• 제목/요약/키워드: Sentence Importance

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야외지질답사 및 모델링 기반 순환 학습에서 학생들이 그린 그림의 목적과 기능에 대한 이해 (Understanding Purposes and Functions of Students' Drawing while on Geological Field Trips and during Modeling-Based Learning Cycle)

  • 최윤성
    • 한국지구과학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.88-101
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    • 2021
  • 이 연구의 목적은 학생들이 그린 그림이 야외지질답사와 모델링 기반 순환 학습에서 어떤 의미를 갖는지 질적으로 탐색하는 것이다. 서울의 한 대학 부설 영재교육원에 재학 중인 10명의 학생이 참여하였다. 한탄강 형성과정이라는 것을 주제로 야외지질답사와 3차시 모델링 3차시 수업을 진행하였다. 각 차시별 학생들이 작성했던 모든 기록장(글, 그림), 연구자 필드노트, 학생들이 참여한 모든 영상 자료 및 음성 녹음, 전사한 인터뷰 자료 등을 연구진과 공유하였다. Hatisaru (2020) 그림 표상화를 야외지질학습의 맥락에 맞게 수정하여 그림의 유형을 분류하였다. 학생들의 글(text, memo)을 포함한 그림의 특징을 분석하기 위해 연연적 내용 분석(deductive content analysis)을 사용하였다. 또한, 그림이 모델링 기반 순환 과정(자료 수집 관찰, 모델 생성, 모델 발달, 자연현상의 구체화) 속에서 어떤 역할을 하는지 분석하였다. 그 결과 학생들의 그림 유형은 지질학적인 개념을 포함한 상징적 이미지, 지형학적으로 외형을 묘사한 외형적 이미지, 학생들의 심리적인 영역을 표현한 정의적 이미지가 있었다. 특징은 설명, 생산화, 정교화, 증거, 일치, 심상(心狀)으로 분류하였다. 그림의 유형과 특징은 모델링 기반 순환 학습 과정에서 연속적으로 나타나며 학생들의 모델 발달 과정 속에서 학생들의 인지적인 영역에 관한 특성과 학업에 대한 긍정적인 태도와 감정을 반영하였다. 학생들이 그린 그림은 야외지질답사와 모델링 과정 모두에 있어서 학생들의 사고와 의사표현을 반영할 수 있는 도구로써 의미를 있음을 밝힘으로써 과학교육 관계자들에게 학생들의 그림 그리기 활동의 중요성을 역설하였다.

초등수학 교과서 탐구활동 분석 및 재구성 연구 (A Study on the Analysis of Inquiry Activities of Elementary Mathematics Textbook and the Development of Reorganization Materials)

  • 김유경;김판수
    • 한국초등수학교육학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.471-489
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    • 2012
  • 2007 개정 교육과정에 따른 수학교과서에 처음으로 도입된 '탐구활동'이 어떻게 지도되고 있는가? 수학 탐구활동의 내용으로 적합하게 구성되어있는가? 수학적 탐구활동의 전제와 내용은 어떤 것이 좋은가? 이와 같은 문제에 답하기 위해 먼저 설문조사를 실시하여 탐구활동에 대한 교사들의 인식, 교육 현장에서의 지도 실태와 탐구활동 내용 및 유형의 적합성, 지도의 어려움과 재구성 자료의 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 수학과 목표를 참고한 분석 기준을 설정하여 측정영역에서 교과서의 탐구활동을 분석하여 재구성할 필요가 있는 부분에 대해서는 대안을 제시하고 그 결과를 수업에 적용하여 학생들의 반응을 기술하였다.

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서울.경기지역 성인여성의 골밀도와 혈압, 칼슘섭취의 상관성 연구 -2011년 국민건강영양조사를 중심으로- (Association of Bone Mineral Density and Blood Pressure, Calcium Intake among Adult Women in Seoul.Kyunggi Area - Based on 2011 KNHANES -)

