본 논문에서는 비대면 교육 상황이 확대되는 시점에서 자율 학습에 유용하게 사용할 수 있는 학습자의 졸음을 인식하여 알려주는 모델을 설계하여 구현하였다. 기계학습의 CNN 알고리즘을 활용하여 공부상태와 졸음상태를 판별하는 모델을 만들고, Opencv 을 사용하여 일정 횟수 이상 졸음상태가 반복되면 알람을 울려 사용자를 잠에서 깨운다. 이 프로그램은 자기 관리 및 독립적인 학습을 수행하는 데에 도움을 줄 수 있다.
콘크리트 제품은 프리캐스트 콘크리트의 일종이며, 일반적으로 공장에서 생산되는 무근 콘크리트, 철근 콘크리트 및 프리스트레스트 콘크리트 부재를 말한다. 본고는 일본에서의 콘크리트 제품에 대한 기술적 동향을 소개하는 것으로서 일본에서는 콘크리트제품마다 관계자에 의해 이루어지기 때문에 이를 체계적으로 기술하는 것은 곤란하며 되도록 광범위한 정보를 전달하고자 하지만 필자들의 지식부족으로 소개할 수 없는 부분도 많이 존재하는 점에 대해 양해를 구하고자 한다. 또한 신기술의 소개에 있어서 그 기술이 어느 정도 새로운 것인지를 나타내기 위하여 현재에 이르기까지의 경위에 대해서도 약간 다루기로 한다.(중략)
본 연구는 2020년 한농대 입학생의 비정형 텍스트인 자소서에서 의미 있는 정보 혹은 규칙을 추출하기 위하여 고교 재학 중 '학업 및 학습경험'과 '교내 활동'을 기술한 두 개 문항에 대하여 텍스트 마이닝에 의한 토픽 분석과 연관성 분석을 하였다. 모집 전형을 구분하지 않은 텍스트 마이닝 분석 결과에서 '학업 및 학습 경험' 항목과 관련된 주요 키워드는 '공부', '생각', '노력', '문제', '친구' 등의 순으로 많이 나타났으며, '교내 활동' 항목과 관련된 주요 키워드는 '활동', '생각', '친구', '동아리', '학교' 등의 순으로 빈도가 높게 나타났다. 그러나 도시 인재 전형과 농수산 인재 전형 신입생들의 키워드 빈도 순위는 두 항목 모두 전형 특성에 따른 약간의 차이를 나타냈다. 빈도 분석에 결과는 빈도수 상위 50위까지의 키워드를 워드 클라우드로 시각화하여 키워드를 알기 쉽게 표현하였다. 연관 분석은 apriori() 함수를 사용하였으며 적정한 계산을 위하여 support(지지도)와 confidence(신뢰도)의 기준값을 항목별로 설정하였다. 먼저 '학업' 항목에 대한 연관 규칙은 46개를 추출하였으며, 그 가운데 {공부} => {생각}, {성적} => {공부} 및 {과목} => {공부} 등의 규칙에서 높은 연관성을 볼 수 있었다. 이 규칙을 바탕으로 매개체 역할의 키워드를 평가하는 관계 중심성 평가와 노드에 연결된 edge의 수에 따라 중요도를 파악하는 연결 중심성 평가에서는 '생각', '공부', '노력', '시간' 등의 키워드가 중심적인 역할을 하는 정보를 획득하였다. 다음으로 '교내 활동' 항목에서는 45개의 연관 규칙을 생성하여 {활동} => {생각}, {동아리} => {활동} 등의 규칙에서 높은 연관성을 볼 수 있었으며, 관계 중심성 평가와 연결 중심성 평가에서는 '생각', '활동', '학교', '시간', '친구' 등의 키워드가 중심 키워드라는 결과를 얻었다. 다음 연구에서는 자소서의 나머지 두 개의 문항 '배려·나눔·협력·갈등관리' 항목과 한농대 '지원동기와 향후 진로계획' 항목을 분석한다. 분석에는 '키워드의 빈도'에 '문서 빈도의 역수'를 곱하여 주로 다량의 문서에서 핵심어를 추출하는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석을 추가한다.
2003년 $\ulcorner$국토의계획및이용에관한법률$\lrcorner$이 제정되면서 합리적인 토지이용을 유도하기 위해 시행되고 있는 토지적성평가제도는 토지의 공간 입지적 특성, 활용가능성, 주변 개발 여건 등을 고려하여 토지의 용도 구분을 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 토지적성평가 데이터베이스의 주제도로부터 자료취득 시기의 불일치, 지적 불부합, 지적공부상의 등록 오류 등 토지적성평가 기초자료의 구축 오류를 도출하고, 다양한 공간영상정보자료 즉, 고해상위성영상이나 항공영상, 현장의 촬영영상 등과 구축된 벡터기반의 각종 주제도들을 비교 검증함으로써 토지적성평가체계의 DB 정확도를 향상시키고 평가결과의 신뢰성을 확보하는 데 그 목적을 두고 있다.
