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족부전기충격이나 족부전기충격과 연합-학습된 조건자극에 재노출시 흰쥐뇌내 Corticotropin-Releasing Factor(CRF)와 Neuropeptide Y(NPY)의 변동에 관한 연구 (Changes of Corticotropin-Releasing Factor(CRF) and Neuropeptide Y(NPY) of Rats in Response to Footshock or Reexposure to Conditions Previously Paired with Footshock)

  • 신경호;김성진;이금주;신승건;신유찬;이민수
    • 생물정신의학
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    • 제10권1호
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    • pp.62-69
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    • 2003
  • Corticotropin-releasing factor(CRF) and neuropeptide Y(NPY) are known to play important roles in mediating stress responses and stress-related behavior. To elucidate the role of neuropeptides in response to the condition that had paired with traumatic event, we observed the changes of CRF and NPY by immunohistochemistry using a conditioned footshock paradigm. Male Sprague-Dawley rats were placed in a shuttle box and exposed to 20 pairings of a tone(< 70dB, 5sec) followed by a footshock(FS, 0.8mA, 1sec) over 60min. A second group was exposed to the tone-footshock pairings, returned to the homecage for 2days, and then reexposed to the test chamber and 20tones alone for 60min, prior to sacrifice. Control groups were : a) sacrificed without exposure to FS ; b) exposed to the tone-footshock pairings and then sacrificed two days later ; or c) exposed to the chamber and tones alone, returned to the homecage for 2days and then reexposed to the chamber and 20tones over 60min prior to sacrifice. CRF was increased in animals exposed to FS or the aversive condition(context and tone) that had paired to FS in bed nucleus of the stria terminalis (BNST) compared to the control. NPY was increased by FS in amygdala and PVN, but the condition previously associated with FS results in slight increase only in amygdala area. These results suggest that the BNST appears to be the mostly involved neural circuit in response to explicit cues previously paired with footshock. Moreover, this study raise the possibility that increased CRF peptide in the BNST in response to re-exposure to the aversive condition may underlie, in part, the experience of conditioned fear-related anxiety behavior.

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산학일체형 도제학교 운영에 대한 교원의 교육요구도 분석 (A Need Analysis of Teachers regarding the Operation of Vocational Education and Training High Schools Participating in the Apprenticeship System)

  • 안재영
    • 대한공업교육학회지
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    • 제42권2호
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    • pp.20-46
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    • 2017
  • 이 연구에서는 산학일체형 도제학교의 운영 내용에 대한 교원의 중요도와 난이도를 조사하고 교육요구도를 분석함으로써 산학일체형 도제학교의 효과적인 운영 지원 항목을 도출하고 정책적 제언을 제시하고자 한다. 이를 위하여 산학일체형 도제학교 운영 영역 및 항목을 도출하여 설문 조사지를 개발하였고 전국의 산학일체형 도제학교 담당 부장 교사와 관리자급 교원을 대상으로 설문조사를 실시하여 121부의 설문지를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 산학일체형 도제학교 교원들은 도제학교의 모든 운영 영역이 중요하지만 어렵다고 인식하고 있다. 도제학교 운영 영역 중에서 기업 홍보 선정 및 관리, 도제 학생 관리, 프로그램 개발 및 학교 교육과정 편성 운영 계획 수립의 교육요구도가 상대적으로 높게 나타났다. 둘째, 산학일체형 도제학교 교원들은 도제학교 운영 영역의 모든 세부 항목에 대해서 대체로 중요하지만 어렵다고 인식하고 있다. 이상의 결과에 따라 도제 사업단 구성 기준 완화, 지방자치단체 중심형 도제 사업 운영, 도제학교-기업 정보 시스템 구축, 유관기관의 지원 방식 개선, 도제 담당교원의 인센티브 강화, 기업 OJT 전담 지원기관, 지역 중소기업 연합 도제교육센터운영, 도제학생 전담 근로 감독 실시, 산학협력지원교사 육성, NCS기반자격의 법제화 등이 요구된다.

