• 제목/요약/키워드: 지속적 학습

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초등 예비교사들의 법정계량단위에 대한 이해 (The Understanding of Elementary Pre-Service Teachers' on Legal Units)

  • 김성규;공영태
    • 과학교육연구지
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    • 제33권1호
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    • pp.111-121
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    • 2009
  • 이 연구의 목적은 초등예비교사들의 법정계량단위에 대한 관심과 지식정도를 알아보는 것이었다. C 교대 초등예비교사 1,096명을 대상으로 법정계량단위에 대한 인식과 관심, 학년별, 성별, 계열별로 얼마만큼 알고 있는지를 설문을 통하여 변인별 빈도와 백분율(%)과 교차분석($x^2$)을 산출하여 분석해 보았다. 법정계량단위사용의 시기에 대한 관심은 52.1%가 잘 알지 못하였고, 단위사용에 대한 혼란을 느낀 경험을 60.1% 갖고 있다고 하였다. 시행공포후의 반응에서는 절반이상이 별 달라진 것이 없다고 대답하였다. 법정계량단위 사용의 정착을 위한 노력은 방송매체, 수업시간 그리고 캠페인, 연수의 순으로 습득해야한다고 하였다. 법정계량단위에 대하여 학년별, 성별 그리고 문과, 이과계열출신별로 지식정도를 알아본 결과로는 길이와, 넓이, 부피, 질량 단위 등은 학년별, 성별 그리고 이과, 문과계열출신별에 관계없이 따른 지식정도는 잘 알고 있었다. 3학년의 정답률이 가장 높았고 지식 정도 순서로는 3>4>2>1 순으로 나타났다. 3학년의 경우 교육과정상 단위 관련 과목을 배운 시기가 얼마 되지 않아 정답률이 높은 것으로 사료된다. 성별의 경우는 남학생보다 여학생이 정답률이 높았다. 온도는 남자가 정답을 택한 경우가 많았으며 여학생은 한 명도 정답을 선택하지 않았다. 시간의 경우 여학생들의 정답률이 남학생보다 2.7배 이상으로 높았다. 문과, 이과계출신별 지식정도는 부피와, 빛의 밝기는 동일하였고 온도를 제외하고는 예상과 달리 문과 계열출신학생이 정답률이 높았다. 특히 광도를 나타내는 SI단위인 '칸델라(cd)'보다 생활 속에서 사용하는 '럭스' 단위를 혼동하여 사용하는 것 같다. SI 기본단위는 학년별, 성별 그리고 문과, 이과계열별에 관계없이 잘 모르고 있었다. 또한 생활 속에서 쉽게 접하고 있는 유리 및 보조단위를 기준단위와 혼동하여 쓰는 경우도 확인할 수 있었다. 그래서 학생들이 자연스럽게 단위 학습이 될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다고 생각한다. 또한 정부의 미온적인 대처가 제도정착을 지연시키는 한 원인이 되기도 하므로 정부는 제도정착을 위해서 다른 나라의 경우를 거울삼아 하루빨리 정착 할 수 있도록 적극적인 노력을 해야 한다.

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시교육청 영재교육원과 과학고 영재교육원 수학, 과학 교사의 영재교육에 대한 인식 비교 연구 (Comparison of Mathematics and Science Teachers' Perception on the Korean Gifted education of Institutes for the Gifted education in the City Office of education and Science High School)

