본 연구는 교수자가 학습자를 위해 긍정적 가치탐색을 효과적으로 적용할 수 있도록 4D 프로세스 기반 학습모형을 개발하고 학습유형을 분류하여 연구하는 것을 목적으로 하였다. 긍정적 가치탐색 교육 방법은 학습자의 사고방식과 행동 변화에 효과적이다. 또한, 의미와 가치발견에 중점을 둔 강점 기반 접근을 통해 학습 참여를 증진하고 지속 가능한 학습 환경과 배움을 실현할 수 있다. 이러한 교육적 효과는 긍정적 가 치 탐색의 4D 프로세스를 토대로 한 활동으로 이루어진다. 교육 현장에서 긍정적 가치탐색 4D 프로세스 를 보다 유용하게 활용하기 위해서는 교육목표와 지향하는 역량개발에 따라 4D 프로세스에 적합한 학습 유형 분류와 체계적이고 구조화된 학습모형 개발이 필요하다. 본 연구는 4D 프로세스 기반 4가지 학습유 형을 구조화하여 학습모형을 개발하고 모형타당화를 진행하였다. 4D 프로세스 기반 학습모형 구성요소 도 출은 선행 문헌의 검토와 분석을 통해 이루어졌고, 구성요소의 구조화는 사례연구를 통해 진행하였다. 그 리고 해당 분야 전문가 검토를 통한 타당성 평가를 3차에 걸쳐 실시하였다. Discover, Dream, Design, Destiny 4D 프로세스는 탐색과 발견, 사고와 상상, 공유와 구성, 발표와 실천으로 개선되어 적용되었다. 학습에 적합하도록 보완된 4D 프로세스는 도달할 학습 목표와 개발할 학습자의 역량에 따라 탐구형, 창의 형, 과제해결형, 실천형으로 세분화하여 개발되었다. 개발된 학습모형에서의 학습유형은 다양한 교육 환경 에 맞게 긍정적 가치탐색 활동이 선택적으로 운영될 수 있다는 이점이 있다.

It is difficult to optimize the process parameters of directly preparing carbonaceous mesophase (CMs) by solvothermal method using coal tar as raw material. To solve this problem, a Decision Tree model for CMs preparation (DTC) was established based on the relationship between the process parameters and the yields of CMs. Then, the importance of variables in the preparation process for CMs was predicted, the relationship between experimental conditions and yields was revealed, and the preparation process conditions were also optimized by the DTC. The prediction results showed that the importance of the variables was raw material type, solvothermal temperature, solvothermal time, solvent amount, and additive type in order. And the optimized reaction conditions were as follows: coal tar was pretreated by decompress distillation and centrifugation, the solvent amount was 50.0 ml, the solvothermal temperature was 230 °C, and the reaction time was 5 h. These prediction results were consistent with the actual experimental results, and the error between the predicted yields and the actual yields was about − 1.1%. Furthermore, the prediction error of DTC method was within the acceptable range when the data sample sets were reduced to 100 sets. These results proved that the established DTC for chemical process optimization can effectively lessen the experimental workload and has high application value.

With rapid urbanization, the importance of urban warfare is increasing, and it is also required to reflect the characteristics of cities in wargame models. However, in the military's wargame models, the urbanization factor was calculated and used without theoretical basis. In this study, we investigate techniques for estimating the urbanization factor using Fractal dimension theory. The urbanization factor we propose can suggest a logical and valid representative value when used in conjunction with Agent Based Model and other methodologies.

Data commentary is an important text type in research articles; however, its discourse model is often challenging to access because it is embedded in the upper genres such as textbook, weather forecast, and journal article. This study aims to establish a discourse model of data commentary, with a focus on academic research papers in Economics and Business administration journals. To accomplish this, this study employs Move analysis and SF-MDA(Systemic Functional-Multimodal Discourse Analysis) to investigate the moves of data commentaries and the metafunctional meanings of each step. The results indicate that the data commentary discourse model consists of three moves: (1) summarizing the topic and methodology, (2) representing figure and numbers, and (3) analyzing and commenting on results. Additionally, 22 steps are identified for each move that creates metafunctional meaning: ideational, interpersonal, and textual.

In stream ecosystem assessment, RIVPACS, which makes a simple but clear evaluation based on macroinvertebrate community, is widely used. In this study, a preliminary study was conducted to develop a RIVPACS-type model suitable for Korean streams nationwide. Reference streams were classified into two types (upstream and downstream), and a prediction model for macroinvertebrates was developed based on each family. A model for upstream was divided into 7 (train): 3 (test), and that for downstream was made using a leave-one-out method. Variables for the models were selected by non-metric multidimensional scaling, and seven variables were chosen, including elevation, slope, annual average temperature, stream width, forest ratio in land use, riffle ratio in hydrological characteristics, and boulder ratio in substrate composition. Stream order classified 3,224 sites as upstream and downstream, and community compositions of sites were predicted. The prediction was conducted for 30 macroinvertebrate families. Expected (E) and observed fauna (O) were compared using an ASPT biotic index, which is computed by dividing the BMWPK score into the number of families in a community. EQR values (i.e. O/E) for ASPT were used to assess stream condition. Lastly, we compared EQR to BMI, an index that is commonly used in the assessment. In the results, the average observed ASPT was 4.82 (±2.04 SD) and the expected one was 6.30 (±0.79 SD), and the expected ASPT was higher than the observed one. In the comparison between EQR and BMI index, EQR generally showed a higher value than the BMI index.

