현재 게임제공업체들은 게임 아이템의 현금거래를 금지하는 한편 이를 무효화하는 약관을 두고 있다. 그러나 현실적으로 인터넷상에 기업형 게임머니 판매상들과 게임아이템 판매를 중개하는 전문 사이트가 수백개에 달하고 있으며, 2005년도 게임아이템 거래규모는 약 1조원 상당에 이르고 있다. 기업형 게임머니 판매업자들은 국내 및 중국에 게임 아이템을 만들기 위한 작업장을 설치한 후 해킹, 개인정보 유출, 악성프로그램 사용 등의 범죄행위를 통해 대규모로 게임아이템을 생성, 판매하면서 국민들에게 사행심을 조장하고 있고 심지어 게임아이템 판매대금을 중국의 작업장으로 몰래 유출하는 등 심각한 사회 문제를 야기하고 있다. 형사법적으로 게임아이템 거래 자체와 관련하여 게임아이템을 거래한 자들에 대하여 업무방해(컴퓨터등 장애업무방해)죄와 정보통신망이용촉진 및 정보보호등에 관한 법률위반(타인의 정보훼손)죄로 처벌가능한지 여부가 실무상 주로 문제된다. 서울지방법원 2001 고단 10486 판결(업무방해), 전주지방법원 2005 고단 904 판결(컴퓨터등장애업무방해)은 게임아이템 거래자체와 관련해 업무방해죄를 적용하여 유죄를 선고하였다. 그리고 서울지방법원 2001노 7858 판결 및 2003노 436 판결은 게임머니를 환전해주는 인터넷 게임사이트 운영자에 대하여 도박개장죄의 성립을 인정하였다. 아이템 거래 행위를 금지하고 현행법으로 처벌해야 한다는 주장의 가장 중요한 논거는 아이템 거래 행위가 국민들과 청소년들에게 사행성을 조장한다는 것이다.

This study investigates the performance of four Bayesian methods, Random Walk Metropolis (RWM), Hit-And-Run Metropolis (HARM), Adaptive Mixture Metropolis (AMM), and Population Monte Carlo (PMC), for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution, and the results are compared with those of conventional parameter estimation methods; namely, the Method Of Moment (MOM), Maximum Likelihood Method (MLM), and Probability Weighted Method (PWM). As a result, Bayesian methods yield similar or slightly better results in parameter estimations compared with conventional methods. In particular, PMC can reduce parameter uncertainty greatly compared with RWM, HARM, and AMM methods although the Bayesian methods produce similar results in parameter estimations. Overall, the Bayesian methods produce better accuracy for scale parameters compared with the conventional methods and this characteristic improves the accuracy of probability rainfall. Therefore, Bayesian methods can be effective tools for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution in hydrological practices, flood risk assessment, and decision-making support.

A reliable streamflow forecasting is essential for flood disaster prevention, reservoir operation, water supply and water resources management. This study proposes a hybrid model for river stage forecasting and investigates its accuracy. The proposed model is the wavelet packet-based artificial neural network(WPANN). Wavelet packet transform(WPT) module in WPANN model is employed to decompose an input time series into approximation and detail components. The decomposed time series are then used as inputs of artificial neural network(ANN) module in WPANN model. Based on model performance indexes, WPANN models are found to produce better efficiency than ANN model. WPANN-sym10 model yields the best performance among all other models. It is found that WPT improves the accuracy of ANN model. The results obtained from this study indicate that the conjunction of WPT and ANN can improve the efficiency of ANN model and can be a potential tool for forecasting river stage more accurately.

본 연구는 2009개정교육과정의 적용에 따라 정보 과목의 수행평가가 잘 운영되고 있는지에 대한 현황을 분석하고, 개정 교육과정의 평가 방침에 적합한 서술형 수행평가 문항의 개발을 목적으로 한다. 서울특별시 중학교 중 정보를 선택한 113개 학교를 대상으로 수행평가 실시 현황을 분석한 결과, 여전히 수행평가 항목 중 타자연습과 같은 단순한 기능 위주의 실기 평가가 많은 비중을 차지하고 있었다. 이에 학생들의 창의성과 논리적 사고력을 평가할 수 있는 방법으로 중학교 정보 과목의 한 개 단원을 대상으로 서술형 수행평가 문항을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 문항이 학교 현장에서 평가 자료로 활용되어 정보 과목의 평가 방법 향상에 도움이 되기를 기대한다.

낮은 자기주도 학습능력을 가진 전문계 고등학교 학생들에게 프로그래밍 학습은 매우 어렵고 힘든 과정일 수 있다. 프로그래밍의 과정은 고차원적 사고를 요구하는 학습 과정이며, 높은 수준의 자기주도 학습능력을 필요로 하기 때문이다. 본 연구에서는 프로그래밍 학습에 어려움을 느끼는 전문계 고등학교 학생들을 위하여 로봇을 활용한 문제 중심 프로그래밍 교수-학습 과정을 설계하여 적용하였다. 전문계 고등학교 학생들은 본 교수-학습 설계를 통하여 프로그래밍의 개념을 익히는 것뿐만 아니라, 총체적으로 낮은 수준의 자기주도 학습 능력을 향상시킬 수 있을 것이다. G 공업고등학교 3학년 2개 학급에 3주에 걸쳐 실험집단에는 로봇 활용 문제중심 프로그래밍 학습을 통제집단에는 로봇을 활용하지 않은 문제중심 프로그래밍 학습을 실시하였다. 적용 결과, 로봇을 활용한 프로그래밍 활동이 학생들의 자기주도 학습 능력을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 나타났다.

