• 벤처창업연구
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• 제17권4호
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• pp.57-71
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• 2022

본 연구는 지역 청년창업생태계 조성을 위해 지역내 청년의 청년창업 지원에 대한 인식 및 요구를 분석하여 대학의 지원방안을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 서울시에 거주하는 청년 509명을 대상으로 청년창업에 대한 지역내 청년의 인식과 요구, 대학지원에 대한 요구를 분석하였다. 연구결과, 첫째, 청년창업에 대한 지역내 청년의 인식을 분석한 결과, 대학의 지역 연계 프로그램 요구로는 '청년창업 프로그램'이 가장 높게 분석되었으며, 지역내 청년창업에 대한 이미지는 '도전적인', '변화하는 시대에 잘 맞는' 이라는 이미지가 높게 인식되었다. 둘째, 지역내 청년창업 지원에 대한 청년의 요구를 분석한 결과, '멘토링', '창업교육', '창업공간 조성' 순으로 나타났으며 연령별로 상이한 요구를 보였다. 셋째, 지역 청년창업생태계 조성을 위한 대학지원 요구를 분석한 결과, 지역내 청년창업 지원 참여기관 선택기준, 지역내 청년창업 지원 참여기간, 지역내 청년창업 지원 방법에 대한 요구가 도출되었다. 이러한 이상의 연구결과를 종합하여 지역 청년창업생태계 조성을 위한 대학의 지원에 대한 시사점 및 제안사항은 다음과 같다. 첫째, 대학 인프라와 지역 상생에 초점을 둔 지속가능 상생 멘토링 프로그램의 개발 및 운영이 필요하다. 둘째, 예비 청년창업가의 요구분석에 기반하여 단계별 체계적인 마이크로 러닝(Micro-Learning) 콘텐츠의 개발 및 활용이 필요하다. 셋째, 대학내 지역주민 개방형 청년창업 거점공간을 구성하고, 대학내외 창업 과정과의 연계가 필요하다. 본 연구의 결과는 지역 청년창업생태계 조성을 위한 청년창업 지원 정책의 방향 설정과 대학에서의 청년창업 지원전략 수립 및 운영의 기초 자료로써 활용될 것으로 기대된다.

• 한국환경교육학회지:환경교육
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• 제10권2호
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• pp.51-62
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• 1997

The objective of this study was to review the meaning and problems of Scientific Knowledge and Ethical Value in Environmental Education. The ultimate goal of environmental education is shaping proenvironmental human behavior. The factors of human behavioral decision making are ideology, value, attitude and behavioral intentions. Ideology is a kind of belief system used by social groups to interpret their social world. The main elements of belief system are knowledge and value. The traditional thinking in education has been that we can change behavior by making human beings more knowledgeable and more valuable. In environmental education, the aim of scientific inquiry is to analysis cause-effect relation of human beings behavior and environmental phenomenon, and ethical education is to change the mind of human beings from zero-sum to positive-sum about the relations between human beings and natural environments. But, there are many problems of knowledge education and value education in environmental education. For example scientific knowledge without ethical value is dangerous to environment protection, and ethical value without scientific knowledge is vague. Therefore, we must recognize that the relationship of ethical value and scientific knowledge is not substitutional but complementary. The teaching-learning methods which can integrate knowledge and value in environmental education are rational decision making model. For this model, we can construct teaching contents with inquiry materials. To earn the benefits of specialization among several subjects in environmental education, social studies can focus on social science knowledge and decision making, science education can focus on pure natural science knowledge and scientific investigation, moral education can focus on problems of ethical value system, home economics can focus on practical action and environmental education(Environments in middle school, Ecology and Environments in high school) can integrate social-national science knowledge and ethical value in broad perspective about human beings and ecosystem. That is the method to protect from law of diminishing marginal utility of learning in environmental education.

