• 한국과학교육학회지
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• 제37권6호
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• pp.993-1003
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• 2017

교수자들은 팀기반 프로젝트 학습을 통해 학생들이 협업능력과 실생활 문제해결력을 기르기를 기대한다. 하지만 프로젝트 학습에서 학생들은 단순분업방식으로 문제를 해결하려 할 뿐 아니라 학습전이가 잘 일어나지 않는 경향이 있다. 학생들이 협업의 시너지를 내고 서로의 지식을 이용하여 학습전이를 일어나게 하기 위해서, 이 연구에서는 교류기억체계(TMS) 기반 협력학습 모형을 개발하여 적용하고 그 효과를 검증하고자 한다. 교류기억체계 기반 협력학습 모형은 과학개념을 학습하면서 동료의 전문성을 파악하는 교류기억체계 개발 단계, 간단한 협력적 문제해결을 통해 신뢰를 기르는 교류기억체계 정교화 단계, 마지막으로 조직화된 지식처리를 하는 교류기억체계 적용의 3단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서 동료교수법을 통해 과학개념을 학습함과 동시에 그룹 구성원이 서로 어떤 지식을 잘 알고 있는지 전문성을 파악한다. 두 번째 단계에서 잘 정의된 실험 문제를 협력적으로 해결하며 근전이를 경험한다. 세 번째 단계에서 근전이 경험을 바탕으로 프로젝트 수행을 위한 원전이를 통해 빈약하게 정의된 문제를 해결한다. 이 모형을 기반으로 기하광학과 음파에 관한 15주 교육 프로그램을 만들어 대학생들에게 적용하였다. 이 중 프로젝트 1개를 적용한 5주간의 자료를 수집하고 분석하였다. 적용결과, 일반 프로젝트 학습을 적용한 그룹의 TMS변화는 유의하지 않았음에 비해, 교류기억체계 기반 협력학습모형을 적용한 그룹의 TMS는 단계적으로 향상되었고, 첫째 주와 마지막 주의 차이는 통계적으로 유의하였다. 또한 실험집단은 비교집단에 비해 프로젝트 수행에서 학습전이가 더 잘 일어난 것을 확인할 수 있었다. 학생들이 협력을 통해 시너지를 얻는 방법을 익히고, 학습한 내용을 문제해결에 잘 적용하도록 하는데 교류기억체계기반 협력학습 모형이 사용될 수 있을 것이다.

• 서비스연구
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• 제10권3호
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• pp.119-138
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• 2020

과거의 제조업 중심 산업경제시대와는 다르게 서비스경제시대는 무형재화중심, 지식보편화, 욕구확장 등의 특징을 가지며 경제의 근간이 되는 많은 것들이 변화하고 있다. 과거에는 환경이 변화하는 속도가 빠르지 않았기 때문에 변화된 환경을 분석한 후 기업에 필요한 인재상을 도출하더라도 오랜 기간 조직에 바람직한 인재상을 유지할 수 있었지만 최근에는 환경 변화 속도가 빨라 선제적으로 인재상을 구축하여 적용하지 않으면 효과적인 경영을 하기 어려운 상황이 되었다. 따라서 본 논문에서는 데이터 분석에 의한 기술적(Descriptive) 방식의 인재상 모델 연구가 아닌 바람직한 인재상 모델 도출을 위한 규범적(Normative) 연구를 수행하였다. 현 시대의 특성과 인류사회의 본질을 분석하여 인재상 모델 구축에 반영하였다. 우주의 공통원리, 동양의 대표사상, 서양의 대표사상을 반영하여 인재상의 기본 모델을 구축하였다. 현대 서비스경제시대에 맞는 인재상을 도출하기 위해 현대 경제사회와 현대정신을 분석하여 반영하였다. 도출된 모델은 조직의 두 대립자인 경영자와 직원이 치열한 상호작용을 하며 변증법적으로 균형을 이루어가는 모델이다. 즉 현대 조직에서의 바람직한 인재는 경영자의 역할을 함께 수행해야 하며, 현대 조직의 경영자상과 인재상은 동전의 앞뒷면처럼 서로 연결되어 있는 구조라고 할 수 있다. 인재상의 철학을 인간관, 역사관, 사회관, 경제관, 경영관 등 5개 차원으로 제시하였으며, 인재상 모델은 주인성, 이성성, 지혜, 고객지향성, 혁신성, 유연성, 자율성, 협업성 등 8개 요소로 도출하였다. 또한 본 연구에서는 일반적인 인재상 모델이 기업의 근무형태에 따라 달라질 수 있음을 제시하였으며, 향후 각 기업에 인재상을 반영하기 위한 구체적이고 실증적인 후속 연구들이 필요하다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.17-27
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• 2021

