서로 다른 특징을 가지는 이미지를 통합하여 작물의 병충해 분류를 위한 심층신경망을 훈련하는 것이 학습 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 심층신경망의 학습 결과를 개선할 수 있는 이미지 통합방법에 대해 실험하였다. 실험을 위해 두 종류의 작물 이미지 공개 데이터가 사용되었다. 하나는 인도의 실제 농장 환경에서 촬영된 작물 이미지이고 다른 하나는 한국의 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지였다. 작물 잎 이미지는 정상인 경우와 4종류의 병충해를 포함하여 5개의 하위 범주로 구성되었다. 심층신경망은 전이학습을 통해 사전 훈련된 VGG16이 특징 추출부에 사용되었고 분류기에는 다층퍼셉트론 구조를 사용하였다. 두 공개 데이터는 세 가지 방법으로 통합되어 심층신경망의 지도학습에 사용되었다. 훈련된 심층신경망은 평가 데이터를 이용해 평가되었다. 실험 결과에 따르면 심층신경망을 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지로 학습한 이후에 실제 농장 환경에서 촬영한 작물 이미지로 재학습하는 경우에 가장 좋은 성능을 보였다. 서로 다른 배경의 두 공공데이터를 혼용하여 사용하면 심층신경망의 학습 결과가 좋지 않았다. 심층신경망의 학습 과정에서 여러 종류의 데이터를 사용하는 방법에 따라 심층신경망의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 베를린 국립유럽학교(SESB)의 교육과정을 분석하여, 독일의 이주민 사회통합 정책에 따른 상호문화교육에 대하여 이중언어교육을 중심으로 알아보았다. 이를 위하여 베를린 국립유럽학교 중에서 Joan-Miró 초등학교와 Finow 초등학교을 사례로 교육과정을 분석하였다. 독일에서는 이주가정의 학생이 자신이 속한 문화적 공동체의 언어 및 정체성을 유지하면서 동시에 독일사회에 통합할 수 있는 다문화교육 정책을 유지하고 있다. 따라서 이주자들의 모국어 사용능력 유지와 이주학생들의 독일어습득이 독일의 사회통합 정책의 중심에 있다고 할 수 있다. 베를린 국립유럽학교는 학생들의 언어능력뿐만 아니라, 다양한 문화적 배경의 학생들을 위한 상호문화교육 환경 조성을 위하여 설립된 일반 공립학교이다. 베를린의 국립유럽학교는 이주가정 출신의 학생들이 그들의 언어와 문화정체성을 유지하는 것과 동시에 독일사회에 통합할 수 있도록 하는 상호문화교육을 교육목표로 하고 있다. Joan-Miró 초등학교에서는 학생들의 미래 지식사회를 위한 준비와 함께 상호문화 능력 및 이중언어 능력을 장려하고, 학생들로 하여금 독립적 생활과 자기주도적 학습을 할 수 있도록 하고 있다. Finow 초등학교에서는 학생들에게 미래 유럽의 지식사회에서 요구하는 시민으로서의 역량을 강화시킬 수 있는 기본능력 이외에 상호문화적 역량 및 언어적 역량, 그리고 지향성 역량을 장려하고 있다. 한국 학교의 외국어교육에서도 독일의 국립 유럽학교와 같이 실용적으로 다변화할 필요가 있다. 이와 함께 학생들의 이중언어능력의 개선, 학생 각각의 개인별 특성에 맞는 능력개발, 그리고 상호문화이해역량을 증진할 수 있도록 교육환경의 개선이 필요하다.
본 논문에서는 베어링 고장진단 성능을 개선하기 위해 실시간 학습 방법을 제안한다. 기존 베어링 고장진단의 문제점은 학습되지 않은 상태에 대해 올바른 분류를 할 수 없다는 점이다. 제안한 4단계 실시간 학습 방법은 새로운 상태를 실시간으로 인지 및 학습하여 새로운 상태의 데이터를 올바르게 분류할 수 있다. 1단계에서는 학습 정보에서 각 클래스의 무게중심과 그 클래스 내 각 특징벡터 사이의 유클리디안 거리를 계산하여 각 클래스별로 거리의 최대값을 계산한다. 2단계에서는 새로 취득된 데이터의 특징벡터와 각 클래스의 무게중심 사이의 유클리디안 거리를 계산하고 각 클래스별 최대 허용 거리와 비교한다. 3단계에서는 새로 취득된 데이터들과 각 클래스 내 무게중심 사이의 거리가 각 클래스의 최대 허용 거리보다 모두 클 경우 새로운 상태의 데이터로 인지하고 새로운 상태 인지 횟수를 증가시킨다. 마지막 4단계에서는 새로운 상태 인지 회수가 10보다 클 경우 새로운 상태의 클래스를 생성하기 위해 새로운 상태로 인지된 10개의 데이터를 새로운 상태의 클래스로 지정하고 분류기를 재학습시킨다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 베어링 결함 데이터를 사용하여 제안한 실시간 학습 방법의 효율성을 검증하였다.
