• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권3호
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• pp.433-445
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• 2024

이 연구의 목적은 남북한의 초등 과학과 교육과정에서 물질 영역의 교육 내용을 비교·분석하는 것이다. 연구 대상은 남한 2022 개정 과학과 교육과정의 '물질'과 '운동과 에너지(일부)' 영역, 북한 2013 자연과 교육강령에서 '우리 주위의 물질'과 '생활 속의 과학(일부)' 영역이다. 본 연구에서는 남북한 물질 영역의 교육 내용 요소를 학년군별로 비교하였고, TIMSS 2023 초등 4학년 물질 내용 영역의 평가틀을 이용하여 남북한의 국제 수준의 물질영역 목표 반영도를 분석하였다. 남북한 물질 영역 분석에는 초등과학교육을 전공한 교사 4명과 과학교육전문가 1명이 참여하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 물질의 성질 주제에서 남북한의 교육과정에서 다루는 내용은 학년별로 적용 시기가 달랐고 내용의 범위와 수준에도 차이가 있었다. 둘째, 물질의 변화 주제에서 북한은 '산과 염기'를 다루지 않았지만, 용해를 빨리하는 방법은 다루고 있었다. 셋째, 북한이 남한보다 TIMSS 2023 '물질의 성질' 주제의 목표 반영도가 더 높았다. 넷째, '물질의 성질' 분석 결과와 유사하게 북한이 남한에 비해 TIMSS 2023 '물질의 변화' 주제의 목표 반영도가 높았다. 결론적으로 남북한의 물질 내용 요소와 이를 적용하는 시기가 달랐고, 국제 수준의 목표 반영도는 북한이 더 높은 것으로 나타났다. 앞으로 남북의 이념적 대립을 넘어 통일을 준비하는 관점에서 남북한 교육 교류의 활성화와 더불어 통합 과학과 교육과정의 개발에 관한 협력과 연구가 이루어지기를 기대한다.

• 한국식품과학회지
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• 제33권4호
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• pp.427-436
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• 2001

본 연구는 저장형태(벼, 백미) 및 저장기간($1{\sim}3$년)에 따른 쌀과 쌀밥의 이화학적 특성 및 쌀밥의 관능적 특성을 조사하기 위하여 수행되었다. 저장기간이 증가할수록 쌀의 수분 함량이 감소함과 동시에, 조회분, 조지방질 및 조단백질 함량이 증가하였다. 물 결합능력, 용해도 및 팽윤력은 저장기간이 증가함에 따라 감소하는 경향을 보였다. 아밀로그래프에 의한 pasting 양상을 살펴보면, 저장 기간이 증가함에 따라 초기 호화온도, 최고점도 및 breakdown값이 감소하는 경향을 보였고, setback값은 유의적 차이를 보이지 않았다. 저장형태와 저장기간이 다른 쌀로 취반한 쌀밥의 색도는 저장 기간이 증가할수록 L값과 b값이 증가하는 경향을 보였다. 벼로 저장한 시료의 경우 저장 1, 2년에 비해 저장 3년째에 L과 b값이 크게 증가하였으나, 쌀로 저장한 시료는 저장 2년째부터 큰 증가를 보였다. 기계적으로 텍스처 측정시 저장기간이 증가할수록 쌀밥의 경도, 부서짐성 및 껌성이 증가하고, 부착성은 감소하였다. 쌀밥에 대한 묘사분석을 수행한 결과, 외관의 경우 저장기간이 증가할수록 밥알의 온전도가 증가하는 반면, 윤기, 투명도 및 부푼정도가 감소하였다. 향미 특성의 경우 저장기간이 증가할수록 산패취, 쌀겨향미 및 젖은 마분지 향미는 증가하였고, 구수한 향미, 우유 향미, 삶은 계란 흰자 향미 및 단맛은 감소하였다. 텍스처 특성의 경우 저장기간이 증가함에 따라 경도와 씹힘성이 증가하였고, 입술 부착성, 매끄러운 정도, 응집성 및 내부 촉촉함이 감소하는 경향을 보였다. 저장기간에 따른 변화는 벼로 저장한 시료에 비해 쌀로 저장한 시료에서 보다 급격하게 나타나 저장 2년째에 뚜렷한 차이를 보였다. 관능적 텍스처 특성과 기계적 텍스처 특성간의 상관관계를 분석한 결과, 관능적으로 측정된 뭉치는 정도, 매끄러운 정도, 내부 촉촉함 특성은 기계적으로 측정된 부착성과는 양의 상관관계를 경도 및 껌성과는 음의 상관관계를 나타냈다. 그러나 경도 이외의 특성에서는 기계적 텍스처 특성과 관능적 텍스처 특성간에 상관관계가 매우 낮았다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권3호
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• pp.399-408
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• 2022

