• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
• /
• 제20권3호
• /
• pp.225-235
• /
• 2017

본 연구는 초등학교 학생의 수학에 대한 가치 인식 및 흥미, 융합형 소양을 증진시키는 방안을 모색하는데 일환을 두고 수행되었다. 이와 같은 교육적 목적을 달성하기 위해서는 단편적 교과 지식의 학습 보다는 융합적인 접근을 통해 학생들이 자신의 지식을 적용할 기회가 제공되어야 한다는 주장에 따라 융합 프로그램을 개발하고 그 적용 효과를 파악하고자 하였다. 효과성 검증을 위한 데이터 수집은 초등학교 학생들을 대상으로 융합 프로그램 적용에 따른 효과성 사전, 사후설문을 통해서 이루어졌다. 융합프로그램은 실생활에서 나타나는 드론과 관련된 내용을 수학적 관점에서 문제를 해결하고자 하는 시도로서, 적용결과 학생들은 수학 학습 및 과학 학습에 대한 흥미, 과학자아개념, 이공계 진로선택 요인에 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 자료는 향후 초등학교 교실에서 타교과 융합을 위한 수업에 활용될 수 있기를 기대한다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제16권5호
• /
• pp.597-604
• /
• 2004

본 연구는 실리카퓸을 사용한 고강도 콘크리트의 고온하의 압축강도의 저하 및 공극률 변화를 통하여 강도 감소와 공극구조와의 연관성을 검토하였다. 또한, 실리카퓸 혼입의 유무와 각 가열온도에서의 시멘트 수화물의 탈수에 의한 공극특성의 변화에 관한 기초 데이터를 제공하고자 하였다. 연구결과, 실리카퓸의 혼입에 따른 필러효과 및 물-결합재비의 차로 인해 공극률 및 공극분포는 다르게 나타났다. 가열온도가 상승함에 따라 공극률도 점진적으로 증가하는 경향을 보였다. 또한, $600^{\circ}C$ 이상의 고온에서의 경향성은 더욱 현저하였다. 가열온도의 상승에 따라 $0.1{\~}0.5{\mu}m$공극의 증가는 현저하였으며 이는 모세관 공극의 수분의 증발 및 C-S-H계 수화물 및 수산화칼슘이 분해되어 결합수가 탈수한 결과이다. 고열에 의한 신축도 콘크리트 내부의 미세균열을 발생시켜 공극률 증가를 유발한다. 이러한 공극률 증가는 가열온도에 따라 일정한 경향성을 띠므로 화해를 입은 콘크리트의 수열온도 및 국부적인 성능저하를 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권5호
• /
• pp.921-929
• /
• 2011

정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 학습 도구인 속성 부분집합의 선택기반을 사용하여 최적의 변인을 선택한 후 통계적 학습이론에 기반을 둔 다중 최소제곱 서포트벡터 기계를 사용하고자 한다. 대학의 교양 컴퓨터교육 만족도 분석을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기 보다는 기존의 다중 서포트벡터기계와 다중 최소제곱 서포트벡터기계를 비교 분석한다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 다중 최소제곱 서포트벡터기계가 다중 서포트벡터기계와 같이 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.9-20
• /
• 2014

국제적 환경의 변화와 ICT 소양 위주의 교육에서 벗어나 Computational thinking을 학교 교육과정에 반영하려는 노력이 전개되고 있다. 실제로 교육이 이루어지게 되면 교육용 컴퓨터의 정비가 이루어져야 한다. 국민권익위 자료에 의하면 기존의 방법대로 컴퓨터를 보급한다면 많은 비용이 든다. 본 연구의 목적은 Computational Thinking이 학교 현장 적용에 필요한 도구로서 저비용과 저 전력의 원보드컴퓨터의 가능성과 제한점을 연구 하였다. 연구방법으로 기본 성능비교, Physical Computing에 적용, 프로그래밍 교육에 적용, 컴퓨터 관리, 전력 소모, 실제 학생들에게 적용평가 등으로 나누어 연구했다. 연구결과 대용량의 데이터의 저장과 처리를 요구하지 않는 컴퓨팅이 아니라면 데스크탑 컴퓨터를 충분히 대체할 수 있으며, 전력소모 역시 기존 컴퓨터에 비해 최소 1/5 정도라는 결과를 얻었다. 세 개의 보드 중 Computational Thinking 지원, 사용상의 편의성, 속도 등을 고려하여 가장 적합한 것은 피시듀이노라는 결과를 얻었다.

• 정보화정책
• /
• 제22권2호
• /
• pp.57-74
• /
• 2015

본 연구는 일상에서 문화적인 요소가 개인의 정치적 행위에 영향을 줄 수 있는 가능성을 탐색하기 위해 수행되었다. 지난 2014년 6.4 서울시장 선거에서 수집된 데이터를 이용하여, 개인이 소유한 다양한 문화자본의 정도가 미디어를 통한 정치정보 획득 방식에 어떤 영향을 주고 있는지에 대해 분석하였다. 분석결과는 다음과 같은 사실을 제시한다. 첫째, 개인이 가진 문화자본의 양이 많을수록 각종 미디어를 통해 정치정보를 획득하는 일에 적극적이다. 둘째, 문화자본의 종류 중, 문화적 선호와 문화적 소양과 같이 자신에 대한 인지적인 차원의 평가에서 높은 점수를 얻은 사람들은 온라인 뉴스, TV, 신문과 같이 주로 공식적인 뉴스 중심의 매체를 통해 정치정보를 얻고 있다. 셋째, 매체의 종류를 크게 전통 미디어와 뉴미디어로 구분했을 때, 다양한 종류의 문화자본을 소유한 사람들은 전통 미디어 보다는 뉴미디어를 정보획득 수단으로 선호하는 경향이 있다. 이와 같은 결과들은 일상의 개인적인 차원에서도 정치적 요소와 문화적 요소가 높은 상관관계를 가지고 있음을 나타내는 의미있는 발견이지만, 더 나아가 기존의 정보격차의 논의에 대해서도 시사하는 바가 크다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제41권10호
• /
• pp.1059-1065
• /
• 2008

