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연차별 학교급식 품질 속성 및 전반적인 만족도 분석 (Annual Analysis on Quality Attributes and Customer Satisfaction in School Foodservice)

  • 이보숙;양일선;박문경
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제42권8호
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    • pp.770-783
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    • 2009
  • 본 연구는 2007학년도와 2008학년도에 이루어진 학교급식 품질 속성 평가 결과 및 만족도 점수의 비교 분석을 통해 급식 품질 속성의 연간 변화를 탐색하고 그 변화 양상을 살핌으로써 학교급식의 연간 개선 정도를 파악하고자 하였다. 또한 학교급식의 전반적인 만족도 점수의 향상 정도를 분석하여, 학교급식의 수요자 중심 급식 품질 평가를 통해 지속적인 품질 개선 방안을 모색하기 위한 자료로 제공하고자 하였다. 1) 조사대상에 따른 연차별 급식 품질속성의 평가에서 학생, 학부모, 교직원 모두 전년대비 급식 품질 속성에 대한 평가 점수가 전반적으로 상승한 것으로 나타났으며, 두 학년도 모두 평가 결과가 대부분 교직원, 학부모, 학생의 순으로 상승한 것으로 조사되었다. 학생의 경우, '급식정보제공‘ 속성이 78.8점에서 76.2점으로 전년 대비 통계적으로 유의하게 하락한 것으로 조사되었던 반면, 학부모와 교직원의 경우에는 평가가 전년대비 상승하였다. 2) 조사대상 전체의 초 중 고 학교에 따른 연차별 급식 품질 속성의 평가에서 초등학교와 중학교의 평가 상승이 두드러지게 나타났다. 초 중 고등학교 모두 '급식 의견 수렴', '식사장소의 편안함' 속성의 상승이 크게 나타났고, 고등학교의 경우 '급식정보제공' 속성의 경우에는 평가 점수가 하락한 것으로 분석되었다. 3) 학생의 초 중 고 학교에 따른 연차별 급식 품질 속성 평가 결과는 '음식의 제공량', '메뉴의 다양성' 속성은 전년대비 변화가 없는 것으로 분석되었고, '급식정보제공' 속성의 경우에는 전년대비 점수가 하락한 것으로 분석되었다. 중학생의 급식 품질 속성 평가의 상승폭이 초등학생과 중학생에 비해 두드러지게 나타났고, 고등학생의 평가는 전년 대비 변화가 적은 것으로 조사되었다. 4) 학부모의 초 중 고 학교에 따른 연차별 급식 품질속성의 평가는 초등학교 학부모는 모든 급식 품질 속성 평가에서 전년 대비 상승하였고, 중학교의 경우에는 '음식의 제공량', '메뉴의 다양성' 속성을 제외한 속성에서 상승하였다. 고등학교 학부모의 경우에는 '급식 위생', '식사 및 배식질서 지도', '급식 의견 수렴', '급식정보제공', '배식원친절'의 5개 속성을 제외한 나머지 6개 속성에 대해서는 2007학년도와 2008학년도의 평가 결과는 통계적으로 유사한 것으로 나타났다. 5) 교직원의 초 중 고 학교에 따른 연차별 급식 품질 속성의 평가 결과, 초등학교는 '식사장소의 편안함' 속성을 제외한 모든 급식 품질 속성에서 유의적으로 향상되었고, '급식 의견 수렴' 속성은 초 중 고등학교 교직원 모두 전년대비 평가 점수의 향상이 가장 두드러졌다. 6) 조사대상에 따른 연차별 학교급식의 전반적인 만족도는 2007학년도에 전체 69.2점에서 2008학년도에는 71.9 점으로 상승되었다. 학생 (66.4 ${\rightarrow}$ 68.2), 학부모 (69.9 ${\rightarrow}$ 72.1), 교직원 (76.8 ${\rightarrow}$ 82.6) 모두 전년대비 상승하였다. 7) 조사대상별 초 중 고 학교에 따른 학교급식의 전반적인 만족도를 분석한 결과, 초 중 고등학교 모두 전년대비 전반적인 만족도 점수가 향상되었고, 특히 중학교의 상승이 두드러졌다. 학생의 전반적인 만족도의 경우 초등학교 (72.9${\rightarrow}$74.0)와 중학교 (61.5${\rightarrow}$65.8)의 경우에는 전년대비 상승하였고 (p < .001), 학부모의 경우 중학교 학부모가 67.3점에서 70.3점으로 상승하였으며 (p < .01), 교직원의 경우 초 중 고등학교 모두 전년대비 전반적인 만족도가 상승한 것으로 조사되었다 (p < .001). 본 연구는 교육과학기술부에 의해 2007년과 2008학년도 동일 기간에 표준화된 조사도구로 조사된 결과를 비교 분석한 연구로, 이와 같은 정기적이고 지속적인 연구를 통해 학교급식의 품질 수준 및 급식 만족의 현 수준을 파악하고 연간 변화의 폭을 살핌으로써 전년대비 향상된 부분과 향후 노력이 요구되는 품질 속성을 파악함은 물론 이를 통한 끊임없는 학교급식 품질 향상이 기대된다. 또한 본 연구에서 학생, 학부모, 교직원의 급식 품질에 대한 인식 및 만족도의 차이를 보이고 있어, 보다 단기적이고 실질적인 학교급식 개선을 위해 피급식자인 학생과 급식 수혜자이자 관리자이면서 운영자인 교직원의 인식차이를 줄일 필요가 있겠다. 이를 위해 학생들의 급식에 대한 의견에 귀를 기울이는 학교별 창구의 마련이 요구된다. 또한 교직원은 학교급식이 학생 복지의 가장 중요한 요소 중 하나라는 인식의 제고가 필요할 뿐 아니라, 학교급식 운영에 대한 현황을 학생들에게 알리는 창구의 마련 역시 필요하다. 즉, 학생과 교직원의 쌍방향 의사소통을 위한 창구의 마련으로 서로간의 실질적인 현황 파악 및 인식의 차이를 줄일 수 있을 것으로 사료된다. 또한 초등학교, 중학교, 고등학교별 만족도의 차이를 보이고 있는데, 특히 고학년으로 갈수록 학교급식에 대한 만족도가 저하되고 있고, 각각의 급식 품질 속성에 대한 평가도 다른 만큼 학년별 눈높이에 맞는 개선방안이 강구되어야 할 것이다.

