코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.
객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다.
본 연구는 영재교육에 있어서의 ICT 교육 요소의 도입과 관련하여 영재학생을 지도해야 할 담당 교사들의 인식을 확인해 봄으로써, 교사들이 영재교육에서의 ICT 교육에 대한 어떤 태도를 가지고 있는지, 또 그러한 교육을 위해 얼마나 준비되어 있는지 등을 살펴보는 것을 주요한 목적으로 수행되었다. 본 연구를 위하여 영재교육 분야를 담당하고 있는 다양한 학교급의 교사 그룹을 대상으로 조사를 실시하였다. 주요 연구결과를 살펴보면, (1)교사들이 미래사회의 인재를 육성해야 할 영재교육에서 ICT 소양 교육이 매우 중요하다고 인식하고 있는 반면, 교사 스스로의 ICT 역량은 그다지 높지 않은 것으로 인식하고 있었으며, (2)영재교육 활동 중 학생들의 ICT 활용은 자료검색이나 발표자료 제작 등 기초적인 수준에 머물러 있는 것으로 나타났다. 급속히 변화하고 발전하는 ICT의 특성 상, 영재교육 현장에서의 효과적인 ICT소양교육을 위해서는 SW 프로그래밍 등의 수준 높은 활동이 가능하도록 ICT 능력을 갖춘 교사의 양성 및 현직 교사의 재교육과 함께 HW 및 SW 구비 등 학교 현장의 관련 인프라 확충에 힘쓸 필요가 있다.
4차 산업혁명이 시대의 화두로 떠오르고 있다. 산업구조가 과거와는 다른 모습으로 크게 바뀌어 가고 있으며 이에 따른 사회 모습도 빠르게 변화하여 우리의 일상을 변화시키고 있다. 특히 그 중에서도 소프트웨어 분야의 중요성이 커지고 있다. 이러한 미래 사회를 살아가야 하는 학생들에게 컴퓨팅 사고력을 길러 주는 것은 교육의 핵심 목표라 할 수 있을 것이다. 이러한 목표를 달성하고자 본 연구는 다음과 같은 단계로 진행되었다. 첫째, 생활 속 모습을 소재로 한 소프트웨어 융합프로그램을 구성하였다. 둘째, 구성된 프로그램을 현장에 적용하여 컴퓨팅 사고력의 효과성 검증을 실시하였다. 본 연구 결과 실험집단은 사전검사에 비해 약 32점이 향상되었으며 비교집단은 약 2점이 향상되었다. 통계상 유의확률은 .028로 유의미한 차이를 보였다. 본 연구 결과물은 향후 소프트웨어 융합교육과 미래인재 양성에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.
일반적으로 머신러닝을 수행하기 위해서는 딥러닝 모델에 대한 사전 지식과 경험이 필요하고, 데이터를 연산하기 위해 고성능 하드웨어와 많은 시간이 필요하게 된다. 이러한 이유로 머신러닝은 임베디드 프로세서에서 실행하기에는 많은 제약이 있다.본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝의 과정 중 콘볼루션 연산(Convolution operation)에 유전 알고리즘을 적용하여 선택적 콘볼루션 연산(Selective convolution operation)과 학습 방법을 제안한다. 선택적 콘볼루션 연산에서는 유전 알고리즘에 의해 추출된 픽셀에 대해서만 콘볼루션을 수행하는 방식이다. 이 방식은 유전 알고리즘에서 지정한 비율만큼 픽셀을 선택하여 연산하는 방식으로 연산량을 지정된 비율만큼 줄일 수 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 적용한 머신러닝 연산의 심화학습을 진행하여 해당 세대의 적합도가 목표치에 도달하는지 확인하고 기존 방식의 연산량과 비교한다. 적합도가 충분히 수렴할 수 있도록 세대를 반복하여 학습하고, 적합도가 높은 모델을 유전 알고리즘의 교배와 돌연변이를 통해 다음 세대의 연산에 활용한다.