  • 황정훈
    • 영재교육연구
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    • 제20권3호
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    • pp.809-830
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    • 2010
  • 본 연구에서는 수학, 과학교사들이 영재교육을 어떻게 이해하고 인식하는지를 탐색하고, 시교육청 영재교육원과 과학고 영재교육원의 교사 집단별, 과목별로 영재교육에 대한 인식의 차이가 있는지를 알아내는데 목적을 둔다. 본 연구의 대상은 부산광역시에 소재하고 있는 시교육청 영재교육원과 과학고 영재교육원 수학, 과학교사들이었으며, 총 62명의 수학, 과학교사의 설문 응답지를 분석하였다. 시교육청 영재교육원 교사집단은 '영재교육이 매우 필요하다'에 대하여 41.0%의 응답률을 보인 반면에, 과학고 영재교육원 교사집단은 8.7%의 응답률을 보였다. 전체 교사의 54.8%가 자신이 가르치는 영재학생이 영재성을 보인다고 하였으며, 수학영재 선발의 타당한 도구는 창의력 문제해결력 검사, 과학영재 선발의 타당한 도구는 과학 교사의 지속적 관찰 결과물에 가장 높은 응답률을 보였으며, 수학영재 선발 시는 수학과목이, 과학영재 선발 시는 과학과 수학과목이 고려해야 할 가장 중요한 과목이라고 하였다. 강의식 수업이 51.6%로 가장 많이 사용하는 영재 수업의 교수-학습 형태라고 응답하였으며, 영재교육의 적임자로 정규 과학영재학교 재직교사를, 적합한 영재교육기관으로 정규 과학영재학교에 각각 38.7%, 53.2%의 가장 높은 응답률을 보였다. 과학고의 영재교육원 운영에 대하여 전체적으로 46.7%가 필요하다고 응답하였으며, 영재교육원의 수학, 과학 분리 운영에 대하여 전체적으로 46.7%가 운영의 분리가 필요하다고 하였다.

근로자의 학업욕구 열망이 대학교육 참여에 미치는 영향에 관한 연구 (A Study on the Influence of Workers' Aspiration for Academic Needs on Participation in University Education)

  • 이지훈;문복현
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.231-241
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    • 2021
  • 본 연구는 근로자의 학업 열망이 대학교육 참여에 미치는 연구를 통해 대학교 관계자들에게 신입생유치 및 맞춤 교육을 위한 전략과 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 선행자료들을 분석하여 변수들을 도출하였고, 변수들 간의 인과관계 설정과 질문지를 개발하였다. 조사 대상은 대학교육 참여에 관심 있는 근로자 331명을 대상으로 대인면접법으로 자료 수집을 하였다. 수집된 자료는 데이터화를 하였고, 신뢰성 및 타당성 검증과 빈도분석을 실시하였다. 마지막으로 구조 방정식 모형의 적합도와 각 개념에 대한 인과관계를 검증하였다. 따라서 검증결과 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 적성에 맞는 직업군으로 전환한 경험자와의 멘토·멘티 제도를 통해 동기부여를 해야 할 것이다. 또한 미래를 위해 지속적인 자기계발을 할 수 있도록 프로그램을 개발하고 보급해야 할 것이다. 이를 위해 전문가와의 상담을 통해 본인의 적성과 장점을 파악할 수 있도록 지원해야 할 것이다. 둘째, 대학 관계자들은 추천을 통해 입학을 한 근로자들이 직업전환을 이룬 사례와 정보를 입학 예정자가 알 수 있도록 홍보를 강화해야 할 것이다. 또한 자기 계발을 할 수 있는 대학교육 프로그램을 개발하고 '공모전' 등을 통해 다양한 아이디어를 수용하고 재가공을 통해 근로자에게 대학교육에 대한 정확한 정보를 제공해야 할 것이다. 셋째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 직업전환과 자기계발이라는 두 마리의 토끼를 잡을 수 있다는 프로그램을 근로자에게 제공해야 한다. 즉, 대학 입학시 해외 선진 기업 견학, 다양한 자격증 취득, 블루칼라·화이트칼라의 부서 간 이동, 이직 기회 획득 등 다양한 정보제공과 졸업 선배들의 성공 사례들을 제공함으로써 근로자들의 학습 동기 유발을 자극시켜야 할 것이다. 넷째, 대학 관계자들은 직업전환을 위해서는 대학교육에 참여하여 체계적인 교육과 사회 환경의 흐름 등을 교육받음으로써 한층 더 발전할 수 있는 곳이 대학이라는 것과 이와 관련된 대학교육 프로그램을 적극적으로 홍보해야 할 것이다. 마지막으로 대학 관계자들은 근로자가 대학교육 참여시 자기계발을 할 수 있다는 인식이 발생하도록 근로자와의 상담 및 홍보를 실시해야 할 것이고, 근로자들의 수요조사 및 분석을 통해 자기계발을 위해 필요한 사항들이 무엇인지 파악하여 이에 대한 대응방안들을 마련해야 할 것이다.

