• Geomechanics and Engineering
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• 제30권1호
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• pp.75-91
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• 2022

This paper aims to show how to use several Machine Learning (ML) methods to estimate the TBM penetration rate systematically (TBM-PR). To this end, 1125 datasets including uniaxial compressive strength (UCS), Brazilian tensile strength (BTS), punch slope index (PSI), distance between the planes of weakness (DPW), orientation of discontinuities (alpha angle-α), rock fracture class (RFC), and actual/measured TBM-PRs were established. To evaluate the ML methods' ability to perform, the 5-fold cross-validation was taken into consideration. Eventually, comparing the ML outcomes and the TBM monitoring data indicated that the ML methods have a very good potential ability in the prediction of TBM-PR. However, the long short-term memory model with a correlation coefficient of 0.9932 and a route mean square error of 2.68E-6 outperformed the remaining six ML algorithms. The backward selection method showed that PSI and RFC were more and less significant parameters on the TBM-PR compared to the others.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.49.5-50
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• 2021

We report the optical follow-up observations of three long γ-ray burst events, GRB 201020A, GRB 201103B and GRB 210104A by the network of telescopes in the SomangNet project. We show light curves, color evolution and SED evolution, and fit them to a single power law function to derive decay index and compare their properties with other long GRBs samples. Also, we show a good observational example that 0.4-1m class telescopes in SomangNet have potential to catch dim light from high red shift object (R>22 mag) by deep imaging. In conclusion, we found that three GRBs have optical afterglow properties of long GRB and our results are consistent with the reports of high energy analysis.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권4호
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• pp.451-465
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• 2018

본 연구의 목적은 '좋은' 과학수업 실천을 위한 핵심적인 과정이라 할 수 있는 수업 주제의 의미화 과정을 중심으로 예비과학교사들의 도전 과정을 알아보는 것이다. 구체적인 연구문제는 '수업 주제를 향한 예비교사들의 고민은 무엇이었는지?, 이러한 고민 속에서 예비교사들은 수업 주제의 의미를 어떻게 파악하였는지? 그리고 파악한 수업 주제의 의미를 드러내기 위하여 수업에서는 어떠한 방법을 사용하였는지?'이다. 본 연구의 참여자는 2017년 1학기에 개설된 '물리교과 수업실습 및 분석' 강의를 수강한 예비교사들 중 4명이다. 연구결과, 예비교사가 수업 주제를 의미화 하는 과정에는 몇 가지 공통적인 특징이 나타났다. 즉, 예비교사가 수업 주제의 의미를 고민하는 과정에서 왜 가르쳐야 하는지에 대한 본질적/실존적 대답을 추구하기 시작했고, 구체적인 주제어를 사용하여 수업 주제의 의미를 파악했으며, 수업에서는 주제를 중심으로 수업요소를 긴밀하게 연결시키고자 하였다. 이와 같은 도전의 과정은 그 자체가 교사의 정체성 형성 및 수업전문성 향상의 과정으로써 예비교사들에게 매우 의미 있는 경험이 되었다고 본다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권2호
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• pp.258-266
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• 2004

본 연구는 EQ(Emotional Quotient)향상 프로그램을 과학교과에 도입하여 학생들의 정의적 영역의 능력을 향상시켜 보다 효과적인 과학교육을 하기 위해 수행되었다. EQ 향상 프로그램을 적용한 수업이 학생들의 EQ, 과학적 태도, 과학 불안도, 학업성취도에 어떤 효과를 주는지 알아보았다. 연구대상은 경기도 안산시 소재의 중학교 1학년 남 녀 학생 168명이었으며 두개 학급은 전통적인 수업을, 두 개 학급은 EQ 향상 프로그램을 적용한 수업을 하였다. 본 연구에서 사용한 EQ향상 프로그램은 한국교육 개발원의 수업과정 일반모형을 근거로 개발하였다. 본 연구는 사전-사후 검사 통제 집단(pretest-posttest control group) 설계에 기초하였으며 약 14주간 42차시에 걸쳐 수업처치를 하였다. 연구결과는 이원공변량분석(2-way ANCOVA)과 상관분석으로 처리하였다. EQ향상 프로그램을 활용한 수업은 학생들의 정서지능을 높이고 과학 불안도를 낮추는데 전통적 수업보다 효과적이었다(p< .05). EQ향상 프로그램을 활용한 수업은 학생들의 전반적인 과학적 태도를 향상 시키데는 효과적이지 않았으나(p> .05) 그 하위 영역 중에서 '과학수업의 즐거움'의 영역에서는 효과적이었다(p< .05). EQ향상 프로그램을 활용한 수업은 전통적 수업에 비해 학업성취도를 향상 시키는데 효과적이었다(p< .05). EQ향상 프로그램을 활용한 수업을 통해서 학생들의 과학불안도를 낮추고 과학수업에 즐거움을 줄 수 있으며 따라서 학업성취도도 향상될 수 있음을 알았다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.110-118
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• 2002

