초등과학교육 연구에서의 연구 윤리

임희준 한국초등과학교육학회 2021 한국초등과학교육학회 학술대회 Vol.80 No.-

휴믹산을 이용한 토양 내 중금속 제거 기법 개발

임희준,권오성,조수연,김한승 한국폐기물자원순환학회 2015 한국폐기물자원순환학회 학술대회 Vol.2015 No.11

산업단지, 철도부지, 사격장 및 폐광산 등 중금속으로 오염된 토양부지의 복원을 위하여 토양 세척법, 세정법, 동전기법 등의 기술이 사용되며, 이들 기술의 적용을 위해서는 강한 산 또는 화학적 산화제의 사용이 불가피하다. 화학적 세척제의 사용은 처리수의 정화 및 처리 토양의 생태 독성 제거 등 후처리가 필요하다. 한편, 휴믹산은 자연 토양 내 많이 존재하는 자연기원 유기물로서, 비료로 사용되거나 토양 개질에도 많이 이용된다. 이러한 휴믹산은 구조가 매우 복잡하며, 중금속과 배위결합이 가능한 카르복실기, 페놀기 등을 다량 보유한다고 알려져있다. 휴믹산 중금속 제거를 위한 킬레이트제로 친환경적 토양 세척법으로의 적용이 가능하다. 본 연구는 표준 휴믹산을 정제하여 용산 철도부지의 현장오염토양을 대상으로 구리, 납, 아연의 제거를 위한 토양 세척법의 적용 가능성을 평가하였다. 농도 및 pH 조건을 달리한 실험 결과 농도는 1000 ppm에서, pH 조건 10에서 각 중금속의 제거 효율이 가장 높게 나타났다. 중금속 제거용 킬레이트제의 대조군으로 EDTA를 사용하였으며, 휴믹산의 중금속 제거율은 EDTA 대비 구리, 납, 아연 각각 20.44%, 4.58%, 19.55%으로 나타났다. 토양 세척 시의 고액 비, 반응 온도, 등 다른 환경인자에 따라 중금속 제거 효율을 증대 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

식생활 관련 과학, 공학을 주제로 한 초등용 STEAM 프로그램 개발 및 적용

임희준 한국초등과학교육학회 2016 한국초등과학교육학회 학술대회 Vol.71 No.-

중국의 민족정책과 조선족의 위상 /

임희준 大邱大學校 東西歐問題硏究所, 1993 歐洲論叢 Vol.7 No.-

초등학생들의 과학적 자기효능감, 자기효능감의 원천, 창의적 성향의 학년과 성별에 따른 차이

임희준 경북대학교 과학교육연구소 2017 과학교육연구지 Vol.41 No.3

This study investigated science self-efficacy, sources of science self-efficacy, and creative personality by grade and gender. For this study, 495 3rd-6th elementary students were participated. The findings showed that there was no significant difference by grade and gender in science self-efficacy. In sources of science self-efficacy, there was significant differences by gender, but not by grade. 3rd and 4th graders’ scores about ‘vicarious experiences’ and ‘physiological and affective states’ were higher than the those of 5th and 6th graders. Among creative personality, 3rd and 4th graders’ scores about ‘motivation’ and ‘challenge’ were higher than those of 5th and 6th graders. Comparing the scores among sources of science self-efficacy, the mean scores of ‘social persuasion’ were relatively low than other sources. This showed that praises and encouragement of teacher, parents and friends had not been sufficient. In terms of variables’ influences on science self-efficacy, multiple regression results showed that ‘mastery experiences’ in sources of science self-efficacy had the most explanatory power and ‘social persuasion’ had the second explanatory power. ‘Patience’ in creative personality showed the third explanatory power. The variables’ influences on science self-efficacy showed differences by grade and gender. 본 연구에서는 과학적 자기효능감, 과학적 자기효능감의 원천, 창의적 성향의 학년과 성별에 따른 차이를 살펴보았다. 연구 대상은 수도권에 소재한 3-6학년 초등학교 학생 495명이었다. 과학적 자기효능감은 학년과 성별에 따라 차이는 없었다. 과학적 자기효능감 원천은 성별에 따른 차이는 없었으나 학년에 따른 차이는 나타났다. 대리적 경험과 생리적 상태에 대한 점수가 3-4학년이 5-6학년보다 유의미하게 높았다. 창의적 성향에서도 성별에 따른 차이는 없지만 창의적 성향 중 동기와 모험심은 3-4학년이 5-6학년보다 유의미하게 높았다. 또한, 과학적 자기효능감의 원천들 중에서는 생리적 상태 점수가 가장 높고, 언어적 설득 점수는 가장 낮은 것으로 나타나 선생님이나 부모님, 친구들의 칭찬과 격려가 충분하지 않았음을 알 수 있었다. 과학적 자기효능감에 미치는 변인들의 영향력을 살펴본 결과, 성공에 대한 경험이 가장 큰 설명력을 가지고 있었다. 두 번째로 자기효능감 원천 중에 언어적 설득의 설명력이 높았고, 세 번째로는 창의적 성향 중 인내가 설명력이 높았다. 이러한 과학적 자기효능감에 영향을 미치는 변인들의 영향력이 학년과 성별에 따라서 약간 상이한 것으로 나타났다.