This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.

지식정보사회에서 직업기초능력의 중요성이 강조되면서 성공적인 직업인을 육성하기 위한 방안이 계속적으로 연구되고 있다. 하지만, 직업 교육을 담당하는 전문계고교의 경우 졸업생들의 직업기초능력에 대한 교사 및 산업체의 만족도는 낮은 상황이다. 본 연구는 전문계 고교 상업계열 학생들의 직업기초능력 중 문제해결능력 및 경력개발능력을 신장시키기 위하여 전자계산 실무 교과의 멀티미디어 자료 제작 단원에 적합한 프로젝트 기반 학습 모형을 연구, 적용한 후 직업기초능력 진단도구를 이용하여 그 효과를 검증하였다. 그 결과 프로젝트 학습의 적용이 전통적 실습수업 집단에 비하여 문제해결능력 및 경력개발능력 신장에 더욱 효과기 있었다. 본 연구를 통하여 직업기초능력을 고려한 교육 방법의 중요성을 확인할 수 있었고, 학교 현장에서 직업기초능력 향상을 위한 다양한 시도와 노력이 지속적으로 연구되고 적용되어야 할 것이다.

The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.

Bootstrap methods is the computer-based resampling method that estimates the standard errors and confidence intervals of summary statistics using the plug-in principle for assessing the accuracy or uncertainty of statistical estimates, and the BCa method among the Bootstrap methods is known much superior to other Bootstrap methods in respect of the standards of statistical validation. Therefore this study suggests the method of the representation and treatment of uncertainty in flood risk assessment and water resources planning from the construction and application of rainfall frequency analysis model considersing the uncertainty based on the nonparametric BCa method among the Bootstrap methods for the assessement of the estimation of probability rainfall and the effect of uncertainty considering the uncertainty of the parameter estimation of probability in the rainfall frequency analysis that is the most fundamental in flood risk assessement and water resources planning.

오늘날의 다양한 교육환경 속에서 교사의 역할과 책임은 날로 그 중요성이 커지고 있다. 많은 학자들이 교사의 교육 행동에 영향을 미치는 중요한 요인으로 교사효능감을 꼽고 있다. 따라서 교사효능감에 영향을 미치는 직무환경 요인을 조사하여 영향력을 알아보는 것은 컴퓨터 교사의 교사효능감을 증진시키는 방안을 모색하는데 큰 도움을 줄 것이다. 본 연구에서는 컴퓨터 교사 170명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 직무환경을 물리적 환경, 수업외 환경, 구조적 환경은 컴퓨터 교사의 교사효능감에 유의한 영향을 주는 요인으로 밝혀졌으며, 이 중 행정체제의 운영 과정과 교직원간의 의사소통의 질, 직무 수행 중에 허용되는 자율성의 정도 등에 대해 교사가 지각하고 있는 정도를 의미하는 구조적 환경이 교사효능감에 가장 많은 영향을 주는 요인으로 드러났다. 따라서 컴퓨터 교사의 교사효능감을 향상시키기 위해서는 컴퓨터 교사의 효율적인 교육활동을 위한 근무 여건을 개선하고, 학교관리자와 교사간의 우호적 관계를 형성하며, 교사의 의견이 자유롭게 반영될 수 있도록 유연한 직무환경을 마련하는 것에 큰 관심을 가져야 할 것이다.

본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모

본 연구는 확률강우량에 대한 공간분포 추정시 신뢰도를 향상시키는데 있어서 외부변수 사용의 유효성을 평가하기 위하여 확률강우량과 단일 보조변수로서 지형특성인자들과의 상관관계를 고려한 KED 기법을 적용하였으며, 그 결과 강우공간분포 및 유역평균강우량의 추정에 있어서 확정론적 공간보간기법 및 크리징 기법과 대체로 비슷한 결과를 나타내는 것으로 분석되었으며, KED 및 크리징 기법에 대한 교차검증 결과 보조변수로서 표고를 사용한 KED 기법이 가장 좋은 결과

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이

Revetment Mattress/Filter is the porous structure filled fillers in meshed structure so that it can use the fillers of various sizes and form various pores. The porous structure of the Mattress/Filter increases drainage so that it decreases the energy and velocity of flow therefore the tractive force is decreased and the erosion of revetment is mitigated. The filler of Mattress/Filter uses gravels, waste concretes and slags so that the surface is rough and the roughness coefficient increases and the increase of the roughness coefficient decreases flow velocity and tractive force. On the other hand Mattress/Filter and vegetation are combined so that the increase of roughness coefficient and flow velocity still more progress therefore the effect of decrease of tractive force is increased after a few months have passed since the Mattress/Filter is constructed so that the vegetation is developed and be stabilized. The vegetation channel of Mattress/Filter is set up and the inspection comes into operation by varing flowrate and vegetation spacing to examine these characters of the Mattress/Filter. The coefficent of flow velocity U/U*' is decreased exponentially as vegetation desity aH' or λ is increased and the coefficient of friction f is increased as vegetation desity aH' is increased but decreased as the coefficent of flow velocity U/U*' is increased. The effective tractive force F0 is decreased exponentially as the vegetation desity aH' is increased. From the inspection the results are obtained that the porous and vegetation structure of the revetment Mattress/Filter system increases the coefficient of friction of revetment so that flow velocity and effective are decreased therefore greatly contributes the stability of the revetment.