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자동 위성영상 수집을 통한 다종 위성영상의 시계열 데이터 생성
남윤지,정성우,김태정,이수암,Yunji Nam,Sungwoo Jung,Taejung Kim,Sooahm Rhee 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5
Time-series data generated from satellite data are crucial resources for change detection and monitoring across various fields. Existing research in time-series data generation primarily relies on single-image analysis to maintain data uniformity, with ongoing efforts to enhance spatial and temporal resolutions by utilizing diverse image sources. Despite the emphasized significance of time-series data, there is a notable absence of automated data collection and preprocessing for research purposes. In this paper, to address this limitation, we propose a system that automates the collection of satellite information in user-specified areas to generate time-series data. This research aims to collect data from various satellite sources in a specific region and convert them into time-series data, developing an automatic satellite image collection system for this purpose. By utilizing this system, users can collect and extract data for their specific regions of interest, making the data immediately usable. Experimental results have shown the feasibility of automatically acquiring freely available Landsat and Sentinel images from the web and incorporating manually inputted high-resolution satellite images. Comparisons between automatically collected and edited images based on high-resolution satellite data demonstrated minimal discrepancies, with no significant errors in the generated output.
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화학교사들의 메타 모델링 지식 수준 향상을 위한 교육 프로그램의 개발 및 효과
남윤지(Nam, Yunji),백성혜(Paik, Seounghey) 한국교원대학교 융합교육연구소 2022 융합교육연구 Vol.8 No.1
본 연구는 화학교사들의 메타 모델링 지식 수준을 향상할 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 교육적 효과를 알아보는 연구이다. 이를 위해 여러 가지 차원의 메타 모델링 지식 수준 중 모델에 관련된 ‘모델의 다중성’과 모델링에 관련된 ‘모델의 변화성’ 및 ‘모델의 평가’를 선정하여 메타 모델링 지식 수준을 재구성하였다. 연구자가 개발한 총 15차시 교육프로그램은 재구성한 메타 모델링 지식 수준과 GEM cycle을 기준으로 개발하였으며, 화학교육의 맥락적 상황 구성을 위해 물질의 세 가지 상태를 소재로 선정하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 다음과 같다. 교육프로그램을 투입하기 전에는 모델의 다중성, 모델의 변화성, 모델의 평가에 대한 화학교사들의 수준이 모두 0 혹은 1 단계였으나, 교육프로그램을 통해 점차 수준이 향상됨을 확인할 수 있었다. 특히 모델의 다중성과 모델의 변화성에서는 교육프로그램이 마무리될 때 모든 교사들이 3 단계까지 향상되었다. 그러나 모델의 평가는 절반 정도의 교사들이 교육프로그램 마무리 단계에서도 2 단계에 머물렀다. 이는 모델의 평가 2 단계는 모델의 정교성에서 멈추지만, 3 단계는 모델로 현상을 예측할 수 있어야하기 때문이다. 따라서 많은 화학교사들이 모델로 현상을 예측하는 활동으로의 전환을 어려워함을 확인할 수 있다. 이에 따른 화학교사들을 대상으로 모델의 평가에 대한 교수 역량을 기를 수 있는 연구가 지속적으로 이루어질 필요가 있다. The purpose of this study is to develop educational programs that can improve the level of meta-modeling knowledge of chemistry teachers and to find out the educational effects. For this study, we reconstruct the level of meta-modeling knowledge based by ‘model multiplicity’ which is related to model, and ‘model changeavility’ and ‘evaluation of models’ which is related th the modeling. Educational program is consisted of 15 sessions and its based on reconstructed meta-modeling knolede level and GEM cycle. Also three states of materials were selected as materials for the Non-contextual situation of chemical education. The results obtained through this study are as follows. The level of chemistry teachers about ‘model multiplicity’, ‘model changeavility’ and ‘evaluation of models’ were all 0 or 1 at beginning the program, but after the program, the lever gradually improved. In particular, in terms of model multiplicity and model changeavility, all teachers improved to level 3 at the end of the educational program. However, about half of the teachers’ evaluation of models stayed at the level 2 at the end of the educational program. This is because level 2 of ‘evaluation of models’ stops at the sophistication of the model, but level 3 must be able to predict the phenomenon with the model. Therefore, it can be confirmed that it is difficult for many chemistry teachers to switch to activities that predict phenomena with models. Accordingly, it is necessary to continuously conduct research on chemical teachers to develop teaching capabilities for model evaluation.
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