• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.252-260
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• 1998

본 논문은 기개발된 간선도로 연동하 신호최적화 모형인 KS-SIGNAL의 최적화 수행속도를 향상하기 위한 새로운 모형식 및 방법론을 제시하고 평가하였다. 본 논문에서는 탑재, 좌회전 현시순서에 관한 제약식 추가 등의 3단계 작업을 실시하였다. 첫 번째 단계인 모형식의 수정에 있어서는 기존의 모형식에서 변수로 사용하던 대가차량 소거시간을 상수로 산정함으로써 일부 제약식 및 변수를 소거시킬 수 있었으며, 두 번째 단계에서는 선형계획식의 해를 구하기 위한 툴로 사용되는 Wondow용 Lindo library를 탑재, 새로이 변형된 형식의 모형식을 제안한다. 마지막으로 세 번째 단계에서는 좌회전 현시 순서에 관한 제약식을 추가함으로써 최적화 작업에 대한 경우의 수를 줄임으로써 수행속도를 향상시키는 방법론에 대해 제시한다. 결론적으로 기존의 KS-SIGNAL과 비교해 최적화 수행속도는 99%이상 향상되었으며, 도출된 해 또한 타 모형식과 비교해 우수한 결과를 나타냈다.

• 응용통계연구
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• 제23권3호
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• pp.533-543
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• 2010

직접면접으로 민감한 질문을 할때 발생하는 무응답이나 거짓응답의 문제를 개선하고자 Warner (1965)가 최초로 제안한 확률화응답모형에 관한 연구는 이후 많은 연구자들에 의해 개선, 발전되어 오고 있다. 본 연구에서 표본은 층화임의복원추출법에 의해 추출되었으며, 표본배분은 최적배분법에 의해 배분되었다. 한편, Kim과 Elam (2005)의 2단계 층화확률화응답모형을 확장한 3단계 층화확률화응답모형을 사용하였다. Kim과 Elam (2005)의 2단계 층화확률화응답모형과 상대효율을 비교한 결과 본 논문에서 제시한 3단계 층화확률화모형의 효율성이 상대적으로 높다는 결과가 도출되었다. 그러나 2단계확률화응답모형을 3단계로 확장함으로써 상대적으로 효율성은 증대되지만 반대로 조사과정의 어려움이 예상된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권2호
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• pp.191-202
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• 2016

본 연구에서는 과학관 교육의 목적인 교육하기, 참여하기, 즐기기를 추구하고 인지적 영역과 정의적 영역의 학습 효과를 향상시키기 위해서 과학관 학습 모형을 개발하였다. 모형을 개발하기 위하여 기존의 박물관 교육 모형을 '요인 중심 박물관 교육 모형'과 '과정 중심 박물관 교육 모형'으로 구분하여 고찰하고 과학관 교육의 특성화 방법을 고찰하였다. 선행 연구에 근거하여 과학관 학습 모형에서 전시물, 스캐폴딩과 소집단 내 상호작용, 놀이에 중점을 두었고, 개인적, 사회적, 물리적 요인을 포함하였으며, 각 요인들이 인지적, 정의적 영역에 영향을 줄 수 있다는 것을 고려하였다. 본 연구에서 개발한 과학관 학습 모형은 놀이에 중점을 두고 있는 점을 반영하여 '과학관 놀이-학습 모형'이라고 명명하였다. 이 모형은 '준비', '전시물 탐색', '체험', '정리'의 교수 학습 단계를 중심축으로 양쪽에 학생과 교사의 활동이 나타난 형태이다. '준비' 단계는 개인적, 물리적 요인을 고려하고, 학생은 관련 지식을 형성하며 놀이를 준비한다. '전시물 탐색' 단계는 개인적, 사회적 요인을 고려하고, 전시물, 스캐폴딩과 소집단 내 상호작용, 놀이가 집약된 이 모형의 핵심 단계이다. 이 단계는 학생들이 공동의 문제를 해결하기 위해 전시물을 탐색하는 과정으로 이러한 활동을 묶는 수단이 놀이이다. 학생들은 소집단으로 활동하며 상호작용을 통해 문제를 해결하고, 해결되지 않으면 교사의 도움을 받게 된다. '체험'과 '정리' 단계는 개인적 요인을 고려한 것인데, '체험' 단계에서는 '전시물 탐색' 단계의 활동과 연계된 조작적 활동을 하고, '정리' 단계에서는 놀이를 통해 학습 내용을 정리한다. 과학관 교육은 다양한 형태로 실행되므로 과학관 학습 모형에 대한 지속적인 연구와 다양한 교육 프로그램의 개발이 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.11-11
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• 2018