머신러닝을 이용한 터널발파설계 자동화를 위한 기초연구 (A fundamental study on the automation of tunnel blasting design using a machine learning model)

  • 김양균;이제겸;이승원
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제24권5호
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    • pp.431-449
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    • 2022
  • 지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

Sentinel-1 SAR 영상과 AI 기법을 이용한 국내 중소규모 농업저수지의 수표면적 산출 (An Artificial Intelligence Approach to Waterbody Detection of the Agricultural Reservoirs in South Korea Using Sentinel-1 SAR Images)

  • 최소연;윤유정;강종구;박강현;김근아;이슬찬;최민하;정하규;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.925-938
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    • 2022
  • 농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

시계열 국가산림자원조사 자료를 이용한 전국 산림의 임상 변화 특성 분석과 미래 전망 (Future Prospects of Forest Type Change Determined from National Forest Inventory Time-series Data)

  • 김은숙;정병헌;배재수;임종환
    • 한국산림과학회지
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    • 제111권4호
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    • pp.461-472
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    • 2022
  • 우리나라 산림의 임상은 자연적·인위적 요인에 의해 지속적으로 변화하고 있다. 임상(침엽수림, 활엽수림, 혼효림)면적의 비율은 국가 산림자원 특성 파악에 중요하게 활용되는 정보이기 때문에 임상 변화에 대한 정확한 이해와 전망이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국가산림자원조사 시계열 자료를 이용하여 임상 변화 발생 특성을 이해하고 이를 기반으로 미래 임상 변화 예측치를 도출하는 것을 목표로 하였다. 제5차, 제7차 국가산림자원조사 자료의 10년 기간 임상 변화정보와 임상 변화에 영향을 미칠 수 있는 변수(기후, 지형, 임분, 교란 등)를 이용하여 임상 변화 특성을 분석한 결과, 우리나라 산림은 침엽수림이 감소하고 혼효림과 활엽수림이 증가하는 방향으로 변화하고 있는 것으로 확인되었다. 침엽수림에서 혼효림으로, 혼효림에서 활엽수림으로 변화되는 지역은 주로 지형적으로 습윤하고 강수량이 많아서 수분관련 생육환경이 양호하며 주변에 활엽수림이 많은 지역이었다. 또한 기온이 높은 지역, 임분의 임령과 밀도가 낮은 지역, 주변 지역에 비산림이 많은 지역 등 교란 가능성이 높은 지역에서 변화가 많이 발생했다. 이러한 임상의 변화 특성을 반영하여 기계학습 모형(SVM)을 구축하고 기후변화시나리오(RCP 8.5)를 이용하여 미래의 임상 변화를 전망한 결과, 2015년에서 2055년까지 40년 동안 침엽수림은 38.1%에서 28.5%로 감소, 활엽수림은 34.2%에서 38.8%로 증가, 혼효림은 27.7%에서 32.7%로 증가할 것으로 예측되었다. 본 미래 임상분포 변화 정보는 향후 산림관리 전략 수립의 기초자료로 활용될 수 있다.

학생들의 생산적 과학 참여에서 발현되는 과학공감의 특성과 변화 분석 (Characteristics and Changes in Scientific Empathy during Students' Productive Disciplinary Engagement in Science)