본 연구에서는 과학교사의 적응적 실행에 대한 인식을 중요도와 실행도 측면에서 알아보고자 하였다. 이를 위해 중등 과학교사를 대상으로 적응적 실행 설문지를 개발하여 128명의 설문 응답 결과를 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 과학교사들은 적응적 실행의 17개 항목에 대해 모두 중요하다고 응답하였다. 특히 '예시의 추가', '개념의 수준/범위 조절', '학생 참여 격려'에 관한 항목은 중요도와 실행도가 모두 높게 나타났다. 둘째, 적응적 실행 항목에 대한 중요도-실행도 분석 결과, 중요도는 높으나 실행도가 낮아서 집중 개선이 필요한 항목들은 '학생들의 주도적인 학습을 격려'하고 '개인차에 대한 모니터링과 대응'에 대한 것이었다. 이 항목들이 중요도가 높음에도 불구하고 실행도가 낮은 이유에 대해 과학교사들은 시간 부족과 획일적인 교육과정을 지적하였다. 셋째, 적응적 실행 항목에 대한 중요도-실행도 분석에서 과잉 영역인 4영역에 위치한 항목들로는 '속도 조절', '활동 조율', '비유/은유 사용'에 대한 것이었다. 특히 '비유/은유 사용'은 유일하게 중요도보다 실행도가 높게 나온 항목으로 과학교사들이 현재도 충분히 사용하고 있으며 과잉 사용으로 인한 문제점이 발생하지 않는지 재고할 필요가 나타났다. 넷째, 중요도와 실행도의 차이가 나타나는 이유에 대한 응답을 분석한 결과, 교사 요인으로는 교사의 지식이나 능력 부족, 계획대로 실행하는 성향 등이 언급되었으며, 학생 요인으로는 과다한 학생 수, 학생의 수준 차이, 입시 위주 수업을 선호하는 경향 등이 나타났다. 환경 요인으로는 획일적 교육과정과 실험 여건, 평가체제, 외부의 요구 등이 다양하게 언급되었다. 마지막으로 본 연구결과가 과학교육에 주는 시사점을 논의하였다.
오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.
One of the main factors that determine the quality of instruction is the teaching ability of the instructor administering the class. To evaluate teaching ability, methods such as peer review, student feedback, and teaching portfolio can be used. Among these, because feedback from the students is directly associated with how well the students feel they have learned, it is essential to improving instruction and teaching ability. The principal aim of instruction evaluation lies in the evaluation of instructor's qualification and the improvement of instruction quality by enhancing professionalism. However, the mandatory instruction evaluations currently being carried out at the term's end in universities today have limitations in improving instruction in terms of its evaluation items and times. To improve the quality of instruction and raise teaching abilities, instruction evaluations should not stop at simply being carried out but also be utilized as useful data for students and teachers. In other words, they need to be used to develop teaching and improve instruction for teachers, and consequently, should also exert a positive influence on students' scholastic achievements and learning ability. The most important thing in evaluation is the acquisition of accurate information and how to utilize it to improve instruction. The online instruction diagnosis item pool is a more realistic feedback device developed to improve instruction quality. The instruction diagnosis item pool is a cafeteria-like collection of hundreds of feedback questions provided to enable instructors to diagnose their instruction through self-diagnosis or students' feedback, and the instructors can directly select the questions that are appropriate to the special characteristics of their instruction voluntarily make use of them whenever they are needed. The current study, in order to find out if the online instruction diagnosis item pool is truly useful in reforming and improving instruction, conducted pre and post tests using 256 undergraduate students from Y university as subjects, and studied the effects of student feedback on instructions. Results showed that the implementation of instruction diagnosis improved students' responsibility regarding their classes, and students had positive opinions regarding the usefulness of online instruction diagnosis item pool in instruction evaluation. Also, after instruction diagnosis, analyzing the results through consultations with education development specialists, and then establishing and carrying out instruction reforms were shown to be more effective. In order to utilize the instruction diagnostic system more effectively, from planning the execution of instruction diagnosis to analyzing the results, consulting, and deciding how those results could be utilized to instruction, a systematic strategy is needed. In addition, professors and students need to develop a more active sense of ownership in order to elevate the level of their instruction.
인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.