새롭게 육성된 낭충봉아부패병 저항성 신품종 토종벌(Apis cerana koreana) 과 기존 농가에서 관행적으로 사육되는 토종벌 사이의 형태학적 차이를 육안으로 확연하게 구분하는 것은 어렵지만 본 연구에서는 신품종 토종벌(A. c. koreana) 을 기존 토종벌(A. c. koreana) 품종 및 계통 간 형태학적 비교를 통해 신품종 만의 특성을 결정할 수 있는 표현형 정보를 제공하였다. 신품종 토종벌(A. c. koreana)의 외부형질을 이용한 품종 특성은 22가지의 형태학적 특성을 기하학적, 형태학적 분석 방법을 적용하고 토종벌(A. c. koreana)의 로얄젤리 생산량, 일벌, 여왕벌, 수벌의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구 결과, 신품종 토종벌(A. c. koreana)은 기존 토종벌과 앞날개의 길이에 차이를 보였으며, 중국의 동양종꿀벌(A. cerana)과 비교한 결과, 일벌은 몸무게, 혀의 길이, 앞날개의 길이 등의 값이 높았다. 또한, 신품종 토종벌(A. c. koreana)은 A. cerana indica 보다 두 가지 부위에서 형태학적인 차이를 보였다. 그리고 신품종 토종벌(A. c. koreana)은 로얄젤리를 다른 품종과 비교하여 많이 분비하여 봉군의 발육에 긍정적인 영향을 끼쳤다. 따라서 본 연구결과는 신규 육성 토종벌(A. cerana)에 대한 형태학적 분석 방법을 이용하여 품종을 분류하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국기후변화학회지
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• 제3권4호
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• pp.245-257
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• 2012

기후변화로 인한 피해를 방지하고 적응대책을 수립하기 위해 취약성 평가가 장려되고 있다. 본 연구에서는 강원도 지역을 대상으로 고해상도 공간자료를 이용한 취약성 평가를 실시하고, 부문별 우선순위 선정방법을 제시하여 적응정책 수립에서 활용 가능성을 알아보았다. 이를 위해 각 부문별로 민감도, 노출, 적응능력 규준을 설정하고, 적합한 평가 지표를 선정한 뒤 GIS를 이용하여 지표별 공간자료를 구축하였다. 이후 시군구별 현재와 미래 취약성 결과를 도출한 뒤 부문별 우선순위를 선정하였다. 현재의 기후변화 취약 정도에 따라 구간을 나눈 뒤 미래의 취약성 증감 정도를 반영하여 부문별로 우선 순위를 등급화 하였다. 그 결과, 취약성은 지역별로 사용된 지표에 따라 상이하게 나타났으나, 전반적으로 미래의 취약성이 증가하고 취약지역이 확대되는 것으로 나타났다. 일반적으로 기온의 증가는 모든 부문의 취약성을 증가시키는 것으로 드러났다. 부문별 우선순위 선정 결과, 시군별로 적응정책 수립시 우선적으로 고려해야할 부문을 확인할 수 있었다. 또한, 지리와 기후 및 사회적 특성이 비슷한 시군구는 동일한 등급으로 분류되는 경향을 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 취약성 평가와 부문별 우선순위 선정 방안은 향후 기초지자체의 기후변화 세부시행계획 수립 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제55권6호
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• pp.737-760
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• 2022

