• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.164-175
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• 2019

The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.

• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.1-18
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• 2021

대학도서관은 유학생들이 학습 자원을 얻는 가장 주요한 정보원에 속하므로 유학생들의 학업에 미치는 영향이 크다. 그러나 현재 대다수의 대학도서관은 영어를 제외한 다국어 지원 서비스를 적절히 제공하지 않기 때문에 영어가 모국어가 아닌 유학생들의 학업 수행을 어렵게 만들 수 있다. 따라서 본 연구는 대학도서관 서비스 중 다국어로 제공할 수 있는 서비스를 유학생 맞춤형 서비스로 정의하고, 이러한 맞춤형 서비스가 대학도서관 이용자 만족도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 더 나아가서, 본 연구는 유학생 맞춤형 서비스를 적절히 제공하고 있는 대학도서관의 유학생들과 그렇지 않은 대학도서관의 유학생들의 이용자 만족도를 비교하였다. 이를 위해 서로 다른 두 대학에 재학 중인 중국인 유학생을 대상으로 설문 조사하여 총 138부의 응답을 분석하였다. 본 연구는 유학생 맞춤형 서비스가 유학생의 대학도서관 이용 만족도에 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 특히, 다국어 서비스의 지원은 안내 책자/표지판, 홈페이지를 통한 자료 접근 및 이용, 그리고 이용자 교육 등과 같은 서비스에 대한 만족도에 긍정적인 영향을 주었다. 본 연구의 결과는 대학도서관이 유학생들의 학업 활동을 효과적으로 지원하는 서비스에 대한 실질적 함의를 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.383-400
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• 2023

전 세계적으로 대기오염 관련 질병 발병률이 상승하고, 2022년 세계보건기구의 보고에 따르면 매년 약 700만 명의 사망자가 발생하고 있다. 또한, 산업 시설 확장과 다양한 배출원 증가, 그리고 악취 물질의 무분별한 방출로 인해 대기오염 문제는 사회적으로 중요성을 띄고 있다. 한국에서도 악취를 독립적인 환경오염으로 정의하며, 지역 주민의 건강에 직접적인 영향을 미치는 문제로 간주하고 있으나 현재까지 악취 관리가 미흡하며 악취 관리 시스템의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 악취 관리 시스템 개선을 목표로 충청북도 오창에 설치된 악취 센서에서 수집한 1,010,749개 데이터를 활용하여 앙상블 기반의 악취 농도 다지역 통합 예측 모델을 설계하고 분석하였다. 연구 결과, XGBoost 알고리즘을 사용한 모델의 RMSE가 0.0096로 가장 성능이 좋았으며, 단일 지역 모델(0.0146)과 비교하여 평균 오차 크기가 51.9% 낮았다. 이를 통해 서로 다른 지역에서 수집된 악취 농도 데이터를 표준화한 후 다지역 통합 예측 모델을 설계함으로써 데이터의 양을 늘리고 정확도를 높일 수 있으며 또한, 하나의 통합 모델로 다양한 지역에서 예측이 가능함을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권4호
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• pp.351-368
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• 2023

