본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.
최근 사전학습 모델의 발달로 기계독해 시스템 성능이 크게 향상되었다. 하지만 기계독해 시스템은 주어진 단락에서 질문에 대한 정답을 찾기 때문에 단락을 직접 검색해야하는 실제 환경에서의 성능 하락은 불가피하다. 즉, 기계독해 시스템이 오픈 도메인 환경에서 높은 성능을 보이기 위해서는 높은 성능의 검색 모델이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 오픈 도메인 기계독해를 위한 단락 재순위화 모델을 제안한다. 제안 모델은 합성곱 신경망을 이용하여 질문과 단락을 구절 단위로 표현했으며, N-gram 구절 사이의 상호 주의 집중을 통해 질문과 단락 사이의 관계를 효과적으로 표현했다. KorQuAD를 기반으로한 실험에서 제안모델은 MRR@10 기준 93.0%, Top@1 Precision 기준 89.4%의 높은 성능을 보였다.
자동차 운전자는 운행 할 때 도로 주변을 살펴 여러 상황에 대비한다. 운전자가 주의하여 운전해도 갑자기 도로에 생긴 장애물 때문에 교통사고가 발생 될 수 있다. 만약 운전자가 사전에 도로위에 장애물 발생 정보를 파악할 수 있다면, 교통사고는 어느 정도 감소 할 수 있다고 예상 된다. 본 논문은 운전자가 운행 할 때 사전에 도로위의 장애물의 정보를 운전자에게 알려주는 비콘 서비스를 제안하고자 한다. 본 논문에서는 BLE(Bluetooth Low Energy)을 기반으로 하여 무선 통신 인프라가 없이도 V2V 통신을 구현하여 사전에 도로 사용자가 설치한 장애물을 알려주는 비콘 장치와 장애물 정보를 수집해 운전자에게 알려주는 장치로 구성된다.
원초적 확률주의자들은 명제가 경험을 표상한다는 것을 거부한다. 그러나 경험의 영향은 다른 믿음에 전파되고, 다른 사람과 소통될 수 있어야 하기 때문에 명제와 다른 방식으로 경험, 혹은 경험의 영향을 표상할 수 있는 대안을 찾아야 한다. 그들이 제안하는 경험의 영향을 표상하는 유력한 대안은 베이즈 인수이다. 왜냐하면 베이즈 인수는 사전확률의 영향을 제외하고 있으며, 교환성 역시 성립하기 때문이다. 본 논문은 베이즈 인수만이 그런 역할을 하는 것이 아니라고 주장한다. 즉 베이즈 인수의 대안으로 제시된 q(E|$N_p$) 역시 사전확률의 영향이 제외되어 있으며, 교환성 또한 성립한다는 것을 보인다. 그리고 더 나아가 q(E|$N_p$)는 베이즈 인수가 결여한 프래그마틱한 장점을 가진다고 주장한다.
목적 본 연구는 여고생의 완벽주의, 분노사고, 문제행동간의 관계를 규명하고 문제행동에 영향을 미치는 요인을 탐색하는데 있다. 방법 본 연구를 위해 G광역시 N구에 소재한 2개 고등학교에 재학 중인 여고생으로 편의표출하여 설문조사를 실시하였으며, 총 807명의 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS-win 18.0 program을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Scheffe test, 다중회귀분석을 이용하였다. 결과 청소년기 여고생에서 완벽주의가 높은 군이 낮은 군보다 분노사고 및 문제행동 점수가 더 높게 나타났다. 완벽주의가 높을수록 분노사고가 높고 완벽주의 및 분노사고가 높을수록 문제행동이 심하였다. 또한 완벽주의와 문제행동 간의 관계에서 분노사고의 부분적인 매개효과가 확인되었다. 결론 완벽주의와 분노사고가 문제행동에 영향을 미치는 요인임이 확인되었다. 그러므로 여고생의 문제행동 예방 및 관리를 위해서는 완벽주의 성향 및 분노사고를 사전에 확인하여 중재할 수 있는 간호중재가 이루어져야 하겠다.
본 연구에서는, 고차원상황(p ≫ n)에서의 회귀분석 모형을 고려하여 다양한 베이지안 회귀분석 방법들을 비교하였다. Spike and slab 사전분포는 고차원 베이지안 회귀분석에서 가장 많이 사용되는 사전분포 중 하나이지만, 탐험해야 하는 모형 공간이 너무 크기 때문에 유한 표본에서 좋지 않은 성능을 보일 수 있다는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로, horseshoe 사전분포를 비롯한 다양한 연속 수축사전분포들이 제안되어 사용되고 있다. 비록 위 사전분포들 각각에 대해서는 많은 연구들이 진행되고 있지만, 이들에 대한 포괄적인 비교연구는 매우 드물게 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는, spike and slab 사전분포와 다양한 연속수축사 전분포들을 다양한 상황에서 비교하는 연구를 진행 하였다. 각 방법의 성능은 회귀계수 추정 측면과 변수선택 측면을 나누어 비교하였다. 최종적으로, 본 연구에서 진행된 시뮬레이션 연구에 기반하여, 사용시 몇 가지 주의점과 제안들을 제시하였다.
