• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2000년도 7월 학술대회지
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• pp.235-240
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• 2000

In the age of global communication, more human exchange is extended at the grass-roots level. In the old days, language policy and language planning was based on one nation-state with one language. But high waves of globalizaiton have allowed extended human flow of exchange beyond one's national border on a daily basis. Under such circumstances, homogeneity in Japan may not allow Japanese to speak and communicate only in Japanese and only with Japanese people. In Japan, an advisory report was made to the Ministry of Education in June 1996 about what education should be like in the 21st century. In this report, an introduction of English at public elementary schools was for the first time made. A basic policy of English instruction at the elementary school level was revealed. With this concept, English instruction is not required at the elementary school level but each school has their own choice of introducing English as their curriculum starting April 2002. As Baker, Colin (1996) indicates the age of three as being the threshold diving a child becoming bilingual naturally or by formal instruction. Threre is a movement towards making second language acquisition more naturalistic in an educational setting, developing communicative competence in a more or less formal way. From the lesson of the Canadian immersion success, Genesee (1987) stresses the importance of early language instruction. It is clear that from a psycho-linguistic perspective, most children acquire basic communication skills in their first language apparently effortlessly and without systematic and formal instruction during the first six or seven years of life. This innate capacity diminishes with age, thereby making language learning increasingly difficult. The author, being a returnee, experienced considerable difficulty acquiring L2, and especially achieving native-like competence. There will be many hurdles to conquer until Japanese students are able to reach at least a communicative level in English. It has been mentioned that English is not taught to clear the college entrance examination, but to communicate. However, Japanese college entrance examination still makes students focus more on the grammar-translation method. This is expected to shift to a more communication stressed approach. Japan does not have to aim at becoming an official bilingual country, but at least communicative English should be taught at every level in school Mito College is a small two-year co-ed college in Japan. Students at Mito College are basically notgood at English. It has only one department for business and economics, and English is required for all freshmen. It is necessary for me to make my classes enjoyable and attractive so that students can at least get motivated to learn English. My major target is communicative English so that students may be prepared to use English in various business settings. As an experiment to introduce more communicative English, the author has made the following syllabus design. This program aims at training students speak and enjoy English. 90-minute class (only 190-minute session per week is most common in Japanese colleges) is divided into two: The first half is to train students orally using Graded Direct Method. The latter half uses different materials each time so that students can learn and enjoy English culture and language simultaneously. There are no quizes or examinations in my one-academic year program. However, all students are required to make an original English poem by the end of the spring semester. 2-6 students work together in a group on one poem. Students coming to Mito College, Japan have one of the lowest English levels in all of Japan. However, an attached example of one poem made by a group shows that students can improve their creativity as long as they are kept encouraged. At the end of the fall semester, all students are then required individually to make a 3-minute original English speech. An example of that speech contest will be presented at the Convention in Seoul.

• 대한핵의학회지
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• 제38권1호
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• pp.21-29
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• 2004

목적: 젊은 흡연자 및 비흡연자에서 찬물자극 후 심근혈류 예비능을 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정한 후 비교함으로써 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능저하를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 젊은 흡연자 9명($23.8{\pm}1.1$세; $6.6{\pm}2.5$ pack-years) 및 비흡연자 9명($23.8{\pm}2.9$세)에 대하여 안정상태 및 찬물자극 후, 그리고 아데노신 주입 중에 $H_2^{15}O$를 순간주사하고 동적 PET영상을 획득한 뒤, NMF 방법으로 입력 방사능곡선 및 조직 방사능곡선을 처리하여 심근혈류량을 산출하였다. 결과: 흡연자군 및 비흡연자군 사이에 심박수혈압곱 및 안정시 혈류량에는 유의한 차이가 없었다. 그러나, 찬물자극 자극 후에는 심근혈류가 흡연자군에서 비흡연자군에 비하여 유의하게 낮았으며(흡연자군 심근혈류 : $1.25{\pm}0.34$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$1.59{\pm}0.29$ ml/g/min ; p=0.019), 특히 안정시 심근혈류에 대한 찬물자극 후의 심근혈류의 비(내피세포 기능에 의한 심근혈류의 예비능)도 흡연자에서 유의하게 낮았다(흡연자군=$90{\pm}24%$, 비흡연자군=$122{\pm}28%$ ; p=0.024). 한편, 아데노신 주입시의 심근혈류는 두군 간에 유의한 차이가 관찰되지 않았다(흡연자군 심근혈류=$5.81{\pm}1.99$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$5.11{\pm}1.31$ ml/g/min ; p=NS). 결론: 젊은 흡연자에서 찬물자극 후에 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정하여 산출한 심근혈류의 예비능이 젊은 비흡연자에 비하여 감소되어 있어서 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능장애를 확인할 수 있었다.