  • 구재옥
    • 대한지역사회영양학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.269-282
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    • 2013
  • This study was carried out to investigate bone mineral density (BMD), blood pressure, calcium, sodium intake and related biochemical variables, and to analyze the relationship between BMD, and blood pressure, physical characteristics, nutrient intakes of Korean adult women. The study subjects were 30~80years old, 513 women living in Seoul and Kyunggi area who participated in 2011 KNHANES. The study subjects were divided into three BMD groups; normal, n = 259 (50.4%), osteopenia, n = 169 (32.9%), and osteoporosis, n = 85 (16.7%). Average height and weight and fat free mass decreased with a decrease in BMD. Average BMD of normal, osteopenia, osteoporosis were 0.87, 0.79, $0.70g/cm^2$, and T-score were 0.42, -0.66, -1.62, respectively. Higher systolic blood pressure, alkaline phosphatase, and triglyceride were significantly associated with a decrease in the BMD. The rates of hypertension were significantly increased from normal to osteoporosis. i.e. 18.5% in normal, 34.3% in osteopenia and 63.5% in osteoporosis. Average nutrientintakes such as protein, fat, calcium, phosphorus, iron, sodium, potassium, vitamin A, vitamin B, vitamin B2, and vitamin C were significantly lower in subjects with lower BMD.n. Average calcium intake of normal, osteopernia and osteoporosis were 528.50, 416.96, 389.56 mg, respectively. There were significant negative correlations between calcium, phosphorus and age, systolic blood pressure, triglyceride. Also, there were negative correlation systolic blood pressure (incomplete sentence). In this study, we found low BMD according to low calcium intake increase the risk of osteoporosis and hypertension rather than sodium intake, also calcium intake decreased with increase age. Therefore, in order to prevent osteoporosis and hypertension, subjects need to be educated regarding the importance of calcium nutrients in diet.

도합유사도를 이용한 한국어 문서요약 시스템 (A Korean Text Summarization System Using Aggregate Similarity)

  • 김재훈;김준홍
    • 인지과학
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    • 제12권1_2호
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    • pp.35-42
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    • 2001
  • 본 논문에서 문서는 문서관계도라고 하는 가중치 그래프로 표현된다. 노드는 문서의 구성요소인 문장을 명사벡터로 표현하고, 링크는 노드들 간의 의미적인 관계를 표현하며 의미적 유사도를 가중치로 가지고 있다. 한 노드의 인접한 노드를 사이의 유사도 합을 도합유사도라고 하며, 이를 문서에서 문장의 중요도로 간주한다. 본 논문에서는도합유사도를 이용한 한국어 문서요약 시스템을 기술한다. 실험에 사용된 평가용 요약문서는 정보처리관련 분야에서 수집된 논문 100편과 KORDIC에서 구축한 신문기사 105건을 이용하였다. 문서요약 시스템에 의해서 생상된 요약문서와 크기가 본문의 20%이고 평가용 요약문서가 논문(서론과 결론)일 경우, 재현율과 정확률은 각각 46.6%와 76.9%를 보였으며, 또한 평가용 요약문서가 신문기사일 경우, 재현율과 정확률은 각각 30.5%과 42.3%를 보였다.

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한국어 소설에서 주요 인물명 인식 기법 (A Recognition Method for Main Characters Name in Korean Novels)

  • 김서희;박태근;김승훈
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.75-81
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    • 2016
  • 소설에서 주요 인물은 소설의 이야기를 전개하는 아주 중요한 역할을 담당하여 소설에서 없어서는 안 되는 중심인물을 의미한다. 기존의 인물명 인식 연구에서는 구축해놓은 인물명 사전을 통해 인물명을 인식하였고, 영어의 경우 대소문자 구별이 있으며 인물명과 함께 사용되는 단어를 활용하여 인물명을 인식하였다. 본 논문에서는 한국어 소설에서 용언, 규칙 및 가중치를 이용한 주요 인물명 인식 기법에 대해 제안한다. 먼저, 인물이 행할 수 있는 용언을 근거로 인물명 후보를 인식하고, 인식된 인물명 후보 중 인물명으로 사용될 수 없는 규칙에 해당되는 후보들을 제거한다. 문장에 나타나는 인물명 후보의 수에 따라 가중치를 부여하여 중요도를 계산하고, 중요도가 임계치 이상인 경우 주요 인물명으로 판단한다. 소설 300권을 대상으로 실험 결과 평균 85.97%의 정확도를 보였다. 인식된 주요 인물명은 향후 소설내 등장인물 간 연관관계를 파악하거나 등장인물의 행위, 성향 등을 파악하는데 활용될 수 있다.

