이 연구의 목적은 단계별 질문을 활용해 '계절의 변화' 단원을 재구성함으로써 학생들의 오개념 변화에 어떠한 효과가 있는지 확인해 보고자 한 것이다. 대부분의 학생들은 계절 변화의 원인을 설명하는데 자신의 경험을 바탕으로 하여 선개념을 구성하고 있었다. 그래서 개발한 수업에서는 학생들이 갖고 있는 선개념 중 오개념을 조사하고 이에 대한 지도 계획을 '개념 변화를 위한 수업 설계 요소'로 명시하여 핵심 교수 학습 내용이 되도록 단원을 재구성하였다. 연구 결과, 실험 집단의 24명 학생들을 대상으로 과학 개념 검사를 실시하여 통계적으로 유의미한 효과가 있음을 알 수 있었다. 또한 질적 분석을 실시한 결과, 계절 변화를 설명할 때 활성화한 개념적 자원의 수와 계절 변화를 설명하는 구체성의 정도가 비교 집단에 비해 높음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 교육대학교 84명의 학생들을 대상으로 계절변화 단원에 대한 수업 곤란도를 분석한 연구이다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 초등과학 계절의 변화를 구성하는 4개 주제별 초등예비교사의 수업곤란도가 큰 주제부터 제시하면 '계절의 변화가 생기는 까닭은 무엇일까요?'(수업곤란 도 4.05), '계절에 따라 태양의 남중 고도와 낮과 밤의 길이는 어떻게 달라질까요?'(수업곤란도, 3.12), '하루 동안의 태양 고도, 그림자의 길이, 기온은 서로 어떤 관계가 있을까요?'(수업곤란도 2.85), '계절에 따라 기온은 어떻게 달라질까요?'(수업곤란도 2.80)이다. 이것으로 초등과학 계절의 변화 단원에서 공간지각 개념이 필요한 수업주제로 분류되는 '계절의 변화가 생기는 까닭은 무엇일까요?'에 대한 4주제에 대한 수업이 다른 단원에 비해서 수업곤란도가 높게 나타났다. 둘째, 계절변화 단원에서 수업주제별로 수업곤란도의 요인은 다양하게 나타났다. 초등예비교사들이 계절 변화 단원에 대한 수업을 지도할 때 수업을 어렵게 만드는 요인을 빈도수가 높은 순서대로 살펴보면 '자전축 기울기에 따른 태양남중 고도 비교하기 실험 지도' 가 42명(50%), '태양 남중고도와 낮과 밤의 길이 설명의 어려움'이 38명(45%), '남중고도 개념 설명의 어려움'이 27명(32%), '계절별 태양의 위치변화 설명의 어 려움'이 24명(29%), '태양고도를 측정할 때 전등의 높이를 조절해야 하는 합당한 이유 설명'이 20명(24%), '태양고도와 최고기온 사이의 불일치 이유 설명의 어려움'이 16명(19%), '모래(지면)온도 측정의 어려움'이 12명(14%)으로 각각 나타났다. 셋째, 수업곤란도 요인을 분석해 보면 교사요인보 다 교육과정요인이 많았다. 이러한 맥락에서 볼 때, 초등예비교사들의 수업곤란도가 가장 크게 나타난 계절 변화 단원 중 4주제인 '계절의 변화가 생기는 까닭은 무엇일까요?'에 대한 탐구활동은 교육과정의 측면에서 개선이 필요하다고 판단된다.
Purpose: This study was to provide baseline data about nurses' Influenza A (H1N1) knowledge, awareness, and practice of infection control and to identify the significant factor affecting the level of practice. Methods: The subjects of this study were 144 nurses who worked at Influenza A (H1N1) regional base Hospital in D city. Data were collected by self-reported questionnaires during September 2009. The collected data were analyzed using SPSS/WIN 12.0 program. Results: The knowledge of Influenza A (H1N1) was statistically different according to age, unit, career and experience of seasonal influenza vaccination during the last year. The awareness of infection control was statistically different according to age, career, experience of seasonal influenza vaccination for last year and intention to get seasonal influenza vaccination for this year. The practice of infection control was statistically different according to unit, experience of seasonal influenza vaccination for last year, intention to get seasonal influenza vaccination for this year and intention to get Influenza A (H1N1) vaccination for this year. There was positive correlation among knowledge, awareness and practice (p < .05). Awareness was the significant factor affecting the level of practice. Conclusion: An educational program focusing on strategy to change nurse's awareness can be effective for infection control of Influenza A (H1N1) in regional base hospitals.
