• 한국과학교육학회지
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• 제30권4호
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• pp.402-411
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• 2010

이 연구는 동일한 연구 방법으로 다른 결론을 내린 두 천문학자 집단 간의 논증과정을 분석하고 학교과학교육 현장에 적용을 위한 시사점을 얻는 데 목적이 있다. 이 연구를 위해, 동일한 관측 대상과 자료 처리 방법에도 불구하고 서로 다르게 해석한 두 논문을 선정하고 분석하였다. 이 두 논문의 쟁점은 결과의 해석과 설명, 그리고 관측된 자료의 신빙성에 관련되어 있다. 이 결과로부터, 과학적 설명의 정당화 과정과 실험 결과에 대한 신빙성 평가활동이 수반되는 과학적 논증활동이 전개될 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국연초학회:학술대회논문집
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• 한국연초학회 1997년도 담배과학 국제학술대회
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• pp.30-78
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• 1997

비흡연자가 환경중의 담배연기를 흡입하게 되면 폐암유발 위험성을 증대시킨다는 주장이 미국, 유럽, 일본 그리고 몇몇 아시아 국가에서 제기되어 왔다. 본 논문에서는 한국에서 이러한 잠재위험성의 사실여부를 판단하는데 이용될 수 있는 현재까지의 과학적 근거를 제시하고 그에 대하여 토의하고자 한다. 잠재위험성의 성격, 환경중의 담배연기량에 대한 반응과 관련된 자료, 그리고 환경중 담배연기에 대한 실제적인 노출형태를 구분할 수 있는 자료 등이 토의된다. 잠재위험성에 대한 최종적인 판단은 한국의 공중보건정책의 기초로서 잠재위험성의 평가임무와 관련된 자격을 갖춘 사람들에게 맏겨질 것이다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제19권1호
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• pp.15-28
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• 2000

This study is intended to develop a CAI program on the topic of flowing rivers and to investigate how 4th grade students' concepts of it change through this program. The CAI program is made using the GREAT II copyright tool based on a typical 4th grade science Korean textbook. This program consists of 5 sections, which are introduction, rain waters, running waters, river waters, and activity. All contents are animated. Students are 30 4th grade students. One instrument is used how to investigate the concept change of the flowing rivers. The instrument is called the Identification of Flowing River Concept Test(IFRCT, Appendix), which is of a two-tier type and has 8 items. Data are collected before and after the instruction using this program. Data are classified as a scientific model, a naive model, or a "no" model, based on criteria used by Vosniadou(1989). Data are compared. The results show that 4th grade students after the instruction using this program hold a more scientific model on the flowing rivers, than before the instruction using this program. Therefore, the author urges science teachers to use the CAI program to teach students about the flowing rivers.

• 한국항공운항학회지
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• 제27권2호
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• pp.47-53
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• 2019

The development of the aviation industry and the changes in the military operation mission environment are demanding more long - distance operation (long - time flight), and such a flying environment is a risk factor for fatigue - related accidents. For the aviation related organizations such as ICAO and FAA, fatigue risk management system (FRMS) are applied along with flight time restriction regulations to prevent fatigue related accidents. The most important process in FRMS is fatigue risk management. Fatigue risk management systematically manages fatigue through scientific fatigue risk data collection and fatigue risk assessment. The purpose of this study is to applicate the assessment of scientific fatigue risk management to pilots of airplanes engaged in long flight. We reviewed the current state of risk management and FRMS through previous research. We also developed fatigue risk management indicators and examined the validity of internationally recognized fatigue risk data collection methods and fatigue risk assessment tools. There are 134 mission (flight) data used for development. In order to verify the indicators, the fatigue risk score between the items was assigned through pair-wise comparison. In addition, the verify test results were normalized.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1096-1107
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• 2019

In this paper, we present an ontology-based approach to labeling influential topics of scientific articles. First, to look for influential topics from scientific article, topic modeling is performed, and then social network analysis is applied to the selected topic models. Abstracts of research papers related to data mining published over the 20 years from 1995 to 2015 are collected and analyzed in this research. Second, to interpret and to explain selected influential topics, the UniDM ontology is constructed from Wikipedia and serves as concept hierarchies of topic models. Our experimental results show that the subjects of data management and queries are identified in the most interrelated topic among other topics, which is followed by that of recommender systems and text mining. Also, the subjects of recommender systems and context-aware systems belong to the most influential topic, and the subject of k-nearest neighbor classifier belongs to the closest topic to other topics. The proposed framework provides a general model for interpreting topics in topic models, which plays an important role in overcoming ambiguous and arbitrary interpretation of topics in topic modeling.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제50권3호
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• pp.193-217
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• 2022

The Wooden Seated Amitabha Buddha Triad and Altarpiece have not been the subjects of definitive species identification and scientific analysis. In this study, visual investigation, portable X-ray fluorescence (p-XRF), species identification, and lacquer layer observations were carried out to determine the original materials and conservation status. Cracks, exfoliation and discoloration were detected during the visual investigation. The p-XRF data indicated that chrome oxide green, malachite, gold, cadmium red, cinnabar, minium, hematite, lead white, ink stick (Carbon), and copper were used for pigments and the coronet accessory. Tilia spp., Abies spp., and Pinus spp. were identified from both the Buddha Triad and Altarpiece. Finally, lacquer layer analyses of the base layer, lacquer layer, orange pigment layer, and gold leaf layer observed modern synthetic pigments likely used in previous conservation. As the Korean Cultural Heritage Charter and the International Charter for the Conservation and Restoration of Monuments and Sites clearly state that objects of cultural heritage must be conserved using their original materials, future conservation of these objects should utilize the data obtained in this study to employ traditional materials. Furthermore, a deterioration map diagnosis can be applied together with the obtained analysis data to understand the conservation status of and inform an appropriate and authentic conservation treatment for the Buddha Triad and Altarpiece.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.109-115
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• 2023