항차 데이터 기반 간이 연료 소모량 추정 및 최적 경유 항구 추천 시스템 개발 (A Development of Simple Fuel Consumption Estimation and Optimized Route Recommendation System based on Voyage Data of Vessel)

  • 우상민;황훈규;김배성;우윤태;이장세
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.480-490
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    • 2018
  • 최근, 유럽 연합 가입국을 기항지로 항해하는 선박을 대상으로 배출 가스를 측정한 후, 그 결과를 보고하고 검증받는 MRV 규제의 시행을 앞두고 있다. 이러한 배출 가스량을 경험적으로 산정해보기 위하여 본 논문에서는 간이 연료 소모량 추정 및 최적 경유 항구 추천 시스템을 개발하기 위한 내용을 다룬다. 이를 위해 10여 년간 축적된 선박의 항차 데이터를 기반으로 각 항구별 연료 소모량, 거리, 소요 시간을 분석하여, 이를 기반으로 연료 소모량을 추정하는 모듈을 개발하였다. 또한 선박의 출발지와 목적지 사이의 최적 경유 항구를 추천하기 위한 기능을 비롯하여 실제 운항 경로 표시 기능, 실제 운항 경로와 최적 경로와의 비교 기능, 사용자 지정 경유 항구 선택 기능을 제공하기 위한 모듈을 구현하였다. 개발한 시스템은 선박의 운항 계획 등을 위한 참고 지표로 활용이 가능할 것으로 기대되며, 축적된 데이터를 기반으로 학습하여 미래 데이터를 예측하기 위한 선행 연구로서 의미가 있을 것으로 판단된다.

딥러닝 기반 터널 내 이동체 자동 추적 및 유고상황 자동 감지 프로세스 개발 (Development of a deep-learning based automatic tracking of moving vehicles and incident detection processes on tunnels)

  • 이규범;신휴성;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제20권6호
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    • pp.1161-1175
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    • 2018
  • 도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

흰점박이꽃무지와 장수풍뎅이 유충에 대한 사료 첨가제로서 클로렐라의 효과 (Effect of Chlorella Supplementation on Survival and Larval Growth of the Edible Beetles, Protaetia brevitarsis and Allomyrina dichotoma)

  • 송명하;박관호;김은선;김용순
    • 생명과학회지
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    • 제29권9호
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    • pp.996-1001
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    • 2019
  • 국제연합식량농업기구(FAO)의 보고에 따르면, 미래의 식량문제 해결 방안으로 식용곤충을 지목하였다. 식용곤충은 단백질을 비롯한 무기질과 비타민 등의 함량이 풍부하여 영양학적 가치가 높은 것으로 평가된다. 따라서 국내 곤충산업의 확대를 위해서는 안정적인 대량사육 시스템의 개발과 안전한 식용곤충 전용 사료의 개발 등에 대한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 액상과 분말 클로렐라를 식용곤충종인 흰점박이꽃무지와 장수풍뎅이의 사료 첨가제로 이용하여 각 유충의 생육에 미치는 효과를 분석하였다. 두 곤충 모두에서 클로렐라 액상과 분말을 첨가했을 때 유충의 생존율이 대조구보다 높았다(흰점박이꽃무지; p>0.05, 장수풍뎅이; p<0.05). 클로렐라 분말을 첨가한 사료를 급여했을 때 흰점박이꽃무지와 장수풍뎅이 유충의 3령 기간이 각각 최대 24일(p<0.05)과 19일(p<0.05) 단축되어 곤충 사육농가의 노동력 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 생각된다. 또한, 장수풍뎅이는 주로 학습애완용으로 판매되는 것에 비해 식용 소재로 활발히 활용되고 있는 흰점박이꽃무지 실험구에 대하여 영양 성분 분석을 실시하였다. 그 결과, 클로렐라 액상 및 분말 첨가 처리구에서 수분, 조단백질, 조섬유 및 구리, 아연, 마그네슘과 같은 무기질의 함량이 높았고, 납과 카드뮴, 수은 및 비소 등 중금속은 모든 실험구에서 검출되지 않았다. 이러한 연구결과를 바탕으로 흰점박이꽃무지와 장수풍뎅이 사육 시 사료 첨가제로서 클로렐라가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

국내 간호대학생에게 적용한 플립러닝의 체계적 문헌고찰 및 메타분석 (A Systematic Review and Meta-Analysis of Flipped Learning applied to Nursing Students in Korea)

