본 논문은 AI(: Artificial Intelligence) 시대에 따른 대학 교양교육으로 디지털 리터러시 교육의 필요성과 방향성에 대해 고찰하였다. 디지털 환경에서 일상적인 문화에 대한 보편적인 교육이 바로 디지털 리터러시라고 볼 수 있으며, 단순히 디지털 기기를 사용할 수 있는 능력이 아니라 디지털 사회의 시민에게 필요한 역량들을 함양하는 것으로 범위가 확장되고 있다. 본 논문에서는 대학 교양 교육과정이 시대적 변화를 반영하여 정보 문해 영역을 강화했지만, 아직 디지털 기기 사용 및 특정 프로그램 활용법을 학습하는 기술적인 측면에 편중되어 있음을 문제점으로 제시하고, 대학의 디지털 리터러시 교육의 방향은 디지털 기기 사용의 기술적·도구적 측면에 국한해서는 안되며, 디지털 기기의 사용으로 인해 발생할 수 있는 사회적 영향을 고려한 디지털 윤리에 중점을 둔 방향으로 이뤄지는 것이 바람직할 것이라고 제안하였다.
본 연구는 고등학교 학생들의 데이터 리터러시를 함양할 수 있는 머신러닝 기반 AI 융합 수업 모형과 수업 설계 원리를 개발하고, 그에 따른 상세 지침을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 선행 문헌 연구를 통해 머신러닝을 기반으로 한 수업 모형과 설계 원리 및 상세 지침을 개발하고, 서울 소재 상업계열 특성화고등학교 학생 15명에게 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p< .001)하게 향상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대한다.
선형 또는 군집형으로 배치된 양수정 배열 조건에서 최적의 복수 주입정 위치를 결정하는 최적화 프로그램을 개발하였다. 다양한 목적함수를 제시하였으며 담금질모사 기법을 이용하여 목적함수를 만족시키는 주입정의 최적 위치를 평가하였다. 주입수의 회수율의 최대화를 목적함수로 설정할 경우, 우물 배열에 관계없이 두 개의 주입정을 모두 우물 군집 내부에 설치하는 것이 가장 효율적인 것으로 나타났다. 회수율의 최대화와 동시에 기존 양수정의 양수량을 고르게 증가시키는 통합목적함수를 고려하여 두 개의 주입정을 설치할 경우, 우물 배열에 관계없이 우물 배열의 양측면부가 주입정 위치로 적합한 것으로 분석되었다. 주입정 위치 최적화를 위한 다수의 시나리오 분석 결과, 최적의 결과에 근접하는 지역적 최솟값 또는 최댓값이 다수 존재하는 것으로 나타났으며, 이는 주입정의 최적 위치를 현장의 조건에 맞게 선택적으로 결정할 수 있는 개연성이 존재하는 것을 의미한다. 결론적으로, 본 연구는 담금질모사 기법이 다양한 목적함수에 부합하는 복수 주입정의 최적 위치 평가에 성공적으로 이용될 수 있음을 보여 주었다.
해수면온도는 해양-대기 상호작용, 열속 변화, 대양의 해양 순환을 이해할 수 있는 가장 중요한 해양 변수들 중의 하나이다. 0℃ 이하 -2℃까지 극저 해수면온도는 기후변화 및 지구환경 변화를 유도하고 조절하기 때문에 다른 범위의 해수면온도보다 더 중요하게 다루어져야 한다. 전구 대양에서 이러한 극저 해수면온도의 시간적 공간적 변동성을 이해하기 위하여 1982년부터 2018년까지의 기간 동안 관측된 인공위성 일별 해수면온도 데이터베이스를 활용하여 평균 기후장을 산출하였다. 또한 장기간의 해양 실측 자료에 기반하여 생산된 표층 수온의 기후 평균장을 활용하여 극저 해수면온도가 전구 대양에서 존재하는 해역과 0℃ 등온선의 월별 공간 변동을 분석하였다. 그 결과 극저 해수면온도는 북극해와 남극해와 같은 극지 해역과 고위도의 연해에서 상당한 해양의 표면적을 차지하고 있었다. 이러한 극저 해수면 온도가 어떻게 시각화되어 있는지 검토하기 위하여 6종 지구과학교과서를 분석하였다. 대부분의 교과서에서 해수면온도 삽화는 0℃ 혹은 그 이상 수온에서 부터 도시하여 학생들이 극저 해수면온도에 대한 개념과 역할에 대한 이해를 획득하는 것을 저해하고 있었다. 데이터 시각화는 데이터 리터러시의 주요한 요소 중에 하나이므로 위성 해수면온도 자료가 교과서에 적절하게 시각화되도록 교과서 삽화의 개선이 필요하다. 본 연구는 인공위성 해수면온도 자료와 해양 실측 자료를 활용하여 해양 데이터의 시각화를 통하여 해양학적 소양과 데이터 리터러시가 동시에 함양되고 강화될 수 있음을 강조하였다.
