• 제목/요약/키워드: 수학적 관계

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다중지능발달을 위한 민속놀이 선정기준 연구 (Study on Guidelines for Selecting Traditional Games in Relation to Multiple Intelligence Development)

  • 김은경;권대원
    • 한국보육지원학회지
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    • 제10권5호
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    • pp.229-248
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    • 2014
  • 본 연구는 유아 다중지능발달에 있어 민속놀이가 효율적으로 활용되고자 하는데 목적을 두고, 유아교육 및 민속놀이 관련 전문가 20명을 대상으로 델파이 조사를 통해 다중지능발달을 위한 민속놀이의 선정기준을 마련한 것이다. 연구결과 언어지능에는 쓰기 듣기 말하기 단어습득-활용, 논리수학지능에는 전략 수세기 패턴 가설-검증 비교-대조 계산능력, 공간지능에는 그리기 색칠 표상활동 조작-만들기, 신체-운동지능에는 대근육 눈과 손의 협응 유연성 조절력 균형 순발력 근력, 음악지능에는 노래 악기연주, 대인관계지능에는 조망수용 역할분담 협동 토의, 개인이해지능에는 개인적 의미-연계 계획-결정 정서표현 문제해결 이타심, 자연탐구지능에는 생물 무생물 계절 일기 천체가 주요 요소로 포함된 문항들이 선정되었다. 또한 선정기준에 따라 민속놀이를 분석한 결과 각각의 민속놀이는 여러 지능에 해당되는 것을 알 수 있었다. 이는 민속놀이가 유아의 다중지능발달을 도모하는데 있어 활용가치가 높다는 것을 시사하는 것이라 할 수 있다.

과학 중심 융합인재교육(S-STEAM) 프로그램이 유아의 창의성 및 다중지능에 미치는 영향 (The effects of S-STEAM program on creativity and multiple intelligences of young children)

  • 송민서;김형재
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.361-372
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    • 2016
  • 본 연구는 S-STEAM 프로그램을 개발하고, 본 프로그램이 유아의 창의성 및 다중지능에 미치는 영향을 검증하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 유아과학교육과 융합인재교육에 대한 문헌과 선행연구 분석을 토대로 S-STEAM 프로그램을 개발하였다. 효과 검증을 위해 S시에 소재한 어린이집 만 4세 유아 29명(실험집단 14명, 비교집단 15명)을 대상으로 실험집단에게 S-STEAM 프로그램을 비교집단에게 누리과정에 기초한 과학활동을 실시하였다. 연구도구는 창의성 측정도구 TTCT(도형A, B형)를 실시하였고, 교사에게 교사평가 유아 다중지능 검사도구를 실시하였다. 자료 분석은 본 프로그램이 창의성 및 다중지능에 미치는 영향을 분석하기 위해 공분산분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 본 S-STEAM 프로그램은 전체 창의성과 창의성 하위요인 유창성, 독창성, 추상성, 정교성 및 개방성 모두에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 본 S-STEAM 프로그램은 전체 다중지능과 다중지능 하위영역 중 개인이해지능을 제외한 언어, 음악, 공간, 논리 수학, 신체 운동, 대인관계, 자연친화 지능에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

점토(粘土)의 Creep 거동(擧動)에 관한 유변학적(流變學的) 연구(研究) (A Rheological Study on Creep Behavior of Clays)

