하여 템플릿을 구성하여 총 2개의 템플릿을 구성하였다. 본 연구는 고교학점제 시행에 대비하여 고등학교 가정교과의 선택과목으로 '건강한 커플관계' 교육과정(안)을 제안하고, 선택 과목 개설의 기반을 마련한 것에 의의가 있다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제10권1호
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• pp.76-89
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• 2017

본 연구는 충북 영동군 지역의 금강과 화석산지, 다양한 지질구조를 교육자원으로 하여 과학학습장을 개발하고, 이를 활용하여 지구과학 학습과 토포 필리아를 함양할 수 있는 교육 프로그램을 구안하는 것이다. 영동 퇴적층(백악기)은 금강을 따라 신선한 노두가 잘 발달되어 있어서 다양한 지질구조와 식물화석, 공룡 발자국 화석을 쉽게 찾을 수 있고, 건열과 연흔, 사층리 등 뚜렷한 퇴적구조가 잘 나타난다. 교육과정과 교과서 분석, 전문가 패널의 협의를 통해 야외학습장(관찰지점 6곳)을 개발하여 융합교육 프로그램으로 구안했다. 개발 프로그램에 대한 내용타당도 검증 결과, 모든 검사 항목에서 양호했다($CVR{\geq}0.88$). 야외학습 모형에 따라 수업에 적용한 결과 수업 만족도는 매우 긍정적으로 평가되었다(4.18). 과학학습장에서 진행된 야외 수업과정을 관찰한 결과, 학생들은 금강의 아름다운 경관 이미지를 새롭게 형성하였으며 다양한 구체물(모래사장, 징검다리, 공룡 발자국 화석, 퇴적구조 등)에 대한 개념과 가치, 의미를 새롭게 인식하게 되면서 토포필리아를 갖게 되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.471-484
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• 2023

적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.

• 자원환경지질
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• 제46권6호
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• pp.569-580
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• 2013

서태평양 해저산 사면에 부존하는 고코발트 망간각은 코발트, 니켈, 백금, 희유금속 등을 다량 함유하고 있으며, 최근 국제해저기구에서 공해상 탐사규칙이 제정됨에 따라 개발 대상으로 더욱 주목받고 있다. 해저산에 분포하는 망간각의 개발을 위해서는 경사가 낮고 지형기복이 완만하여 채광에 유리한 지형조건을 갖추면서 망간각이 두껍게 분포하는 유망지역을 선별하여야 한다. 따라서 광역단계의 망간각 탐사는 음향 수심탐사를 통한 지형 및 경사도의 확인, 음향산란 자료의 획득을 통한 기저면 표층 매질 분포 파악, 그리고 해저면 영상 관찰과 시료채취를 통한 망간각의 분포 두께 파악이 필요하다. 또한 음향산란 자료를 이용하여 망간각 분포 지역을 확인하기 위해서는 영상관찰 및 시료 채취를 통한 망간각 음향매질 특성분석이 필요하다. 기존의 탐사를 통해 수행된 망간각 기초탐사 자료를 분석한 결과 해저산 지형 해석과 망간각 광역분포와 같은 망간각 유망지역 선별을 위한 일부 자료를 확인할 수 있었다. 하지만, 음향산란 자료를 확보하지 못하여 넓은 탐사지역을 대상으로 망간각 부존 유망지역을 선별하는 데 필요한 망간각 분포 변화는 파악하지 못하였다. 따라서 향후 탐사는 망간각 탐사후보 지역을 대상으로 음향산란 자료의 확보가 선행되어야 하며, 해저면 관찰 및 시료채취를 병행하여 해저면 음향매질 특성과 망간각 분포의 상관성을 파악하기 위한 탐사가 수행되어야 한다.