인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
염수로 충진된 부산시 낙동강 델타지역에 염수오염을 방지하고 지하수자원을 확보할 수 있는 인공함양 실증시설의 구축을 목적으로, 고심도 피압대수층에 담수 주입시험을 실시하였다. 연구지역은 두꺼운(두께 10~21 m) 점토층이 가압층으로 분포하며, 두꺼운 하부모래층(두께 31.5~36.5 m)과 자갈층(두께 2.8~11 m)이 주대수층을 이루는 피압대수층을 형성하고 있다. 시험 전 실시한 전기전도도(EC) 검층결과 연구지역은 약 7~44 mS/cm의 EC 분포를 보이며, 15~38 m 사이에 담수와 염수의 전이대가 존재하였다. 수온은 5 m 심도까지는 10~15.5℃이었으나, 5 m 심도부터는 15.5℃에서 50 m 심도까지 17℃로 일정하게 증가하고 있었다. 담수 주입시험에서 총 62시간 동안 370 m3/day의 주입유량으로 약 950 m3의 담수가 주입되었으며, 주입공 OW-5의 40 m 심도에서 CTD Diver를 이용하여 담수체의 형성을 확인하였다. 주입 후 EC 및 온도 검층을 통해 주입된 담수체가 24시간 이상 유지되는 것을 확인하였고, 21일 경과 후 실시한 검층에서도 담수체의 존속이 확인되었다. 또한 OW-5공 주입시험보다 20일전에 실시된 1차 주입시험 주입공 OW-2에서도 아직 담수체의 영향이 남아있는 것으로 확인되었다. 그리고 OW-2와 5에 주입된 담수와 염수의 관계는 점이적이 아닌 뚜렷한 경계(Sharp Boundary)를 이루고 있었다. 따라서 주입된 담수가 염수 내에서 일정한 공간을 차지하며, 원상태의 수질을 상당기간 유지할 수 있다는 것을 파악하였다. 향후 인공함양 시설을 구축하여 장기적인 담수 주입을 통해 이 델타지역에 담수체를 형성시키는 실증연구를 수행한다면, 염수로 오염된 해안대수층을 대체수자원 확보의 공간으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
대기오염(大氣汚染)의 영향(影響)이 있는 지역(地域)의 조경설계(造景設計)에 사용하기 위한 재내수종(在來樹種) 자원(資源)의 개발(開發)을 위하여 우리나라 재내수종(在來樹種) 6종을 대상(對象)으로 $SO_2$ 가스 0.4, 0.7, 1.5, 3.0 ppm을 매일 8시간(時間)씩($09:00{\sim}17:00$) 5일간(日間) 인공(人工) 접촉(接觸)시켜 각(各) 수종(樹種)의 $SO_2$ 가스에 대한 감수성(感受性)과 내연성(耐煙性)을 비교(比較)하여 다음과 같은 결과(結果)을 얻었다. 1. 6종(種) 모든 수종(樹種)에서 가시피해(可視被害)는 엽맥간(葉脈間)에 반점(班點)으로 나타났고 피해반점(被害班點)의 색(色)은 대체적으로 피해초기(被害初期)의 연연색(軟緣色)이나 갈색(褐色)에서 담갈색(淡褐色)이나 흑갈색(黑褐色) 또는 적갈색(赤褐色)으로 변화(變化)되었다. 2. 각(各) 수종(樹種)의 $SO_2$에 대한 감수성(感受性)은 대추나무>산사나무>백당나무>병꽃나무>사철나무>신나무 순(順)으로 높았다. 3. 각(各) 수종(樹種)의 $SO_2$ 가스에 대한 내연성(耐煙性)은 신나무>사철나무>백당나무>병꽃나무>대추나무>산사나무 순(順)으로 강(强)했다. 4. $SO_2$ 1.5ppm 접촉시(接觸時) 각(各) 수종(樹種)의 엽녹소(葉綠素) a, b 및 a+b 함양(含量)은 대조구(對照區)에 비해 감소(減少)하였고, $SO_2$ 가스 접촉시(接觸時) 수용성(水溶性) 황함양(黃含量)은 대조구(對照區)에 비하여 증가(增加)되었다. 5. 각(各) 수종(樹種)의 기공확산(氣孔擴散) 저항치(抵抗値)는 $SO_2$ 가스에 대한 수목(樹木)의 감수성(感受性)이나 내성(耐性)과 상관(相關)이 없는것으로 사료(思料)된다. 6. 조경용(造景用)으로 적절한 수종(樹種)은 내연성(耐煙性)이 강(强)하고 감수성(感受性)이 낮으며 기공확산(氣孔擴散) 저항치(抵抗値)가 작아야 되므로 본(本) 연구(硏究)의 대상(對象) 수종(樹種) 중에서는 신나무가 가장 적합(適合)하다고 판단(判斷)된다.
