최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.
사이버대학에서 이러닝 코스개발과정에서 질 관리를 위하여 고려할 핵심적인 사항중의 하나는 콘텐츠의 사용자 인터페이스(User Interface)이다. 사용자 인터페이스는 학습자가 불편 없이 효율적이고 사용하기 쉽게 설계 될수록 학습자의 학습을 도울 수 있다는 점에서 중요성을 갖는다. 사용자 인터페이스의 사용성의 중요성에도 불구하고, 사용성 설계요소관점에서 이러닝 콘텐츠 UI를 평가한 연구들은 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 사용성 관점에서 이러닝 콘텐츠 사용자 인터페이스 설계 시 고려해야 할 요소들을 탐색하는데 있다. 이를 위하여 서울소재 OO사이버대학의 이러닝 콘텐츠에 대하여 사용성 평가를 실시하여 사용자관점에서 이러닝 콘텐츠의 질 관리 개선을 위한 시사점을 제안하고자 한다.
머신러닝과 같은 소프트웨어가 일상생활에 매우 큰 영향력을 발휘하고 있는 상황에서, 소프트웨어의 개발비용을 평가하는 비용 모델의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 비용 모델로서 LOC(Line of Code)와 M/M(Man-Month) 모델은 소프트웨어의 양적인 요소들을 측정하는 비용모델이다. 이와는 달리, FP(Function Point)는 소프트웨어의 기능적 특징들을 평가하는 비용모델로서 소프트웨어의 질적인 요소를 평가한다는 점에서 효과적이다. 그러나 FP는 머신러닝 소프트웨어의 주요한 요소들을 평가하지 않기 때문에 머신러닝 소프트웨어를 평가하는데 한계를 가진다. 본 논문은 확장형 FP(Extended Function Point, ExFP)를 제안한다. 확장형 FP는 머신러닝의 주요 특징인 하이퍼 파라미터와 그것의 최적화에 대한 복잡도를 반영하여 소프트웨어의 기능적 요소를 평가하도록 확장하였기 때문에 머신러닝과 같은 최신 소프트웨어에의 비용 평가에 적합하다. 머신러닝 소프트웨어의 특징을 반영한 평가를 통해 제안된 확장형 FP의 효용성을 보였다.
본 연구의 목적은 국가직무능력표준(NCS)에서 제시된 직업기초능력 중 대인관계능력 교육을 위한 이러닝 콘텐츠 구성요소 및 설계 전략을 도출하는 것이다. 대인관계능력 교육과정 및 내용은 표준화를 위해, NCS 개발 및 운영을 주관하는 한국산업인력공단에서 개발한 NCS 직업기초능력프로그램을 준용하였다. 표준화된 내용을 토대로 이러닝 콘텐츠 구성요소 및 설계 전략을 도출하기 위하여 선행연구 및 이러닝 사례 분석, 교수자 및 전문가 대상 설문과 면담 조사를 실시하였다. 조사 결과를 토대로 이러닝 콘텐츠를 개발하였으며, 개발된 이러닝 콘텐츠의 설계 전략의 타당성과 교육적 효과 분석을 위해 학생, 교수자, 전문가를 대상으로 평가를 실시하였다. 평가 결과, 적용한 이러닝 콘텐츠의 설계 전략이 적절하며, 개발한 이러닝 콘텐츠가 NCS 직업기초능력의 대인관계능력을 학습하는 데 도움이 되는 것으로 나타났다.
문항은 지필평가의 핵심요소이다. 문항의 표현은 전통적으로 문항카드를 이용했다. 교육정보화가 발달하면서 온라인 평가 서비스는 다양한 문항의 표현 구조를 만들었으나, 새롭게 주목받고 있는 스마트 러닝 환경에 그대로 사용하기에는 한계가 있다. 이 논문은 국내의 평가 특성과 스마트 러닝의 이동성을 고려한 문항 표현 구조를 제안한다.
전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.
학업을 중단하는 학생들의 비율이 해마다 증가하고 있어 대학은 학업중단을 막기 위하여 위험요소를 파악하고 이를 사전에 제거하기 위해 노력하고 있다. 그러나 특정 위험요소의 단변수 분석을 통해 위기학생을 관리하고 있어 예측이 부정확한 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학업중단 위험요소를 파악하고 학업중단 예측을 위해 머신러닝 방법을 통해 다변수 분석을 실시한다. 또한 다양한 예측방법별로 성능평가를 수행하여 최적화 방법을 도출하고 학업중단을 발생시키는 위험요소간의 연관성과 기여도를 평가한다.
