• 한국지역지리학회지
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• 제6권3호
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• pp.117-138
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• 2000

본 연구는 제7차 교육과정의 기초가 되는 구성주의적 관점에 기초하여 사회과 교육에 있어서 사진자료를 활용하여 자기 주도적 사고를 통해 지식을 구성할 수 있는 방안을 검토하고 모색하였다. 검토결과 구성주의적 사회과 교육의 앎의 구성과정 원리는 개개인의 내면적 인지작용과 사회문화적 맥락간의 통합적, 변증법적 관계에서 이루어지는 역동적 과정이 되어야 할 것이다. 사회과 교육에 있어서 사진은 의사소통의 강력한 도구이다. 사진과의 대화를 통해 사진 속에 담겨진 사회현상의 가시적 측면뿐만 아니라 비가시적 측면을 끌어냄으로써 7차 교육과정의 강조점 중의 하나인 탐구학습을 통한 사고력 신장에도 크게 도움을 준다. 초등 사회과 지역 교과서에 나타난 사진자료 분석결과 총 자료 중 지면 차지분량이나 비중이 중에도 학습내용과의 관련성에 있어서 자기 주도적으로 사고하여 탐구할 수 있는 자료라기보다는 보조자료가 대부분이다. 그 외에도 사진의 주제, 종류, 규모, 위치, 색상, 선명도 나아가 자료의 결합형태 등에 있어서도 문제점이 Bl는 것으로 나타났다. 구성주의적 사회과 교육을 위한 사진자료의 개발은 현행 교과서 상의 문제점을 극복하고, 7차 교육과정의 이론적 배경을 담은 사진이어야 할 것이다. 이러한 점을 감안한 사진자료 개발을 위해 템기반에서 상호작용하면서 학습할 수 있도록 이미 구축된 템사이트의 사진자료 데이터 베이스를 활용하거나 구축하여 학습할 수 있도록 하면 좋을 것이다. 사회과 교육에 있어서 구성주의적 사진자료 활용을 위한 수업구성은 직관, 갈등, 조절, 균형화라는 4단계를 고려하였다. 교육과정 개발자는 교과서 개발시 영상문화시대를 맞이하여 정적인 사진자료보다도 더욱 동적이며, 입체적인 디지털 사진자료의 개발과 활용이 요구된다.

• 자원환경지질
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• 제40권5호
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• pp.651-660
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• 2007

산성광산배수는 휴폐광산 광해의 주요한 문제로 널리 인식되어 왔으며 최근 황화광물을 많이 함유한 지역의 지반굴착 건설현장에서 산성배수의 발생과 이로 인한 환경오염과 구조물의 안정성 저해가 건설 분야의 현안문제로 대두되고 있다. 지구과학분야에서 간과하고 있는 건설현장에서 발생된 산성배수에 의한 피해 사례를 소개하고 향후 피해 저감대책기술 개발과정에서 지구과학분야 역할의 중요성을 피력하고자 한다. 우리나라에서 산성배수를 발생시킬 개연성이 높은 대표적인 암석은 옥천층군 변성퇴적암, 평안층군 함탄층, 중생대 화산암, 제3기 퇴적암 및 화산암이며 우리나라 표면적의 약 20%정도를 차지할 것으로 추정된다. 최근 건설현장에서는 산성배수에 대한 적절한 대책이 수립되지 않고 대규모 절토와 터널굴착이 빈번히 이루어지고 있으며 향후 산성배수에 의한 피해는 지속적으로 발생될 것으로 판단된다. 건설현장의 산성배수는 토양, 지표수와 지하수의 산성화 및 중금속 오염, 식생고사, 경관훼손, 사면안정성 저해, 구조물 부식, 콘크리트 및 아스콘 노후화 촉진 등이다. 암석의 산성배수 발생개연성평가는 static test와 kinetic test 방법이 있으며, 암석의 산성배수 발생능력과 중화능력을 측정하여 암석의 산성배수 발생개연성을 간접적으로 추정하는 acid base accounting test가 가장 널리 활용되고 있다. 산성배수에 대한 피해저감대책은 산성배수의 처리와 발생억제로 구분된다. 산성배수 처리방법은 중화제 투입 등의 적극적 처리와 자연적인 물리 화학 생물학적 과정을 이용한 소극적 처리로 구분된다. 산성배수의 발생억제는 산화제의 제거와 생성억제, 산화제와 황화광물의 접촉차단으로 구분된다.도시되며 지역에 따라 위도효과를 보인다. 황산염에 대한 황동위원소 대부분 화성기원을 보인다. 그러나 JR1 온천은 고염수에서 기원한 것으로 보이는 해양성기원을 보인다. 온천수의 $^3He/^4He$ 비와 $^4He/^{20}Ne$ 비는 $0.0143{\times}10^{-6}{\sim}0.407{\times}10^{-6}$ 범위와 $6.49{\sim}584{\times}10^{-6}$ 범위를 각각 보여주어 대기와 지각성분의 혼합선상에 도시된다. 이는 온천수내 헬륨가스의 대부분이 지각기원임을 의미한다. 죽림온천(JR1)의 경우 맨틀기원의 헬륨가스의 혼합율이 다른 온천에 비해 다소 높은 비율을 보여준다. 이들 동위원소비와 온천수의 pH와는 대체적으로 정의 상관관계가 확인되었다. 아울러 $^{40}Ar/^{36}Ar$비가 $292.3{\times}10^{-6}{\sim}304.1{\times}10^{-6}$ 범위로 대기기원임을 지시한다. Gram 양성, Gram 음성 균주는 Escherichia coli KCCM 11591를 제외하고는 0.8 - 0.95 cm로 항균력이 강했으며, Gram negitive의 Pseudomonas aeruginosa KCTC 1750 에서는 43% 발효주에는 0.95 cm, 45% 고은 발효주에는 0.95 cm의 항균성을 나타냈으며 관능평가에서도 가장 높게 났다. 관능평가에서는 45% 고온 발효주가 가장 높게 나타났으며, 항산화성 실험에 나타난 저온 45%의 갈색도의 측정과는 항산화성에서는 좀 다른 결과를 나타낸다. 그러나 항균성이 가장