STEAM 교육 콘텐츠 메타데이터 가이드라인 개발

임희준,유지연,이윤수,이정림,홍미영 경인교육대학교 교육연구원 2024 교육논총 Vol.44 No.3

This study developed metadata guidelines for science, technology, engineering, arts, and mathematics (STEAM) education content to comprehensively manage and search STEAM education resources. Based on a literature review of STEAM education and metadata guidelines, draft metadata guidelines were created. Then, expert opinions were incorporated to include metadata elements that represent STEAM education characteristics and general program information. The key revisions focused on ensuring consistency in metadata units, clarifying items, improving usability, defining detailed items more clearly, and simplifying terminology. Ultimately, specific attributes and descriptions for detailed items in each category were developed, and metadata items were finalized through expert review and Delphi surveys. The developed STEAM education metadata are categorized into five major areas: “Basic Information,” “STEAM Content Information,” “Learning Activity Information,” “Resource Information,” and “Rights Information.” “Basic Information” includes identification codes, title, number of sessions, overview, keywords, hashtags, target audience, development organization, and difficulty level. “STEAM Content Information” covers STEAM knowledge, processes, attitudes, and related curriculum information. “Learning Activity Information” includes details on STEAM competency goals, subject areas, activity types, teaching and learning methods, and output types. “Resource Information” encompasses language, development year, resource types, supplementary resource types, hardware operating environment, websites, project names, and product names. “Rights Information” indicates the developer, copyright holder, and access rights of the content. These metadata are expected to support more effective management and utilization of STEAM education content for developers and users.

K-평균 군집화를 활용한 장단기기억신경망 기반 셰일가스 생산량 예측

임희준,신효진,임종세 한국에너지학회 2025 에너지공학 Vol.34 No.3

저탄소 에너지자원 수요증가에 따라 천연가스가 주목받으며, 주요 공급원인 셰일가스 생산량 예측을 위한 인공지능 기반의 기계학습 기법이 활발하게 연구되고 있다. 기존 연구들은 기계학습 알고리즘 결합 및생산이력외 추가 입력자료 반영을 통해 예측성능을 개선하였으나, 각 생산정 별 상이한 생산거동 및 감퇴경향으로 인한 자료의 불균형이 모델 학습에 미치는 부정적 영향에 대한 고려는 부족한 실정이다. 이 연구에서는 장단기기억 신경망 기반 셰일가스 생산량 예측모델의 자료 불균형으로 인한 학습성능 저하를 개선하기 위하여 K-평균 군집화 적용을 통해 생산특성이 유사한 군집 형성 후, 입력자료로 활용하고자 한다. 이를 위해 미국 Marcellus Shale의 현장자료를 바탕으로 K-평균 군집화를 적용하였으며 각 군집에 대해 개별적으로 장단기기억 신경망 모델 구축 후, 각 모델 간의 성능을 비교하였다. 그 결과, 군집화를적용한 모델이 적용하지 않은 모델에 비하여 예측성능이 향상되었다. 이 연구는 생산정 별 상이한 특성으로 인한 자료 불균형 문제를 해결하기 위한 효과적인 전처리 방법론을 제시하며, 셰일가스 생산량 예측모델의 신뢰성을 높이는데 기여할 수 있을 것이다. As the demand for low-carbon energy resources increases, natural gas has gained attention,and machine learning techniques for predicting shale gas production are being actively researched. Previous studies have improved prediction performance by combining machine learning algorithms orincorporating additional input data beyond production history. However, there has been insufficientconsideration of the negative impact of data imbalance caused by varying production behaviors anddecline trends of individual wells on model learning. This study aims to improve LSTM neuralnetwork-based shale gas production prediction models by applying K-means clustering to form clustersof wells with similar production characteristics for model training. Using field data from the MarcellusShale, K-means clustering was applied and individual LSTM models were built for each cluster. Theresults showed that models using clustering demonstrated improved prediction performance comparedto models without clustering. This study presents an effective preprocessing methodology for solvingdata imbalance problems caused by varying characteristics of individual wells and contributes toenhancing the reliability of shale gas production prediction models.

생산감퇴경향 분석을 활용한 양방향 장단기기억 신경망 기반 셰일가스 생산량 예측

임희준,최웅규,임종세 한국에너지학회 2024 한국에너지학회 학술발표회 Vol.2024 No.10

초등 예비교사들의 화학에너지에 대한 개념

임희준 에너지기후변화교육학회 2021 에너지기후변화교육 Vol.11 No.3

초등 5~6학년군의 ‘에너지와 생활’ 단원에서는 에너지의 형태 중 하나로 화학에너지를 제시하고 있다. 화학에너지는 매우 추상적인 개념으로 이해가 쉽지 않으며, 화학에너지 개념 이해에 대한 연구도 거의 없음을 고려하여, 본 연구에서는 초등 예비교사들의 화학에너지에 대한 개념을 살펴보았다. 연구 대상은 교육대학교에 재학 중인 초등 예비교사 79명이었으며, 지필 조사 방식으로 화학에너지에 대한 개념을 기술하게 하고, 이를 분석하여 유형화하고 구체적인 내용을 살펴보았다. 분석 결과, 초등 예비교사들의 화학에너지에 대한 개념 유형을 화학 결합 속에 보존되어 있는 에너지, 물질 내에 저장되어 있는 에너지, 다른 에너지로 전환될 수 있는 에너지, 화학 반응이 일어날 때 발생하는 에너지, 화학 결합이 만들어지거나 풀리면서 발생하는 에너지, 물질의 상태를 변화시키는 에너지 등을 포함한 9가지로 유형화할 수 있었다. 예비교사들은 화학에너지를 잠재적 에너지로 파악하지 못하고 화학 반응과 관련지어 이해하고 있는 경우가 많음을 알 수 있었으며, 이러한 예비교사의 개념을 고려하여 적절한 예비교사교육이 이루어질 필요가 있다.

과학 수업에서의 협동학습 ; 교수 효과와 소집단의 언어적 상호작용

임희준 한국과학교육학회 1999 한국과학교육학회 학술발표 및 세미나집 Vol.1999 No.-

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