• 한국과학교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.155-169
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• 2021

이 연구는 초등 과학교과 전담을 맡고 있는 한 경력 교사의 과학교수지향(sceience teaching orientation)의 특징과 과학 교수지향이 다른 PCK 요소들과 어떤 관련이 맺고 있는지를 탐색한 사례연구이다. 이를 위해 Magnusson, Krajcik, & Borko(1999)의 PCK 모델을 적용하였으며, 특히 과학 교수지향과 관련하여 Friedrichsen, Driel, & Abell(2011)의 정의를 이용하였다. 과학수업에 전문성이 있다고 인정받는 한 명의 초등교사를 연구 참여자로 선정하고 그의 과학수업 21차시를 관찰하였다(물체의 운동 단원 10차시, 빛과 렌즈 단원 11차시). 교사 면담과 참여 교사의 PCK를 명시적으로 파악할 수 있는 CoRe(content representation) 응답지를 수집하여 함께 분석하였다. 먼저 사전 면담 자료를 통해 참여 교사의 과학 교수지향을 귀납적으로 분석하였다. Friedrichsen, Driel, & Abell(2011)이 제안한 과학 교수지향의 세 측면(과학 교수의 목적과 목표에 관한 신념, 과학의 본성에 관한 신념, 과학 교수학습에 관한 신념)을 가장 잘 표현할 수 있는 어구를 찾고, 이를 상위 범주로 분류하여 이에 이름을 붙이는 범주화 작업을 하였다. 과학 교수지향을 제외한 다른 PCK 요소들의 특징은 CoRe 응답지와 수업 관찰 자료를 Magnusson, Krajcik, & Borko 1999)의 PCK 모델에 따라 연역적으로 분석하였다. 연구 결과, 과학교수지향의 세 측면과 관련하여 그는 각각 '과학과 일상생활과의 관계와 과학 개념의 습득', '앎에 이르는 방법으로서의 과학', '학생 중심수업' 신념을 가지고 있었다. 이러한 세 측면은 다중적이고 복합적으로 얽혀 있었으나 '과학 탐구'라는 하나의 과학 교수지향으로 수렴됨을 확인할 수 있었다. 또한 교사가 다른 PCK 요소의 선정과 조직에 관련하여 의사결정을 내릴 때 더 주요하게 영향을 미치는 신념이 있음을 관찰할 수 있었다. 과학수업 전문성을 가지고 있다고 인정받는 초등교사의 과학 교수지향의 특징, 과학 교수지향과 다른 PCK 요소들과의 관련성을 탐색한 이 연구의 결과는 초등교사의 과학수업 실천을 이해하는데 있어 과학 교수지향의 역할과 의미에 시사점을 줄 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.3-14
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• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.457-468
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• 2022

고령인구가 증가함에 따라 국가차원에서 노인의 건강노화 실현을 위한 장기요양 필요 발생의 예방 방안을 마련하는 것은 매우 중요하며, 정책적 효과를 극대화하기 위해서는 적절한 대상자의 선정이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 국민건강보험공단의 국민건강정보를 활용하여, 장기요양 필요를 야기하는 기능장애 발생 가능성이 높은 대상자를 발굴하기 위한 예측모형을 개발하고자 한다. 본 연구는 연구대상자의 과거 수집된 자료를 활용하는 후향적 연구로, 본 연구의 연구대상자는 만 65세 이상 의료보장등록인구이다(총 7,724,101명). 예측모형 개발을 위해 고유 방법인 로지스틱 회귀모형, 머신러닝 방법인 의사결정나무와 랜덤포레스트, 딥러닝 방법인 다층퍼셉트론 신경망을 분석하였다. 체계적 분석절차를 통해 각 분석방법별 모형을 적합하였고, 내적 타당성 및 외적 타당성 평가 결과를 기반으로 최종 예측모형을 랜덤포레스트로 선정하였다. 랜덤포레스트는 모집단에서의 4.50%밖에 되지 않는 장기요양 필요 대상자의 약 90%를 장기요양 필요 발생 고위험 대상자로 예측할 수 있다. 본 연구의 예측모형 및 고위험군 기준은 노인의 욕구 중심에서 예방 서비스가 필요한 대상자를 선제적으로 발굴하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1091-1104
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• 2022

