본 연구의 목적은 영어과 다문화교육에 대한 예비초등교사들의 인식과 가치관을 파악함으로써 바람직한 다문화 기반 초등영어교육 방안을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 국립 C교육대학교에 재학 중인 예비교사 63명이 본 연구에 참여하였으며 온라인 설문지를 통하여 연구 문제에 대해 알아보고자 하였다. 연구 결과를 토대로 예비교사들의 다문화교육 기반 영어교육에 대한 인식과 가치관을 다음과 같이 정리할 수 있었다. 첫째, 예비교사들은 초등학생의 전반적인 이해도가 상당히 높았으며, 초등학습자의 학습양식에 대해 잘 이해하고 있었다. 둘째, 초등 예비교사들의 다문화 기반 영어교육에 대한 인식에 따라 개인적 변인(성별, 학년, 전공)에 따른 차이를 알아본 결과, 학년별로는 유의미한 차이가 드러나지 않았으나 성별에 따른 다문화 교육 기반 영어교육의 인식과 가치관에서 남학생이 여학생에 비해 근소하게나마 높게 나타났다. 전공에 따른 인식도에 있어서는 과학과와 체육과 학생들이 각각 평균값 4.13, 4.49로 영어과 학생들(3.87)에 비하여 다문화교육기반 영어교육의 필요성에 대하여 상대적으로 높게 인식하고 있었다. 셋째, 다문화 교육 유무와 개인별 변인(성별, 학년, 전공)의 차이는 다음과 같이 나타났다. 다문화 교육 유무와 성별에서는 비슷한 수치를 나타냄으로써 두 변수 간의 관계는 없는 것으로 분석되었다. 다문화 교육 유무와 학년에 따른 연관성에서는 유의수준이 p<.05보다 작으므로 유의미한 관계가 있었다. 또한 다문화 교육 유무와 전공별 상관관계에서는 유의확률의 값이 .044로 서로 관계가 있음을 보여주었다.
이 연구는 두 명의 초등교사가 컴퓨팅 사고를 어떻게 인식하고 이를 교육과정 재구성에 어떻게 반영하고 수업을 하게 되는지를 장기간의 걸친 교사연수과정을 통해 탐색한 것이다. 컴퓨팅 사고는 과학교육에 연계하는 새로운 교육정책 방향이기에 초등부터 나타나는 교사의 인식을 조사하고자 하였다. 교사와의 9번의 교사회의를 가졌으며 이는 매회 2시간 정도의 시간이 소요되었고, 그 시기에 교수하게 될 한 단원을 각자 인식아래 재구성을 하여 11차시의 수업과정안을 개발하였다. 자료수집은 9개월간에 걸쳐서 인터뷰, 교사회의, 수업과정안에서 수행되었으며, 이 자료는 수업 전후의 교사회의를 통한 논의, 수업과정안 등을 통해 수집되었으며, 컴퓨팅 사고를 인식하면서 나타난 초등교사의 컴퓨팅 사고의 인식은 다음과 같이 나타났다. 첫 번째, 과학교육의 목적인 과학적 소양의 정의가 확장되었음을 볼 수 있다. 즉 문제인식에서부터 창의적인 문제해결자를 양성하는 것이 과학적 소양이라고 인식하였다. 두 번째, 과학적 사고가 강조된 개념형성단계와 컴퓨팅 사고가 강조된 개념활용단계로 수업차시를 구분하였다. 세 번째, 컴퓨팅 사고는 인지적 사고과정이며, ICT는 기능적 도구라고 인식하였다. 네 번째, 컴퓨팅 사고 요소는 중복되어 반복적으로 나타나며, 순차적이지 않을 수 있다는 것이다. 마지막으로 컴퓨팅 사고의 활용을 통해 STEAM 교육을 활성화할 수 있다고 인식하고 있음을 보여주었다. 이 연구를 바탕으로 컴퓨팅 사고의 실천은 STEAM 교육의 활성화를 위한 도구로 사용될 수 있고 이를 위해서는 일회성이 아닌 지속적이고 전문적인 교사연수를 통해 컴퓨팅 사고 전문역량 강화를 할 수 있도록 해야 할 것이다.
