최근 빅데이터에 기반한 교육의 활성화가 요구됨에 따라, 이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정에서 '태양계', '별과 우주' 내용 요소를 중심으로, WWT 빅데이터를 활용한 천문교육 STEAM 프로그램을 개발하고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 1개의 중학교 176명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문제해결, STEAM 태도 및 STEAM 만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 천문 데이터 시각화 플랫폼인 WWT(World Wide Telescope) 빅데이터를 활용하여 학생들이 적극적이고 자발적으로 학습에 참여할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, 창의적 문제해결 측정 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서 '과제집중' 구인을 제외한 '아이디어 수정', '이미지화', '비유', '아이디어 생성', '정교성' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 셋째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 '배려', '유용성·가치 인식' 구인을 제외한 '흥미', '소통', '자아 개념', '자아 효능감', '이공계 진로선택' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 넷째, STEAM 프로그램 적용 후에 실시한 STEAM 만족도 검사에서는 하위구인들의 평균값의 범위가 3.16 ~ 3.90으로, WWT 빅데이터를 활용한 STEAM 프로그램을 통해 학생들의 과학교과에 대한 이해와 관심이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 데이터를 기반으로 하여 대기대순환, 해류 순환에 관한 STEAM 교육프로그램을 제작하고 이를 고등학교 1학년 106명을 대상으로 적용하여 그 효과와 문제해결과정을 분석하고자 하였다. 이를 위해 데이터를 수집, 정제, 시각화, 분석하고 이러한 결과를 기반으로 의사소통 과정을 진행할 수 있도록 하는 프로그램을 구성하였다. 이를 활용하여 일상생활에서의 순환에서 전 지구적인 관점에서 나타나는 순환으로의 개념을 확장하여 전 세계적으로 발생하는 순환에 관한 문제를 확인할 수 있도록 하였다. 프로그램의 투입 결과 지식정보처리역량과 그 하위 영역에서 유의미한 변화가 확인되었으며. STEAM 핵심역량과 STEAM 핵심역량의 하위 영역인 융합, 창의 역량에서 유의미한 변화를 확인하였다. 또한 학생들의 응답을 텍스트 네트워크의 형태로 분석하여 데이터 기반 STEAM 교육에 대한 제안할 점을 얻고자 하였다.
The purpose of this study is to provide basic data for improving the STEAM class by examining elementary school teachers' difficulties in the STEAM class and discussing solutions. For this research, 25 elementary school teachers in Seoul City and Gyeonggi-do were asked to write their difficulties in the STEAM class in the open-ended questionnaires. After classification of the collected data, an in-depth interview was conducted with one in-service elementary school teacher who is richly experienced in STEAM education to find solutions for each type of difficulties. The study result showed that most of elementary school teachers had difficulties in the STEAM class, due to selection of integrated subjects, production of teaching devices and materials, guidance of group activities, reorganization of the curriculum, assessment and uncooperative co-teachers. One teacher that participated in the interview to discuss solutions for teachers' difficulties was solving the problems in various ways. She said that many of her solutions came from her experience and also, knowledge obtained through a participation in the STEAM training or opportunities to share information with other teachers who belong to the STEAM research institution, was highly helpful.
Super-critical type steam power plant, which operates with steam pressure above the super-critical point, has a good reputation recently and is adopted as a new standard of the Korean Electric Power Corporation. The reason for the good reputation lies in it's superior power efficiency. However, the field data of the new power plant for the verification of it's performance are still insufficient, and more empirical data are needed to acquire technologies on the effective operation of it. In this study, the authors analyzed the field test data on power efficiencies got in a super-critical type steam power plant, and evaluated the excellency of the new plant by comparing the efficiency data with the one got in a conventional sub-critical type steam power plant.
A methodology is proposed for the evaluation of a steam explosion load on a reactor scale by evaluating the steam explosion model against the experimental data. Being part of the OECD/SERENA program,, appropriate data was selected by international experts and the analytical model of TEXAS-V was chosen. The procedure consists of two steps. the pre-mixing model was verified against the FARO L-14 and FARO L-28 data. The explosion model was verified against the experimental data of KROTOS-44, FARO L-33, TROI-13, and TROI-34. The capabilities and deficiencies of the fundamental models of the TEXAS-V are reviewed in terms of their adequacy in a simulation of steam explosion on a reactor scale.
