• 제목/요약/키워드: Eco-Friendly Design Evaluation Model

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디자인씽킹 기법을 활용한 중학교 가정교과 의류 업사이클링 소품제작 수업개발 (Instructional Development of Making Upcycle Clothing Accessories for the Middle School Home Economics Classes Applying the Design Thinking Technique)

  • 유명숙;이예영
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.173-187
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    • 2021
  • 본 연구는 창의성 함양을 위해 중학교 1학년 의생활 부분 중 '의복관리와 재활용' 단원을 중심으로 디자인씽킹 기법을 활용하여 가정교과 의류 '업사이클링' 소품 제작 수업을 개발 및 적용하고자 하였다. 연구방법으로는 교수체제개발 모형인 ADDIE 모형을 활용하여 분석, 설계, 개발, 실행, 평가의 5단계를 활용하였고 디자인씽킹 과정은 관련 지식 이해, 공감, 문제 정의(관점공유) 및 아이디어 생성, 프로토타입 제작, 테스트, 실물 제작의 단계를 적용하였다. 교사 13인으로 구성된 전문가의 자문 결과도 개발과 평가 과정에 반영하였고, 학생들의 피드백을 활용해 학습목표의 달성 여부를 확인하였다. 그 결과 디자인씽킹 기법을 활용하여 10차시의 가정과 교수-학습 과정안과 학습 활동지, 학습자료, 평가 루브릭을 완성하였다. 또한, 수업참여 학생들의 피드백으로부터 다양한 의복 재활용 방법 탐색을 통한 윤리적 책임감 향상, 창의적이고 친환경적인 의생활 실천, 의류 실습 용구의 안전한 사용 방법 습득, 사고력, 공감능력, 의사소통 능력의 향상, 패션에 대한 진로 탐색과 심미적인 것에 대한 관심 확장이 성취되었음을 확인하였다.

DEA모형을 이용한 지역별 친환경주택단지계획 요소에 따른 온실가스 감축 효율성 분석 (Efficiency Analysis of Greenhouse Gas Reduction according to Local Eco-friendly Housing Development Planned Element Using DEA Models)

  • 홍하연;이주형
    • 토지주택연구
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    • 제4권1호
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    • pp.33-42
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    • 2013
  • 본 연구는 주택단지계획에서 친환경적인 요소의 효율성분석에 관한 실증적 연구의 부족함을 인지하고 전국 시도별 주택단지를 대상으로 녹색건축설계요소와 정책의 투입에 따른 온실가스 저감량 산출의 효율성을 분석하여, 온실가스 배출 저감을 위한 주택단지의 설계요소 및 정책의 활성화 방안을 제시하고자 한다. 또한 지금까지 조직의 성과를 평가하는데 효과적인 기법으로 인정받고 있는 DEA의 모형을 전국 지역별 친환경주택단지 계획요소와 제도에 적용해 보았다. 연구의 결과, 16개의 지역별 친환경주택단지 CCR 효율성이 1인 지역은 5개로 서울특별시, 인천광역시, 울산광역시, 충청남도, 경상남도였고 나머지 11개의 지역은 비효율적인 것으로 분석되었다. 또한 각각의 비효율적 지역은 효율성 점수에 따라서 준거집단과의 비교를 통해 각 변수별로 달성해야 하는 비율, 측정량이 다르게 도출되었기 때문에 지역별 특성을 드러내어주고 있다. 둘째로, 건축적, 물리적 요인뿐만 아니라 제도적, 외부 환경적 요인 또한 친환경 건축의 온실가스 배출에 영향을 미치고 있으며, 가중치 점수 또한 높게 나왔다. 하지만 그 가중치 수치가 주택품질우수단지 비율에는 미치지 못하는 변수들이 다소 있었기 때문에 아직은 개별 건축물 위주의 평가가 중요하게 여겨진다고 할 수 있다. 따라서 향후 건축물 외에도 운영제도와 외부 환경적 요소에도 많은 관심을 기울여야 할 것을 시사해준다.

진동수주 파력발전장치를 위한 머신러닝 기반 압력 예측모델 설계 및 분석 (A Design and Analysis of Pressure Predictive Model for Oscillating Water Column Wave Energy Converters Based on Machine Learning)

  • 서동우;허태상;김명일;오재원;조수길
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.672-682
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    • 2020
  • 최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.