고준위 방사성 폐기물(High-level radioactive waste; HLW)의 지질처분을 위해서는 심부 지하 환경에 대한 이해가 선행되어야 하며, 이는 지질학적, 수리지질학적, 지구화학적, 지질공학적 조사를 통해 가능하다. 우리나라는 HLW의 지질처분을 계획하고 있으나, 심부 지하 환경의 지구화학적 특성에 관한 연구가 부족한 편이다. 이에 본 논문에서는 지질처분 부지 선정을 위한 지구화학적 조사를 중심으로 선진국의 심부 지하수 연구 동향을 살펴봄으로써 앞으로 국내 수리지구화학 분야의 연구 과제를 도출하는데 참고하고자 하였다. 해외 8개 국가(미국, 캐나다, 핀란드, 스웨덴, 프랑스, 독일, 일본, 스위스)의 심부 지하 환경 조사 방법 및 결과와 함께 지질처분 부지 결정 과정과 향후 연구 계획을 살펴본 결과, 해외 선진국에서는 심부 지하 환경의 지구화학적 특성화를 위해 지하수 및 난대수층 내 간극수의 수화학과 동위원소(예: SO₄^2-의 ³⁴S, ¹⁸O, DIC의 ¹³C, ¹⁴C, H₂O의 ²H, ¹⁸O), 균열 충전광물(fracture-filling minerals), 유기물, 콜로이드, 산화-환원 지시자(예: Eh, Fe²⁺/Fe³⁺, H₂S/SO₄^2-, NH₄⁺/NO₃^-) 등을 조사하고 있으며, 이들 지구화학 자료의 통합 해석을 통해 해당 심부 환경이 지질처분에 적합한지를 평가하였다. 국내의 경우, 인공신경망을 이용한 Self-Organizing Map(자기조직화 지도), 다변량 통계 기반 M3 모델링(지하수 혼합 모델), 반응-경로 모델(reaction path model) 등을 이용하여 심부 지하수의 수화학적 유형 분류 및 진화 패턴 규명, 천부 지하수 혼합 영향, 균열 충전광물과 지하수화학 사이의 관계를 규명한 바 있다. 그러나 지질처분 부지를 선정하는데 있어 과학적 근거를 확보하기 위해 중요한 기타 지구화학 자료(예: 동위원소, 산화-환원 지시자, 용존유기물)가 매우 부족한 현실이며, 따라서 최적의 지질 처분지를 찾기 위해서는 지역별/유형별 심부 지하수에 대한 지구화학적 자료 구축이 요구된다.

• 농업과학연구
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• 제33권2호
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• pp.149-157
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• 2006

자식 계통간의 초기생육을 비교 시험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. "단양찰" 계통은 파종후 출현이 다른 계통보다 2~3일정도 빨랐으며 출아후 2일째에는 다른 계통 보다 생육이 느렸지만 출아후 4일째에 서서히 빨라져서 출아후 8일째에는 15.6cm로 초기에 컸던 "당진/칠보" 자식계통보다 오히려 컸다. 2. 지상부의 생체중은 출아후 2일째에 9계통 모두 차이가 없었으나 출아후 8일째에는 서로간의 차이가 커서 "단양찰" 계통이 0.473g으로 다른 계통들 보다 오히려 무거웠다. 3. 지상부의 건물중 역시 출아후 8일째에 공시계통 중에서 "단양찰" 계통이 0.045g으로 무거웠으며 New Dangjin 계통이 0.018g으로 가장 가벼웠다. 4. 근장은 "단양찰" 계통이 출아후 2일에 12.22cm로 가장 길었고 출아후 4일째에는 28.6cm, 출아후 8일째에는 64.4cm로 다른 계통 보다 길었다. 5. 뿌리의 생체중 역시 "단양찰" 계통이 출아후 2일, 4일, 8일에 각각 0.091g, 0.238g, 0.471g 등으로 다른 계통들 보다 무거웠다. 6. 배유의 생체중은 "단양찰" 계통이 출아후 2일에 0.350g으로 무거웠고 출아후 8일째에는 0.261g으로 평균 0.222g 보다 무거운 편이었다. 그러나 다른 계통에 비하여 출아후 8일에는 배유무게의 감소가 뚜렷하였다. 또한 배유의 건물중도 출아후 2일째에 0.204g, 출아후 4일째에는 0.150g으로 가장 무거웠지만 오히려 출아후 8일째에는 0.084g으로 가벼워 출아후 4일째부터 지상부로 양분의 이동이 빨리 진행 되어 배유의 양분이 급속히 감소되는 현상을 보였다. 7. 초장과 근장은 $0.56^{**}$로 고도의 정의 상관을 보였고 지상부의 생체중은 지상부의 건물중, 뿌리의 생체중 배유의 생체중에서 고도의 정의 상관을 보였으나 배유의 건물중과 뿌리의 건물중과는 $-0.29^{**}$로 고도의 부의 상관을 보였다.

• 자원환경지질
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• 제47권6호
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• pp.589-599
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• 2014