대용량 멀티캐스트 서버 시스템의 설계 (Design of a Large-Scale Multicast Server System)

  • 함진호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.87-99
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    • 1998
  • 멀티캐스팅에서는 호를 지원하는 통신용 버퍼, 프로세서의 복제능력, 전송대역폭 등의 자원을 모든 멤버들이 공유하는 까닭에 많은 멤버가 참여하게 될 때 자원의 결핍을 초래하여 서비스 품질(Quality of Service)을 보장하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 멀티캐스팅을 수행하는 멀티캐스터 (multicaster)들을 계층화하여 연결하고 각각의 멀티캐스터들이 처리 능력 범위 내에서 동작되도록 하는 방안이 제시되었다. 본 논문에서는 이러한 방안을 실제 시스템에서 실현하기 위하여 하이퍼큐브 형태의 초병렬컴퓨터를 기반으로 멀티캐스터를 계층화하여 다지점통신 서버를 구현하는 방안을 제시하였으며, 이때 하이퍼큐브 컴퓨터의 노드간을 연결하는 링크의 전송 트래픽이 과도하게 증대되지 않고 안정적인 값 내에 수렴하는 것을 확인함으로써 하이퍼큐브 초병렬 컴퓨터를 기반으로 대용량 다지점통신 서버를 구성할 수 있음을 입증하였다.

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절점이동과 단항증가법에 의한 이차원 평면문제의 적응 유한요소 해석 (Adaptive Finite Element Analysis of 2-D Plane Problems Using the rp-Method)

  • 박병성;임장근
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제17권1호
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    • pp.1-10
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    • 2004
  • 최근, 유한요소해석견과의 신뢰도를 향상시키기 위하여 활발하게 연구되고 있는 적응유한요소해석은 반복계산을 통해서 해석결과의 오차가 사용자에 의해 지정된 허용오차와 같아지도록 하는 해석방법이다. 이와 간은 적응유한요소해석은 해석결과의 오차평가와 이에 따른 유한요소의 재구성과정으로 나누어진다. rp방법에서는 절점의 위치를 이동시켜 요소의 크기를 조절하는 r방법과 형상함수찻수를 증가시키는 p방법을 동시에 적용함으로써 적응해석의 유효성을 향상시키고자 하였다. 제안한 rp방법의 특성을 규명하고 적응해석의 유효성을 보이기 위하여 전형적인 이차원 평면문제들을 해석하고 그 결과를 검토하였다.

