• 한국과학교육학회지
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• 제20권4호
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• pp.582-598
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• 2000

과학과 기술의 급속한 발전에 따라 그에 관련된 사회적 쟁점들이 야기되는 상황에서, 그러한 쟁점에 대해 합리적인 의사결정을 할 수 있는 능력이 과학교육에서 강조되고 있다. 본 연구에서는 '생물학과 관련된 가치문제에 대한 합리적인 가치판단 및 현명한 의사결정에 이르는 과정'을 '생물 교육에서 가치 탐구'로 정의하고, 그 모형을 개발하였다. 이를 위해서 가치명료화 모형과 가치분석 모형을 중심으로 가치 탐구 모형을 고찰하였다. 가치명료화 모형은 가치갈등의 해결에는 도움이 되지 않지만 개인적인 가치문제에 주로 관심을 둠으로써 가치의 내면화 과정을 강조한다. 가치분석 모형은 정의적 요소가 부족하다는 비판을 받지만 가치문제에 대한 분석적인 사고과정의 절차를 제시함으로써 합리적인 해결을 강조한다. 본 연구에서는 가치 탐구의 심리적 측면과 논리적 측면을 고려하여 상호보완적 입장에서, 가치문제의 인식과 명료화, 갈등상황에 관련된 생물학적 지식 파악, 갈등상황에 관련된 사람들의 입장 고려, 대안 탐색, 각 대안의 결과 예측, 대안의 선택, 대안에 대한평가, 최종적 가치판단 및 선택의 공언 단계가 포함된 가치 탐구 모형을 개발하였다. 개발된 모형에 근거하여 가치 탐구 교육목표를 설정하였으며, 생물교육에서 가치 탐구에 적합한 교육내용으로 동물 복제, 시험관 아기, 유전공학, 생장 호르몬 투여 문제, 뇌사, 장기 이식, 실험 동물을 선정하였고, 이를 제 6차 및 제7차 과학과 교육과정의 교육내용과 관련지어 조직하였다. 또한, 가치 탐구 교육에 적합한 수업모형으로 생물윤리적 가치명료화 의사결정 모델, 가치분석 모형에 따른 조별 발표, 역할극 및 토론, web forum을 이용한 토론을 선정하였고, 학생들의 가치 탐구 능력의 변화를 평가하기 위한 방법으로 면담법을 선정하였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-11
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• 2004

치열궁내의 공간 부조화를 단순히 가용 arch perimeter에 대한 tooth material의 총합의 차이만으로 예측하는 것은 치아의 이동을 단지 평면적으로만 해석한 것인 반면, 실제로 치아는 치료에 의해 3차원적으로 움직이게 되어 치열궁 형태와 curve of Spee의 정도 그리고 치축 각도와 경사에도 영향을 받게 된다. 본 연구는 교정환자의 치료전 모형분석시 치열궁내 공간 부조화를 보다 분석적으로 평가하기 위해 소구치 발치 후 arch perimeter의 감소와 전치부의 전후방적인 이동량간의 관계를 알아보고 아울러 curve of Spee와 기저골내 기준평면에 대한 전치부의 치축 각도 그리고 전치부 총생등이 어떤 영향을 미치는 지에 대해 고찰해 보고자 한다. 연세대학교 치과대학병원 교정과에 내원하여 교정치료를 받은 환자 중 Angle씨 제 I급 부정교합이며 4개의 제 1소구치를 발거한 양악 전돌자로서 치아에 형태학적 변이 및 보철물을 갖지 않은 자, 치아수에 이상이 없는 자, 교모나 이소맹출치를 갖지 않은 자, 견치 및 대구치가 Angle씨 제 I급 교합관계를 가지며 3m이상의 치아밀집을 갖지 않은 자를 대상으로 하여 치아모형 분석 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 견치간 폭경이 유지될 경우, 제 1소구치 발거 후 하악 중절치가 후방이동 될 수 있는 공간의 양은 소구치 발거 공간의 크기보다 크게 나타났으며, 그 차이는 1mm보다 작았다. 이때 치열궁의 형태가 전방으로 좁아질수록 그 차이가 증가하였다. 2. 견치간 폭경이 구치부의 폭경에 일치되게 확장될 경우 견치간 폭경이 유지될 때보다 3mm내외의 중절치의 후방이 동이 가능한 것으로 나타났다. 3. 중절치의 후방이동시 치체이동과 경사이동에서 가능한 절연의 전후방적인 차이가 미세하게 나타났다. 4. 견치간 폭경을 유지하면서 전치부 분절내 총생을 해소할 경우, 처음의 전치부 분절의 장경이 클수록 중절치의 전방 이동량이 증가하였다. 5. Curve of Spee를 leveling할 경우, arch perimeter의 증가량은 Curve of Spee의 최대 길이의 1/2보다 적게 나타났다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제3권3호
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• pp.3-12
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• 2000

