이 연구에서는 중학교 과학 교사들을 대상으로 과학 관련 직업에 대한 인식과 진로 교육의 인식을 조사하였다. 중학교 1학년 과학과 나의 미래 단원 수업 경험이 있는 과학 교사 64명을 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 연구 결과, 과학 교사들이 제시한 과학 관련 직업에는 과학적 직업뿐만 아니라 과학을 활용한 직업이 차지하는 비율도 상당하였다. 교사가 제시한 과학 관련 직업 중에서 연구직 및 공학기술직이 가장 높은 비율로 나타났으며, 교육·법률·사회복지·경찰·소방직 및 군인, 보건·의료직이 그 뒤를 이었다. 그러나 설치·정비·생산직이 차지하는 비율은 매우 낮았다. 과학 관련 직업에 필요한 능력으로는 일하는 데 필요한 기능, 일하는 방법이 주를 이루었으며, 사회와의 공존은 직업의 종류와 무관하게 대부분 직업에서 가장 낮았다. 과학 관련 진로 교육의 실태를 조사한 결과, 대부분 교사가 과학과 나의 미래 단원을 2~4차시 운영하는 그쳤으며, 일반 과학 수업에서도 과학 관련 진로 교육 운영에 할애하는 시간은 많지 않은 것으로 나타났다. 자유학기제 상황에서는 8시간 이상 과학 관련 진로교육을 운영한다고 응답한 교사가 상당수 나타났다. 과학과 나의 미래 단원이나 일반 과학 교과 수업 상황 모두 강의법이나 토의·토론법, 자율학습법을 주로 활용하는 것으로 나타났다. 한편 자유학기제 상황에서는 자원기반 학습이 다른 수업 상황과 비교했을 때 높은 비율로 나타났다. 이때 교사들은 전반적으로 미디어 자료를 많이 활용하였고, 교과서나 교사용 지도서의 활용은 예상보다 낮은 비율로 나타났으며, 과학관, 전시관 등에서 배포한 자료를 활용하거나 교육부 지원 자료를 활용하는 경우도 나타났다. 교사들은 학생 중심의 과학관련 진로 교육을 실행하고 다양한 교수학습 방법을 활용하는 것을 지향하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 과학 관련 직업과 진로 교육에 대한 교사들의 인식을 개선하기 위한 방안을 제안하였다.
증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀(MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770-0.948 범위의 R2 값과 0.495mm/min-1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU는 0.948의 R2 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R2 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.
폴 처칠랜드는 인지신경생물학과 연결주의 AI의 연구 성과로부터, 상태공간 표상이론을 제안하였다. 그 표상이론에 따르면 세계의 다양한 현상들에 대한 우리의 표상은 신경세포 또는 신경세포집단의 활동에 대응하는 위상 상태공간의 지점들로 재현될 수 있다. 그러한 표상 체계를 모의하는 연결주의 AI 신경망은 은닉유닛들 속에 우리가 세계를 인지할 의미론의 범주 체계를 담아내는 것으로 해석된다. 그러한 해석의 관점에 따르면, 신경망은 세계에 대한 범주체계를 은닉 유닛들이 갖는 위상 상태공간의 특정 지점이라고 주장한다. 그러나 포도와 르포르는 그러한 전망을 어둡게 본다. 그의 전망에 따르면, '차원의 개별화' 가능성, 내용 동일성의 '분석/종합 구분'의 측면, 그리고 '부차적 정보'에 따른 상태공간의 상이성 등을 고려할 때 새로운 표상이론은 의미론적 내용 동일성을 주장하기 어렵다. 그 상태공간 표상은 유사성의 기준을 전제하기 때문이다. 본 논문은 처칠랜드 표상이론의 제안과 포도와 르포르의 비판 중에 어느 것이 더 설득력을 갖는지 검토한다. 상태공간 표상이론에 대한 필자의 이해에 따르면, 인공 그물망은 학습알고리즘에 따라서 스스로 내용 유사성의 분별 기준을 조성한다. 이러한 근거에서 포도와 르포르의 지적은 처칠랜드 표상이론에 대한 적절한 공격이 되지 못한다. 또한 그 표상이론은 미래의 인공지능 시스템이 의식 이하의 수준에서 세계를 인지할 개념체계를 어떻게 담아낼 수 있을지 우리에게 이해를 제공한다. 따라서 우리는 앞으로 인지과학 연구의 초점을 무엇에 집중해야 할지도 전망할 수 있게 되었다.
