• 정보교육학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.241-251
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• 2010

지식 정보화 사회의 발전과 사회문화의 다양화에 따라 저작물의 가치와 중요성, 그리고 저작자의 권리 보호의 필요성이 증대하고 있다. 특히 학생들의 경우 타인의 저작권을 침해하거나 자신의 저작권을 침해당할 소지에 쉽게 노출되어 있어 사회적 문제가 되고 있다. 저작권 수업의 도입단계에서 아동들이 경험하는 척도는 수업의 선행조직자로서의 역할을 하며 이를 통해 학습자는 저작권의 내용을 기존의 인지구조에 쉽게 통합할 수 있으며 수업내용에 대한 이해를 돕고 흥미를 가질 수 있게 한다. 이에 본 연구에서는 선행조직자로서의 저작권 의식 측정 척도를 개발하여 학생의 저작권 의식을 측정하고 측정치를 활용하여 저작권 보호 의식을 고취하는 수업에 활용할 방안을 제시하고자 한다. 본 시스템을 개발하여 적용한 결과 저작권 의식 척도를 경험한 집단에서 저작권 의식 점수가 더 높게 나타났다. 이를 통해 척도를 활용한 저작권 교육이 저작권 의식을 향상시킴을 확인할 수 있다.

• 노동경제논집
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• 제43권2호
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• pp.135-159
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• 2020

본 연구는 노동생산성 향상을 위해 다양한 방식으로 지급할 수 있는 정부 보조금의 효과를 분석하여 비교한다. 노동자들은 학습 능력에 차별화된 분포를 하고, 수요복점의 각 기업은 투입하는 노동의 질적 수준과 임금 수준을 완전정보 하의 두 단계 비협조게임 모형을 통해 순차적으로 결정한다. 이때 질적 수준 및 생산성 측면에서 앞서 있는 기업에 유리하도록 보조금을 지급하면, 이 기업은 노동시장에서의 경쟁력 강화로 임금경쟁 심화를 선호하게 되어, 차별화 정도의 축소를 위해 질적 수준 저하를 시도하고, 상대방 기업은 경쟁력 약화로 경쟁 회피를 위해 차별화를 확대하려고 역시 질적 수준을 낮추려는 유인을 가질 수 있다. 반대로 정부가 낮은 질적 수준이나 저생산성의 기업을 지원하면, 경쟁력 강화로 부터 심화한 임금경쟁을 하기 위해, 차별화 축소의 목적으로 질적 수준을 높일 동기를 갖게 되며, 상대 기업은 차별화 확대를 위한 질적 수준 향상의 유인이 있다. 그리고 지급 대상이 노동자인지 기업인지에 따라 결과에 유의미한 차이는 발생하지 않는다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1447-1451
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• 2008

저수지 군 연계 운영을 위한 각 댐에서의 방류량을 결정하기 위해서는 대개 각 댐의 초기 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 수요량, 기간별 발전 목표 달성 정도, 그리고 예상되는 미래유입량 등이 추정되어야 한다. 본 연구에서는 댐 군 연계운영을 위한 일별 최적화 모형인 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model, 4.2)의 상위 단계의 더 큰 단위 기간에 활용될 댐 군 연계 운영 기본 가이드라인을 신경망 기법을 활용하여 도출할 수 있을 지를 실험해 보고자 한다. 이 방법은 기본적으로 CoMOM이 제시하는 일별 운영 계획의 결과가 최선의 정책일것이라는 가정에 근거하고 있다. 즉, 주어진 상황에서 일별 CoMOM이 제시하는 결과를 교사 신호로 하여 신경망 학습을 수행하고, 이 결과를 통해 규칙(Rule)을 생성하는 과정으로 요약할 수 있다. 신경망 분석은 CoMOM이 이수기 모형인 점을 고려하여 이수기만을 대상으로 실험하였으며, 단위 분석기간을 10일로 택하여 미래 10일간의 방류량을 결정하는 것을 목표로 하였다. 신경망 모형의 입력요소로는 각 댐의 초기 유효 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 10일간의 수요량, 그리고 향후 한달 동안의 예상 유입량을 적용하였고, 출력요소로는 CoMOM에서 제시한 방류량 결과를 사용하였다. 모형의 유효성을 검증하기 위해 한강수계의 이수기를 대상으로 과거의 유입량 자료가 재현된다고 가정하고, 모의운영을 통하여 적합성을 분석하였다. 이를 위해 매일 단위의 실제 댐 군 연계 운영의 상황을 모의할 수 있는 실시간 시뮬레이션을 적용하였으며, 신경망 모형의 운영 기준에 의해 결정된 향후 10일 동안의 총 방류량이 해당기간 동안 동일한 양으로 나누어 방류된다는 가정 하에 모의 운영하였다. 그리고 도출된 운영 결과는 최종적으로 실적과의 평균저수량, 발전량, 여수로 방류량 비교를 통해 평가하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.607-614
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• 2014

