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산업 성장잠재력 제고를 위한 신도제제도의 개념 요소에 대한 연구 (A Study on Constituents of the New Apprenticeship Concept for the Promotion of Industrial Growth Potential)

  • 윤자룡;노태천;최완식
    • 대한공업교육학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.1-27
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    • 2013
  • 이 연구는 산업 현장에의 보다 발전된 성장 잠재력을 제고하기 위하여 문헌분석과 직업교육 전문가들을 통해 델파이 조사를 하고 신 도제제도의 구성 영역과 요소들을 찾고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 문헌 연구와 조사 연구가 이루어졌는데, 조사 연구의 경우 총 3차례의 델파이 조사를 통한 전문가 의견 수렴 과정을 거쳐 이루어 졌다. 제 1차 델파이 조사에서는 개방형 질문을 통해 8개의 구성 영역과 64개의 하위 요소들을 도출하였다. 그 후 추가적인 2차례(2, 3차)의 델파이 조사에서는 델파이 패널의 수정 의견, 제 2차 조사 결과의 내용 타당도 분석 결과, 그리고 전문가 자문 위원회의 검토 결과를 종합하여 문항을 추가, 삭제, 통합, 재진술, 이동 등으로 수정 보완하였다. 이를 통해 최종적인 신 도제제도의 구성 영역과 요소들(총 6개 구성 영역, 41개 하위 요소)을 추출하였으며, 각 영역과 요소들의 내용 타당도와 신뢰도를 확보하였다. 그리고 연구를 통해 추출한 신 도제제도의 각 영역과 요소들에 대한 중요도 순위를 확인하였다. 위와 같은 연구방법과 절차에 따른 연구의 구체적 결과는 다음과 같다. 도출된 6개의 구성 영역 중 A. 기술 기능적 영역에서는 기술 기능의 현장 적용 능력, 새로운 기술 기능 습득, 품질 확보 능력, 연구 개발 능력, 자원 관리 활용 능력, 문제 해결 능력, 핵심 기술 기능 이해 능력, 아이디어의 형상화 표현력, 창의적 디자인 능력, 총 9개의 하위 요소를 도출하였다. B. 제도적 영역에서는 탄력적 인적 물적 지원, 명확한 업무분장, 객관적인 성과평가, 사제간 책임과 의무의 제도화, 직무발명 보상의 제도화, 총 5개의 하위 요소를 도출하였다. C. 정의적 영역에서는 사제와 동료 간의 예절 및 협동심, 직업에 대한 가치관, 기술에 대한 기본자세, 직업윤리 의식, 다른 조직에 대한 존중, 조직변화에 적극적 대응, 기술 계승자로서의 태도, 봉사 정신, 총 8개의 하위 요소를 도출하였다. D. 자기 계발 영역에서는 자기 평가 및 성찰, 조직 이해력 함양, 진로 설계와 개발 능력, 건전한 인생관, 의사소통 능력, 의사결정 능력, 개인역량 증진 제도 마련, 자기 통제력 향상, 돌발 상황에 대처, 총 9개의 하위 요소를 도출하였다. E. 지식적 영역에서는 해당분야의 기초 지식, 신기술, 선행기술에 대한 지식, 지식의 융합 및 이전, 실천적 지식, 총 4개의 하위 요소를 도출하였다. F. 환경적 영역에서는 기업 환경에 대한 인식, 교육 및 실천 환경의 이해, 도제의 기업 수요 이해, 지역사회와의 연계성, 노동시장 변화에 적응력, 사회 환경 변화에 대한 인식과 같이 총 6개의 하위 요소를 도출하였다.

근대계몽기 석정 이정직의 논어관과 학습의 방향 (Viewpoint on the Analects of Confucius and the Learning Direction of Seokjeong JEONG-JIK LEE in Modern Enlightenment Period)

