• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.135-135
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• 2021

In water resources management, rainfall prediction with high accuracy is still one of controversial issues particularly in countries facing heavy rainfall during wet seasons in the monsoon climate. The aim of this study is to develop an artificial neural network (ANN) for predicting future six months of rainfall data (from April to September 2020) from daily meteorological data (from 1971 to 2019) such as rainfall, temperature, wind speed, and humidity at Seoul, Korea. After normalizing these data, they were trained by using a multilayer perceptron (MLP) as a class of the feedforward ANN with 15,000 neurons. The results show that the proposed method can analyze the relation between meteorological datasets properly and predict rainfall data for future six months in 2020, with an overall accuracy over almost 70% and a root mean square error of 0.0098. This study demonstrates the possibility and potential of MLP's applications to predict future daily rainfall patterns, essential for managing flood risks and protecting water resources.

• 한국교육논총
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• 제43권1호
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• pp.125-152
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• 2022

본 연구의 목적은 교사의 수업전문성에 관한 교사와 학생의 인식에 어떤 차이가 있는지 분석하는 것이다. 교사의 교실수업을 이해하기 위하여 교사의 수업관찰과 학생 설문은 흔히 사용되는 방법이다. 그러나 학생과 교사의 인식이 다른 경우 수업교사는 결과 해석에 혼란스럽다. 본 연구에서는 수업의 대상인 학생들의 수업전문성에 관한 인식은 학생 배경에 따라 어떻게 나타나는지, 교사의 인식과 학생참여에의 예측력은 어떻게 다른지 비교해 보았다. ICALT의 수업관찰도구와 학생 설문지(MTQ)를 사용하였다. 이 두 도구는 교사의 수업전문성에 관한 6영역 및 학생참여 영역 등 총 7개 영역 구조로 구성되어 있기 때문에 결과를 비교할 수 있다. 2016년도 대전 충북 충남 지역 소재 중학교에서 수업관찰 전문교사가 106개의 수업을 관찰하였고, 이 수업에 참여한 2866명의 학생이 설문에 응하였다. 연구 결과 학생들의 수업에 관한 인식은 대체로 높았으나 학생의 배경변인별로 다른 성향을 보였다. 학생들의 인식은 주요교과목을 배울 때, 또 학년이 낮을수록 수업전문성을 더 높게 인지하는 경향을 보였다. 남학생들은 수업기술의 난이도가 높은 영역에서 수업전문성을 더 높게 인식하였다. 학생의 학생참여에의 예측력은 수업기술의 난이도가 높은 영역에서 교사의 예측력보다 높았다. 향후 예비교사와 교사를 위해 학생설문자료를 어떻게 연수에 적용할 수 있는지 추후 연구가 필요하다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제32권4호
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• pp.437-446
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• 2012

조사료 재배 적지 기준 설정을 위한 연구의 일환으로, 국가적 사업으로 구축되어 있는 토양과 기후 데이터베이스를 이용하여, Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam., IRG)를 대상으로 강원도에서의 재배 가능 지역을 분류하였다. 토양 데이터베이스는 국립농업과학원의 흙토람에서, 기상 데이터베이스는 국립농림기상센터에서 받았다. 토양 요인 항목으로는 토양 물리성인 토성, 배수, 경사, 유효 토심 및 암반노출 등, 토양 화학성인 토양 산도, 토양 염류도 및 유기물 함량 등을 선정하고, 이들의 기준값 및 가중치를 설정하였다. 기후 요인 항목으로는 1월 일최저평균온도, 3~5월의 평균온도, 9~12월의 $5^{\circ}C$ 이상 일수, 10월~익년 5월의 강수일수와 강수량을 선정하고 기준값 및 가중치를 설정하였다. 토양 요인의 관점에서 강원도에서 IRG의 재배가능지 및 재배최적지는 영동지방의 경우 고성, 속초, 양양, 강릉, 동해 및 삼척이며 주로 경사가 완만한 해안 지역에 분포하고 있었다. 영서지방은 철원, 양구, 춘천, 원주, 횡성, 평창 및 정선에 주로 분포하고 있었다. 단 영동지방의 경우 서쪽 급경사인 태백산맥은 재배불가지이며, 경사가 완만한 해안지역을 중심으로 재배가능지 이상이었다. 기후요인의 관점에서 강원도에서 IRG의 재배가능지 또는 재배최적지로 영동지방의 경우 고성, 속초, 양양, 강릉, 동해 및 삼척의 해안 지역이 해당되었다. 영서지방의 경우 대부분의 지역이 재배 불리 지역으로 분류되었다. 일부 춘천과 원주에서 60점 이상인 지역에서는 재배 관리에 신중을 기해야 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권1호
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• pp.35-44
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• 2015