• 한국조경학회지
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• 제40권6호
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• pp.98-111
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• 2012

본 연구는 도시묘지가 갖는 현장체험학습장으로서의 가능성에 관한 연구이다. 현장체험학습 프로그램을 활발히 진행하고 있는 미국 사례와 우리나라 사례를 비교하여 차이점과 시사점을 도출하였다. 그 결과 묘지는 지역 내 현장체험학습장으로 충분한 자원을 보유하고 있었다. 따라서 이를 활용한 교육프로그램이 개발된다면 도시는 더욱 풍부한 교육자원을 가지게 되며, 주민과 학생에게는 현재보다 다양한 교육 기회가 제공될 수 있다. 미국 사례와 우리나라 사례를 비교한 결과 미국의 묘지에서 활발한 교육프로그램이 진행될 수 있는 것은 묘지를 정원이나 공원과 같이 경관적으로 아름답고 쾌적하게 조성하고, 생태적으로 건강한 숲으로 보전해 왔기 때문이다. 또한 지역사회 묘지를 현장체험학습 장소로 적극 활용했기 때문이다. 우리나라도 기피시설이나 혐오시설이라는 이미지를 탈피할 수 있도록 묘지를 리모델링하고 장묘문화를 변화시킨다면 묘지가 도시지역에서 부족한 현장체험학습장으로서의 역할을 수행할 수 있다.

• 생태와환경
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• 제43권1호
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• pp.161-167
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• 2010

In this study, we implemented an experimental approach of ecological model development in order to emphasize the importance of input variable selection with respect to time-delayed arrangement between input and output variables. Time-series modeling requires relevant input variable selection for the prediction of a specific output variable (e.g. density of a species). Inadequate variable utility for input often causes increase of model construction time and low efficiency of developed model when applied to real world representation. Therefore, for future prediction, researchers have to decide number of time-delay (e.g. months, weeks or days; t-n) to predict a certain phenomenon at current time t. We prepared a total of 3,900 equation models produced by Time-Series Optimized Genetic Programming (TSOGP) algorithm, for the prediction of monthly averaged density of a potamic phytoplankton species Stephanodiscus hantzschii, considering future prediction from 0- (no future prediction) to 12-months ahead (interval by 1 month; 300 equations per each month-delay). From the investigation of model structure, input variable selectivity was obviously affected by the time-delay arrangement, and the model predictability was related with the type of input variables. From the results, we can conclude that, although Machine Learning (ML) algorithms which have popularly been used in Ecological Informatics (EI) provide high performance in future prediction of ecological entities, the efficiency of models would be lowered unless relevant input variables are selectively used.

• 한국환경교육학회지:환경교육
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• 제23권2호
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• pp.97-112
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• 2010

The study aims to comprehend the effect of the wetland ecology education on the elementary school students' changes of recognition about wetland through the wetland ecology map program. In this study, the literary research, the experimental research and the survey methods were operated. Through the literary research, the environmental factors were extracted, and the writing item of ecology map was reconstructed based on the literary research, so the experimental research was operated with the wetland ecology map program. Through four areas of test items such as the information and knowledge, values and attitudes, development and conservation, behavior and participation, and the analysis of children's study results, the effect of the wetland ecology map program on changes of recognition about wetland was verified quantitatively and qualitatively. Wetland ecology map program would be able to be an educational approach which can achieve the 'personalization of environment' setting up predictable environmental improvement goals and satisfying the needs of spatial information of the appropriate regions from the holistic perspective that students themselves plan and participate beyond a one-time experience program. Production of ecological map through continuous monitoring is expected to improve the possibility of subjective environmental actions by operating self-directed learning. Based on the conclusion of this study, we would suggest the following. For wetland ecology map program to be supplemented and utilized, the basic education of wetland should be organized in regular school curriculum, ecology map program including various teaching learning methods be prepared actively, and in future studies, studies of ecosystem-wide wetland ecology map program including animals like birds and fish are necessary.

• 한국재료학회지
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• 제33권5호
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• pp.175-188
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• 2023

Water electrolysis holds great potential as a method for producing renewable hydrogen fuel at large-scale, and to replace the fossil fuels responsible for greenhouse gases emissions and global climate change. To reduce the cost of hydrogen and make it competitive against fossil fuels, the efficiency of green hydrogen production should be maximized. This requires superior electrocatalysts to reduce the reaction energy barriers. The development of catalytic materials has mostly relied on empirical, trial-and-error methods because of the complicated, multidimensional, and dynamic nature of catalysis, requiring significant time and effort to find optimized multicomponent catalysts under a variety of reaction conditions. The ultimate goal for all researchers in the materials science and engineering field is the rational and efficient design of materials with desired performance. Discovering and understanding new catalysts with desired properties is at the heart of materials science research. This process can benefit from machine learning (ML), given the complex nature of catalytic reactions and vast range of candidate materials. This review summarizes recent achievements in catalysts discovery for the hydrogen evolution reaction (HER) and oxygen evolution reaction (OER). The basic concepts of ML algorithms and practical guides for materials scientists are also demonstrated. The challenges and strategies of applying ML are discussed, which should be collaboratively addressed by materials scientists and ML communities. The ultimate integration of ML in catalyst development is expected to accelerate the design, discovery, optimization, and interpretation of superior electrocatalysts, to realize a carbon-free ecosystem based on green hydrogen.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.721-732
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• 2024

