• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제33권4호
• /
• pp.471-488
• /
• 2019

본 연구의 목적은 2015 개정 교육과정에 따른 <수학II> 교과서의 수학사 활용 실태를 분석하는 데 목적이 있다. 연구 목적을 달성하기 위해 Jankvist(2009)의 수학사 활용에 대한 이유와 방법에 따른 수학사 활용 유형을 토대로 2015 개정 교육과정에 따른 9종의 <수학II> 교과서에 나타난 수학사 활용 유형의 분포와 특징을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 수학교과서에 제시된 수학사 과제가 대부분 정의적 도구로 사용되었고, 인지적 도구나 목표에 해당하는 과제는 소수에 불과했다. 둘째, 정의적 도구로 분류된 수학사 과제 대부분이 수학사나 수학자의 일화를 소개하는 것이고 수학자가 겪었던 어려움 등을 통해 수학의 인간적 측면을 보여주는 수학자 과제는 1개이다. 셋째, 정의적 도구와 목표로 분류된 수학사 과제는 모두 설명 자료이고, 인지적 도구로 분류된 수학사 과제 10개 중 2개는 설명 자료, 8개는 모듈 자료이다. 수학교육에서 수학사 활용의 중요성과 가치를 고려할 때, 인지적 도구-모듈 자료, 목표-모듈 자료 형식의 수학사 과제를 개발하고 이를 교과서나 수학 수업에서 적극 활용할 필요가 있다.

• 재활치료과학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.23-37
• /
• 2023

목적 : 본 연구에서는 국제기능장애 건강분류: 아동 청소년 버전(International Classification of Functioning, Disability and Health-Children and Youth version, ICF-CY) 프레임워크를 활용하여 개별화교육계획(individualized education plan, IEP) 협력적 팀 중재에 대해 체계적으로 고찰하고자 한다. 이를 통해 국내에서 IEP 협력적 팀 중재 속 작업치료사의 전문적인 영역을 마련하는 데 근거를 만들고, 개별화교육계획에서 협력적 팀 접근 중재의 목표를 통해 전문가로서 작업치료사의 역할에 대한 기반을 마련하고자 한다. 연구방법 : EBSCOhost, ProQuest, Web of Science를 통하여 2013년 1월부터 2023년 2월까지의 국외 논문을 검색하였다. 국외 검색어에는 "Special education", "Individualized education plan (IEP)", "IEP process", "IEP implementation", "Occupational therapy"를 사용하였다. 2차 분류를 통해 최종 10편의 연구를 분석하였다. 결과 : 분석 대상 연구의 근거 수준은 무작위 실험설계 연구가 가장 많았고, 중재 대상은 자폐성 장애가 가장 많았으며, 중재 방법은 환경 개선이 가장 많이 적용되었다. ICF-CY를 이용한 IEP 협력적 팀 중재의 목표 분석을 통해 활동에 관하여 5편, 참여와 관련하여 4편, 신체 구조 및 신체 기능과 관련하여 1편인 것으로 확인되었다. 결론 : IEP에서 협력적 팀 접근 중재 속 작업치료사의 역할은 중재의 목표에서 중요한 역할임을 확인할 수 있었다. 이를 기반으로 국내의 IEP에서 협력적 팀 접근의 전문가 중 하나로 작업치료사의 전문성을 설명할 수 있는 근거가 될 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
• /
• pp.117-121
• /
• 2011

기존 국내의 자연형 하천복원사업은 인위적으로 정비된 하천을 대상으로 훼손된 자연성을 되살리기 위하여 물리적 환경의 개선을 중심으로 진행되었으며, 저수호안의 안정성과 더불어 식생 피복율을 높이는 등 형태적 복원을 중심으로 사업이 시행되어 왔다. 이러한 자연형 하천복원사업은 하천의 생태적 특성에 대한 고려가 미비하여 하천이 생물서식처로서의 기능을 수행하는 데에는 효과적이지 못하였다. 따라서 본 연구는 하천의 물리적 특성에 의하여 형성되는 생물서식처와 이에 반응하는 생물들의 상호관련성을 분석하여 생물들에게 적합한 서식환경을 제공할 수 있는 기술을 개발하며, 하천유역의 환경 훼손으로 인하여 개체수가 급감하고 있는 종을 복원 목표종으로 선정하여 개발된 기술을 현장에 시범적으로 적용하여 기술을 검증함으로써 생물을 중심으로 한 자연과 함께하는 하천복원기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우리나라의 중소하천을 대표할 수 있는 대표하천을 선정하여, 서식처 유형을 분류하고 각 서식처의 물리 화학 생태특성을 분석하였으며, 이를 통해 납자루아과 어종의 산란처 및 서식처로서의 역할을 하는 개방형 하도습지 조성 기술을 개발 및 시범적용 하였다.