기후변화는 전 세계적으로 강우의 빈도와 강도를 증가 시킬 것으로 예측되며 급격한 도시화와 산업화로 인해 도시 지역의 내수 침수 피해로 양상이 바뀌고 있다. 이에 기후변화에 따른 영향평가는 도시계획에 매우 중요한 요소로 언급되고 있으며, 세계기상기구(WMO)는 기상 현상으로부터 발생할 수 있는 사회, 경제적 영향을 고려하는 영향예보의 필요성을 강조하고 있다. 특히 교통에 있어서 도시침수로 인한 교통 시스템의 성능 저하는 사회에 가장 해로운 요소이며 영향을 받는 주요 도로마다 시간당 £ 100k 정도인 것으로 추정하고 있다. 그러나 국내의 경우 현재 기상재해의 발생에 대한 정확한 예보 및 특보를 제공해도 그 영향을 제대로 전달하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시홍수의 침수심을 제시하고 차량에 영향을 미칠 수 있는 피해에 대처하기 위해 각 지역의 고해상도 분석 및 수문학적 요인을 반영하고, 강우로 인한 홍수 정도와 차량 운행에 미치는 영향 정도를 조사할 필요가 있다고 판단하였다. 이에 강우-침수심-차량속도의 산정식을 간단한 선형회귀식이 아닌 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 제시하고자 한다. 또한 또한 기후변화 시나리오를 강우-침수심-차량속도 산정식에 적용하여 집중호우 시 도시하천의 침수를 예측하고 미래 기후변화의 영향을 고려한 도로 침수로 인해 발생할 수 있는 교통 네트워크의 장애를 평가하며, 도시 교통흐름 계획에 이용하는 기술을 개발하고자 한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권3호
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• pp.476-483
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• 2023

본 연구의 목적은 여자 대학생 태권도 선수들의 선수 경력, 대회 참가빈도가 운동몰입에 미치는 영향을 분석하는 데 있다. 본 연구의 대상은 여자 대학 태권도 선수 20명이다. 선수 경력과 대회 참가빈도는 4점 척도로 조사하였고, 1점에서 4점으로 점수가 높으면 높을수록, 선수 경력과 대회 참가빈도가 높음을 의미한다. 운동몰입에 대한 평가는 운동몰입척도를 활용하였다. 운동몰입척도는 총 8문항으로 행위 몰입 4문항과 인지 몰입 4문항으로 구성되어있고, 5점 리커트 척도를 활용하여 평정하며, 점수가 높으면 높을수록 운동몰입 수준이 높음을 의미한다. 그 결과 대회 참가 빈도와 운동몰입 간에 정적 (+) 상관관계와 인과관계가 나타났다. 선수 경력은 부적 (-) 인과관계를 보였다. 이러한 결과는 대회 참가빈도가 높을수록 운동몰입 수준이 증가하며, 선수 경력이 길수록 운동몰입 수준이 감소한다고 설명할 수 있다. 따라서, 여자 대학 태권도 선수들의 운동몰입 수준을 향상시키기 위해 대회 참가 빈도와 선수 경력을 고려해야 할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권9호
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• pp.13-24
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• 2023

가시설 흙막이의 굴착중 안정성 분석에 대한 연구를 위해서는 지반의 정확한 물성을 평가할 수 있는 역해석 기술과 실시간으로 계측되는 데이터를 분석하여 안정성을 평가할 수 있는 학습모델의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 CIP공법이 적용된 굴착 현장을 대상으로 차분진화 알고리즘을 통해 굴착 중인 지반의 물성치를 추정하고, 벽체의 안정성을 평가할 수 있는 DNN 모델을 개발하였다. 차분진화 알고리즘의 적용성 분석을 위하여 2층 지반으로 구성된 모델에 대한 역해석을 수행하였고, 역해석 결과 지반의 탄성계수, 점착력, 내부마찰각을 97%의 정확도로 예측할 수 있는 것으로 분석되었다. DNN 모델의 학습데이터 구축을 위하여 30,000개의 케이스에 대하여 해석을 수행하였다. 앵커축력, 부등침하, 벽체 변위, 벽체 구조적 안정성 등 각각의 평가요소에 대한 안정성 평가 등급을 제시하였고, 그에 따라 데이터를 학습하였다. 학습된 DNN 모델의 적용성 분석 결과, 앵커의 축력, 부등침하, 벽체의 변위, 벽체의 구조 안정성에 대해 평균 94% 이상으로 벽체의 안정성을 예측할 수 있는 것으로 평가되었다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제23권2호
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• pp.101-110
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• 2023

