이 연구의 목적은 학생들이 고등학교 한국지리에서 빈번하게 보이는 오개념 현황을 조사하고 그것들을 체계적으로 이해하기 위한 범주를 생성하는 것이다. 한국지리를 가르친 경험이 있는 지리 교사들에게 학생들이 한국지리 학습에서 빈번하게 보이는 오개념 리스트를 작성하도록 요청하여 자료를 수집하고 그것들을 유형화하였다. 본 연구에서 도출한 다섯 가지의 지리 오개념 유형은 다음과 같다: 1) 일상생활을 바탕으로 자기중심적 이해, 2) 단어에 의한 혼란, 3) 조작적 정의나 지리 개념의 불완전한 적용, 4) 순진한 추론, 5) 경직된 일반화. 이 범주는 전문가와의 패널토론을 통해 그 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 조사된 항목 중에서는 순진한 유추와 경직된 일반화 유형에 해당되는 지리 오개념의 수가 많았다. 이렇게 조사된 오개념 항목은 추후 연구를 위한 기초 데이터가 될 수 있으며, 지리 교사들은 본 연구의 오개념 리스트를 참고하여 학생들이 오개념을 형성하지 않도록 올바른 지리 개념을 명시적으로 강조하는 수업 전략을 선택할 수 있다.
Piles and pile foundations have been in common use since very early times. Usually function of piles is to carry load to a depth at which adequate support is available. Another important use of piles is to furnish lateral support and nowadays it is getting highlighted due to the wind load, lateral action of earthquake, and so on. After Broms (1964), many researchers have been suggested methods for estimating lateral capacity of pile. But each method assumes different earth pressure distribution and lateral earth pressure coefficient and it gives confusion to pile designers. Lateral earth pressure, essential in lateral capacity estimation, influenced by pile's behavior under lateral load. Prasad and Chari (1999) assumed the rotation point of pile and suggested an equation of ultimate lateral load capacity. In this study, we investigate the depth of rotation point in both homogeneous soil and multi layered soil, and compare to the estimation value by previous research. To model the pile set up in the sand, we use the chamber and small scale steel pile, and rain drop method. Test results show the rotation point is formed where the Prasad and Chari's estimation value, and they also show multi layered condition affects to location of rotation point to be scattered.
한글기계화에 대한 논쟁의 초점은 어디까지나 벌식에만 맞추어져 왔다. 현재 표준안으로 되어있는 2벌식 키보드에서 실제 한글을 사용할 때의 문제점은 윗글쇠의 빈번한 사용에 따른 오타의 증가와 피로도의 누적이었다. 윗글쇠 사용상의 문제점을 해결하기 위해서는 다음과 같은 가설을 세울 수 있다. '윗글쇠의 위치와 디자인을 변경함으로써 윗글쇠를 누를 때 다른 키(key)와의 간섭을 제거하여 한글 입력시의 오타율을 줄일 수 있다.' 본 연구에서는 윗글쇠의 위치와 디자인을 변경한 프로토타입(Prototype)을 제작하고, 사용행태 실험을 통해 그 효과를 검증하고자 하였다. 실험 결과에 의하면 윗글쇠의 위치 변경은 오히려 숙련자들에게 혼란을 일으킬 수 있으나, 윗글쇠 위치를 유지하면서 하단에 있는 다른 키들을 다른 곳으로 이동시키고 윗글쇠의 크기와 디자인을 개선함으로써 윗글쇠와 다른 키간의 간섭을 줄여 위치 인식을 확실하게 하고 오타를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 오타는 감소하는 반면 연타속도에는 영향을 미치지 않음으로 인해 한글 입력시의 효율을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 윗글쇠의 위치 변경과 디자인 개선 전후의 행동특성 관찰을 위주로 실험하였으나, 향후에는 종합적인 한글자판의 개선을 위해, 현재 윗글쇠 하단에 있는 다른 기능 키들의 적절한 위치 선정을 통해 전체적인 개선 효과를 얻을 수 있는 연구가 이루어져야 할 것이다.
Slags from steel-making industry have been recycled at a target rate of 95% and most of them are recycled as media-contact type such as fill and cover materials in Korea. However, as they contain free phase CaO during their generation, they may not only expand and collapse upon contact with water, but high pH leachate and heavy metals leaching may occur. In this study, the Korean leaching procedure (KLP) and up-flow percolation test were performed for the samples collected from 17 steel-making production plants in Korea. The waste quality criteria were met in all tests, but pH of the samples was above 10. There are no regulations on the pH of leachate in most of the countries, however, Germany, Italy, and Australia have set a pH range of 10 to 13 for the leachates. Although slag leachate cannot be considered hazardous based only on its high pH, it is necessary to reduce the pH of leachate to minimize the impact on the surrounding environment. Furthermore, conflicting regulations on wastes handling and management in Korea created confusion on the types of wastes subject to recycling. Therefore, an appropriate management plan for steel-making slags needs to be established. To this end, this study attempted to provide a guideline for managing steel-making slag waste by considering international guidelines and current management practices in Korea.
