상대적으로 비싼 에너지비용이 소요되는 신재생에너지를 사업화하기 위해서는 혁신적인 기술진보가 필수적이다. 신재생에너지 기술은 타 기술에 비해 충분한 실증-보급의 검증과정을 거치는 Long term High Risk의 특성이 있다. 본 연구는 전략적 니치 관리(SNM, Strategic Niche Management) 개념을 적용하여 정부의 신재생에너지 R&D를 단기 성과지향에서 중장기적 성장으로, 에너지시스템의 효율화 중심에서 사회시스템과의 상호교류 중심으로 전환하는 정책실행적 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 다층적 관점(MLP, Multi-Level Perspective)을 분석틀로 하여 태양광 기술개발과제가 니치단계에서 사업화 단계로 성장하는 과정을 고찰하였다. 분석결과 박막실리콘과 CIGS의 급속한 발전의 배경에는 개발주체가 과거 메모리 반도체의 NAND와 NOR 간 경쟁에서 사전적 학습효과가 있었다. 이를 통해 니치기술 중 경쟁기술이 존재할수록 학습효과는 더욱 배가됨을 확인할 수 있었다. 또한 산업계를 중심으로 학계와 출연연구소가 공동연구를 추진할 때 사업화로 진행되는 가능성이 높았다. 따라서 정부 연구개발의 사업화를 촉진하기 위해서는 과제기획 단계에서 지원대상 발굴시 기존 시장을 확보하고 있는 산업군에서 얻을 수 있는 경험(실패 또는 성공), Network 형성 단계 등의 지식흐름을 검토할 필요가 있음을 제안한다. 본 연구가 구성한 전략적 니치 관리(Strategic Niche Management)의 개념틀은 메타적 차원이며 향후, 실증을 위한 검증과 추가적 정합성 분석으로 구체화 할 것이다.
청소년을 위한 성매개 감염병 교육의 필요성이 증가되고 있지만 대부분의 청소년들은 교과과정의 부족한 시간으로 인하여 제대로 된 교육을 받지 못하고 있다. 이 시기의 성매개 감염병 노출은 증상이 없거나 경미하여 청소년들이 성매개질환에 대한 인지를 못하는 경우가 많아 장기적인 생식기계의 문제를 야기할 수 있다. 스마트폰의 보급과 더불어 청소년들이 정보의 대부분을 스마트폰을 통하여 얻고 있어 스마트폰을 활용한 교육이 청소년에서 효과적이다. 청소년의 성 매개 감염병 지식을 향상시키기 위한 교육의 방법으로 딕 앤 케리의 체계적인 교수 설계 모델을 적용하여 성 매개 감염병 교육 스마트폰 어플리케이션 개발을 하였다. 본 연구는 이 스마트폰 어플리케이션 개발 전략 및 개발 과정을 기술하였다. 이 스마폰 어플리케이션은 6명의 전문가들과 함께 개발되었으며 교육 내용은 청소년들이 이해하기 쉬운 용어를 사용하였다. 학습능력 향상을 위한 주요 전략으로는 만화로 된 교육내용, 비밀 문의와 질의응답 기능, 버튼 색 변화 및 반복 학습기능 수록 등이다. 본 연구에서 개발된 스마트폰 어플리케이션은 학교, 청소년 관련 기관 및 병원에서 청소년들의 성매개 감염병 지식, 성매개 감염병 예방 및 성매개 감염병 대처 능력을 향상 시키는데 활용 될 수 있다.
본 연구에서는 도로 포장 유지관리에 필요한 핵심정보를 생산해 낼 수 있는 저비용·고효율 포장상태 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 특히 시각정보와 고가 센서에 의존하는 기존 장비의 단점을 보완하기 위해 소음과 인공지능 기반의 포장상태등급 평가시스템을 고안하였다. 시스템 개발을 위한 아이디어 정립부터 기능 정의, 정보흐름 및 아키텍쳐 설계 과정을 거쳤으며, 생산된 프로토타입에 대한 성능 검증과 활용 전주기에 대한 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 높은 수준의 인공지능 평가 신뢰도가 확보되었으며, 하드웨어와 소프트웨어적 요소 외에도 시스템 활용에 관한 짜임새 있는 가이드라인이 개발되었다. 또한 현장평가 과정을 통해 비전문가도 쉽고 빠른 조사와 분석이 가능하고, 직관적인 시각적 정보 제공을 통해 관리자의 업무 지원이 가능함도 확인하였다. 반면에 학습에 고려되지 않은 외부 조건에 대한 선행 판별 기술, 시스템 간소화, 가변 주행속도 대응 기술 등 기술의 완성도 제고도 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 시작으로 1960년대 이후 반세기 이상 지속되어온 포장상태 모니터링 기술의 새로운 패러다임이 제시되길 기대한다.