유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m³/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m³/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.209-214
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• 2009

병원 산업계의 경영관리 환경 변화에서 인터넷의 정보 제공 수준이 높아짐으로써 고객의 의료 지능이 높아지고, 병원선택(Hospital Shopping)과 의사선택(Doctor Shopping)을 스스로 하고 있어서, 병원의 경영도 고객(환자)접점 관리가 사업성과를 중요한 결정 요인으로 작용하고 있다. 이러한 결과로 환자와의 접점관리를 위한 고객관계관리(CRM) 시스템을 구축하고 운영하는 병원이 점차 늘어가고 있다. 그러나 이러한 병원CRM시스템 투자 노력에도 불구하고 그 성과는 미미한 수준에 머물고 있거나 대부분의 CRM 시스템이 실패함에 따라 CRM의 적극적인 도입의 지가 줄어들고 있다. 본 연구에서는 병원CRM시스템의 도입 의도에 어떤 영향 변수들이 주요한 변수로 작용하고 있는지에 대하여 연구하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 병원CRM시스템의 구축에 있어서 영향을 많이 끼치는 분야로 병원정보시스템을 선택했고, 이를 위해 구조방정식모형을 이용하여 연구 가설을 검증하고 연구 모형의 유효성을 증명한 독립변수의 측정 변수를 도출하여 향후 CRM 도입을 하고자 하는 병원에게 지식정보를 제공하고자 하였다.

• 성인간호학회지
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• 제25권2호
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• pp.136-147
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• 2013

Purpose: This study developed a program to facilitate evidence-based practice (EBP) in one nursing organization, and identifies the effects of the program on the nurses' EBP facilitators. Methods: The program was based on the Transtheoretical Model of stages of organizational change, a literature review, the cases of hospitals overseas, and a prior study. To identify the effects of the program, a one-group pretest-posttest study was conducted with 45 nurses who participated in the EBP implementation. Results: The program consisted of EBP educational sessions, consultations with academic nursing faculty and clinical EBP mentors, and support from the administration and relevant departments. After the EBP program, there was a statistically significant difference in belief in the value of EBP between the pretest and the posttest (t=2.31, p=.026). However, no significant differences were found between the pretest and the posttest for organizational support to develop EBP (t=0.62, p=.537), skills in locating and evaluating research reports (s=-1.00, p=.987), knowledge of research language and skills (s=-1.00, p=.986), and time to devote to EBP (s=-23.00, p=.711). Conclusion: The findings provide important data that can be used to develop and implement strategies for enhancing EBP in clinical settings in Korea.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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• pp.14-14
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• 2017

The discipline of plant breeding is experiencing a renaissance impacting crop improvement as a result of new technologies, however fundamental questions remain for predicting the phenotype and how the environment and genetics shape it. Inexpensive DNA sequencing, genotyping, new statistical methods, high throughput phenotyping and gene-editing are revolutionizing breeding methods and strategies for improving both quantitative and qualitative traits. Genomic selection (GS) models use genome-wide markers to predict performance for both phenotyped and non-phenotyped individuals. Aerial and ground imaging systems generate data on correlated traits such as canopy temperature and normalized difference vegetative index that can be combined with genotypes in multivariate models to further increase prediction accuracy and reduce the cost of advanced trials with limited replication in time and space. Design of a GS training population is crucial to the accuracy of prediction models and can be affected by many factors including population structure and composition. Prediction models can incorporate performance over multiple environments and assess GxE effects to identify a highly predictive subset of environments. We have developed a methodology for analyzing unbalanced datasets using genome-wide marker effects to group environments and identify outlier environments. Environmental covariates can be identified using a crop model and used in a GS model to predict GxE in unobserved environments and to predict performance in climate change scenarios. These new tools and knowledge challenge the plant breeder to ask the right questions and choose the tools that are appropriate for their crop and target traits. Contemporary plant breeding requires teams of people with expertise in genetics, phenotyping and statistics to improve efficiency and increase prediction accuracy in terms of genotypes, experimental design and environment sampling.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권2호
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• pp.59-64
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• 2004

