연구목적: 재난대응안전한국훈련시 토론기반훈련을 효과적으로 실시하기위한 방법을 제시하기 위함이다. 연구방법: 이를위해 선진국의 재난대응훈련을 분석하고, 현재 우리 군에서 작전계획 수립시 적용하고 있는 워-게임(War-Game) 과정을 적용하여 훈련 시나리오를 제시하였다. 연구결과: 한가지 형태의 재난 상황에서 수개의 우발상황을 염출할 수 있었고, 매뉴얼에 대한 보완소요를 도출해 낼 수 있었다. 연구결론: 따라서, 결론적으로 군의 워-게임(War-Game) 과정을 재난대응안전한국훈련시 토론기반훈련에 적용한다면 효과적인 훈련이 진행될 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.77-82
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2023
The article considers online discussion as an interactive learning method in the conditions of distance learning. The essence of discussion and the stages of its organization are described. The main objective of discussion in distance learning is defined as the stimulation of interest in learning and the involvement of various viewpoints in an active discussion of the stated problems. The key role in ensuring the efficiency of a discussion is identified. The article develops a model for organizing asynchronous online discussions on the Moodle platform, highlighting the sequence of stages and their content. An experimental study of the use of the discussion method in the training of students in distance learning conditions is carried out. Based on the results of the methodological experiment, conclusions are drawn about student interest in online discussions. The authors conclude that the interest of students of different specialties in asynchronous online discussions varies, and the greatest interest is demonstrated by linguistics students. Nevertheless, the differences in student interest in online discussions by groups (specialties) are more likely attributable to subjective factors, which do not affect the overall picture in a major way.
The development and maintenance of human capacity in economies is critical to long term competitiveness, but also for the overall health and environment of regions. Yet, human science and technology-based capacity is multidimensional and has interrelated characteristics which present certain policy challenges. This paper addresses a range of issues specific to a discussion on human capacity in S&T. First, the paper emphasizes the importance of acknowledging the complexity of human capacity issues and how they evolve along the STEM (science, technology, engineering, and mathematics) pipeline. The pipeline is an often used reference to describe the training and development in STEM disciplines, from early childhood education, to more advanced training, and finally to professional collaboration and interaction and serves as a useful organizing framework for the discussion of capacity along the career evolution process. Second, the paper offers an organizing framework for discussion of policy mechanisms that have been developed to address issues and gaps that occur along this STEM pipeline. Specifically, it contrasts the traditional mechanisms of building human capacity in STEM areas with newer "gap filling" and integrated approached to addressed human capacity disparities and priorities. Third, the paper addresses core challenges in human capacity in STEM, including the education and training, participation of women and underrepresented groups, brain drain/brain circulation issues, and the globalization of science. The paper concludes with a discussion of policy implication for the development of human capacity.
In recent years, the rapid development of 3D animation industry promoted the 3D animation skills training progress. In this article, the author analyzed deeply the 3D animation skills training situation based on the training practice and comprehension in R animation company, constructed the 3D animation skills training mode, and made further discussion of improving the performance of training.
The purpose of this study was to analyze elementary school teacher' expectation and reality before and after science experiment in-service training program. The surveys for before and after in-service training were conducted among 231 elementary school teachers who participated for science experiment in-service training. 5 elementary school teachers who took part in surveys were interviewed after training. The results of this study are as follows: First, teachers' interest for science increased regardless of willingness to training participation through science experiment training. Second, discussion for science teaching strategies were not enough while the training recognized with experiments and lecture of instructors mainly. Third, teachers prefered alternative experiments and practical experience of experiments to lecture and basic experiments based on textbook. Forth, assessment of teachers in training must be improved.
This Study developed 'Environment Management Integrated Leader(EMIL)' program and evaluated the effect of the Program. The procedure of EMIL program development is as follows; 1) Identifying the training needs Through the interview and discussion with corporate environmental staff and research members, training need are collected. 2) Setting the training objectives 30 objectives are developed through specifying and organizing the training needs. 3) Determining the scopes of the program This program consists of the four scopes. First, the scope of Environmentally Acceptable Management is developed based on ISO 14000 and certification of environmentally friendly business. Second, the scope of Environmentally Acceptable Technology includes air pollution, water pollution, solid wasted management, and pollution prevention. Third, the scope of Integrated Environmental Management focuses on master plan, green marketing, green production, and green accounting. Finally, the scope of Integrated Environmental Concepts focuses on food pollution, environmental activities, and bio-diversity. 4) Selecting the training methods Various methods are used such as off-site visits, exercises, case study, workshop, discussion, role-playing as well as lecture. 5) Implementing the program 49 trainees participated the program for 6weeks. All trainees are working for D. Company Group. 6) Measuring training effects To evaluate the effects of the program, pre-post training evaluation method is used. The results are highly significant at all 4 scopes by the p<.01. This study has some implications in order to establish the environmental management climate. First, the development of new environmental education program for management is necessary. Second, Vast investment are required. Third, more systematic approaches are desired in environmental education. Lastly, more customized program development and implementation to fit in industries will accelerate the expansion of environmental concept.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.754-774
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2023
Wrestling is one of the popular events for modern sports. It is difficult to quantitatively describe a wrestling game between athletes. And deep learning can help wrestling training by human recognition techniques. Based on the characteristics of latest wrestling competition rules and human recognition technologies, a set of wrestling competition video analysis and retrieval system is proposed. This system uses a combination of literature method, observation method, interview method and mathematical statistics to conduct statistics, analysis, research and discussion on the application of technology. Combined the system application in targeted movement technology. A deep learning-based facial recognition psychological feature analysis method for the training and competition of classical wrestling after the implementation of the new rules is proposed. The experimental results of this paper showed that the proportion of natural emotions of male and female wrestlers was about 50%, indicating that the wrestler's mentality was relatively stable before the intense physical confrontation, and the test of the system also proved the stability of the system.