The hydrogen storage vessel having a good heat conductivity along with a simple structure and a low cost for these alloys was designed and manufactured, and then its characteristic properties were studied in this study. The various parts in hydrogen storage vessel consisted of copper pipes and stainless steel of 250 mesh reached the setting temperature after 4~5 minutes, which indicated that storage vessel had a good heat conductivity that was required in application. And also the storage vessel had a good property of hydrogen transport considering that the reaction time between hydrogen and rare-earth metal alloys in storage vessel was found to be within 10 min at $18^{\circ}C$ under 10 atmospheric pressure. It showed that the average capacity of discharged hydrogen volume was found to be $120{\ell}$ for $MmNi_{4.5}Mn_{0.5}$ under discharging conditions of $40^{\circ}C{\sim}80^{\circ}C$ at a constant flow rate of $5{\ell}$/min. It was found that the optimum discharging temperature for obtaining an appropriate pressure of 3atm was determined to be $60^{\circ}C$ for $MmNi_{4.5}Mn_{0.5}$ hydrogen storage alloy.

• Macromolecular Research
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• 제17권9호
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• pp.688-696
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• 2009

In this study, a new class of polyurethane (PU) nanofibers containing silver (Ag) nanoparticles (NPs) was synthesized by electrospinning. A simple method that did not depending on additional foreign chemicals was used to self synthesize the silver NPs in/on PU nanofibers. The synthesis of silver NPs was carried out by exploiting the reduction ability of N,N-dimethylformamide (DMF), which is used mainly to decompose silver nitrate to silver NPs. Typically, a sol-gel consisting of $AgNO_3$/PU was electrospun and aged for one week. Silver NPs were created in/on PU nanofibers. SEM confirmed the well oriented nanofibers and good dispersion of pure silver NPs. TEM indicated that the Ag NPs were 5 to 20 nm in diameter. XRD demonstrated the good crystalline features of silver metal. The mechanical properties of the nanofiber mats showed improvement with increasing silver NPs content. The fixedness of the silver NPs obtained on PU nanofibers was examined by harsh successive washing of the as-prepared mats using a large amount of water. The results confirmed the good stability of the synthesized nanofiber mats. Two model organisms, E. coli and S. typhimurium, were used to check the antimicrobial influence of these nanofiber mats. Subsequently, antimicrobial tests indicated that the prepared nanofibers have a high bactericidal effect. Accordingly, these results highlight the potential use of these nanofiber mats as antimicrobial agents.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1042-1042
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• 2001

In linear discriminant analysis there are two important properties concerning the effectiveness of discriminant function modeling. The first is the separability of the discriminant function for different classes. The separability reaches its optimum by maximizing the ratio of between-class to within-class variance. The second is the stability of the discriminant function against noises present in the measurement variables. One can optimize the stability by exploring the discriminant variates in a principal variation subspace, i. e., the directions that account for a majority of the total variation of the data. An unstable discriminant function will exhibit inflated variance in the prediction of future unclassified objects, exposed to a significantly increased risk of erroneous prediction. Therefore, an ideal discriminant function should not only separate different classes with a minimum misclassification rate for the training set, but also possess a good stability such that the prediction variance for unclassified objects can be as small as possible. In other words, an optimal classifier should find a balance between the separability and the stability. This is of special significance for multivariate spectroscopy-based classification where multicollinearity always leads to discriminant directions located in low-spread subspaces. A new regularized discriminant analysis technique, the principal discriminant variate (PDV) method, has been developed for handling effectively multicollinear data commonly encountered in multivariate spectroscopy-based classification. The motivation behind this method is to seek a sequence of discriminant directions that not only optimize the separability between different classes, but also account for a maximized variation present in the data. Three different formulations for the PDV methods are suggested, and an effective computing procedure is proposed for a PDV method. Near-infrared (NIR) spectra of blood plasma samples from daily monitoring of two Japanese cows have been used to evaluate the behavior of the PDV method in comparison with principal component analysis (PCA), discriminant partial least squares (DPLS), soft independent modeling of class analogies (SIMCA) and Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Results obtained demonstrate that the PDV method exhibits improved stability in prediction without significant loss of separability. The NIR spectra of blood plasma samples from two cows are clearly discriminated between by the PDV method. Moreover, the proposed method provides superior performance to PCA, DPLS, SIMCA md FLDA, indicating that PDV is a promising tool in discriminant analysis of spectra-characterized samples with only small compositional difference.