미래 국방은 세계 안보정세의 불확실성 가속화, 국내 사회·경제적 여건 제한 등 다양하고 도전적인 환경에 직면하고 있다. 이에 우리 국방부는 인공지능, 드론, 로봇 등 과학기술 기반의 국방혁신으로 당면한 문제점과 위협요인에 대응하려 하고 있다. 인공지능 기반의 첨단과학기술 도입을 위해서는 클라우드, 5G와 같은 IT기반 환경 위에 데이터를 융합하고 활용하는 것이 필수적이다. 하지만 기존의 전통적인 보안 정책은 주로 시스템 중심의 보안으로 일률적인 보안 통제수단을 적용하는 등 데이터공유 및 활용에 어려움이 있다. 본 연구는 데이터 가치 평가 및 데이터 수명주기 관리에 대한 이론적 배경을 바탕으로 데이터가치 기반의 국방 보안정책으로 패러다임 전환을 제안한다. 이를 통해 데이터 기반의 업무 활성화 및 AI기반 과학기술중심의 국방혁신 구현에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권4호
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• pp.128-136
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• 2011

새만금 방조제 건설 및 토지 개발사업에 따른 해양환경변화 모니터링 및 예측을 위하여 2002년부터 실시간 또는 정기 해양관측 및 수치모델 시뮬레이션을 수행하고 있다. 새만금 해양환경자료는 크게 해양기상, 해양물리/해수유동, 해양수질, 해양생태계, 해저 지형/지질 분야로 분류되며, 각 분야별 관측 및 예측을 통해 지속적으로 생산되는 자료는 10여년에 걸쳐 축적되고 있다. 수집된 해양환경자료는 대용량의 다차원 다변수 시 공간적 분포 특성을 갖는 이질적 자료이기 때문에 이러한 특성을 고려하여 효과적으로 자료의 수집 처리 관리 제공이 가능한 정보시스템 개발은 필수적이다. 이에 본 논문에서는 지리정보시스템과 연계된 웹 기반 새만금 해양환경정보시스템 구축을 통하여 분야별로 축적된 새만금 해양환경정보를 통합적으로 수집 관리하며, 직관적이고 효율적인 웹 사용자 인터페이스 구성과 statistical graphs 및 thematic cartography를 적용한 자료의 과학적 가시화를 통해 방대하고 복잡한 자료의 효과적인 조회 및 분석이 가능하다. 나아가 지오프로세싱을 통한 공간분석을 통해 장기간에 걸친 변화 양상에 대한 정량적 분석을 통하여 새만금의 친환경적 개발을 위한 과학적 근거 제시 및 의사결정 지원을 위한 도구로 활용되고 있다. 또한 원활한 웹 기반 정보 서비스를 위해 다중 맵 캐쉬, 다중 레이어, 공간 데이터베이스 구축 등도 병행되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권5_6호
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• pp.360-370
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• 2004

적응적 메쉬 세분화(AMR)는 여러 과학과 공학 분야에서 이용되는 보편적인 계산 시뮬레이션기법이다. AMR 데이타가 계층적인 다중해상도 데이타 구조로 이뤄져 있음에도 불구하고, 어떤 적절한 자료구조로의 변형 없이, 이 데이타를 광선추적법이나 스플래팅과 같은 전통적인 볼륨 가시화 알고리즘들을 이용하여 가시화 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 AMR 데이타로부터 생성된 k-d 트리와 팔진트리를 이용하는 계층적 다중해상도 스플래팅에 대해 설명한다. 이 기법은 최신의 범용 PC 그래픽스 하드웨어를 이용하여 AMR 데이타의 가시화를 구현하는데 적합하다. 대화식으로 변환함수와 뷰잉 / 렌더링 파라메터를 설정할 수 있는 기능을 제공하는 사용자 인터페이스에 대해서도 설명한다. nVIDIA GeForce3 그래픽스 카드를 내장한 범용의 PC를 이용해 얻은 실험 결과로부터, 제안된 기법을 이용해 AMR 데이타를 대화식으로(초당 20프레임 이상의 속도로) 렌더링 할 수 있음을 보인다. 본 기법은 시간 가변 AMR 데이터의 병렬 렌더링에도 쉽게 적응될 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.47-53
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• 2021

4차 산업에 대한 관심이 증폭되면서 데이터를 활용한 과학적 방법론이 발전하고 있지만 부동산 분야에 대한 연구는 데이터 수집의 한계점을 내포하고 있다. 더불어 일반 시장 참여자들의 지식이 확장되면서 정성적인 심리가 부동산 시장에 미치는 영향이 커지고 있다. 때문에 본 연구에서는 기존의 원천 데이터가 아닌 심리적 부분을 반영한 정량 데이터를 텍스트마이닝과 k-meas 알고리즘을 통해 수집하는 방안을 제안하고 수집된 데이터를 바탕으로 인공신경망 학습을 통해 주택 지수의 방향성을 예측하고자 한다. 2012년부터 2019년까지의 데이터를 학습 기간으로 하고 2020년도를 예측 기간으로 설정하여 실험을 진행한 결과, 두 가지 CASE에서 예측 능력이 약 80% 이상으로 우수하였고 주택지수의 상승 구간에서의 예측 강도 또한 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해서 의사결정에 있어서 부동산 시장 참여자들에게 인공신경망과 같은 과학적 방식의 활용도 증가 및 고전적 방식에서 벗어난 원천 데이터의 대체 데이터 확보 등에 대한 노력이 증진되기를 기대한다.