본 연구에서는 LSTM 모형을 이용하여 갈수예보를 위한 월 단위 전망모형개발의 대상지점으로 이수 및 치수의 측면에서 아주 중요한 한강대교 지점을 선정하였으며 유량예보를 위하여 한강수계 19개 기상관측소의 월평균강수량, 월평균기온 및 3개 댐(소양,횡성,충주)의 월방류량을 사용하여 한강대교의 월 유량을 예측하였다. 1996년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습, 2017년 자료는 모형의 검증에 활용하였으며 가장 최근 건설된 횡성댐 방류량의 경우 1996년~2000년의 자료가 없으므로 2001년~2005년의 자료를 반복하여 학습에 활용하였다. 모형의 예측결과는 신경망 학습 시 한강대교 월유량자료를 포함한 결과와 미포함 결과를 도출하였으며, 모의결과의 재현성 분석을 위하여 월별 예측값과 실측값의 비율을 산정하였으며 1월부터 12월까지 12개 값을 평균하여 평균예측률을 산정하고 이를 홍수기(6월~10월) 및 비홍수기(1월~5월, 11월~12월)를 구분하였다. 딥러닝 학습 시 월유량을 포함한 경우의 예측결과가 학습 시 월유량을 포함하지 않았을 경우보다 상대적으로 좋은 정확도를 보이는 것으로 분석되었다. 다만, 신경망을 실제 갈수예보에 활용하기 위해서는 예측 기상정보인 월강우량, 월평균기온, 댐방류량만을 활용하여야 하는데 학습 시월유량 미포함 결과는 예측률이 매우 낮았으며, 신경망의 학습횟수가 늘어날 경우 학습자료 과적합(over-fitting)되어 정확도가 보다 저하되는 것으로 나타났다. 그래서 기존의 현재시간 t까지의 입력자료로 학습 후 익월(t+1)의 월유량을 예측하는 (t $\rightarrow$ t+1) 방법에서 현재시점 (t-n ~ t)까지의 입력자료를 이용하여 당월(t)의 월유량을 산정하는 (t$\rightarrow$t) 방법으로 재학습 후 모형검증을 수행한 결과 전술한 익월(t+1) 유량을 예측한 결과보다 재현성이 훨씬 향상된 것으로 분석되며평균예측률이 0.99로 홍수기 및 비홍수기에서도 뛰어난 정확성을 보이고 있다.
정보통신기술을 활용한 교수-학습자료가 만들어지고 효율적인 공유 유통을 되기 위해서 국제 표준을 기반으로 하는 메타데이터 구조가 만들어지고 교수-학습자료 분류체계가 정립되었다. 이를 바탕으로 한 교수-학습자료 메타데이터 입력기를 개발하면서 기존의 교육용 컨텐츠 및 메타데이터 입력기의 단점을 SOAP 프로토콜을 적용하여 개선하였으며 사용자 입력항목을 동적으로 구성할 수 있는 XML 환경파일을 관리자가 만들 수 있도록 하였다.
본 연구는 2002년도부터 적용되는 고등학교 7차 교육과정에 고시된 환경교육은 환경 교과 이외의 모든 교과에서도 환경교육을 포함시키도록 한 내용에 따라 국민 공통 기본 교과의 하나인 기술ㆍ가정 교과에서 과목간 연계성을 파악하여 환경교육을 효과적으로 실시하는 방안을 모색하고자 한다. 따라서 기술$.$가정 교과 내용 중 환경 관련 내용을 검토 분석하고 효과적인 환경교육을 위한 멀티미디어 학습 자료 및 Web 활용 학습 자료를 제작하여 학교 현장에서 활용하는 방안을 모색하는데 본 연구의 목적이 있다. 연구의 범위는 첫째, 기술ㆍ가정 교과에서의 환경 교과와의 연계성을 파악한다. 둘째, 연계성이 파악된 구체적인 내용을 나모웹에디터와 에디터 플러스, 포토샵, 소리, 동영상 제작 등의 프로그램을 활용하여 멀티미디어 학술 자료를 제작한다. 또한 이를 사용하여 Web 상에서나 CD-ROM으로 시범 수업을 실시하여 학생들의 태도 및 인식의 변화를 비교 분석한다. 셋째, 비교 분석된 자료를 기초로 하여 보다 효과적인 자료 활용 방안을 모색한 후 학습에 활용하여 환경 현상에 대한 그릇된 개념 및 무시하는 태도를 바로 잡게 하고 환경 문제에 대한 인식 전환과 행동 실행을 도모하고자 한다. 자료 활용 방안으로는 멀티미디어 형식으로 활용하는 방안과 Web을 통한 활용 방안 등이 있으며 학교 실정에 맞도록 선택하여 활용할 수 있다. 자료 활용 후 효과를 분석한 결과 환경 관련 학습을 실시하는데 관련성이 많은 교과에 대한 질문에 많은 학생이 기술ㆍ가정이라고 응답하였으며 멀티미디어나 인터넷을 활용한 학습이 효과적이라고 응답하였다. 환경교육 실시 후 학생들의 환경 보전 행동의 변화로 많은 학생들이 쓰레기 분리 수거와 자원 절약을 위해 노력하고 음식쓰레기를 남기지 않기 위해서도 노력하겠다고 응답하였다.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.
