• Communications of Mathematical Education
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• v.25 no.2
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• pp.451-472
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• 2011

In this paper we studied problem solving related with geometric interpretation of algebraic expressions. We analyzed algebraic expressions, related these expressions with geometric interpretation. By using geometric interpretation we could find new approaches to solving mathematical problems. We suggested new problem solving methods related with geometric interpretation of algebraic expressions.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1203-1210
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• 2020

Drought is caused by a combination of various hydrological or meteorological factor, so it is difficult to accurately assess drought event, but various drought indices have been developed to interpret them quantitatively. However, the drought indexes currently being used are calculated from the lack of a single variable, which is a problem that does not accurately determine the drought event caused by complex causes. Shortage of a single variable may not be a drought, but it is judged to be a drought. On the other hand, research on developing indices using unstructured data, which is widely used in big data analysis, is being carried out in other fields and proven to be superior. Therefore, in this study, we intend to calculate the drought index by combining unstructured data (news data) with weather and hydrologic information (rainfall and dam inflow) that are being used for the existing drought index, and to evaluate the utilization of drought interpretation through verification of the calculated drought index. The Clayton Copula function was used to calculate the joint drought index, and the parameter estimation was used by the calibration method. The analysis showed that the drought index, which combines unstructured data, properly expresses the drought period compared to the existing drought index (SPI, SDI). In addition, ROC scores were calculated higher than existing drought indices, making them more useful in drought interpretation. The joint drought index calculated in this study is considered highly useful in that it complements the analytical limits of the existing single variable drought index and provides excellent utilization of the drought index using unstructured data.

• 대한정형외과스포츠의학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.31-33
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• 2004

소절개 봉합술은 관혈적 봉합술에 비해 동반된 상완관절와 관절(glenohumeral joint)내의 병변을 확인하고 이에 대한 처치를 시행할 수 있으며, 견봉하 감압술과 함께 동반된 견봉 쇄골 관절의 병변을 치료할 수 있다. 또한 삼각근 기시부에 대한 손상을 최소화하기 때문에 마른 재활과 조기 퇴원을 시행할 수 있는 둥의 장점이 있다. 관절경적 봉합술에 비해서는 수술 술기가 어렵지 않기 때문에 항상 좋은 결과를 기대할 수 있다. 회전근개 파열에 대한 수술을 시행할 때 관절경적 봉합술이 모든 경우에서 관혈적 또는 소절개 봉합술에 비해 좋은 결과를 나타내는 것은 아니다. 환자가 심한 골다공증이 있는 경우, 기술적 문제가 있는 경우, 봉합후 회전근개에 지나친 긴장이 염려될 때는 항상 소절개 봉합술로의 전환을 시도하여야 한다. 소절개 봉합술을 시행한 경우에도 관절경적 봉합술시와 비슷한 좋은 결과를 얻을 수 있고, 치료의 결과는 수술의 종류보다는 정확한 술기 및 술전 환자의 상태에 좌우된다고 하겠다.

• Journal of Korean Orthopaedic Sports Medicine
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• v.3 no.2
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• pp.98-99
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• 2004

소절개 봉합술은 관혈적 봉합술에 비해 동반된 관절와 상완 관절(glenohumeral joint) 내의 병변을 확인하고 이에 대한 처치를 시행할 수 있으며, 견봉하 감압술과 함께 동반된 견봉 쇄골 관절의 병변을 치료할 수 있다. 또한 삼각근 기시부에 대한 손상을 최소화하기 때문에 빠른 재활과 조기 퇴원을 시행할 수 있는 등의 장점이 있다 관절경적 봉합술에 비해서는 수술 술기가 어렵지 않기 때문에 항상 좋은 결과를 기대할 수 있다 회전근 개 파열에 대한 수술을 시행할 때 관절경적 봉합술이 모든 경우에서 관혈적 또는 소절개 봉합술에 비해 좋은 결과를 나타내는 것은 아니다. 환자가 심한 골다공증이 있는 경우, 기술적 문제가 있는 경우, 봉합 후 회전근 개에 지나친 긴장이 염려될 때는 항상 소절개 봉합술로의 전환을 시도하여야 한다. 소절개 봉합술을 시행한 경우에도 관절경적 봉합술시와 비슷한 좋은 결과를 얻을 수 있고, 치료의 결과는 수술의 방법보다는 정확한 술기 및 수술 전 환자의 상태에 좌우된다고 하겠다.

