• 한국과학교육학회지
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• 제37권4호
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• pp.679-691
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• 2017

본 연구의 목적은 SSI를 실천하고 있는 교사들의 SSI의 본성에 대한 이해, 교수 목적, 다양한 전략에 대한 이해를 바탕으로 SSI-PCK의 요소를 탐색하고, 구성하며, SSI 수업을 오랫동안 진행해온교사들이 SSI-PCK를 자신의 수업에서 어떻게 구성하고 활용하고 있는가를 알아보는데 있다. 오랜 기간 SSI 과학 교육을 위해 노력해 오고 있는 경험이 많은 5명의 교사를 대상으로 반구조화된 면담을 통하여 그들의 경험을 심층적으로 서술한 사례연구이다. 최근 고안. 추출된 SSI-PCK 모형을 참고로 SSI 수업 경험이 풍부한 교사들로부터 SSI-PCK 요소들에 대한 경험적 실천을 공유하였다. 참여교사들은 다양한 요인을 고려하여 교수 방법을 선택하고 수업을 설계하고 있고, 학생들의 특성이나 어려움을 파악하는 학생의 SSI 학습에 관한 지식과 교육과정 연계 및 학습 환경 고려하고 있으나 평가지식 면에서는 소극적인 모습을 보였다. 또한 기존의 PCK 연구들에서 보여진 것처럼 교사의 교수지향과 교육 목적은 다양한 학습자 경험이나 환경상의 어려움 등의 면면 중에서도 무엇을 극복할 것인가를 정하고 극복하기 위한 교수 방법 및 방법 수정에 큰 영향을 주었다. 현장 과학 교사들이 이러한 다양한 측면을 고려하여 SSI 수업을 설계한다면 SSI 수업에 대한 막연한 두려움과 망설임이 많이 해소될 것으로 보인다.

• 방사선산업학회지
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• 제17권1호
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• pp.19-32
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• 2023

The amount of radioactive waste is expected to dramatically increase with decommissioning of nuclear power plants such as Kori-1, the first nuclear power plant in South Korea. Accurate nuclide analysis is necessary to manage the radioactive wastes safely, but research on verification of radionuclide analysis has yet to be well established. This study aimed to develop the technology that can verify the results of radionuclide analysis based on artificial intelligence. In this study, we propose an anomaly detection algorithm for inspecting the analysis error of radionuclide. We used the data from 'Updated Scaling Factors in Low-Level Radwaste' (NP-5077) published by EPRI (Electric Power Research Institute), and resampling was performed using SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) algorithm to augment data. 149,676 augmented data with SMOTE algorithm was used to train the artificial neural networks (classification and anomaly detection networks). 324 NP-5077 report data verified the performance of networks. The anomaly detection algorithm of radionuclide analysis was divided into two modules that detect a case where radioactive waste was incorrectly classified or discriminate an abnormal data such as loss of data or incorrectly written data. The classification network was constructed using the fully connected layer, and the anomaly detection network was composed of the encoder and decoder. The latter was operated by loading the latent vector from the end layer of the classification network. This study conducted exploratory data analysis (i.e., statistics, histogram, correlation, covariance, PCA, k-mean clustering, DBSCAN). As a result of analyzing the data, it is complicated to distinguish the type of radioactive waste because data distribution overlapped each other. In spite of these complexities, our algorithm based on deep learning can distinguish abnormal data from normal data. Radionuclide analysis was verified using our anomaly detection algorithm, and meaningful results were obtained.

• 기록학연구
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• 제81호
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• pp.89-131
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• 2024

이 연구는 디지털아카이브 환경에서 기록의 생산맥락과 구조를 함께 보여주는 기술이 이용자들에게 어려움을 주는 문제를 인식하고, 기록물의 이야기적 기술을 통해 보다 광범위한 맥락적 이해를 제공하는 방안을 모색하고자 수행되었다. 이론 연구에서는 아카이브에 서사적 요소의 구체적인 형태와 위치를 파악하고, 보존기록 기술과 서사적 요소의 상호작용을 분석하여 서사적 기술을 기술에서 기록의 서사성을 확보하여 이야기하는 행위로 개념화하였다. 사례연구에서는 TNA, OAC, 늦봄 문익환 아카이브, 오픈아카이브의 기술을 조사·분석하여 서사적 기술을 '기록의 이야기', '기록의 재구성', '기록 해제 및 설명', '정리기술현장에서의 경험과 기억으로부터의 서사성 확보', '서사 플롯 설계'의 유형으로 식별하였다. 또한, 서사적 기술이 이용자들이 기록을 보다 쉽게 공감하고 이해하도록, 자신의 시각에서 다시 경험과 기억의 의미를 탐구하도록 돕는다는 것과, 기록의 해석과 해석자의 역할을 강조하여 아키비스트의 업무활동의 이해를 증진시킨다는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구는 디지털아카이브를 하나의 콘텐츠로 인식하고 이용하는 이용자들의 기록 접근점을 높이는 방안으로서, 출처와 맥락을 중시하면서도 주제적 접근이 가능한 기술 안으로서, 기술할 기록의 선별에 관여함으로써 방대한 기록으로 인한 기술의 문제를 해결하는 하나의 방안으로서 서사적 기술을 제안하였다. 또한, 이러한 서사적 기술은 아키비스트가 맥락 구성자로서의 서사 정체성을 확립하고, 기록에 대해 폭넓고 깊은 연구를 수행하며, 전문가들과의 협업을 기획함으로써 실행이 촉진될 수 있음을 강조하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권4호
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• pp.354-366
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• 2024