The purposes of this study were to test that complex motor training enhance motor function significantly, to test change in cerebellum, and to test the synaptic plasticity into the immunohistochemistry response of synaptophysin. Using an animal model of fetal alcohol syndrome - which equates peak blood alcohol concentrations across developmental period - the effects of alcohol on body weight during periods were examined. The effect of complex motor training on motor function and synaptic plasticity of rat exposed alcohol on postnatal days 4 through 10 were studied. Newborn rats were assigned to one of two groups: (1) normal group (NG), via artificial rearing to milk formula and (2) alcohol groups (AG), via 4.5 g/kg/day of ethanol in a milk solution. After completion of the treatments, the pups were fostered back to lactating dams, where they were raised in standard cages (two-and three animals per cage) until they were postnatal 48 days. Rats from alcohol group of postnatal treatment then spent 10 days in one of two groups: Alcohol-experimental group was had got complex motor training (learning traverse a set of 6 elevated obstacles) for 4 weeks. The alcohol-control group was not trained. Before consider replacing with "the experiment/study", (avoid using "got" in writing) the rats were examined during four behavioral tests and their body weights were measured, then their coronal sections were processed in rabbit polyclonal antibody synaptophysin. The synaptophysin expression in the cerebellar cortex was investigated using a light microscope. The results of this study were as follows: 1. The alcohol groups contained significantly higher alcohol concentrations than the normal group. 2. The alcohol groups had significantly lower body weights than the normal group. 3. In alcohol groups performed significantly lower than the normal group on the motor behavioral test. 4. In alcohol-control group showed significantly decreased immunohistochemistric response of the synaptophysin in the cerebellar cortex compared to the nomal group. These results suggest that improved motor function induced by complex motor training after postnatal exposure is associated with dynamically altered expression of synaptophysin in cerebellar cortex and that is related with synaptic plasticity. Also, these data can potentially serve as a model for therapeutic intervention.
Gintonin is a novel ginseng-derived lysophosphatidic acid (LPA) receptor ligand. Oral administration of gintonin ameliorates learning and memory dysfunctions in Alzheimer's disease (AD) animal models. The brain cholinergic system plays a key role in cognitive functions. The brains of AD patients show a reduction in acetylcholine concentration caused by cholinergic system impairments. However, little is known about the role of LPA in the cholinergic system. In this study, we used gintonin to investigate the effect of LPA receptor activation on the cholinergic system in vitro and in vivo using wild-type and AD animal models. Gintonin induced $[Ca^{2+}]_i $ transient in cultured mouse hippocampal neural progenitor cells (NPCs). Gintonin-mediated $[Ca^{2+}]_i $ transients were linked to stimulation of acetylcholine release through LPA receptor activation. Oral administration of gintonin-enriched fraction (25, 50, or 100 mg/kg, 3 weeks) significantly attenuated scopolamine-induced memory impairment. Oral administration of gintonin (25 or 50 mg/kg, 1 2 weeks) also significantly attenuated amyloid-${\beta}$ protein ($A{\beta}$)-induced cholinergic dysfunctions, such as decreased acetylcholine concentration, decreased choline acetyltransferase (ChAT) activity and immunoreactivity, and increased acetylcholine esterase (AChE) activity. In a transgenic AD mouse model, long-term oral administration of gintonin (25 or 50 mg/kg, 3 months) also attenuated AD-related cholinergic impairments. In this study, we showed that activation of G protein-coupled LPA receptors by gintonin is coupled to the regulation of cholinergic functions. Furthermore, this study showed that gintonin could be a novel agent for the restoration of cholinergic system damages due to $A{\beta}$ and could be utilized for AD prevention or therapy.
이 연구는 논의-기반 모델링 전략을 적용한 일반화학실험 수업에서 글쓰기 대상에 따른 과학 글쓰기가 예비 화학교사들의 모델링 능력 및 모델링에 대한 인식에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 또한 이와 함께 예비 화학교사들의 화학개념 이해에 미치는 영향도 알아보았다. 이를 위해서 사범대학 화학교육과에 재학 중인 예비 화학교사 1학년 18명을 대상으로 11개 주제의 논의-기반 모델링 전략을 적용한 일반화학실험 수업을 진행하였다. 화학개념 이해는 사전과 사후의 화학개념 이해 검사 점수에 대한 효과크기를 비교하였다. 모델링 능력은 예비 화학교사들이 제시하는 모델을 설명, 표상화, 의사소통의 3가지 영역으로 구분하여 집단의 효과크기를 분석하였으며, 모델링에 대한 인식을 알아보기 위해서 설문조사를 실시하였다. 분석결과, 예비 화학교사의 화학개념 이해와 모델링 능력은 글쓰기 대상인 독자의 수준이 낮은 경우, 효과가 더 큰 것으로 나타났으며 글쓰기 대상에 따른 집단에서 모델링에 대한 인식은 차이가 없는 것으로 나타났다. 하지만 모델링 과정을 경험함에 따라 예비 화학교사들의 응답이 더 구체적으로 변해가는 것을 확인할 수 있었다.