제주도 남부해역을 대상으로 1997년부터 1999년까지 매달 현장 조사시 수온을 측정하였으며, 3차원 유체역학 수치모델을 이용한 시뮬레이션을 통하여 수온 분포를 재현하였다. 대상해역내에서 화순화력발전소로부터 배출되는 온배수의 열부하를 수용하기 위한 해양환경용량을 산정하기 위하여, 3차원 유체역학 수치모델을 이용하여 화력발전소 온배수의 열부하를 정량적으로 조절함으로써 해양생물에게 부적합한 수온 변화가 나타나는 환경 악화 현상을 예측하는 시뮬레이션을 실행하였다. 화순화력발전소가 하계에 35.9℃의 온배수를 112,800m³/day의 배출량으로 바다에 방류하고 있는 현재의 상태를 기준으로 하여 예측한 시뮬레이션 결과, 발전소 온배수의 열부하가 증가할수록 발전소 주변해역의 수온은 더욱 상승하는 것으로 나타났다. 발전소 온배수의 열부하가 현재 부하의 약 5배로 증가하는 경우, 발전소 주변 연안해역에서의 수온은 하계의 현재 수온보다 0.5℃만큼 상승하는 것으로 계산되었다. 화순화력발전소로부터 배출되는 온배수의 열부하를 수용하기 위한 제주도 남부연안해역의 해양환경용량은 현재 열부하의 약 5배에 해당하는 약 530×10/sup 6/kcal/day로 산정되었다. 이러한 해양환경용량은 발전소 온배수의 배출량이 112,800m³/day로 일정하게 유지되면서 온배수의 온도가 현재의 35.9℃로부터 그의 2배가 되는 71.8℃로 증가하는 경우에 해당하거나 또는 발전소 온배수의 온도가 35.9℃로 일정하게 유지되면서 온배수의 배출량이 현재의 112,800m³/day로부터 그의 4.6배가 되는 521,800m³/day로 증가하는 경우에 해당한다. 530×10/sup 6/kcal/day의 동일한 열부하를 기준으로 하여, 단지 온배수 배출량만 증가하는 경우와 단지 온배수 온도만 증가하는 경우를 비교하면, 온배수 배출량만 증가하는 경우가 온배수 온도만 증가하는 경우보다 방류해역의 수온을 좀더 상승시키고, 열부하의 영향을 받는 해역 범위를 좀더 확장시키는 것으로 예측되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권2호
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• pp.106-114
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• 2020

교통수단의 발달과 애완동물 시장의 확장은 외래생물의 국가 간 이동을 증가시키는 주요한 원인이 되고 있다. 게다가 최근 인터넷을 통한 판매는 애완동물 거래를 활성화하는 요인이 된다. 국내의 경우, 외래생물의 수입은 꾸준히 증가하고 있는 반면 수입된 외래생물들이 어떻게 그리고 얼마나 거래되고 있는지는 명확하지 않다. 일반적으로 야생에서 발견되는 외래생물 대부분이 방생의 결과라는 점을 고려하면, 애완동물의 거래 현황을 파악하는 것은 야생으로 유입될 수 있는 잠재적인 외래생물을 파악하는 것과 동일하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 2019년 1월 22일에서 2월 10일까지 총 25개 온라인 펫샵을 대상으로 판매되고 있는 외래 양서파충류의 종수, 빈도, 가격 등을 조사하였다. 조사 결과, 총 677종의 외래 양서파충류가 판매되고 있었으며, 그 중 뱀류이나 도마뱀류를 포함한 유린목(Squamata)이 전체 65.4%(443종)로 가장 많았다. 2019년도 온라인 펫샵에서 판매하는 외래 양서파충류 수는 과거 2015년 공식적으로 수입된 325종 보다 약 2.1배 많았다. 가장 많은 매장에서 판매하는 양서류는 Litoria caerulea(화이트청개구리)(21개 펫샵)였으며, 파충류는 Correlophus ciliatus(크리스디드도마뱀붙)(24개)였다. 외래 양서파충류의 가격은 최저 3천원이었으며, 최고가로 판매되는 종은 유린목의 Rhacodactylus leachianus(리취자이언트도마뱀붙이)의 1억원이었다. 온라인 펫샵에서 판매되고 있는 외래 양서파충류 중 야생에서 발견된 종은 총 11종으로 확인되었으며, 비교적 낮은 가격에 판매되고 있었다. 멸종위기야생생물 II급이자 천연기념물 제453호인 남생이와 생태계교란야생생물인 황소개구리(백색증, albino)가 온라인 펫샵에서 판매되는 것을 확인하였다. 또한 온라인 펫샵에서 판매되고 있는 외래 양서파충류 677종 중 21.6%가 CITES으로 지정된 종이었다. 본 연구의 결과를 통해 국내로 수입되어 판매되고 있는 외래 양서파충류의 현황을 파악할 수 있었으며, 이는 야생으로 유입될 가능성이 있는 잠재적인 외래 양서파충류를 평가하고 예측하는 데 중요한 근거가 될 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제50권2호
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• pp.41-63
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• 2022