• 한국교육논총
• /
• 제38권1호
• /
• pp.29-39
• /
• 2017

본 연구는 2009 개정 과학과 교육과정에 근거한 중학교 과학 교과서의 산염기 및 산화 환원 단원의 문항을 블룸의 교육목표 분류틀을 이용하여 분석한 것이다. 분석 결과 모든 출판사의 교과서 문항에서는 지식 영역의 요소가 가장 많이 나타났으며, 이해, 적용, 분석, 종합, 평가 순으로 그 요소는 적게 나타났다. 그리고 출판사에 따라 각 문항에 나타난 인지 영역의 하위 영역이 골고루 포함되지 않았다. 그래서 학교에서는 다양한 출판사의 교과서 단원평가 문항을 참조하여 수업에 이용할 필요가 있다.

• 정보보호학회지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.77-89
• /
• 2020

이 연구는 우리나라 정부의 공공데이터 공개 제도에 따른 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 공공기관이 신뢰성 있는 데이터를 위해 품질 점검을 시행하면서도 효과적인 관리를 하기 위한 방안에 관한 것이다. 공공데이터법과 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 저품질 공공데이터의 오류와 발생원인에 대해 알아본다. 오류 데이터 분석을 통한 보안위협에 따른 위험 분류를 통해 효과적인 대응방안을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 공공데이터를 데이터 품질 점검하여 도메인별 오류데이터를 살펴보고, 오류데이터 발생원인에 대한 분석을 통해 보안위협과 공공데이터를 사용하는 사용자 측면과 기관 측면의 보안 문제를 분류하였다. 분류된 오류 발생원인별 보안문제를 기준으로 데이터 품질관리를 통한 개선방향을 제시하고, 품질관리 오류 개선방향별 데이터보안 정책별 보안기술을 비교 정리하여, 데이터 보안기술을 통한 품질관리 오류 개선 연계 대응방안을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
• /
• pp.296-300
• /
• 2002

본 연구에서 는 비지도 학습 방식인 SOFM(Self Organize Feature Maps)과 지도 학습인 다층 신경회로망을 이용하여 패턴 분류를 하는 방식을 제안하였다. SOFM을 이용하여 입력 패턴을 분류하여 얻은 결과를 다층 신경회로망의 초기 연결강도와 목표 값으로 설정한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 얼굴 영상에 대하여 시뮬레이션한 결과 우수한 성능을 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.536-537
• /
• 2018

본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 영상에서 세부 분류인 동물의 종을 인식하는 것을 목표로 한다. 영상의 세부 분류 인식에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 분리를 위해 Grab-cut 알고리즘을 이용하고, 영상 인코딩을 위해 Fisher Vector를 이용하여 더 높은 동물 객체인식 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.97-100
• /
• 2006

사상의학은 한의학의 독특하고 뛰어난 의료 체계이나 체질 감별에 객관성이 확보되지 않아 원래의 가치를 인정 받지 못하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 용모사기론을 기반으로 안면 형태학적 특징 분석을 통한 진단시스템을 만드는 것을 목표로 하고 있다. 이를 통해 정확하고 편리하게 체질을 분류 할수 있는 방법을 제시하고 정확한 사상체질 분류 진단기기의 개발을 위한 정면 얼굴과 측면 얼굴에서의 주요 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

• 응용통계연구
• /
• 제32권4호
• /
• pp.573-591
• /
• 2019

로마자 서체에 대한 수치적 분류체계는 잘 발달되어 있지만, 한글 서체 분류를 위한 기준은 수치적으로 잘 정의되어 있지 않다. 본 연구의 목표는 한글 서체 분류를 위한 수치적 기준을 세우기 위해, 서체 스타일을 구분하는 중요한 특징들을 찾는 것이다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 사용하여 명조와 고딕 스타일을 구분하는 모형을 세우고, 학습된 필터를 분석해 두 스타일의 특징을 결정하는 피처(feature)를 찾고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.517-520
• /
• 2022

지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.