산림은 많은 양의 탄소를 저장하고 있으며, 산림 탄소 동태는 기후변화에 따라 변화할 것으로 예상된다. 본 연구는 우리나라 산림에서 가장 우점하는 침엽수종과 활엽수종인 소나무림과 참나무림을 대상으로 최근 개발 및 개선된 한국형산림토양탄소모델(Korean Forest Soil Carbon model; KFSC model)을 이용하여 두 가지 기후변화 시나리오(2012년 기온이 2100년까지 유지되는 시나리오(CT), Representative Concentration Pathway(RCP) 8.5 시나리오) 하에서의 산림 탄소 동태를 예측하였다. 5차 국가산림자원조사 자료로부터 소나무림과 굴참나무림 조사구들을 추출한 뒤, 이를 행정구역(9개 도, 7개 특별 광역시) 및 영급(1-5영급, 6영급 이상)별로 분류하여 탄소 동태 모의 단위를 설정하였다. 탄소 저장고는 2012년을 기준으로 초기화하였으며, 모의 기간인 2012년부터 2100년까지 모든 교란은 고려하지 않았다. 모의 결과 산림 탄소 저장량은 시간이 경과함에 따라 전반적으로 증가하지만, CT 시나리오에 비하여 RCP 8.5 시나리오 하에서 산림 탄소 저장량이 낮게 나타났다. 소나무림의 탄소 저장량(Tg C)은 2012년에 260.4에서 2100년에는 각각 395.3(CT 시나리오) 및 384.1(RCP 8.5 시나리오)로 증가하였다. 굴참나무림의 탄소 저장량(Tg C)은 2012년에 124.4에서 2100년에는 219.5(CT 시나리오) 및 204.7(RCP 8.5 시나리오)로 각각 증가하였다. 5차 국가산림자원조사 자료와 비교한 결과, 고사유기물 탄소 저장량의 초기값은 타당한 것으로 나타났다. 모의 기간 동안 소나무림과 굴참나무림의 연간 탄소 흡수율($g\;C\;m^{-2}\;yr^{-1}$)은 CT 시나리오 하에서 각각 71.1과 193.5, RCP 8.5 시나리오 하에서 각각 65.8과 164.2로 추정된다. 따라서 우리나라 소나무림과 굴참나무림의 탄소 흡수잠재력은 지구 온난화에 의하여 감소할 것으로 예상된다. 비록 모델의 구조와 파라미터로부터 불확실성이 존재하지만 본 연구는 미래 산림 탄소 동태 파악에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1447-1460
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• 2021

도시화에 따른 인공피복의 증가는 도시지역의 온도가 주변 교외지역보다 높아지는 UHI (Urban Heat Island; UHI) 현상을 야기한다. 국지기후대(Local Climate Zone; LCZ)는 빌딩의 기하학적 구조와 피복특성에 따라 도시를 분류하는 체계로, UHI 분석을 위해 제안되어 현재 다양한 도시기후 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)과 Landsat 8 위성영상을 이용하여 수원시와 대구광역시의 LCZ 분류모델을 구축하였고, LCZ 지도와 Landsat 8 지표면온도(Land Surface Temperature; LST)를 이용하여 도시 구조적 특성에 따른 LST와 Surface UHI (SUHI) 강도를 분석하였다. LCZ 분류모델은 수원시와 대구광역시에 대해 각각 87.9%와 81.7%의 높은 분류 정확도를 보였다. 대구가 수원보다 전반적으로 모든 LCZ 클래스에서 LST가 높게 나타났으며 건물이 밀집할수록, 건물의 높이가 낮을수록 LST가 증가하는 공통점을 보였다. SUHI 강도는 두 도시 모두 여름철에 가장 강한 값을 가지고 봄과 가을에도 일부 LCZ 클래스를 제외하고 양의 SUHI 강도가 나타났지만 겨울에는 다수의 LCZ 클래스에서 음의 값이 나타났다. 이는 UHI가 여름철에 가장 강하게 나타나며, 겨울에는 일부 도시지역이 교외지역보다 더 차가운 현상이 나타나기도 함을 의미한다. 본 연구는 우리나라 UHI 분석에 있어 LCZ 분류체계의 활용가능성을 확인하였고, 향후 도시기후 분석 및 기후변화 대응 전략수립에 있어 도시의 구조적 특성을 고려하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Spatial Information Research
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• 제23권1호
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• pp.19-31
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• 2015