다중 채널 입력 Convolution residual neural networks 기반의 초해상화 기법 (Super-resolution based on multi-channel input convolutional residual neural network)

  • 염광영;김문철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.37-39
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    • 2016
  • 최근 Convolutional neural networks(CNN) 기반의 초해상화 기법인 Super-Resolution Convolutional Neural Networks (SRCNN) 이 좋은 PSNR 성능을 발휘하는 것으로 보고되었다 [1]. 하지만 많은 제안 방법들이 고주파 성분을 복원하는데 한계를 드러내는 것처럼, SRCNN 도 고주파 성분 복원에 한계점을 지니고 있다. 또한 SRCNN 의 네트워크 층을 깊게 만들면 좋은 PSNR 성능을 발휘하는 것으로 널리 알려져 있지만, 네트워크의 층을 깊게 하는 것은 네트워크 파라미터 학습을 어렵게 하는 경향이 있다. 네트워크의 층을 깊게 할 경우, gradient 값이 아래(역방향) 층으로 갈수록 발산하거나 0 으로 수렴하여, 네트워크 파라미터 학습이 제대로 되지 않는 현상이 발생하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 층을 깊게 하는 대신에, 입력을 다중 채널로 구성하여, 네트워크에 고주파 성분에 관한 추가적인 정보를 주는 방법을 제안하였다. 많은 초해상화 기법들이 고주파 성분의 복원 능력이 부족하다는 점에 착안하여, 우리는 네트워크가 고주파 성분에 관한 많은 정보를 필요로 한다는 것을 가정하였다. 따라서 우리는 네트워크의 입력을 고주파 성분이 여러 가지 강도로 입력되도록 저해상도 입력 영상들을 구성하였다. 또한 잔차신호 네트워크(residual networks)를 도입하여, 네트워크 파라미터를 학습할 때 고주파 성분의 복원에 집중할 수 있도록 하였다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 set5 데이터와 set14 데이터에 관하여 실험을 진행하였고, SRCNN 과 비교하여 set5 데이터에서는 2, 3, 4 배에 관하여 각각 평균 0.29, 0.35, 0.17dB 의 PSNR 성능 향상이 있었으며, set14 데이터에서는 3 배의 관하여 평균 0.20dB 의 PSNR 성능 향상이 있었다.

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휨을 받는 L-형 평판의 적응적 세분화를 위한 선택적 p-분배 (The Selective p-Distribution for Adaptive Refinement of L-Shaped Plates Subiected to Bending)

  • 우광성;조준형;이승준
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제20권5호
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    • pp.533-541
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    • 2007
  • 계층적 p-세분화를 위해 Zienkiewicz-Zhu 오차평가법이 약간 수정되었으며, 이 방법의 유효성을 보이기 위해 휨을 받는 개구부를 갖는 Reinssner-Mindlin $C^{\circ}$-평판에 적용하였다. 유한요소해석상의 적응적 체눈을 결정하는 단계는 초수렴 팻취 복구기법에 기초를 둔 사후오차평가자와 연계된 p-세분화에 의해 제안되었다. 요소내의 변위장을 정의하기 위해 적분형 르장드르 고차 형상함수가 사용되는 반면 복구응력을 보간하기 위해 파스칼의 삼각수에 기초를 둔 같은 차수의 고차다항식이 사용되는 이유로 수정 Z/Z 오차평가는 종래의 방법과 다소 차이를 보여준다. 가우스 적분점에서의 응력을 최적화하기 위해 필요한 다항식으로 표현되는 응력함수를 얻기 위해 최소제곱법이 사용되었다. 고정된 요소망에 거의 최적의 형상함수 차수의 분배를 찾기 위한 전략이 논의되었는데, 허용되는 정확도를 얻을 수 있을 때까지 각 요소마다 형상함수의 차수를 불균등하게 증가시키는 방법으로, 소위 최적의 선택적 p-분배를 자동으로 결정하도록 되어있다. 위의 사항들을 L-형 평판 해석에 적용한 결과, 적응적 p-체눈설계 단계가 진행됨에 따라 자유도의 증가에 따라 오차량은 급격히 감소되는 것을 알 수 있었고, 제안된 오차 지시자에 의한 적응적 p-체눈 세분화는 최적 p-분배 진행방향에 근접하는 것을 볼 수 있었다.

2차원 균열판의 p-적응적 유한요소해석을 위한 정규크리깅 보간법의 적용 (Application of Ordinary Kriging Interpolation Method for p-Adaptive Finite Element Analysis of 2-D Cracked Plates)

