• Proceedings of The KACE
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• 2018.08a
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• pp.3-6
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• 2018

2015 개정 교육과정에 따라 2019년 3월부터 초등학교 5~6학년 학생을 대상으로 소프트웨어 교육이 실시된다. 궁극적인 소프트웨어 교육의 목표는 컴퓨팅 사고력을 갖춘 창의 융합형 인재를 양성하는 것이다. 이를 위해 초등학교에서는 알고리즘과 프로그래밍의 체험을 통해 소프트웨어 기초 소양을 함양하는 것을 목표로 한다. 이러한 컴퓨팅 사고력을 수업에 효과적으로 적용하기 위해 전용주(2017)는 소프트웨어 및 컴퓨팅에 관련된 사고과정과 원리를 실생활의 소재와 관련지어 창의적이고 능동적으로 그 해결방안을 구현해가는 과정으로 제시할 수 있는 수업 구성 원리인 CT-CPS 수업 모형을 개발하였다. 또한 교육부는 2015 개정 교육과정 실시 전, 소프트웨어 교육을 위한 선도학교를 전국에 지정하여 운영하였다. 선도학교에서의 소프트웨어 교육과정을 분석한 결과 주로 컴퓨팅 사고력의 구성요소 중 알고리즘과 자동화에 초점이 맞춰져 있었다. 엔트리와 스크래치와 같은 블록 프로그래밍 도구를 사용한 코딩교육과 로봇교육을 주로 실시했고, 실제 문제에 대한 학생들이 자료를 직접 다루는 시간은 찾아보기 힘들었다. 컴퓨팅사고력 향상을 위해서는 학생들이 실제 자료를 수집, 분석, 표현해보는 활동이 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서 NetsBlox을 활용하고자 한다. NetsBlox는 학생들에게 익숙한 블록형 프로그래밍 도구로 실제 데이터를 온라인상에서 쉽게 받아와서 수집, 분석, 표현을 하게 도와주는 역할을 한다. 따라서 본 연구에서는 초등학생을 위한 NetsBlox를 활용한 CT-CPS기반 프로그래밍 수업을 설계하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.444-444
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• 2023

하천 및 저수지와 같은 공간의 수체 탐지는 수자원 관리에서 매우 중요하며, 유역의 수문학적 과정을 이해하는데 도움을 준다. 수문학적 데이터 수집은 우량계, 수위계와 같은 물리적 인프라의 배치가 필요하다. 그러나 상대적으로 저개발된 국가는 수문학적 측정을 위한 인프라가 매우 미흡한 것이 현실이며, 북한과 같은 비접근 지역에 대한 수문학적 과정을 분석하는데는 한계가 있다. 인공위성 원격탐사 센서 중 SAR영상은 지표면에 직접 전파를 방사하고 산란되어 돌아오는 신호를 수신하여 영상을 만들기 때문에 일반적인 광학영상과는 달리 햇빛의 유무와 강우, 구름여부 등의 기상 조건의 영향을 거의 받지 않는 장점이 있다. 또한 국내와 같이 계절적인 요인과 인간활동에 의해 변화되는 물 순환을 SAR 영상은 지표수의 계절적 및 연간 변동성을 모니터링하는데 매우 유용한 자료로 평가되고 있다. 본 연구는 SAR영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수면적 변화를 모니터링하고 저수지 수면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료인 SAR영상은 ESA의 Sentinel-1영상을 2022년 4월부터 2022년 11월의 자료를 수집하여 소양강댐 저수지 수면적과 저수량과의 관계식을 도출하였다. 수체 추출을 위한 SAR 영상은 특히 수로의 일부 가장자리와 홍수터의 식물 존재로 인한 제외지의 매핑에 부정확성을 포함하여 처리에 몇 가지 단점을 갖는 한계도 존재하지만 악천후의 기상 조건에서도 작동할 수 있는 SAR 영상의 능력 덕분에 규칙적인 시간 간격으로 수체면적의 변화에 대한 정보를 제공할 수 있다. 향후 북한 지역의 주요 댐 저수지 수면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구를 진행할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.226-226
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• 2023