황근은 동아시아에서 가장 북쪽에 분포하는 준맹그로브에 속한다. 황근의 식생 분포 변화를 살펴보는 것은 기후변화로 인한 우리나라의 난대 식생대 변화를 관찰하는데 유용할 것으로 판단된다. 본 연구는 Hibiscus속 준맹그로브와 황근의 지리적 분포 관계를 살펴보고 황근 군락 분포에 영향을 미치는 환경요인을 분석하였다. 황근 군락은 지역과 해안 유형에 의해 구분할 수 있었는데, 그룹 I의 경우 깊은 만 안쪽으로 함몰된 지형에 발달한 토양을 기반으로 군락이 형성되어 있으며 초본 염생식물과 함께 출현하였다. 그룹 II는 기반암이 많이 노출된 해안 혹은 자갈 해안에서 강한 파도의 영향을 견딜 수 있는 덩굴성 해안 관목과 함께 발달하였다. 그룹 III은 일본에 위치한 군락으로 우리나라보다 다양한 해안 유형에서 나타나며, 100개체 이상 큰 규모의 순군락이 출현하였다. 황근 군락 분포에 영향을 주는 환경요인을 분석한 결과 가장 따뜻한 분기의 강수량이 가장 중요한 요인으로 분석되었다. 본 연구에서는 기후 인자들과 준맹그로브 분포의 관계를 분석하고 기후변화 영향에 대한 황근의 생태적인 반응을 이해하는 기반을 마련하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.17-23
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• 2020

인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.167-180
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• 2019

마찰말뚝의 경우 연약지반이 깊은 동남아 지역(캄보디아, 미얀마, 베트남 등)의 많은 건설현장에서 시공되고 있으며, 경험적인 측면에서도 마찰말뚝에 대한 시공사례가 많이 축적되어 있다. 본 연구에서는 토사층에서 발휘되는 주면마찰력을 비교분석하기 위하여 미얀마 현장에서 시행된 4개소의 정재하시험과 하중전이시험 결과를 이용하였다. 현장타설말뚝의 정재하시험 및 하중전이시험에서 얻어진 주면마찰력과 해당 위치에서의 각각의 표준관입시험(SPT) N치와의 상관관계식을 제안하였다. 미얀마지역은 토사층의 범위가 폭넓게 분포하여 국내 지반조건과 상이한 특성으로 인해 SPT-N값에 의한 각각의 주면마찰력 산정결과가 달라지는 경향을 나타냈다. 사질토 지반에서는 미얀마 지역의 fs=0.096N, 국내에서의 fs=0.106N으로 유사한 결과를 나타냈으나, 점성토 지반조건에서는는 미얀마 지역의 fs=0.315N, 국내에서의 fs=0.062N으로 미얀마 지역의 주면마찰력이 약 5배 정도 높은 값이 얻어졌다. 본 연구의 비교분석자료는 국내·외의 제한된 Data를 통하여 분석한 결과이므로 향후 보다 많은 하중전이시험 결과가 축적된다면, 현장 토질 특성이 반영된 N치에 따른 주면마찰력 산정식을 제안할 수 있을 것이며, 금회 분석한 결과는 이에 대한 선행연구로서 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한화학회지
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• 제51권4호
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• pp.375-386
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• 2007

