최근 교육에서 교육 데이터마이닝에 관한 관심이 높아지고 있는 시점에 과학교육에서 평가 결과를 활용하여 학생들에게 적합한 피드백을 제공하기 위해 빅데이터 분석의 적용 가능성을 탐색해 보고자 하였다. 연구에서는 국가수준 학업성취도 평가의 24문항에 응시한 2,576명의 평가 자료를 활용하여 비지도 기계학습의 한 가지 방법인 K-평균 군집분석을 이용하여 학생들을 군집화하였다. 학업성취도 평가 자료를 활용한 군집화 결과, 학생들을 6개의 군집으로 나누어 볼수 있었다. 상위권이나 하위권에 비해 중위권 학생들이 다양하게 다른 군집으로 구분됨을 알 수 있다. 군집분석의 결과를 보면, 군집화에서 가장 중요하게 영향을 주는 요인은 학업 성취였으며, 군집별로는 교육과정의 내용 영역별, 교과 역량별, 정의적 특성 면에서 서로 다른 특성을 보이고 있었다. 하위 군집에서는 정의적 영역 중에서 학습의욕이 중요하게 영향을 주고, 교과 역량 면에서는 과학적 탐구 및 문제 해결력과 과학적 의사소통 능력이 중요하게 영향을 주고 있었다. 내용 영역 면에서는 운동과 에너지와 물질 영역에 대한 성취가 군집의 특성을 구분하는 중요한 요인으로 작용하고 있었다. 따라서 평가 자료를 활용해 학생을 군집화한 후, 이러한 군집별 특성을 바탕으로 학생들에게 학습을 위한 맞춤형 피드백을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 바탕으로 군집분석 연구 결과 활용의 가능성, 내용 영역별 균형 있는 학습, 교과 역량 증진, 과학적 태도의 향상 등 과학교육의 시사점을 제안하였다.
탄소중립 달성의 핵심인 분산형 재생에너지의 확산에 따라 발생하는 계통수용성 문제의 해결을 위해 가상발전소의 도입이 활발히 논의되고 있다. 하지만 가상발전소와 같은 신사업은 일반적으로 보상 메커니즘이 존재하지 않아 도입 초기의 경제성 확보가 어렵다. 이에 조기 활성화를 위해서는 보조금을 포함한 적절한 지원이 필요하다. 지원 수준의 결정을 위해서는 비용모델이 필요하나 신사업의 경우 충분한 데이터가 부족한 문제가 있다. 본 연구에서는 국내 전문가를 대상으로 가상발전소 도입에 필요한 요건, 적정 규모와 비용에 대한 설문을 통하여 비용 추정 모델을 도출하였다. 우선 가상발전소의 자원구성 형태가 비용에 미치는 영향을 고려하여 설문조사에 따라 자원구성 시나리오를 설계하였다. 각자의 자원구성 시나리오에 대한 비용추계를 기반으로 로지스틱회귀분석을 통하여 시나리오에 따른 비용 추정 모델을 도출하였다. 가상발전소 규모와 자원구성 시나리오에 따른 사례분석으로 적절한 초기 보상 규모를 비교 분석하였다. 20MW~500MW 규모의 가상발전소에서 중대형 위주와 소형 자원을 포함한 자원구성 시나리오를 적용하였을 때, 중대형 위주의 구성 시 비용이 29~51% 낮게 나타났다.
BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.
화성암과 퇴적암으로 이루어진 국내 산림토양 중 표토와 심토에서 채취된 시료의 미생물군집 활성도에 미치는 산불의 영향을 알아보았다. 베타글루코시다아제의 분석결과, 화성암보다 퇴적암의 미생물군집에서 높게 나타났다. 산불 발생 초기에 효소 활성이 관찰되지 않았으나, 시간이 경과됨에 따라 활성이 회복되었다. 또한, 토양의 훼손여부와 상관없이 심토는 표토에 비해 활성이 33~46% 저해되었다. EcoPlate를 이용하여 산불이 미생물 기질이용성에 미친 영향을 알아보았다. 정상토와 훼손토의 평균반응구발색도 값 백분율은 표토에서 각각 52.7~56.8% 및 62.3~83.6%로 나타났다. 산불 발생은 토양 유기물의 분해를 촉진함으로 심토미생물군집의 다양성 및 기질이용성에 영향을 준 것으로 보여진다. 미생물군집의 종다양성지수인 샤논 인덱스(Shanon index, H)는 모든 시료의 표토에서 높게 나타났다. 샤논 풍부도는 퇴적암 토양미생물이 화성암에 비하여 높게 나타났으며, 표토가 심토보다 높게 나타났다.