Background: Dentists make various efforts to reduce patients' anxiety and fear associated with dental treatment. Dental sedation is an advanced method that dentists can perform to reduce patients' anxiety and fear and provide effective dental treatment. However, dental sedation is different from general dental treatment and requires separate learning, and if done incorrectly, can lead to serious complications. Therefore, sedation is performed by a limited number of dentists who have received specific training. This study aimed to investigate the proportion of dentists who practice sedation and the main sedatives they use in the context of the Republic of Korea. Methods: We used the customized health information data provided by the Korean National Health Insurance. We investigated the number of dental hospitals or clinics that claimed insurance for eight main sedatives commonly used in dental sedation from January, 2007 to September, 2019 at the Health Insurance Review and Assessment Service. We also identified the changes in the number of dental medical institutions by region and year and analyzed the number and proportion of dental medical institutions prescribing each sedative. Results: In 2007, 302 dental hospitals prescribed sedatives, and the number increased to 613 in 2019. In 2007, approximately 2.18% of the total 13,796 dental institutions prescribed sedatives, increasing to 3.31% in 2019. In 2007, 168 institutions (55.6%) prescribed N₂O alone, and in 2019, 510 institutions (83.1%) made claims for it. In 2007, 76 (25.1%) hospitals made claims for chloral hydrate, but the number gradually decreased, with only 29 hospitals (4.7%) prescribing it in 2019. Hospitals that prescribed a combination of N₂O, chloral hydrate, and hydroxyzine increased from 27 (8.9%) in 2007 to 51 (9%) in 2017 but decreased to 38 (6.1%) in 2019. The use of a combination of N₂O and midazolam increased from 20 hospitals (6.6%) in 2007 to 51 hospitals (8.3%) in 2019. Conclusion: While there is a critical limitation to the investigation of dental hospitals performing sedation using insurance claims data, namely exclusion of dental clinics providing non-insured treatments, we found that in 2019, approximately 3.31% of the dental clinics were practicing sedation and that N₂O was the most commonly prescribed sedative.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권3호
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• pp.199-217
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• 2023

수학 교육에서 정의적 영역을 지속적으로 강조하고 있으나 학생들의 수학에 대한 자신감이나 흥미는 크게 변화하지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 학생들의 학업 성취도에 따른 정의적 특성에 미치는 요인을 분석하였다. 연구는 학교에서의 수학 교육 요인과 사회적 환경 요인으로 구분하여 초등학교 5-6학년 학생 593명을 대상으로 실시하였다. 연구결과 초등학생들은 학업성취도와 관계없이 자신의 정의적 특성에 가장 많은 영향을 미치는 요인으로 '학교에서의 수학 수업'을 꼽았다. 그 외에 상 수준의 학생은 '수학 사교육'과 '대학 입시와 직업', 중 수준의 학생은 '학교에서의 평가'와 '수학 사교육', 하 수준의 학생은 '학교에서의 평가'와 '수학 교과서' 순으로 가장 많은 영향을 미친다고 응답하였다. 특히, 학업성취도가 낮아질수록 학생들의 수학 수업 참여도가 급격히 줄어들었으며, 그 이유로 가장 많은 학생들이 배우는 수학 내용이 너무 어려워서라고 응답하였다. 이러한 연구결과를 고려할 때, 정의적 특성을 향상시키기 위해서 '학교에서의 수학 수업'에서의 변화가 우선적으로 필요하며, 학생들의 학업성취도에 따라 정의적 특성의 향상 방안을 적용하는 것이 효과적일 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.41-48
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• 2023

도로 하부에 발생된 이상구간은 사용자의 안전을 위협하고 보수하기 위해서도 많은 사회적 비용이 동반된다. 본 연구에서는 적외선 카메라를 사용하여 이상구간 매질에 따른 온도 분포를 실험적으로 평가하고 이를 머신러닝 기법으로 분석하고자 하였다. 대상 현장은 가로와 세로 및 깊이가 모두 50cm인 정육면체 형태로 설정하였고, 이상구간은 물과 공기로 결정하였다. 실험부지의 상부는 포장층을 모사하기 위해 콘크리트 블록을 설치하였으며, 오후 4시부터 다음날 오후 3시까지 총 23시간 동안 포장층의 온도 분포를 측정하였다. 측정된 값은 이미지 형태로 도출되었으며, 이미지 중간부분에서 측정 온도의 수치를 추출하였다. 최대온도와 최저온도의 차이는 물, 공기, 그리고 원 지반에서 각각 34.8℃, 34.2℃ 그리고 28.6℃로 나타났으며, 이미지 분석 기법인 convolution neural network(CNN) 방법을 활용하여 각 측정 이미지에 해당하는 조건을 분류하였다. 분류를 수행하기 위해서는 res net 101과 squeeze net 네트워크가 이용되었다. res net 101의 분류 정확도는 물, 공기 그리고 원 지반에서 각각 70%, 50% 그리고 80%로 나타났고, squeeze net의 분류 정확도는 60%, 30% 그리고 70%로 나타났다. 해당 연구 결과는 수치데이터로 특징 판단이 어려울 경우 이미지 기반의 CNN 알고리즘을 활용하면 매질 특성 분석이 가능하고 지반내 상태도 예측할 수 있는 방법론을 보여준다.