전장상황의 변화와 첨단정보통신기술의 발전에 따라 과학화된 훈련체계인 LVC 훈련체계가 주목을 받고 있다. 대한민국 공군은 전투기 시뮬레이터를 중심으로 공중전투기동장비(ACMI), 워게임모델을 가상의 합성전장환경에 구현하여 실전적이고 과학적인 훈련이 가능한 LVC 훈련체계를 구축하고자 한다. 본 논문에서는 공군의 Virtual 체계인 전투기 시뮬레이터와 Constructive 체계인 전구급 연습용 모델의 V-C 연동시험 수행결과에 대해 다루고자 한다. 기종별로 각각 상이한 연동방식을 갖춘 F-15K, KF-16, FA-50 전투기 시뮬레이터를 표준 연동방식으로 변환하였으며, 합성 전장환경 모의 도구를 활용하여 3개 기종의 전투기 시뮬레이터가 상호 연동이 가능한 환경을 구축하였다. 그리고 공군의 연습용 모델인 창공모델도 표준 연동방식으로 변환하였으며, 연동 최적화를 위해 SW 일부를 수정하였다. 이를 통해 공군의 전투기 시뮬레이터와 워게임 모델이 연동이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 공군 LVC 훈련체계 개념연구 및 체계개발 간에 유의미하게 참조할 만한 근거가 될 것임을 기대한다.
4차 산업혁명시대를 대비한 창의 융합형 인재 양성을 위해 2015 개정 교육과정에서는 소프트웨어(SW) 교육을 강조하고 있다. 이에 따라 급변하는 교육환경에서 정보교사에게 요구되는 역량에 기반한 연수과정 개발이 필요하다. 이 연구에서는 선행연구를 통해 소프트웨어교육 담당교원의 직무연수 내용분석을 위한 분석 틀을 선정하고, 현재 소프트웨어교육 담당교원의 역량 강화 연수과정 내용을 중등 정보교사에게 요구되는 역량을 기반으로 분석하여, 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 직무연수 교재 개발에 참여한 현장 전문가들을 대상으로 설문 및 협의를 거쳐 역량에 기반한 연수과정 내용요소와 계층적(AHP) 기법으로 역량요소별 상대적 중요도를 분석하였다. 그 결과 일반 및 정보교사에게 요구되는 '국가교육과정의 이해 및 재구성'역량에 해당되는 내용이 전체(15시간) 중 47%(7시간)으로 상대적으로 많이 편중되어 있었으며, 정보교사에게 요구되는 역량요소별 상대적 중요도가 21%로 가장 높게 나타난 '정보 교수학습 전략 수립 및 활용 능력'에 대한 내용구성이 부족하였다. 이러한 결과는 소프트웨어교육 담당교원 연수과정 개발에 있어 부족한 부분에 대해 이해하고, 반영할 수 있는 기초자료로 활용될 것이다.
알츠하이머 질환은 신경퇴행성질환으로 노령인구에서 뿐만 아니라 $30{\sim}60$세 사이에서도 상염색체성우성형으로 발생하여 사회문제로 대두되고 있으며 발병기전도 명확하게 규명되지 않은 상태이다. 따라서 이 연구에서는 hAPP695sw 돌연변이를 neuron-specific enolase (NSE) 유전자의 프로모터 조절 하에 연결시킨 융합 유전자(pNSE/APP695sw fusion gene)를 과 발현시킨 알츠하이머 질환 모델생쥐를 대상으로 16주간 지구성 운동에 따른 알츠하이머 질환 모델생쥐의 인지능력의 변화와 주병변인 $A{\beta}-42$ 단백질과 함께 GLUT-1, BDNF, HSP-70 단백질의 발현량을 분석하였다. 그 결과 지구성 운동은 APPsw 알츠하이머 질환 모델생쥐의 인지능력을 개선시키는데 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났으며 이러한 인지능력의 개선은 알츠하이머 질환의 주 병변인 뇌의 $A{\beta}-42$ 감소뿐만 아니라 BDNF, GLUT-1과 HSP-70 단백질의 발현 증가와 관련이 있음을 확인하였다. 따라서 지구성 운동은 약물 처치 이외에 알츠하이머 질환을 예방하거나 지연시킬 수 있는 전략적인 방법으로 활용할 수 있음을 알 수 있다.