본 연구에서는 제2차 대학도서관진흥종합계획(2019~2023)의 완료 시기가 도래함에 따라 기존 종합계획의 추진과제에 대한 이행 수준을 대학도서관 주요 통계와 도서관 직원의 인식을 토대로 살펴보고자 하였다. 이를 위해 최근 5년간 대학도서관 주요 통계 지표 변화를 살펴보았으며, 도서관 직원을 대상으로 제2차 종합계획에 대한 전반적인 인식과 17개 세부과제에 대한 중요도와 수행도 인식을 설문 조사하였다. 총 369명의 설문 응답을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 대다수 응답자는 제2차 종합계획에 대해 잘 알고 있었으며, 도서관 발전계획이나 시행계획 수립에 빈번하게 활용하고 있었다. 둘째, 세부과제 17개에 대한 IPA 분석 결과, 대학의 유형과 상관없이 시설 개선이나 교수-학습 지원, 학술자원 접근성 확대는 꾸준히 유지되어야 하며, 도서관 정책을 개발하고 인력과 재정을 확충하기 위한 노력이 강화되어야 하는 것으로 나타났다. 셋째, 4년제 대학은 전문대학에 비해 해외 학술자원의 접근성 확대를 특히 중요시하고 있었으며, 전문대학은 4년제 대학에 비해 기초소양 함양 프로그램이나 포용적 서비스를 더 중요하게 인식하고 있었다. IPA 대각선 모형 적용 결과 모든 세부과제에 대한 수행도가 중요도에 비해 낮은 것으로 드러났는데, 이는 추후 종합계획 수립 시 실효성 제고를 위한 전략적 모색이 중요하다는 것을 시사한다.
Chae Jung Park;Yae Won Park;Sung Soo Ahn;Dain Kim;Eui Hyun Kim;Seok-Gu Kang;Jong Hee Chang;Se Hoon Kim;Seung-Koo Lee
Korean Journal of Radiology
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제23권1호
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pp.77-88
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2022
Objective: Our study aimed to evaluate the quality of radiomics studies on brain metastases based on the radiomics quality score (RQS), Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD) checklist, and the Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI) guidelines. Materials and Methods: PubMed MEDLINE, and EMBASE were searched for articles on radiomics for evaluating brain metastases, published until February 2021. Of the 572 articles, 29 relevant original research articles were included and evaluated according to the RQS, TRIPOD checklist, and IBSI guidelines. Results: External validation was performed in only three studies (10.3%). The median RQS was 3.0 (range, -6 to 12), with a low basic adherence rate of 50.0%. The adherence rate was low in comparison to the "gold standard" (10.3%), stating the potential clinical utility (10.3%), performing the cut-off analysis (3.4%), reporting calibration statistics (6.9%), and providing open science and data (3.4%). None of the studies involved test-retest or phantom studies, prospective studies, or cost-effectiveness analyses. The overall rate of adherence to the TRIPOD checklist was 60.3% and low for reporting title (3.4%), blind assessment of outcome (0%), description of the handling of missing data (0%), and presentation of the full prediction model (0%). The majority of studies lacked pre-processing steps, with bias-field correction, isovoxel resampling, skull stripping, and gray-level discretization performed in only six (20.7%), nine (31.0%), four (3.8%), and four (13.8%) studies, respectively. Conclusion: The overall scientific and reporting quality of radiomics studies on brain metastases published during the study period was insufficient. Radiomics studies should adhere to the RQS, TRIPOD, and IBSI guidelines to facilitate the translation of radiomics into the clinical field.
수학은 기초학력 보장과 밀접한 관련이 있는 교과이다. 최근 기초학력의 중요성이 대두되면서 수학 교과의 기초학력을 보장하기 위한 각종 정책과 사업이 운영되고 있다. 이에 본 연구에서는 17개 시·도 교육청의 기초학력 보장 시행계획 내용 중 수학 교과와 관련이 있는 내용을 추출하여 사업 실태를 분석하였다. 관련 사업들을 진단과 지원으로 구분하고 진단에 대해서는 진단 도구의 종류, 진단 도구를 선택하는 주체, 진단 대상, 진단 시기를 분석하였다. 학습 지원에 대해서는 교실 내 지원, 학교 내 지원, 학교 밖 지원으로 구분하여 분석하고, 추가로 학습 지원 사업의 성격과 지도 인력의 전문성을 분석하였다. 연구 결과, 진단의 측면에서는 진단 시기 조정, 진단 전문성 확보에 대한 이슈가 있었고, 지원의 측면에서는 예방 성격의 사업 부족, 지도 전문성 확보, 난산증 지원에 대한 이슈가 있었다. 본 연구는 수학 교과의 기초학력 보장을 위한 사업을 운영하거나 수학 교육에서 기초학력 관련 연구 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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