The seasonal patterns of sediment supply were investigated during the period of June 1999 to June 2000 on a coastal foredune of Seungbong Island, Korea. Sediment supply was determined from measurements of geomorphic changes in the foredune and beach along six lines. Most sands were deposited on the dunefoot and foredune area during the winter and spring, from November to April. The largest amount of sands was deposited along the lines 5 and 6 near the sea-dike in the southern tip of the dune area. In general, the sand on the beach was gradually eroded in spring, summer and fall but deposited in winter. Total sediment accumulation over the study period was $484m^3$ for the foredune and $345m^3$ for the beach. The volume of the foredune increased in the winter and spring, whereas the volume of beach increased in the winter. Variation in sediment deposition appears to be controlled primarily by variations in the seasonal wind regime.
Jung, Kang Young;Ahn, Jung Min;Cho, Sohyun;Lee, Yeong Jae;Han, Kun Yeun;Shin, Dongseok;Kim, Kyunghyun
Membrane and Water Treatment
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제10권5호
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pp.339-352
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2019
Long term water quality change was analyzed to evaluate the effect of the Total Maximum Daily Load (TMDL) policy. A trend analysis was performed for biochemical oxygen demand (BOD) and total phosphorus (TP) concentrations data monitored at the outlets of the total 41 TMDL unit watersheds of the Nakdong River in the Republic of Korea. Because water quality data do not usually follow a normal distribution, a nonparametric statistical trend analysis method was used. The monthly mean values of BOD and TP for the period between 2004 and 2015 were analyzed by the seasonal Mann-Kendall test and the locally weighted scatterplot smoother (LOWESS). The TMDL policy effect on the water quality change of each unit watershed was analyzed together with the results of the trend analysis. From the seasonal Mann-Kendall test results, it was found that for BOD, 7.8 % of the 41 points showed downward trends, 26.8 % and the rest 65.9% showed upward and no trends. For TP, 51.2% showed no trends and the rest 48.8% showed downward trends. From the LOWESS analysis results, TP began to decrease in most of the unit watersheds from mid-2010s when intensive chemical treatment processes were introduced to existing wastewater treatment plants. Overall, for BOD, relatively more points were improved in the main stream compared to the points of the tributaries although overall trends were mostly no trend or upward. For TP, about half of the points were improved and the rest showed no trends.
이 연구의 목적은 신뢰도와 타당도가 확보된 계절 변화 개념 검사 도구를 개발하고 계절 변화 개념과 관련된 하위 개념과 오개념에 대하여 객관적으로 관찰하고 분석하여 변인 간의 관계를 설명하고자 하였다. 계절 변화 개념 검사 도구의 개발 과정은 검사 도구 개발 계획 수립, 검사 도구 초안 개발, 예비 검사 및 검사 도구 수정, 최종 검사 도구 개발, 본 검사 실시의 과정으로 이루어졌다. 개발된 검사 도구는 학생의 계절 변화 개념 형성 정도를 검사하고 개념 형성에 어려움이 있다면 그 원인이 무엇인지 분석하여 적절한 학습과 도움을 제공하는데 활용할 수 있다. 개발한 검사 도구를 이용하여 6학년 198명을 대상으로 한 회귀 분석 결과 선수학습개념의 이해정도와 오개념의 교정 정도는 계절 변화 단원에서 학습한 개념에 정적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 오개념이 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 평균 점수를 기준으로 절단점을 생성하여 구분한 두 구간 중 평균 점수 이상 구간 학생들은 오개념의 교정 정도가 유의미한 영향을 미쳤으며, 평균 점수 이하 구간 학생들은 선수학습개념의 이해정도가 유의미한 영향을 미쳤다.
