• 대한한방소아과학회지
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• 제25권1호
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• pp.40-48
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• 2011

Objectives: The purpose of this study is to evaluate the effect of Gonjadaesungchimjoongbang on spatial learning abilities and memories in ischemic brain injury. Methods: Rats were separated into three groups; (1) Normal, (2) Saline medication after ischemic brain injuries (control), (3) Gonjadaesungchimjoongbang medication after ischemic brain injuries (experiment). Ischemic brain injuries was induced by MCA occlusion and reperfusion. Morris water maze test was conducted for spatial learning and memory tests. Then, the change of BDNF in the hippocampus($7^{th}$, $14^{th}$ day) was examined by immunohistoche- mistry. Results: In Morris water maze test, spatial learning abilities and memory functioning were considerably increased in the experiment group as oppose to control group on $7^{th}$ and $14^{th}$ day(p<0.01). Moreover, immunohistochemistric response of BDNF in the hippocampus indicated that the more increased immune reaction was found in the experiment group as oppose to the control group on $7^{th}$ and $14^{th}$ day. Conclusions: Gonjadaesungchimjoongbang can improve the learning abilities and memories in ischemic brain injury.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.401-420
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• 2010

본 연구는 공간추론활동을 통한 기하학습이 수학적 문제해결력과 수학적 태도에 미치는 효과를 알아보는데 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 규명하기 위하여 서울특별시 소재의 초등학교 6학년 2개 반을 연구대상으로 선정하여 실험집단에는 공간추론활동을 통한 기하학습을, 비교집단에는 일반적인 기하학습을 실시하였다. 학습내용은 6학년 1, 2학기 단원에서 선정하였으며 이를 바탕으로 실험집단과 비교집단에 적용할 지도안, 활동지를 작성하여 4주 동안 11차시를 적용하였다. 그 결과, 공간추론활동을 통한 기하학습을 한 실험집단과 일반적인 기하학습을 한 비교집단의 사후 수학적 문제해결력에서 통계적으로 유의미한 차이가 존재하였다. 수학적 태도에서는 유의미한 차이는 보이지 않았지만 실험 집단 내에서는 실험 전에 비하여 실험 처치 후에 수학적 태도가 유의미하게 향상되었음을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로부터, 공간추론활동을 통한 기하학습은 학생들의 분석력, 공간감각능력, 논리력을 향상시켜 이를 종합적으로 발휘해야 해결할 수 있는 수학적 문제해결력을 신장시키고 수학적 태도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1989년도 제4회 파동 및 레이저 학술발표회 4th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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• pp.103-106
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• 1989

A method of adaptive formation of the synthetic discriminant function(SDF) both in image plane and spatial frequency plane by using the Widrow-Hoff learning rule is proposed. The proposed method uses minimum number of interconnections between neurons so it can reduce the time for learning the neural net. Also complex valued interconnection weights are introduced for the purposes of handling the phase objects or Fourier transformed spatial frequency objects which usually have complex values for the representation of not only amplitude but also phase information. Also methods of optical implementation for the complex valued interconnection weights are discussed.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제11권2호
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• pp.117-136
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• 2007

본 연구는 공간감각능력의 신장을 위한 테셀레이션 학습 프로그램을 개발하고, 테셀레이션을 활용한 수학학습이 공간감각능력의 신장에 효과가 있는지를 분석한 것이다. 이를 위해 부산광역시 G초등학교 5학년 1개반(24명)을 대상으로 성별에 따라 구분하고, 학업성적에 따라 상, 하 2개의 집단으로 구분하여 실험연구 결과를 분석하였다. 실험설계로는 준-실험 설계 중 단일집단 전후검사설계(one-group pretest-post test design)가 적용되었다. 실험집단에는 아침자습시간, 재량활동시간, 수학교과시간을 통해 탱그램, 패턴블록, GSP를 이용한 테셀레이션 학습 프로그램이 적용되었으며, 공간감각능력의 신장을 검사하기 위한 도구로는 'K-WISC-III 동작성 검사'를 위주로 한 공간감각검사지를 사용하였다. 연구결과에서는 테셀레이션을 활용한 수학학습은 공간감각의 하위 요소인 눈-운동 지각, 지각 지속성, 형-배경 지각, 위치 지각, 시각적 변별의 5가지 영역의 전체 평균에서 성적(F=140.088, p=.000 수준)과 시기(F=49.659, p=.000 수준)에서 모두 유의미한 차이를 보였다. 그러나 성별(F=1.004, p=.322 수준)의 경우 전체 평균에서의 유의미한 차이를 발견할 수 없었다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제16권1호
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• pp.1-20
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• 2013

본 연구의 목적은 최근에 개발되어 도형학습에서 널리 사용되고 있는 4D 프레임을 활용한 수학영재 학습프로그램을 구안하고 이를 수업에 적용하여 초등 수학영재학생들의 공간감각과 수학적 창의성에 어떤 영향을 미치는지를 탐구하는데 있다. 이를 위해 2007 개정교육과정의 5, 6학년 도형영역의 학습내용을 분석하여 4D 프레임을 활용한 수학영재학습 프로그램을 구안하였다. 그리고 대구광역시 소재 ${\bigcirc}{\bigcirc}$교육지원청 A, B초등학교의 영재학급에 소속된 6학년 36명(남:22명, 여:14명)을 연구대상으로 선정하고 본 연구자가 구안한 프로그램으로 수업을 실시하여 효과를 분석하였다. 그 결과 4D 프레임을 활용한 학습프로그램은 초등 수학영재학생들의 공간감각에 있어 유의미한 결과를 보였으며, 하위 요소에 있어서는 공간시각화 영역의 회전 요소와 공간 방향화 영역의 거리감각 및 물체의 구조인식 능력에서 유의미한 결과를 보였다. 또한 초등 수학영재학생들의 수학적 창의성에 있어서도 유의미한 결과를 보였으며 하위 요소에 있어서는 유창성, 융통성, 독창성 모두에서 유의미한 결과를 보였다. 따라서 4D 프레임 활용 학습 프로그램이 초등수학 영재학생들의 공간감각과 수학적 창의성 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.37-46
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• 2020