최근 청소년을 대상으로 하는 다양한 시설물이 증가하고 있고, 그에 비해 안전기준 미흡, 사고사례 증가 및 유지관리 소홀 등 여러가지 문제점이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 청소년시설을 대상으로 최근 5년간(2015년~2019년) 수행한 안전점검 결과(총 1,858개소)를 토대로 현황을 조사하고, 주요 손상 및 결함 등 대표적 시설 특성을 분석하여 유지관리에 기반한 안전성을 평가하고자 한다. 이는 향후 청소년시설에서 나타나는 주요 손상 및 결함 특성을 토대로 경제적 관점의 보수 및 보강 방안을 제시하고자 하며, 안전 및 유지관리 차원의 기초자료로 활용하고자 한다.
방송 제작현장에서 이뤄지는 일터학습은 예비 방송 인력의 전문성 향상을 위해 필요한 교육과정이지만 대학 커리큘럼에 적극적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 본 연구는 언론 관련 학과 학생들이 경험한 일터학습 사례를 제시하고 일터학습이 지닌 장단점과 효과 및 향후 방송 실무교육의 나아갈 방향을 살피고자 하였다. 14명의 대학생들을 대상으로 포커스그룹 토론을 통해 도출된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생들은 기존의 대학 실무교육이 제공하지 못하는 구체적인 현실 상황을 일터학습에서 경험한 것으로 파악되었다. 이로써 학생들은 현장 적응력과 콘텐츠 생산자로서의 인식을 갖추게 되었으나 생존경쟁이 심화되고 있는 방송산업계 현실 앞에서 직업 선택에 다소 혼란을 느끼게 된 것으로 나타났다. 둘째, 대학생들은 일터에서 시행착오나 실수, 피드백, 선의의 경쟁, 모방을 통해 자발적으로 학습하는 무형식학습을 경험하였으며 일터학습 결과 인터뷰 요령, 촬영 및 편집, 틀짓기, 사회적 대인관계 영역 등에서 암묵지를 형성한 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 향후 방송 실무 강의자들이 일터학습에 보다 관심을 갖고 이를 적극적으로 활용할 필요성을 보여주는 것이다.
Background: Identification of radioisotopes for plastic scintillation detectors is challenging because their spectra have poor energy resolutions and lack photo peaks. To overcome this weakness, many researchers have conducted radioisotope identification studies using machine learning algorithms; however, the effect of data normalization on radioisotope identification has not been addressed yet. Furthermore, studies on machine learning-based radioisotope identifiers for plastic scintillation detectors are limited. Materials and Methods: In this study, machine learning-based radioisotope identifiers were implemented, and their performances according to data normalization methods were compared. Eight classes of radioisotopes consisting of combinations of 22Na, 60Co, and 137Cs, and the background, were defined. The training set was generated by the random sampling technique based on probabilistic density functions acquired by experiments and simulations, and test set was acquired by experiments. Support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), and convolutional neural network (CNN) were implemented as radioisotope identifiers with six data normalization methods, and trained using the generated training set. Results and Discussion: The implemented identifiers were evaluated by test sets acquired by experiments with and without gain shifts to confirm the robustness of the identifiers against the gain shift effect. Among the three machine learning-based radioisotope identifiers, prediction accuracy followed the order SVM > ANN > CNN, while the training time followed the order SVM > ANN > CNN. Conclusion: The prediction accuracy for the combined test sets was highest with the SVM. The CNN exhibited a minimum variation in prediction accuracy for each class, even though it had the lowest prediction accuracy for the combined test sets among three identifiers. The SVM exhibited the highest prediction accuracy for the combined test sets, and its training time was the shortest among three identifiers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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