이 연구는 환경영향평가 개발사업 시 발생하는 훼손수목 탄소저장량의 적합한 산정방법에 대해 논의하고자 수행되었다. 이를 위해, 훼손수목이 발생하는 재생에너지 관련 개발사업 9개를 선정하여 훼손수목 탄소저장량의 평가현황 및 방법을 정리하였다. 그리고 상대생장식을 활용하여 훼손수목 탄소저장량을 재산정 한 후 보고서의 훼손수목 탄소저장량과 비교하여 두 집단 간 차이를 검증하였다. 그 결과 개발사업의 보고서의 훼손수목 탄소저장량은 재산정 탄소저장량 보다 큰 것으로 나타났고 통계적으로 유의성이 있었다(p<0.005). 이는 기존의 훼손수목 탄소저장량 산정이 과다 산정되고 있음을 나타내며 산정 방법의 개선이 필요한 것으로 판단된다. 따라서 훼손수목의 탄소저장량 산정 시 우리나라 산림의 우점 수종에 적합한 상대생 장식을 사용해야 한다. 더 나아가, 사용자들이 효율적이고 정확하게 훼손수목 탄소저장량을 산정할 수 있도록 생태계의 실측 데이터에 기반한 탄소저장량 산정 시스템을 구축하여 사용할 것을 제안한다.
ZigBee는 WPAN(Wireless Personal Area Networks)을 위해 IEEE 802.15.4 표준에 근거하여 저비용, 저전력 소모를 위해 만들어진 표준이다. ZigBee 표준에서 라우팅을 위해 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)와 트리 라우팅(Tree Routing) 두 가지 방법이 제시되었다. 트리 라우팅은 IEEE 802.15.4 MAC 계층의 토폴로지 형성 과정 동안에 만들어진 부모-자식 관계에 근거하여 센서 노드로부터 싱크 노드(Sink node)로 데이터를 전송한다. 이 방법에서 새로운 노드가 네트워크에 가입하기 위해 RSSI(Received signal strength indicator) 신호가 가장 강한 노드를 부모 노드로 선택한다. 그러므로 트래픽 분산이 이루어지지 않아 일부 노드는 많은 트래픽 양을 전달하게 되고 에너지는 빠르게 고갈된다. 본 논문에서는 트래픽 분산을 위해 링크 품질과 트래픽 양 정보를 이용하는 새로운 메트릭(Metric)을 제시한다. 제안되는 방법은 RSSI 신호 세기를 사용하는 대신에 새롭게 제안된 메트릭을 사용하여 부모 노드를 선택하여 네트워크에 가입한다. TinyOS TOSSIM(TinyOS mote SIMulator) 환경에서 시험을 통하여 제안한 방법이 기존 트리 라우팅 방법에 비해 우수한 성능을 가짐을 알 수 있다.