본 논문에서는 자동항법 비행이 가능한 무인기를 활용하여 미세먼지 등의 대기 오염물질을 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 기존 대기 질 관리 시스템은 고정된 센서 박스를 통한 관제나 조종장치를 이용한 드론의 측정 센서를 통하여 정보를 취득하는 방식을 사용했다. 이는 한정된 공간과 모니터링을 위한 별도의 데이터 수집 및 전송들의 추가적인 절차가 진행되어야 하는 단점을 가진다. 본 논문에서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비행정보 지정을 통한 자율항법 비행이 가능한 무인기에 위치 정보를 위한 GPS 모듈과 미세먼지 측정을 위한 PMS7003 모듈을 내장하고 수집된 정보는 SD 모듈에 저장하고 비행 종료 후 전송버튼을 통해 블루투스로 연결된 스마트폰 앱을 통하여 원격 데이터베이스에 저장되는 원스톱 구조의 시스템을 구성한다. 또한, 실시간 모니터링을 위한 HTML5 기반의 웹 모니터링 페이지를 구성하여 관심 사용자에게 제공된다. 본 연구의 결과는 무인 비행체를 통한 환경 모니터링 시스템에 활용될 수 있으며, 향후 아황산가스 및 이산화탄소 등의 다양한 오염물질 측정 센서를 추가하여 토털 환경 관제 시스템으로 발전시키고자 한다.
우리나라 제방 중 내부침식에 의한 붕괴는 약 10% 이상을 차지하고 있다. 내부침식 뿐만 아니라 월류, 제체 불안정 등으로 인한 제방의 붕괴를 사전에 방지하고 최소한의 피해를 위하여 다양한 연구들이 시도되고 있고, 그 중 하나가 바이오폴리머 적용에 관한 연구이다. 바이오폴리머의 적용 분야에는 강도, 식생, 내침식성으로 나뉘며 본 연구에서는 내침식성에 대한 내용을 다룰 것이다. 본 연구의 목적은 모형제방의 다짐도 및 내부침식 유도로에 따른 붕괴양상을 검토하고 적합한 조건을 선정하여 바이오폴리머 혼합토 제방의 효과를 검증하기 위한 실규모 실험 기초자료를 확보하는 것이다. 모형제방의 다짐도를 상, 중, 하로 나누어 각각의 유도로 조건에 따른 침식양상을 검토하여 가장 적합한 실험 조건을 선정하였으며, 바이오폴리머 혼합토 처리 유무에 따른 효과를 확인하였다. 실험결과, 바이오폴리머 혼합토를 적용한 제방에서의 내부침식률이 크게 감소하였으며, 실제 제방에 적용이 가능할 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서는 스케일을 축소시킨 모형제방에 바이오폴리머 혼합토를 적용하여 실제 적용 가능한지 여부를 연구하였다. 따라서, 실제 현장적용성 평가를 위해서는 실규모 제방실험이 필요할 것으로 판단된다.