• 과학교육연구지
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• 제43권1호
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• pp.17-42
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• 2019

이 연구는 수학과 정보교과의 융합교육을 위한 시도로, 최근 강조되고 있는 코딩교육을 수학교육에 접목한 교수학습자료의 개발연구이다. 코딩교육을 위한 수학주제로 전자서명을 선택하였고, 코딩을 위한 프로그램으로는 SageMath이다. 본 연구에서 전자서명의 다양한 방법 중 타원곡선 전자서명 알고리즘에서 이용되는 수학을 조명하고, 이를 소재로 정보와 수학교과의 융합 교수 학습 자료를 코딩기반으로 개발하였다. 최근에 많은 사람들이 관심을 가진 비트코인의 거래에서 실제로 활용되는 타원곡선 전자서명 알고리즘은 수학이 응용되는 실례로서 학생들에게 보여주기 좋은 소재이고, 코딩으로 구현하기에도 최적의 환경을 제공해 주고 있다. 따라서 이를 소재로 한 수업은 수학중심의 융합교육을 실현할 수 있는 구체적인 교수 학습 프로그램을 제공할 것으로 기대된다. 또한 이 연구에서 제시된 교수 학습 프로그램은 수학자, 현장수학교사, 수학교육 전문가의 의견을 종합적으로 고려하여 수정 보완하여 완성함으로써 과학고등학교, 수학동아리, 대학교 '정수론' 강좌 등에서 유의미한 수업으로 구현될 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권2호
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• pp.435-452
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• 2023

이 연구는 딥러닝 기법의 전이학습 모형인 BERT를 이용하여 주제명의 자동 분류를 실험하고 그 성능을 평가하였으며, 더 나아가 주제명이 부여된 KDC 분류체계와 주제명의 범주 유형에 따른 성능을 분석하였다. 실험 데이터는 국가서지를 이용하여 주제명의 부여 횟수에 따라 6개의 데이터셋을 구축하고 분류 자질로 서명을 이용하였다. 그 결과, 분류 성능으로 3,506개의 주제명이 포함된 데이터셋(레코드 1,539,076건)에서 마이크로 F1과 매크로 F1 척도가 각각 0.6059와 0.5626 값을 보였다. 또한 KDC 분류체계에 따른 분류 성능은 총류, 자연과학, 기술과학, 그리고 언어 분야에서 좋은 성능을 보이며 종교와 예술 분야는 낮은 성능을 보였다. 주제명의 범주 유형에 따른 성능은 '식물', '법률명', '상품명'이 높은 성능을 보인 반면, '국보/보물' 유형의 주제명에서 낮은 성능을 보였다. 다수의 주제명을 포함하는 데이터셋으로 갈수록 분류기가 주제명을 제대로 부여하지 못하는 비율이 늘어나 최종 성능의 하락을 가져오기 때문에, 저빈도 주제명에 대한 분류 성능을 높이기 위한 개선방안이 필요하다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권1호
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• pp.82-92
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• 2023

본 연구에서는 초등학생들의 과학 수업에 대한 일반적인 특성과 실험 안전 인식을 분석하였다. 초등학생들의 과학 학습에 대한 정의적, 행동적, 인지적 영역 인식과 일반적 특성은 다음과 같다. 첫째, 초등학생들은 과학 수업을 보통 이상 좋아하고, 과학 탐구 기능을 보통 이상 잘한다고 인식하며, 과학 지식을 보통 이상 가지고 있다고 인식한다. 코로나 19 상황 이전과 비교해 보았을 때, 초등학생들은 과학 지식 보유에 대한 자신감이 많이 낮아졌다. 둘째, 전체 여덟 개의 유형 중에서 가장 이상적인 학생 유형인 상상상 유형이 가장 많이 분포되어 있다. 셋째, 초등학생들은 과학 수업 방법에 대해 실험 수업(72.7%), 자연 탐구 수업(23.2%), 과학 지식 이해 수업(4.1%) 순으로 선호하였다. 또한, 초등학생들은 수업 장소에 대해 초등학생들은 과학실(58.1%), 때에 따라 다른 장소(34.4%), 교실(7.5%) 순으로 선호하였다. 초등학생들의 실험 안전에 대한 인식은 다음과 같다. 첫째, 대부분의 초등학생들은 실험 수업에 대해 안전사고 발생의 부담을 느끼지 않는다. 둘째, 과반수 이상의 학생들은 실험 기구 사용법을 이해하고 있다고 인식한다. 셋째, 대부분의 학생들이 안전 장비 착용이 필요하다고 인식한다. 넷째, 대부분의 학생들이 응급 처치 교육이 필요하다고 인식하고 있으나, 응급 처치 방법을 이해하고 있는 학생들의 비율은 31.5%에 불과하다. 본 연구 결과를 바탕으로 과학 학습과 실험 안전에 대한 시사점을 논의하고자 한다.