• 한국과학교육학회지
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• 제29권7호
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• pp.751-758
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• 2009

The purpose of this study was to investigate brain activation pattern and functional connectivity network during classification on the biological phenomena. Twenty six right-handed healthy science teachers volunteered to be in the present study. To investigate participants' brain activities during the tasks, 3.0T fMRI system with the block experimental-design was used to measure BOLD signals of their brain. According to the analyzed data, superior, middle and inferior frontal gyrus, superior and inferior parietal lobule, fusiform gyrus, lingual gyrus, and bilateral cerebellum were significantly activated during participants' carrying-out classification. The network model was consisting of six nodes (ROIs) and its fourteen connections. These results suggested the notion that the activation and connections of these regions mean that classification is consist of two sub-network systems (top-down and bottom-up related) and it functioning reciprocally. These results enable the examination of the scientific classification process from the cognitive neuroscience perspective, and may be used as basic materials for developing a teaching-learning program for scientific classification such as brain-based science education curriculum in the science classrooms.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권3호
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• pp.304-313
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• 2009

Proportional reasoning is one of the most widely used concepts in everyday life. It could be the most important basic concept in science and mathematics. In research where the subjects were animals, it has been found that learning effect rapidly decreased with any stimulation given after a optimalperiod. Therefore, it is necessary to research about optimal periods in order to instruct about proportional reasoning. The purpose of this study was to investigate the optimal periods in proportional reasoning. The three programs for proportional reasoning instruction were developed by researchers. The titles of the programs were 'Block', 'Balance scale' and 'Water glass'. The subjects were 131 3$^{rd}$ to 6$^{th}$ grade students who were not expected to have any proportional reasoning skills yet. In order to find out the optimal periods in proportional reasoning, the programs were applied to these students. After 4-5 weeks of treatment, the researchers investigated whether their proportional reasoning skills were formed or not through the instrument. The results indicated that it would be most effective to teach proportional reasoning to 6$^{th}$ grade students. Teaching of proportional reasoning is essential not only for mathematics but also for science. The findings could be used to investigate the optimal periods of controlling variables, probability, combinational and correlational logic.

• 동의생리병리학회지
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• 제16권5호
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• pp.976-988
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• 2002

The aim of this study was to examine the memory and attention enhancement effect of YMG-1 and YMG-2, which are modified herbal extracts from Yukmijihwang-tang (YMJ). YMJ, composing six herbal medicine, has been used for restoring the normal functions of the body to consolidate the constitution, nourishing and invigorating the kidney functions for hundreds years in Asian countries. A series of studies reported that YMJ and its components enhance memory retention, protects neuronal cell from reactive oxygen attack and boost immune activities. Recently the microarray analysis suggested that YMG-1 protects neurodegeneration through modulating various neuron specific genes. A total of 55 subjects were divided into three groups according to the treatment of YMG-1 (n=20), YMG-2 (n=20) and control (C; n=15) groups. Before treatments, all of subjects were subjected to the assessments on neuropsychological tests of K-WAIS test, Rey-Kim memory test, and psychophysiological test of Event-Related Potential (ERP) during auditory oddball task and repeated word recognition task. They were repeatedly assessed with the same methods after drug treatment for 6 weeks. Although no significant effect of drug was found in Rey-Kim memory test, a significant interaction (P = .010, P < 0.05) between YMG-2 and C groups was identified in the scores digit span and block design, which are the subscales of K-WAIS. The very similar but marginal interaction (P = .064) between YMG-1 and C groups was found too. In ERP analysis, only YMG-1 group showed decreasing tendency of P300 latency during oddball task while the others tended to increase, and it caused significant interaction between session and group (p= .004). This result implies the enhancement of cognitive function in due to consideration of relationship between P300 latency and the speed of information processing. However, no evidence which could demonstrate the significant drug effect was found in neither amplitude or latency. These results come together suggest that YMG-1, 2 may enhance the attention, resulting in enhancement of memory processing. For elucidating detailed mechanism of YMG on learning and memory, the further studies are necessary.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제25권3호
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• pp.497-524
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• 2011

교과간의 연결성을 바탕으로 통합교육에 대한 필요성이 꾸준히 대두되고 있는 요즘 본 연구는 간학문적 통합교육이 가능한 수학의 함수단원과 화학의 분자운동단원을 선택하여 통합적 교수모형을 설계하고 경기도 성남시에 거주하는 학생을 대상으로 총 5단계의 8차시에 걸친 사례연구를 2010년 2학기말에 실시하였다. 연구결과 수학과학통합교육은 상호 교과의 공통내용을 학습하는데 시너지효과를 주며 긍정적인 변화를 가져왔다. 실생활의 자연적 현상에 대한 예로부터 MBL를 사용하여 기체의 부피, 온도, 압력 등의 측정값을 구하였고 이 측정값으로부터의 보일의 법칙과 샤를의 법칙 속에 함수개념을 이해할 수 있었는데 두 주제가 공통의 학습목표를 지향하기에 Fogarty의 통합적 교수모형이 적절하였음을 알 수 있었다. 학생들의 학습과정을 통해 전체 5단계를 걸쳐 학습하는 동안 함수에 대한 개념이 확립되어 일반화하는 단계까지 점진적 수학화가 이루어졌다고 할 수 있으며 따라서 수학적 과학적 사고의 통합이 가능하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.49-54
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• 2022