산업발전에 따른 인구증가, 기후위기에 따른 가뭄 및 물 부족심화, 그리고 수질오염 등은 2015년 제79차 UN총회의 물 안보측면에서 국제사회의 물 분야 위기관리를 위해 2030년을 지속가능한 발전 목표(Sustainable Development Goals)로 하였다. 또한, 현재 물 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum) 의장 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)부터 주창된 제4차 산업혁명로 인해 현재 물 산업의 패러다임 또한 급속히 변화하고 있다. 이는 컴퓨터를 기반으로 하는 CPS(Cyber Physical System) 및 DT(Digital Twin) 연계 분석방식의 혁신을 일컫는다. 2002년경에 DT의 기본개념이 제시되었고, 2006년경에는 Embedded System에서의 DT와 같은 개념으로 CPS의 용어가 등장했다. DT는 현실세계에 존재하는 사물, 시스템, 환경 등을 S/W시스템의 가상공간에 동일하게 모사(Virtualization) 및 모의(Simulation)할 수 있도록 하고, 모의결과를 가상시스템으로 현실세계를 최적화 체계 구현 기술을 말한다. DT의 6가지 기능은 ① 실제 데이터(Live Data), ② 모사, ③ 분석정보(Analytics), ④ 모의, ⑤ 예측(Predictions), ⑥ 자동화(Automation) 이다. 또한, CPS는 대규모 센서 및 액추에이터(Actuator)를 가지는 물리적 요소와 이를 실시간으로 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합시스템을 말한다. CPS는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경인지 기능을 수행한다. 센서로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS의 6가지 구성요소는 ① 상호 운용성(Interoperability), ② 가상화(Virtualization), ③ 분산화(Decentralization), ④ 실시간(Real-time Capability), ⑤ 서비스 오리엔테이션(Service Orientation), ⑥ 모듈화(Modularity)이다. DT와 CPS는 본질적으로 같은 목적, 내용, 그리고 결과를 만들어내고자 하는 같은 종류의 기술이라고 할 수 있다. CPS 및 DT는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있으며, 토양-지하수 센서를 포함한 관측기술을 통해 환경인지 기능을 수행한다. 지하수 관측기술로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간 및 디지털 트윈 공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS 및 DT의 기본 요소들을 실현시키는 것은 양질의 데이터를 모니터링할 수 있는 정확하고 정밀한 1차원 연직 프로파일링 관측기술이며, 이를 토대로 한 수자원 관련 빅데이터의 증가, 빅데이터의 저장과 분석을 가능하게 하는 플랫폼의 개발이다. 본 연구는 CPS 및 DT 기반 토양수분-지하수 관측기술을 이용한 지표수-지하수 연계, 지하수 순환 및 관리, 정수 운영 및 진단프로그램 개발을 위한 토양수분-지하수 관측장치를 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈 시뮬레이터 시스템 개발 방향으로 제시하고자 한다.
본 연구는 서울대 창업생태계의 형성과정을 밝히고, 각 시기별 서울대의 역할 변화와 그 원인에 대해 탐구하였다. 서울대 창업 관련 2차자료를 검토하고, 서울대 학생 창업가 및 관계자 17인에 대한 반구조화된 심층인터뷰를 진행하여 3세대에 걸친 서울대 창업생태계 형성과정과 허브 대학으로의 변화를 포착하였다. 첫째, 서울대 1세대 창업생태계는 1990년대 말 제1벤처붐과 산학연계 정책에 의해 태동하였고, 2010년 제2벤처붐의 시작과 함께 2세대로 진입하였으며, 2017년 정부 창업지원정책의 확대개편 및 벤처 투자시장의 활성화를 토대로 3세대가 나타났다. 둘째, 서울대는 각 시기별로 학문의 상아탑에서 부터 지식 및 노동력 공급자적 대학, 그리고 네트워크 허브 대학으로 역할이 변화하였다. 셋째, 서울대 창업생태계의 허브 기관 및 조직은 정부 정책의 지원을 받았으며, 서울대 창업생태계 네트워크는 이들 기관 및 조직에 착근되어 있다. 또한 내부적으로 학생 창업가들의 자발적인 창업문화 형성, 대학 차원의 지원, 대학이 입지한 지역과의 연계 구축을 통해 허브 대학으로서 창업생태계의 진화가 이루어지고 있다.
