Despite current regulations requiring social distancing due to coronavirus disease 2019, problem-based learning (PBL) requires student interaction to achieve common goals and enhance critical thinking and deep learning abilities. Social presence in the online education environment reduces both perceptions of physical distance and psychological distance in interactions. This study aimed to compare PBL activities between in-person and videoconferencing classes, and to investigate social presence and learning satisfaction in a videoconferencing PBL environment. The PBL consisted of six modules for both the first and second years of Chonnam National University Medical School. As social distancing was strengthened, the second class of the fifth module in both years was converted to an online format and the fifth module was excluded. The first four PBL modules were conducted as in-person classes, but the last PBL module was administered via videoconferencing. After the final PBL module, 100 (81.3%) first-year medical students and 90 (79.6%) second-year students were asked to complete a self-administered questionnaire on social presence and learning satisfaction. There were no significant differences in the small group activities of tutorial sessions between in-person and videoconferencing classes. In the online videoconferencing class, students who had favorable attitudes toward the tutors' social role and interactions with peers showed high satisfaction with their learning. In conclusion, online videoconferencing allows students to simultaneously perceive their interactions with others and social presence, even at a distance. Tutors can enhance a sense of online community and collaborative learning as facilitators of online PBL.
본 논문에서는 숫자, 영문자및 임의의 도형을 인식할 수 있는 자율조직 신경회로망의 한 형태를 제안하였다. 제안된 알고리즘은 미리 정해진 규칙을 부여하지 않아도 입력화상에 좋재하는 특징점의 분포 형태에 따라 시스템 내부에서 자율적으로 유사패턴을 조직, 분류하게 된다. 따라서 학습의 규칙을 만들기 곤란한 임의도형의 인식을 위해 적절하게 이용될 수 있으며, 기억용량의 한계까지는 안정된 인식동작을 한다. 또한 본 알고리즘을 50개 회상패턴에 적용하여 노이즈의 증가에 대한 인식능력을 측정한 결과, 최대 44% 의 노이즈 (SNR 2dB)로 인해 변형된 형태에서도 인식이 가능함으로서 양호한 내잡음특성이 입증되었다.
The purpose of this study is to explore ways to improve the quality of real-time video lectures in a non-face-to-face environment using IPA (Importance-Performance Analysis). Recently, due to the impact of COVID-19 in universities, all remote classes are being implemented, so research is needed to raise learner awareness. Accordingly, factor analysis, mean analysis, correspondence analysis, and IPA analysis were performed based on the data of 632 students who responded from March 21 to June 30, 2021 for learners of K University in Chungbuk. First, overall satisfaction was low compared to importance, and the difference in system perception was the largest. Second, the difference in learner perception of real-time video lectures through the IPA matrix showed that the system error and screen cutoff were the largest. Third, the difficulty of lecture content, task and test feedback, etc. are classified. Accordingly, the satisfaction of real-time video lectures in non-face-to-face environments is low, suggesting that school-level support for quality improvement to improve learner satisfaction in non-face-to-face environments and the role of instructors are needed to improve learners' academic achievement.
학생들이 다른 언어를 배우고 익히도록 동기부여를 하기 위해 기발한 독창성과 새로운 기술을 필요로 할 것이다. 멀티미디어를 이용하면 수업과 과제를 모든 학생들에게 흥미롭게 해줄 것 이다. 그들에게 관심이 있는 스마트 폰의 사용과, 노트북과 무선 인터넷의 사용으로 학생들은 그들의 언어 기술을 실제로 어디에서나 공부할 수 있을 것 이다. 예를들어 팟캐스트, 인터넷망을 통해 다양한 콘텐츠를 제공하는 서비스 Podcasts 도구 방법 등을 통해 ESL(English as a Second Language) 학습이 매우 용이하게 되었다. 즉 이러한 멀티미디어 tools를 이용한 외국어 듣기 연습 서비스 등 다양한 교수 학습방법 개발이 필요하다. 효율적인 영어 교육을 위한 도입된 이러한 여러 멀티미디어 기기의 사용은 여러 가지 독특한 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 영어 교육을 최대화하기 위해 멀티미디어의 특징과 그 활용에 대해 연구하고자 한다. 디지털교과서 및 영어 수업을 위한 멀티미디어 콘텐츠 도구 활용, 인터넷 방송은 물론 원격화상 수업, 사이버 학습 등 1:1 영상 교육을 이용한 유비쿼터스 학습 환경을 제시하고자 한다. 더 나아가 최첨단 u-러닝 기기의 체험을 통해 미래 교육 변화를 조망하고 또한 다양한 수업기기와 변화된 수업시스템 모델을 통해 영어 교육의 새로운 방향을 제시하고자 한다.