단어 간 의미적 연관성을 고려한 어휘 체인 기반의 개선된 자동 문서요약 방법 (An Improved Automatic Text Summarization Based on Lexical Chaining Using Semantical Word Relatedness)

  • 차준석;김정인;김판구
    • 스마트미디어저널
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    • 제6권1호
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    • pp.22-29
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    • 2017
  • 최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.

의존관계에 기초한 일본어 키워드 추출방법 (The Method of Deriving Japanese Keyword Using Dependence)

  • 이태헌;정규철;박기홍
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권1호
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    • pp.41-46
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    • 2003
  • 본 논문에서 일본어 키워드 추출을 목적으로 요약문서 중에 떨어진 문자열을 합성하고, 그 문장에 나타난 규칙을 가지고 단어 정보(표기, 품사)와 구문 정보를 이용하여 복합명사고로 된 키워드 추출 방법을 제안한다. 저자 자신이 부여한 학술 논문의 키워드 중에서 문서 중에 그대로 존재하지 않는 키워드의 특징을 분석한 결과로 의존 관계에 의한 복합명사 생성 규칙을 구축한다. 또 문장의 내용과 다른 키워드의 추출을 억제하기 위해 생성규칙에 대한 제약과 중복 단어를 고려한 중요도 결정법을 제안한다. 자연ㆍ 음성언어처리에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 63%가 되어 추출 방법의 유효성을 확인 할 수가 있었다.

초등학교 수학교과서 그림과 내용의 연계성 (The connection between illustrations and contents in elementary mathematics textbooks)

  • 홍갑주
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제58권2호
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    • pp.225-237
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    • 2019
  • 수학 교과의 그림은 내용의 핵심을 잘 전달하면서 한편으로는 수학의 어려움을 완화시켜주는 복합적인 역할을 해야 한다. 본 연구는 그림과 글의 상호 보완적 관계, 그리고 그림의 감정 표현이라는 두 요소를 초등학교 수학 교과서 그림과 내용의 연계성을 보는 관점의 예로 제시하고, 중국, 일본, 인도, 미국 등의 외국 교과서를 이 관점에서 조사하여 우리나라 교과서 그림 제작에 대한 시사점을 얻었다. 이는 그림을 읽고 의미를 해석하는 과정을 수학 공부의 일부로서 다루어야 한다는 것, 등장인물이 가진 개성과 감정을 더욱 풍부하고 자유롭게 표현해야 한다는 것 등이다.

빅데이터 분석도구 R을 이용한 성경 데이터의 빈도와 소셜 네트워크 분석 (Frequency and Social Network Analysis of the Bible Data using Big Data Analytics Tools R)

  • 반재훈;하종수;김동현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.166-171
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    • 2020
  • 데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. 성경 중에서 신약성경의 4복음서의 데이터를 분석한다. 먼저 성경데이터를 수집하고 분석을 위한 필터링을 수행한다. 이후 R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 정확한 데이터의 분석을 위해 한 문장에서 나오는 단어들을 쌍으로 표현하고 단어 간의 관계성을 분석하는 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.

상담 챗봇의 다차원 감정 인식 모델 (Multi-Dimensional Emotion Recognition Model of Counseling Chatbot)

  • 임명진;이명호;신주현
    • 스마트미디어저널
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    • 제10권4호
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    • pp.21-27
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    • 2021
  • 최근 COVID-19로 인한 코로나 블루로 상담의 중요성이 높아지고 있다. 또한 비대면 서비스의 증가로 상담 매체에 변화를 준 챗봇에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 챗봇을 통한 비대면 상담에서는 내담자의 감정을 정확하게 파악하는 것이 가장 중요하다. 하지만 내담자가 작성한 문장만으로 감정을 인식하는 데는 한계가 있으므로 더 정확한 감정 인식을 위해서는 문장에 내제되어있는 차원 감정을 인식하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상담 챗봇의 감정 인식 개선을 위해 원본 데이터를 데이터의 특성에 맞게 보정한 후 Word2Vec 모델을 학습하여 생성된 벡터와 문장 VAD(Valence, Arousal, Dominance)를 딥러닝 알고리즘으로 학습한 다차원 감정 인식 모델을 제안한다. 제안한 모델의 유용성 검증 방법으로 3가지 딥러닝 모델을 비교 실험한 결과로 Attention 모델을 사용했을 때 R-squared가 0.8484로 가장 좋은 성능을 보인다.