Purpose: The purpose of this study was to classify mandibular molar furcation involvement (FI) in periapical radiographs using a deep learning algorithm. Materials and Methods: Full mouth series taken at East Carolina University School of Dental Medicine from 2011-2023 were screened. Diagnostic-quality mandibular premolar and molar periapical radiographs with healthy or FI mandibular molars were included. The radiographs were cropped into individual molar images, annotated as "healthy" or "FI," and divided into training, validation, and testing datasets. The images were preprocessed by PyTorch transformations. ResNet-18, a convolutional neural network model, was refined using the PyTorch deep learning framework for the specific imaging classification task. CrossEntropyLoss and the AdamW optimizer were employed for loss function training and optimizing the learning rate, respectively. The images were loaded by PyTorch DataLoader for efficiency. The performance of ResNet-18 algorithm was evaluated with multiple metrics, including training and validation losses, confusion matrix, accuracy, sensitivity, specificity, the receiver operating characteristic (ROC) curve, and the area under the ROC curve. Results: After adequate training, ResNet-18 classified healthy vs. FI molars in the testing set with an accuracy of 96.47%, indicating its suitability for image classification. Conclusion: The deep learning algorithm developed in this study was shown to be promising for classifying mandibular molar FI. It could serve as a valuable supplemental tool for detecting and managing periodontal diseases.
도로전광표지(VMS;Variable Message Sign)는 지능형교통시스템의 세부시스템중 하나로 도로이용자에게 실시간으로 교통정보를 제공하여 교통흐름을 원활하게 하는 기능을 가지고 있다. 그러나 현재 고속도로 구간의 VMS운영현황을 조사한 결과, 현시운영측면에서 메시지판독횟수가 정의되지 않아 적정현시운영에 어려움이 있으며, 정보제공측면에서 VMS 설치구간의 특성고려가 미흡하여 운전자의 혼란을 유발시키는 문제점이 드러났다. 세부적으로 문안표출시 글자체(Font), 표출전환방식, 정렬방식, 표출메시지 구성의 통일성이 결여되어 있고 불필요한 단어사용과 통일되지 않은 동일의미의 여러 용어를 사용하는 등 효과적인 정보전달체계에 개선이 필요한 것으로 분석되었다. 이에 본 연구는 VMS 운영관련지침 및 연구분석결과를 토대로 VMS 설치위치별 요구기능과 적정현시수의 정의 등의 효율적인 표출방안을 수립하였다. 세부표출방안으로 제공글자체, 메시지 전환방식, 정렬방식을 통일하였고, 운전자의 직관적인 메시지 판독이 가능하도록 상황별로 표출색상을 정의하였다. 본 연구에서 제시한 개선안의 평가를 위해 일반운전자들을 대상으로 기존안과 개선안의 선호도평가와 통계분석을 실시하였다.
최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.
명리학의 격국(格局) 해설서라 불리는 심효첨의 『자평진전(子平眞詮)』의 간명 방법은 격국(格局)을 선정하고 격(格)의 길흉을 구분하여 순역(順逆)의 원리에 따라 상신(相神)을 설정한다. 이때 월지(月支)의 지장간(地藏干)이 두 개 이상 투간(透干)하여 여러 격을 이루게 되어 겸격(兼格)이 되는 경우 격의 주체를 최종적으로 알고 있어야만 상신(相神)을 설정하고 격의 성패(成敗)를 판단할 수 있다. 하지만 『자평진전』에서는 겸격의 구조와 의미만을 설명하였고 겸격의 최종 주체를 결정하는 방법은 기술되지 않았다. 본 연구자는 겸격의 주체를 선정하는 연구를 위해 각종 문헌을 고찰했고 여러 가지 겸격의 실제 사례를 월령과 격국으로 나누어 비교 분석하여 월지와 회합(會合)한 지지(地支)의 종류, 월지의 지장간(地藏干)에서 투간된 천간의 기세(氣勢)와 일간(日干)의 강약(强弱)에 관련되었다는 공통된 결과를 도출했고 그 법칙을 주관적으로 정리했다. 본 연구 결과를 통해 겸격의 혼란을 줄일 수 있는 계기가 될 것으로 사료된다.
참여정부 들어 공인에 의한 언론사 상대 명예훼손 소송의 문제는 심각한 사회 현상으로 대두되었다. 여기에는 정부와 언론 간 첨예한 갈등관계 역시 주요한 요인으로 작용했다고 본다. 이에 공인의 명예훼손 소송 해결에 대한 논의는 진보-보수, 여-야 간 대립처럼 정치적 쟁점화함으로써 현상에 대한 정확한 판단과 해결책을 제시하는 데 한계를 보였다. 본 논문에서는 정치인과 함께 정부나 대통령 등 고위 공직자에 의한 명예훼손 소송 특징과 문제점을 파악하고 법원에서 이들의 권리보호와 제한에 대해 법리 적용을 어떻게 하는지 분석하고자 했다. 연구 결과 정치인과 고위 공직자의 명예훼손 소송은 구제수단(손해배상), 청구액 및 법원 인용액, 승소율 등에서 특기할 만한 사항을 발견했고 법원 판결 경향에서는 사인과 동일한 기준 적용으로 진실 책임의 입증을 언론에 엄격히 지우고 있다는 점, 하급심 판결을 중심으로 공인 법리에 대한 오해, 고의(악의)/과실/비방 목적과 입증책임의 일관되지 않은 적용 등 혼란을 겪고 있다는 점을 발견할 수 있었다. 따라서 Anti-SLAPP 법안 제정까지는 아니더라도 법원이 좀 더 적극적으로 공인의 권리제한 법리를 수용하여 반론권이나 손해배상의 구제수단은 제한하고, 허위인 경우만 권리를 보호하는 현행법의 '사자(死者)'의 명예훼손 보호법리를 준용할 필요가 있다고 제안했다. 또한 공인에 대한 법리 적용의 혼란을 해소하기 위해 이미 헌법재판소가 제시한 '인물'과 '내용' 기준을 적극적으로 적용하고, '고의(악의)' '과실' '비방 목적'을 구분 판단해 입증책임을 달리 적용해야 한다고 주장했다.
로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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