• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제14권1호_spc
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• pp.415-425
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• 2008

There are many social issues that should be solved through activity in the local community, such as community development, social service, environmental protection and disaster prevention. Despite a large number of activities, they are not always effective. In this investigation, we examine some alternative approaches to disaster prevention in local communities based on Japanese research and practices. Activity theory (Engestr öm, 1987) was adopted as a theoretical viewpoint. Implications for community education, which is another important issue in the community, are also discussed.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권1호
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• pp.83-95
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• 2020

실제 복잡다난한 농작물 밭 환경에서 잡초를 정밀하게 검출하는 것은 이전의 접근방법들로는 이미지 프레임을 정확하게 처리하는 속도 면에서 부족했다. 식물의 질병 분류 문제가 중요시 되는 상황에서 특히 작물의 잡초 문제는 큰 화제가 되고 있다. 이전의 접근방식들은 빠른 알고리즘을 사용하지만 추론 시간이 실시간에 가깝지 않아 통제되지 않은 조건에서 비현실적인 해결책이 된다. 따라서, 복잡한 벼 잡초 검출 과제에 대한 탐지 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 우리의 접근 방식의 추론 시간은 잡초 검출 과제에서 상당한 시간절약을 보여준다. 실제 조건에서 실제로 적용할 수 있는 것으로 나타난다. 주어진 예시들은 쌀의 두 가지 성장 단계에서 수집되었고 직접 주석을 달았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.885-890
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• 2023

인공위성의 발전과 함께 초소형 위성, 레이더 위성 등 이전보다 높은 시공간 해상도와 분광 해상도를 제공하는 위성들이 많아지고 있다. 이전에는 국가 단위의 위성개발이 주를 이루었지만 최근에는 민간기업에서도 위성을 개발하고 활용하는 연구들을 꾸준히 진행하고 있다. 본 특별호에서는 우리나라에서 수행되는 최신 원격탐사 기법 기반의 지구환경 분석에 대한 연구 및 기술개발 동향을 확인할 수 있다. 연구결과를 통해 추후 위성센서 개발을 위한 기초자료가 될 수 있으며 인공지능을 이용하는 연구자들에게 도메인에 대한 연구정보를 제공할 수 있다. 이번 특별호에서는 최신 원격탐사 기법을 데이터를 이용하여 지구환경을 모니터링하고 예측하는 연구들에 대한 소개를 중심으로 최근 원격탐사 분야의 기술 동향을 안내한다. 이를 통해 앞으로 원격탐사 분야에서 나아가야 할 방향을 확인하고자 한다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.581-589
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• 2021

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제12권1호
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• pp.1-17
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• 2019

기후변화 대응을 공식화하고 보완하는데 있어서 교육의 중요성은 국제 및 국가별 체제, 의제, 전략 및 실행 계획에 의해 널리 인식되어왔다. 기후변화 교육은 기후변화에 대한 최신 정보와 지식에 접근하고 정책 개발을 지원하며 기후 변화 대응의 효과를 높이기 위해 지역 사회의 필요를 충족시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 이 연구는 기후변화와 도시화를 교육하교학습하기 위한 적절한 방법 중 하나로 통합 도시 기후 교육 (IUCE)의 혁신적인 모델을 개발하였다. 이 연구에서는 다낭 시 캠르 지역의 IUCE 사례 연구에서 얻은 접근법, 방법론 및 주요 교훈을 제시한다. 이 연구의 결과를 통해 도시 복원력 구축에 효과적으로 기여하는 방식으로 IUCE의 개발 및 구현에 대한 여러 가지 중요한 특성을 확인할 수 있다. 이러한 특성에는 (1) 다차원 접근법, (2) 교사 중심의 기반, (3) 학교 가족 공동체 연결, 그리고 (4) 공생 원리가 포함된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.180-187
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• 2021

