본 연구는 치과위생사에게 요구되는 커뮤니케이션 교육에 관한 임상가와 교육자의 견해를 확인하기 위해 치과의사, 치과위생사, 교수의 초점집단면접을 진행하였고, 각 초점집단의 견해를 해석하고 개념화하여 분석한 결과, '커뮤니케이션 교육시기와 방법', '교과목 표준화와 교육환경', '커뮤니케이션 역량 평가', '커뮤니케이션 교과목에 대한 인식'이라는 4개의 핵심범주와 '교육시기', '교육방법', '임상현장실습', '표준화된 교과목의 부재', '교수역량 향상', '평가방법', '국가고시 도입', '교수와 학생의 태도'라는 8개의 하위범주를 확인하였고 다음과 같은 결론을 얻었다. 임상가 및 교육자 초점집단은 공통적으로 인문사회학적 소양은 대학교육이 선행되어야 한다고 진술하였다. 다만, 치과위생사 초점집단은 임상현장에서의 시행착오적 학습도 효과적인 교육이라고 강조하였다. 교수 초점집단은 대학졸업 이후에도 커뮤니케이션 교육의 연속성을 위해 보수교육이 제공되어야 한다고 강조하였다. 임상가 및 교육자 초점집단은 공통적으로 치과 의료기관에서 발생할 수 있는 환자 불만사례를 적용한 역할극을 요구하였다. 교수 초점집단은 교과목 학습목표와 실습모듈 표준화를 요구하였고, 교육 환경 인프라가 구축되어야 한다고 하였다. 더불어, 커뮤니케이션 교과목 담당 교수의 역량을 강화하기 위한 커뮤니케이션 교과목 연구회가 필요하다고 하였다. 본 연구를 통해 치과위생사의 커뮤니케이션 역량 계발을 위하여 임상현장의 요구에 부응하는 교육개발이 필요함을 확인하였고, 치과위생사 커뮤니케이션 역량강화를 위한 교육의 바람직한 방향을 제안할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 현 정부가 적극적으로 추진·지원하는 AI교육에 관한 대중의 요구를 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31까지 AI교육에 대한 11개의 중앙지 뉴스기사와 트위터 게시글을 수집하여 단어 빈도분석과 토픽모델링분석을 실시하였다. 단어빈도 분석은 TF(Term Frequency)기법을, 토픽모델링분석은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)기법을 사용하였다. 분석결과, 뉴스기사는 AI분야의 여성인재 육성, 대학교육과정의 변화, K-12의 소프트웨어 교육 및 교육과정 변화 등 거시적인 정책 지원에 대한 토픽이, 트위터에서는 지능형로봇과의 공존시대와 같은 보다 구체적인 미래시대에 대한 사회적 인식과 코딩교육, 인간의 고유역량개발 등과 같은 미래역량과 교육방법론 등에 대한 토픽이 도출되었다. 이러한 연구결과는 AI교육과정 구성 및 운영 방안과 미래 산업 인재 양성 정책 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 초등수학수업의 개선을 목표로 초등교사의 수학수업에 대한 인식을 조사함으로써 이후 수학수업개선의 방향 설정에 시사점을 제공하고자 한다. 이를 위해 수학수업분석 강의를 수강하는 초등교사의 수학수업에 대한 생각을 조사하였다. 특히 조사대상 교사들은 수학수업분석에 관심이 있을 뿐 아니라 실제 현장에서 타교사의 수학수업 분석 및 컨설팅 경험이 있는 교사들로, 조사대상 교사들이 가진 수학수업에 대한 생각들이 다른 교사들에게도 영향을 미칠 수 있다는 측면에서 이들이 가진 수학수업에 대한 인식은 중요한 의미를 가진다. 강의 수강 전에 수학을 중요 교과라고 생각하는 이유, 초등학생들이 수학을 싫어하고 어려워하는 이유, 현재 초등학교 수학교육이 제대로 이뤄지지 않은 이유, 바람직한 수학수업의 모습과 이를 위한 변화 등에 대해 서술형 문항을 이용하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 분석하여 이후 수학수업의 변화에 대한 시사점을 제시하였다.
본 연구는 씨름이 처한 상황을 객관적으로 파악하고, 세계화를 위한 기본 방향과 방안을 제시하고자 수행되었다. 문헌 분석, 전문가 인터뷰, 설문조사, 내 외국인 인터뷰 등을 통해 씨름의 특성과 현황, 이미지 등을 파악하였다. 연구결과, 씨름의 세계화 방안은 제도화를 통한 스포츠로서의 세계화와 문화정체성이 강한 전통문화유산으로서의 세계화를 동시에 추진해야 한다는 결론이 도출되었다. 구체적인 방안으로, 스포츠로서의 세계화를 위해 제도화, 학교체육을 통한 교육, 외국인 선수 육성, 이벤트 가치 극대화, 씨름 조직의 전문화, 국제지도자 양성, 자연적 확산 유도 등을, 전통문화유산으로서의 세계화를 위해 세방화(glocalization), 문화코드화, 의식(ritual)의 강화, 정신적 가치 발굴, 축제와의 연계, 씨름관련 문화콘텐츠 개발 등을 제시하였다.