기존의 자료구조 웹 코스웨어들은 텍스트와 그림 형태의 자료이거나 단순한 애니메이션 형태로 실습에 있어 학습자와의 상호작용이 미약하고 화면이동이 자주 일어나는 등 학습에 효과적이지 못한 구조이다. 본 논문에서는 학습자 스스로 학습 내용을 충분히 숙지하고 자료의 형태를 주도적으로 조작해가며 실습할 수 있는 애플릿 형태의 웹-기반 시뮬레이션 환경을 제공하였다. 이를 통하여 학습자가 자료구조 동작을 원하는 데이터로 실습하고 동작을 제어하도록 하여 코스웨어와 학습자 간의 적극적인 상호작용을 높일 수 있다. 교수자는 컴퓨터교육 매개체로 적합한 웹 시뮬레이션을 이용하여 학습내용을 쉽게 전달할 수 있다. 또한, 코스웨어는 데이터베이스 로그를 기록하여 수업에 관한 피드백 및 학생 평가에 필요한 자료를 제공할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 자기 주도적 학습 환경 구현에 매우 적합한 특성을 지니고 있는 웹을 통해 보다 효과적인 수학학습 시스템을 설계할 수 있는 방안을 제시한다. 기존의 Web에서 제공되는 수학학습을 살펴보면 텍스트 위주의 설명, 단순한 문제를 제공하고 정, 오답의 결과만을 보여 주는 형태가 많았다. 그러나 본 논문에서는 학생들의 흥미와 학습동기를 유발시키기 위해 동영상, 음성, 애니메이션 등의 멀티미디어 자료를 이용하여 학습내용을 전개하도록 구성하였다. 다양한 멀티미디어 자료의 제공으로 학습자의 학습동기와 흥미를 유발시키고 자기 주도적 학습을 가능하게 하여 학습 성취감을 증가시킬 수 있다.
탄성파 자료 취득 시 신호와 함께 기록되는 다양한 형태의 잡음은 탄성파 자료의 정확한 해석을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 탄성파 자료의 잡음 제거는 탄성파 자료 처리 과정 중 필수적인 절차이므로 기계 학습을 포함한 다양한 방식의 잡음 제거 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비지도 학습 기반의 탄성파 잡음 제거 모델을 이용하여 중합 전 탄성파 자료의 잡음 제거를 수행하고자 하였으며 총 세 가지의 비지도 학습 기반 기계 학습 모델을 비교하였다. 세 가지의 비지도 학습 모델은 N2NUNET, PATCHUNET, DDUL로 각각 서로 다른 신경망 구조를 통해 정답 자료 없이 탄성파 잡음을 제거한다. 세 가지 모델들을 인공 합성 및 현장 중합 전 탄성파 자료에 적용하여 잡음을 제거한 후 그 결과를 정성적·정량적으로 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 비지도 학습 모델 모두 인공 합성 및 현장 자료의 탄성파 잡음을 적절히 제거하였음을 확인하였다. 그 중 N2NUNET 모델이 가장 낮은 잡음 제거 성능을 보여주었으며, PATCHUNET과 DDUL은 거의 유사한 결과를 도출하였지만, DDUL이 정량적으로 근소한 우위를 보였다.