R&E 활동은 과학영재 학생이 이공계 전문 연구자의 지도를 받으며 연구 역량을 강화하는 것을 목표로 한다. 하지만 실제 전문가 사사 R&E 활동에서 학생의 연구 경험은 과학자 주도의 연구 이해부터 직접적인 연구 참여까지 다양하게 나타난다. 본 연구에서는 후자와 같은 R&E 활동 참여를 학생의 행위주체적 연구 참여로 보는 관점하에서, 과학영재의 행위주체적 연구 참여를 지원한 교수적 특성을 밝히고자 하였다. 이를 위해 영재학교에서 운영된 R&E 활동에서 형성된 4개 팀에 속한 학생, 교수, 조교를 대상으로 면담을 약 3개월 간격으로 실시했다. 면담에서는 R&E 활동에 대한 인식, R&E 활동에서의 학생 활동, 지도 교수 및 조교의 지원 등을 다루었고, 면담 내용은 녹음 및 전사하여 분석 자료로 활용했다. 분석 과정에서는 면담 항목들에 대한 연구참여자들의 응답을 바탕으로 각 팀의 활동 과정을 정리하고, 활동 과정에서의 교수자와 학생의 위치짓기 변화 과정과 행위주체성의 발현 양상을 도출했다. 그리고 학생의 행위주체적 연구 참여를 지원한 교수 에피소드로부터 나타나는 교수적 특성을 귀납적으로 도출했다. 과학영재의 행위주체성 발현은 행위주체성의 지속적 발현, 행위주체성의 발현 및 좌절, 행위주체성의 지속적 미발현으로 3가지 유형으로 도출되었다. 각 유형의 행위주체성 발현 과정에 영향을 미친 교수적 특성은 과학영재의 연구 운영 참여 기회 개방, 학생이 전문성 있는 의견을 제시할 수 있도록 지원하는 교수자-학생 간 상호작용의 측면에서 도출되었다. 본 연구는 R&E 활동에서 과학영재 학생의 행위주체성을 지원하는 교수 방안을 마련하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권5호
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• pp.432-446
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• 2007

구성주의적 수업의 구현은 교육 연구 및 현장 교사들이 당면하고 있는 중요한 교육적 과제이다. 본 연구에서는 구성주의적 수업을 위한 협력적 워크숍에 참여한 교사들의 실제 수업 실행에 관한 사례 연구를 진행하였다. 워크숍의 전 과정과 수업 계획 및 실행 과정을 녹화하여 전사하였고, 각 교사별로 심층 면담 및 설문을 실시하였다. 참여 교사들은 다양한 교수 지향을 가지고 있었고 이는 워크숍 과정 전반에 걸쳐 드러났다. 각 교사들은 자신의 교수 지향에 비추어 구성주의적 수업의 의미를 해석하였고, 그러한 이해 방식에 기초하여 수업을 계획하고 실행하였다. 각 교사의 교수 지향은 하나의 중요한 필터로 작용하면서 새로 접하게 되는 지식들을 수업에 적용하는 방식과, 우선적으로 고려 할 부분들을 결정하는 과정에서 각 교사들이 저마다 조금씩 다른 관점을 갖도록 하는 주요 배경이 되었다. 또한 각 교사들의 교수 지향은 실제 상황과 맥락에 따라 구성주의적 수업의 실행을 지지하거나 저해하는 요소로 작용하였다. 참여 교사들은 지식 구성 과정으로서의 과학 활동을 기존 수업의 혁신이 아닌, 추가적인 활동으로 이해하는 공통점을 보였으나 서로 다른 교수 지향의 영향으로 실제 수업은 매우 다양한 모습으로 전개되었다. 이처럼 교사가 새로운 지식을 받아들이고 수업에 도입하는 과정에 있어서 교수 지향의 역할과 다양성을 이해하는 일은 교사 교육의 중요한 출발점이 될 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권1호
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• pp.18-27
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• 2007

이 연구에서는 변칙사례에 의해 유발된 인지갈등과 비인지적 변인이 개념변화 과정에 미치는 영향과 변칙사례가 상황 흥미를 유발하는 과정을 조사하였다. 중학교 1학년 학생들이 연구에 참여하였다. 밀도 개념에 대해 오개념을 지닌 학생들을 선별하기 위해 선개념 검사를 실시하였다. 변칙사례에 대한 인지적 반응검사와 상황 흥미 검사를 실시하였다. CAl 프로그램을 통해 학습하게 한 후, 주의집중 검사, 노력 검사, 개념 검사를 실시하였다. 경로 분석 결과, 변칙사례에 의해 유발된 인지갈등이 상황 흥미를 유발하고 이것이 개념학습 과정에서의 학생들의 주의집중과 노력에 영향을 미쳐 개념변화를 일으키는 것으로 나타났다. 변칙사례에 의해 처음으로 유발되는 것은 새로움이며, 새로움은 직접적으로 또는 주의집중 요구, 탐구 의도, 순간적 즐거움을 경유하여 상황 흥미를 불러일으키는 것으로 나타났다. 새로움은 도전에 직접적인 영향을 주고, 도전은 직접적으로 또는 인지갈등을 통해 순간적 즐거움에 부정적인 영향을 줌으로써 전체 흥미를 감소시키기도 하였다. 그러나 이 경로의 계수는 전자의 경로의 계수보다 상대적으로 작았다. 이에 대한 교육적 함의를 논의하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제21권3호
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• pp.1-14
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• 2023

