본 연구는 종교를 개념 생태(conceptual ecology)의 한 요소인 형이상학적 신념으로 보고 우리나라에 전파된 지 가장 오래된 종교인 불교에서 통용되는 생명의 정의, 생명의 범주 및 분류 체계를 불경 및 불자들을 통해 알아보고, 불교를 종교로 가지고 있지 않는 생물 교사, 기타 과목 교사, 고등학생들과 어떤 차이가 있는지를 살펴보았다. 연구 결과 불교에서는 생물을 지칭하는 용어로 중생(衆生), 유정(有情)을 사용하며, 생물학적 입장과는 달리 개체적인 생명 개념이 아닌 모두가 하나의 공동 운명체로 연결된 연기(緣起)라는 개념을 갖고 있었다. 또한 불교에서는 식물을 생명체로 즉, 중생(衆生)으로 생각하지 않았다. 불교에서 생명을 가진 것들 즉, 중생(衆生)을 분류하는 방법은 탄생 방식, 형태의 유무, 지각의 유무로 구분하고 있었는데, 불교의 생명 개념을 잘 반영하고 있는 방법은 지각의 유무였다. 생명과 생물 분류 개념은 생물 개념학습의 근간이 되는 개념으로 개념 생태적으로 사회문화적인 영향으로 형성되는 생물개념들은 생물학습에 크고 작은 영향을 미친다. 생물교사들은 이 연구결과에서 나타난 불자들이 가지고 있는 생명 및 생물분류개념에 대한 선개념을 파악함으로써 구성주의 교수학습 준비에 도움을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
영상 검색에서 보다 빠르고 정확한 결과를 제공하기 위해 많은 시스템들은 결과내 재검색을 위한 카테고리 내 검색을 제공하고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 감성 카테고리를 사용하여 영상을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 가지고 감성 벡터를 추출하여, 각 영상을 8 개의 감성 카테고리로 분류한다. 이때, 감성 카테고리는 고바야시가 정의한 8 개의 어휘 {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern}를 사용한다. 질의에 대한 결과가 주어지면, 사용자는 선택한 감성 카테고리로 재분류된 영상들을 제공받을 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 야후 이미지 검색에서 수집된 풍경 영상 1,000 장으로 사용자 평가를 실시하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 증명하였다.
With tremendous advancement of information and communication technologies, mobile learning systems have been widely adopted in language learning contexts, and several frameworks have been developed for identifying and categorizing different factors of mobile-assisted language learning (MALL). However, pre-existing frameworks have limitations when evaluating the importance level of criteria. The purpose of this study is to develop a comprehensive hierarchical framework for identifying and categorizing success factors of MALL and prioritizing them according to the importance level. To do that, AHP method is used to quantitatively estimate weight values of MALL criteria. Results reveal that the priority of MALL criteria is ordered as follows: content, system, learner, language learning. Local weights of each criterion are also analyzed; for example, usefulness, accuracy, and authenticity are critical factors for improving MALL contents. Ease of use and mobility of MALL systems are also considered more critical than other systematic factors. In addition, availability of immediate feedback and self-directness has the highest weight values of importance. The findings of the study are discussed regarding hierarchical orders of MALL criteria and conclude that successful MALL implementation may be achieved if related elements are diversely measured and evaluated. Pedagogical implications and suggestions for further research are also presented.
최초 사회공학기법의 발달로 해킹, 악성코드가 고도화, 첨단화 되어 기업에 대한 표적 공격인 APT(Advanced Persist ent Threat)공격이 급격히 증가하고 있다. APT공격의 가장 큰 특징 중 하나는 지속성이다. 공격자는 내외부에서 지속적으로 공격대상의 정보를 수집 및 활용한다. 보안관제 시스템(Enterprise Security Management)의 경우 이러한 지속적인 공격에 대하여 정상적인 접근 실패로 오인 공격을 받고 있음에도 별도의 경고를 할 수 없는 한계점이 있다. 이러한 오탐 데이터를 철저히 분석하기 위한 시스템 설계 및 연구가 필요하다. 본 논문에서는 데이터마이닝을 이용하여 지나칠 수 있는 오탐을 임계치 기준 분류하여, 산출된 비교 값을 기준으로 지속적으로 일어나는 공격에 대한 예측 및 공격에 대한 개선된 대응 방안을 제시한다. 제안 기법을 사용하여 장기적으로 시도되는 공격 데이터를 분류, 앞으로 일어날 수 있는 공격 징후 탐지가 가능하다.