  • 이종규;정인준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제1권1호
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    • pp.53-68
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    • 1981
  • 지속하중하(持續荷重下)의 점토지반(粘土地盤) 또는 사면(斜面)을 형성(形成)하고 있는 점토(粘土)는 시간의존변형(時間依存變形)을 일으키고 어떤 경우 파괴(破壞)에 이르기도 하는데 그 원인(原因)은 점토(粘土)의 Creep 거동(擧動) 때문이라는 보고(報告)가 대부분(大部分)이다. Creep 거동(擧動)은 많은 요소(要素)에 관련될 뿐 아니라 특(特)히 함수비(含水比) 및 응력수준(應力水準)에 큰 영향(影響)을 받기 때문에 매우 복잡(複雜)하며 따라서 그 거동(擧動)을 해석(解析) 하기도 어려운 일인데 Creep이 궁극적(窮極的)으로는 점토(粘土) 입자간(粒子間)의 미시적(微視的)인 거동(擧動)에서 비롯되기 때문이다. 응력(應力)-변형(變形)-시간(時間) 관계(關係)로서의 Creep 거동(擧動)을 수학적(數學的)으로 표현(表現)하기 위하여 여러 형태(形態)의 유변학적(流變學的) 모델이 제안(提案) 되었다. 유변학적(流變學的) 모델은 선형(線形) 스프링, 비선형(非線形) Dashpot 및 Slider를 조합(組合)한 것인데 점토(粘土)의 변형(變形)에 관한 탄성적(彈性的), 소성적(塑性的) 및 점성적(粘性的) 성분(成分)을 구분(區分) 하는데 매우 유용(有用)하다. 그러나 대부분(大部分)의 경우, 유변학적(流變學的)모델은 포화(飽和)된 점토(粘土)에 대(對)하여 주(主)로 2차압밀(次壓密) 거동(擧動)을 밝히기 위하여 제안(提案)된 것으로 비포화점토(非飽和粘土)에 대(對)한 보고(報告)는 매우 드문 것 같다. 한편, Creep 거동(擧動)은 시간의존변형(時間依存變形)이므로 흐트러진 점토(粘土)를 다져서 시험(試驗)하는 경우, 시간경과(時間經過)에 따라 Thixotropy 문제(問題)가 제기(提起)될 것이고 배수조건(排水條件)과 관련하여서는 공시체(供試體)의 높이가 문제(問題)될 수 있다. 그뿐 아니라 많은 연구결과(硏究結果)에 의(依)하면 응력증가초기(應力增加初期)에는 시간지체(時間遲滯)가 없는 초기탄성변형(初期彈性變形)이 발생(發生)된다고 하므로 유변학적(流變學的) 모델에는 이를 나타내는 요소(要素)가 반드시 필요(必要)하게 될 것이다. 본(本) 연구(硏究)는 이러한 면(面)에 초점(焦點)을 두고 함수비(含水比)와 응력수준(應力水準)을 여러 가지로 변화(變化)시켰을 때의 Creep 거동(擧動)을 유변학적(流變學的) 모델로 해석(解析)함에 있어 소성(塑性)이 비교적(比較的) 큰 3종(種)의 점토(粘土)를 사용(使用)하여 초기탄성변형(初期彈性變形) 거동(擧動)을 밝히고 Thixotropy 효과(効果) 및 공시체(供試體)의 높이가 Creep 거동(擧動)에 끼치는 영향(影響)을 구명(究明)하며 아울러 유변학적(流變學的) 모델의 어떤 요소(要素)에 관련 되는가를 알아내기 위하여 다져서 성형(成形)한 공시체(供試體)로서 일축배수형식(一軸排水形式)의 Creep 거동(擧動)을 시행(施行)하였다. 실험결과(實驗結果) 및 검토(檢討)에 의(依)하면 응력재하(應力載荷) 및 증가초기(增加初期)에는 시간지체(時間遲滯)가 없는 탄성적(彈性的) 초기변형(初期變形)이 발생(發生)하고 따라서 유변학적(流變學的) 모델에는 이를 나타내기 위한 상부(上部)스프링을 설치(設置)해야 하며 Thixotropy 효과(効果)를 고려(考慮)한 경우, Creep변형(變形)은 완만(緩慢)하게 되나 함수비(含水比) 및 응력수준(應力水準)에 따른 상태거동(狀態擧動)은 같으므로 그 차이(差異)는 모델 상수(常數)의 크기에만 관련됨을 알아내었고 따라서 동일(同一)한 유변학적(流變學的) 모델로 그 거동(擧動)을 나타낼 수 있다는 사실(事實)을 밝혀 냈다. 또 공시체(供試體) 높이를 작게 한 경우에는 함수비(含水比)가 비교적(比較的) 작아서 점(粘)-소(塑)-탄성(彈性) 및 점(粘)-탄성(彈性)일 때만 높이가 클 때와 같은 상태거동(狀態擧動)을 나타내어 동일(同一)한 유변학적(流變學的) 모델로 나타낼 수 있고 함수비(含水比)가 큰 점일소성(粘一塑性) 및 점성류(粘性流)일 때는 그 상태거동(狀態擧動)이 배수문제(排水問題)와 관련하여 달라지게 되고 따라서 유변학적(流變學的) 모델도 달라지게 된다는 사실(事實)을 발견(發見) 하였다.