수학적 오개념은 학습 부진 학생들이 올바른 수학 학습을 하는 데 큰 방해 요소 중 하나이다. 오개념의 발생을 줄이고 올바른 개념 형성을 돕고자 중학교 수학 학습에서 흔히 발생하는 수학적 오개념을 정리하여 '중학교 수학과 학습 부진 학생 지도를 위한 맞춤형 교수 학습 방법 자료'를 개발하였다. 이는 수학과 학습 부진 학생 지도를 담당한 교사들에게 교수 학습에 필요한 주요 교육 내용과 창의적이고 흥미 있는 수업 아이디어를 제공하기 위한 자료이다. 뿐만 아니라 오개념을 가진 학생들이나 학습부진아 학생들의 수업자료로 사용하거나, 교사들의 연수 자료로도 사용할 수 있을 것이다.
학교 교육의 책무성이 강조됨에 따라 학교에서 교사의 수업 진도를 제대로 따라가지 못하는 학생들이 자신의 능력을 충분히 발현하지 못한 채 학습부진아가 되는 연결고리를 끊으려는 시도가 다양하게 모색되고 있다. 특히 학교 교육의 초기 단계인 초등학교에서부터 학습 부진아들의 학습 결손이 누적되지 않도록 하려는 노력들이 다양하게 전개되고 있다. 본 연구에서는 2007 개정 교육과정에 따라 설정된 수학과 성취 기준과 평가 기준을 바탕으로 초등학교 4~6학년 학생들이 수학 학습에서 도달해야 할 필수 학습 목표와 평가 목표를 설정하고, 학습 부진 정도의 판별을 위한 평가 도구와 학습 부진아를 지도하기 위한 학습 자료를 개발하였다. 개발된 평가 자료와 학습 자료는 개인의 학습 부진 정도에 따라 개별 관리가 가능한 맞춤형 학습 자료로 활용됨으로써 초등학교에서 학습 결손이 누적되는 것을 방지할 수 있으리라 기대된다.
이 연구의 목적은 가정 교과와 미디어 리터러시 교육의 관련성을 알아보는 것이다. 이를 위해 중학교 '기술·가정 2' 교과서 12종의 학습 자료를 분석하였다. 분석 기준으로 '미디어 리터러시 수행 목표'를 선택한 후, 빈도 및 내용 분석 및 세 번의 협의를 통해 미디어 자료의 분포와 '미디어 리터러시 수행 목표'의 반영을 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 12종 교과서의 전체 학습자료 중 미디어자료를 이용한 학습자료는 39.6%를 차지하였고 출판사별로 미디어자료를 이용한 학습자료의 빈도와 비중에서 차이가 있었다. 미디어 유형에 따라서는 '인쇄' 68.3%, '영상' 16.7%, '디지털' 13.5%로 분포하였고, 단방향 미디어의 사용은 86.5%로 대부분을 차지하였다. 둘째, 출판사별로 미디어 리터러시 수행목표가 반영된 학습자료의 빈도와 비중에서 차이가 있었고 총체적인 미디어 리터러시 함양을 위해 학습내용의 보완이 필요하였다. 학습자료에 반영된 미디어 리터러시 수행목표 중 '의미 이해와 전달'은 58.8%로 가장 많이 반영된 수행목표였지만 미디어를 통한 쌍방향 소통은 부재하였다. 이러한 교과서 분석 결과를 바탕으로 가정과 미디어 리터러시 수행목표를 수정하여 제안하면 다음과 같다. '의미 이해와 자기표현', '소통과 사회참여', '책임있는 미디어 이용', '감상과 향유', '미디어 기술 활용', '정보 검색과 선택', '창작과 제작', '비판적 이해와 평가'이다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 현장의 가정 수업에서 가정과 미디어 리터러시 수행목표를 학습요소로 반영하여 가정과 교육에서 융합적인 미디어 리터러시 교육을 수행하는데 도움이 되는 기초 자료로 활용되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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