최근 전 세계적인 기온상승과 불규칙한 이상기후로 인하여 지역간 수자원 격차 및 물부족 현상이 나타나고 있으며 미래 물 수급의 안정성 확보를 위한 수자원 관리가 점차 중요해지고 있다. 이를 해결하기 위해 수자원의 안정적인 확보와 관리가 가능한 방안으로 대두되고 있는 Smart Water Grid (SWG) 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 웹 환경에서 통합 물정보 제공을 위한 GIS 기반의 SWG 시뮬레이터를 설계하고자 하였다. 시스템 개발을 위해 사용자 요구분석을 기반으로 SWG 현황 조회, 미래 예측 및 정수장 현황 조회기능을 설계하였으며 사용자의 이해를 높이기 위해 GIS 및 HTML5 기술을 이용한 정보표출 기술을 적용하였다. 또한 비상 상황이 발생했을 때 SWG를 이용한 문제 해결 과정을 확인할 수 있도록 시나리오 재현 기능을 설계하였다. 시스템 개발을 위한 설계도로 Use-case, Class, Sequence diagram을 작성하고 최종 개발 내용을 확인하기 위한 스토리보드를 작성하였다. 본 연구를 통해 설계된 SWG 시뮬레이터는 기후변화 대응을 위한 물관리를 지원하기 위한 정보의 획득을 도울 뿐 아니라 시나리오 재현을 통한 의사결정자의 결정을 도울 수 있을 것으로 판단된다. 주요 기능이 수자원 관리자 및 생산자 위주로 설계되었지만 향후 소비자를 위한 콘텐츠와 기능을 추가로 개발하여 단방향 정보 전달이 아닌 양방향 정보 교환이 가능하도록 해야 할 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제23권8호
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• pp.666-675
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• 2002

본 연구에서는 자기 주도적 학습을 위한 웹기반 수준별 학습 자료를 설계 ${\cdot}$ 개발하고 이를 현장에 적용하여 그 효과를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 제7차 교육과정 고등학교 과학10의 ‘일기와 기후’ 단원을 기본 학습자료와 심화 ${\cdot}$ 보충형 학습자료로 설계 ${\cdot}$ 개발하고 이를 적용하여 그 효과를 전통적 수업과 비교한 결과는 다음과 같다. 첫째, 웹 기반수준별 학습은 전통적 수업보다 학생들의 자기 주도적 학습특성 중 자아개념, 학습열성, 미래지향성, 창의성, 자기 평가력에 긍정적인 효과를 나타내었으며 이는 학습자가 주어진 학습체제와의 다양한 교류를 통하여 필요한 정보와 지식을 획득하는 웹 학습의 특성 때문인 것으로 보인다. 웹 기반 수준별 학습이 자기 주도적 학습특성에 미치는 효과를 학습능력별로 살펴본 결과, 학습자의 학습능력 수준에는 무관한 것으로 나타났다. 둘째, 웹 기반 수준별 학습은 전통적 수업보다 학생들의 과학성취도에 긍정적인 효과를 나타내었으며 학습능력 수준이 중위이상인 학습자들에게 더 효과적이었다. 이러한 연구의 결과를 고려할 때, 하위수준 학습자들의 학업성취도를 높이기 위해서는 보충학습의 내용을 더 구체적으로 구성하고 경로 면에서 학습자 편의성을 높이는 웹 설계가 필요하다. 셋째, 웹 기반 수준별 학습에 대한 학습자들의 인식 결과를 보면 시각적 효과와 화면 구성에 대하여 긍정적인 평가를 하였다. 또한 학습 경험을 계획하고 필요한 자원을 자신만의 경로로 찾아서 학습하는 자기 주도적 학습이 수준별 학습에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 응답하였다.

