본 연구는 웹기반 복합적 과제에서 전체과제 계열화 방법이 전문성 향상에 미치는 영향을 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 전체과제 계열화 방법을 단순 제시, 눈덩이 강조변화, 전체 강조변화로 구별하였으며, 93명의 대학생이 실험에 참가하였다. 연구결과에 따르면, 인지부하에서 전체과제 계열화 방법 간 유의한 차이가 나타났지만, 사후검정 결과 단순 제시 집단과 눈덩이 강조변화 집단 간에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이에 따라 복합적 과제는 실제의 과제를 다루어 각 요소들의 높은 상호작용성을 가지고 있지만 부분을 강조하되 전체를 함께 조망할 수 있는 눈덩이 강조변화 방식의 제공은 학습자의 메타인지를 지원해줄 수 있어 인지과부하를 일으키지 않는다는 것을 확인할 수 있었다. 학습전이를 살펴본 결과 전체과제 계열화 방법에 따라 집단 간 유의한 차이가 나타났다. 이는 전체과제 계열화를 사용할지라도 그 안에서 전체과제 계열화의 단점인 연습부족을 보완하기 위해 눈덩이 강조변화 방식을 통해 계열화 하였을 때 복합적 과제에 대한 이해도를 높여 실제 문제해결 과제에서 질 높은 결과물을 구성하여 초보자의 전문성을 향상 시킬 수 있음을 시사했다.
본 연구에서는 논의를 강조한 주장과 증거 글쓰기 교수 학습 적용 후 학생들의 주제 글쓰기를 분석하였고 수업에 대한 학생들의 인식을 알아보았다. 서울 소재 C여자 고등학교 2학년 3개 학급의 학생 108명을 실험집단으로 하여 5개 주제에 대하여 논의를 강조한 주장과 증거 글쓰기 교수 학습 프로그램을 적용하였고 같은 학교 3학년 3개 학급의 학생 99명을 비교집단으로 하여 전통적 강의식 수업을 적용하였다. 논의를 강조한 주장과 증거 글쓰기 교수 학습을 적용한 실험집단의 주제 글쓰기는 '친환경 에너지'의 big idea 요소를 제외한 다른 모든 요소에서 비교집단보다 통계적으로 유의미하게 높은 점수를 나타났다(p<.05). '친환경 에너지'의 경우, 8개의 개념 중 6개의 개념, '판구조론'의 경우 8개의 개념 중 4개의 개념에 대하여 실험집단 학생들이 비교집단보다 주제 글쓰기에서 더 많이 서술하였다. 논의를 강조한 주장과 증거 글쓰기 수업에서 학생들은 의문을 만들고 실험 설계와 수행, 자료해석, 주장과 증거를 만드는 동안 끊임없이 동료들과 논의를 하도록 안내된다. 또한 실험 결과나 주어진 자료의 해석을 통해 주장을 뒷받침하는 증거의 정확성, 충분성, 타당성을 높이기 위해 노력하면서 자신의 추론 과정을 돌아보고 개념을 정교화, 명료화한다. 이러한 논의를 강조한 주장과 증거 글쓰기의 과정이 학생들의 주제 글쓰기의 big idea, 개념, 다중 표상, 논리적 구조 형성과 포함된 개념의 형성에 도움이 된 것으로 보인다. 본 연구의 결과는 과학 교육 현장에서 향후 논의를 강조한 주장과 증거 글쓰기와 같은 수업을 지속적으로 적용해야 함을 시사한다.
자기공명영상 기술의 개발에 따라 다양한 종류의 시퀀스가 개발되어 방사선 진단에 큰 도움이 되었다. 다양한 자기공명영상 시퀀스 중에서 자기화율 강조 영상은 고 공간 분해능 3차원 경사 에코 시퀀스를 발전시킨 것으로 국소 자기장 왜곡에 의한 디옥시헤모글로빈, 페리틴, 헤모시데린 및 골, 광물 검출에 매우 민감하다. 이러한 영상 특징으로 인해 자기화율 강조 영상은 다양한 신경 장애의 진단과 치료에 사용되어 왔으며, 영상 화질이 향상되어 방사선 전문의에게 보다 유용한 정보를 제공할 수 있게 되었다. 다양한 신경 장애에서 발생할 수 있는 자기화율 강조 영상에 나타날 수 있는 다양한 신호의 원리를 설명하고, 독특한 영상의학적 특징을 가진 질환 혹은 물질에 대해 임상적 또는 병리학적으로 진단된 환자들에 관하여 각각의 질병에 맞추어 조사하였다. 또한 자기화율 강조 영상에서 각각의 신경 장애에서 보일 수 있는 영상의학적 특징에 대해 질환의 전반적인 정보를 함께 요약하여 정리하였다. 뇌 실질 및 주변 조직에 생기는 다양한 신경계 질환들은 자기화율 강조 영상에서 뚜렷하게 구분되는 다양한 영상학적 특징을 보인다. 이에 의해 자기화율 강조 영상은 다양한 보조적 정보를 통해 적절한 진단에 도움을 준다.