정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고 있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의 지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수 있도록 했다.
건설프로젝트는 공기 지연, 건설 재해 등 다양한 요인으로 인한 리스크가 존재한다. 이러한 건설 리스크를 기반으로 건설프로젝트의 공사 기간의 산정 방법은 주로 감독자 경험에 의존한 주관적 판단으로 이루어지고 있다. 또한, 공기 지연과 건설 재해로 지연된 건설프로젝트 일정을 맞추기 위한 무리한 단축 시공은 부실시공 등의 부정적인 결과를 초래하며, 지연된 일정으로 인한 사회 기반 시설물 부재로 경제적 손실이 발생한다. 이러한 건설프로젝트의 리스크 해결을 위한 데이터 기반의 과학적 접근과 통계적 분석이 필요한 실정이다. 실제 건설프로젝트에서 수집되는 데이터는 비정형 텍스트 형태로 저장되어 있어 데이터를 기반으로 한 리스크를 적용하기 위해서는 데이터 전처리에 많은 인력과 비용을 수반하기 때문에 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분류 모델을 통한 기초자료를 요구한다. 따라서, 본 연구에서는 건설프로젝트 문서를 수집하여 텍스트 마이닝을 활용하여 SVM(Support Vector Machine) 기반의 데이터 분류 모델을 통해 리스크 관리를 위한 문서 기초자료 생성 분류 모델을 개발하였다. 향후 연구 결과를 통해 정량적인 분석을 통해서 건설프로젝트 공정관리 등에 있어 효율적이고 객관적인 기초자료로 활용되어 리스크 관리가 가능해질 것으로 기대된다.
본 연구는 최근 북한의 신교육강령에 따라서 집필된 영어과 교육과정 중에서 그동안 접하기 어려웠던 소학교 영어과 교육과정의 내용을 분석하여 소개하는데 그 목적이 있다. 연구대상은 북한의 소학교는 5년제이기 때문에 신교육강령에 따른 소학교 교수안 4학년과 5학년, 인민교육에 나온 신교육강령 해설서, 김정일선집 등을 기본적인 자료로 입수 가능한 자료로 하였다. 분석방법은 교육과정의 성격, 목표, 내용, 방법, 평가를 분석대상 자료와 함께 김정일 선집에 나타난 외국어교육에 대한 언급을 중심으로 발췌 또는 취합하여 자료를 있는 그대로 기술하고, 내용을 분석하고, 그 의미를 해석하며, 북한 소학교 분석연구인 본 연구의 매락에서 평가한다. 북한의 교육과정은 우리와 달리 성격, 목표, 내용, 방법, 평가로 구분하여 제시하지는 않고 섞여서 함께 제시되는데 이들 내용을 분류하여 우리한테 익숙한 서구식 교육과정의 범주인 성격, 목표, 내용, 방법, 평가로 구분하여 분석한 내용을 기술한다. 분석결과를 요약하면 신교육강령의 소학교 영어과 목표는 영어에 대한 흥미를 유지하고 영어 자모와 일상생활 소재를 중심으로 한 기초적인 영어를 익혀서 중학교 영어의 기초를 쌓는데 있다. 이에 따라서 4학년 1학기 때는 문자 없이 구어를 익히고 2학기에는 문자를 주로 익히고 5학년에서는 일상생활의 친숙한 주제를 영어로 익힌다. 교수방법은 교실영어를 사용하여 학생들이 영어에 대한 두려움을 없애도록 격려하고 칭찬하면서 동시에 익혀야 될 언어적 요소는 반복 연습을 자주 시킨다. 평가는 과정중심의 평가를 통해서 학생들의 영어 학습 동기를 자극할 수 있도록 한다.
본 논문은 드론봇 전투체계를 운용하여 전투전단의 적 보병부대 위치정보를 수집하였을 시, 지휘관이 요구하는 적 부대 피해수준을 충족하면서 적 보병부대를 신속하고 정확하게 타격하기 위하여, 보유한 화력체계의 살상범위를 기초로 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 실시간 자동으로 산출하는 인공지능 알고리즘 연구이다. 이를 위해, 100m×200m 크기의 야지 전장환경에서 증강된 소대급 규모의 적 보병부대를 임의로 전개 및 모의하고, 약 15m의 살상범위를 갖는 가상의 화력체계에 대한 모델링을 수행하였으며, 각개 적병사의 무피해/경상 및 중상/사망 등의 피해유형 및 임무수행 가능여부를 모의하기 위하여 연성표적의 피해효과에 적용되는 칼튼피해함수를 적용하고 전장의 불확실성을 모의하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 지휘관 의도에 부합된 적부대의 피해수준을 달성하기 위하여, 반복적인 모의 및 비지도학습의 k-mean clustering 기법을 적용하여 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 0.4초 이내로 산출하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 드론봇 전투체계를 운용하는 대대급 규모의 전투부대에서 '탐지-결심-타격' 의사결정시간의 단축에 기여할 것으로 판단된다.