• 한국자원식물학회지
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• 제25권1호
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• pp.123-131
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• 2012

본 연구는 설악산, 덕유산, 한라산국립공원의 아고산대에 분포하는 주목개체군의 군락구조와 종조성, 개체군동태, 연륜생장을 조사, 분석하였다. 각 조사지별 계층구조는 덕유산과 한라산은 교목층이 없는 3층구조를, 설악산지역에서는 4층구조로 분포하였다. 중요치를 통한 주요 분포 수종은 주목을 비롯하여 시닥나무, 신갈나무, 구상나무, 마가목 등으로 나타났다. 주목의 개체(DBH > 5 cm) 밀도는 한라산지역에서 986.0개체/ha로 가장 높게 나타났으며, 평균 흉고직경은 설악산지역이 42.0 cm로 대경목의 개체들이 주로 분포하였다. 유묘와 치수, 그리고 후계목으로서 유목의 밀도는 357.3개체/ha와 128.6개체/ha로 한라산지역에서 각각 가장 높게 나타났다. 흉고직경 분포에서는 한라산지역의 주목개체군이 역J자형의 유형을 보이고 있어 현 식생상태의 지속적 유지가 가능할 것으로 판단된다. 연평균 연륜생장은 설악산, 덕유산, 한라산지역이 1.27 mm/연, 0.93 mm/연, 0.89 mm/연 순으로 각각 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.537-544
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• 2013

남극 세종 과학 기지가 위치하고 있는 바톤반도는 눈과 식생이 주를 이루고 있고, 기후변화와 같은 환경변화에 민감하게 반응한다. 극지역의 지표 모니터링은 기후변화 이해를 위해 중요하다. 그러나 극 지역은 접근성 및 공간규모로 인해 지속적으로 모니터링 하기에 어려움이 있다. 위성영상은 지속적으로 동일지역을 모니터링 할 수 있다는 장점과 함께 다중분광영역을 이용하여 지표의 상태를 파악하는데 효율적이다. 따라서 본 연구에서는 바톤반도의 지표의 상태를 지속적으로 모니터링하기 위한 기초자료로 KOMPSAT-2 다중 분광 위성영상을 이용하여 토지피복분류를 수행하였고, 나아가 분류된 토지피복 중 식생 종의 분포를 파악하였다. 다중분광영상인 KOMPSAT-2 위성영상과 현장관측자료를 이용하여 계층적 분류를 수행하였고 정확도를 평가하였다. 전반적으로 식생지역과 비식생 지역이 명확하게 분류되었으나 식생 종 분류에는 낮은 정확도를 보였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제61권6호
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• pp.324-332
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• 2019

This study aimed to identify the causality between climatic and soil variables affecting the yield of Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam., IRG) in the paddy field by constructing the pathways via structure equation model. The IRG data (n = 133) was collected from the National Agricultural Cooperative Federation (1992-2013). The climatic variables were accumulated temperature, growing days and precipitation amount from the weather information system of Korea Meteorological Administration, and soil variables were effective soil depth, slope, gravel content and drainage class as soil physical properties from the soil information system of Rural Development Administration. In general, IRG cultivation by the rice-rotation system in paddy field is important and unique in East Asia because it contributes to the increase of income by cultivating IRG during agricultural off-season. As a result, the seasonal effects of accumulated temperature and growing days of autumn and next spring were evident, furthermore, autumnal temperature and spring precipitation indirectly influenced yield through spring temperature. The effect of autumnal temperature, spring temperature, spring precipitation and soil physics factors were 0.62, 0.36, 0.23, and 0.16 in order (p < 0.05). Even though the relationship between soil physical and precipitation was not significant, it does not mean there was no association. Because the soil physical variables were categorical, their effects were weakly reflected even with scale adjustment by jitter transformation. We expected that this study could contribute to increasing IRG yield by presenting the causality of climatic and soil factors and could be extended to various factors.