동물플랑크톤의 종 동종은 해양 생태계의 이해 및 지구온난화를 연구하는데 가장 기본이다. 본 연구에서는 3종의 동물플랑크톤을 종 수준에서 암컷과 수컷을 분류할 수 있는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 첫째 연구자들이 획득하는 현미경 이미지를 기반으로 형태적 특징을 포함하는 학습데이터를 구축한다. 학습데이터의 구축에 있어 대상 종의 형태적 특징 정보를 보존하는 데이터 확대 방법을 적용한다. 둘째 구축된 학습데이터로부터 종 특징들이 학습될 수 있는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안한 모델은 높은 해상도를 고려하여 학습 이미지 정보 손실을 최소화하였고 완전 연결 층 대신에 전역 평균 폴링 층을 사용하여 학습 매개 변수 개수를 최소화하였다. 제안한 모델의 일반성을 제시하기 위해 새로이 획득한 데이터를 기반으로 성능을 제시하였다. 마지막으로 개발된 모델에서 추출된 특징들의 시각화를 통해, 분류 모델의 중요 특징을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.299-309
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• 2022

최근 한반도 주역 해역의 수온이 꾸준히 증가하고 있다. 수온변화는 어업생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 해양에서의 군사작전과도 밀접히 연관되어 있다. 본 연구는 딥러닝 기술을 기반으로 하는 다양한 예측모델을 통해 단기간 수온예측을 시도함으로써 어떠한 모델이 수온예측분야에 더욱 적합한지를 제시하는 것에 목적을 두었다. 예측을 위해 사용한 데이터는 국립수산과학원에서 해양 관측부이를 통해 관측한 2016년부터 2020년까지 동해 지역(고성, 양양, 강릉, 영덕)의 수온 데이터이다. 또한 예측을 위한 모델로는 시계열 데이터 예측에 우수한 성능을 보이는 Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM 그리고 Gated Recurrent Unit (GRU) 기법을 사용하였다. 기존 연구가 LSTM만을 활용하였던데 반해 이번 연구에서는 LSTM 외에 다양한 기법을 적용함으로써 각 기법의 예측 정확도와 수행시간을 비교하였다. 연구결과, 1시간 예측을 기준으로 모든 관측지점에서 Bidirectional LSTM과 GRU 기법이 실제값과 예측값의 오차가 가장 적은 것으로 확인되었으며, 학습시간에 있어서는 GRU가 가장 빠른 것으로 확인되었다. 이를 통해, 예측 오차를 줄이면서 정확도를 향상하기 위한 수온예측에는 Bidirectional LSTM을 활용하고 대잠작전처럼 정확도 외에 실시간 예측이 필요한 분야에 있어서는 GRU 기법을 활용하는 방안이 더욱 적절할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1623-1631
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• 2022

유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.

• 한국지형학회지
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• 제23권3호
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• pp.67-78
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• 2016

Soil carbon(C) is an essential property for characterizing soil quality. Understanding spatial patterns of soil C is particularly limited for mountain areas. This study aims to predict the spatial pattern of soil C using terrain analysis in a steep mountainous area. Specifically, model performances and prediction uncertainties were investigated based on the number of resampling repetitions. Further, important predictors for soil C were also identified. Finally, the spatial distribution of uncertainty was analyzed. A total of 91 soil samples were collected via conditioned latin hypercube sampling and a digital soil C map was developed using support vector regression which is one of the powerful machine learning methods. Results showed that there were no distinct differences of model performances depending on the number of repetitions except for 10-fold cross validation. For soil C, elevation and surface curvature were selected as important predictors by recursive feature elimination. Soil C showed higher values in higher elevation and concave slopes. The spatial pattern of soil C might possibly reflect lateral movement of water and materials along the surface configuration of the study area. The higher values of uncertainty in higher elevation and concave slopes might be related to geomorphological characteristics of the research area and the sampling design. This study is believed to provide a better understanding of the relationship between geomorphology and soil C in the mountainous ecosystem.