• 대한지리학회지
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• 제50권5호
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• pp.485-503
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• 2015

본 연구는 산지에서 지형분류기법을 이용하여 산사태 발생을 예측하고자 하였다. 이를 위해 Catena, Topographic Position Index(TPI), 그리고 Geomorphons 방법을 적용하였다. 연구지역은 가평군, 횡성군, 김천시, 여주시/이천시이며, 2001부터 2014년까지 군단위로 수집된 산사태 자료를 사용하였다. Catena 방법은 분류기준자가 명확하며, 지역 간 분류기준자의 객관화와 비교가 가능하고, 분류된 결과를 직관적으로 이해할 수 있다. 반면 지형분석 및 통계분석 절차가 까다로우며 자동화가 어려워 일반인이 쉽게 사용하기 힘들다는 단점이 존재한다. TPI와 Geomorphons 방법의 경우 분류절차가 간단하고, GIS에서 이용할 수 있는 프로그램이 개발되어 일반인이 쉽게 사용할 수 있다. 하지만 계산하는 방안의 크기에 따라 결과에 큰 차이를 보이고, 사용하는 지형단위가 형태적인 특성에 한정되어 지표에서 나타나는 지형형성작용과의 공간적 연결성이 비교적 낮다는 단점이 존재한다. 이 세 지형분류방법 간 호환성이 낮게 나타나, 지형분류방법이 보다 보편적으로 사용되기 위해서는 지형 단위에 대해 통일된 개념 규정이 필요하다. 각 지형분류법이 산사태를 예측하는 정도를 평가하기 위해 산사태 발생지 중 차지하는 비중이 높은 상위 50%의 지형단위를 선택한 뒤, 지형단위에서 나타나는 산사태 발생비율을 계산하여 '산사태 예측력(Predictive Ability)'이라고 정의하였다. '산사태 예측력'에 의해 구분되는 지형이 전체 지역 면적에서 차지하는 비율을 '취약지 면적(Vulnerable Area Ratio)'이라고 규정하였다. 종합적인 판단을 위해 산사태 예측력을 산사태취약지역으로 나누어 점수화한 결과, Catena 방법의 적합성이 가장 높게 나타났다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.210-210
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• 2000

In this paper, we have investigated the properties of multi-layer perceptron (MLP) for odour patterns classification and concentration estimation simultaneously. When the MLP may be has a fast convergence speed with small error and excellent mapping ability for classification, it can be possible to use for classification and concentration prediction of volatile chemicals simultaneously. However, the conventional MLP, which is back-Propagation of error based on the steepest descent method, was difficult to use for odour classification and concentration estimation simultaneously, because it is slow to converge and may fall into the local minimum. We adapted the Levenberg-Marquardt(LM) algorithm [4,5] having advantages both the steepest descent method and Gauss-Newton method instead of the conventional steepest descent method for the simultaneous classification and concentration estimation of odours. And, We designed the artificial odour sensing system(Electronic Nose) and applied LM-BP algorithm for classification and concentration prediction of VOC gases.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.317-324
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• 2010

이 연구에서는 경직형 뇌성마비 아동을 대상으로 뇌성마비 아동의 손 기능 분류 체계인 MACS의 동시 타당도와 판별타당도를 검증하는데 그 목적이 있었다. 이를 위해 경직형 뇌성마비 아동 81명을 대상으로 MACS와 Jabsen-Talyor 손 기능 검사를 실시하였다. 이 연구에서는 동시 타당도를 알아보기 위해 MACS와 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과와의 상관을 알아보았고, 판별 타당도를 알아보기 위해 MACS 수준에 따른 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과의 차이를 알아보았다. 동시 타당도를 알아본 결과, MACS는 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과와 높은 상관을 보였다(r = .870, p < .05). 또한 MACS와 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 하위 영역 간의 상관도 모두 유의한 것으로 나타났다(p < .05). 그러나 뇌성 마비 유형 중 편마비 아동에서는 상관이 유의하지 않은 것으로 나타났다. MACS 수준에 따른 Jabsen-Talyor 손 기능 검사 결과는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p < .05). MACS는 경직형 뇌성마비 아동의 손 기능 분류체계로써 타당한 도구인 것으로 나타났으며, 임상적으로 유용하게 사용될 수 있음을 시사하였다.

• 한국치위생학회지
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• 제10권1호
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• pp.173-183
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• 2010

Objectives : The purpose of this study was to provide basic materials for defining educational direction of dental hygiene department and establishing the instruction to improve direction consulting and academic effect of dental hygiene department student. Methods : The researcher surveyed the relation among job aptitude, academic ability and academic performance by selecting 131 dental hygiene department students of P university as study targets. Results : For high school classifications, direction searches and academic abilities of dental hygiene department students of P university, it was found that classical high school was 68.7% and vocational high school was 31.3%. For job aptitude, social type was 58.0% and artistic type was 26.0% so they were usual. For academic ability, interpersonal relation($12.78{\pm}1.34$), music/rhythm was($12.32{\pm}1.09$) and natural($12.32{\pm}1.00$) showed high scores in order over the first, the second and the third field and language/vocabulary(22.6%) and music/rhythm(21.6%) was the next. For academic performance depending on high school classification, job aptitude and academic ability, there was a significant difference in high school classification by classical high school($86.55{\pm}8.21$) and vocational high school($85.34{\pm}11.31$)(p<0.05) and there was also a significant difference in job aptitude by social type($85.45{\pm}9.42$) and artistic type($88.41{\pm}6.93$)(p<0.05). In the mutual relation between academic ability and academic performance, the high academic ability score in the first field was led to the high score in the second and the third field, showing significant mutual relation(p<0.00). Conclusions : This research has been accomplished by college students of dental hygeine department, so you have to consider before generalizing these results. Therefore it is required to research more, likewise using a comparison with other students or it should be conducted by general people.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제81권3호
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• pp.256-257
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• 2018