배경: 역동적 심근성형술에서 골격근 수축에 의한 단기 혈역학적 변화를 관찰하고 이에 미치는 인자를 분석하고자 하였다. 대상 및 방법: 이를 위해 20-30kg 사이의 한국산 잡견 10마리를 두 그룹으로 나눠 심장 상태를 정상과 심부전 상태로 구분하였고 골격근 상태도 활성도 및 수축력의 차이가 나도록 구분하였다. 그룹 A에서는 5마리의 정상 심장상태의 실험견에 심근성형술을 시행한 뒤 8주후 혈역학 검사를 실시하였고, 그룹 B에서는 5마리의 실험견에 8주동안 매주 1 mg/kg의 doxorubicin을 주입하여 만성 심부전 상태를 만들면서 동시에 좌측 광배근의 사전 조건화를 위한 근육훈련을 한후 심근성형술을 시행하고 바로 혈역학 검사를 실시하였다. 결과: 그룹 A의 정상 심장 상태에서 광배근 수축으로 평균 우심방 압력을 제외한 나머지 좌심실 혈역학 지수에는 유의한 변화가 없었다. 그룹 B에서는 광배근 수축으로 심박출량(cardiac output; CO)은 16.7$\pm$7.2%, 좌심실 압력발생 속도(positive pressure development rate of left ventricle; dp/dt)는 9.3$\pm$3.2%, 일회 심박출량(stroke volume; SV)은 16.8$\pm$8.6%, 좌심실 박출작업량(left ventricular stroke work; SW)은 23.1$\pm$9.7% 증가하였고, 좌심실 이완기말압(left ventricular end-diastole pressure; LVEDP)은 32.1$\pm$4.6%, 평균 폐동맥쐐기압(mean pulmonary capillary wedge pressure; mPCWP)은 17.7$\pm$9.1% 감소하였다(p<0.05). 그러나 그룹 A에서 imipramine을 7.5 mg/kg/hour의 속도로 34$\pm$2.6분 투여하여 CO이 17.5$\pm$2.7%, 좌심실 수축기압(left ventricular systolic pressure)이 15.8$\pm$2.5% 감소하고 LVEDP가 54.3$\pm$15.2% 증가한 일시적 급성 심부전 상태를 유도한 뒤(p<0.05), 이 상태에서 광배근을 자극하였더니 CO은 4.5$\pm$1.8%, dp/dt는 3.1$\pm$1.1%, SV는 5.7$\pm$3.6%, SW는 6.9$\pm$4.4% 증가하였고, LVEDP는 11.7$\pm$4.7% 감소하였다(p<0.05). 그룹 A의 급성 심부전 상태와 그룹 B의 만성 심부전 상태에서 모두 광배근 수축으로 변화한 CO, dp/dt, SV, SW, LVEDP 같은 좌심실 혈역학 지표들의 변화의 폭을 비교하면 그룹 B에서 그룹 A에서보다 더 컸다(p<0.05). 그룹 A에서 유도된 급성 심부전 상태와 그룹 B의 만성 심부전 상태가 CO, dp/dt, SV, SW, LVEDP 같은 좌심실 혈역학 지표들 면에서 통계학적으로 차이가 없고(p>0.05), 육안적으로 광배근을 관찰하였을 때 그룹 A에서는 광배근의 유착 및 염증소견이 모두에서 있었고 그중 2마리에서는 광배근의 수축을 목격할 수 없었던 반면, 그룹 B에서는 5마리 모두에서 광배근이 활발하게 수축하였다는 점을 함께 고려하면 그룹 B에서의 더 큰 증폭 효과가 광배근의 활성도 및 수축력의 차이로부터 기인한다고 평가할 수 있다. 결론: 이상에서 역동적 심근성형술의 수축기 혈역학적 변화는 심부전 상태에서만 긍정적인 개선 효과를 나타내며, 그 효과의 극대화를 위해서는 근육의 수축력을 유지하는 것이 매우 중요함을 알 수 있다.
본 연구의 목적은 사회의 변화와 IT의 발달을 고려하여 정보교육에 대해 지속적으로 노력하고 있거나, 교육과정을 개편한 나라들의 교원양성 체제를 비교하는 것이다. 독일, 핀란드, 영국, 미국을 대상으로 교원양성 체제를 비교하였다. 분석 결과, 교원양성 기관의 구분이 없고, 부전공을 강조하고 있으며, 교원양성의 경로가 다양하였다. 전문대학원 체제가 발달하였고, 졸업 후 수습기간이 1년 이상이며, 면허를 갱신하는 제도가 시행되고 있었다. 결과에 근거하여 교원 임용 대상을 확대하여 일반대학원 졸업자에 대한 임용 기회를 확대하고, 모든 교원들에게 부전공 수준으로 SW교육을 실시할 필요를 제시하였다. 마지막으로 교원 자질 재평가를 위한 면허 갱신 제도 도입을 제안하였다. 본 연구는 일본을 포함하여 5개 국가와 한국의 교원양성 체제를 비교했다는 점에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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