본 연구에서는 1시간부터 1년 단위의 강우 특성들을 잘 모의하는 혼합 추계 강우 생성 모형을 개발하였다. 본 모형의 가상 강우 생성 과정은 4단계로 이루어진다. 첫 단계에서 Seasonal ARIMA 모형을 통하여 시계열 특성을 반영한 월 강우를 생성한다. 두 번째 단계는 생성된 월 강우에 해당하는 일 단위 이하의 강우 통계치 세트를 생성하는 것이며, 통계치간 상관관계를 통해 평균, 표준편차, 자기상관 계수, 무강우 확률을 생성한다. 생성된 통계치 세트는 세 번째 단계에서 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 모형의 6개의 매개변수를 보정하는데 사용되며, 마지막으로 MBLRP 매개변수 세트를 통해 가상 강우 시계열을 생성한다. 위 모형을 통해 미국 동부 지역 29개 강우 관측소에 대하여 200년 길이의 가상 강우를 생성하였으며, 그 결과 시 단위부터 연 단위까지 강우의 1차, 2차 통계치 및 무강우 확률을 성공적으로 재현하였다. 또한 기존 MBLRP 모형에 비하여 극한 강우 사상을 재현하는 능력이 향상되었다. 빈도분석 결과를 통하여 MBLRP 모형이 재현기간에 따라 10%에서부터 40%까지 극한 사상을 과소 추정한 반면, 본 모형에서는 20% 이내의 값을 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.239-239
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• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.16-22
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• 2002

STEP Method(STEM)는 의사결정자와 최적화 모형간의 상호작용을 통하여 문제를 해결하는 다목적 최적화 기법이다 STEM은 최적화 모형을 계산하는 계산 단계와 계산 단계에서 도출된 결과에 대하여 의사결절자의 선호도 정보를 모형에 반영하는 의사결정 단계로 구성되어 있다. STEM의 두 단계에서는 의사결정자의 선호도 정보가 불확실성을 포함한 경우를 적절히 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 퍼지모델링 기법을 사용하여 STEM의 문제점을 보완한 기법을 제안하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.99-105
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• 1998

본 논문에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 모집단으로부터 집락을 단순임의추출한 후 추출된 각 집락에서 다시 조사단위의 표본을 추출하는 2단계 집락추출법에 확률화응답모형을 적용하였다. 그리고, 일정한 비용 하에서 분산을 최소로 하는 1단계 집락의 수와 2단계 집락에서 추출된 조사단위의 수의 최적값을 구하여 최소분산의 형태를 도출하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권5호
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• pp.851-868
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• 2004

본 연구는 과학영재들의 생물교육을 위한 웹기반 STS학습 프로그램을 개발하는데 목적을 두었다. 연구방법은 다음과 같은 일련의 단계를 따라 실시하였다. 첫 번째 단계에서는 수업모형의 내용구축을 위한 선행 요소로써 과학 영재들의 요구 분석, STS학습의 목표분석, 생물교과의 목표를 분석하였다. 두 번째 단계에서는 과학영재를 위한 웹기반 STS 수업모형의 구성요소를 확정하고, 수업모형의 단계를 구성하였다. 세 번째 단계에서는 두 번째 단계를 통하여 구축된 내용과 모형의 학습단계에 따라 웹프로그램 언어인 Frontpage, 나모웹에디터, Dreamweaver, Hotdog등을 사용하여 웹상에서 운용되는 STS 수업모형을 개발하였다. 이때 시스템 전문가 1인, 프로그래밍 전문가 2인, 교과 전문가 3인이 참여하였고, 구현 가능성은 전문가 10인에게 설문조사한 후 최종 결정하였다. 네 번째 단계는 완성된 수업모형을 전문가를 통하여 타당성 평가를 의뢰하였으며, 과학영재들에게도 수업모형에 대한 평가를 하도록 하였다. 단, 과학영재를 통한 평가는 수업모형 수행 이후에 얻어진 것이다. 다섯 번째 단계에서는 확정된 프로그램을 J과학고 예비 입학생 6명에게 실시함으로서, 수업모형의 내용 보완 및 오류 수정 등의 절차를 거쳐 최종 수업모형을 확정하였다. 본 프로그램의 특성은 첫째, 본 연구에서 개발한 웹기반 STS 수업모형은 기존의 STS 교육방법이나 학습프로그램과는 달리 학생들이 보다 능동적인 참여자로써 임할수 있는 모형이다. 기본적인 학습단계는 학생 주도적인 과제선정-탐색-개념원리 점검-해결안 제시-실행으로 기존 모형들과의 차이점은 '개념원리 점검 단계'에서 찾을수 있다. 둘째, 본 연구에서 개발한 STS 수업모형은 Renzulli의 심화학습3단계 모형과 lCP의 모형을 기본토대로서 활용하여 학습자의 능동적 참여를 강조하는 학습자 중심의 모형이다. 학습자 스스로 무엇을 배울 것인가를 정하게 하고 구체적인 연구계획서를 작성하게 하여, 과학적인 접근법으로 자신의 과제를 해결할 수 있도록 지원하는 학습자 주체의 능동성을 고려하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1455-1459
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• 2005