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다중지능 교수.학습 방법을 적용한 실천적 문제 중심 가정과 교수.학습 과정안의 개발과 평가 - 중학교 가정과 '청소년의 영양과 식사' 단원을 중심으로 - (A development and evaluation of practical problem-based Home Economics lesson plans applying to multiple intelligence teaching.learning strategy - Focused on the unit 'Nutrition & Meals' of middle school Home Economics subject matter -)

  • 최성연;채정현
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.87-111
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    • 2011
  • 본 연구의 목적은 중학교 l학년 가정교과의 '청소년의 영양과 식사' 단원을 중심으로 다중지능을 활용한 실천적 문제 중심 교수 학습 과정안을 개발하고 평가하는데 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 Keller의 수업 설계 과정에 따라 수업을 정의하고 수업을 설계하며, 교수 학습 과정안을 개발하고 이를 현장수업에 적용하여 평가하였다. 수업 정의 단계에서는 다중지능을 활용한 실천적 문제 중심 수업을 위한 기초 연구를 수행하였다. 첫째, 2007년 개정 교육과정 해설서의 목표와 내용 단어를 추출하여 학습목표를 설정하였고, 실천적 문제를 규정하였다. 둘째, 식생활 교육내용의 연계성 연구를 토대로 하여 12종 교과서의 학습 내용을 분석하여 선행조직자로서의 개념도를 개발하였다. 셋째, 12종 교과서의 학습 활동을 다중지능 영역별로 분석하였다. 수업 설계 단계에서는 다중지능을 활용한 실천적 문제 중심 수업의 방향을 설정하였다. 첫째, 기존의 실천적 문제 중심 수업 과정에 개념이해 과정을 추가하여 실천적 문제 중심 수업을 설계하였다. 둘째, Armstrong과 그의 공동연구자들이 제시한 다중지능 교수 학습 방법을 적용하여 차시별로 8가지 지능을 모두 활용한 교수 학습 방법을 개발하였다. 셋째, 개발한 다중지능 교수 학습 방법을 실천적 문제 중심 수업의 과정에 투입하였다. 교수 학습 과정안 개발 단계에서는 교수 학습 자료와 참고자료를 선정하여 총 6차시의 교수 학습 과정안과 학습 활동지를 개발하였다. 수업 평가 단계에서는 개발한 4, 5차시의 교수 학습 과정안을 청주시 소재 중학교 1학년 남 여 2개 학급 72 명에게 2시간씩 시연한 후 설문조사하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, '청소년의 영양과 식사' 단원의 다중지능 교수 학습 방법 적용한 실천적 문제 중심 수업의 목표는 '청소년기 영양과 건강의 중요성을 이해하고 균형 잡힌 식사습관을 실천할 수 있다'이다. 실천적 문제는 '건강한 식생활을 유지하기 위해서 나는 무엇을 해야 하는가?'이고, 학습 내용은 건강한 생활, 영양소의 종류 및 기능, 청소년의 영양 문제, 식품 구성탑, 식사 구성안이며, 학습 활동은 8가지 다중지능 영역을 골고루 포함한 다양한 교수 학습 방법으로 진행된다. 둘째, 개발한 교수 학습 과정안은 실천적 문제 중심 수업의 흐름에 따라서 도입(생각열기, 지난 수업 내용 확인, 학습목표 제시), 전개(실천문제 규정, 개념 이해, 사회 문화적 맥락 이해, 목표 설정 및 대안 탐색, 대안 실행 결과 예측, 수업 내용 정리 및 생각 넓히기), 정리(성취확인학습, 적용 및 일반화 유도, 과제 제시 및 차시 예고)로 진행되도록 하였다. 이 수업 과정에 차시별로 8가지 다중지능을 모두 활용한 교수 학습 방법을 제시하여 학습자의 특성과 학습 환경에 따라 활동 선택이 가능하게 하였다. 개발된 활동은 언어지능 활용 방법 10개, 논리수학지능 활용방법 7개, 시각공간지능 활용 방법 9개, 음악지능 활용 방법 10개, 신체운동지능 활용 방법 6개, 대인관계지능 활용 방법 10개, 개인내적지능 활용 방법 7개, 자연탐구 지능 활용 방법 6개로, 총 65개이다. 셋째, 다중지능 교수 학습 방법을 적용한 실천적 문제 중심 수업은 평가 결과, 적극적 수업 태도를 함양하고, 학습 동기 유발, 학습내용 이해, 학습내용 암기, 실제 생활에 적용, 그리고 바람직한 식생활을 실천하는 데 도움이 되는 것으로 확인되었다.