코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.185-207
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• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권3호
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• pp.517-544
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• 2023

본 연구는 교과 간 연계·융합 수업자료 개발의 필요성이 높아지고 있음에도 고등학교에서 관련 수업 자료 개발 빈도가 적다는 선행연구의 연구 결과에 근거하여 수학과 정보 과목의 연계·융합 수업자료 개발 과정 및 결과물을 제시한 연구이다. 특히 본 연구는 동일한 교원학습공동체 프로그램에 참여한 6명의 교사들이 수학과 정보 교과 간 연계·융합 수업자료로서의 적합성과 현장 수업 적용 가능성이 높은 자료 개발을 목표로 논의한 과정들에 대한 정보를 담고 있다. 자료 개발 절차에 따라 주제기반 설계 모형을 적용하여 자료를 개발하였으며, 선행연구와 교원학습공동체 구성원의 합의 결과를 반영하여 100분 블록 수업 시간 동안 수학과 정보 과목의 교사가 함께 수업을 진행할 수 있는 수업 자료를 개발하였다. 개발한 자료는 사회적으로 이슈가 되었던 문제상황을 두 과목의 연결고리로 삼아 학생들이 수학적 모델링과 코딩을 통한 문제해결을 경험할 수 있는 자료이다. 개발된 자료는 '개발 자료를 현장에 적용하기에 타당한 자료인지 살펴보고 적용 실천성을 높이기 위하여' 현장 교사를 대상으로 CVR 검증을 통하여 검증을 하였으며, 그 결과를 반영하여 최종 개발된 수업 자료를 지도안 형태로 제시하였다. 또한 자료 개발 과정에서 개발자들의 경험한 시행착오와 고민도 함께 기술하여 현장 연구자들의 관련 연구 수행에 기초가 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 이러한 연구 결과는 수업자료 개발 모형이 실제 수업에 적용가능한지 탐색할 수 있는 실증적인 자료로서의 가치를 가지며, 이들 자료의 축적은 이론적인 수업 모형과 실제적인 현장 수업 사이의 선순환적인 관계 구축에 도움이 될 것으로 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.

• 동양고전연구
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• 제32호
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• pp.103-128
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• 2008

정조는 척족이 특권세력으로 발호하던 영조대 후반의 탕평정치에서 아버지를 여읜 피해자였다. 노론의 거센 방해공작을 뚫고 왕위에 오른 정조의 목표는 왕권 강화였다. 정조는 탕평정책을 영조 50여년 치세의 대업적으로 칭송하고 척신과 탕평당의 폐해를 지적하면서 신하들에게 왕을 위해 충성을 다하는 '국변인(國邊人)'이 되어줄 것을 요구하였다. 정조가 즉위 직후부터 설치 운영한 규장각(奎章閣)은 겉으로는 어제(御製)의 봉안 등을 표방했지만, 실제로는 정조의 우군을 양성하기 위한 기구였다. 그만큼 정조가 외척들을 누르고 어떻게 사대부들을 포섭하는가 하는 문제는 정권의 사활이 걸린 문제였다. 본고에서는 정조가 사대부들을 어떻게 굴복시키고 포섭하려 했는가라는 문제를 본격적으로 조명하였다. 그것을 통해서 정조가 시도한 왕권강화책의 논리와 방법을 확인해 보고자 하였다. 정조는 경학(經學)의 본질은 성리학이 아니라 실생활과 절실하게 관련된 학문이라는 점을 강조함으로써 사대부들의 이념적 근거를 붕괴시키고자 하였다. 정조가 사대부들의 풍기와 세도를 비판하고 그들의 학문인 주자성리학의 의미를 축소했던 것은 사대부들을 왕권에 복속시키기 위한 방편이었다. 붕당론이나 성학론을 기본으로 하는 사대부들의 정치 이념과 학문적 근거를 반박함으로써 공론(公論)의 주체로서 국왕의 권위를 강조하려고 하였다. 정조가 영조의 '군사(君師)' 개념을 계승하고 왕호도 '홍재(弘齋)'에서 '만천명월주인옹(萬川明月主人翁)'으로 바꾼 것은 그의 사대부 비판이 궁극적으로 지향하고자 했던 바를 상징적으로 보여준다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.65-74
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• 2021

3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.