중소기업 간 지식 기술 융합의 필요성이 크게 인식되고 있는 요즘, 이를 실천하고 활성화 시킬 수 있는 구체적인 방안이 부재하고 고품질의 융합 실천 교육 콘텐츠 보강이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 중소기업 임직원의 융합과제 발굴역량 강화를 위한 사례중심 교육과정 및 콘텐츠 개발을 위해 3단계로 연구목표를 세분화하여 제시한다. 1차로 중소기업의 국내 외 융합 동향 및 현황파악 및 융합성공사례 분석을 위한 표준분석 방안을 마련하고, 2차로 중소기업 융합 성공사례 발굴 및 자료수집과 융합 성공 사례 분석을 통한 융합 모형을 개발하며, 3차로 중소기업 임직원 융합 역량 강화를 위한 교육과정 분석 및 교육 프로그램을 개발하고자 한다. 이를 통해 융합 교육을 통한 새로운 성장 동력을 발굴하고, 신제품 새로운 서비스 개발 및 신시장 창출, 중소기업 기술과 성장의 한계를 극복하고 재도약할 수 있는 계기를 마련하여 지식 기술 융합을 통한 글로벌 트랜드 부합 및 기업 경쟁력 강화를 이루고자 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.47-57
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• 2009

협업에 의한 태그 작성 시스템은 소셜 네트워크에서 다양한 공유 콘텐츠에 사용자가 태그를 부착할 수 있도록 허용하는데, 이러한 태그들은 본인뿐만 아니라 모든 커뮤니티 사용자들이 콘텐츠를 이용하는데 유용함을 준다. 협업 태그 기반의 추천에서는 사용자와 항목, 그리고 태그로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데, 이 데이터는 일반적으로 사용자와 항목으로 이루어진 2차원 데이터에 비하여 더 방대한 반면, 희소성(Sparsity)이 더 높다. 따라서 기존의 협업 필터링 기법을 바로 적용하는데 어려움이 많다. 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)은 관찰된 값을 설명하는 잠재된 특징(요인)들을 밝히고, 이를 이용해서 문제를 해결하기 위한 모델로서 최근 협업 필터링에서도 성공적으로 적용되고 있으나, 모델을 학습하거나 개선하는 단계에서는 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 잠재 요인 모델을 3차원 협업 태그 데이터에 적용하기 위해서는, 계산이 복잡한 협업 필터링 모델 수립의 어려움을 극복해야 한다. 이 논문에서는 사용자가 항목에 대해 사용한 태그들을 사용자 및 항목에 대한 잠재요인으로 간주하여 직관적인 모델을 수립하고, 사용자의 아이템에 대한 선호도를 결정하는 여러 가지 방법들을 제안하고, 실제 협업 태그 데이터를 이용하여 이들을 비교 평가한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제19권2호
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• pp.341-354
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• 2009

본 논문은 영재교육원 초등수학분야 6학년 수업 시간에 진행되었던 프랙탈 활동을 중심으로 그에 따른 학생들이 보여준 프랙탈 구성 방법에 대한 사례연구이다. 첫째로, 프랙탈 카드, 색칠 규칙, 점종이를 활용하여 프랙탈 구성 규칙 만들기, 자연물을 프랙탈 구성 규칙으로 표현하기의 구성 활동 과정을 밝히고, 둘째로 초등수학 영재원의 5명 학생이 보여준 변형 과정을 분석하였다. 학생들은 프랙탈 구성 과정에서 기본 규칙의 높은 단계로 반복하기보다는 다른 비율, 사건과 곡선을 도입하여 변형 규칙으로 새로운 프랙탈 상을 얻으려고 하였다. 또한 프랙탈 상을 구현하는 것만이 아니라, 프랙탈의 특성인 '초기값 민감성'과 '소수 차원'을 제기하여 수학적으로 밝히고자 하였다. 끝으로 영재 수업과 그에 따른 학생들의 학습 과정에서 제기된 프랙탈 구성 방법을 논의하고, 더불어 영재 수업에서 수학적 의사소통의 중요성과 학생들의 수학적인 접근에 대하여 제언하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.42-53
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• 2012

