• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.494-494
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• 2018

최근 하천에서 홍수방지를 위한 제방과 댐 같은 구조물이 지속적으로 건설되고 있으며 이러한 구조물의 설치는 자연적인 하천의 발달과정을 느리게 하고 어류의 서식처를 감소시킨다. 특히 주기적인 홍수 및 홍수터를 필요로 하는 어류는 유량의 규제 및 홍수터의 감소로 심각한 영향을 받게 되었고, 많은 종류의 어류가 환경 및 생태계의 변화로 멸종했다. 따라서 수중생태계에서 어류의 서식환경을 보호하고 유지하기 위해서는 공간확대를 통한 적절한 서식처가 보장되어야 한다. 본 연구에서는 공간복원 시나리오에 따른 수환경 변화가 어류 물리서식처에 미치는 영향을 분석하기 위해 2차원 물리서식처 모형인 River2D를 적용하였다. 만경강 유역의 봉동, 소양, 하리 3개의 지점을 경계지점으로 하여 대상영역 내 저지대 상습 침수구역인 만경강 본류와 소양천 합류지점을 복원대상지로 선정 후, 현재하도와 세가지 복원 시나리오(제방 셋백, 구하도, 배후습지)를 적용하여 분석을 실시하였다. 이 분석에서 모니터링 된 과거 흐름과 세가지 물리적 복원 시나리오 뿐만 아니라 필요한 유량조건의 범위에 있는 목표종 성장단계는 홍수터 서식지 이점에 영향을 미친다. 분석결과 홍수터 지역의 물리적 복원을 통해 대상어종의 생태계 복원 전의 부정적인 영향을 줄일 수 있었고 특히 WUA 분석에 따르면 세가지 복원 시나리오 적용시 복원전보다 서식처 개선효과가 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 구하도 복원의 경우 WUA 값은 산란기에 20.0%, 성장기에 39.5%로 가장 큰 효과를 나타냈고, 그 결과와는 다르게 배후습지 복원의 경우 성어기에 85.3%로 가장 크게 나타났다. 또한 동일한 흐름에서 홍수터의 확보 및 복원을 통해 최소유량에서 최대서식처 개선효과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 복원이 성공적으로 이루어지기 위해서는 복원계획에서 대상어종의 성장단계와 복원 시나리오를 고려해야 하고 정확하게 검토해야 하며, 생태학적 특성도 면밀히 조사되어야 할 것으로 사료된다. 또한 앞서 분석된 데이터는 최적의 하천 복원 유형을 판단하기 위한 기초자료 및 판단근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Science Education
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• v.45 no.2
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• pp.201-218
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• 2021

The purpose of this study is to investigate qualitatively two cases of general citizens' scientific participation and activities responding to fine dust problem. The processes of their scientific actions were investigated and categorized inductively based on three stages: problem recognition stage, information collection and analysis stage, and sharing and spreading stage. As a result, in the 'problem recognition' stage, two participants recognized the seriousness of the fine dust problem as they felt a threat to their health and began to act practically by questioning the accuracy of public data. In the 'information collection and analysis' stage, a participant collected as much information as possible and compared them in order to obtain more accurate information for her situation. On the other hand, another participant conducted various experiments in person to get the information which is appropriate to his situation. Finally, in the 'Sharing and Spreading' stage, both participants created and shared various materials based on online environment, and continued their activities with a sense of contribution through others assistance. Educational implications are discussed in terms of civic science education and scientific literacy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.522-522
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• 2023

지하수 시스템의 방출은 저지대 강에서 건조기에 흐르는 하천 유지유량의 원천이 된다. 수자원 분야에서 분포형 모형이 도입되며 수문 분석의 고도화가 이루어지고 있는 오늘날에도, 아직 대수층 깊이 등 지하수관련 매개변수에 대한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구는 분포형 모형의 지하수 관련 매개변수 중 지형자료에 해당하는 대수층 깊이의 물리적인 분포형태를 예측하고, 지하수 모의결과를 검토하여 해당 기법의 적용성을 확인하였다. 본 연구에서는 북측의 미계측 유역을 포함한 소양강 유역을 연구대상 지역으로 설정하였고, 정밀한 분포형 모형인 GSSHA(Gridded Surface Hydrologic Analysis)를 활용하였다. 대수층 깊이 추정 방법은 크게 세가지 시나리오로 구분하여 모의를 진행하였다. 유역의 지하수 데이터를 통해 도출된 대수층깊이 등분포(시나리오1), 지표 고도와 대수층 깊이의 선형 반비례 관계를 가정한 선형 회귀식(시나리오2), 동일한 가정을 두고 Log차원에서 회귀식을 적용한 경우(시나리오 3). 위 3가지 시나리오를 통해 산정된 유출량과, 지하수 수위 등을 소양강댐 유입량 자료 및 유역 내 6개 지하수 관측소를 대상으로 결과를 비교하여 적용성을 확인하였다. 시나리오별 유출량 모의 오차평가 결과, 관측 첨두 유량을 가장 잘 반영하고 있는 기법은 일반적으로 선행 연구에서 많이 활용하고 있는 등분포형 기법으로 분석되었으며, 과소·과대 모의된 정도를 나타내는 지표와 모형의 효율성을 나타내는 지표는 선형 회귀분석 기법이 가장 우수한 결과로 분석되었다. 따라서, 대수층 깊이를 등분포하여 모의하던 기존 방식에 비해 지면고도-대수층깊이 간의 반비례 관계를 적용하는 방식이 지하수 모의에 있어서 보다 합리적일 것으로 판단된다. 향후 임의의 인자와 대수층 깊이간의 정밀한 회귀관계를 도출한다면 더욱 합리적이고 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있을것으로 기대된다. 또한 유역 단위의 지하수 모의가 정밀하게 이루어진다면 최근 많은 관심이 집중되는 하천 유지유량과 건기 유출 등의 연구 분야에도 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.5
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• pp.341-352
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• 2022