최근 어린이집에서 안전사고가 빈번하게 발생하고 있다. 유형별로는 부딪힘, 넘어짐, 끼임, 화상, 떨어짐, 통학버스 교통사고, 이물질 삽입... 등이 있으며, 이러한 안전사고 즉, 재난으로 인해 사망까지 이르는 영유아들이 매년 꾸준히 증가하는 추세이다. 이에 따라 안전사고, 즉 재난에 대한 예방이 시급한 실정이다. IoT(Internet of Things)는 위험을 예방하기 위해서 다양한 센서와 관련제품들이 생활공간에서 인터넷으로 연결해 관리되고 있다. 특허 IoT 제품은 언제 어디서든 스마트폰이나 센서 등으로 자동 제어하기 때문에 에너지와 시간을 아끼고, 편리하고 신속 정확하게 지킬 수 있다. 이 논문은 학습현장 즉, 학교나 유치원 및 어린이집과 같은 곳에서 건물재난관리를 위한 사물인터넷 전용망인 SK LoRa 통신망과 아두이노를 이용하여 재난에 대응하고 예방할 수 있는 연구 모델을 제안하고자 한다. 그리고 건물재난관리에 필요한 다양한 센서로 건물 내 다양한 안전 상태를 표현하고 데이터는 스마트폰으로 송수신하여 주거환경을 제어할 수 있는 시스템 모델을 제안한다.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다.
코로나 바이러스(COVID-19) 팬데믹으로, 전국의 대학들이 온라인 플랫폼을 사용한 비대면 강의를 시행하고 있다. 따라서 응급환자간호 임상실습 교육에 맞는 온라인 프로그램을 개발하고, 간호학생에게 적용하여 그 효과를 확인해보고자 시도 되였다. 본 연구는 양적자료와 질적자료를 분석한 방법론적 연구로, G광역시 N대학교 성인간호학교수 3인이 G광역시 종합병원 간호부장과 응급실 수간호사들에게 자문을 구하여 학생들의 교과목과 관련된 요구도 조사 후에, 4학년을 대상으로 응급환자간호 임상실습 온라인 프로그램을 ADDIE모형에 따라 개발하였다. 프로그램은 총 4주 동안 진행되었으며, 1주에 영상 4시간, 과제 2가지로 구성하였고, 실시간 쌍방향 화상집담회도 포함되었다. 총 96명 학생 자료가 수집되었으며, SPSS/WIN 22 프로그램으로 분석하였다. 자료 분석결과 교과목 만족도 부분에서 '학습목표 연계성'이 총 6.0만점에 평균 5.58±0.98로 가장 점수가 높았다. 응급간호 학습성취도에서는 'BLS 수행 '이 평균 5.47±0.74로 가장 점수가 높았으며, '낙상예방 간호수행'(5.39±0.77), '응급환자 기록수행'(5.30±0.70), '감염예방 간호수행'(5.27±0.736) 순이었다. '3학년때 시행한 대면임상실습경험과 이번학기 비대면임상실습수업 경험을 비교하여 내가 생각하는 이번학기 수업의 장점은 무엇인가?'에 관한 질적자료를 Keyword로 추출하여 Wordcloud로 제시한 결과 답변을 한 77명의 학생들 중 '간호과정경험'이라고 답한 경우가 13명(16.9%)로 가장 많은 빈도를 나타내었고, '자세한 교수설명'이 10명(13.0%), '사례기반실습'이 9명(11.7%) '시간과 공간의 제약이 없다(Anytime anywhere)'고 답한 경우가 8명(10.4%) 순으로 나타났다. 