K-WEAP(Korea-Water Evaluation And Planning System)은 유역의 물이용 순환체계를 컴퓨터 프로그램으로 구현하고, 수량, 수질, 환경, 수요관리 등을 종합적으로 고려하여 통합수자원계획 수립을 지원하는 전문 모형으로서, 과학기술부와 건설교통부가 공동으로 지원하는 21세기 프론티어 사업인 수자원의 지속적 확보기술사업단의 연구비 지원에 의하여 SEI-B(Stockholm Environment Institute-Boston Center)와 한국건설기술연구원이 공동으로 개발한 모형이다. K-WEAP의 대부분 기능은 기존의 SEI-B가 개발한 WEAP(Water Evaluation And Planning System)에 기반을 두고 있지만, 월 단위 물수지 분석뿐만 아니라 5일 및 임의 시간 단위 물수지분석이 가능하고 물공급 안전도평가와 하천수질모의가 가능하다는 점에서 기존의 WEAP과는 다르며 메뉴와 도움말이 모두 한글로 작성되어있어 국내 사용자들이 이용하기 용이하다. K-WEAP의 기능은 단계적으로 보완 및 개선이 이루어지고 있으며, 현재는 1단계 개발이 끝난 후 2단계 기능개선 작업을 수행하고 있다. 2단계에서 개선하게 될 주요부분은 물수지모형의 개선과 하천수질모형의 개선, 편익산정모형의 개발, 의사결정지원 기능을 고려하는 사용자인터페이스 개선 등이 포함되어 있으며, 2단계 1차 년도에서는 물수지모형과 하천수질모형의 부분적인 개선과 함께 의사결정지원 기능을 고려하는 사용자 인터페이스의 부분적인 개선을 시도하였다. 물수지모형의 개선에서는 하수처리장의 회귀수를 수요처에서 직접 이용할 수 있도록 하였으며, 하천수질모형의 개선부분에서는 기온과 풍속 등의 기후자료를 이용한 수온 모의모형을 개발하였다. 또한, 사용자 인터페이스 부분에서는 사용자의 의사결정을 지원하기 위해 하천유량과 수질 등에 대한 초과비율그래프 조회 기능과 결과를 지도상에서 확인할 수 있는 지도보기기능, 사용자가 필요한 자료를 요약하여 조회할 수 있는 사용자 정의보고서 작성기능을 추가하였다. 개선된 기능을 통해 사용자는 보다 편리한 환경에서 모형을 구동하고 구동결과를 평가 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.418-421
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• 2003

본 연구에서는 건설공사에서 발생할 수 있는 리스크 요인의 효율적 잔치론 위해 리스크관리 절차에 대해서 중점 검토하여 국내 실정에 가장 적합한 세부 리스크관리 절차를 제시하기 인한 모형을 개발한다. 본 연구에서 제시하는 건설공사 리스크관리 모형(CRMM, Construction Risk Management Model)은 리스크관리를 위해 리스크관리 준비단계부터 리스크 요인의 확인, 분석, 대응 및 관리단계의 총괄적인 작업을 수행하기 위한 모형으로 구축한다. CRMM에서는 리스크관리를 위한 3단계 모형(리스크 확인 모형, 리스크 분서 모형, 리스크 대응 모형) 구성으로 리스크관리 단계별 모형을 구축한다. 구축된 단계별 모형은 전산화의 기본 구성절차와 모듈 구성의 초기 자료로 사용되며, 기존 리스크관리의 세분화되고 전문화된 절차로 사용될 수 있다.