하천유량, 댐유입량 등을 예측하기 위해 다양한 Long Short-Term Memory (LSTM) 방법들이 활발하게 적용 및 개발되고 있다. 최근 연구들은 s2s (sequence-to-sequence), Attention 기법 등을 통해 LSTM의 성능을 개선할 수 있음을 제시하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 LSTM-s2s와 LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델을 구축하고, 시간 단위 자료를 사용하여 유입량 예측을 수행하여, 이의 실제 댐 운영에 모델들의 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 소양강댐 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 데이터를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 최적 시퀀스 길이를 결정하기 위해 R², RRMSE, CC, NSE, 그리고 PBIAS을 사용하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 전반적으로 성능이 우수했으며, attention 첨가 모델이 첨두값 예측에서도 높은 정확도를 보였다. 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량 패턴 모의에는 한계가 있었다. 시간 단위 예측의 한계에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 추가한 모델은 향후 댐유입량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.307-307
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• 2022

최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R² 0.868, RMSE 66.23 m³/s, MAE 16.45 m³/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.29 no.2
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• pp.204-217
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• 2008

This study analyzed the inquiry activities appearing in the astronomy sections of elementary, middle and highschool level science textbooks according to the five essential features of inquiry in the classroom as proposed by the National Science Education Standards (NRC, 2000), and SAPA (Science-A Process Approach). On the basis of this analysis, it is clear that the science textbook inquiry activities released the limitation to meet the goal of science education, namely scientific literacy, as it has been laid out by the 7th Science Educational Curriculum. This study revealed that the features of scientific inquiry which are most frequently used in the astronomy sections of science textbooks are 'data collection' and 'form explanation', whereas the features of 'oriented-question', 'evaluate explanations' and 'communicate and justify' rarely appeared. The analysis of inquiry activities by SAPA showed that the basic inquiry skills of 'observing', 'communicating' and 'manipulating materials' were used with increasing frequency according to grade level, and the integrated skills of 'investigating', 'creating models', 'interpreting data' and 'experimenting' were more emphasized in the textbooks. Therefore, it is suggested that students be provided with more opportunities to experience all the features of scientific inquiry and scientific processes as envisioned by the 7th Science Educational Curriculum in order to achieve the stated goal of scientific literacy. Science educators should be required to develop new lesson modules which will allow students to experience authentic scientific inquiry. It is crucial for science teachers to reflect upon and develop their understanding and teaching strategies regarding scientific inquiry through professional development programs in teacher education.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.22 no.2
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• pp.239-249
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• 2018

Software education will be implemented in elementary schools in Korea since 2019. Although 17 hours of software education is provided, it is necessary for preliminary teachers to have basic ICT skills in training software education. Therefore, it is necessary to objectively compare the basic ICT literacy of preliminary teachers in Korea. This study examines the ICT of preliminary teachers based on the OECD PISA 2015 questionnaires. The contents of the survey compares and analyzes ICT availability and usability items of students. Comparisons are made with students from OECD countries. ICT usability at school was the highest at 2.56, followed by ICT availability at school at 2.4. The third was high at 2.38 for using school works outside the school. Availability outside the school was low at 2.33, and the lowest at school was very low at 1.79. It is necessary for the preliminary teachers to have the ICT ability for the students who will be the protagonists of the future society and the ICT education which can be utilized in each subject in addition to the ICT education in the curriculum of the education college in order to raise the ability.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.12
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• pp.1217-1227
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• 2018

This paper aims to evaluate the applicability of dam inflow prediction model using recurrent neural network theory. To achieve this goal, the Artificial Neural Network (ANN) model and the Elman Recurrent Neural Network(RNN) model were applied to hydro-meteorological data sets for the Soyanggang dam and the Chungju dam basin during dam operation period. For the model training, inflow, rainfall, temperature, sunshine duration, wind speed were used as input data and daily inflow of dam for 10 days were used for output data. The verification was carried out through dam inflow prediction between July, 2016 and June, 2018. The results showed that there was no significant difference in prediction performance between ANN model and the Elman RNN model in the Soyanggang dam basin but the prediction results of the Elman RNN model are comparatively superior to those of the ANN model in the Chungju dam basin. Consequently, the Elman RNN prediction performance is expected to be similar to or better than the ANN model. The prediction performance of Elman RNN was notable during the low dam inflow period. The performance of the multiple hidden layer structure of Elman RNN looks more effective in prediction than that of a single hidden layer structure.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.41 no.1
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• pp.59-70
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• 2021