The wave of a knowledge and information society led by AI, Big Data, and so on is having an all-round impact on our way of life. Therefore the Ministry of Education is in a hurry to strengthen Digital Literacy, including AI and SW Education, by improving the curriculum that can cultivate basic knowledge and capabilities to respond to changes in the future society. It can be seen that establishing a foundation for cultivating Digital Literacy through all subjects and improving basic and in-depth learning in new technology fields such as AI linked to the information curriculum is an essential part for future society. However, research on each content for cultivating Digital and AI literacy is relatively active, while research on teaching and learning strategies is insufficient. Therefore in this study, a CT-based Digital and AI teaching and learning strategy that can foster that was developed and Delphi expert verification was conducted, and the final teaching and learning strategy was completed after evaluating instructor usability and analyzing learner effectiveness.

• The Mathematical Education
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• v.62 no.2
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• pp.289-302
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• 2023

In today's digital information society, student knowledge and skills to analyze big data and make informed decisions have become an important goal of school mathematics. Integrating big data statistical projects with digital technologies in high school <Artificial Intelligence> mathematics courses has the potential to provide students with a learning experience of high impact that can develop these essential skills. This paper proposes a set of guidelines for designing effective big data statistical project-based tasks and evaluates the tasks in the artificial intelligence mathematics textbook against these criteria. The proposed guidelines recommend that projects should: (1) align knowledge and skills with the national school mathematics curriculum; (2) use preprocessed massive datasets; (3) employ data scientists' problem-solving methods; (4) encourage decision-making; (5) leverage technological tools; and (6) promote collaborative learning. The findings indicate that few textbooks fully align with these guidelines, with most failing to incorporate elements corresponding to Guideline 2 in their project tasks. In addition, most tasks in the textbooks overlook or omit data preprocessing, either by using smaller datasets or by using big data without any form of preprocessing. This can potentially result in misconceptions among students regarding the nature of big data. Furthermore, this paper discusses the relevant mathematical knowledge and skills necessary for artificial intelligence, as well as the potential benefits and pedagogical considerations associated with integrating technology into big data tasks. This research sheds light on teaching mathematical concepts with machine learning algorithms and the effective use of technology tools in big data education.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.45 no.3
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• pp.173-191
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• 2024

Typhoons are significant meteorological phenomena that cause interactions among the ocean, atmosphere, and land within Earth's system. In particular, wind speed, a key characteristic of typhoons, is influenced by various factors such as central pressure, trajectory, and sea surface temperature. Therefore, a comprehensive understanding based on actual observational data is essential. In the 2015 revised secondary school textbooks, typhoon wind speed is presented through text and illustrations; hence, exploratory activities that promote a deeper understanding of wind speed are necessary. In this study, we developed a data visualization program with a graphical user interface (GUI) to facilitate the understanding of typhoon wind speeds with simple operations during the teaching-learning process. The program utilizes red-green-blue (RGB) image data of Typhoons Mawar, Guchol, and Bolaven -which occurred in 2023- from the Korean geostationary satellite GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A) as the input data. The program is designed to calculate typhoon wind speeds by inputting cloud movement coordinates around the typhoon and visualizes the wind speed distribution by inputting parameters such as central pressure, storm radius, and maximum wind speed. The GUI-based program developed in this study can be applied to typhoons observed by GK-2A without errors and enables scientific exploration based on actual observations beyond the limitations of textbooks. This allows students and teachers to collect, process, analyze, and visualize real observational data without needing a paid program or professional coding knowledge. This approach is expected to foster digital literacy, an essential competency for the future.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.5
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• pp.325-332
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• 2004