This thesis explores the place and role of a performer's action from a perspective of a director and playwright David Mamet's concept for performer training. This thesis takes inspiration from the idea of Mamet's simple and practical investigation specifically in text-based approach with a performer's bodily function on stage. For Mamet, the writings and practices of many different body-centered training are not rooted in the principle and nature of acting/performance. Reconsidering complicated approaches particularly psychological-oriented theory, practice, and assumption draw on several practitioners takes us beyond the field of visible and/or outer appearance of a performer which in turn leads the performer's body to be as abstract therefore not to being in the moment on stage. Arming the points, we argue that whatever disciplines and/or methods necessarily need to meet the principles and demands of acting/performance/theatre to connect to the materials, an action/objective given by a specific playwright which the performer must inhabit through his/her body. Out of the context, any 'method' serves no purpose. That is, the mechanics of an action is an extension of addressing what a performer's specific needs which shifts his/her body to respond appropriately to the theatrical demands. Taking this argument further, we claim that the purpose of performer training should not be understood as learning and improving techniques or skills for his/her self-perfection. The research finding shows that this resembles to the phenomenon that the visible very often precedes the invisible where the performer's body lose a clarity with no more chance to happen and/or change the event(s). Rather, it is a process of learning what/how to learn which in turn brings us back to the central question of why we do training for what purpose in this contemporary era. Exploring and answering these questions is not only a way to employ the key materials applicable to the theatrical demands but also to achieve the identify as a professional performer/doer on stage.

• 한국지구과학회지
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• 제41권3호
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• pp.261-272
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• 2020

본 연구의 목적은 남한과 북한 지구과학 내용의 학습 시기와 학습량을 비교 분석하여 향후 통일을 대비한 남·북한 통합 교육과정 설계 및 우리나라 교육과정 개정 시에 참고할 수 있는 기초 자료를 제공하는 것이다. 연구 대상으로는 남한은 초등학교 5학년부터 중학교 3학년까지의 과학 교과서와 고등학교의 통합과학과 지구과학 I·II 교과서이며, 북한은 초급중학교의 자연과학 1·2와 조선지리 2, 고급중학교의 지리 1 교과서이다. TIMSS 2019의 8학년 지구과학 평가틀로 분석한 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 남한은 반복 학습을 고려할 필요가 있다. 학습 이해에 효과적인 반복 학습이 적용된 내용은 8학년까지 1개에 그친다. 둘째, 남한은 학습 시기 조정을 고려할 필요가 있다. 북한과의 내용 시기 차이가 발생하고 TIMSS 기준 50%에 해당하는 내용의 학습 시기가 부합하지 않기 때문이다. 셋째, 남한과 북한은 학습하지 않은 TIMSS 내용을 반영할 필요가 있다. 이는 국제 사회에서 교육 경쟁력을 높이는 방안이 될 수 있다. 향후 남·북한의 지구과학 내용에 대한 접근 방법 비교 분석과 통합교육과정 설계를 위한 실질적 연구를 제안하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권1호
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• pp.193-214
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• 2016

교사의 질문은 학생들이 구체적인 반응과 함께 수학적 담론에 참여하도록 한다는 점에서 수학 교수-학습에서 중요한 역할을 한다. 교사의 질문에 관한 기존 연구들은 주로 맥락에 대한 고려 없이 질문을 인지적 수준에 따라 범주화하여 분석하였기에, 효과적인 수학적 담론을 구축하기 위해 교사가 어떻게 질문해야 하는지에 대해서는 크게 주목하지 못하였다. 이에 본 연구는 수학 교실에서 효과적인 수학적 담론을 구축하는 교사의 질문활동이 어떤 특성을 가지고 있어야 하는지를 탐색하고자 하였다. 수학적 담론 및 교사의 질문활동에 관한 선행연구 검토와 이론적 분석을 통해, 교사 질문활동의 특성으로서 개방성, 공유성, 생산성을 도출하였다. 중학교 수학교사 한 명의 수업 사례를 통해 효과적인 수학적 담론 구축을 위해 교사 질문활동의 세 가지 특성이 필요함을 확인하였다. 이론적 분석과 수업 사례 분석을 통해 확인한 결과를 바탕으로 개방성, 공유성, 생산성이 교사의 질문활동을 분석하기 위한 틀로써 유용할 수 있음을 논의하였다.