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말기 대장직장암 환자의 호스피스 완화의료 (Hospice and Palliative Care for the Terminal Patients with Colorectal Cancer)

  • 홍영화;이춘섭;이주리;이정호;김유진;이태규;문도호
    • Journal of Hospice and Palliative Care
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    • 제10권1호
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    • pp.35-42
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    • 2007
  • 목적: 결장직장암은 우리나라 암 사망 원인 중 4번째를 차지하는 암으로, 현재 지속적인 증가추세에 있다. 본 연구는 호스피스 병동에서 임종한 말기 결장직장암 환자의 임상적 특성과 호스피스 생존기간 및 치료 내용에 대한 고찰을 통해 문제점을 살펴보고자 하였다. 방법: 2003년 4월부터 2006년 11월까지 샘 안양병원 호스피스 병동에서 말기 결장직장암으로 임종한 78명의 환자를 대상으로 후향적으로 의무기록을 조사하였다. 결과: 78명의 말기 결장직장암 환자 중 남자가 45명(58%), 여자가 24명(42%)으로 남자가 1.36배 많았으며 평균연령의 중간값은 59.6세였다. 호스피스 등록 이전에 진통제를 복용하고 있던 환자는 48명(62%)이었으며 이 중 31명(65%)은 마약성 진통제를 복용하고 있었다. 가장 흔한 증상은 통증으로 70명(90%)이 호소하였으며 가장 많은 입원 이유 역시 통증으로 38명(49%)이었다. 호스피스 병동에 입원한 기간의 중간값은 22일이었고 호스피스 전원 시부터 사망하기까지 생존기간의 중간값은 36일이었다. 장폐색이 있었던 환자는 38명(49%)이었으며 이중 완화적 시술을 받은 사람은 27명(71%)이었다. 완화적 인공관 삽입이나 수술을 받은 완화적 치료 군에서 중간 생존기간이 47일, 비 치료 군에서 19일로 통계적으로 유의하게 완화적 치료 군에서 생존기간이 증가되었다. 결론: 말기 결장직장암 환자에 대한 임상적 고찰에서 이전의 연구들과 비슷하게 호스피스 완화의료 기간이 짧았다. 적절하고 효과적인 호스피스 완화의료를 위해서는 의사와 환자, 가족에 대한 지속적인 교육과 관심이 필요하다고 생각된다.으로 해석되었으며 adhesion은 firmness와 부(負)의 상관관계를 나타내었다.5 MeV 광자빔에 대해 AP, PA방향 각각 -0.5%와 7.3%의 낮은 선량차이를 보였다. Zubal팬텀에 의해 계산된 선량환산인자는 ICRP74에서 제공하는 값과 큰 차이를 보이고 있으며 수정된 MIRD팬텀은 Zubal팬텀의 값에 준하는 결과를 보였다. 본 연구에서 수정된 MIRD팬텀은 기존에 사용되던 선량환산계수의 수정에 사용될 수 있으며 수학적팬텀의 장점을 살리면서 실제 인체에 근접한 선량계산을 수행할 수 있다.서는 생육(生育)이 불가능(不可能)하였으나 홍삼정(紅蒙精)의 기준수분함량(基準水分含量)(36.0${\pm}$1.0%)보다 4%정도 상향조정(上向調整)한 40.0${\pm}$1.0%로 적정수분함량(適正水分含量)을 설정(設定)하는 것이 유통과정(流通過程) 중의 점도(粘度)의 증가(增加) 등의 문제점을 다소 완화할 수 있을 것으로 판단된다.s의 순으로 유의한 크기차이를 보였다(p=0.00). Sinotubular junction의 둘레 길이는 대동맥 판륜의 길이보다 9.3% 작았고 sinotubular junction이 aortic annulus에 대해 좌후측으로 기울어져 있었다.된 종이 발생하였을 것으로 사료된다. 실측 유량자료 분석에 의하면 홍수기 최대유량 변화는 크지 않으나, 갈수기 최소유량은 크게 증가한 것을 알 수 있었고, 대다수 어류의 산란기인 봄철(5월, 6월) 최소유량은 증가하였으나, 최대유량은 감소한 것으로 분석되었다. 이러한 변화는 어류생태계에 긍정적인 면과 부정적인 면이 있으며, 향후