• 대한간호학회지
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• 제43권4호
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• pp.526-535
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• 2013

Purpose: This study was done to compare clinical nurses' knowledge and visual differentiation diagnostic ability for the pressure ulcer classification system (PUCS) and incontinence-associated dermatitis (IAD). Methods: A convenience sample of 602 nurses took the pressure ulcer classification system and incontinence-associated dermatitis knowledge test (PUCS & IAD KT) and completed the visual differentiation tool (VDT), consisting of 21 photographs with clinical information. Results: The overall mean score for correct answers was 14.5 (${\pm}3.2$) in PUCS & IAD KT and 11.15 (${\pm}4.9$) in PUCS & IAD VDT. Incorrect responses were most common for statements related to stage III, IAD for PUCS & IAD KT, and suspected deep tissue injury (SDTI), unstageable, and stage III for PUCS & IAD VDT. Significant correlations were found between PUCS & IAD KT and VDT (r=.48, p<.001). Factors affecting scores for PUCS & IAD VDT were PUCS & IAD KT, frequency of pressure ulcer, IAD management and participation in wound care education programs. Conclusion: Results indicate that nurses have an overall understanding of PUCS & IAD, but low visual differentiation ability regarding stage III, SDTI, and unstageable ulcers. Continuing education is needed to further improve knowledge and visual differentiation ability for PUCS & IAD.

• 한국수학사학회지
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• 제26권2_3호
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• pp.177-195
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• 2013

본 연구는 대학수학능력시험 수리(수학) 영역의 개념 및 성격을 살펴보고, 수리(수학) 영역의 20년 변천 과정을 도입기(1994~1996학년도), 조정기(1997~2004학년도), 발전기(2005~2011학년도), 전환기(2012학년도 이후)로 구분하여 시기별 변천 과정을 고찰한 후, 향후 수학 영역의 과제를 제시하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.277-293
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• 2011

본 논문은 수학문제해결 과정에서 고등학교 1학년 학생들이 공통적으로 범하는 실수 즉 오류를 분석을 통하여 수학의 교수학습방법의 보완을 위한 범례를 제시하고자 한다. 교사들 에게 제공되는 학생들의 수학적 지식에 대한 이해 정도 및 쉽게 빠지는 오류, 수학문제에 접근하는 방법 및 잘못된 해결 전략 등의 정보는 대체로 학생들의 오류를 분석함으로써 얻어 질 수 있다. 실제로 많은 학생들이 고교수학을 어렵게 느끼는데 그 중 특히 '함수'문제에서 막연한 어려움과 부담감을 느끼며 함수와 관련된 문제풀이에서 많은 실패를 겪고 있다. 구체 적으로 본 연구에서는 고등학교 1학년 학생들의 함수단원 문제해결 과정에서 보이는 오류를 분석하여 함수단원 수학문제해결능력을 키우고자 충남의 ${\bigcirc}{\bigcirc}$고등학교 1학년 학생 90명을 대상으로 함수단원 8문제로 구성된 검사지를 풀게 하고 그것을 토대로 오류를 분석하였다. 그 결과 학생들의 오류에서 몇 가지 공통적인 패턴이 있음을 발견하고 이것을 7가지 오류 분류 패턴을 설정하고 이를 분석하여 이를 보완할 수 있는 방법을 탐구하였다. 본 연구에서 나타난 결과를 토대로 학교현장에 투입하여 수학교육의 개선에 도움이 되길 기대한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권3호
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• pp.8-15
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• 2016

In recent years, one of deep learning models called Deep Belief Network (DBN) which formed by stacking restricted Boltzman machine in a greedy fashion has beed widely used for classification and recognition. With an ability to extracting features of high-level abstraction and deal with higher dimensional data structure, this model has ouperformed outstanding result on image and speech recognition. In this research, we assess the applicability of deep learning in dna classification level. Since the training phase of DBN is costly expensive, specially if deals with DNA sequence with thousand of variables, we introduce a new encoding method, using decimal-binary vector to represent the sequence as input to the model, thereafter compare with one-hot-vector encoding in two datasets. We evaluated our proposed model with different contrastive algorithms which achieved significant improvement for the training speed with comparable classification result. This result has shown a potential of using decimal-binary vector on DBN for DNA sequence to solve other sequence problem in bioinformatics.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권1호
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• pp.111-120
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• 2020

Generative adversarial networks (GANs) achieved impressive performance on image generation and visual classification applications. However, adversarial networks meet difficulties in combining the generative model and unstable training process. To overcome the problem, we combined the deep residual network with upsampling convolutional layers to construct the generative network. Moreover, the study shows that image generation and classification performance become more prominent when the residual layers include on the generator. The proposed network empirically shows that the ability to generate images with higher visual accuracy provided certain amounts of additional complexity using proper regularization techniques. Experimental evaluation shows that the proposed method is superior to image generation and classification tasks.