이 연구의 목적은 학교 STEAM 교육의 실행과 교육환경 기반을 진단하고 평가할 수 있는 학교 STEAM 교육 역량 진단 도구를 개발하는 것이다. 진단 도구의 개발은 STEAM 교육의 평가 또는 성과와 관련된 문헌 조사, 연구진의 반성적 재검토, 전문가 및 현장교사의 타당도 검증 등으로 이루어졌다. 학교 STEAM 교육 역량 진단 도구는 'STEAM 교육의 실천과 지속가능성의 계획', 'STEAM 교육과정 및 교수학습 방법', 'STEAM 학습 전문성 개발', '과정 중심 평가', '고등 교육 기관, 산업 파트너, 기술 센터와 연계 구축' 등 5개 영역과 하위영역의 총 14문항으로 구성된다. 학교 STEAM 역량 진단 도구의 타당화는 전문가의 내용 타당도 검증과 예비조사(pilot study)의 학교 교사의 실제에 의한 타당도를 통해 진행하였다. 개발된 학교 STEAM 역량 진단 도구를 활용하여 초등, 중, 고등학교 267개교를 진단한 결과, 5개 영역 평균이 1.46 ~ 2.18의 수준으로 나타났다. 이 진단 도구는 학교의 STEAM 교육의 실행 및 효과를 포괄적으로 진단·평가하고, 우리나라 STEAM 교육의 실행을 진단하고 이해하는데 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.
A steam generator (SG) tube is an important component of a nuclear power plant (NPP). It works as a pressure boundary between the primary and secondary systems. The integrity of a SG tube can be assessed by an eddy current test every outage. The eddy current technique(adopting a bobbin probe) is currently the main technique used to assess the integrity of the tubing of a steam generator. An eddy current signal analyst for steam generator tubes continuously analyzes data over a given period of time. However, there are possibilities that the analyst conducting the test may get tired and cause mistakes, such as: missing indications or not being able to separate a true defect signal from one that is more complicated. This error could lead to confusion and an improper interpretation of the signal analysis. In order to avoid these possibilities, many countries of opted for automated analyses. Axial ODSCC (outside diameter stress corrosion cracking) defects on the tubes of OPR1000 steam generators have been found on the tube that are in contract with tube support plates. In this study, automated analysis software called CDS (computer data screening) made by Zetec was used. This paper will discuss the results of introducing an automated analysis system for an axial ODSCC on the tubes of an OPR1000 steam generator.
Vibration diagnosis of steam turbine generator is essential for safe operation. For a fast few decades, several data base systems for diagnosis of steam turbine generators have been developed and proved useful. However, there still remains a problem in using data base systems such that they require an expert engineer who has a deep insight or knowledg into the system. Moreover,such data base systems can not give any information if the input is not completely fit with data base. This paper presents an effective method for vibration diagnosis of steam turbine generators using fuzzy inference. The proposed method includes also a strategy to overcome the drawback of data base system such that one cannot obtain any information when the input is insufficient or not exact. A computer program is written to realize the entire procedure for the diagnosis. Three realistic problems are dealt with to show the effectiveness of the proposed method.
This paper presents a neural network model representing complex hydro-thermo-dynamic characteristics of a steam generator in nuclear power plants. The key modeling processes include training data gathering process, analysis of system dynamics and determining of the neural network structure, training process, and the final process for validation of the trained model. In this paper, we suggest a training data gathering method from an unstable steam generator so that the data sufficiently represent the dynamic characteristics of the plant over a wide operating range. In addition, we define the inputs and outputs of neural network model by analyzing the system dimension, relative degree, and inputs/outputs of the plant. Several types of neural networks are applied to the modeling and training process. The trained networks are verified by using a class of test data, and their performances are discussed.
This paper describes the improvement of the calculation by using $6{\sigma}$ method on steam turbine simulator in a nuclear power plant. The simulator is essential to not only verification and validation of control logic but also making sure of control constants in upgrading the long time used control system into the new one. And the dynamic model is a key point in that simulator. The model used during the retrofit period of the turbine controller in Kori Nuclear Power Plant makes difference in calculating generator output and control valve positions. That is because such operating data as the main steam pressure, the main steam temperature and control valve positions of Yongkwang #3 are different from those of Kori #4. Therefore, the model parameters must be tuned by using actual operating data for the high fidelity of simulator in calculating the dynamic characteristic of the model. This paper describes that the $6{\sigma}$ method is used in improvement of precision of generator output calculation in the steam turbine model of the simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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