International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.58-63
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2021
This research aims to reconsider the necessity of an alternative way(s) for contemporary actor training and acting in discussing and articulating Diderot and Suzuki's concepts and approaches for acting/training. First of all, the physical body, assumed and conceptualized by Diderot is beyond our control by means of a type of radical body/mind dualism, and is based on the concept that body and mind are separate. In contrast, Suzuki's notion of acting/training is raised by his concern about the role of an actor's body in the constitution of an actor's bodily experience against the imitation of the West-oriented theatre/acting/training. The descriptions of the two theatre artists' notion of acting/training gives us insight into the place and role of contemporary theatre as a practical root to encounter and communicate between a doer and a spectator where an actor's body must appropriately be attuned and cultivated towards the cultivation of bodily attributes which are foundation but usually neglected by actors/directors/practitioners particularly in Korea. Especially, misunderstanding of a specific training sources/approaches, namely 'scientific system' and the 'method' have taken us away from the potential possibilities of the lived oneness. Here, the 'possibility' refers to the primary bodily functions within a specific context or being in the here and now rather than attempting to copying, imitating and/or adapting a specific cultural source(s)/approaches/techniques as we have faced with through the previous century. We reconsider and argue that a potential way to correspond the nature of theatre/acting/training is that how to meet the demand of contemporary spectators which in turn intensifies an actor's stability, sustainability and hopefully professional identity in this contemporary era.
정부는 검정형 자격제도의 한계를 극복하고 관련 산업계에 적용가능한 실무능력 인재 양성을 목적으로 과정평가형 자격제도를 운영하고 있으며, 지적분야도 지적산업기사 등급의 과정평가형 자격제도를 운영중에 있다. 그러나 과정평가형자격의 교육훈련과정에 지적분야가 아닌 측량분야의 능력단위를 교육함으로서 과정평가형 자격제도의 취지와 맞지 않는 부분이 있다. 따라서 본 연구는 지적분야의 과정평가형 자격제도를 면밀히 분석하고 그에 따른 개선방안을 제시하였다. 첫째, 지적분야의 NCS는 2014년 개발이후 별다른 보완·개발이 이루어지지 않아 현행 법령과 맞지 않는 부분이 다수 존재하므로 이에 대한 보완개발이 필요하며, 둘째, 현행 지적분야 과정평가형 자격제도에 활용하고 있는 측량분야의 선택능력단위를 지적분야의 NCS 능력단위로 개선할 것을 제안하였다. 또한 현행 지적분야의 NCS의 12개 능력단위를 필수능력단위로 지정하고 교육·훈련을 운영한다면 충분히 지적기사 등급의 역량을 갖춘 실무인재를 양성할 수 있을 것이므로 지적기사 등급의 과정평가형 자격제도 도입을 제안하였다. 그러나 실질적인 제도운영 및 적용을 위해서는 과정평가형 자격제도 교육·훈련에 활용되고 있는 지적분야 NCS의 보완·개발이 반드시 선행되어야 할 것이다.
본 논문에서는 스마트기기의 출현으로 급변하는 정보통신환경을 반영한 스마트러닝 모델을 제시한다. 스마트 기기들은 화면크기와 성능이 다양하지만 크게 스마트폰, 스마트 패드, 개인용 컴퓨터(PC), 스마트 TV로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 각 기기 유형별로 서비스에 적합한 교육 콘텐츠와 상호작용 방법들에 대하여 살펴보고, 각 기기 특성에 맞는 스마트러닝 서비스 모델과 향후 정보통신환경을 반영한 스마트 러닝의 발전 방향을 제시하였다.
Famous artificial neural network (ANN) is applied to predict proper process window of arc welding. Target weldment is variously combined lap joint fillet welding of automotive steel plates. ANN's system variable such as number of hidden layers, perceptrons and transfer function are carefully selected through case by case test. Input variables are welding condition and steel plate combination, for example, welding machine type, shield gas composition, current, speed and strength, thickness of base material. The number of each input variable referred in welding experiment is counted and provided to make it possible to presume the qualitative precision and limit of prediction. One of experimental process windows is excluded for predictability estimation and the rest are applied for neural network training. As expected from basic ANN theory, experimental condition composed of frequently referred input variables showed relatively more precise prediction while rarely referred set showed poorer result. As conclusion, application of ANN to arc welding process window derivation showed comparatively practical feasibility while it still needs more training for higher precision.
Kim, Jaehwan;Cui, Run;Choi, Youngjin;Kim, Hyoung Joong
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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pp.268-270
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2014
Object extraction problem is one of the most important topics in the research area of computer vision, this type of technique can be widely used in practical, such as image processing, robot vision, automatically traffic guide and so on. In this paper, we propose a different way to estimate the background and foreground without any previous training procedure, this approach can be used for automatic object extraction in the future. A simple experiment result shows that our approach has a good potential for the further more practical application.