• 전기화학회지
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• 제13권2호
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• pp.116-122
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• 2010

DC magnetron 스퍼터링을 이용해 구리(Cu) 호일 위에 실리콘(Si)을 증착한 후 $800^{\circ}C$에서 열처리하여 $Cu_3Si$를 얻고, 이의 리튬 이차전지용 음극으로서 특성을 조사하였다. $Cu_3Si$는 Si 성분을 포함하고 있으나 상온에서 리튬과 반응하지 않았다. 선형 주사 열-전류(linear sweep thermammetry, LSTA) 실험과 고온 충방전 실험을 통하여, 상온에서 비활성인 $Cu_3Si$가 $85^{\circ}C$ 이상에서는 활성화되어 Si 성분이 전환(conversion)반응에 의해 리튬과 반응함을 확인하였다. $Cu_3Si$에서 분리된 Si는 $120^{\circ}C$에서 Li-Si 합금 중에서 리튬의 함량이 가장 많은 $Li_{21}Si_5$ 상까지 리튬과 반응함을 유사 평형 조건(quasi-equilibrium)의 실험으로부터 알 수 있었다. 그러나 정전류 조건($100\;mA\;{g_{Si}}^{-1}$)에서는 리튬 합금반응이 $Li_{21}Si_5$까지 진행되지 못하였다. 또한 $120^{\circ}C$에서 전환반응에 의해 생성된 Li-Si 합금과 금속 상태의 Cu는 충전과정에서 다시 $Cu_3Si$로 돌아감, 즉 $Cu_3Si$와 리튬은 가역적으로 반응함을 확인하였다. $120^{\circ}C$에서 $Cu_3Si$ 전극은 비정질 실리콘 전극보다 더 우수한 사이클 특성을 보여 주었다. 이는 비활성인 구리가 실리콘의 부피변화를 완충하여 집전체에서 탈리되는 현상을 완화하고 결과적으로 전극이 퇴화하는 것을 억제하기 때문인 것으로 설명할 수 있다. 실제로 비정질 실리콘 전극은 충방전 후에 실리콘 층의 균열과 탈리가 관찰되었으나, $Cu_3Si$ 전극에서는 이러한 현상이 관찰되지 않았다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권4호
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• pp.243-252
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• 2013

본 연구는 표적이 규칙적으로 움직일 때 생기는 4DCT 영상의 모션 아티팩트(motion artifact) 관련된 원인들인 partial volume effect (PVE), partial projection effect (PPE), 각각의 프레임의 시작점 사이에 불일치(MMimph)의 원인들은 조사 및 분석을 목적으로 했다. 본 기관에서 제작된 흉부팬텀과 아크릴의 두개의 원기둥팬텀(반지름: 2 cm, 길이: 0.5 cm/ 반지름: 2 cm, 길이: 10 cm)이 규칙적인 움직이는 동안 CT을 이용하여 4D 영상을 획득했다. 촬영은 자동시작과 각각의 프레임의 시작점을 일치시키기 위해 매뉴얼로 두 가지 방법으로 시작하였다. 첫번째 실험에서는 CT 캔트리 rotation time은 5초와 8초가 이용되었다. 각 프레임은 다른 위상으로 시작되었다. 두번째 실험에서는 각 프레임에서 같은 위상으로 시작되게 하기 위해 매뉴얼로 시작했다. 세번째 실험에서는 원기둥팬텀을 2초와 6초를 주기로 움직였다. 각각의 4DCT의 영상에서 표적의 부피를 구했다. 영상으로부터 구한 표적의 부피와 표적의 실제 부피와 비교를 통해 관계를 분석했다. 흉부팬텀 실험에서는 CT의 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 PVE와 PPE의 영향이 적어짐에 따라 영상에서 얻은 표적부피는 실제에 근접했다. 각각의 프레임의 시작점이 일치할수록 움직임의 속도와 표적의 부피와 상관관계가 높았다. 원기둥팬텀에서는 흉부팬텀의 경우와 같이 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 영상으로부터 구한 표적부피는 실제 표적부피에 근접했다. 특히 한 slice의 두께가 2.5 mm을 고려 할 때 axial방향의 PVE, PPE, 각각의 프레임의 시작점이 일치가 되는 상태를 시뮬레이션한 길이 10 cm의 원기둥팬텀 실험에서는 영상에서 얻은 표적부피는 표적이 정지되었을 때 영상에서 얻은 부피와 거의 일치했다. 팬텀이 느리게 움직일수록, CT 갠트리의 rotation 시간이 짧을수록 영상에서 얻은 표적부피는 실제 부피에 근접했다. CT 촬영 시 각각의 프레임의 시작점이 같을수록 표적의 속도와 영상에서 의한 표적의 부피는 상관관계가 높게 나타났다. CT 갠트리의 rotation 속도를 팬텀의 움직임보다 빠르게 하고, CT 촬영시 각의 프레임의 시작점을 일치시킬수록 실제의 팬텀부피에 근접하리라고 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.111-123
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• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.