• 제목/요약/키워드: Memory and Learning Training

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생물학 가설의 생성에서 나타난 과학적 감성의 생성 과정 (The Generating Processes of Scientific Emotion in the Generation of Biological Hypotheses)

  • 권용주;신동훈;박지영
    • 한국과학교육학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.503-513
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    • 2005
  • 본 연구의 목적은 생물학 가설 생성 중에 나타나는 과학적 감성 생성 과정을 밝히는 것이다. 먼저 예비연구를 통해 잠정적 모형을 구성하고, 사고 발성법 훈련 계획을 확정하고, 표준화된 면접지 개발하였다. 본 연구에서는 8명의 대학생을 대상으로 사고 발성법과 회상적 면접법, 심층 면접을 이용한 삼각측정법으로 언어적 프로토콜과 행동 프로토콜을 수집하였다. 잠정적 모형을 근거를 선언적 지식과 절차적 지식의 분석틀을 개발하였고, 이 분석틀을 이용하여 부호화 프로토콜을 개발하였다. 부호화 프로토콜을 분석한 결과 과학적 감성 생성의 4가지 유형을 개발하였다. 첫 번째 생성 유형은 기본 과정으로서 인식하기 전에 먼저 느끼는 과정을 설명한다. 두 번째 생성 유형은 회상적 과정으로서 과거의 감성기억이 되살아나는 과정을 설명한다. 세 번째 생성 유형은 인지적 과정으로서 인지적 목표를 달성하기 위해 일어나는 일련의 사고 과정에서 생성되는 감성을 설명한다. 네 번째 생성 유형은 귀인 과정으로서 인지적 목표의 달성 여부에 대한 귀인평가 과정에서 생성되는 감성을 설명한다. 기본 과정에서 생성한 감성은 기본 감성이라 하고, 회상 과정에서 생성한 감성은 회상 감성이라 하고, 인지적 과정에서 생성한 감성은 인지적 감성이라 하고, 귀인 과정에서 생성한 감성은 귀인감성이라 한다. 개발된 과학적 감성 생성 과정 유형은 감성 생성 과정 모형 개발과 감성적 두뇌 기반 학습 전략 수립의 기초가 될 것으로 기대한다.

관심 문자열 인식 기술을 이용한 가스계량기 자동 검침 시스템 (Automatic gasometer reading system using selective optical character recognition)

  • 이교혁;김태연;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.1-25
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    • 2020
  • 본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

저산소 허혈 뇌 손상을 유발시킨 미성숙 흰쥐에서 마우스 골수 기원 중간엽 줄기 세포 이식 후 기능 회복 (Functional recovery after transplantation of mouse bone marrow-derived mesenchymal stem cells for hypoxic-ischemic brain injury in immature rats)

  • 최욱선;신혜경;은소희;강훈철;박성원;유기환;홍영숙;이주원;은백린
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제52권7호
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    • pp.824-831
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    • 2009
  • 목 적 : HIE의 치료법으로 줄기 세포가 대안으로 떠오르고 있다. mMSC가 성인 동물 모델에서의 뇌졸중 및 퇴행성 뇌질환에 유의한 기능 회복을 보인다는 보고가 많이 있으나 미성숙 동물 모델에서의 연구 보고는 거의 없는 상태이다. 이에 HIE가 유발된 미성숙뇌에 mMSC를 투여하여 기능 회복에 대한 효과를 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 생후 7일된 수컷 Sprague-Dawley 흰쥐를 sham 대조군, 뇌 손상 대조군, 고용량 mMSC 이식군 및 저용량 mMSC 이식군으로 나누었으며 저산소 허혈 뇌 손상 유도 2주 후에 mMSC를 병변부 국소 이식을 시행하였다. 세포 이식 2, 4, 6 및 8주째에 개방장 시험을 시행하여 운동 기능 회복 정도를 평가하였고, 이후 1주일 동안 Morris 수중 미로 시험을 3개 부문으로 시행하여 학습 및 기억력 회복 정도를 평가하였다. 결 과 : 개방장 시험 결과 네 군간에서 통계적으로 유의한 차이는 없었다(F=0.412, P=0.745). 공간 획득 검사에서 네 군간 평균 탈출 시간에 서로 차이가 있었고(F=380.319, P<0.01), 고용량 mMSC 이식군 및 sham 대조군은 뇌 손상 대조군에 비해 검사 2일째부터 5일째까지 각각 평균 탈출 시간이 감소하였으며(P<0.05), 시간이 갈수록 더 유의하게 차이를 보였다(F=16.034, P<0.01). 참조 기억 검사에서는 네 군간 차이는 없었으며 시각 검사에서는 다섯번째 시행 검사에서만 고용량 mMSC 이식군과 뇌 손상 대조군간에 통계적으로 유의한 차이가 있었다(P<0.05). 결 론 : 일부 검사에서만 고용량 mMSC 이식의 효과가 뚜렷하였고 그 외의 검사에는 통계적으로 유의한 결과는 보이지는 않았으나 산술적인 호전을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 향후 최적의 효과를 보이는 줄기 세포의 농도와 이식 시기를 결정하는 연구가 필요할 것으로 보이며 HIE에서 mMSC가 대안적인 치료 수단으로 이용될 수 있다고 생각된다.