낙동강 하류 딴섬 지역은 강변여과수 개발이 이루어지는 지역으로서 상부의 점토 및 실트질 퇴적층이 물의 상하 이동을 차단하여 하부 자갈층은 피압 대수층의 특성을 보이기도 한다. 총 13개소의 관측 지점에서 측정한 지하수위 조사 결과, 강우 요인과 농업활동에 의한 양수의 영향으로 계절에 따라 지하수위 유동 방향이 차이를 보인다. 7개 지점 9개의 장기 지하수위 관측 결과, 딴섬의 지하수위 변동은 주성분분석에 의하여 3개 유형으로 분류된다. 첫 번째 유형은 딴섬 중앙부에서 나타나며 하천의 영향이 적어 완만한 변동을 보이고, 두 번째 유형은 딴섬 외곽부에서 나타나며 강우 및 하천수위에 신속히 반응하는 뽀족한 형태의 그래프를 보여준다. 세 번째 유형은 하천수위 변동과 상관없이 일정한 주기를 갖는 경우로서 하천 본류와 떨어진 심부 자갈층에서 나타나는데, 심부 자갈층의 지하수위는 조석 영향에 의한 주기성을 보인다. 각 지점의 지화학 특성을 분석한 결과 딴섬 내부는 [$Ca-HCO_3$]인 천부 지하수 특성, 딴섬 외곽은 [$Na-HCO_3$], [$Ca-SO_4(Cl)$]로서 하천 영향을 받는 유형으로 나타나 수위 분류 유형과 관련성이 있다.
본 연구에서는 먼저 수학과 과학의 연결성을 고려한 수학학습에 관한 선행연구를 고찰한 후에, 중 고등학교 수학과 과학의 통합교육의 필요성을 제 7차 수학과 교육과정 개정의 배경과 수학과의 목표 측면에서 논의하였다. 또한 외국의 통합교육 사례를 살펴보고 이에 근간하여 수학과 과학의 통합교육 유형, 수학과 과학의 간교과형 통합교육 방법을 논의하였다. 문헌연구에 기반을 두고 수학과 과학에서 공통이 되는 개념, 원리, 기능을 중심으로 한 간교과형 통합교육 방법을 위한 교수-학습 자료를 개발하여 이를 수학 시간에 활용할 것을 권하였다. 그 후에 수학과 과학의 간교과형 통합교육을 위한 교수-학습 자료를 개발하고 이를 연구도구로 활용하여 사례연구를 하였다. 사례연구 결과, 학생들은 등속운동을 탐구하면서 일차함수가 발생되는 과정을 이해하고, 시간과 속도_. 시간과 이동거리의 관계식과 그래프를 개발하고, 이 식과 그래프를 연결하여 기울기의 실제적인 의미를 해석할 수 있었다.
각종 기기들이 연결되는 사물인터넷(internet of things) 시스템에서 중요한 부품의 고장은 경제적, 인명의 손실을 야기할 수 있다. 시스템 내에서 발생하는 고장으로 인한 손실을 줄이기 위해 고장 검진 기술이 IoT에서 중요한 기술로써 여겨지고 있다. 본 논문에서는 그래프 신경망 기반 방법을 사용하여 시스템 내의 설비에서 취득된 진동 데이터의 특징을 추출하여 고장 여부를 판단하고 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델의 학습을 위해, CWRU(case western reserve university)에서 취득된 고장 데이터 셋을 입력 데이터로 사용한다. 제안하는 모델의 분류 정확도 성능을 확인하기 위해 기존 제안된 합성곱 신경망(convolutional neural networks) 기반 분류 모델과 제안된 모델을 비교한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 모델은 불균등하게 나누어진 데이터에서 기존 모델보다 분류 정확도를 약 5% 향상 시킬 수 있는 것을 확인하였다. 이후 연구로, 제안하는 모델을 경량화해서 분류 속도를 개선할 예정이다.
