4차 산업혁명은 지식의 생산속도가 빠르고 지식산업의 비중이 매우 증가하는 지식사회로의 전환을 의미하며 이와 관련하여 디지털 혁명이 지속되고 있다. 신기술에 의한 산업구조의 재편과 직업·직무의 변화는 교육의 변화를 가져오고 있고 디지털 기술의 발전으로 인해 경계가 없고 개별적이며 역동적인 교육이 새로운 교육의 표준이 되어 가고 있다. 이런 배경에서 정규 과정 학위보다는 신기술에 관한 나노 학위(Nano Degree)나 핵심강좌에 집중된 마이크로 디그리(microdegree)에 대한 관심도 많이 증가하고 있다. 대표적으로 미국의 유다시티(Udacity)는 직업과 연계된 온라인 나노디그리 과정을 개설해 운영하고 있고, 주요 기업들과 협업하여 기업에 필요한 핵심 교육과정을 개발 및 교육함으로 기업의 인재 확보를 효율적으로 지원하고 있다. 이렇게 온라인 직업 및 직무 교육이 활성화되면서 이제 개인 스스로가 직업능력개발에 대한 목표를 세우고 포트폴리오 방식의 지속가능한 학습을 이어갈 수 있는 환경이 갖추어 졌다. 그러나 효과적인 직업 교육을 위해서는 자동화된 개인 맞춤형 교육컨텐츠 설계가 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 온라인 학습시대에 직업준비를 위한 개인 맞춤형 career and course map 추천 시스템을 제안하고자 한다.
It is necessary to develop a pulsatile Extracorporeal Membrane Oxygenator (p-ECMO) with counter-pulsation control(CPC), which ejects blood during the diastolic phase of the heart rather than the systolic phase, due to the known issues with conventional ECMO causing fatal complications such as ventricular dilation and pulmonary edema. A promising method to simultaneously detect the pulsations of the heart and p-ECMO is to analyze blood pressure waveforms using deep neural network technology(DNN). However, the accurate detection of cardiac rhythms by DNNs is challenging due to various noises such as pulsations from p-ECMO, reflected waves in the vessels, and other dynamic noises. This study aims to evaluate the accuracy of DNNs developed for CPC in p-ECMO, using human-like blood pressure waveforms reproduced in an in-vitro experiment. Especially, an experimental setup that reproduces reflected waves commonly observed in actual patients was developed, and the impact of these waves on DNN judgments was assessed using a multiple DNN (m-DNN) that provides accurate determinations along with a separate index for heartbeat recognition ability. In the experimental setup inducing reflected waves, it was observed that the shape of the blood pressure waveform became increasingly complex, which coincided with an increase in harmonic components, as evident from the Fast Fourier Transform results of the blood pressure wave. It was observed that the recognition score (RS) of DNNs decreased in blood pressure waveforms with significant harmonic components, separate from the frequency components caused by the heart and p-ECMO. This study demonstrated that each DNN trained on blood pressure waveforms without reflected waves showed low RS when faced with waveforms containing reflected waves. However, the accuracy of the final results from the m-DNN remained high even in the presence of reflected waves.
이차원 위상 어레이 변환자를 이용하는 실시간 3차원 영상 시스템은 많은 수의 채널 수를 가지기 때문에 고 비용의 매우 복잡한 빔집속부를 사용하여야 한다. 또한 각 주사선에 대해 초음파를 매번 송수신해야 하므로 볼륨 레이트 또한 낮게 된다. 이를 해결하기 위해 기존에 제안된 교차어레이를 이용한 3차원 영상화 기법은 실시간 3차원 영상을 위한 고속 주사가 가능하고 측방향으로는 동적집속이 가능하지만, 고도방향으로는 송신집속깊이를 제외하고는 고도방향의 해상도가 저하된다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 합성구경 기반의 교차 어레이를 사용한 3차원 영상화 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 고도방향으로 놓인 일차원 송신어레이의 각 변환소자를 한번에 하나씩 순차적으로 송신하고, 반사된 신호들을 측방향으로 놓인 일차원 수신어레이의 모든 변환소자를 이용하여 수신하게 된다. 수신시 측방향으로는 동적집속, 고도방향으로는 합성구경 기법을 이용하여 빔을 집속함으로써 모든 영상 점에 대해 측방향과 고도방향 모두 동적집속된 효과를 얻을 수 있다. 또한, 제안한 방법은 고도방향으로 합성구경 기법을 이용함으로써 송신어레이 변화소자 개수만큼의 초음파 송수신 과정을 통해 관심 영역의 입제영상을 임의의 요구되는 단면영상 수를 이용하여 구성할 수 있다. 제안한 방법을 통해 기존의 고정집속 기반의 교차어레이를 이용한 3차원 영상화 기법과 비교하여 측방향으로는 동일하고 고도방향으로는 훨씬 우수한 해상도의 영상을 획득할 수 있음을 컴퓨터 모사실험을 통해 점증하였다. 또한 동반논문에서는 제안한 방법에 비해 송신전력과 고도방향 해상도를 더욱 향상시킬 수 있는 선형파면 기반의 합성구경 기법을 제안한다.