  • 이승용
    • 동양고전연구
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    • 제71호
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    • pp.147-180
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    • 2018
  • 석정은 근대계몽기라는 위기의 시대에 문장보국을 실현하고자 한 지식인이다. 그는 주로 역사 인물에 대한 평가를 통해서 자신의 현실 인식을 표출하였다. 그는 "유고"에 "논어"에 대한 <논어 10문 10답>이라는 글을 남겼다. 이는 학생들과의 수업 교재로 활용하고자 작성되었던 것으로 보인다. 본고에서는 이 <논어 10문 10답>에 드러난 석정의 논어 인식과 그것의 학습 방향을 알아보고자 하였다. 그는 "논어"의 핵심 사항인 인(仁)에 대해 '사람다움이나 사랑'의 일반적 관점이 아닌, 호인유폐(好仁有蔽)와 관과지인(觀過知仁)의 관점에서 반성적 성찰의 시대인식을 보였다. 인(仁)과 덕(德)에 대해서는 공통분모를 가지고 전체적인 관점에서 파악하고자 한다. 이에는 당시 열강에 대한 정확한 인식이 필요하다는 석정의 생각이 반영되었다 할 것이다. 군자와 명(命)의 관계에는 군자는 질서를 바로잡을 수 있는 인재로서 명(命)을 알기 위한 부단한 노력이 필요하다는 의식이 담겨 있다. 학습의 방향은 크게 종입지방, 군자지류, 수문이해로 살펴보았다. 종입지방은 학습자의 특성에 따라 단점을 보완해 주는 방향을 취하고 있으며, 오늘날과 같은 지식의 습득이 아닌 도덕적 실천에 학습의 중점을 두고 있다. 군자는 크게 3단계로 나누었지만 이는 어디까지나 학습자의 이해를 돕기 위한 기준을 마련한 것이지, 모든 제자들을 이에 맞추어 분류할 수는 없다. 수문이해는 문장에 따른 적합한 풀이이다. 동일한 개념을 "사서"에서 달리 주석한 이유를 석정은 '소시소절 필착필섬(所始所切, 必着必贍)'의 원칙을 가지고 문맥에 따라 강조점을 둔 것이지, 뜻이 다르지 않다고 밝히고 있다.

기상 데이터를 활용한 LSTM 기반의 해양 혼합층 수온 예측 (LSTM Based Prediction of Ocean Mixed Layer Temperature Using Meteorological Data)

  • 고관섭;김영원;변성현;이수진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.603-614
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    • 2021
  • 최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

경계면 강조 마스크를 이용한 초음파 영상 화질 비교 (Comparison of Ultrasound Image Quality using Edge Enhancement Mask)

  • 손정민;이준행
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.157-165
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    • 2023
  • 초음파 영상(ultrasound imaging)이란 주파수의 음파를 이용하여 서로 다른 조직의 경계에서 반사, 흡수, 굴절, 투과 등의 물리적인 작용을 일으킨다. 초음파 장비로부터 생성되는 데이터 특성상의 잡음이 많고, 실제로 관찰하고자 하는 조직의 경계가 모호해서 형태의 파악이 어렵기 때문에 개선이 필요하다. 영상 화질의 감소로 인하여 경계면이 뭉쳐 보이는 경우를 해결하기 위한 방법으로 윤곽선(edge) 강조 방법을 사용한다. 본 논문에서는 경계면을 강화시키는 방법으로 언샤프닝 마스크와 하이부스트를 이용하여 각 영상에서 고주파 부분인 경계면을 강화시켜 화질 향상을 확인하였으며 원 영상과 화질이 향상된 영상을 정량적으로 평가하기 위해 MSE, RMSE, PSNR, SNR 등으로 측정하여 각 영상에 사용한 마스크 필터링을 평가했다. 필립스의 epiq 5 g , affiniti 70 g와 알피니언의 E-cube 15 초음파 장비로부터 복부, 머리, 심장, 간, 신장, 유방, 태아 영상을 획득하였다. 알고리즘 구현에 사용된 프로그램은 MathWorks의 MATLAB R2022a으로 구현하였다. 언샤프닝과 하이부스트 마스크 배열 크기는 3×3으로 설정하였으며 윤곽선 강조 영상을 만들 때 사용하는 공간필터인 라플라시안(laplacian) 필터를 두 마스크 모두 동일하게 적용하였다. 화질 정량 평가는 ImageJ 프로그램을 사용하였다. 다양한 초음파 영상에서 마스크 필터를 적용한 결과 주관적인 화질은 원 영상에서 언샤프닝과 하이부스트 마스크를 적용하였을 경우 영상의 전반적인 윤각선이 뚜렷하게 보였으며 또한 하이부스트 마스크에서는 언샤프닝 마스크 영상보다 밝은 명암비를 보여주었다. 정량적인 영상의 품질 비교 시 원 영상보다 언샤프닝 마스크와 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 화질이 높게 평가되었다. 간문맥, 머리, 쓸개, 신장의 영상에서는 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 SNR, PSNR, RMSE, MAE이 높게 측정되었으며 심장, 유방, 태아 영상은 반대로 언샤프닝 마스크 적용 영상이 SNR, PSNR, RMSE, MAE 값이 높은 값으로 측정되었다. 영상에 따라 최적의 마스크를 사용하는 것이 영상 품질 향상에 도움이 될 것으로 사료되며 각 부위의 초음파 영상의 윤곽 정보를 제공하여 영상의 품질을 향상시켰다.