제7차 교육과정에 따라서 집필된 지구과학 I, II 교과서와 국내외 각종 지구과학 교재의 지질 연대 자료를 검토하였다. 지구과학 I, II 교과서의 자료는 대부분 최신의 자료가 아니며, 많은 자료들은 지질학 원론과 지구과학 개론 등의 국내 대학 교재에 제시된 수 십년 전의 자료를 그대로 따랐다. 또한 외국 대학의 지구과학 또는 지질학 개론서의 경우에서도 유사하게 수 십년 전의 자료를 제시하고 있다. 최근 국제 층서 위원회(ICS)에 의하여 연구 제시된 국제 층서 챠트(ICS 2000), 국제 지질 연대표(IGTS 2003) 및 지질 연대표(GTS 2004) 등의 많은 새로운 자료들이 제시되어 있다. 새로운 자료 중에서 중요한 것들에는 신생대의 고제3기와 신제3기, 석탄기의 미시시피아세와 펜실베니아세, 원생이언의 고원생대, 중원생대 및 신원생대 그리고 시생이언의 시시생대, 고시생대, 중시생대 및 신시생대를 들 수 있다. 이들 새로운 지질 연대 자료는 새로운 지구과학 교과서 집필시 인용되어야 할 것이다.
Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.
This study aimed to explore the characteristics and dimensions of of systematic functional gestures employed by pre-service Earth science teachers during instructional sessions. Data were collected from eight students enrolled in a university's Department of Earth Science Education. The data included lesson plans, activity sheets, and recordings of one class session from participants. The analysis, conducted using the systemic functional multimodal discourse analysis framework, categorized gestures into scientific and social functional dimensions. Further subdivision identified meta gestures, analytical gestures, and interrelated gestures. Additionally, pre-service teachers used gestures to explain scientific concepts, concretely represent ideas and facilitate communication during instruction. This study emphasizes the nonverbal strategies used by pre-service Earth science teachers, highlighting the importance of noverbal communication in teachers' professional development and the need for its integration into education. It also establishes a systematic conceptual framework for understanding gestures in the instructional context.
최근 들어 태풍, 홍수, 지진, 지진해일 등 자연재해가 빈번하고 그 규모가 커지면서 세계 여러 나라들은 지구관측을 통한 지구환경 보호에 큰 관심을 기울이고 있다. 지구관측자료는 각 분야별로 형태가 다양하다는 특징을 가지고 있기에 분야별, 기관별, 국가별로 자료공유 및 교환이 어려운 실정이다. 이에, 본 연구는 지구관측그룹(Group on Earth Observation, GEO)에서 논의되고 있는 데이터 공유 및 교환 원칙 등을 참고하여 국내 실정에 맞는 메타데이터 표준화 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 메타데이터 표준을 설계하기 위해, 전지구 관측시스템(Global Earth Observation System of Systems, GEOSS) 9개 사회편익 분야별로 이용되고 있는 지구관측자료의 메타데이터 현황을 파악하고 다양한 메타데이터를 통합하는 데 필요한 메타데이터 스키마를 설계하였다.
Land Surface Temperature (LST) is the radiological surface temperature which observed by satellite. It is very important factor to estimate condition of the Earth such as Global warming and Heat island. For these reasons, many countries operate their own satellite to observe the Earth condition. South Korea has many landcovers such as forest, crop land, urban. Therefore, if we want to retrieve accurate LST, we would use high-resolution satellite data. In this study, we made LSTs with 4 LST retrieval algorithms which are used widely with Landsat-8 data which has 30 m spatial resolution. We retrieved LST using equations of Price, Becker et al. Prata, Coll et al. and they showed very similar spatial distribution. We validated 4 LSTs with Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data to find the most suitable algorithm. As a result, every LST shows 2.160 ~ 3.387 K of RMSE. And LST by Prata algorithm show the lowest RMSE than others. With this validation result, we choose LST by Prata algorithm as the most suitable LST to South Korea.