강우자료는 수문 해석에 있어 가장 기본이 되는 입력 자료이며, 다양한 원인에 의해 결측이 발생된다. 본 연구에서는 복잡한 자연현상 문제 해결에 그 응용성이 입증된 신경망 기법을 이용하여 결측 처리된 강우를 추정하기 위해서 소양강댐 유역 12개 강우량 관측소를 대상으로 신경망 모형을 구축하였으며, 모형의 성능 평가를 위해 실무에서 가장 많이 사용되고 있는 우량 보정 방법인 역거리법(RDS)과 산술평균법(AMM)으로 추정한 값과 비교하여 신경망을 이용한 추정 방법의 우수성을 보였다. 그리고 온라인상에서 보다 신뢰성 있는 수문자료를 재난관련 유관기관으로 전송하기 위해서 신경망 모형을 이용한 상시 실시간 보정이 가능하도록 신경망 학습기로 구성된 자동 보정시스템을 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.336-344
• /
• 2019

교육부(2015)에서 "초 중등학교 2015 개정 교육과정"을 고시하고 초 중학교에서 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어교육을 2018년부터 단계적으로 초 중 고등학교의 교육과정에 필수적으로 적용함에 따라 '문제해결과 프로그래밍'이 중요한 영역으로 부각되었다. 한편, 우리가 살고 있는 이 시대는 홍수처럼 쏟아져 나오는 빅데이터를 분석하고 활용하는 능력이 더욱 강조되어 가고 있다. 이러한 시대의 흐름에 따라 학생들의 문제해결력과 프로그래밍/수학 흥미도를 향상시키는 수업을 구상하였고 이는 정보와 수학, 즉 프로그래밍과 통계적 소양을 겸비하는 통계-파이썬 프로그래밍 융합교육과정을 개발하고 적용해 봄으로써 유의한 차이를 검증해 보고자 한다. 실험처치 전 후 문제해결력 검사와 프로그래밍/수학 흥미도 검사를 실시하였고 대응표본 t-검정으로 비교분석하였다. 분석 결과에 의하면 문제해결력에 관한 사전 사후 검사 결과 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었으며, 프로그래밍 흥미도와 수학흥미도의 사전 사후 검사 결과 역시 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권3호
• /
• pp.157-166
• /
• 2021

효율적인 댐 운영을 위해서는 높은 신뢰도를 기반으로 하는 유입량 예측이 요구된다. 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 데이터 기반의 예측 방법 중 하나인 딥러닝을 댐 유입량 예측에 활용하였다. 그 중 시계열 자료 예측에 높은 성능을 보이는 Sequence-to-Sequence 구조기반의 Long Short-Term Memory 딥러닝 모형(LSTM-s2s)을 이용하여 소양강 댐의 유입량을 예측하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 상관계수, Nash-Sutcliffe 효율계수, 평균편차비율, 그리고 첨두값 오차를 이용하였다. 그 결과, LSTM-s2s 모형은 댐 유입량 예측에 대한 높은 정확도를 보였으며, 단일 유량 수문곡선 기반의 예측 성능에서도 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 홍수기와 이수기에 수자원 관리를 위한 효율적인 댐 운영에 딥러닝 모형의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권7호
• /
• pp.495-504
• /
• 2022

최근 인공지능의 발전으로 시계열 자료 분석에 효과적인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델이 댐유입량 예측의 정확도를 높이는 데 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence (s2s) 구조에 Attention 기법을 LSTM 모델에 첨가하여 소양강댐 유역의 유입량을 예측하였다. 분석 데이터는 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 자료를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 일반적으로 더 좋은 성능을 보였으며, attention 첨가 모델이 첨두값도 더 잘 예측하는 모습을 보였다. 그리고 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량에는 어려움이 있었다. 이를 통해 시간 단위 예측의 어려움에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델이 기존 LSTM-s2s의 예측 성능을 향상할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
• /
• pp.385-391
• /
• 2021

본 논문에서는 예비교사 및 현직교사를 대상으로 한 인공지능 소양교육을 위해, 딥러닝 인공신경망 교육 사례를 연구하였다. 또한, 제안한 교육 사례를 통해, 초중고 학생들이 경험할 수 있는 인공신경망 원리교육 콘텐츠를 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 우선 2종 이미지를 인식하는 인공신경망의 동작 원리 교육 사례를 제시하였다. 그리고 인공신경망 확장 응용 교육 사례로, 3종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제시하였다. 인공신경망에 인식시키고자 하는 이미지 개수에 따라 출력층의 개수를 변경하여 스프레드시트로 구현한 사례를 구분하여 설명하였다. 또한, 인공신경망 동작 결과를 체험하기 위해, 지도학습 방식의 인공신경망에 필요한 학습데이터를 직접 작성해보는 교육 내용을 제시하였다. 본 논문에서는 인공신경망의 구현과 인식 테스트 결과를 스프레드시트를 사용하여 시각적으로 나타내었다.