  • 양희선;강성주
    • 한국과학교육학회지
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    • 제44권1호
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    • pp.11-27
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    • 2024
  • 본 연구는 학생들의 생산적인 과학 참여에 영향을 미치는 과학공감의 역할을 조사하고, 해당 과정에서 나타나는 과학공감의 주요 요소를 분석하는 것을 목표로 하였다. 초등학교 5학년 학생 12명이 본 연구에 참여하였고, 일반공감 능력을 기준으로 세 집단으로 나누어 디자인적 사고 과정을 적용한 생산적 과학 참여 수업을 진행하였다. 문제 해결의 다섯 단계 중 아이디어 생성과 프로토타입에서 소집단의 발화를 분석하여 과학공감과 과학실천 측면에서 관찰하였다. 분석결과, 디자인적 사고 과정을 효과적으로 적용한 과학 공감은 학생들의 생산적 과학 참여를 촉진하는 것으로 나타났다. 이에 세 집단의 과학공감 및 과학실천의 평균 발화 빈도가 아이디어 생성 단계에서는 증가한 후 감소하는 경향이 나타났으며, 프로토타입 단계에서는 후반부에 오히려 발화 빈도가 증가했다. 그러나 일반공감 능력이 낮은 소집단은 프로토타입 단계에서 협력적 의사소통의 결여로 과학공감과 과학실천의 발화 빈도가 감소하는 것으로 관찰되었다. 뿐만 아니라, 학습자들은 생산적인 과학 참여 상황에서 5가지 주요 과학공감 구성요소가 모두 발화로 드러났다. 높은 일반공감 능력 집단에서는 타인과의 과학공감 요소인 공감적 이해와 공감적 걱정이 높은 빈도로 나타났으나, 낮은 일반공감 능력 집단에서는 연구대상과의 과학공감 요소인 민감성, 과학적 상상, 상황적 관심이 상대적으로 더 높은 빈도로 관찰되었다. 이러한 결과는 과학 수업에서 타인뿐만 아니라 연구대상과의 과학적으로 공감하는 경험이, 일반적인 공감 능력과는 별개의 중요한 특성으로 학생들의 생산적 과학 활동을 다양한 참여를 유발하며 이를 지속하게 할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 과학공감이 학생들의 생산적 과학 참여에 다양한 방향으로 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 제시하여, 과학 수업에서 과학공감의 이론적 구조와 안정성에 대한 논의에 기여할 것으로 판단된다.

중등 가정과 1급 정교사 자격 연수 프로그램 운영 실태 분석 및 연수 참여자의 인식 (An Analysis on the Curricula and Recognitions of the Home Economics Teachers who were the Participants of the First-Grade Home Economics Regular Teacher Qualification Program)

  • 임일영;권리라;이혜숙;박미진;류상희
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.37-56
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    • 2007
  • 본 연구는 가정과 1급 정교사 자격 연수 프로그램의 발전적 운영 방안을 마련하기 위한 기초 자료를 제공하는데 목적이 있다. 이 목적을 위해 2000년 이후부터 실시되었던 6년간의 가정과 1급 정교사 자격 연수 프로그램을 분석하고, 연수에 참여한 가정과 교사를 대상으로 연수 전반에 대한 만족도와 요구 사항을 설문 조사하였다. 설문내용은 연수자의 일반적 사항, 참여한 연수에 대한 만족도, 자격 연수 프로그램에 대한 요구 사항으로 구성되었다. 수집된 자료의 통계 처리는 SPSS Win ver 10.0을 사용하여 기술통계와 카이검증, t-검증, 그리고 일원분산분석을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 가정과 1급 정교사 자격 연수는 최근 6년간 5개 연수 기관에서 총 10회 실시되었다. 개설된 전공 영역의 과목뿐만 아니라 강좌 수(11개${\sim}$29개)와 배정 시간(111시간${\sim}$136시간)이 연수 기관 및 동일 기관의 연수 실시 년도에 따라 크게 차이가 나타났다. 교사의 요구가 가장 높았던 교과교육에 대한 교과목(1개${\sim}$7개) 개설 역시 차이가 크다. 이것은 연수기관 및 동일 기관의 연수 실시 년도에 따라 자격연수 프로그램의 내용과 운영의 편차가 심한 것은 연수 프로그램의 개발 및 수행 담당자가 상이하기 때문이라고 볼 수 있다. 따라서 현직 교육을 통한 가정과 교사의 질적 수준 유지 및 전문성 향상을 위해서는 표준화된 자격연수 프로그램 개발 주체가 있어야 할 것이며, 이 주체는 가능한 한 연수 참여자 중심의 프로그램 개발 및 수행 그리고 지속적인 평가로 프로그램의 발전을 꾀해야 할 것이라고 본다. 둘째, 연수에 대한 만족도는 자격 연수 일반, 내용, 구성, 방법, 평가의 5개 영역으로 나누어 조사한 결과, 5점 만점에 최저 3.08점에서 최고 3.72점으로 나타났다. 특히 연수 내용을 잘 반영하지 못한 평가 내용 및 평가 방법(3.08)에 대하여 가장 만족하지 않았다. 셋째, 연수에 대한 요구는 가정과 교육 전문가에 의한 교육과정 편성과 현장에 도움이 될 수 있는 교과 교육 영역에 대한 교과목 개설이 있었다. 특히 교과 교육 영역의 가정과 교수 학습 방법과 교과 내용 영역에서의 인간 발달과 가족관계에 대한 요구가 높았다. 각 영역별로 요구가 높은 단원은 식생활에서는 식생활 관리, 의생활에서는 합리적인 의복 선택, 주생활에서는 새로운 주거문화, 인간발달과 가족 관계에서는 가족 문제, 자원관리와 소비자에서는 청소년과 소비생활이었다. 이외에도 학급당 $26{\sim}30$명 편성, 현장 학습으로 수업 진행, 수업 시 이론과 실습의 3:1 비율 운영, 절대 평가에 의한 합격여부 판정 등에 대한 요구가 있었다. 따라서 사회의 변화를 반영하고 교사의 현장 요구를 적극 수용한 프로그램 개발이 이루어져야 할 것이다. 넷째, 연수자의 일반적 특성 변인에 따른 만족도 차이를 분석한 결과, 연수 기관이 유의미한 변수로 작용하였다. 즉, 어느 연수 기관에서 연수를 받았느냐에 따라 연수에 대한 만족도가 다르게 나타났다(p<.05). 즉 교과교육을 가장 많이 개설하고 운영하였던 기관에서 만족도가 가장 높았다. 따라서 현직 교사들의 요구가 많았던 교과교육에 대한 교과 개설이 확대된 표준화된 자격연수 프로그램 개발되어야 할 것이다.