변기업은 변화하는 환경 속에서 생존하기 위해 다양한 전략으로 경쟁우위를 창출하고자 한다. 이에, 경쟁우위를 창출하는 방법에 대한 연구도 끊임없이 전개되고 있다. 이러한 상황은 기업의 혁신능력을 강화하도록 촉구하며 또한 지식창출의 변화가 매우 중요한 역할이 되었다는 것을 의미한다. 본 연구는 자원기반 관점을 바탕으로 지적자본과 흡수능력 프레임워크가 경쟁우위에 미치는 영향을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이에, 한국 중소기업의 샘플을 통해 지식흡수능력, 지식 창출, 지적 자본 및 내/외부 소스의 경쟁 우위 사이의 연계를 수행하는지 확인해보고자 한다. 이러한 목적을 검증하기 위해 15개 산업에서 106개의 공급업체의 설문이 수집되었다. 연구 모델은 SEM(구조 방정식 모델링)을 채택하고 AMOS 22를 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 모든 가설은 채택되었다. 따라서 본 연구는 흡수 능력이 공급업체의 경쟁 우위를 키우는 데 있어 중요한 요소임을 의미한다. 또한, 지적 자본은 공급업체의 지식 재고의 중요한 구성 요소로 간주되어야 하며, 이것이 경쟁력에 대한 흡수 능력 영향을 크게 강화한다는 것을 제시한다. 향후 연구는 연구 모델을 다양한 국제적 환경이나 다국적 기업에서 검증하여 일반화 가능성을 향상시키는 것을 목표로 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1053-1066
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• 2020

이산화황(SO₂)은 대기 중 화학 반응을 통해 2차 대기오염물질을 생성하는 전구체로, 주로 산업활동이나 주거 및 교통 활동 등을 통해 배출된다. 장기간 노출 시 호흡기 질환이나 심혈관 질환 등을 유발하여 인체 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 우리나라에서는 SO₂에 대해 관측소 기반의 모니터링이 수행되고 있으나 이는 공간적으로 연속적인 정보를 제공하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 위성자료와 수치모델 자료를 융합하여 일별 13시를 타겟으로 하는 1 km의 고해상도로 공간적으로 연속적인 SO₂ 지상농도를 산출하였다. 2015년 1월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 남한 지역에 대하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하여 SO₂ 지상농도 추정 모델을 개발하였다. 스태킹 앙상블 기법이란 여러가지 기계학습 기법을 두 단계로 쌓는 방식으로 융합하여 단일 모델 대비 더 향상된 성능을 도출하는 방법이다. 본 연구에서는 베이스 모델로는 RF (Random Forest)와 XGB (eXtreme Gradient BOOSTing) 기법이, 메타 모델로는 MLR (Multiple Linear Regression) 기법이 사용되었다. 구축된 모델의 교차검증 결과 메타 모델은 상관계수(R) = 0.69와 root-mean-squared-error(RMSE) = 0.0032 ppm의 결과를 보였으며 이는 베이스 모델의 평균 대비 약 25% 향상된 안정성을 보였다. 또한 모델 구축에 사용되지 않은 기간에 대한 예측 검증을 수행하여 모델의 일반화 가능성을 평가하였다. 구축된 모델을 이용하여 남한 지역의 SO₂ 지상농도 공간분포를 분석한 결과 일반적인 계절성과 배출원의 변화를 잘 반영하는 패턴을 보임을 확인하였다.