• 트랜스-
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• 제9권
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• pp.37-66
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• 2020

21세기로 접어들면서 사회와 문화의 흐름은 자기 스스로 경험하고 즐기고 체험을 하는 단지 보고 즐기는 것에서 자신이 직접 경험하고 행위의 주체 자가 되는 문화현상으로 나타나고 있다. 이러한 흐름은 2010년부터 활성화되고 있는 커뮤니티 댄스(Community Dance)로 나타났다. 커뮤니티 댄스는 누구나 대상이 될 수 있으며 모임의 특성과 연령에 따라 아동 무용, 성인 무용, 노인무용으로 나뉠 수 있어 다양한 연령대로 활동 할 수 있다. 또한 미취학 아동부터 노인에 이르기까지 연령대별로 모임에서 성별, 인종, 종교에 관계없이 건강을 증진하거나 표현의 욕구를 충족하고 체력을 향상시킬 수 있는 모든 사람의 행복과 자아 성취를 위한 모든 종류의 춤을 말한다. 모든 사람들이 각자의 여가시간을 활용하여 자발적으로 즐겁게 참여하는 무용 활동으로 체험을 통한 춤이라는 비언어적 특징이 세대 간의 공감대와 소통을 이루며 삶의 질 향상에 도움을 줄 수 있다. 커뮤니티 댄스는 평생교육을 통해 사회학습으로의 확장성을 가져오며 전문가들이 일반인들을 대상으로 함께 진행하는 자발적인 공동체 모임이다. 커뮤니티 댄스의 정의는 누구나 개인의 일상생활을 풍요롭게 하고 사회적으로 공동체의식을 높여 밝은 사회를 만들며, 개개인에게는 건강증진과 미적 교육의 목표를 이루는 신체활동의 총체라고 할 수 있다. 또한 창의성의 의미를 자기표현으로서의 몸과 창의성에서 무용체험은 참여자가 참여 과정에서 경험하는 긍정적인 심리체험과 일상에 미친 영향력을 탐색해 행복 관점을 투영하여 커뮤니티 댄스의 효과로 나타나고 있으며 참여자들은 춤 문화를 향유를 위해 지금까지 온라인 오프라인을 통해 지속적인 네트워킹을 하고 있다. 커뮤니티 댄스의 붐이 불기 시작하면서 10년간 다양한 분야로 연구가 진행되었지만 실질적인 프로그램의 방법론은 미비하여 국내에서 진행한 커뮤니티 댄스 사례를 조사하여 펠든크라이스 기법(Feldenkrais Method)을 제시하여 향 후 국내 커뮤니티 댄스에 필요한 방법론으로 자리 잡아 문화 소외계층과 활용될 수 있기를 기대하며 무용의 신체 기능적 측면의 향상과 심리적 안정감을 줄 수 있는 교육적 효과와 예술가들의 안무 창작법의 일환으로 활용될 수 있으리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 예술경영연구
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• 제53호
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• pp.127-151
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• 2020