이 연구에서는 교사-모둠학생의 언어적 상호작용을 유형화하여 상호작용의 전체적인 형태를 확인 하고, 학생의 사고에 영향을 미치는 교사-모둠학생 상호작용의 특징을 살펴봄으로써 교사의 상호작용 개선에 기여하고자 하였다. 먼저 상호작용 유형은 문제해결과 관련된 행동과 기타의 두 범주로 구분하였고, 문제해결과 관련된 행동은 학생의 사고과정을 기초로 한 의견받기와 교사의 사고과정을 기초로 한 도움주기로 분류하였다. 의견받기는 동의와 질문, 교정, 반대가 포함되고, 도움주기는 정보와 힌트, 질문, 정리, 묻고 답하기로 세분화하였 다. 교사-모둠학생 상호작용은 대부분 교사의 질문과 학생의 답변으로 구성되었는데, 교사의 질문은 대체로 추론 형보다는 단순한 답을 요구하는 내용이 많았다. 또한 학생보다 교사의 사고과정에 더 많이 치우쳤으며, 정답을 제 시하는 한 두 학생과만 상호작용하는 경향이 있었다. 그 결과 교사의 도움주기 후에도 내용을 이해하지 못하는 학 생들이 종종 관찰되었다. 그러나 교사는 학생의 의견을 반복하여 동의를 표하거나 칭찬을 많이 하여 자신감을 심 어주고 있었으며, 학생의 모든 활동과 질문을 자유롭게 허용하여 누구나 편하게 의견을 제시할 수 있는 분위기를 만들고 있었다. 상호작용의 관찰로부터 학생의 사고에 영향을 미치는 교사의 상호작용 특성으로 동의나 격려의 표현, 생각을 유도하는 힌트의 제시, 학생의 의견을 기초로 한 상호작용, 허용적 분위기, 생각할 시간 제공, 학생 의 잘못된 의견 교정 등을 확인할 수 있었다. 이에 관련된 교육적 시사점을 논의하였다.

• 대한치과의사협회지
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• 제48권5호
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• pp.391-406
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• 2010

Orthodontic treatment for middle-aged patients has become more commonplace with various reasons including improved socioeconomic status. Understanding of oral status and treatment modalities of middle-aged patients is mandatory for accurate diagnosis and proper treatment planning. This study investigated 100 consecutive patients aged 40s and 50s and 100 aged 20s who had been examined and diagnosed at the Department of Orthodontics, Chonnam National University Dental Hospital. The results were obtained as follows; 1. Gender distribution showed female outnumbered male patients in young-aged adult patients, but middle-aged patients showed similar male and female distribution. 2. The major concern seeking orthodontic treatment was esthetics not only in young-aged but also in middle-aged adult patients, and a number of middle-aged patients were concerned about oral health as well. 3. Considerable number of middle-aged patients were referred by other dental specialties while young-aged adult patients were more self-motivated for orthodontic treatment. 4. Middle-aged adult patients had more missing teeth and periodontal disease than young-aged adults. 5. The most frequently-observed problem was dental spacing in middle-aged patients while dental crowding in young-aged adult patients. Middle-aged patients showed higher prevalence of deep overbite and overjet while most of young-aged adults presented opposite direction of problem in overbite and overjet. 6. Limited orthodontic treatment was required rather than comprehensive treatment in middle-aged patients, and the most common tooth moving area was anterior part of dentition in case of limited treatment. Need of interdisciplinary therapy with other dental specialties was more common in middle-aged patients. 7. Intervention of specific technique such as invisible TP, passive bracketing, passive wire bonding, and lingual orthodontics was more required in middle-aged patients. Considering that middle-aged patients have different characteristics than young-aged adults, the results of the present study suggest that different treatment modalities are required in middle-aged orthodontic patients in order to manage them properly and efficiently.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.277-286
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• 2002

터널을 설계함에 있어서 굴착방법이나 지보패턴을 결정할 때 어려움을 겪는 주된 요인은 현지 지반에 작용하는 응력조건 및 암반상태를 정확히 파악하는데 한계가 있기 때문이다. 현장 장비의 제약, 터널을 굴착 위치까지 접근성이 난이함 등의 기술적인 제약뿐만 아니라 최근에는 민원이나 각종 인허가 등으로 더욱 많은 제약요건이 존재한다. 그럼에도 불구하고 최근들어 대안설계나 턴키설계를 통하여 직접적인 시추에 의존하지 않더라도 미지의 산악터널구간에 대한 지반정보를 획득할 수 있는 고급화된 물리탐사기술이 눈부시게 발전하는 추세이며 이를 통하여 터널굴착구간의 암반에 대한 직 간접적인 지반정보를 입수할 수 있다. 인공신경망 (ANN)의 장점은 이러한 적은 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성있는 결과를 제공하여 준다는 것이다. 본 연구에서는 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 지반정보를 입력항목으로 하여 인공신경망의 오류역전파 학습알고리즘기법에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 암반분류 (RMR)를 수행하는데 그 목적을 두었다. 이를 위하여 연장 4km에 달하는 ${\triangle}{\triangle}$터널현장에 대한 인공신경망 모형적용시 입력자료에 대한 적정성을 사전 평가하였고, 그 이후에 물리탐사자료를 입력변수로 활용하여 미지의 터널구간에 대한 RMR을 예측하였다. 그 결과 자료의 일치성이나 예측 RMR에 대한 신뢰도가 높은 것으로 나타났으며, 향후에는 학습효과를 높이기 위한 입력변수의 민감도 분석 (sensitivity analysis)수행 및 모델과정에서 노출된 몇가지 문제점 보완등을 통하여 설계에 적극적으로 활용하고자 한다.