본 연구는 에너지 및 환경경제학에서 기초 데이터로 많이 활용되는 산업연관표에서 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 경우 새로운 산업연관표를 추계하는 과정을 제시하였다. 보편적으로 산업연관표 추계에 이용되는 RAS 방법은 새로운 산업연관표의 부문별 생산액, 중간투입계, 중간수요계의 정보를 반드시 필요로 하지만, 많은 경우에 부문별 중간수요계 정보를 확보하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 상황에서 부문별 중간수요계 정보를 사용하지 않고도 새로운 산업연관표를 추계할 수 있는 과정을 제시하였다. 핵심 아이디어는 분리 후 산업연관표의 많은 원소들의 값이 분리 전 산업연관표의 원소들 값과 같다는 점과 분리 후 부문들의 원소 합이 분리 전 부문의 원소 값과 같다는 점이다. 중간수요계 정보 대신에 이들 정보를 이용해서 부문 분리 후의 산업연관표에 대한 중간거래행렬이나 투입계수행렬을 추계하는 과정을 제시하였다. 소규모 시뮬레이션 결과, 본 연구가 제시한 과정은 투입계수행렬의 경우 평균 약 11.23%의 추정 오차를 가지며 이것은 중간수요계 정보를 활용하는 RAS의 11.30%의 평균 추정 오차보다 작은 것으로 나타났다. 그러나 여러 선행연구들에서 추가 정보를 활용하는 것이 활용하지 않는 것보다 추정 성과를 항상 향상시키지 않는 것으로 나타났기 때문에, 본 연구의 방법을 현실에 적용하기 위해서는 다양한 시뮬레이션 연구가 필요하다고 판단된다.
태양광발전은 현재 국내 신재생에너지 중 발전량과 설비용량 비중이 가장 크다. 수상태양광은 국내의 육상태양광 발전시설의 여러 가지 단점을 보완한 방식이다. 본 연구는 군산 새만금에 위치한 18.7 MW 시설용량의 수상태양광발전소를 대상으로 발전량을 분석하고자 한다. 기후의 영 향을 많이 받는 태양광발전사업의 특성으로 타당성을 확인하고자 관련 연구자들은 태양광 발전량 예측에 많은 기법들을 적용하였다. 일반적으로 발전량 예측에 필요한 변수들은 사업대상 지역의 경사면 일사량, 발전효율, 패널 설치 면적 등이다. 본 연구는 기상청 과거 10년간의 월 일사량 데이터를 활용하여 태양광 발전량을 분석하였다. 발전량을 예측하기 위해서 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 적용하였으며, 태양광 패널의 발전효율과 일사량을 시뮬레이션의 변수들로 사용하였다. 새만금 태양광의 경우, 가장 태양광 발전량이 많은 달은 5월이며, 가장 적은 달은 12월로 예측되었으며, 발전량은 월평균 2.1 GWh이고, 최소 월 발전량은 0.3 GWh, 최대는 5.0 GWh로 분석되었다.
AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.
암반층이 얕은 깊이에서 출현하는 국내 지층 조건과 지하 공간의 활용도 증가로 인해서, 발파에 의한 굴착은 여전히 이용되고 있다. 발파 천공 이후에 존재하는 물이 있는 조건에서 실시되는 표준 발파는 폭굉압력 감소, 일정 장약량 사용, 디커플링과 같은 기술적인 어려움이 있다. 하지만, 기존의 표준 발파 공법을 대체할 만한 공법이 없는 실정이다. 본 논문에서는 건공화 펌프 시스템을 이용하여, 천공 내부에 존재하는 물을 제거하는 건공화 ANFO (Ammonium Nitrate Fuel Oil) 발파와 발파 성능의 비교를 위해서 추가적으로 표준 발파를 수행하였다. 각각의 발파 공법에서 계측된 진동 속도 데이터들과 환산거리의 함수로 이루어진 경험적인 발파진동 추정식을 이용하여, 최소제곱법에 의한 선형회귀분석을 실시하고, 궁극적으로 발파 성능을 정량적으로 분석하였다. 그 결과, 건공화 ANFO 발파에서 진동 감쇠가 더 크게 발생하고, 암반 파쇄에 더 많은 에너지를 소비하여, 더 가까운 거리에서 진동 허용 기준을 만족하는 진동 속도를 보였다. 또한, 표준 발파의 발파 진동 영향권이 건공화 ANFO 발파보다 더 멀리 있고, 발파 패턴의 범위가 더 넓은 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행된 현장 발파 실험 결과로부터, 건공화 ANFO 발파 공법의 발파 성능이 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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