• School Mathematics
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• v.8 no.2
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• pp.215-237
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• 2006

In this study, we research distinctive features of geometry problem solving of middle school students whose mathematical achievement levels are distinguished by National Assessment of Educational Achievement. We classified 9 students into 3 groups according to their level : advanced level, proficient level, basic level. They solved an atypical geometry problem while all their problem solving stages were observed and then analyzed in aspect of development of geometrical concepts and access to the route of problem solving. As those analyses, we gave some suggestions of teaching on mathematics as students' achievement level.

• Knowledge Management Research
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• v.23 no.4
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• pp.69-89
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• 2022

As we enter a super-aged society, senior citizens' health issues are affecting a variety of fields, including medicine, economics, society, and culture. In this study, we intend to draw implications from unstructured data analysis such as text mining and social network analysis in order to apply digital health care service design for improving the cognitive ability of senior citizens. The research procedure of this study improved the service design methodology into a process suited to the analysis of unstructured data, and six steps were applied. Related keywords that exist on social media, focusing on cognitive improvement and healthcare for senior citizens, were collected and analyzed, and based on these results, the direction of healthcare service design for improving on the cognitive abilities of senior citizens was derived. The results of this study are expected to have academic and practical implications for expanding the scope of the use of big data analysis methods and improving existing healthcare service development methodologies.

• Journal of the Korean Orthopaedic Association
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• v.53 no.6
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• pp.459-465
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• 2018

Of the many factors that affect the clinical outcomes of orthopedic surgery, the surgical procedure is the most important. Robotics have been developed to perform the surgical procedures more accurately and consistently. Robotic surgical procedures in the orthopedic field were developed 20 years ago. Some designs of surgical robots have disappeared due to practical problems and complications, and an another design of surgical robots is emerging. To date, the use of robot surgery in arthroplasty is still controversial in terms of the clinical outcomes, practicality, and cost-effectiveness, even though it has been reported to be effective in the alignment and positioning of components in the field of artificial joints. Early robotic surgery was based mainly on active robot surgery according to the scheduled operation without the intervention of the operator. Recently the semi-active system of robotic surgery has been introduced. In a semi-active system, the robot constrains the surgeon to a haptic boundary defined by the computer based on the 3-dimensional imaging preoperative plan, and the operator can change the preoperative plan through real-time feedback during operation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.11
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• pp.1437-1444
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• 2020

With the development of computer vision systems, many advances have been made in the fields of surveillance, biometrics, medical imaging, and autonomous driving. In the field of autonomous driving, in particular, the object detection technique using deep learning are widely used, and the paved road detection is a particularly crucial problem. Unlike the ROI detection algorithm used in general object detection, the structure of paved road in the image is heterogeneous, so the ROI-based object recognition architecture is not available. In this paper, we propose a deep neural network architecture for atypical paved road detection using Semantic segmentation network. In addition, we introduce the multi-scale semantic segmentation network, which is a network architecture specialized to the paved road detection. We demonstrate that the performance is significantly improved by the proposed method.

• Communications of Mathematical Education
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• v.19 no.1 s.21
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• pp.15-24
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• 2005

오늘날 제 7차 교육과정은 학습자의 사고과정과 능력을 다양한 평가방식으로 실시하도록 권유하고 있다. 이러한 목적을 구현하기 위하여 수학과 평가는 교수-학습에 유용한 평가, 과정 중심의 평가, 다양한 방법을 활용하는 평가가 되어야 할 것이다. 이는 학습자로 하여금 스스로 학습하도록 가정하는 인식론적 변화에 바탕을 둔 최근의 평가 동향과 맥을 같이 하고 있다. 평가에서 학생의 수학활동 역시 특히 인지적 영역의 다양성을 지닌 개인에 의하여 이루어지기 때문에 수학 평가는 단편적인 정형화된 지식이 아닌 문제 해결의 전략이나 발견술과 같은 요소에서 강조되고 있는 비정형의 문제들을 통한 메타인지적인 발달과정을 고려해야 한다. 본 연구에서는 학생이 준개방형 평가문제를 해결하는 과정을 통해 자신이 얼마나 알고 있는가를 인식하며 자신의 문제 해결 전략을 점검하고 평가하는 인지적 능력에서 일어나는 변화를 알아보는 데 그 목적이 있다. 지금 현재 연구가 진행 중이며 본 연구의 결과는 다음 논문집에 발표할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.181-183
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• 2012

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험(Simulation) 모형의 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 의미 기반 지식모델을 통합에 있어 텍스트 마이닝을 통해 도출된 토픽(Topic) 모델 간 통합 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 통합된 의미 기반 지식모델은 토픽 간의 구조적 규칙과 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등 관계적 의미분석이 가능하며 대규모 비정형 문서의 의미 분석과 활용에 실질적인 기반 연구가 될 수 있다.