  • 구희선
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.59-70
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    • 2023
  • 본 연구는 국내 간호대학생에게 적용한 플립러닝 교수법의 효과에 관한 연구를 체계적 고찰을 통해 통합적으로 규명하기 위한 메타분석연구이다. 자료수집은 2022년 11월 20일에서 12월 20일까지 코크란 연합의 체계적 고찰 보고지침을 준수하여 진행하였다. 국내 데이터베이스를 통해 검색된 논문은 RISS 72건, KISS 11건, Dbpia 46건 총 129편이었으며, 중복논문 제거 및 선정기준에 따라 최종 9편의 연구를 선정하였다. 국내 간호대학생을 대상으로 플립러닝 수업을 적용한 결과 플립러닝이 간호대학생의 비판적 사고성향 0.91(Z=8.36, p<.001), 학업적 자기효능감 0.35(Z=2.62, p=.009), 자기주도적 학습능력 0.81(Z=6.53, p<.001), 학업성취도 0.60(Z=5.18, p<.001), 자기효능감 0.66(Z=4.79, p<.001) 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 플립러닝은 국내 간호교육 현장에 적용 가능한 효과적인 교수법임을 확인하였고, 플립러닝 수업설계 방향성에 객관적인 근거를 제시하였으며, 향후 플립러닝에 긍정적인 효과를 주는 다양한 결과 변인들의 효과를 통합적으로 분석하는 반복연구를 제언한다.

Node2vec 그래프 임베딩과 Light GBM 링크 예측을 활용한 식음료 산업의 수출 후보국가 탐색 연구 (A Study on Searching for Export Candidate Countries of the Korean Food and Beverage Industry Using Node2vec Graph Embedding and Light GBM Link Prediction)

  • 이재성;전승표;서진이
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.73-95
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    • 2021
  • 본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

영양.식생활 교육자료의 인증 시스템 개발 연구 (Development of an accreditation system for dietary and nutrition related education resources)

  • 김지명;이경애;박유경;이경혜;오상우;이희승
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제47권2호
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    • pp.145-156
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    • 2014
  • 본 연구에서는 영양 식생활 교육자료에 대한 인증 시스템을 개발하기 위하여 2011년 4월부터 10월에 걸쳐 연구를 진행하였다. 문헌고찰, 인터뷰, 자문회의 및 전문가 회의, 설문조사, 공청회 개최 등의 체계적인 연구 절차를 통해 타당성, 신뢰성, 적용가능성을 갖춘 인증 시스템을 개발하고자 하였다. 인증 시스템 개발을 위하여 보건복지부의 우수건강도서, 환경부의 우수환경도서, 교육과학기술부의 우수과학도서, 문화체육관광부의 우수학술도서 및 우수교양도서, 농림수산식품부의 농업교육프로그램, 대한의학회의 건강정보심의인증, 시각장애인연합회의 사용자웹접근성인증, 한국정보화진흥원의 웹접근성품질마크, 문화체육관광부의 데이터베이스품질인증 제도를 분석 참고하였다. 본 연구에서 개발된 영양 식생활 교육자료에 대한 인증 시스템은 제 3자에 의한 인증 시스템으로 운영되며, 이를 위해 인증 운영기관에 인증위원회가 구성되어 인증 전반에 대한 업무를 관장한다. 인증 심사 절차는 신청 및 접수, 자료 정리 및 분류, 1차 심사 (서면평가), 2차 심사 (전체회의), 결과통보의 순으로 진행한다. 인증 심사위원은 3인으로 구성하며, 총 인증 심사기간은 2개월로 하고, 상반기와 하반기로 년 2회 접수를 실시한다. 인증 심사 결과는 적합 또는 부적합으로 평가하며, 최종 인증을 받은 교육자료는 인증서 및 인증마크를 발급받고, 홈페이지, 보도자료 등을 통한 홍보 추진, 공동주관기관을 통한 판촉 및 홍보를 지원하도록 한다. 인증 유효기간은 웹사이트의 경우에만 2년으로 하며, 갱신심사로 기간을 연장할 수 있다. 이상에서 개발된 영양 식생활 교육자료에 대한 인증 제도는 정보에 대한 신뢰성을 높여 교육과 학습에 대한 만족도를 높여줄 것으로 기대된다.

RFM 다차원 분석 기법을 활용한 암시적 사용자 피드백 기반 협업 필터링 개선 연구 (A Study on Improvement of Collaborative Filtering Based on Implicit User Feedback Using RFM Multidimensional Analysis)

  • 이재성;김재영;강병욱
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.139-161
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    • 2019
  • 전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

회전 경계박스 기능의 변형 FASTER R-CNN 딥러닝 알고리즘을 이용한 암석 CT 영상 내 자동 균열 탐지 (Automatic Fracture Detection in CT Scan Images of Rocks Using Modified Faster R-CNN Deep-Learning Algorithm with Rotated Bounding Box)

  • 추엔 팜;장리;염선;신휴성
    • 터널과지하공간
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    • 제31권5호
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    • pp.374-384
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    • 2021
  • 본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.