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통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형을 활용한 AI 면접체계 자료 분석 (Analysis of AI interview data using unified non-crossing multiple quantile regression tree model)

  • 김재오;방성완
    • 응용통계연구
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    • 제33권6호
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    • pp.753-762
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    • 2020
  • 본 연구는 대한민국 육군이 선도적으로 도입하고자 노력하고 있는 AI 면접체계의 자료를 통합 비교차 다중 분위수 회귀나무 모형(unified non-crossing multiple quantile tree; UNQRT)을 활용하여 분석한 것이다. 분위수 회귀가 일반적인 선형회귀에 비하여 많은 장점을 가지지만, 선형성 가정은 여전히 많은 현실 문제해결에 있어 지나치게 강한 가정이다. 선형성을 완화한 모형의 하나인 기존 나무모형 기반의 분위수 회귀는 추정된 분위수 함수별로 교차하는 문제와 분위수별로 나무모형을 제시하여 해석력을 저하시키는 문제가 있다. 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형은 비교차 제약식을 부여한 상태로 다중 분위수 함수를 동시에 추정함으로서 분위수 함수의 교차 문제를 해결하며, 극단 분위수에서 안정된 결과를 기대할 수 있고, 하나의 통합된 나무모형을 제시하여 우수한 해석력이 있다. 본 연구에서는 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형을 활용하여 육군 AI 면접체계의 결과와 기존 인사자료간 관계를 충분히 탐색하여 의미있는 다양한 결과를 도출하였다.

반사 타겟의 관측 오차 특성 분석 - 세종 VLBI IVP 결합 측량 (Characteristics of Measurement Errors due to Reflective Sheet Targets - Surveying for Sejong VLBI IVP Estimation)

  • 홍창기;배태석
    • 한국측량학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.325-332
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    • 2022
  • 우주 측지 기술 사이의 상대적인 위치 관계를 설명하는 벡터를 결정하기 위해서는 VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point)의 위치를 정밀하게 계산하여야 한다. 이를 위해 일반적으로 VLBI 안테나에 반사 타겟을 부착한 후 필라들로부터 경사 거리, 수평각, 수직각을 관측한다. 그 다음 단계에서는 관측값과 미지수를 연결하는 수학 모델을 이용하여 조정 계산을 수행하게 된다. 따라서 계산된 미지수는 관측값의 정밀도에 영향을 받게 된다. 이때 특히 문제가 되는 것은 반사 타켓이 일반적인 측량 정밀도를 확보하기 어려운 곳에 위치하고 있다는 점이다. 즉, 반사 타겟의 방향을 조정하여 측량 기기에 정확하게 맞출 수 없다는 것이다. 따라서 이러한 부분은 관측 오차에 또 다른 형태로 나타날 것이며 조정 계산 시 오차 모델링에 오류를 발생시킬 수도 있다. 본 연구에서는 조정 계산 후 계산된 잔차의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 관측 타입별 통계 분석을 통해 정규성을 검정하였으며 분산에 차이가 있는 지에 대한 검정도 실시하였다. 관측 타입별로 등분산 검정을 한 경우 분산이 서로 다른 것으로 나타났다. 각 필라에 대해 관측 타입별 등분산 검정을 했을 때 경사 거리와 수평 및 수직각 사이에는 분산에 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 결합 측량으로부터 최적의 결과를 얻기 위해서는 관측 오차에 대해 보다 세분화된 모델링이 필요한 것으로 나타났다.

Comparative Analysis of Citation Patterns between Journals and Conferences: A Case Study Based on the JKIISC