Ability to make informed decisions by critically evaluating media information on socioscientific issues (SSI) is one of the crucial elements of scientific literacy that citizens should obtain. This study aims to investigate how middle school students evaluated media information about socioscientific issues (SSI) when they faced two different types of information (i.e., numerical and empathic information). To achieve the aim, 96 middle school students responded to the questionnaires asking them to evaluate reliability and persuasiveness of SSI media information. The questionnaires consisted of two sets of newspaper articles on each SSI (pro-numerical/empathic, against-numerical/empathic). After reading the articles, the students evaluated reliability and persuasiveness of each article and wrote the reasons for their evaluation. The results were as follows: First, the students believed that news articles with numerical information were more reliable than the ones with empathic information in all SSI contexts. They tended to trust scientific evidence and data from numerical information, and real cases, societal problems, expressions, and values from empathic information. In addition, they evaluated their reliability based on the logic of information, accuracy of information, breadth and depth of data, and quantity and quality of sources both numerical and empathic information. Second, in case of evaluating persuasiveness of the articles, they focused more on the values that information contained, richness and logicality of the information, rather than the types of information, regardless of the type of information.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2010.04a
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• pp.70-70
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• 2010

이 연구의 목적은 귀추적 탐구 방법과 관련된 전략들을 적용하여 지구온난화에 관련되어 측정된 다양한 유형의 데이터를 관련된 사실, 원리, 법칙, 선행 연구 결과 등을 토대로 지구통합적인 관점과 지구계를 구성하는 요소들 간의 상호작용과 영향을 중심으로 재해석하고 이해하는 것이다. 지구과학(지구시스템과학)의 학문 성격, 최근 동향, 본성 및 탐구 대상의 특성에 대한 내용과 지구과학의 본질적 속성에 잘 부합하는 귀추적 탐구 방법에 대해 학습한 후, 학생들은 인천 및 다양한 지역의 기상과 해양 자료 분석을 통하여 관찰되는 현상(결과)의 원인과 영향을 파악하는 연구 활동을 하였다. 이 과정에서 귀추적 탐구를 충분히 이해할 수 있도록, 과학 탐구에서 귀추적 탐구 방법을 사용하는 과학자들의 예시와 모의 활동을 통하여, 귀추적 탐구 방법에 사용되는 다양한 사고 전략(예, 데이터의 재구성 전략, 유추 전략, 개념적 결합 전략 등)에 대한 예시를 경험하였다. 학생들은 지구온난화에 관련되어 나타나는 현상(조사된 사항 포함)과 영향에 대해 지구시스템적으로 이해하고 재해석하기 위해 지구시스템을 구성하는 요소(예, 수권, 대기권)와 관련된 데이터 정보를 검색하고 수집하였다. 1) 지구시스템과 지구온난화에 대한 조사하고, 2) 지구온난화 및 기후변화의 변동성 확인한 후, 3) 지구온난화와 관련된 선행 연구 결과 분석하였다. 또한, 지구과학의 본질적 속성에 잘 부합하는 귀추적 탐구 방법의 이해와 적용하는 과정에서 1) 지구 온난화 및 기후 변화의 실태 파악하고, 2) 인천 지역의 월별, 계절별 기온 변화 분석 및 경향 조사(탐색: 연구문제 규명)한 후, 3) 인천과 속초 지역의 기온, 수온의 변화 추이 및 분석 (조사: 원인 조사 과정)하였다. 4) 속초 지역의 평균해면기압변화 추이 및 분석한 후, 그 결과를 토대로 5) 문헌조사 및 선행연구 결과 분석을 통한 지구 온난화의 영향을 미치는 요인 재검토 및 확인(선택 및 설명)하여, 6) 인천지역과 속초지역의 지구온난화 원인 분석 및 문제점 보완(설명)하기 위해 7) 겨울철 지구온난화가 더 심각한지 부산지역과 포항지역의 자료 분석을 통하여 연구 결과 내용의 보완 (추가 조사 및 설명)한 후, 8) 분석 결과 및 해석 내용을 전문가와 상담 실시하였다. 이 연구는 연구를 진행하면서 얻은 결과를 교육적 측면에서 다시 정리해 보면 다음과 같다. 우선, 학생들의 지구환경적 문제 해결 과정에서 귀추적 탐구 방법을 활용한 문제 해결 능력을 향상시켰다. 아울러, 지구과학의 탐구 본성, 최근 동향, 탐구대상의 특성 등의 학습을 통해 지구과학도로서의 기본적인 소양과 자질 향상에 기여하였으며, 사회과학의 연구방법을 순수과학연구에 접목하여 과학자로서의 문제해결 능력과 시스템 사고력을 향상시켰다.