지하수자원의 효율적인 관리를 위해 강우에 대한 지하수위 변화를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 자료기반 학습 알고리즘인 인공신경망과 지지벡터기계를 이용하여 시계열 예측 모델을 만들고 이를 국가지하수관측망 중 가산, 신광, 청성 관측소 지하수위 변화 예측에 적용하였다. 모델의 입력 성분 구성 방법에 따라 네 가지 모형을 설정하고 각 관측소 및 모델 별 예측 결과를 비교 평가하였다. 강우 입력 모형의 경우 지하수위 감쇠 및 기저 변화 예측을 위해 큰 규모의 입력 성분 구성이 필요하지만 강우 및 지하수위 입력 모형은 보다 작은 규모의 입력 성분으로 효과적으로 지하수위 변화를 예측하는 것으로 나타났다. 강우 및 지하수위 입력 모형의 활용성 증대를 위해 고안된 반복 예측 모형의 경우 관측값과 예측값 사이에 0.75~0.95의 상관계수를 보여 적용 가능성이 큰 것으로 판단된다. 전체적으로 강우-지하수위 교차상관계수가 낮은 신광 관측소의 예측 오차가 크게 나타났고 ANN 모델에 비해 SVM의 예측력이 다소 높은 것으로 조사되었다. 또한 반복 예측 모형의 모델 파라미터 선정 과정에서 보정 단계 오차에 대한 예측 단계 오차의 비의 분포를 조사한 결과 SVM의 경우가 더 작게 나타나 SVM이 본 연구 자료에 대해 보다 안정적이고 효율적인 모델임을 평가하였다.
어류는 빛에 대해 민감한 반응을 보이므로 이를 이용한 어류 관리 기술 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 빛을 이용한 어류 차단 시설을 개발하였으며 국내 대표 외래어종인 배스와 블루길을 대상으로 조도 차이를 이용한 차단 효과를 분석하였다. 빛은 발광 다이오드를 이용해 발생시켰으며 바닥에서 수직 방향으로 향하게 설치하였다. 유속은 어류의 소상능력을 고려하여 총 3단계(0.2, 0.1, 0.05 m/s)로 구분하였으며 학습효과를 방지하기 위해 양육수조에서 1일 이상 휴식한 어류를 대상으로 실험하였다. 실험은 차단시설 적용 시 소상하는 어류 개체수와 차단시설 종료 후 소상하는 개체 수를 비교하는 방식으로 수행하였으며 차단 시설의 효과를 높이기 위해 일몰 후 수행하였다. 실험 결과 조도 차이에 따른 어류 차단효과는 높았으며 전반적으로 배스의 차단율이 블루길보다 낮았다. 전체 실험 개체수를 기준으로 배스의 차단율은 96.33%, 블루길의 차단율은 99.00%이며 소상 개체수를 기준으로 하면 배스는 91.73%, 블루길은 98.73%로 나타났다.
돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.
본 연구는 여성의 심리정서 지원을 목적으로 진행된 국내 음악중재 연구를 여성주의 관점 음악치료의 특성에 따라 분석하기 위해 실시되었으며, 2002년 이후 게재된 논문 34편을 최종 선정하여 연구의 일반적 특성, 중재 특성 및 여성주의 관점 음악치료의 특성에 따라 연구 대상과 중재 내용의 분석을 진행하였다. 분석 결과, 과거 연구 대상자가 정신질환 여성을 중심으로 이루어졌던 것에 반해 최근에는 현시대의 사회 문제를 반영하여 직장여성, 결혼이주여성, 유학생 등으로 그 범위가 다양해진 것을 볼 수 있다. 또한 여성주의 관점 음악치료의 특성에 따른 내용 분석 결과를 살펴보면 연구 대상은 사회 정치적 관점이 반영된 연구가 가장 많았으며 중재 내용은 여성의 내적 역량 강화를 중요하게 다룬 연구가 가장 많았다. 음악중재에서 여성들의 내적 역량 강화를 통해 심리 문제를 해결하고, 이를 바탕으로 하여 사회 변화를 이끌어 내는 것이 중요하다는 결과이다. 추후 국내 여성 대상 음악중재 연구에서는 사회 내 성차별 및 성역할에 대한 탐색과 치료 안팎의 협력을 통해 여성 개인의 변화에서 나아가 사회 변화를 이룰 수 있는 방향을 모색해야 할 것이다. 본 연구는 여성주의 관점 음악중재가 국내 여성 대상 음악중재 임상 및 연구에 적용되어야 하며, 관련 프로그램의 개발이 필요함을 제안하는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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