이에, 개발된 온라인 프로그램을 활용한 응급환자간호 임상실습이 학생들의 교과목 요구도를 반영한 학생들의 학습성취도를 파악하였으며, 대면실습과 비교하여 교과목 만족도가 높게 나타나 개발된 온라인 프로그램을 향후 응급환자간호 임상실습에서 활용 가능할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 원격ㆍ다원으로 구축된 컴퓨팅 환경에서 공동 사용자간에 발생하는 이벤트를 순서화 하여 공유하는 방법과 이를 멀티미디어 자료에 적용하여 구현함으로써 통신망을 이용한 공동작업의 효과를 향상시키는 공유기술을 제안한다. 이 공유방법은 정보통신망의 서로 다른 지역에 설치된 사용자간의 프리젠테이션, 저작, 활용, 이벤트 발생 등을 원활하게 하여 원격교육, 화상회의, 멀티미디어 콘텐츠 공동저작 둥 원격ㆍ다원 프로젝트의 수행에 있어 효율성을 크게 향상시킨다. 기존의 공동 화이트보드(sharing white board) 시스템에 있어서는, 멀티미디어 단위 콘텐츠를 반드시 전용 프로그램에 의하여 저작하고 이미 저작되어 있는 콘텐츠나 프로그램은 사용할 수 없으며, 원격ㆍ다원으로 접수되는 명령어의 입력순서를 정렬하는 기술이 적용되지 않은 상태였으므로 순서오류에 의한 오동작을 감수해야 하는 문제점을 안고 있었다. 이에, 본 논문은 프로그램의 종류에 관계없이 윈도우 시스템으로부터 입출력 이벤트(event)를 추출하는 기술과 운영체제 내의 프로그램간 전송에 있어 이벤트를 후킹(hooking)하는 기술 및 공유 프로그램의 처리결과를 원격ㆍ다원으로 분산된 환경에 전달하는 알고리듬을 설계하고 이를 구현함으로써 원격ㆍ다원 환경의 모든 참여자가 오류 얼이 동일한 결과를 정확하게 공유할 수 있도록 개선하였다. 본 논문의 공유기술은 멀티미디어 콘텐츠의 공동저작, 원격교육에 있어서 공동칠판의 활용, 화상회의에 있어서 프리젠테이션 화면 제공 등에 활용함으로써 온라인 면대면 효과를 향상시키는 것으로 확인되었다.하였으나(P<0.05), 계란1개당 사료비에서는 18∼20g 공급구간에 유의차가 없었다. (시험 2) 육용종계 하절기 산란피크계의 에너지 공급수준에 관한 연구: 육용종계 산란기의 적정 에너지공급체계를 구명하기 위하여 강원도 홍천군 북방면소재 홍천종계에서 케이지 사양형태의 로스 육용종계 400수를 공시하여 2002년 4월부터 2003년 1월까지 40주간 (24∼64주령) 표2와 같은 4가지 에너지공급체계로 사양시험을 실시한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 총 산란율, 종란 산란율, 평균난중 및 성계 생존율은 모두 처리간에 유의적인 차이가 인정되지 않았으나, 산란율은 1일 에너지공급량이 많을수록 오히려 저하하는 경향을 보였다. 2) 사료요구율, ME 및 CP요구량과 사료비는 모두 1일 에너지공급량이 많아질수록 증가하는 경향을 보였다(P<0.05).dis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라
본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아
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[게시일 2004년 10월 1일]
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