패턴 인식과 기계 학습 분야에서 분류는 가장 기본적으로 해결해야 하는 문제의 유형이다. Adaboost 알고리즘은 Boosting 알고리즘의 아이디어를 실제 데이터분석에 이용할 수 있도록 개량한 방법으로써, 단계를 반복하여 나온 여러 개의 약한 분류기와 가중치 값들의 조합으로 강한 분류기를 생성하는 두 개의 클래스를 분류하는 분류기이다. 주성분 분석법과 선형 판별 분석법은 높은 차원의 특징 벡터를 낮은 차원의 특징 벡터로 축소하는 특징 벡터의 차원 감소와 데이터의 특징 추출에도 유용하게 사용되는 방법들이다. 본 논문에서는, 주성분 분석법과 선형 판별 분석법을 이용하여 추출한 특징을 Adaboost 알고리즘의 약 분류기로 사용함으로써, 특징 추출과 분류를 동시에 하고, 인식률을 높이는 효율적인 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘을 제안한다. 마지막 장에서는, 제안하는 알고리즘으로 UCI Data-Set 중 2 Class-Data와 FRGC Data의 남자와 여자 영상에 대해서 분류 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 제안한 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘이 기존의 특징 추출 알고리즘과 최근접 이웃 분류기, SVM을 이용한 분류기 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 보인다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.71-82
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• 2002

This study purported to develop the learning materials for the optional activities of mathematics, apply them to the students, and examine the effect on the learner's interest and attitude to mathematics. In order to conduct this study, the learning materials for the mathematics optional activities were developed according to the units of grade 8-Ga and the developed learning materials of the mathematics optional activities were inputted in two classes for 18 units after the second grade middle school students in Daejeon area received the questionnaire regarding the learning attitude and the interest in the mathematics. After that, the questionnaire regarding the learning attitude and the interest in the mathematics and the examination regarding the response to the application of the learning materials for mathematics optional activities were conducted and did t-test. The results of the study as follows : First The learning materials applied exciting games for mathematics optional activities aroused interest in mathematics and made the learners have confidence in mathematics learning. Second, There was affirmative change in the interest and attitude to the mathematics learning with the application of the mathematics optional learning materials. Third The leaning materials of the mathematics optional activities made the learners think mathematical questions connected with the real life and try various ways to solve the questions. Here are some suggestions to study the development of the learning materials such as story, game, quiz and craft. First it is necessary to develop the learning materials applied the games or the real life matters connected with mathematics for all grade middle school students and use them in the mathematics optional activities. Second, many students feel a great interest in animation. moving picture, sound graphic, etc. If the multimedia learning materials included the real life matters or the games are developed, the learners will feel more interest in mathematics. Third, the systematic and economical support is continuously needed in order that teachers are given much time to study and the opportunity to attend the training course for the understanding of the optional activities and the development of the various learning materials.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6558-6566
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• 2015

본 연구는 치과위생사의 전문직업성에 영향을 미치는 직업기초능력요소를 추출하고자 2013년 12월부터 2014년 2월까지 대학병원, 치과병(의)원, 보건(지)소에 각각 근무하는 치과위생사 230명 중 207명을 대상으로 시행하였다. 일반적 사항에 따른 직업기초능력 및 전문직업성은 one-way ANOVA 및 t-test를 이용하여 p<0.05 수준에서 유의성을 검증하였으며, 치과위생사 전문직업성에 영향을 미치는 기초직업능력 구성요소는 단계적 중다회귀분석을 실시하여 표준화 회귀계수(${\beta}$)로 나타냈다. 연구 결과 자기개발능력, 조직이해능력과 수리능력에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이를 위해 자기개발능력은 토의법, 조직이해능력은 팀티칭을 통해 교수-학습 방법을 진행하고, 인턴쉽과 현장실습을 보다 체계적이고 계획적으로 운영해야 할 것이다. 더불어 신입생을 대상으로 치과위생사의 전문직업성에 영향을 미치는 직업기초능력 요소를 분명히 주지시키고, 장기적인 안목으로 학생 개인과 학과, 대학차원의 노력과 프로그램 개발이 선행되어져야 할 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권9C호
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• pp.691-696
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• 2008

본 논문은 AMR(Adaptive Multi Rate)코더의 7.4kit/s 모드를 기반으로 화자 의존적인 환경에서 더욱 압축률을 높인 새로운 켈프(CELP)계열의 코더를 제안한다. 제안된 코더는 OGM(OutGoing Message)이나 TTS(Text-To-Speech) 등 한 사람의 음성만을 필요로 하는 시스템에서 유용하게 사용할 수 있다. 새로운 코더의 압축률을 높이기 위해서 무감독 학습 신경망인 Centroid Neural Networks(CNN)를 이용한 새로운 LSP 코드북을 생성하여 사용한다. 또한 고정 코드북 탐색 단계에서 AMR 7.4 kbit/s 모드에서는 4개의 펄스를 서브프레임 마다 사용하는 대신에 새로운 코더에서는 오직 2개의 펄스만을 사용하기 때문에 압축률을 더 높일 수 있다. 이로 인해서 스피치의 질이 감소하게 되는데, 각 서브프레임 마다 예상하는 펄스를 적용함으로써 보상받을 수 있다. 제안된 보코더는 기존 AMR 7.4Kbps모드와 비교해 27% 높은 압축률을 가지는 동시에, MOS( Mean Opinion Score)의 면에서 볼 때, 대등한 음질을 보였다.