• 한국IT서비스학회지
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• 제15권1호
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• pp.245-253
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• 2016

Background in a novel is most important elements with characters and events, and means time, place and situation that characters appeared. Among the background, spatial background can help conveys topic of a novel. So, it may be helpful for choosing a novel that readers want to read. In this paper, we are targeting Korean historical novels. In case of English text, It can be recognize spatial background easily because it use upper and lower case and words used with the spatial information such as Bank, University and City. But, in case Korean text, it is difficult to recognize that spatial background because there is few information about usage of letter. In the previous studies, they use machine learning or dictionaries and rules to recognize about spatial information in text such as news and text messages. In this paper, we build a nation dictionaries that refer to information such as 'Korean history' and 'Google maps.' We Also propose a method for recognizing spatial background based on patterns of postposition in Korean sentences comparing to previous works. We are grasp using of postposition with spatial background because Korean characteristics. And we propose a method based on result of morpheme analyze and frequency in a novel text for raising accuracy about recognizing spatial background. The recognized spatial background can help readers to grasp the atmosphere of a novel and to understand the events and atmosphere through recognition of the spatial background of the scene that characters appeared.

• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.41-50
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• 1999

해마가 공간기억에서 중요한 기능을 담당하는 해부학적 구조임은 잘 알려져 있는 사실이다. 최근에는 두정엽 후위도 공간기억에서 중요한 역할을 할 것임을 시사하는 연구 결과가 보고되었다. 지금가지의 연구결과로는 두정엽 후위가 공간학습의 작업기억에 중요한지, 참조기억에 중요한지는 확실치 않다. 본 연구는 이들 두 뇌 구조물이 공간학습에서 작업기억과 참조기억의 습득에 공헌하는지를 알아보기 위하여 방사미로를 통한 쥐의 학습에 각 뇌 구조물의 손상이 미치는 영향을 조사하였다. 여덟 개의 방사형 미로를 이용한 쥐를 공간학습에서 작업기억과 참조기억은 각각 8개의 미로 모두에 물이 존재할 때와 4개의 미로에만 물이 존재할 때, 쥐가 물이 존재하는 미로의 위치를 기억하여 찾는 능력을 측정하였다. 기억의 습득에서 해마나 두정엽 후위의 관련여부를 알아보기 위해서 이들 부위의 손상이 방사미로 학습에 미치는 영향을 조사하였다. 방사미로 학습에서 작업기억은 해마손상에 의하여 저하되었으며 두정엽 후위 손상에 의하여서는 영향을 받지 않았다. 한편 참조기억의 습득은 해마 손상뿐만 아니라 두정엽 후위 손상에 의해서도 저하되었다. 이상의 결과는 공간학습에서 작업기억에는 해마가, 참조기억의 습득과정에는 해마와 두정엽 후위가 모두 관여할 것임을 시사한다.

• 대한지리학회지
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• 제36권2호
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• pp.161-176
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• 2001

인지발달심리학에서 이루어지고 있는 두 가지 관점을 중심으로 지리개념 발달과 학습에 보다 효과적인 이론적 토대를 모색하였다. 연구 결과 Piaget의 인지발달계론은 공간개념 발달을 설명하는데 실증적으로 적용.검증되어 왔으며 지리교육심리의 기초를 제공했다는 점에서 긍정적이지만, 학습자의 발달단계에 따라 개념학습이 이루어 질 수 있다는 제한적인 관점이었다. 이에 비해 고등정신기능발달과 근접발달영역으로 설명되는 Vygotsky의 이론은, 교수-학습에 의해 개념 발달이 이루어진다는 관점으로 지리개념 발달에 보다 효과적인 교수-학습의 이론적 토대로 제시된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.54-61
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• 2009

