• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권3호
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• pp.299-324
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• 2020

본 연구에서는 고등학생들의 수학 학습양식, 성격기질별 특징을 확인하고 각 성격기질별로 수학학습 전략을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 375명의 고등학교 1학년 학생들을 대상으로 MBTI 성격유형 검사, 수학학습 선호도 조사를 실시하여 그 결과를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 많은 학생들이 사교육의 효과를 높게 평가하고 교과서보다는 참고서를 활용한 수학학습을 더 선호하였다. 둘째, 학습 태도, 학습 습관(개념이해 집중도), 문제해결 전략(문제이해 노력, 다양한 전략 사용), 자기 관리(메타인지) 영역에서 성격기질에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 셋째, SJ형 학생들은 마인드맵 등의 학습 전략, SP형 학생들은 장,단기 학습목표를 꾸준히 실천하는 전략이 필요하다. NT형 학생들은 SRN(자기성찰노트)이나 수학일지를 활용한 학습 전략, NF형 학생들은 논리적 근거를 제시하는 수학학습 노트 쓰기 활동과 대수 학습에 더 많은 시간 투자가 필요하다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권2호
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• pp.35-44
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• 2021

파이썬은 다른 정적 언어(예, C, C++, FORTRAN 등)에 비해 실행 속도가 느리기 때문에 대규모 반복이 필요한 지구동역학 코드를 작성하는데 적합하지 않은 것으로 인식되어 왔다. 그러나 파이썬의 계산 속도를 향상시키기 위해 Just-In-Time (JIT) 컴파일 등과 같은 많은 고속화 수단이 개발되었다. 우리는 파이썬을 기반으로 JIT 컴파일러에 최적화된 맨틀 유동 지구동역학 코드를 개발했다. 코드는 지구동역학 분야에서 널리 사용되는 PIC (Particle-In-Cell) 방법과 유한요소법을 결합하여 맨틀 대류를 수치 모사하며, 코드의 신뢰성을 정량적으로 평가하기 위해 잘 알려진 2차원 맨틀 대류 문제를 벤치마킹했다. 수치 모사 결과, 제곱근 평균 제곱 속도와 넛셀 수가 이전 연구와 거의 일치함을 확인했다. JIT 컴파일러를 적용한 코드는 적용하지 않았을 경우와 대비해 계산 속도가 PIC 방법에서 최대 258배, 전체 행렬 조립 과정에서 최대 30배 향상했다. 따라서, 이번 연구는 파이썬의 계산 성능이 JIT 등의 가속기를 이용하여 충분히 향상되며, 많은 지구 동역학 문제를 해결하는데 활용될 수 있음을 제시하였다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제14권2호
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• pp.209-217
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• 2003

목 적：본 연구에서는 K-ABC와 K-LDES가 학습장애나 학습문제를 보이는 아동들의 인지적 결함과 학습문제를 평가하고 학습장애를 진단하는데 있어 얼마나 타당하고 유용한지를 알아보았다. 방 법：서울대학교병원 소아정신과에 내원하여 소아정신과 의사와 임상심리전문가에 의해 LD 혹은 학습문제를 수반한 ADHD로 진단 받은 아동 15명(LP 집단), ADHD로 진단 받은 아동 14명과 서울에 위치하는 공립, 사립 초등학교 2개교에 재학 중인 초등학생 15명이 정상집단으로 참여하였다(연령 범위：만 $7{\sim}12$세). 각 아동에게 1대 1로 K-ABC가 실시되었으며, 모가 직접 각 아동들에 대해서 K-LDES를 평정하였다. 결 과：K-ABC의 순차처리, 동시처리, 인지처리과정척도에서 세 집단간의 유의미한 차이를 보이지 않았다. 그러나 습득도척도에서 통계적으로 유의미하지는 않으나, LP 집단이 ADHD 집단과 정상집단에 비해 경미한 수준에서 낮은 점수를 보였다. 문장해독에서는 LP 집단이 ADHD 집단과 정상집단에 비해 유의미하게 낮은 수행을 보였다. K-LDES에서는 LP 집단이 말하기와 수학을 제외한 모든 하위척도들에서 다른 두 집단에 비해 매우 유의미하게 낮은 수행을 보였다. 또한 K-ABC의 척도들과 K-LDES의 척도들간의 유의미한 상관을 보였다. 결 론：본 연구는 K-ABC와 K-LDES가 학습장애를 평가하고 진단하는데 있어 유용하고 타당한 검사 도구임을 보였다. 그러나 LD에만 특징적인 인지적 결함을 밝히지는 못하였는데, 이는 LD의 피험자 수가 적고 ADHD와의 공존병리가 높은 점과 관련되어 있는 것으로 생각된다. 따라서 K-ABC만을 가지고 LD와 ADHD를 구분하는데는 어려움이 많기 때문에, K-LDES를 같이 사용하는 것이 진단의 정확성을 높일 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.33-54
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• 2021

최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.