예제기반 초해상도 영상 복원(EBSR)은 고해상도 영상과 저해상도 영상간의 패치간 대응관계를 학습함으로써 고해상도 영상을 복원하는 방법으로, 한 장의 저해상도 영상으로부터도 고해상도 영상을 복원할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 폰트의 종류나 크기가 학습 영상과 다른 텍스트 영상을 적용할 경우 잡영을 많이 발생시킨다. 그 이유는 복원 과정 중 매칭 단계에서 입력 패치들이 사전 내의 고해상도 패치와 부적절하게 매칭될 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위한 새로운 패치 매칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 관찰 모델을 이용하여 입력 영상과 출력 영상간의 상관 관계를 보존함으로써 잘못 매칭된 패치로 인한 잡영을 효과적으로 억제한다. 이는 출력 영상의 화질을 개선할 뿐 아니라, 다양한 종류 및 크기의 폰트를 포함한 대용량 패치 사전을 적용할 수 있게 함으로써 폰트의 종류 및 크기의 변이에 대한 적응력을 크게 향상시킨다. 실험에서 제안하는 방법은 폰트와 크기가 다양한 영상에 대하여 기존의 방법보다 우수한 영상 복원 성능을 나타내었다. 뿐만 아니라, 인식 성능도 88.58%에서 93.54%로 개선되어 제안하는 방법이 인식 성능의 개선에도 효과적임을 확인하였다.
작곡은 작곡가의 경험을 바탕으로 표현하고자 하는 감정을 멜로디로 나타내는 창작활동이다. 따라서 작곡가의 작곡 과정을 그대로 본따서 자동작곡프로그램을 만드는 것은 매우 어렵다. 우리는 '창작은 모방을 통하여 가능하다'는 전제하에 본 논문에서 인공신경망의 학습기능을 이용하여 자동작곡시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 기존 곡을 인공신경망이 학습할 수 있는 시계열 데이터로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 곡의 특성상 반복되는 시계열 데이터를 제대로 학습하기 위하여 곡의 마디를 함께 학습하는 방법을 고안하였다. 학습된 인공신경망에 새로운 곡의 도입부 시계열 데이터를 만들어 넣어주면 인공신경망이 나머지 시계열 데이터를 만들어준다. 이를 음표와 박자로 변환하면 새로운 곡이 완성된다. 다만, 인공신경망의 출력은 음악이론과 다른 박자와 다른 화성의 음표를 출력할 수 있기 때문에 이를 후처리로 보정해 주어야 한다. 본 논문에서는 박자 후처리 프로그램만 구현하여 적용하였으며, 화성 후처리는 사람이 직접 하였다. 화성 후처리는 복잡하여 추후연구에서 구현할 예정이다.
STS 학습 프로그램이 요구하는 바를 현장 과학 교육에 구현시키기 위해서는 모든 학습자에게 적절한 수준별 교육 자료들을 개발할 필요가 있다. 이를 위하여 과학교육의 핵심으로 볼 수 있는 과학 교과서에서 공통적으로 꼭 다루어야 할 필수항목을 추출하였다 그런 다음, 이 항목들을 수준별 STS 과학 수업 모형에 적합하도록 개발하였다. 이연구의 목적은 수준별 탐구 능력을 신장하기 위해서 STS 학습 프로그램을 적용하는 데 있다. 이 연구를 실시한 결과 다음과 같은 몇 가지 결론을 얻을 수 있었다: 첫째, 부분적이나마 과학 교과목을 학습하는 태도에 긍정적인 변화가 있었다. 둘째, 생활 주변에서 그 소재를 찾아 과학. 기술, 사회에 접목시킨 수업이기에 과학 기술과 우리의 생활이 밀접한 관계에 있다는 사실을 알게 되었고, 학습의 흥미 유발에 많은 도움이 되었다. 셋째, STS 소재를 구안(具案), 제작하는 과정에서 학생의 자기 주도적 탐구 활동이 이루어짐으로써 스스로 학습하는 계기를 마련할 수 있었다. 넷째, STS 학습프로그램을 적용한 실험집단과 전통적 수업 방식을 적용한 비교집단 사이에는 실험집단이 유의미하게 학업 성취도의 증가가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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