본 연구의 주요 목적은 회귀기반의 다양한 머신러닝 알고리즘을 개발하고 다양한 농업 분야에서 사용되는 트랙터의 연료 소비량을 예측하는 것이다. 비포장 도로주행 농업 기계중에서도 사용 비중이 가장 높은 트랙터를 선정하였다. 실제 농가에 방문하여 현업 전문가 조언을 바탕으로 연구하여 설문지를 작성하였으며, 설문 대상은 경남 사천시에 있는 농가 10곳, 진주시에 있는 농가 62곳 등, 총 72곳의 농가이다. 농작업으로는 벼농사, 보리농사, 밭농사 등이 있으며, 작업내용으로는 쟁기, 로터리, 비료살포, 베토, 모내기작업 등이 있다. 다중 회귀분석을 통해 연료 소비량 예측에 영향을 미치는 변수(마력, 기계사용연수, 경작면적, 작업 시간)를 추출하였고. 머신러닝 회귀 학습기 모형으로 학습하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 연료 소비량을 예측하는 모델의 성능은 결정 계수(R), RMSE (제곱 평균 제곱근 오차), MSE (평균 제곱 오차) 및 MAE (평균 절대 오차)를 포함한 4가지 통계적 품질 매개변수를 사용하여 결정되었다. 연구 결과 4가지 모델(다중회귀, 랜덤포레스트, 아다부스트, K-최근접 이웃) 중 K-최근접 이웃의 성능이 제일 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구의 결과는 실제 농가의 연료 소비량을 예측하여 면세유 유통의 투명성을 확보하고 추후 개발 모델의 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문은 Schumpeter의 기술변화 3단계 개념에 기초해서 기술진보가 실질 경제성장에 기여하는 정도를 측정하는 새로운 방법을 제시한다. 통계청 광업제조업조사 마이크로데이터를 이용해서 2003-2018년 기간 동안 기술진보의 실질 성장기여 정도를 총요소 생산성 성장률(성장회계방법), R&D투자 기여율, 슘페테리안 혁신성장률로 각각 측정하고 비교한 결과는 다음과 같다. 첫째, 성장회계의 총요소생산성 성장률과 슘페테리안 혁신 성장률에 의한 기술진보의 실질 성장기여에 대한 측정에서 상반된 결과를 나타낸다. 둘째, 생산성장률이 감소추세에 있으면 증가추세에 있을 때와 비교해서 생산성장률과 총요소생산 성성장률 차이가 커지고, 반대로 증가추세에 있으면 감소추세에 있을 때와 비교에서 생산성 장률과 총요소생산성성장률의 차이가 작아진다. 셋째, 혁신성장률에 영향을 미치는 기술기회, 즉, 어느 한 분야의 연구개발과 그 인접분야까지의 연구개발 유인이 혁신성장에 미치는 기여도는 3.3%에 불과하다. 이 결과가 기존의 기술진보의 성장기여에 대한 인식과 다른 이유는 기술 진보라는 동일한 용어를 측정하면서 서로 다른 실체를 측정하고 있는 것에 기인한다. 따라서 총요소생산성 성장률은 거시적 경제효율성, R&D투자는 신기술공급의 효과성, 슘페테리안 혁신성장률은 기술진보의 경제적 영향을 측정하는 데 사용해야 한다. 본 논문 연구 결과의 정책적 함의는 다음과 같다: ① 기술공급일변도의 정책에서 기술공급과 신기술수요지원의 융합정책으로 전환, ② 임무지향형 R&D 정책과 국가 R&D와 민간 R&D가 연계되는 R&D 정책, ③ 신지식체화 정도를 반영한 자본재의 재분류.

This research measured the change in mechanical characteristics of a sample obtained by finishing a metal coating to an engineering plastic manufactured using a 3D printer to satisfy both lightweight and quality characteristics. High-Temp material, which can be applied to space thermal environments with large temperature fluctuations, was applied as the engineering plastic material, and Stereolithography(SLA) method, which has relatively higher precision than Fused Film Fabrication(FFF) method, was selected as the manufacturing method. Electroless & electroplating were performed by metal coating on the surface to satisfy the characteristics of products requiring electrical conductivity. Tensile and bending tests were conducted to verify a change in the mechanical characteristics of a sample completed with a metal coating, and an adhesion test of the metal coating was also added.

현재의 해양산업의 기술은 스마트 선박 및 자율운항선박 등의 개발과 같은 자율화 및 지능화와 환경규제의 강화에 맞추어 선 박의 운항 효율성을 개선하는 친환경 선박을 위한 기술이 함께 개발되고 있다. 이러한 흐름에 맞추어, 세계각국에서는 선박의 안전운항을 보장하는 선에서 선박운항효율을 극대화하기 위해 다양한 방식으로 노력하고 있다. 본 연구에서는, 현존하는 선박운항효율 개선 기술이 운항 당시의 기상환경, 선박조종 등의 선박운항상태를 실시간으로 반영하지 못하는 문제를 개선하기 위해, 선박에서 수집한 선박운항데 이터를 활용하여 실시간 선박운항효율 분석모델을 개발하고자 한다. 본 연구의 실시간 선박운항효율 분석모델은 연료소모를 기준으로 판 단한 선박운항효율과 당시의 선박운항상태를 감안하여 판단한 선박운항효율을 비교하여, 식별된 선박운항효율의 타당성을 확인할 수 있 는 모델이다. 분석의 주요 내용은 대상선박의 선정과 선박운항데이터의 수집, 선박운항효율 특성과 선박운항상태 특성의 구분, 그리고 이 를 활용한 분류모델의 개발을 포함한다. 연구의 결과는 기존의 선박운항효율과 항해 당시 선박운항상태를 감안한 운항효율을 제시하여 선박 운항자의 의사결정을 지원하여 운항효율을 개선하고자 한다.