유역 특히 상습침수지구의 통합관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능하다.
본 연구는 21세기에 필요한 핵심적인 학습 능력을 연구하고 미래사회 국가 발전에 필요한 핵심 인력을 양성하는데 있다. '21세기 학습 능력 프로젝트'는 학습자의 학습 능력과 개인 사회적으로 가치 있는 주제를 중심으로 기존 지식과 학문을 다학문적, 통합적으로 접근하는 것이다. 국내에서도 학습 능력 배양을 위한 다양한 교과 간 통합 교육과정의 시도가 있었으나 각 교과의 내용과 특성의 차이를 충분히 이해하여 효과적으로 교수할 수 있는 교사가 부족하고 현장에서 쉽게 적용하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 21세기에 필요한 학습 능력 신장을 위해 학문의 지식을 통합하는 다학문적 맞춤형 교육과정을 개발하고 이를 효율적으로 지원하기 위해 교육과정 실태를 분석 연구하고 그 결과로 초 중등학교에 적용할 수 있는 다학문 맞춤형 학문 통합 모형을 제안한다.
정보시대의 학습자는 다양한 문제상황을 능동적이고 자주적으로 해결할 수 있는 능력을 갖추어야 한다. 본 연구는 정보소양 통합교육이 학습자의 문제해결력에 미치는 영향을 경험적으로 검증하기 위해서, “The Big6”모형을 기본틀로 하여 초등학교 사회교과목에 대한 실제 교수-학습안을 구안하여 이를 통해 수업을 실시한 후 실험집단과 통제집단 간 문제해결력의 차이를 비교한다.
본 연구에서는 학문중심 통합교육과정 관점으로 영재를 위한 통합교육과정을 개발할 수 있는지 그 가능성을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 학문중심 통합교육과정 관점의 대표적인 모형인 Drake 모형을 기반으로 개발된 캐나다 온타리오 주의 통합교육과정을 분석하고, 과학영재학교 교육과정에의 적용 가능성을 탐색하였다. 온타리오 주의 사례는 학교 교육과정 내에 '큰 아이디어(Big Idea)'를 중심으로 통합교육과정을 개설하여 선택된 전공과정의 심화뿐만 아니라 타 학문과의 통합시도, 미래 문제의 해결을 위한 통합 적용 등의 가능성을 보여줌으로써 교과과정 내에서 또는 개인별 심화연구까지 통합을 통한 연구 가능성을 제시해주었다. Drake 모형에 기반한 온타리오 주의 통합교육과정을 영재를 위한 통합교육과정 개발에도 적용 가능한지를 살펴보기 위해 온타리오 주의 '정보학 개론' 과목을 국내 과학영재학교의 유사과목인 '정보과학' 과목에 적용해 본 결과, Drake 모형의 탐색 망, KDB 우산, 최종 과제 만들기 단계를 차별화하면 과학영재학교에서 현재 운영 중인 과목에도 충분히 적용 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다. 이를 통해 영재를 위한 통합교육과정을 개발하고 실행하기 위해서는 영재들이 학습해야 할 학습 목표, 이해를 보여줄 평가계획, 타학문 또는 실세계 문제와의 통합 경험제공 등을 고려해야 하고 이를 위해 통합교육과정 개발을 위한 교사 협의체를 구성하는 것이 필요하다는 점을 제안하였다.
본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.
강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.
분류기의 앙상블 학습은 여러 개의 서로 다른 분류기들의 조합을 통해 만들어진다. 앙상블 학습은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌고 있는 중요한 연구주제이며 대부분의 경우에 있어서 앙상블 모형은 개별 기저 분류기보다 더 좋은 성과를 내는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 부도 예측 모형의 성능개선에 관한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 단일 모형으로 그 우수성을 인정받고 있는 SVM을 기저 분류기로 사용하는 앙상블 모형에 대해 고찰하였다. SVM 모형의 성능 개선을 위해 bagging과 random subspace 모형을 부도 예측 문제에 적용해 보았으며 bagging 모형과 random subspace 모형의 성과 개선을 위해 bagging과 random subspace의 통합 모형을 제안하였다. 제안한 모형의 성과를 검증하기 위해 실제 기업의 부도 예측 데이터를 사용하여 실험하였고, 실험 결과 본 연구에서 제안한 새로운 형태의 통합 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.
본 연구는 인문사회과학을 통합하는 간 학문적 실천적 녹색성장 융합 교육을 효과적으로 실시하기 위하여 u-프로젝트 교수 학습 모형을 개발 제시하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 교사, 예비교사, 중학생을 대상으로 녹색성장에 대한 인식수준 조사, 녹색성장 10대 정책방향과 중등/사범대학 교육과정 간 연관성 분석, 녹색성장 융합교육을 위한 교수 학습 내용요소를 추출하였다. 그리고 녹색성장 u-프로젝트 교수 학습의 핵심활동 요소와 절차를 구안한 후 중등학교 상황에 적용하기 용이하도록 교수 학습의 세부 진행모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 통해 녹색성장의 필요성과 타당성에 대한 이해를 증진시키는 것과 동시에 인문사회과학을 통합하는 간 학문적 실천적 교육이 가능할 것으로 예상된다.
미래의 교육은 전통적인 면대면 방식으로 이루어지는 오프라인 학습과 컴퓨터와 네트워크를 활용한 온라인 학습이 통합적으로 이루어지는 학습체계 속에서 교과서의 지식을 학생들에게 전달하는 방식의 기존 교육과는 매우 다른 모습을 보일 것이고, 학습자 중심의 개인별 맞춤식 교육을 지향하고, 원활한 의사소통 방법을 이용하여 협력 중심의 활동을 강조할 것이다. 이에 교육현장에서는 다양한 이론과 연구를 통해 교수 학습방법 개선하고, 기초 기본 학력 신장에 끝없는 노력을 기울여 왔다. 하지만 이처럼 부단한 노력에도 불구하고 기초 기본 학력의 성취 수준이 부족한 학생은 여전히 대부분의 학급에서 많이 존재하고 있다. 때문에 학생들의 학력과 교사의 지도방법을 신뢰하지 못하는 학부모들은 자녀들을 어릴 때부터 사교육으로 내몰고 있는 것이 우리 교육의 현실이다. 이러한 현실에 공교육을 보완하기위해 등장한 사이버가정학습이 그 취지에 맞게 공교육울 내실화하여 학부모와 학생들에게 신뢰성을 회복한다면 사교육비 경감 효과와 더불어 제대로 된 학교 교육의 정체성을 확보하게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 블렌디드 학습모형의 하나인 온라인 보충학습 결합모형을 적용하여 학생들에게 학습에 대한 흥미와 지적 호기심을 자극함으로써, 기초 기본학습의 내실화가 이루어져 결과적으로 학생들의 기초 기본학력이 신장되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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