기존의 기계시각의 문제점을 극복하기 위해 최근에는 인간시각의 모델에 관한 연구가 진행 중이다. 인간시각에 관한 연구의 시발점으로 생리학과 생물학적 연구를 바탕으로 망막의 메커니즘에 대해서 분석한다. 망막에서는 정보축약, 경계선검출, 영역대비강조 등 3가지 정보처리가 일어나며, 각 정보처리에 의해 가공된 영상은 뇌로 전달되어 인식하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿을 이용하여 정보축약과 경계선을 검출하고, 영역대비강조에 의한 망막의 메커니즘을 제안한다. 실험에서는 각 단계에서의 세포의 결과를 모의실험하고, 제안된 알고리즘에 의해 영역이 강조된 결과영상을 비교하였다.
목적: 본 연구는 T2 강조영상에서 저신호강도를 보이는 연부조직 종양의 특징적 자기공명영상 소견을 병리학적 소견과 연관지어 알아보고자 하였다. 결론: T2 강조영상에서 저신호강도를 보이는 드문 연부조직 종양의 종류에 대해 인지하고 동시에 특징적 위치, 모양, 다른 강조영상에서의 신호강도를 아는 것은 비특징적인 연부조직 종양의 감별진단에 도움이 되었다.
잡음이 존재하는 환경 하에서 음성인식을 실시하는 경우, 잡음을 제거하고 음성을 강조하는 시스템이 필요하다. 따라서 우수한 스펙트럴 분석기강인 인간의 청각계를 모의하는 것은 음성강조에 있어서 효과적이다. 이러한 것을 구현하는 하나의 방법으로서 상호억제라고 하는 청각기강을 적응적으로 사용하는 방법을 제안한다. 이것은 신경회로망에 의해서 잡음의 크기를 추정하여 각 프레임에 대해서 그 크기에 따라서 적응적으로 상호억제 계수와 진폭성분조정 계수를 조정함으로써 음성을 강조하는 방법이다. 스펙트럴왜곡율 척도의 평가로부터 백색잡음뿐만 아니라 유색잡음 및 자동차의 주행잡음에 대해서도 본 방식이 효과적이라는 것을 확인한다.
본 논문은 FLIR(forward looking infra-red) 영상에서 효과적인 표적검출이 가능하도록 명도값의 변화방향이 발산하는 경우의 대칭성을 강조한 발산 방향성 강조 대칭변환(DDEGST, divergent-direction-emphasis generalized symmetry transform)을 제안한다. 제안된 방안에서는 명도값의 변화방향이 발산하는 경우의 대칭도가 강조 될 수 있도록 일반화 대칭변환의 위상 가중함수를 여현함수 대신 지수함수를 사용해서 표적의 명도값이 배경에 비해 상대적으로 크게 나타나는 FLIR 영상에서 효과적인 표적 검출이 가능하도록 한다. 제안한 표적 검출 방안의 성능을 평가하기 위해, 실험에서는 기존의 GST 변환 방법과 제안 방법을 비교, 분석한다. 제안 방법이 FLIR 영상에서 우수한 성능을 가짐을 증명한다.
T1, T2강조영상, FLAIR (fluid attenuated inversion recovery) 영상기법은 뇌 MRI의 가장 기본적인 영상기법들이다. T1강조영상은 짧은 TR과 짧은 TE를 이용한 스핀에코 기법으로서 조직의 T1이완시간의 차이를 신호 차이로 반영하는 기법이다. 짧은 TR을 사용하면 조직 간에 종축 자기화의 회복 정도가 크게 차이나게 되며 이를 신호에 반영하는 것이다. T2강조영상은 긴 TR과 긴 TE를 이용한 스핀에코 기법으로서 조직의 T2이완시간의 차이를 신호 차이로 반영하는 기법이다. 긴 TE을 사용하면 조직 간에 횡축 자기화의 붕괴가 크게 차이나게 되며 이를 신호에 반영하는 것이다. FLAIR는 180도 반전펄스를 먼저 가하는 반전회복 (inversion recovery) 기법의 일종으로서 뇌척수액의 신호를 억제하기 위하여 2500 msec 정도의 반전시간을 적용한다.
본 논문에서는 오차역전파알고리즘에 의한 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상 성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 먼저, 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 백색잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성 신호를 강조한다. 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호는 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 입력으로 하는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명한다. 제안한 시스템은 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
본 논문은 모바일 폰 카메라의 이미지 선명도 향상을 위한 윤곽선 강조 알고리즘 개발에 관한 것이다 자연스러운 윤곽선 강조를 위해 이미지 내부의 윤곽선의 특성을 파악하고 각각의 특성에 대하여 가장 적절한 강조 값을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 즉, 1차로 2D High Pass Filter를 윤곽선의 특성에 따라 독립적으로 적용하고 2차로 더욱 세분화된 윤곽선 판단 조건에 의해 윤곽선에 따라 적응적으로 윤곽선을 향상시킬 수 있는 과정을 추가하여 이미지의 선명도 향상 효과를 더욱 높일 수 있도록 하였다. 더불어 적응적 윤곽선 강조로 인하여 기존 알고리즘인 이미지 전체에 동일한 2D HPF를 적용해서 나타나는 ringing 현상 등의 부작용들을 상당히 개선할 수 있었다. 개발된 알고리즘의 하드웨어로의 설계 시 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 알고리즘을 최대한 간략하게 개발하였으며 제안된 알고리즘의 simulation을 통하여 기존의 알고리즘과 비교하여 개선된 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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