한국의 검무는 조선시대까지 의례, 민속예능, 궁중연향, 풍류 등에서 다양하게 추어졌다. 그 중 기생들이 민간과 궁중에서 추었던 여기(女妓) 검무가 현재까지 전승되었는데, 조선 후기 문학작품들에 기록된 검무들은 현행 검무보다 역동적이고 검기(劍氣)를 가득 담은 춤이었다. 하지만 현재 전승되고 있는 기녀 검무들은 의식(儀式)성이 강하고 단아하다. 시대적 변화를 겪으며 검무의 정조(情調)가 변한 듯하다. 그러나 이러한 차이에도 불구하고 시대를 관통하는 검무의 핵심적인 구조가 있을 것이라는 가설 하에 검무의 내적 구조를 시론적으로 분석해 보았다. 이를 위해 현행 검무와 조선 후기 검무의 구조를 교차하여 연구하였다. 조선후기 문학작품 중 박제가의 <검무기>와 정약용의 <무검편증미인>을 분석했고, 무보로 "정재무도홀기"에서 <검기무>와 "교방가요"의 <검무>를 분석하였다. 도입과정에서는 춤꾼이 등장하여 절을 하고 춤꾼의 캐릭터를 보여주고, 무진 무퇴하며 손춤이나 한삼춤을 춘다. 전개과정에서는 춤꾼과 검이 만나는데, 검을 잡을 것인지를 갈등하다가 양 손에 칼을 잡고 춤춘다. 절정과정에서 숙련된 검술과 교전(交戰)의 모습을 보여주고, 마지막에 연풍대까지 춘다. 결말과정에서는 궁중에서 추었던 경우 인사를 하고 마치지만, 교방에서 추었던 경우 칼을 던지고 춤을 마무리한다. 검무의 구조를 도입 - 전개 - 절정 - 결말로 구분하였다. 이러한 네 단계의 전개 구조에 현행 검무(진주검무, 통영검무, 해주검무, 호남검무, 국립국악원의 검기무)의 춤사위 진행을 결부시키고, 반주 장단인 염불 - 타령(또는 늦은타령) - 자진타령 - 타령 - 자진타령의 순서에 따라 검무의 전개를 분석해보았다. 도입과정은 염불이나 타령의 초입부분이다. 기생이 등장하면서 캐릭터가 제시되고, 2열로 나뉘어 상대(相對)하며 춤춘다. 염불과 타령의 도입과정은 여유롭고 우아하게 진행된다. 전개과정은 타령의 중간이나 자진타령에 해당한다. 춤꾼들이 검 앞에 앉아 있거나 앉게 되는데, 칼을 잡기(집검(執劍))까지 갈등의 과정이 보여지다가, 결국 쌍검을 잡고 춤춘다. 타령에서 자진타령 장단으로 속도를 점차 높이며 검을 잡는 과정의 갈등과 긴장감을 고조시킨다. 또 자진타령의 탄력 있는 장단이 춤의 전개를 조금씩 진전시키는 역할을 하게 된다. 그런데 속도를 갑자기 늦추어 타령장단이 3~4장단 배치되었다. 자진타령의 빠른 장단에서 타령의 느린 장단으로 전환되는데, 그 이유는 검무의 진전되는 긴장감을 잠시 끌어내 숨을 고르게 했다가, 다시 속도를 높여서, 이 춤이 절정으로 가기 전에 검무의 묘미를 높이는 효과를 만드는 것이라고 하겠다. 그리고 다시 자진타령으로 속도가 빨라지면 검무의 동작들은 더욱 폭이 크고 역동적으로 펼쳐진다. 고조된 자진타령의 빠르고 힘 있는 장단에 맞춰 추면서 절정과정의 최고조에 이르는 것이다. 마지막 결말은 잦은 타령이 고조되고, 연풍대의 여세를 몰아 일렬로 서서 검을 휘두르며 춤추다가, 인사를 하고 춤을 마친다. 여기까지 자진타령이 이어진다. 이상 검무의 전개 과정에서 염불 - 타령 - 자진타령 - 타령 - 자진타령으로 이어지는 반주음악은 검무의 도입, 전개, 절정, 결말이라는 구조와 긴밀히 연관되어 있고, 각 과정을 선명히 드러내는 역할을 하고 있다. 조선후기 문헌에 기록된 기녀들의 검무와 현행 검무가 진행상에 약간의 차이를 보이지만, 시대를 관통하는 검무의 핵심적인 내적 구조를 파악할 수 있다.
첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.
Cyberspace permits us to more beyond traditional face-to-face, mail and telephone surveys, yet still to examine basic issues regarding the quality of data collection: sampling, questionnaire design, survey distribution, means of response, and database creation. This article address each of these issues by contrasting and comparing traditional survey methods(Paper-and-Pencil) with Internet or Personal Computer networks-mediated (Screen-and-Keyboard) survey methods also introduces researchers to this revolutionary and innovative tool and outlines a variety of practical methods for using the Internet or Personal Computer Networks. The revolution in telecommunications technology has fostered the rapid growth of the Internet all over the world. The Internet is a massive global network and comprising many national and international networks of interconnected computers. The Internet or Personal Computer Networks could be the comprehensive interactive tool that will facilitate the development of the skills. The Internet or Personal Computer Networks provides a virtual frontier to expand our access to information and to increase our knowledge and understanding of public opinion, political behavior, social trends and lifestyles through survey research. Comparable to other technological advancements, the Internet or Personal Computer Networks presents opportunities that will impact significantly on the process and quality of survey research now and in the twenty-first century. There are trade-offs between traditional and the Internet or Personal Computer Networks survey. The Internet or Personal Computer Networks is an important channel for obtaining information for target participants. The cost savings in time, efforts, and material were substantial. The use of the Internet or Personal Computer Networks survey tool will increase the quality of research environment. There are several limitations to the Internet or Personal Computer Network survey approach. It requires the researcher to be familiar with Internet navigation and E-mail, it is essential for this process. The use of Listserv and Newsgroup result in a biased sample of the population of corporate trainers. However, it is this group that participates in technology and is in the fore front of shaping the new organizations of interest, and therefore it consists of appropriate participants. If this survey method becomes popular and is too frequently used, potential respondents may become as annoyed with E-mail as the sometimes are with mail survey and junk mail. Being a member of the Listserv of Newsgroup may moderate that reaction. There is a need to determine efficient, effective ways for the researcher to strip identifiers from E-mail, so that respondents remain anonymous, while simultaneously blocking a respondent from responding to a particular survey instrument more than once. The optimum process would be on that is initiated by the researcher : simple, fast and inexpensive to administer and has credibility with respondents. This would protect the legitimacy of the sample and anonymity. Creating attractive Internet or Personal Computer Networks survey formats that build on the strengths of standardized structures but also capitalize on the dynamic and interactive capability of the medium. Without such innovations in survey design, it is difficult to imagine why potential survey respondents would use their time to answer questions. More must be done to create diverse and exciting ways of building an credibility between respondents and researchers on the Internet or Personal Computer Networks. We believe that the future of much exciting research is based in the Electronic survey research. The ability to communicate across distance, time, and national boundaries offers great possibilities for studying the ways in which technology and technological discourse are shaped. used, and disseminated ; the many recent doctoral dissertations that treat some aspect of electronic survey research testify to the increase focus on the Internet or Personal Computer Networks. Thus, scholars should begin a serious conversation about the methodological issues of conducting research In cyberspace. Of all the disciplines, Internet or Personal Computer Networks, emphasis on the relationship between technology and human communication, should take the lead in considering research in the cyberspace.
딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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