목적 : 본 연구의 목적은 경도 치매 노인의 주의 집중력과 기억력 향상을 위한 아이패드 어플리케이션 중재법의 효과를 알아보기 위함이며, 중재법의 효과를 통하여 임상현장의 작업치료사에게 근거를 제시하고자 한다. 연구방법 : 경도 치매 노인 한 명을 대상으로 단일대상연구 중 ABA 설계로 연구를 진행하였다. 총 20회기를 기초선 A 5회기, 중재기 B 10회기, 기초선 A' 5회기로 나누어서 각 회기별 30분씩 진행되었다. 중재기 때는 'Memorado-움직이는 공, '와 'Circles'라는 두 어플리케이션으로 주의 집중력 및 기억력 훈련을 실시하였고, 매 회기마다 Fit Brains의 '짝 맞추기, '와 '틀린 그림 찾기'로 주의 집중력과 기억력 수준의 변화를 평가하였다. 또한 사전 및 사후 평가로 한국판 노인형 기호잇기검사, 숫자외우기 검사, 한국판 간이 정신상태 검사를 실시하였다. 결과 : Fit Brains '짝 맞추기'와 '틀린 그림 찾기'를 매 회기 시행해본 결과 중재기부터 주의 집중력과 기억력이 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 사전 및 사후 평가로 실시된 한국판 노인형 기호잇기검사는 전, 후 대비 A형의 경우 정답 수 3점 증가, 오류 수 3점 감소, B형의 경우 정답 수 7점 증가, 오류 수 2점 감소를 보여 점수변화를 나타냈으나, 숫자외우기 검사와 한국판 간이 정신상태 검사에서는 점수 변화가 미미하였다. 결론 : 본 연구는 아이패드 어플리케이션 중재방법을 통해 경도 치매 노인의 집중력과 기억력의 향상을 확인하였고, 추후 연구에서는 다양한 어플리케이션과 더 많은 표본을 대상으로 장기간 진행될 필요가 있을 것이다.
본 연구는 구성주의 교수방법이 유아의 과학적 개념변화에 있어서 나타나는 연령에 따른 개념변화의 정도를 유아의 반응에 따라 분석함으로써 그 효과를 알아보는 데 목적이 있다. 연구를 위해 어린이집에 재원중인 3, 4, 5세 유아 34명을 연구대상으로 하였으며, 6개의 과학개념에 대해 구성주의 교수방법을 적용하여 개념변화 수업을 실시하였다. 구성주의 교수방법의 연령별 효과를 알아보기 위해 각 집단에 대한 사전-사후검사를 실시하여 유아의 정, 오반응의 비율을 비교하고, 반응내용을 범주화하여 반응유형을 분석하였다. 연구의 결과 구성주의 교수방법이 유아의 과학적 개념변화에 효과적인 것으로 나타났으며, 또한 구성주의 교수방법은 유아의 연령이 높을수록 그 효과가 더 큰 것으로 나타났다.
R본 연구는 스마트 러닝에 기반한 교수학습활동이 지적장애아동의 학습 태도 및 주의집중력에 미치는 효과를 향상하는 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 자료분석 방법은 두 집단(실험집단과 통제집단) 사이의 사전 사후 비교를 통해 이루어진 바, 첫째, 학습 태도 측면에서 실험집단이 비교집단보다 유의하게 높이 향상되었다. 둘째, 집단의 주의집중을 분석한 결과 통제집단의 주의집중은 실험 초기와 비교하여 통계적으로 현저하게 낮아졌으나, 실험집단의 주의집중은 통계적으로 유의한 변화가 없이 지속되었다. 결론적으로 스마트 러닝에 기반한 교수학습활동이 지적장애아동의 학습 태도와 주의집중에 효과가 있음을 밝혔다.
교실수업과 같은 대면 수업과 달리 온라인 수업에서는 다양한 변인이 학습 효과에 영향을 미친다. 온라인 수업에서 교수자는 학습자의 다양한 변인을 사전에 인지해야 하며 만일 학습을 저해하는 변인들이 있다면 이를 제거함으로써 학습 주의 집중을 높일 수 있다. 따라서 어떠한 변인들이 주의 집중을 떨어뜨리는가에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 온라인 수업에서 발생 될 수 있는 주의 집중 저해 변인들을 선별하여 설문을 통해 요인 분석을 하였다. 분석 결과, 주의 집중 저해 요인은 크게 세 가지로 수업 내용의 이해 부족, 다양하지 못한 교수 방법, 지루함, 알고 있는 내용, 피드백과 의사소통 부족 등과 같은 수업 진행 요인, 늦잠이나 주변 소음 등과 같은 주변 환경 요인, 정보기기 조작의 어려움, 화면이나 소리가 나오지 않음, 인터넷 끊김 등과 같은 기기 조작 요인 등으로 나타났다. 이러한 연구 결과로부터 요인별 온라인 수업 주의 집중을 높이는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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