본 논문에서는 바이어스에 따른 임피던스 특성을 설명하기 위해 Cold PHEMT 등가회로를 제안하였으며, 이를 이용하여 간단하고 정확하게 기생저항을 추출하는 방법을 제안하였다 제안된 방법은 주파수에 따른 임피던스 특성과 바이어스에 따른 임피던스 특성을 고려했으며, 쇼트키 배리어와 채널 캐패시턴스에 의한 리액턴스 성분의 영향이 최소가 되는 바이어스 점을 선택하여 추출하였다. 순방향 바이어스를 증가시켜 인가할 경우, 높은 주파수에서 수렴하는 임피던스 값이 증가하게 되어 실제 값보다 큰 값이 추출될 수 있으며, 역 바이어스를 증가시켜 인가할 경우에도 높은 주파수에서 수렴하는 임피던스 값이 낮아지지 않고 증가하는 경향을 갖기 때문에 실제 값보다 큰 값이 추출되게 된다. 따라서 이러한 영향이 최소화 될 수 있는 조건에서 추출되어야 한다. 또한 제안된 방법의 검증을 위하여 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 방법을 비교하였다 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 방법의 비교를 위해 각각의 방법으로 추출된 기생저항을 이용하여 소신호 모델링을 수행한 후에 측정된 S-파라메타와 비교하였으며, 그 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 측정 결과와 잘 일치하였다.

• 한국결정성장학회:학술대회논문집
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• 한국결정성장학회 1996년도 제11차 KACG 학술발표회 Crystalline Particle Symposium (CPS)
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• pp.285-309
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• 1996

Non oxide ceramics such as nitrides of transition metals have shown significant potential for future economic impact, in diverse applications in ceramic, aerospace and electronic industries, as refractory products, abrasives and cutting tools, aircraft components, and semi-conductor substrates amid others. Combustion synthesis has become an attractive alternative to the conventional furnace technology to produce these materials cheaply, faster and at a higher level of purity. However he process os highly exothermic and manifests complex dynamics due to its strongly non-linear nature. In order to develop an understanding of this process and to study the effect of operational parameters on the final outcome, numerical modeling is necessary, which would generated essential knowledge to help scale-up the process. the model is based on a system of parabolic-hyperbolic partial differential equations representing the heat, mass and momentum conservation relations. The model also takes into account structural change due to sintering and volumetric expansion, and their effect on the transport properties of the system. The solutions of these equations exhibit steep moving spatial gradients in the form of reaction fronts, propagating in space with variable velocity, which gives rise to varying time scales. To cope with the possibility of extremely abrupt changes in the values of the solution over very short distances, adaptive mesh techniques can be applied to resolve the high activity regions by ordering grid points in appropriate places. To avoid a control volume formulation of the solution of partial differential equations, a simple orthogonal, adaptive-mesh technique is employed. This involves separate adaptation in the x and y directions. Through simple analysis and numerical examples, the adaptive mesh is shown to give significant increase in accuracy in the computations.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.79-86
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• 2009

본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.201-211
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• 2022

최근 사이버보안 패러다임의 변화에 따라, 인공지능 구현 기술인 기계학습과 딥러닝 기법을 적용한 이상탐지 방법의 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 공개 데이터셋인 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 기반 침입 탐지 모델의 이상(anomaly) 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 전처리 기술에 관한 비교 연구를 수행하였다. 또한 정상 데이터와 공격 데이터 비율에 따른 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 적용한 오버샘플링 기법 등을 사용하여 오버샘플링 비율에 따른 탐지 성능을 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 시스템 콜(system call) 특성과 프로세스 실행패스 특성에 Doc2Vec 알고리즘을 사용하여 전처리한 방법이 좋은 성능을 보였고, 오버샘플링별 성능의 경우 DCGAN을 사용하였을 때, 향상된 탐지 성능을 보였다.