  • 우광성;조준형;박미영
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제19권4호
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    • pp.429-440
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    • 2006
  • 이 연구의 목적은 두 가지로 대별할 수 있다. 첫째는, 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법의 p-적응적 유한요소법으로의 적용성이다. 둘째는, 수정된 초수렴 팻취복구 기법을 사용한 사후오차평가기와 연계된 계층적 p-체눈 세분화의 적응적 유한요소 과정을 제시하는 것이다. 가중치를 부여한 보간기법중의 하나인 정규크리깅 방법은 가우스 적분점에서의 응력데이타로 부터 소위 준정해를 얻는데 적용된다. 가중치를 동일하게 가정하는 종래의 보간기법과는 달리 실험적 및 이론적 베리오그램을 작성한 후 보간을 위한 가중치를 결정하게 된다. 한편, 적응적 p-체눈 세분화는 해석영역의 각 체눈에서 p-차수를 만족할만한 정확도를 얻을 수 있도록 프로그램내에서 자동으로 사후오차평가를 통해 불균등 또는 선택적으로 증가시킨다. 수정된 초수렴 팻취복구기법을 검증하기 위해 극한치를 사용한 새로운 오차평가기가 제안된다. 제안된 알고리즘의 정당성은 선형탄성파괴역학의 대표적 문제들인 중앙균열판, 일변균열 및 양변균열 해석을 통해 테스트되었다.

학생들의 능동적 수업참여를 위한 ICT 활용 연구 - 대학 영어 읽기 수업을 중심으로 (A Study on the Use of ICT for Students' Active Class Participation: Focused on College English Reading Class)

  • 최미양
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권10호
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    • pp.419-428
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 영어 읽기수업에서 스마트폰과 페이스북 활용이 학생들의 능동적인 수업참여를 유도하는지와 이러한 수업을 설계할 때 고려할 점은 무엇인지 파악하는 것이다. Practical English listening and reading 과목에서 학생들은 수업활동을 수행하기 위하여 스마트폰을 사용하였고 수업활동의 결과를 페이스북에 게시하여 다 함께 보면서 강의를 들었다. 스마트폰은 주로 인터넷을 검색하는 용도로 활용되었고 페이스북은 수업을 LMS 역할을 하였다. 학기 초 사전설문은 수업활동 과제를 설계하는데 이용되었고 학기말에 사후설문과 학생들의 인터뷰를 통해서 수업방식에 대한 학생들의 의견을 수렴하였다. 연구결과 본 ICT 활용 수업방식은 학생들의 능동적인 수업 참여를 유도하였음을 알 수 있었다. 고려할 점은 수업활동 범위 좁히기, 여유 있는 수업 진행, 수업활동의 절차 및 의의에 대한 충분한 설명, 교내 LMS 사용을 고려, 사이버 한눈팔기에 대한 대책 마련으로 나타났다.

연령에 따른 교육수준과 만성질환의 관계 (Differential Effects of Educational Attainment on Chronic Diseases with Age)

  • 이민아
    • 한국인구학
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    • 제34권1호
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    • pp.179-198
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    • 2011
  • 본 논문의 목적은 연령과 교육수준이 한국인의 만성질환에 미치는 영향을 분석하는 데 있다. 이를 위해 한국노동연구원이 2006년에 수집한 '고령화연구패널조사(KLoSA: Korean Longitudinal Study of Ageing)'에 참여한 45세 이상의 한국인을 분석하였다. 분석결과는 먼저 연령과 만성질환이 비선형 관계를 갖고 있음을 보여준다. 연령이 증가함에 따라 응답자가 만성질환을 앓고 있을 확률도 증가하나 약 74세를 기준으로 다시 감소한다. 또한 이러한 연령과 만성질환의 관계는 교육수준에 따라 다르게 나타났다. 교육수준이 낮을수록 상대적으로 이른 나이에 만성질환이 발현하여 70대 초까지 상대적으로 만성질환에 노출될 확률이 높게 나타난다. 그러나 이러한 교육수준에 따른 건강격차는 수렴현상(convergence)을 보이다가 70대 초반 이후부터 역전되어 다시 분기(divergence)한다. 즉, 고령층에서는 오히려 교육수준이 높을수록 만성질환을 가질 확률이 높게 나타나는 것이다. 이러한 결과는 교육수준이 낮은 사람들이 만성질환에 상대적으로 더 젊은 나이에 노출되고 결국에는 이른 사망으로 이어질 수 있다는 점을 함의한다.