본 논문에서는 비전 패턴인식 알고리즘인 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 이용한 새로운 근전도 패턴인식 방법을 제시한다. 효율적인 근전도 신호의 학습과 분류를 위하여 단순화된 2 레벨의 공간적 집합, 시간적 집합, 그리고 관리 맵퍼를 이용한 수정된 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 제안한다. 인식 성능을 향상시키기 위해서 관리 맵퍼 학습뿐만 아니라 시간적 집합 학습에도 카테고리 정보를 사용한다. 실험을 통하여 열 가지 손동작이 성공적으로 인식됨을 검증한다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.99-110
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• 2021

This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.81-88
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• 2023

Numerous factors contribute to the deterioration of reinforced concrete structures. Elevated temperatures significantly alter the composition of the concrete ingredients, consequently diminishing the concrete's strength properties. With the escalation of global CO2 levels, the carbonation of concrete structures has emerged as a critical challenge, substantially affecting concrete durability research. Assessing and predicting concrete degradation due to thermal effects and carbonation are crucial yet intricate tasks. To address this, multiple prediction models for concrete carbonation and compressive strength under thermal impact have been developed. This study employs seven machine learning algorithms-specifically, multiple linear regression, decision trees, random forest, support vector machines, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and extreme gradient boosting algorithms-to formulate predictive models for concrete carbonation and thermal impact. Two distinct datasets, derived from reported experimental studies, were utilized for training these predictive models. Performance evaluation relied on metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analytical outcomes demonstrate that neural networks and extreme gradient boosting algorithms outshine the remaining five machine learning approaches, showcasing outstanding predictive performance for concrete carbonation and thermal effect modeling.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제3권2호
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• pp.355-372
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• 2001

The primary school mathematics emphasizes some activities such as visualizing figures, drawing figures and comparing figures from various angles. These activities could be undertaken throughout examination, experiments and exploration of the substantial materials. They could also be undertaken by using the objects found in a daily life informally. The 7th curriculum of mathematics reflects this trend and includes the systematized activities in teaching spatial sense in geometry. However, it still requires more researches on the teaching methodology of spatial sense and the conceptual analysis of spatial sense. In this study, the concept of spatial sense is analyzed and Mackim's 3-levels teaching methodology and Bruner's EIS theory and suggestions are reviewed as a possible teaching methodology of spatial tasks. As a conclusion, this study suggests a teaching-learning methodology of spatial tasks at the levels of 2-GA and 3-Ga of the 7th curriculum of mathematics.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.243-250
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• 2020

농작물 재배에 있어 가장 큰 위험 요소는 날씨이므로 재배지의 장기 농업 기상정보를 얻을 수 있다면 정식과 수확 시기 등을 예측할 수 있다. 따라서 체계적인 농작업을 기획하여 관리할 수 있으며 이는 농가의 안정적인 수확으로 이어질 것으로 기대한다. 본 연구는 GloSea5와 기계학습을 이용하여 효과적인 고랭지배추의 재배를 위한 장기 농업기상정보 예측 방법을 제시하였다. GloSea5는 계절예측시스템으로 최대 240일까지의 기상을 예측한다. 심층신경망과 공간랜덤포레스트를 이용하여 장기 일 평균기온을 예측한 결과 심층신경망이 공간랜덤포레스트에 비해 장기예측성능이 우수하였다. 하지만 공간랜덤포레스트는 강원도 전역의 기온을 짧은 시간에 예측하는 장점이 있다. 공간랜덤포레스트로 분석한 결과 여름철과 해발고도가 낮은 지역의 장기 일 평균기온이 잘 예측되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.83-99
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• 2021

4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.

• 지식경영연구
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• 제11권1호
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• pp.115-128
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• 2010

The dramatic increase in e-Learning enrollments in higher education is likely to continue. These e-Learning environments have made learning much more convenient by stretching the spatial and temporal barriers. Their effectiveness, however, remains to be examined. In this research, the author explore the importance of personalization, interactivity and the important role of contents organizing in online education environment. Furthermore, the authors divide e-learning outcome into psychomotor, cognitive, and affective outcome. Indeed, e-Learning for psychomotor outcome has been viewed as impossible. The authors discuss the implications of the findings for theory and practice.