본 연구에서는 서해 명사십리 일대의 제 4기 극한재해 퇴적기록 보존지역을 선정하기 위해, 1918년 일제 강점기 지형도, 2000년 수치지형도, 1976년 항공사진 및 2012년 항공사진을 이용하여 작성한 수치표고모델과 지표이용도를 순차 비교 분석하여 연구지역의 퇴적환경 및 지표환경 변화를 고찰하였다. 연구지역의 지형적 특징은 지난 100여 년간 큰 변화가 없었으나 연구지역의 북부와 남부에는 고도의 변화폭이 상대적으로 큰 구릉지가 위치하고 해안에 평행하게 사구가 발달하며 연구지역 남부 사구의 후면으로 내륙에 평탄한 저지대가 위치한다. 연구지역 유수 및 퇴적물의 이동 방향을 분석한 결과 사구에서 내륙으로 이동하는 흐름과 내륙의 높은 지대에서 해안으로 이동하는 흐름이 연구 지역 중부를 가로지르는 하천을 향하여 이동하며 중남부 용정리와 남부 자룡리의 평탄한 저지대에 각각 $0.2km^2$의 넓이를 가지는 저수지역을 형성할 수 있다. 또한 연구지역 해수면 변화기록을 보존하는 지역을 찾기 위하여 해수면을 상승시킨 결과 해수면이 3 m 상승했을 때 침수되는 지역은 1918년 $3.4km^2$, 2000년 $3.64km^2$으로 저수지역이 형성되는 위치와 중첩되며 남부의 평탄한 저지대가 해수범람 퇴적층의 형성이나 퇴적물의 집적에 용이한 환경임을 지시한다. 100여 년간 인간의 활동으로 인한 지표 환경 변화가 제한적이었던 지역은 약 $3.51km^2$의 면적으로 연구지역 중부에서 남부에 분포하며 1918년에는 점토 퇴적지, 논으로 활용되었고 2012년에 이르러서는 모두 논으로 이용되고 있다. 연구지역의 퇴적환경과 지표이용변화를 중첩 분석한 결과, 제4기 퇴적기록을 보존하고 있을 가능성이 가장 높은 지역은 연구지역 중부에 약 $0.15km^2$, 남부에 $0.09km^2$의 면적으로 존재하며 이 지역을 중심으로 과거 이상기후 퇴적기록을 연구하는 것이 효과적일 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제18권4호
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• pp.601-615
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• 1998

과학교육의 정책 수립과 평가 및 과학교육과정의 개편과 효율성 점검 등은 체계적이고 과학적인 연구 결과를 바탕으로 해야 한다. 이를 위해서 주요 선진국에서는 국가 수준 과학 학력평가를 지속적으로 실시하고 발전시켜 왔다. 우리 나라에서 그 동안 실시된 국가 수준 과학 학력평가는 많은 문제점을 가지고 있는 것으로 지적되어 왔으며, 과학 교육 정책 수립 및 평가 그리고 교육 과정 개편을 위한 자료 제공에 성공하지 못하였다. 이 연구의 주요 목적은 우리 나라 초 중 고학생들의 과학 지식 성취의 경향성을 파악하고 향후 주기적으로 진행되어질 국가적 차원의 평가 지표를 만들기 위한 국가 수준의 과학 지식 평가 체제를 개발하는 것이다. 과학교육전문가와 초 중 고 교사들로 연구팀을 구성하고, 교육평가 전문가들과의 협조와 자문을 통해서 국가 수준 과학지식 평가 체제의 방향과 주요 요소를 결정하였다. 또한 문항 개발을 위한 세미나와 워크숍을 통해서 평가문항개발 능력을 향상시켰으며, 계획한 문항을 개발하고, 수정하였으며, 초 중 고교생 958명을 대상으로 예비검사를 실시하고 그 결과를 바탕으로 최종 문항을 380개를 선정하고 수정하였다. 최종 선정한 문항은 다시 초 중 고 학생 8766명을 대상으로 본 검사를 실시하여 문항반응이론(IRT)을 이용하여 문항의 특성을 분석하였다. 연구 결과 국가 수준 과학 지식 평가는 매년 초등학교 5학년, 중학교 2학년, 고등학교 1학년과 2학년을 대상으로 학년말에 실시하는 것이 바람직하다. 표집은 다단계 유층화 표집 방법을 사용하며, 검사지는 복수형으로 개 발하며 가교문항을 활용하여 검사지간 학교급간, 종단적 비교의 기초로 삼는다. 본 연구에서는 국가 수준 과학지식 평가 체제를 위하여 각 모집단 별로 문제 은행에 포함시킬 80 내지 100문항씩 총 380문항을 개발하였다. 개발된 문항과 검사의 특성을 분석하여 본 결과 초등학교용 문항들은 중간 또는 중간 이하의 능력을 가진 학생들에게, 중학교용과 고등학교 1학년 용 문항들은 중간 또는 중간 이상의 능력을 가진 학생들에게, 고등학교 자연계용 문항들은 비교적 높은 능력을 가진 학생들에게 적합하였다. 개발한 문항들의 변별도는 우수하거나 매우 우수한 것으로 나타나서, 학생들의 과학 지식 성취를 정확하게 평가하는 데 적합한 것으로 보인다.