심층 신경망을 이용한 영상 내 파프리카 인식 알고리즘 연구 (A Study on the Recognition Algorithm of Paprika in the Images using the Deep Neural Networks)

  • 화지호;이봉기;이대원
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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    • pp.142-142
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    • 2017
  • 본 연구에서는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 파프리카 재배환경에서 획득한 영상 내에 존재하는 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 입력으로 하는 인공신경망을 설계하고 학습을 수행하고자 하였다. 학습된 신경망을 이용하여 영상 내 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 구분이 가능 할 것으로 사료된다. 심층 신경망을 설계하기 위하여 MS Visual studio 2015의 C++, MFC와 Python 및 TensorFlow를 사용하였다. 먼저, 심층 신경망은 입력층과 출력층, 그리고 은닉층 8개를 가지는 형태로 입력 뉴런 3개, 출력 뉴런 4개, 각 은닉층의 뉴런은 5개로 설계하였다. 일반적으로 심층 신경망에서는 은닉층이 깊을수록 적은 입력으로 좋은 학습 결과를 기대 할 수 있지만 소요되는 시간이 길고 오버 피팅이 일어날 가능성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 소요시간을 줄이기 위하여 Xavier 초기화를 사용하였으며, 오버 피팅을 줄이기 위하여 ReLU 함수를 활성화 함수로 사용하였다. 파프리카 재배환경에서 획득한 영상에서 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 추출하여 학습의 입력으로 하고 기대 출력으로 붉은색 파프리카의 경우 [0 0 1], 노란색 파프리카의 경우 [0 1 0], 비 파프리카 영역의 경우 [1 0 0]으로 하는 형태로 3538개의 학습 셋을 만들었다. 학습 후 학습 결과를 평가하기 위하여 30개의 테스트 셋을 사용하였다. 학습 셋을 이용하여 학습을 수행하기 위해 학습률을 변경하면서 학습 결과를 확인하였다. 학습률을 0.01 이상으로 설정한 경우 학습이 이루어지지 않았다. 이는 학습률에 의해 결정되는 가중치의 변화량이 너무 커서 비용 함수의 결과가 0에 수렴하지 않고 발산하는 경향에 의한 것으로 사료된다. 학습률을 0.005, 0.001로 설정 한 경우 학습에 성공하였다. 학습률 0.005의 경우 학습 횟수 3146회, 소요시간 20.48초, 학습 정확도 99.77%, 테스트 정확도 100%였으며, 학습률 0.001의 경우 학습 횟수 38931회, 소요시간 181.39초, 학습 정확도 99.95%, 테스트 정확도 100%였다. 학습률이 작을수록 더욱 정확한 학습이 가능하지만 소요되는 시간이 크고 국부 최소점에 빠질 확률이 높았다. 학습률이 큰 경우 학습 소요 시간이 줄어드는 반면 학습 과정에서 비용이 발산하여 학습이 이루어지지 않는 경우가 많음을 확인 하였다.

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남미공동시장의 역내 비대칭성과 지역개발협력 (Regional Asymmetries and Development Cooperation in MERCOSUR)

  • 현민
    • 이베로아메리카
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    • 제21권1호
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    • pp.57-105
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    • 2019
  • 본 논문은 남미공동시장의 역내 비대칭성의 특징과 해소를 위한 지역개발협력 중 FOCEM의 사례를 다루고 있다. 서던콘지역 국가들은 남미공동 시장의 형성을 통해 역내 균등 성장을 기대하였다. 그러나 출범 초기부터 구조적 비대칭성을 지니고 있었던 남미공동시장은 통합이 진척됨에 따라 정책적 비대칭성 또한 노출하였다. 이러한 구조적·정책적 비대칭성은 기본적으로 역내 '특수지위'를 점하고 있는 브라질의 남미공동시장에 대한 압도적 영향 때문이다. 이러한 역내 비대칭성에 대해 파라과이는 최약소국으로서 차별적 대우를, 우루과이는 역내 시장자유화의 동등한 적용을 원하며 아르헨티나는 글로벌가치사슬에 기반한 역내 생산통합을 강조한다. 비대칭 성문제에서 있어 일종의 청원자의 위치에 있는 파라과이, 우루과이, 아르헨티나에 비해 브라질은 민족적 이해에 따라 여러 선택을 할 수 있다. 이러한 상황 하에서 남미공동시장은 역내 비대칭성 해소를 위해 일종의 지역재분배기제인 FOCEM(구조조정수렴기금)을 설립하였다. FOCEM은 파라과이의 예에서 보듯이 일부 개발지표의 개선을 통해 개발격차해소를 가져왔지만 여전히 재정상의 한계와 시행력 부족 등이 문제로 남아 있다. 지역재분배 기제의 활성화와 비대칭성 해소를 위한 정책 조정을 위해서는 초국적 거버넌스를 통한 적극적인 정책이 요구되지만 이는 일정 정도의 주권의 위임이 요청하기에 회원국들은 이에 대해 주저하는 상황이다. 남미공동시장의 역내 비대칭성에 대한 해소 노력에도 불구하고 역내 비대칭성과 개발격차는 여전히 문제로 남아 있으며 또한 개별 국가 내 불균등 또한 난제로 남아 있다.