MMOPRG는 게임의 장르적 특성상 플레이어가 게임월드(Game World)의 환경에 매우 큰 영향을 받는다. 따라서 게임월드에 구현되어진 물리적환경은 게이머에게 사실감과 몰입감을 주는 중요한 요소이다. 또한 구현된 물리적 환경이 게임 플레이에 영향을 주는 게임 시스템은 게임 플레이어에게 더 많은 사실감과 몰입감을 줄 수 있다. 본 연구에서는 현재 서비스되고 있는 MMORPG를 중심으로 어떠한 지구환경요소가 구현 되었고, 구현된 지구환경요소가 게임 플레이에 어떠한 영향을 주는 게임시스템이 구현되고 있는지 현황을 조사하였다. 지구환경을 시뮬레이션한 게임 시스템 즉, EESS(Simulative System of Earth Environment)를 디자인하기 위해서는 어떠한 문제점이 있는지 알아보았고, EESS를 좀더 쉬운 방법으로 접근하기 위해서 게임 월드에 구현된 환경의 대기상태, 풍향, 풍속, 일기현상 등의 상태정보를 처리하는 시스템인 '환경정보시스템(Environment Information System)' 개발을 보완기술로 모색하였다.
이 연구의 목적은 과학 글쓰기를 통해 고등학생의 지구 시스템에 대한 이해와 시스템 사고 과정을 분석하는 것이다. 글쓰기 활동에 활용한 자료는 지구과학 I 교과 내용 중 지구환경 변화에 관련된 3가지 주제(지구 온난화, 화산분출, 사막화)이며 이와 관련된 과제를 개발하였다. 개발한 자료는 고등학교 2학년 학생 8명을 대상으로 투입하였으며 작성한 과학 글쓰기 내용을 바탕으로 DAET-C 체크리스트와 지구 시스템에 관련된 개념을 구성요소로 하여 인과지도를 작성한 후, 이를 근거로 하여 시스템 사고의 관점에서 분석하였다. 그 결과로 첫째, 학생들은 지구 시스템의 구성, 지구 시스템의 상호작용, 지구과학적 소양, 시스템 순으로 지구 시스템을 이해하는 것으로 조사되었다. 둘째, 학생들의 과학 글쓰기 내용을 바탕으로 각각의 주제별로 인과지도를 작성한 결과 피드백 순환 고리가 나타난 학생은 연구에 참여한 8명 중 지구 온난화 관련 주제에서는 4명, 화산 분출 관련 주제에서는 1명, 사막화 관련 주제에서는 4명의 학생이 지구 시스템에서 하위 요소 간의 상호작용을 고려하는 시스템 사고를 하고 있는 것으로 조사되었다. 결론적으로 연구에 참여한 학생들은 지구환경 변화가 지구계 하위 요소 사이의 상호작용을 통해 복잡한 과정 속에서 복합적으로 이루어지고 있다는 사고를 하고 있었으나, 지구 시스템의 순환에 대한 과정에서 시스템 사고는 미흡한 것으로 나타났다. 과학 글쓰기 활동을 활용하여 지구 시스템 교육과 시스템 사고를 향상 시킬 수 있는 다양한 연구가 필요할 것이다.
본 연구에서는 불균형 데이터 환경에서 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수 해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 이 때, 청수와 탁수에 비해 자료 수가 상대적으로 적은 적조의 분광 프로파일에 백색 잡음을 추가하여 오버샘플링을 하여 불균형 데이터 문제를 해결하였다. 정확도 평가 결과 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 약 94%의 분류 정확도를 보였다.
지구의 환경파괴는 시간의 흐름에 따라 지수 함수적으로 증가하고 있따. 이산화탄소의 증가에 따른 지구의 온난화, 이로 인한 기상이변과 해수면의 상승, 급속히 증가하고 있는 공기, 물 및 토양의 오염, 녹지의 감소와 가속되는 사막화 및 오존층의 파괴 등 날로 황폐화 되고 있는 지구환경을 개선하는 것은 인류전체가 당면하고 있는 심각한 과제이다. 이를 위해서는 앞으로 인류생존과 직결된 지구환경의 변화를 파악하여 이를 해석학 연구할 수 있도록 지구적인 관측시스템의 구축이 필요하며, 이상적인 관측 장소는 우주공간이라 할 수 있다.
저궤도지구관측 위성의 광학탑재체는 위성이 궤도에 진입한 이후 관측과 같은 주요 임무를 전담하는 중요 시스템이다. 광학탑재체가 장착된 위성이 발사체에 탑재되어 발사하는 순간부터 우주의 궤도에 진입하기까지 극심한 진동 환경에 노출된다. 이러한 상황을 예측하여 설계된 해당 시스템은 발사 이전에 진동 환경을 모사하는 시험을 통해 완벽하게 검증되어야 한다. 본 논문에서는 저궤도지구관측위성용 광학탑재체에 대하여 실시한 진동 환경 시험 방법 및 분석 내용을 소개하고자한다.
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.
한반도 동해 남부해역은 매년 하계에 집중적으로 냉수대가 형성되어 빈번한 이상해황이 발생한다. 동해안에 발생하는 냉수대는 바람의 영항을 지배적으로 받는데 남풍계열의 바람이 3일에서 7일 이상 지속적으로 불어오는 경우 발생한다. 본 연구에서는 냉수대의 발생과 변화 및 Cochlodinium polykrikoides 적조와의 상관성을 분석하기 위하여 기상청, 한국수력원자력, 해양조사원의 부이의 수온과 풍향 및 풍속, COMS/GOCI의 클로로필 자료, 바람자료와 NOAA에서 제공하는 GHRSST Level 4 SST, 국립수산과학원의 적조속보자료를 활용하였다. 동해안 연안용승시 용승된 수괴는 해류를 따라 북쪽으로 이동하는 특성을 보이며 수괴를 따라 고농도의 클로로필이 형성되는 특성을 보였다. 남쪽의 동한난류의 세력이 강하게 형성될 때 적조가 북상하는 특성을 나타내었다.
유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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