For a P2P network, the contents distribution is a very important service because the contents provider is not fixed. And in the P2P media streaming, a request peer replays and saves media data simultaneously, and after streaming it acts as a new source peer providing media files to other peers. Therefore streaming and file saying operations should be simultaneously carried out in order to distribute contents through the P2P network. In this paper, a P2P multi-source media streaming system which can replay the contents data during downloading is proposed and implemented. The system reduces the user response time and the number of simultaneous user increases more than two times. Moreover, transmitting a part of media file makes fast distribution and diffusion of contents possible.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.529-534
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• 2021

Computing thinking is regarded as one of the important skills required in the 21st century, and many countries have introduced and implemented computing thinking training courses. Among computational thinking education methods, educational game-based methods increase student participation and motivation, and increase access to computational thinking. Autothinking is an educational game developed for the purpose of providing computational thinking education to learners. It is an adaptive system that dynamically provides feedback to learners and automatically adjusts the difficulty according to the learner's computational thinking ability. However, because the game was designed based on rules, it cannot intelligently consider the computational thinking of learners or give feedback. In this study, game data collected through Autothikning is introduced, and game score prediction that reflects computational thinking is performed in order to increase the adaptability of the game by using it. To solve this problem, a comparative study was conducted on linear regression, decision tree, random forest, and support vector machine algorithms, which are most commonly used in regression problems. As a result of the study, the linear regression method showed the best performance in predicting game scores.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.31-34
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• 2017

현재 4차 산업혁명이 사회에 던지는 화두는 다양하다. 첫째, 소프트웨어 중심 사회이다. 빅 데이터, 인공지능 기술 등이 다양한 분야와 결합하고 그 중심에는 소프트웨어가 있다. 앞으로 소프트웨어 교육이 필수적이고 강화되어야 할 이유다. 둘째, 생산과 소비가 결합된다는 것이다. 즉, 더 이상 소비자가 수동적인 소비자로만 남지 않으며, 획일화된 제품과 서비스에 흥미를 느끼지 않고, 소비자가 직접 자신이 구매할 제품 생산과 판매에 관여하는 '프로슈머(prosumer)' 필요한 물건을 직접 만드는 D.I.Y.(Do It Yourself), 3D 프린팅 등이 새로운 소비 방식을 대표한다[3]. 이에 메이커 운동이 떠오르고 있고, 메이커에 대한 관심이 커지고 있다. 우리나라는 2015 개정 교육과정을 통해 소프트웨어 교육을 강화했다. 초등학교에서는 5~6학년 실과 교과의 정보 관련 단원이 ICT활용 중심에서 소프트웨어 기초 소양 내용 중심으로 개편되었다[1]. 아직 교육과정이 시행되기 전이지만 선도학교나 연구학교를 통해 진행된 소프트웨어 교육을 보면 기능을 익히는 프로그래밍 교육이 주류를 이루고 있고, 이래서는 다양하고 창의적인 결과물을 도출할 수 없다. 이를 해결하기 위해서는 디자인 사고를 도입할 수 있다. 디자인 사고는 인간을 관찰하고 공감하여 소비자를 이해한 뒤, 다양한 대안을 찾는 확산적 사고와 주어진 상황에 최선의 방법을 찾는 수렴적 사고의 반복을 통하여 혁신적 결과물을 도출하는 창의적 문제 해결 방법 중 하나이다[5]. 따라서 본 연구에서는 초등학생들의 소프트웨어 교육을 위한 디자인 사고 기반 메이커 교육 프로그램을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.117-120
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• 2005

21세기는 정보화 사회로서 정보와 지식이 사회를 움직이는 원동력이며 국가 경쟁력의 기반이 되고 있다. 정부에서는 정보 통신 기술(ICT) 교육 지침을 정하여 2001학년도부터 초등학교, 중학교, 그리고 고등학교에서 정보 소양 교육과 각 교과별 교수 학습에 ICT기술을 10%이상 활용하도록 권장하고 있다. 따라서 일선학교에서는 이러한 정보 사회의 교육환경 변화와 요구에 부응하여 ICT활용 교육을 위한 교수 학습 지도안을 여러 가지 방법으로 작성하고 있으나 현재까지 web을 통한 학습지도안 작성은 매우 미흡한 상황이다. 이에 본 연구에서는 ICT활용 학습지도안을 시공간의 제약 없이 작성, 수정, 검색, 그리고 활용이 가능한 학습지도안 작성시스템을 web을 기반으로 설계하여 학습지도안의 공유 및 재활용 등을 용이하게 함으로써 지도안 작성시간을 대폭 줄일 수 있도록 하였다. 또한 학습지도안과 수업자료를 데이터베이스에 저장하여 데이터의 효율적인 관리와 검색이 가능하게 하였으며, 수업활동 종료 후 형성평가 문제의 출제 및 평가 결과가 계속 누적되어 앞으로의 개인별, 수준별 학습활동에 참고자료로 활용될 수 있도록 하였다. 학습자도 시공간의 제약 없이 학습지도안 검색이 가능하므로 학습자의 예습 복습을 용이하도록 하였다.