우리나라의 경우 집중호우와 돌발홍수로 인한 침수 발생에 대응하기 위해 유역 및 하천관리 사업, 각종 풍수해 예방사업 등을 추진하고 있으며, 관련 분야의 스마트기술 도입을 적극 추진하고 있다. 그러나, 2013년 노량진 상수도관 공사 현장 사고, 2019년 신월 빗물저류 배수시설 현장 사고 등과 같은 건설현장 침수 피해 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 또한, 건설현장의 다양한 조건 및 시시각각 변화하는 상황에 따라 구조적 대책 및 대응방안을 수립하는 데 한계가 있으며 지금까지는 법, 제도에 기초한 대응 매뉴얼을 제작·배포하여 현장 근로자 교육을 실시하는 수준에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 건설현장의 자연재해, 특히 수재해에 대응하기 위해 보다 과학적인 방법을 통한 현장 침수 예경보 체계를 수립하였으며, 강우예측-침수예측-침수예경보 생산-현장 상황전파에 이르는 일련의 시스템을 개발하여 공사별, 규모별, 공정별 침수 대응 솔루션을 제공하고자 한다. 건설현장 침수예경보 시스템 개발의 주요 내용은 요소기술 개발이며, 간략하게 정리하면 다음과 같다. ① 강우 예측정보 생산: 현장에서 발생하는 집중호우를 고려하는 실시간 강우측정 자료와 연계한 초단기 강우예측 기술 개발, ② 침수 예측모델 개발: 현장의 시공간적 특성, 수재해 피해의 유형 등을 반영할 수 있는 침수피해 예측 모델 개발, ③ 침수예경보 의사결정 방법론 개발: 침수 피해 예경보를 위한 침수 위험단계 세분화 및 노모그래프 개발과 모델 적용(예측정확도 85% 이상), 이를 통합하여 건설현장 침수예경보 시스템 개발을 수행하게 된다. 연구에서 개발된 침수 예경보 통합 시스템은 향후 수재해로 인한 건설현장의 인명, 재산 피해 최소화에 기여할 것으로 기대된다.
이 연구에서는 최근 수행된 국제 비교 연구인 TIMSS-R과 PISA 2000에 나타난 우리 나라 학생들의 지구 과학영역에 대한 전체적인 성취도 및 성 차이 경향을 파악하였다. 이를 위해 1999년에 실시된 TIMSS-R에 포함된 33개의 지구 과학 관련 문항과 2000년에 실시된 PISA에 포함된 13개의 지구 환경 과학 문항에 대한 국제 및 국내 평균 정답율을 비교하였다. 분석 결과, 우리 나라 학생들은 문항 유형별로는 선택형 문항에서, 수행 영역별로는 단순 정보 이해문항에서 국제 평균 정답율에 비해 큰 차이를 보이며 높게 나타났다. 또한, 우리 나라 학생들은 그래프 해석, 표 해석등 자료 해석과 관련된 문항에서 국제 평균보다 특히 높은 정답율을 나타냈는데, 이러한 경향은 남학생들에게 더 두드러졌다. 한편, 우리 나라 학생들은 천문학 문항에서 상대적으로 가장 낮은 점수를 나타냈으며, 이는 특히 여학생에게 더 심하게 나타났다. 우리 나라 여학생들은 문항의 내용, 유형, 수행 영역 등 모든 부분에서 남학생들보다 낮은 정답율을 보여 심각한 성 차이를 드러냈다.
본 논문은 소셜네트워크 시각화의 정보미학적 해석을 통해 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용을 분석한다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 개인과 집단의 상호관계를 규명하는 사회연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 한 방법인 '소시오그램(sociogram)'의 형태로 등장했다. 이후 소셜네트워크가 점차 복잡해지면서 다양한 인간 관계망을 분석하는 기술이 등장했다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 사회 구조를 측정하기 위한 실용적 목적을 지향했다. 그러나 현재 소셜네트워크 시각화는 정보 기반의 예술적 표현에 이르기까지 다양한 형태로 분화되었다. 본 논문은 이러한 소셜네트워크 시각화의 최근 예술적 활용에 주목하여 정보미학적 접근을 시도하고 예술적 활용 사례를 두 가지 범주로 나눈다. 먼저, 아날로그 기반의 정적인 그래프 시각화 유형을 분석한다. 두 번째는 소셜네트워크 웹 사이트와 텍스트 분석 기술을 연동하여 실시간 디지털 이미지를 생성하는 상호작용성 기반의 시각화 유형을 분석한다. 이러한 방법을 통해 예술과 공학의 융합적 패러다임을 제시하여 기존 예술 연구 영역의 한계를 벗어나고자 한다.
일반적으로 지역학 연구를 수행하는데 있어 연구 동향을 파악하는 것은 매우 중요하다. 그러나 지역학의 연구 분야는 매우 다양하며, 모든 지역학 연구 분야에 대한 연구가 동시에 진행되는 것은 매우 어렵다. 이로 인해 지역학연구는 시대에 따라 연구 분야 및 연구 동향이 변화 하였다. 이와 함께 지역학의 연구 동향을 이해하려는 관심이 꾸준히 증가되고 있다. 본 논문에서는 국내의 지중해지역 연구를 대상으로 동시 출현 키워드를 기반으로 연구 동향을 분석한다. 이를 위하여 국내 지중해지역 연구의 대표 학술지인 『지중해지역연구』에 게재된 논문들을 대상으로 논문 유형 분석 및 키워드를 추출하여 정제 과정을 거쳐 동시 출현 키워드를 생성하였다. 세부적으로 논문의 유형 분석을 통해 기본적인 동향 분석을 수행하였고, 논문의 동시 출현 키워드를 이용하여 단순 정량 분석보다 심층적인 분석을 수행하고, 동시출현 키워드를 통해 생성된 네트워크 그래프 형태의 시각화를 통해 분석을 수행한다.