예후인자의 범주화는 질병의 진단, 치료법 결정 및 임상시험의 참여기준 설정 등에 매우 유용하다. 예후인자의 범주화 방법으로는 생물학적 이론에 따라 경계값을 정하는 방법, 자료의 그래프를 이용하는 방법, 모든 가능한 경계 값들을 적용해보는 최소 유의확률 방법 등이 있다. 또한 최소 유의확률 방법의 다중검정문제를 보완한 몇 가지 방법들이 있다. 본 연구에서는 우리 나라에서 높은 발생률을 보이는 간세포암종의 절제술을 받은 환자들에 있어서 간 절제술 후 재발위험이 높은 군을 구별하는 한 근거로 종양의 크기를 범주화하기 위한 경계값을 결정하고자 하였다.
본 논문에서는 현시대의 핵심이슈인 신속성과 유용성에 맞춘 갤러리 카테고라이징 어플리케이션(이하 앱)을 제안한다. 해당 앱은 기존에 모바일 기기에 내재된 갤러리 시스템의 여러 가지 단점들을 파악하여 사용자에게 방대한 양의 사진 파일들을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 환경을 제공한다. 또한 외부의 서버를 개인 메모리 공간처럼 사용하는 일종의 클라우드 컴퓨팅 기술을 사용하여 모바일 사진 파일을 동기화한다. 이를 통해 비디오, 음악 등 모바일에서 다루는 고용량의 파일들과 수많은 응용프로그램으로부터 요구되는 메모리 공간으로 인한 모바일 기기의 용량 부족 현상을 완화하고, 모바일 기기의 한정적인 메모리 공간을 보완한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 갤러리 카테고라이징 기법이 기존의 사용하는 갤러리 시스템에 비해 사진 탐색시간의 효율 면에서 우수함을 확인하였다.
In this paper, we propose a dynamic document classification method which breaks away from existing document classification method with artificial categorization rules focusing on suppliers and has changing categorization rules according to users' needs or social trends. The core of this dynamic document classification method lies in the fact that it creates classification criteria real-time by using topic modeling techniques without standardized category rules, which does not force users to use unnecessary frames. In addition, it can also search the details through the relevance analysis by calculating the relationship between the words that is difficult to grasp by word frequency alone. Rather than for logical and systematic documents, this method proposed can be used more effectively for situation analysis and retrieving information of unstructured data which do not fit the category of existing classification such as VOC (Voice Of Customer), SNS and customer reviews of Internet shopping malls and it can react to users' needs flexibly. In addition, it has no process of selecting the classification rules by the suppliers and in case there is a misclassification, it requires no manual work, which reduces unnecessary workload.
Lately, in public libraries, there are various service programs for child user by corresponding to importance of reading based education and also a variety of changes by accommodating family based cultural life style. Therefore there is a need for space planning based study on unit-data room. This study gives guide-line of space planning through categorizing of space plot and furniture lay-out in child data room. The researcher, as a first step, searched web sites of 29 data rooms of 26 libraries and summarized space plots and features of data rooms through in-person visits. Then the author made a categorization standard and did a general analysis of featured data rooms through multiple categorization steps. There are Basic Type, General Type, Book-Shelf Centered Type, Book-shelf Scattered type and Multi-Functional Type out of this categorization steps. In sum, six categorizing bases, dividing infant room from child room, space zonning, position of entrance, compactness of reading space, position of book-shelf and orientation of book-shelf will be important design standards for child data-room of future libraries and an effective guide-lines for other unit data-rooms.
코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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