• 과학교육연구지
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• 제41권1호
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• pp.80-97
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• 2017

본 연구의 목적은 초등학교 과학의 생물과 환경 단원에서 백워드 디자인의 적용 효과를 알아보는 데 있다. 백워드 디자인은 학습의 결과를 먼저 명료화한 후, 이것을 토대로 수업 방법과 교수 요목을 결정하는 것이다. 이 방법은 교육 내용-평가-학습 활동 사이의 일관성을 유지할 수 있고 학생들의 진정한 이해를 도울 수 있는 장점이 있다. 본 연구 대상은 초등학교 6학년 78명이며, 이 모델 적용에 따른 효과를 알아보기 위해 학생들이 수행한 프로젝트 자료, 과학 학습 정서 검사, 학업 성취도 검사 자료가 수집되었다. 수집된 자료는 SPSS 23 통계 패키지로 t-test와 ANCOVA 검증이 이루어졌다. 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 백워드 디자인을 적용한 실험 집단에서 학생들이 2가지 프로젝트를 수행한 결과물을 분석한 결과 과학의 내용에 대해서는 비교적 정확하게 이해하고 있었으나 창의적인 산출물을 만들어내지는 못함을 알 수 있었다. 둘째, 백워드 디자인에 따라 수업을 하여도 과학 학습정서 부문의 성취가 유의미하게 향상되지는 않음을 알 수 있었다. 셋째, 백워드 디자인에 의해 학생들의 학업 성취도는 유의미한 향상을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.49-62
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• 2022

최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.68-74
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• 2008

데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다 KnowledgeMatrix의 주요 구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2010년도 춘계 학술대회 제22권1호
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• pp.39-40
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• 2010

건물이 대형화 고층화되어 감에 따라서 층고를 절감시킴과 동시에 장스팬을 구현할 수 있는 부재에 대한 요구가 늘어가고 있다. 비록 많은 연구자에 의해서 층고절감과 장스팬에 대한 요구를 만족시키기 위한 연구가 진행되고 있지만, 여전히 두 가지 요구사항을 동시에 만족시키는 효율적인 시스템이 부족한 실정이다. 본 연구에서 제안하는 파형웨브를 가진 프리스트레스 합성보는 시공성과 구조적인 성능을 동시에 향상시킬 수 있다. 시공과정에서 발생할 수 있는 비대칭 하중에 상대적으로 작은 부재를 가지고 강한 저항성을 발휘하여 시공성을 높일 수 있으며, 또한 동바리와 서포트 등의 가설부재를 줄임으로써 경제성도 확보할 수 있다. 파형웨브는 아코디언효과를 만들기 때문에 프리스트레스의 도입효율이 좋아져 더 큰 상향치올림를 유발시켜 부재의 처짐을 줄일 수 있다. 5개의 실험체를 제작하여 제안한 합성보의 효율성을 검토하였는데 그 주요한 변수로는 웨브와 플렌지에 용접된 형태와 drape point의 개수이다. 실험을 통하여 제안한 프리스트레스 합성보가 기존에 프리스트레스를 도입하지 않은 합성보 보다 큰 휨강성과 휨강도를 발휘한다는 것을 증명하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제9권1호
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• pp.36-43
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• 2000

본 연구는 B 염색조합 공동폐수처리장의염색폐수 처리공정중 Fenton 공정에서 발생되는 무기슬러지의 처리 및 재활용에 관한 연구로서, Pilot plant에 의하여 재용해철($Fe^{3+}$)과 FECL의 혼합용액을 사용한 연속식 산화실험 결과, 처리수의 $COD_{cl}$ 는 대략 100 mg/l이하였으며 이때 $COD_{cl}$제거율은 78.9%로 $H_2O_2/Fe^{total}$가 대략 1.5범위에서 최적치를 나타내었다. 슬러지의 용해공정 후에 배출되는 2차 슬러지에 대하여 3성분을 측정하여 1차 슬러지와 비교해 볼 때 회분은 약 85%가 감소되었으며, 건조기준 총 슬러지는 약 65%의 감량율을 나타내었고, 슬러지의 속의 철염의 재용해율은 대략 90~95%정도였다 슬러지 재활용공정의 예상투자비용은 시설용량 30,000 $m^3$/d/d 기준으로 약 3.5억원이 소요되며, 예상운영비는 하루에 약 130만원(연간 4.2억원)의 절감을 예상할 수 있으며, 투자비에 대한 이자비용을 감안하면 설비투자비용에 대한 투자자본금 회수기간(PP)은 약 10.5개월이 필요하고, 회계적이익율(ARR)은 179%, 순현재가치(NPV)는 7.92억원, 내부수익률(IRR)은 약 110%로 충분한 투자가치가 있는 것으로 판명되었다.