인터넷의 비약적인 발전으로 우리는 생활에 필요한 많은 것들을 인터넷을 통해 얻는다. 날씨, 뉴스, 만화, 나아가서는 전공 공부까지 많은 정보를 인터넷에서 얻을 수 있다. 또한 이러한 여러 서비스를 제공하고 있는 포털사이트에서는 무료 번역기 또한 무료로 제공하고 있다. 하지만 무료로 제공하는 만큼 번역기의 신뢰도가 높지 않아, 실제 사용함에 있어 실제 번역에 제약이 있기 마련이다. 이러한 점에서 본 논문에서는 수많은 사람들이 작성한 정보를 통해 문맥 속에서 쉽게 틀릴 수 있는 전공 용어의 올바른 해석을 위해 오피니언 마이닝 기법 중 PMI-IR 수식을 이용하여 번역기의 신뢰도를 개선하는 방법을 제안한다.
국토부에서 추진하는 지적도면의 세계측지계변환사업이 면적 위치 등의 미세한 차이로 지적공부에 반영하지 못하고 있다. 경계점좌표등록지역을 세계측지계로 좌표변환 시 경계점좌표를 법정좌표단위로 변경해야 한다. 그런데 좌표단위의 변경 시 나타나는 미세한 면적변화가 기존 지적공부에 등록된 면적과 일치하지 않은 현상이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 지적재조사에서 사용하는 수동적 경계미세조정방식을 응용하여 다수의 필지들을 일괄적으로 조정할 수 있는 방식을 개발하였다. 조정구간 범위와 면적조건을 고려해야 하는 필지 수에 따라 전수1, 전수2+1, 구간1, 구간2+1 등의 방식으로 구분하였다. 각 방식의 비교를 위해 SW를 개발하여 실험대상 지역을 분석한 결과 위치 정확성측면에서는 전수2+1, 시간적 효율성은 구간2+1 방식이 적합한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문에 나타난 독서에 대한 반응의 차이를 탐구하였다. 이를 위해 대전의 D과학고등학교 3학년 학생 81명을 대상으로 성격유형분석 데이터, 흥미유형분석 데이터, 교과독서 활동으로 작성된 독서 감상문 데이터를 수집하였다. 수집된 독서 감상문의 토픽 분석을 수행하고, 성격유형(사고형, 감정형)과 흥미유형(탐구형, 탐구형 외)에 따른 독서 감상문의 토픽 발현 확률을 통계적으로 검증하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 단어들의 개념 연결 구조를 측정하고, 중심성 지표를 통해 토픽모델링의 분석 결과를 보완하였다. 연구 결과, 토픽 회귀분석을 통해 토픽2(이해와 공부)와 토픽3(읽기와 사고)에서 사고형(T)과 감정형(F) 간에 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 토픽2(이해와 공부)에서 탐구형과 탐구형 외 간에 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과는 맞춤형 도서 추천이나 개인화를 고려한 독서교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
국가기본도 구축은 전국을 두 권역으로 나누어 2년 주기로 항공사진에 의한 수정도화를 실시하는 정시업무와 현지조사와 준공도면 등에 의하여 주요 변화 지형지물을 2주 이내에 수정하는 수시수정업무로 이루어지며, 이 중 국가기본도 수시수정 지형자료추출 업무에 활용되는 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도의 경우 지역측지계 기반의 좌표체계로 세계측지계 기반 국가기본도에 활용할 경우 좌표변환오차가 위치오차에 포함되는 문제점을 가지고 있다. 또한 국가기본도는 수치지형도 건물 등록선인 건물 최외곽선(처마선)을 기준으로 등록하고 있고, 지적 및 건축 분야는 건물 중심선을 기준으로 등록하고 있어 건물 객체 관리기준이 불일치하고 있다. 이에 개선방법연구를 위해 부동산종합공부시스템(일사편리)건물배치도 위치에 직접 네트워크 RTK 측량을 실시하여 국가기본도 평면 도화위치 기준과 비교하여 문제점을 분석하였다. 이중 벽체와 처마의 차이가 있는 일반건축물의 경우 위치정보가 상이한 것 이외에 벽체와 처마의 차이만큼 건물 객체 비율에 차이가 있었다. 결론적으로 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도를 수시수정업무에 활용하기 위해서는 건물 중심선과 건물 최외곽선(처마선)의 이중레이어의 기초자료 제공이 필요하다 판단된다. 또한, 최신성 및 정확성을 동시에 확보 가능한 유기적인 지도갱신 프로세스에 대한 연구가 필요하다.
현대 사회는 정보화 사회 또는 지식공학의 사회로 정보의 홍수 속에서 자신에게 당면한 과제를 수행하거나 문제를 해결하기 위해서 학습자 중심의 교육으로의 전환이 요구되고 있다. 본 연구에서는 사자소학의 학습을 위해 학생들의 동기 유발과 함께 흥미를 불러 일으키는 것이 선결 과제라 생각하여, 사자소학 교육에 있어서 다양하게 지도하기 위한 다양한 형태의 멀티미디어를 활용하여 웹 기반 멀티미디어 콘텐츠를 설계하여 현장에서 적용하고자 한다.
코로나바이러스 감염증-19(COVID-19)로 인해 기존 대면 수업 위주의 학습 방식에서 비대면 온라인 수업으로 변화하고 있다. 양육자가 일터에 나가야 하는 취약계층에서는 온라인 학습 여건을 갖추지 못해 학습 부진 현상이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 가정 내에서 자녀들이 영어 학습을 돕는 로봇을 통해 공부에 흥미를 느낄 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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