Recently, as data mining and artificial neural network techniques are developed, analyzing large amounts of data is proposed to reduce the dimension of the data. In general, empirical orthogonal function (EOF) used to reduce the dimension in the ocean data and recently, Self-organizing maps (SOM) algorithm have been investigated to apply to the ocean field. In this study, both algorithms used the monthly Sea level anomaly (SLA) data from 1993 to 2018 around the East Asia Coasts. There was dominated by the influence of the Kuroshio Extension and eddy kinetic energy. It was able to find the maximum amount of variance of EOF modes. SOM algorithm summarized the characteristic of spatial distributions and periods in EOF mode 1 and 2. It was useful to find the change of SLA variable through the movement of nodes. Node 1 and 5 appeared in the early 2000s and the early 2010s when the sea level was high. On the other hand, node 2 and 6 appeared in the late 1990s and the late 2000s, when the sea level was relatively low. Therefore, it is considered that the application of the SOM algorithm around the East Asia Coasts is well distinguished. In addition, SOM results processed by SLA data, it is able to apply the other climate data to explain more clearly SLA variation mechanisms.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.280.1-285
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1998
The earth's environmental problems have attracted serious attention worldwide. Various kinds of environmental data, such as remote sensing data, have become available for examining. Although this data is crucial to understanding such problems, there has become an over-abundance in variety of size, format, and filetype which makes it difficult for researchers to handle. We feel that earth environmental researchers should not be burdened by such cumbersome tasks. Therefore, we are developing a digital library for earth environmental information and a VRML based data visualization system for it. Even now, content-based image retrieval systems have many problems attributed to the degree of difficulty in implementing them. Thus, we are trying to visualize this data so that researchers can utilize it more efficiently, effectively, and easily. A great advantage for VRML users is that people can see environmental data from any perspective above the earth and with any resolution easily. Also by using MPEG-movie, users can observe the changes of data drawn from time series files.
Various research methods have been used in science depending on the various contexts. This implies that certain methods or inferences may be more frequently used in earth science. The purpose of the study are to explore the contexts of earth science, and the inferences frequently used in earth science. The context earth science research is quite different from that of other areas of natural science in terms of its time scale, space scale, accessibility, complexity, and controllability. The purpose of earth science research is twofold: historical and causal. The inferences frequently used in earth science are abduction and prediction. Abductive inferences go from the resulting state to controlling state. Predictive inferences go from hypothesis to expected data.
In this study, steric height variability in the East Asian Seas (EAS) has been analyzed by using ocean reanalysis intercomparison project (ORA-IP) data. Results show that there are significant correlations between ocean reanalysis and satellite data except the phase of annual cycle and interannual signals of the Yellow Sea. Reanalysis ensemble derived from 15-different assimilation systems depicts higher correlation (0.706) than objective analysis ensemble (0.296) in the EAS. This correlation coefficient is also much higher than that of the global ocean (0.441). For the long-term variability of the thermosteric sea level during 1993-2010, a significant warming trend is found in the East/Japan Sea, while cooling trend is shown around the Kuroshio extension area. For the halosteric sea level, a dominant freshening trend is found in the EAS. However, below 300 m depth around this area, the signal-to-noise ratio of the linear trend is generally less than one, which is related to the low density of observation data.
본 연구는 중학교 교육과정에서 수학과 연계된 지구과학 실험 중 지구의 크기 측정을 중심으로 총 30시간 동안 지구과학 교육봉사 활동에 참여한 예비 지구과학교사와 중학생들에게 본 프로그램이 주는 의미를 살펴보고 혁신적 수업으로의 가능성을 탐색해 보았다. 중학교 과학 교과서에 소개된 고대 그리스 시대 에라토스테네스의 그림자 길이를 이용한 지구 크기 측정 실험에서 나타나는 오차를 최소화하기 위하여, 멀리 떨어진 수도권과 지방의 두 개의 중학교에서 삼각비를 이용한 탐구 활동을 수행 한 후, 실측한 자료를 두 학교 학생들이 공유하여 지구의 크기를 최종적으로 계산하였다. 이 과정을 통해 실측 자료를 효과적으로 표현하는 수학적 방법을 배우며, 반복적이고 정확한 자료 획득 과정의 중요성과 어려움을 체험하고, 도출된 결과에 포함된 오차의 원인들에 대해 토론하였다. 본 연구 결과는 학생들이 지구과학 탐구의 특성을 이해하고, 2015 개정 교육과정에서 과학과 수학교과에서 공통적으로 강조하고 있는 교과 역량인 문제 해결력, 사고력, 의사소통 능력을 함양할 수 있는 수학 과학 통합 프로그램 개발에 기초 자료를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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