본 연구는 2010년 발표된 <서울어젠다: 예술교육 발전목표>를 기반으로 한 문화예술교육의 사회적 가치 확산의 흐름을 파악하고 앞으로의 방향성을 제시하였다. 문화예술교육 맥락에서 문화다양성은 중요한 의제로서, 국립현대미술관 문화다양성 프로그램 사례를 분석함으로써 문화예술교육의 사회적 역할에 대한 논의를 이어가고자 한다. 선행연구 조사를 통해 문화다양성 교육의 핵심가치 관점에서 국립현대미술관 문화다양성 미술관교육프로그램의 내용 분석 후 시사점을 도출하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 2017년부터 국립현대미술관 서울관에서 운영된 문화 다양성 교육프로그램 <어떤 시선>은 주제 중심 접근을 통한 문화다양성의 이해와 증진, 협동학습을 통한 공동체 의식 함양을 목표로 하고 있다. 김영천(2012)의 연구결과에 따른 문화다양성 교육 핵심가치를 토대로 2017-2019년까지 총 80회 운영된 교육프로그램 <어떤 시선>의 내용을 분석한 결과 포용, 대화, 시민성, 공존, 인권, 차이, 평등, 협력, 연대 9가지 문화다양성 교육 핵심가치를 중심으로 운영되었음이 분석되었다. 문화적 포용력을 증진시키는 공간으로서 미술관은 문화다양성에 대한 가치가 실현되는 곳이므로 문화다양성과 문화예술교육을 아우르는 공간으로서 중요한 의미를 지닌다. 포용, 대화, 시민성, 공존, 인권, 차이, 평등, 협력, 연대의 방향성을 미술관교육에 담고 있었으며 우리 사회 내 다양한 집단, 공동체의 관점으로 문화다양성과 문화예술교육의 논의가 확장됨을 파악할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.251-273
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• 2022

최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.

• 과학교육연구지
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• 제47권2호
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• pp.192-210
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• 2023

이 연구는 인지적 도제 모델의 교수 단계와 교수방법을 적용하여 Rapid-cycling Brassica rapa (RcBr)를 활용한 식물 분자생물학 실험 프로그램을 개발하여 그의 적용 효과를 알아보고자 하였다. 개발된 프로그램은 예비교사의 분자생물학 실험에 관한 전문성 제고를 위하여 'purple RcBr과 non-purple RcBr 개체의 DFR 유전자 확인'과 'DNA 프로파일링 방법을 이용한 RcBr 개체의 유전적 다형성 부위 확인'의 두 가지 실험 주제를 선정하여 총 8차시로 구성하였다. 개발된 프로그램은 충북 H 대학교 생물교육 전공 2학년 18명을 대상으로 적용하여 분자생물학 지식과 기술 활용에 관한 인지기능과 영역 일반적 메타인지 기능의 향상 효과를 알아보았으며, 개발된 프로그램에서 제공된 수업흐름도 작성 과제의 분석을 통하여 프로그램의 효과를 검증하고자 하였다. 개발된 인지적 도제 모델 기반의 RcBr 식물 프로그램은 예비교사의 분자생물학 지식 및 기술 활용에 관한 인지기능 향상에 효과적이었다. 예비교사의 선행 실험 경험에 따라 고차적 인지기능 향상에 차이를 보였는데, 선행 실험 경험이 없는 예비교사의 고차적 인지기능 향상에 특히 효과적이었다. 개발된 프로그램은 또한 영역 일반적 메타인지 기능 중 메타인지적 지식의 과제와 메타인지적 조절의 계획, 점검, 평가 부분의 하위요소에 있어 유의미한 향상 효과를 보여주었다. 이는 프로그램의 차시별 자기평가 활동이 예비교사의 메타인지적 조절 기능 향상에 도움을 주었기 때문으로 생각한다. 이 연구에서 개발된 인지적 도제 모델의 식물 프로그램은 예비교사의 분자생물학 실험에 관련된 핵심역량을 키우는데 이바지한 것으로 나타났으므로 후속 연구에서 이 교수·학습 자료를 재구성하여 과학교사 연수나 고등학생들에게 적용하여도 메타인지 기능의 향상 효과를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.6-7
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• 2021

하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.