본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다.
농업계고등학교 교과서는 농촌어메니티를 학습할 수 있는 최적의 교재로서 농촌어메니티 교육내용을 개발함으로써 청소년의 올바른 농업 농촌 가치관 형성 및 국민적 공감대 확산에 이바지하고자 한다. 대상 교과서는 농업계고등학교 교과서 39종으로 이루어졌으며, 연구방법으로는 우선적으로 1~5단계의 내용분석 척도를 설정하여(1단계는 어메니티 개념에 따라 반드시 수정이 필요한 내용, 2단계는 어메니티 개념에 따라 수정이 필요한 내용, 3단계는 어메내티 개념이 포함되었는지 판단할 때 크게 문제가 없는 내용, 4단계는 어메니티 개념이 포함되어 있는 좋은 내용, 5단계는 어메니티 개념이 포함되어 있는 교과서의 모델이 될 수 있는 내용) 판정하였다. 그 결과 1단계 어메니티 개념에 따라 반드시 수정이 필요한 내용을 선정하여 교과내용을 개발하였으며, 이는 어메니티 관점에 맞추어 실시하였다. 또한 내용분석을 통한 교과서 구분을 하여 A, B, C 유형으로 나타내었다. A유형은 내용분석의 결과 판정 1 또는 2의 분석 내용이 20개 이상 나온 교과서, B유형은 내용분석의 결과 판정 1 또는 2의 분석 내용이 10~19개 나온 교과서, C유형은 내용분석의 결과 평정 1또는 2의 분석 내용이 10개 미만으로 나온 교과서를 의미한다. 교과내용 개발 결과 총 262건의 교과내용 개발이 이루어졌으며, 문장 132개로 50.38%, 사진 105개 40.47%, 삽화 22개 8.35, 그래프 0.76%, 표 0.38% 등의 순서로 나타났다. 총 262개 개발내용중에서 '사회자원의 시설'부분에 대한 관점 77개로, '사회자원의 경제활동'에 대한 관점 64개, '문화자원의 경관'에 대한 관점 50개 순으로 집계되었다. 그 다음은 '자연자원의 자연'에 대한 관점이 47개, 문화자원의 역사'에 대한 관점이 9개, '사회자원의 공동체 활동'에 대한 관점이 14개 순으로 나타났다. 자연적 자원 18.31%, 문화적 자원 22,52%, 사회적 자원 관점이 59.16%로 '사회적 자원 관점이 가장 많은 것으로 나타났다. 이는 농업계고등학교 교과서에서는 농촌어메니티의 사회적 자원이 강조되어야 하며, 문화적 자원, 자연적 자원의 순서로 강조될 필요성이 있다는 것을 뜻한다. 즉 농촌어메니티개념의 확립을 이하여 현재 농업계 고등학교 교과서에서는 시설, 경제활동, 공동체활동 같은 '사회적 자원'을 보강하여 강조할 필요가 있음을 나타낸다.
국가 수준의 표준화된 학업 성취도 평가 결과를 분석하여 학생들의 성취 수준을 파악하고 이를 교육정책 수립이나 교수활동 개선에 반영하는 과정은 교육의 책무성으로 중요한 부분이다. 본 연구에서는 과학과 국가 수준 학업 성취도 평가 결과를 분석하고, 답지 반응률 분포 곡선을 활용하여 평가 문항의 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2013년까지 시행된 과학과 성취도 평가 결과를 성취 수준에 따라 분석하였으며, 성취도 점수에 따른 특정 문항의 정오답 반응률을 토대로 최적 곡선을 추정한 그래프인 답지 반응률 분포 곡선을 활용하여 선다형 평가 문항 112개의 정답지와 오답지 반응률 곡선의 유형을 분류하고, 유형별 문항 특성을 분석하였다. 분석 결과, 정답지는 5가지 유형(S자형, J자형, 직선형, F자형, 계단형)으로 분류하였고, 오답지는 4가지 유형(보통형, 평지형, 산지형, 상승형)으로 분류하였다. S자형의 정답지 반응 곡선과 보통형의 오답지 반응 곡선이 조합인 문항이 가장 많았으며, 성취 수준에 따라 학생들을 변별하는데 적절한 문항인 것으로 분석되었다. 또한, 정답 반응률 분포와 오답 반응률 분포가 서로 연관되는 것으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 교수 학습, 교실 평가 등에서 함의를 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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