  • Byungkyu Kim;Min-Woo Park;Beom-Jong You;Jun Lee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권8호
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    • pp.171-190
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    • 2024
  • 본 논문은 '정보보호학회논문지'의 참고문헌을 계량서지분석과 사회네트워크분석 방법을 사용하여 학술지와 학술대회의 인용 현황 및 패턴에 관한 비교분석 연구를 수행하였다. 인용 현황 분석결과, 참고문헌에서 학술대회의 비중이 학술지를 약간 상회하며, 약 80%가 해외 출판물로 한국 연구자들의 높은 해외 출판물 의존성이 확인되었다. 인용나이 분석 결과, 즉시인용률이 높아지고 반감기는 길어지며 인용절정기는 짧아지는 경향을 보였다. 특히, 국내 출판물의 즉시인용률이 높고 해외 출판물의 반감기가 더 느리게 나타났다. 또한, SCOPUS 학술지 및 ICORE 학술대회 식별과 주제분류를 매핑하여 분석한 결과, 학술지 인용문헌은 컴퓨터과학 (32.3%), 공학 (23.5%), 수학 (16.7%), 사회과학 (12.8%)를 포함한 기타 연구분야 (25.6%)로 구성되었으며, 학술대회 인용문헌은 'Cybersecurity and privacy' 분야의 비중이 가장 높은 가운데 최근에는 'Computer Vision and Multimedia Computation' 및 'Machine Learning' 분야의 인용 증가세가 큰 것으로 조사되었다. 출판물 동시 인용 네트워크 분석 결과, 학술대회 그룹이 학술지 그룹보다 연결 중심성 평균값이 높고 해외 출판물 그룹이 국내 출판물 그룹보다 더 높았으며, 문헌 유형 간의 동시 인용 빈도는 학술지 내에서 34.3%, 학술대회 내에서 28.8%와 비교하여 학술지와 학술대회 간에서 36.9%로 가장 높게 나타났다. 또한, 동시에 인용된 출판물들과 이들의 연구 분야에 대한 연결 구조를 탐색할 수 있는 네트워크 시각화 지도를 제시하였다. 본 연구의 결과는 국내 정보보안 연구 분야가 학술지와 학술대회 문헌을 균형 있게 활용하고 있으며, 이들 간의 상호보완적 관계를 통해 발전하고 있음을 시사한다.

Mathematical Models to Predict Staphylococcus aureus Growth on Processed Cheeses

  • Kim, Kyungmi;Lee, Heeyoung;Moon, Jinsan;Kim, Youngjo;Heo, Eunjeong;Park, Hyunjung;Yoon, Yohan
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.217-221
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    • 2013
  • 본 연구는 가공치즈에서 Staphylococcus aureus의 생장을 예측하기 위한 수학적 모델을 개발하였다. 모짜렐라 슬라이스 치즈와 체다 슬라이스 치즈에 S. aureus 혼합균액(ATCC13565, ATCC14458, ATCC23235, ATCC27664, NCCP10826) 0.1 ml (log CFU/g)을 접종한 후 $4^{\circ}C$ (1440 h), $15^{\circ}C$ (288 h), $25^{\circ}C$ (72 h), and $30^{\circ}C$ (48 h)에 저장하면서 총 세균수와 S. aureus 세균수를 tryptic soy agar와 mannitol salt agar를 이용해 각각 확인하였다. S. aureus의 세균 수를 Baranyi model로 분석하여 생장률(${\mu}_{max}$; ${\log}CFU{\cdot}g^{-1}{\cdot}h^{-1}$), 유도기(LPD; h), 초기 세균 수(log CFU/g), 최대 생장 세균수(log CFU/g)를 계산함으로써 1차 모델을 개발하였다. 또한 저장온도와 S. aureus의 ${\mu}_{max}$, LPD의 관계를 분석하기 위해 square root model과 exponential decay model을 이용하였고 이를 통해 2차모델을 개발하였으며 개발된 모델의 평균제곱근 편차(RMSE)를 계산하여 적합성을 검증하였다. $4^{\circ}C$에서는 모든 가공치즈에서 황색포도상구균의 생장이 관찰되지 않았으나 $15^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $30^{\circ}C$에서는 모짜렐라 슬라이스와 체다 슬라이스 치즈에서 황색포도상구균이 생장하였으며($R^2=0.785-0.996$) 저장온도가 높아짐에 따라 생장률은 증가한 반면 유도기는 감소하였다($R^2=0.879-0.999$). 또한 개발된 모델의 RMSE 값은 0.3500-0.5344로 적합하였다. 따라서 본 연구결과는 가공치즈에서 황색포도상구균의 생장 예측에 유용하게 사용될 것이다.

이미지 감성분류를 위한 CNN과 K-means RGB Cluster 이-단계 학습 방안 (A Two-Stage Learning Method of CNN and K-means RGB Cluster for Sentiment Classification of Images)

  • 김정태;박은비;한기웅;이정현;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.139-156
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    • 2021
  • 이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.