마이폴학교 김OO(8학년, 지난학기 기준) 학생이 강승환 선생님의 지도 아래 한국작물학회지에 투고한 논문이 게재승인 되었습니다 (출판예정).
한국작물학회지가 KCI등재 학술지이기 때문에 곧 출판될 본 논문은 KCI에도 등재될 예정입니다.
본 논문의 제목은 "딥러닝 기반 기온예측에 따른 벼 출수기 변화 분석"으로서 1990년부터 2024년까지의 벼 출수기(이삭을 패는 시기)의 기온을 수집한 후 딥러닝으로 분석하여 향후 10년 간의 기온 및 출수기를 예측한 연구입니다.
한편, 박OO(10학년, 지난학기 기준, 현 졸업생) 및 황OO(11학년, 지난학기 기준) 학생이 강승환 선생님의 지도 아래 차세대융합기술학회논문지(KCI 등재지)에 투고한 논문은 지난해 12월 28일에 게재되었습니다. 본 논문의 제목은 "자습 및 야간 자율학습 시간의 임베디드 플랫폼 기반 IoT 소음 모니터링 관리 시스템 연구"로서 교실 내의 소음을 센서를 통해 수집하고 이 데이터를 기반으로 소음 수준을 모니터링 하는 시스템을 개발한 연구입니다.
http://dx.doi.org/10.33097/JNCTA.2024.08.12.2871
자습 및 야간 자율학습 시간의 임베디드 플랫폼 기반 IoT 소음 모니터링 관리 시스템 연구
본 논문은 자습 및 야간 자율학습 시간 동안 학생들의 학습 환경을 개선하기 위해, 임베디드 플랫폼 기반 IoT 소음 모니터링 관리 시스템을 설계하고 구현한 연구이다. MAX9814 사운드 센서와 Raspberry Pi Pico W를 활용하여 교실 내 소음을 실시간으로 모니터링하고, 설정된 소음 임곗값을 초과할 경우 자동으로 경고를 발생시키 며 알림을 전송하도록 설계하였다. 시스템은 3초마다 소음 데이터를 업데이트하고 웹 사이트를 통해 실시간으로 시각화한다. 데이터 분석을 통해 교실 내 일반 소음 수준을 37.52dB로, 학생들의 대화 소음 수준을 72.56dB로 파 악하였으며, 소음 임곗값을 55dB로 설정하였다. 이 값은 교실 내 일반 소음과 학생들의 대화 소음을 적절히 반영 하였다. 개발된 시스템은 소음 문제를 실시간으로 관리하여 학생들의 학습 효율성을 높이고 쾌적한 학습 환경을 유지하는 데 기여할 것으로 기대된다.
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위 학생들은 어린 나이에 벌써 KCI 논문을 게재한 성과를 올렸습니다. 축하해 주시고 또한 이 학생들의 앞날을 응원해주시기 바랍니다.
감사합니다.