지하수 인공 함양, 강변 여과 취수 방식 등 충적층 지하수의 효율적 이용을 위해서는 충적 대수층의 내부 구조 파악이 중요하다. 국내 충적층의 대부분은 하천 둔치 주변에서 하도의 수평 이동에 의해 형성된 경사 지층으로, 니질 박층이 협재함에 따라 충적 대수층의 내부 불균질성이 높아 인접한 취수 공간에서도 지하수괴의 이동 특성 및 화학적 특성이 달라질 수 있다. 본 연구는 이러한 불균질성을 밝히기 위하여 지하 투과 레이다 조사를 통한 부여 지역 금강변의 충적층에 대한 층서학적 분석을 시도하였다. 부여 군수리 지역의 충적층은 크게 상하 두 개의 지층으로 구분되며, 상부 수평층은 범람에 의해 형성된 것으로 수직 불균질성이 크고 수평 불균질성은 낮은 반면, 하부 경사층은 수평, 수직 불균질성이 모두 크다. 특히 하부 경사층 내에 발달한 하도곡은 인접한 충적층과 분리되어 이 층내의 수괴 이동은 제한적일 것이며, 지하수질의 특성 또한 크게 다를 것으로 판단된다. 본 연구는 충적 대수층에 대한 물리 화학적 특성의 정확한 해석을 위해서 지구물리학적 조사 방법을 통한 층서퇴적학적 해석이 선행되어야 함을 보며 준다.
본 논문은 화산암지역에 건설되는 비축기지를 대상으로 지표지질조사, 지표단열조사, 시추조사, 수리시험 결과 등을 토대로 지하수유동 수치모델 해석을 통하여 저유공동의 기밀성 요건을 만족시킬 수 있는 수벽시스템을 설정하고, 이러한 시스템 하에서의 공동유입량과 인접시설과의 수리간섭 영향을 평가하였다. 수리지질 안정성 해석을 위한 접근방법 3차원 연속체 수치모델링과 더불어 이의결과를 비교 또는 보완하기 위한 단열망 모델링 해석방법을 병행하였다. 저유공동의 심도를 결정하고 투수성단열의 확률적인 상호연결성 정도를 계산한 결과와 연직 수리경사, 수벽공 효율성, 저유공동과 수벽시스템간 이격거리 등의 제반 요건을 만족시키는 수벽시스템을 계산하였다. 연속체 모델에 의한 저유공동으로의 누수량은 건설기간 중에는 130 ~ 140m$^3$/day, 운영 중에는 약 120m$^3$/day일 것으로 예측되었고, 단열망 모델에서는 80~175m$^3$/day의 범위인 것으로 계산되었다. 신규 시설의 건설로 인하여 기존 시설지구의 함양유역 감소가 불가피하고, 이로 인하여 지하수위 강하 및 유동량의 감소가 발생될 것으로 예상되므로, 보수적인 관점에서 기준 지하수위를 유지하기 위하여 인공적인 수압을 가해줄 수 있는 별도의 지상 혹은 지하의 수직 수벽시스템이 요구된다.
지하수의 인공함양특성을 해석하기 위한 기초조사로서 낙동강변의 충적층내에 부존하는 자연수의 지구화학적 특성을 연구하였다. 전체적으로 시추공 및 지표수에 대한 현장측정자료는 시기별로 큰 차이를 보이지 않는다. 연구지역의 자연수는 Ca-$HCO_3$형에서부터 $Ca-SO_4$형에 속하며 특히 미량원소로서 Mn의 함량이 매우 높게 나타나고 있다. 다중패커시스템 (Multi-packer system)에 의해 채취된 시료에 대해 심도에 따른 변화를 살펴보면 Na, Ca, Mg, $HCO_3$의 함량이 심도가 깊어질수록 증가하고 있고, Cl과 $SO_4$의 경우는 맨 하부구간인 18m에서 채취된 시료들이 시료채취시기와 관계없이 매우 낮은 값을 보인다. 미량원소의 경우 문제가 되는 Mn은 시료채취 시기와 관계없이 중간 구간인 13.5m 구간에서 특히 많은 함량을 보이고 있다. 연구지역내 물시료들에 대한 산소와 수소 동위원소 및 삼중수소 함량 분석결과는 다중패커설치공 및 일반 관측공과 지표수들간에 서로 중첩되어 구분이 어렵다. 황동위원소 분석결과는 지하수내 황의 기원이 퇴적암을 구성하는 황산염광물의 용해에 의한 것으로 판단된다. 스트론튬 동위원소비는 양수정 및 그 인접공의 시료들과 강변에서 인접한 공의 시료들간에 차이는 있으나 명확하지는 않다. 질소동위원소 분석결과를 살펴보면 전반적으로 화학비료로나 토양내의 유기물로부터 유래한 것으로 해석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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