최근 호우의 빈도와 규모는 증가하는 추세이며 이에 따른 홍수 피해는 많은 피해를 야기하고 있다. 이러한 관점에서 홍수 피해에 대한 선제적 대응을 위한 요소로써 초단시간 강우예측 정보의 중요성은 매우 높다. 특히, 레이더 자료 기반의 강우예측은 수치예보모델과 비교하여 3시간 이내의 짧은 선행시간 이내의 높은 정확도를 갖고 있어 홍수예보에 다수 활용되고 있다. 최근에는 강우자료의 복잡한 관계와 특징을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 강우예측 활용 사례가 증가하고 있으나 국내 적용 사례는 적어 관련 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 레이더 강우를 활용한 딥러닝 기반의 강우예측 기법을 제안하고 이에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 2차원 레이더 강우자료의 특징과 시계열 특성을 고려하기 위한 심층신경망 구조를 제안하였으며 기존 딥러닝 모형과의 비교를 통해 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 적용 대상지역은 한강 유역으로 선정하였다. 정성적 평가를 위해 임계성공지수(CSI)를 활용하여 예측 강우에 대한 정확도를 평가하였으며 정량적 평가를 위해 예측 강우와 관측 강우의 상관관계를 분석하였다. 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 모형과 비교하여 예측오차의 범위가 적고 강우의 위치 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초단기간 강우예측 자료를 활용하는 홍수예보의 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 Kano 모델과 Timko의 고객만족계수를 이용하여 이러닝 학습자인 대학생들의 만족 및 불만족에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 경상북도에 소재한 Y대학의 대학생을 대상으로 실증조사를 실시하였다. 그 결과, 첫째 시 청각적으로 학습하기 편리하고 궁금한 사항에 대해 언제든지 질문이 가능하며 교수자가 관심을 가져줄 때 학생들은 높은 매력을 느끼는 것으로 나타났다. 둘째 성적과 과제에 대한 합리적인 기준과 정확한 평가는 당연히 충족해야하는 요소로 나타났다. 셋째 기초연구의 결과에서 언급한 대학생들이 이러닝을 이용하는 가장 큰 이유인 학습시간 및 학습공간의 편의성과 학습과정의 용이성은 더 이상 이러닝을 이용하는 매력적 요소로 작용하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 이원적 인식방법으로 분류된 각 요인들의 전략적 활용방안과 이러닝 교육 개발에 있어 효과적인 방향을 제시할 수 있을 것으로 생각된다.
우리나라의 이 러닝은 그동안 양적으로 팽창한 만큼 질적인 부분에 대한 의구심이 팽배해지고 있는 것이 사실이다. 현재 시점에서 이 러닝의 질적 수준을 분석해야 하는 이유는 그 동안 급속도로 발전된 이 러닝이 학습자들에게 훌륭한 학습경험을 주지 못하였고, 생각보다 결과가 저조하였으며, 무엇보다 투자된 비용에 비해 효과성이 저조하였다는 지적이 많기 때문이다. 지난 몇 년 동안 이 러닝에서의 학습경험은 오랜 세월 익숙해왔던 오프라인수업을 중심으로 구성되어 왔으며, 이 러닝에 종사하는 많은 전문가들도 대부분 오프라인에서의 교수-학습에 대한 경험을 바탕으로 이 러닝의 체제를 이해하여 왔다. Dublin&Cross에 의하면 과연 얼마나 많은 사람들이 이 러닝에 대한 공통된 개념을 가지고 있으며, 학습자들이 단지 문제없이 이 러닝에 접속하여 끝까지 기술적인 문제없이 도달하는데서 끝나지 않고 얼마나 효과적이고 효율적으로 이 러닝이 의도한 학습과정에 흡수되는 가를 분석해 낼 수 있는가에 따라 이 러닝의 성공여부가 달려 있다고 한다 [12]. 본 논문은 이 러닝의 확산속도에 맞추어 질적 향상이 쉽게 이루어지지 않는 이 러닝의 현상을 심층 분석해보고 이 러닝의 질적 향상을 위하여 고려해야 하는 요소들은 무엇이 있으며 이들이 어떻게 조화를 이루어야 이 러닝이 질적으로 우수성을 가질 수 있는지에 대한 방안을 제시해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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