최근 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)의 연구는 GAN(Generative Adversarial Net)과 인코더-디코더(encoder-decoder) 구조를 활용하여 사실적인 결과를 얻고 있다. 최신 연구 중 하나인 SaGAN(Spatial attention GAN)은 공간적 주의 기제(spatial attention mechanism)를 활용하여 얼굴 영상에서 원하는 속성만을 변경할 방법을 제안하였다. 그러나 불충분한 얼굴 영역 정보로 인하여 때로 부자연스러운 결과를 얻는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점을 개선하기 위하여 유도 마스크(guide mask)를 학습에 활용하고, 다중작업 학습(multitask learning) 접근을 적용한 개선된 SaGAN(MSaGAN)을 제안한다. 폭넓은 실험을 통해 마스크 손실 함수와 신경망 구조에 따른 얼굴 속성 편집의 결과를 비교하여 제안하는 방법이 기존보다 더 자연스러운 결과를 효율적으로 얻을 수 있음을 보인다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.37-51
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• 2020

머신러닝과 딥러닝 기술의 발달로 인하여 도시의 변화탐지에 이러한 기술을 적용하려는 관심과 시도가 증가하고 있다. 그러나 기존의 변화탐지와 공간정보 구축방법은 여전히 사람에 의해 수작업으로 수행되는 경우가 많아 비용과 시간이 많이 소요되고 있다. 또한 도시지역에서 건축물의 변화탐지를 효율적으로 수행하기 위해서는 많은 인원이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 포인트 클라우드에서 딥러닝 기술을 적용하여 공간정보 분야에서 활용도가 높은 도로, 건물, 식생의 객체를 분류하고 변화탐지를 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 약 92% 이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였으며 이를 통해 객체의 속성정보를 자동으로 구축할 수 있었다. 또한, 시계열 데이터가 구축된다면 제안한 방법론을 통해서 변화를 탐지할 수 있고 기 구축된 수치지도의 속성을 검수할 수 있을 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1477-1491
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• 2017

Inspired by the multi-scale nature of hippocampal place cells, a biologically inspired model based on a multi-scale spatial representation for goal-directed navigation is proposed in order to achieve robotic spatial cognition and autonomous navigation. First, a map of the place cells is constructed in different scales, which is used for encoding the spatial environment. Then, the firing rate of the place cells in each layer is calculated by the Gaussian function as the input of the Q-learning process. The robot decides on its next direction for movement through several candidate actions according to the rules of action selection. After several training trials, the robot can accumulate experiential knowledge and thus learn an appropriate navigation policy to find its goal. The results in simulation show that, in contrast to the other two methods(G-Q, S-Q), the multi-scale model presented in this paper is not only in line with the multi-scale nature of place cells, but also has a faster learning potential to find the optimized path to the goal. Additionally, this method also has a good ability to complete the goal-directed navigation task in large space and in the environments with obstacles.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.93-100
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• 2019

There has been considerable recent interest in deep learning techniques for structural analysis and design. However, despite newer algorithms and more precise methods have been developed in the field of computer science, the recent effective deep learning techniques have not been applied to the damage detection topics. In this study, we have explored the structural damage detection method of truss structures using the state-of-the-art deep learning techniques. The deep neural networks are used to train knowledge of the patterns in the response of the undamaged and the damaged structures. A 31-bar planar truss are considered to show the capabilities of the deep learning techniques for identifying the single or multiple-structural damage. The frequency responses and the elasticity moduli of individual elements are used as input and output datasets, respectively. In all considered cases, the neural network can assess damage conditions with very good accuracy.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제60권2호
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• pp.159-172
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• 2021

본 연구의 목적은 조작 교구와 탐구형 기하 소프트웨어를 활용한 전개도 학습이 초등학교 5학년 학생들의 공간 감각에 주는 영향을 비교·분석하는 것이다. 이를 위해 한 실험집단은 조작 교구인 지오픽스를 한 실험집단은 탐구형 기하 소프트웨어인 Cabri 3D를 활용하여 전개도를 학습하였다. 비교 집단은 교구나 소프트웨어의 사용 없이 학습지만으로 학습을 진행하였다. 사전과 사후에 공간 감각 검사를 실시하여 그 수준을 파악하였고, 시선 추적 검사를 실시하여 전개도 과제를 해결하는 학생들의 전략을 분석하였다. 그 결과 조작 교구인 지오픽스를 활용한 전개도 학습이 공간 감각에 가장 효과적이었으며, Cabri 3D 또한 전개도를 학습하기 위한 좋은 도구가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 전개도 학습 이후 학생들의 해결 전략은 가장 효율적인 전략이었던 분석적 전략이 증가하였으며, 이러한 과정에서 시선 추적은 학생들의 전략을 탐색하는 매우 유용한 도구가 됨을 알 수 있었다.