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네트워크 텍스트 분석을 이용한 한국가정과교육학회지 논문의 연구 동향 분석 (Research Trend Analysis of Publications in the Journal of Home Economics Education Association Using Network Text Analysis)

  • 이윤정;김은정;김지선
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.1-18
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    • 2019
  • 이 연구는 네트워크 텍스트 분석을 이용하여 가정과교육 분야의 연구동향을 분석하였다. 2003년 7월부터 2018년 12월 사이에 한국가정과교육학회지에 게재된 586편의 논문의 주제를 소셜 네트워크 분석프로그램인 Netminer 4의 텍스트분석 도구를 이용하여 주제어들의 출현빈도와 중심성 분석(연결중심성, 근접중심성, 매개중심성), 시기별 LDA 분석 등을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 출현 빈도가 높은 단어들은 부모, 문화, 단원, 건강, 진로, 소비, 실천성 등이었다. 주제어 네트워크 분석 결과, 연결중심성은 부모, 관리가 가장 높았고, 근접중심성은 부모, 남학생, 매개중심성은 남학생, 단원 등이 가장 높게 나타났다. 둘째, 2003년부터 2018년까지의 연구를 4개 시기로 나누어 중심성 분석을 실시한 결과, 네 시기 모두 교육, 가정, 목적, 수업, 중학교, 학교 등 출현 빈도수가 높은 단어들은 유사하였으나, 시기별로는 제3, 제4시기에는 '목적'이라는 단어가, 제4시기에는 '과정' 이라는 단어가 두드러지게 나타났다. 셋째, 시기별 중심성 분석 결과 중심성의 종류와 무관하게 각 시기에 중요한 역할을 하는 단어들은 일정한 것으로 나타났다. 넷째, LDA 분석을 통한 토픽 변화를 분석하였을 때 교육과정, 교과서, 가족건강성, 교수학습, 평가, 식생활, 외모관리, 소비 등은 모든 시기에 지속적으로 등장하였다. 4개 시기의 토픽은 점차 다양화되고, 세분화되며, 심화되는 경향을 보였다. 연구를 통해 교육과정의 변화와 국가정책이 반영되어 새롭게 등장한 토픽인 교사연수와 안전이 주제어로 도출되었으며, 상대적으로 연구의 관심이 낮았던 토픽은 주거임이 드러나 학자들의 관심과 연구 활성화가 요구된다고 할 것이다. 이 연구는 2000년대 이후 한국가정과교육학계에서 이루어진 연구들의 주요 관심사를 파악할 수 있었다는 점과 관심사들의 순위를 제시하였다는 점에서 의미가 있다.

부스팅 기반 기계학습기법을 이용한 지상 미세먼지 농도 산출 (Estimation of Ground-level PM10 and PM2.5 Concentrations Using Boosting-based Machine Learning from Satellite and Numerical Weather Prediction Data)

  • 박서희;김미애;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.321-335
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    • 2021
  • 미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.