This study was following one of 'A study on the consciousness of fashion industries internship'. The purposes of this study were to develop the internship program which focused on practical use to introduce and carry out for fashion industries, and secondly to propose some regime for government to activate fashion internship. Reference searching method and depth interviewing method were used for this study. The results were as follows : Fashion industry internship was grouped into two classes, 'on-the-job training'; educating students fields and 'talent hunting'; selecting good persons. Internship of industry-academic world was classified into two types; the one is 'credit type' which has curriculums between universities and industries and the other is 'non-credit type' which has not any credit and is operated by industry own system. This study provided the development courses of pragmatic program to perform internship systematically and it also provided the program models for guide line in fashion industries. Six grades such as ready step, introduction step, selection step, management step, evaluation step and feed-back step were proposed for the internship program development steps of fashion industries. A virtual organization, 'The Fashion Industry and Academy Association' was proposed as a policy for activating internship between universities, industries and government.
본 연구는 K대학교 온라인평생교육원이 보급하는 가상훈련 콘텐츠를 운영하는 기관의 교육형태, 교육현황을 파악하고 가상훈련 콘텐츠 보급기관의 역할 및 개선방안 등을 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 2020년 K대학교 온라인평생교육원이 보급한 가상훈련 콘텐츠를 운영하는 56개 기관을 대상으로 설문조사를 실시하고 최종 응답한 44개 기관의 설문을 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 가상훈련 운영기관의 교육형태는 가상훈련 교육매체는 PC를 활용, 활용한 콘텐츠 과정은 총 52과정, 교육형태는 이론+가상훈련 유형, 실습기간은 1-2주 기간을 가장 많이 적용하고 있다고 응답했다. 또한 교육현황을 살펴보니 가상훈련 대상은 주로 학생이며, 주로 기관 자체적으로 모집을 하며 운영규모는 1-20명, 개설 과정 수는 1-3개 정도, 담당 교·강사 수는 1-3명 정도라는 응답이 가장 많았다. 둘째, 가상훈련 콘텐츠 보급기관의 역할로 다양한 가상훈련 콘텐츠 개발과 가상훈련 교육과정 적용 및 활용방법 제시, 가상훈련 콘텐츠 질 제고 등이 필요하다고 응답하였다. 셋째, 가상훈련 콘텐츠 보급기관의 개선방안으로 가상훈련 콘텐츠 실무능력 연계 강화, 교·강사의 가상훈련 콘텐츠 활용교육, 다양한 가상훈련 콘텐츠 연계방안 제시, 가상훈련 콘텐츠 품질 관리 강화 등을 요구했다. 이에 본 연구는 가상훈련 콘텐츠 운영기관의 전반적 운영현황과 실태를 파악하고 공공 가상훈련 보급기관의 역할 정립 및 개선방안을 살펴보았다는데 의의가 있다.
Purpose: This study aimed to investigate disaster preparedness competence and disaster response competence of paramedics working in emergency medical centers operating a disaster medical assistance teams. Methods: Data of 174 emergency medical technician(EMT)-paramedics were collected from July 15 to August 14, 2018 at regional and local emergency medical centers that operate disaster medical assistant team. Analysis of the data was carried out with IBM SPSS statistics 24.0 software (IBM, Armonk, NY, USA). Results: The mean disaster preparedness competence score was $3.57{\pm}0.63$ (out of five). Participants' disaster preparedness competence significantly differed according to type of emergency medical center (p<.000), disaster education experience (p<.000), and education frequency (p=.001). The mean disaster response competence score was $4.09{\pm}0.57$ (out of five). Participants' disaster response competence significantly differed according to disaster education experience (p<.000) and medical assistance experience (p=.045). Conclusion: Emergency medical technician-paramedics without disaster training should first be provided with this training. Further, it is important for EMT-paramedics to know their disaster preparedness and response capacities and strengthen their shortcomings. It is also important to develop education and training programs that properly equip EMT-paramedics with practical competencies.
The purpose of this study was to measure dental hygienists' perception of the usefulness of clinical practice training. A total of 195 dental hygienists participated in the study. The findings of the study were analyzed according to age, the type of hospitals where respondents were working, experience in clinical practices and educational level as follows: 1. There were statistically significant differences in perception of the usefulness of the practice of amalgam filling preparation performed for dental operation among subjects at different ages (p<.01). 2. There were statistically significant differences in perception of the usefulness of the practice of paralleling technique(p<.001), the practice of amalgam filling preparation(p<.01) and the practice of trauma treatment preparation(p<.05) among subjects working at different clinics 3. Significant differences were observed in perception of the usefulness of the practice of sterilization(p<.05), the practice of suction(p<.05), the practice of history taking preparation (p<.01) and the practice of halitosis patient management preparation(p<.05) among subjects with different years of experience in clinical practices. 4. Significant differences were found in perception of the usefulness of the practice of paralleling technique among subjects with different education levels. The findings of the study suggest the need for strengthening education programs for clinical training content and practices which subjects considered important for their job. At the same time, the study emphasizes the need for developing training programs designed to produce dental hygiene preceptor who can provide dental hygienists with practical clinical training in cooperation with college and dental clinics.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.210-218
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2021
CNN (Convolutional Neural Network), a type of deep learning algorithm, is a type of artificial neural network used to analyze visual images. In deep learning, it is classified as a deep neural network and is most commonly used for visual image analysis. Accordingly, an AI autonomous driving model was constructed through real-time image processing, and a crosswalk image of a road was used as an obstacle. In this paper, we proposed a low-cost model that can actually implement autonomous driving based on the CNN model. The most well-known deep neural network technique for autonomous driving is investigated and an end-to-end model is applied. In particular, it was shown that training and self-driving on a simulated road is possible through a practical approach to realizing lane detection and keeping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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