I will presents the analysis of the gas properties of the protoplanetary disk surrounding the young low-mass (about 1.2Msun) triple star, GG Tau A. This work makes use of ALMA observations of rotational lines of CO (12CO, 13CO and C18O) together NOEMA observations of a few dozens of other molecules. While the CO emission gives information on the molecular layer close to the disk atmosphere, its less abundant isotopologues 13CO and C18O bring information much deeper in the molecular layer. I will present the analysis of the morphology and kinematics of the gas disk using the CO isotopologues. A radiative transfer model of the ring in CO isotopologues will also be presented. The subtraction of this model from the original data reveals the weak emission of the molecular gas lying inside the cavity. Thus, I am able to evaluate the properties of the gas inside the cavity, such as the gas dynamics, excitation conditions, and the amount of mass in the cavity. High angular resolution observations of CO reveals sprials induced by embedded planet(s) located near the 3:2:1 mean-motion resonance that help to explain the special morphology of the circumbinary disk. I also discuss some chemical properties of the GG Tau A disk. I report the first detection of H2S and C2S in a protoplanetary disk. The molecule abundance relative to 13CO of about twenties other molecules will also be given. In GG Tau A, the detections of rare molecules such as H2S and C2S have been probably possible because the disk is more massive (a factor about 3-5) than other disks where the molecules was searched. Such a large disk mass makes the system suitable to detect rare molecules and to study cold-chemistry in protoplanetary disks.
선박평형수란, 선박의 균형을 유지하기 위해서 배에 채우는 바닷물을 말한다. 선박평형수를 통한 외래종 유입은 생태계 교란의 주된 원인이다. 이를 방지하기 위해 IMO(International Maritime Organization)에서는 2004년 선박평형수와 침전물 관리협약을 채택하였다. 협약이 발효될 경우 각국 항만 당국에서는 선박평형수가 협약의 성능 기준에 맞게 배출되는지 확인이 필요하다. 본 논문에서는 이미지처리를 통한 선박평형수 내 유해수중생물 개체수 측정 방법을 제안한다. 부산 신항에서 채취한 선박평형수로부터 3개의 샘플을 추출하였으며, 각 샘플당 서로 다른3개의 grey-scale 이미지를 만들어 실험자료로 사용하였다. 이미지처리를 이용한 자동 세포계수 프로그램인 CellProfiler를 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하였다. CellProfiler에서 사용한 설정은 사람이 직접 세포계수를 한 결과에 맞춰 경험적으로 결정하였다. 각 이미지에서 CellProfiler와 가장 유사한 결과를 보이는 최적의 임계값을 찾은 뒤 그 평균을 최종 임계값으로 사용하였다. 실험결과에서 제안한 방법은 CellProfiler와 비슷한 세포 계수 결과를 보이면서도 약 10배 정도 빠른 처리 속도를 보였다.
안전성 관련 구조물인 원자력 격납건물은 시간의 흐름에 따라 콘크리트와 텐던의 물리적 성질 변화로 구조거동의 미세한 변화를 가져오기 때문에 주기적 점검을 통한 구조건전성 검증이 필요하다. 본 연구에서는 국내 부착식 텐던 격납건물인 CANDU형의 월성 원전을 대상으로 미세 구조거동 분석이 가능한 'SAPONC-CANDU' 프로그램을 개발하였으며, 이는 온도와 시간종속성 영향인자들 즉, 크리프, 건조수축, 텐던의 인장력 하에서 격납건물 콘크리트 속에 매립되어 있는 진동식 와이어 변형률 게이지의 변형률 변화량에 대한 예측값을 계산하는 알고리즘에 기초한다. 개발된 프로그램의 구동을 위해서 변형률 게이지의 계측값이 입력데이타로 사용되고 최종적으로 각각의 변형률 게이지에 대해서 변형률 변화량의 예측값, 예측선, 예측폭이 그래프 형태로 제공되기 때문에 국내 원자력발전소 CANDU형 격납건물의 구조건전성을 평가하는 현장 관리자가 이를 손쉽게 활용할 수 있다.
본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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