최근 늘어나고 있는 이상 기상 현상으로 산사태 위험이 점차 증가하고 있다. 산사태는 막대한 인명 피해와 재산 피해를 초래할 수 있기에 이러한 위험을 사전에 평가함은 매우 중요하다. 최근 기술 발전으로 인해 능동형 원격탐사 방법을 사용하여 더 정확하고 상세한 지표 변위 및 강수 데이터를 얻을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 데이터를 활용하여 산사태 예측 모델을 개발하는 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 합성개구레이더 간섭법(InSAR)을 사용한 지표 변위 자료와 하이브리드 고도면 강우(HSR) 추정 기법을 통한 강수 정보를 활용하여 산사태 민감도를 예측하는 기계학습 모델을 제시하고 있다. 나아가 기계학습의 블랙박스 문제를 극복할 수 있는 해석가능한 기계학습 방법인 SHAP을 이용하여 산사태 민감도의 영향 변수에 대한 중요도를 체계적으로 평가하였다. 경상북도 울진군을 대상으로 사례 연구를 수행한 결과, XGBoost가 가장 좋은 예측 성능을 보이며, 도로로부터의 거리, 지표 고도, 일 최대 강우 강도, 48시간 선행 누적 강우량, 사면 경사, 지형습윤지수, 단층으로 부터의 거리, 경사도, 지표 변위, 하천으로부터의 거리가 산사태 예측에 영향을 미치는 주요 변수로 밝혀졌다. 특히, 능동형 원격탐사를 통해 얻은 자료인 강우 강도와 지표 변위의 절댓값이 높을수록 산사태 발생 확률이 높음을 확인하였다. 본 연구는 능동형 원격탐사 자료의 산사태 민감도 연구에서의 활용 가능성을 실증적으로 보여주고 있으며, 해당 자료를 바탕으로 시공간적 으로 변하는 산사태 민감도를 도출함으로써 향후 산사태 민감도 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

A mid-story isolation system was proposed for seismic response reduction of high-rise buildings and presented good control performance. Control performance of a mid-story isolation system was enhanced by introducing semi-active control devices into isolation systems. Seismic response reduction capacity of a semi-active mid-story isolation system mainly depends on effect of control algorithm. AI(Artificial Intelligence)-based control algorithm was developed for control of a semi-active mid-story isolation system in this study. For this research, an practical structure of Shiodome Sumitomo building in Japan which has a mid-story isolation system was used as an example structure. An MR (magnetorheological) damper was used to make a semi-active mid-story isolation system in example model. In numerical simulation, seismic response prediction model was generated by one of supervised learning model, i.e. an RNN (Recurrent Neural Network). Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm The numerical simulation results presented that the DQN algorithm can effectively control a semi-active mid-story isolation system resulting in successful reduction of seismic responses.

영재교육에 대한 관심과 대상의 증가로 영재교육 프로그램 개발에 관한 연구가 많이 진행되고 있지만 영재들의 다양한 흥미와 요구에 부합되고 인성측면을 강조할 수 있는 지구과학 영역의 교육활동 자료 개발은 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 중학교 과학영재 학생들을 대상으로 지구과학 분야에 대한 능동적 소집단 협력학습 프로그램을 개발하고 개발된 프로그램이 과학영재들의 과학 창의적 문제해결력과 과학탐구능력 및 학습태도에 미치는 효과를 알아보았다. 그리고 능동적 소집단 협력학습 프로그램을 적용한 후 학생들의 수업프로그램에 대한 인식을 조사하였다. 본 연구의 결과 개발된 능동적 소집단 협력학습 프로그램은 영재들의 과학 창의적 문제해결력과 학습태도에 있어서 유의미한 증가를 보였다. 또한, 능동적 소집단 협력학습은 학생들의 수업에 대한 흥미도와 만족도 및 참여도를 높일 수 있고 정의적영역에도 많은 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 교사 설명 위주의 수업이 아니라, 학생 중심의 다양한 활동적 수업이 진행되었고 긍정적 상호작용을 위한 급우들과의 토의 및 토론을 할 수 있었기 때문이다. 이는 능동적 소집단 협력학습을 통하여 다른 학생을 배려하고 서로 조화를 이루며 의견을 주고받을 수 있도록 소집단 구성원 사이의 상호작용을 촉진했기 때문으로 인식된다.

Purpose – The goal of this study is to analyze the differences in education performances between students of the government's financial support program and those who do not receive support at a local university in Korea. Research design, data, and methodology - The questionnaire used was NASEL. NASEL is considered a highly suitable survey tool for professors, courses, and performances in Korean universities. The 290 students who participated and 44 students do not participate in the financial support program were surveyed for 10 days. The characteristics of students were investigated by frequency analysis and technical statistics. The analysis of student collective characteristics used independent t and f-tests,and one-way ANOVA with IBM SPSS Statistics 22.0 for statistical purposes. Results – The p-value of the group receiving financial support and the group without financial support in active-collaborative learning is 0.167. The p-value of the economically supported group and the non-supported group of the faculty-student interaction is 0.281. The confidence coefficient of the active-collaborative learning questionnaire is 0.861. The reliability coefficient of the questionnaire for the faculty-student interaction questionnaire is 0.871. Conclusions – There are no clear differences in active-collaborative learning and faculty-student interaction between participating and non-participating students in the economic program.