In this paper, we propose a hearing impairment simulator considering reduced frequency selectivity and asymmetrical auditory filter of the hearing impaired, and we verified the reduced frequency selectivity and asymmetrical auditory filter affected in speech perception through experiments. The reduced frequency selectivity has made embodied by spectral smearing using LPC(linear prediction coding). The shapes of auditory filter are asymmetrical different with each center frequency. Hearing impaired person which has hearing loss was differently changed with that of normal hearing people and it has different value for speech of quality through auditory filter. The experiments confirmed subjective test and objective test. The subjective experiments are composed of 4 kinds of tests: pure tone test, SRT(speech reception threshold) test, and WRS(word recognition score) test without spectral smearing, and WRS test with spectral smearing. The experiment of the hearing impairment simulator was performed from 9 subjects who have normal ears. The amount of spectral smearing was controlled by LPC order. The asymmetrical auditory filter of proposed hearing impairment simulator was simulated and then some tests to estimate the filter's performance objectively were performed. The objective experiment as simulated auditory filter's performance evaluation method used PESQ(perceptual evaluation of speech quality) and LLR(log likelihood ratio) for speech through auditory filter. The processed speech was evaluated objective speech quality and distortion using PESQ and LLR value. When hearing loss processed, PESQ and LLR value have big difference according to asymmetrical auditory filter in hearing impairment simulator.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.288-307
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2016
Image distortions are typically characterized by degradations of structures. Dictionaries learned from natural images can capture the underlying structures in images, which are important for image quality assessment (IQA). This paper presents a general-purpose no-reference image quality metric using a GRadient-Induced Dictionary (GRID). A dictionary is first constructed based on gradients of natural images using K-means clustering. Then image features are extracted using the dictionary based on Euclidean-norm coding and max-pooling. A distortion classification model and several distortion-specific quality regression models are trained using the support vector machine (SVM) by combining image features with distortion types and subjective scores, respectively. To evaluate the quality of a test image, the distortion classification model is used to determine the probabilities that the image belongs to different kinds of distortions, while the regression models are used to predict the corresponding distortion-specific quality scores. Finally, an overall quality score is computed as the probability-weighted distortion-specific quality scores. The proposed metric can evaluate image quality accurately and efficiently using a small dictionary. The performance of the proposed method is verified on public image quality databases. Experimental results demonstrate that the proposed metric can generate quality scores highly consistent with human perception, and it outperforms the state-of-the-arts.
리던던시(redundancy)가 존재하는 신호의 데이타 압축을 위한 한 방법으로 비균일 표본화 방법이 연구되어져 왔다. 그런데 많은 리던던시가 존재한다고 알려진 음성신호에 기존의 비균일 표본화 방법을 그대로 적용하며, 데이타량이 PCM과 같은 균일 표본화에 의한 것에 필적하게 되거나 오히려 많아지게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 음성의 인지측면에서 리던던트한 샘플을 제거하는, 극대점과 극소점에서 비균일 표본화하는 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 분석하고자, 실험적인 방법으로 압축비관계를 살펴보며, 아울러 묶음구간 처리에 의하여 압축비를 크게 향상 시킬 수 있음을 보인다. 실험결과로써는 8kHz 8-bit PCM신호에 대하여 1.54배, 묶음처리를 한 경우에는 2.88배의 압축비를 얻었다.
정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.
Objectives: We conducted a qualitative study to explore the feasibility of mobile applications for self-monitoring of diet. Methods: We conducted in-depth and focus group interviews with eight laymen who had used mobile dietary applications and eight experts. Interviews were audio-recorded and analyzed using an open coding method. Results: The qualitative data of our study revealed two key themes: (1) perceptions, opinions and attitudes towards mobile applications of self-monitoring of diet and (2) future directions to improve mobile applications. Conclusions: Our qualitative study suggested the potential use of mobile applications as a food-tracking and dietary monitoring tool and the need for improved mobile applications for self-monitoring of diet. The results of our study may provide insights into how to technically improve mobile applications for self-monitoring of diet, how to utilize dietary data generated through mobile applications, and how to improve individual's health though mobile applications.
본 연구는 외국인 난민의 한국 체류와 관련된 정보상황을 이해하고, 요구되는 정보와 정보원을 파악하여, 정보행태 관점에서 외국인 난민과 한국사회에 필요한 변화, 국제사회 속에서 한국의 역할, 도서관계의 정보 전문가적 대응 방안을 제시하였다. Dervin의 의미형성이론과 Chatman의 정보빈곤 이론을 바탕으로 연구설계가 진행되었다. 한국에 합법적으로 체류 중인 외국인 난민을 연구 참여자로 선정하였고, 인식, 상황, 행태를 조사하기 위한 반구조화된 심층면담을 진행하였다. 연구결과를 바탕으로 외국인 난민, 한국 공공 및 민간기관, 도서관계에 적용 가능한 정보서비스 방안을 제시하였다. 이는 관련된 실증적 연구를 보완할 수 있고, 실제 정보 문제 해결을 위한 정보서비스의 가치를 높일 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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