본 연구의 목적은 서울시 남산 신갈나무림을 대상으로 과거 조사자료와의 비교·분석을 통해 생태적 특성을 밝히고, 현황 진단 및 생태계 변화 예측을 위한 기초자료를 축적하는데 있다. 연구대상지는 2006년 7월 서울시 생태·경관보전지역으로 지정된 '남산 북사면 신갈나무림'이다. 연구내용은 토양환경 변화(1986~2016) 분석, 현존식생 변화(1978~2016) 분석, 식물군집구조 변화(1994~2016) 분석이다. 식물군집구조 고정조사구는 1994년과 2000년에 설정한 총 8개 고정조사구(400~1,200m²)를 대상으로 하였으며, 분석항목은 상대우점치, 종수 및 개체수, Shannon의 종다양도이다. 남산 토양환경은 산성 토양(pH 4.40)으로 치환성양이온 용량이 낮아 수목 생육에 부정적 영향을 미칠 것으로 예측되었다. 남산의 신갈나무림은 주로 북사면 일대에 분포하며, 현존식생 면적은 49.4%(1978년) → 80.7%(1986년) → 82.4%(2000년) → 88.3%(2005년) → 70.3%(2016년)로 변화하였으며, 2016년에는 2005년과 비교해 세력이 18% 감소하였다. 이러한 변화는 교목층 신갈나무의 생장에 의해 세력이 증가하였다가 2012년 참나무시들음병 확산에 따른 벌채 및 훈증 관리로 그 세력이 크게 감소되었기 때문이다. 식물군집구조 변화 내용은 대부분 참나무시들음병으로 교목층 신갈나무가 훼손되었고, 차대를 형성할 수 있는 잠재식생이 나타나고 있지 않았다. 아교목층은 도시환경 적응 수종인 때죽나무, 팥배나무 등의 세력이 유지 또는 증가하였다. 관목층은 개방된 상층 수관에 의해 종수 및 개체수가 크게 증가하여 군집별 Shannon의 종다양도도 증가하였다. 남산 신갈나무림은 대기오염 및 산성비 등 도시환경의 영향, 참나무시들음병에 의한 신갈나무 단순림의 한계, 외래종의 유입 등 다양한 생태계 변화가 나타나고 있어 지속적인 모니터링을 통한 관리방안 수립이 필요하다.

• 무역학회지
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• 제48권3호
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• pp.217-242
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• 2023

본 연구는 장강 내수로 항만의 물류 수요에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 항만 물류 수요를 예측하는 것을 목적으로 한다. 장강 상류의 충칭항, 이빈항, 중류의 징저우항, 우후항, 하류의 난징항, 쑤저우항 등 총 6개 항만을 대상으로, 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 물류 수요 예측을 수행하였다. 모든 항만의 물류 수요는 2026년까지 중단기 예측에서 증가세를 보였다. 충칭항의 물류 수요는 배후지 경제 규모의 영향을 주로 받았으며, 이빈항은 항만의 자동화 수준에 크게 의존하는 것으로 파악되었다. 상류 및 중류 항만의 경우, 배후지의 에너지 소비량 증가와 대기 오염 상황이 심각할수록 물류 수요가 증가하였다. 중류 항만의 물류 수요는 배후지 인프라의 영향을 주로 받았으며, 하류 항만은 도시 건설 면적의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 민감도 분석 결과, 대도시에 의존하는 항만의 물류 수요는 영향 요인들의 증감폭에 대해 상대적으로 안정적이었으나, 배후지 도시 규모가 작은 항만은 영향 요인들의 변동에 민감하게 반응하는 경향을 보였다. 따라서 충칭항을 장강 상류의 핵심 항만으로 정책적 지원을 강화하고, 주변 항만들이 충칭항의 보조 역할을 수행하도록 하는 전략을 마련해야 한다. 상류 항만은 충칭항의 보조 역할을 수행하는 동시에, 중하류 항만과의 연결성을 강화하고 입항 산업의 발전을 도모하는 방안도 고려해야 할 것이다. 장강 내수로 항만의 개발 전략은 한국의 항만 및 이해관계자들에게 직항로의 개설과 교통 네트워크의 확장을 시사한다. 배후지 네트워크를 확장하고 물류허브와 연계된 효율적인 교통 체계의 구축을 제시할 수 있다. 협력을 통해 두 지역 모두에서 물류 효율성이 향상될 수 있으며, 이는 각 항만의 국제적인 위치와 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.