In general precise estimation of hourly of daily distribution of the long-term run-off should be very important in a design of source of irrigation. However, there have not been a satisfying method for forecasting of stationar'y long-term run-off in Korea. Solving this problem, this study introduces unit-hydrograph method frequently used in short-term run-off analysis into the long-term run-off analysis, of which model basin was selected to be Sumgin-river catchment area. In the estimation of effective rainfall, conventional method neglects the Soil moisture condition of catchment area, but in this study, the initial discharge (qb) occurred just before rising phase of the hydrograph was selected as the index of a basin soil moisture condition and then introduced as 3rd variable in the analysis of the reationship between cumulative rainfall and cumulative loss of rainfall, which built a new type of separation method of effective rainfall. In next step, in order to normalize significant potential error included in hydrological data, especially in vast catchment area, Snyder's correlation method was applied. A key to solution in this study is multiple correlation method or multiple regressional analysis, which is primarily based on the method of least squres and which is solved by the form of systems of linear equations. And for verification of the change of characteristics of unit hydrograph according to the variation of a various kind of hydrological charateristics (for example, precipitation, tree cover, soil condition, etc),seasonal unit hydrograph models of dry season(autumn, winter), semi-dry season (spring), rainy season (summer) were made respectively. The results obtained in this study were summarized as follows; 1.During the test period of 1966-1971, effective rainfall was estimated for the total 114 run-off hydrograph. From this estimation results, relative error of estimation to the ovservation value was 6%, -which is mush smaller than 12% of the error of conventional method. 2.During the test period, daily distribution of long-term run-off discharge was estimated by the unit hydrograph model. From this estimation results, relative error of estimation by the application of standard unit hydrograph model was 12%. When estimating by each seasonal unit bydrograph model, the relative error was 14% during dry season 10% during semi-dry season and 7% during rainy season, which is much smaller than 37% of conventional method. Summing up the analysis results obtained above, it is convinced that qb-index method of this study for the estimation of effective rainfall be preciser than any other method developed before. Because even recently no method has been developed for the estimation of daily distribution of long-term run-off dicharge, therefore estimation value by unit hydrograph model was only compared with that due to kaziyama method which estimates monthly run-off discharge. However this method due to this study turns out to have high accuracy. If specially mentioned from the results of this study, there is no need to use each seasonal unit hydrograph model separately except the case of semi-dry season. The author hopes to analyze the latter case in future sudies.
The agriculture sector plays a vital role in the economy of Pakistan by contributing about 20% of the GDP and 42% of the labor force. Rivers from the top of Himalayas are the major water resources for this agriculture sector. Recent reports have found that Pakistan is one of the most vulnerable country to climate change that can cause water scarcity which is a big challenge to the communities. Previous studies have investigated the impact of climate change on the trend of streamflow, but the understanding of seasonal change in the regional hydrologic regimes remained limited. Therefore, a better understanding of the seasonal hydrologic change will help cope with the future water scarcity issue. In this study, we used the daily stream flow data for four major river basins of Pakistan (Chenab, Indus, Jhelum and Kabul) over 1962 - 2019. Utilizing these daily river discharge data, we calculated the winter-spring center time and the summer-autumn center times. In this study Winter-spring center time (WSCT) is defined as the day of the calendar year during which half of the total six months (Jan-Jun) discharge volume was exceeded. Results show that the four river basins experienced a statistically significant decreasing trend of WSCT, that is the center time keeps coming earlier compared to the past. We further used the Climate Research Unit (CRU) climate data comprising of the average temperature and precipitation for the four basins and found that the increasing average temperature value causes the early melting of the snow covers and glaciers that resulted in the decreasing of 1st center time value by 4 to 8 days. The findings of this study informs an alarming situation for the agriculture sector specifically.
Unit load factor, which is used for the quantification of non-point pollution in watersheds, has the limitation that it does not reflect spatial characteristics of soil, topography and temporal change due to the interannual or seasonal variability of precipitation. Therefore, we developed the method to estimate a watershed-scale non-point pollutant load using seasonal forecast data that forecast changes of precipitation up to 6 months from present time for watershed-scale water quality management. To establish a preemptive countermeasure against non-point pollution sources, it is possible to consider the unstructured management plan which is possible over several months timescale. Notably, it is possible to apply various management methods such as control of sowing and irrigation timing, control of irrigation through water management, and control of fertilizer through fertilization management. In this study, APEX-Paddy model, which can consider the farming method in field scale, was applied to evaluate the applicability of seasonal forecast data. It was confirmed that the rainfall amount during the growing season is an essential factor in the non-point pollution pollutant load. The APEX-Paddy model for quantifying non-point pollution according to various farming methods in paddy fields simulated similarly the annual variation tendency of TN and TP pollutant loads in rice paddies but showed a tendency to underestimate load quantitatively.
The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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