본 연구는 방송콘텐츠를 일방향적인 정보전달도구의 차원이 아닌 풍부한 내용이 담긴 소프트웨어, 즉 단순히 정보를 제공하던 것에서 지식구성과 창출 과정을 촉진하는 학습자원으로서의 가능성에 주목하고, 이러한 가능성을 e-Learning의 교수 학습모형 중에 하나인 e-PBL을 통해 구체적으로 구현해 보고자 했다. 이를 위해 온라인 학습환경 설계 및 개발에 무게중심을 두고 연구를 진행했다. 특히, 본 연구는 온라인 학습커뮤니티 개발을 비롯하여 방송콘텐츠의 활용을 극대화하기 위한 전략적 방안들이 집약된 학습모듈 설계 및 개발과정에 초점을 두었다. 또한 이를 적용하고 그 타당성을 검증함으로서 학습모듈이 갖는 차별성을 증명하고자 하였다.
이 연구에서는 지표화 중심의 산불확산예측 알고리즘을 기반으로 GIS 환경에서 운용이 가능한 지표화 확산예측모델을 개발하였다. 이 모델은 지형, 연료, 기상 등 산불환경인자를 분석하고 입력하는 부분과 시간에 따라 확산속도, 화선에서의 산불강도, 연소면적을 예측하는 지표화 확산예측 부분, 마지막으로 예측결과를 사용자에게 제시하는 출력 부분으로 구성되었다. 산불확산속도를 계산하기 위해서 산불행동에 영향을 미치는 산불환경인자중에서 지형인자는 경사, 기상인자는 풍속, 풍향, 실효습도를 고려하였다. 또한 연료인자는 수치임상도를 이용하여 연료깊이, 연료량, 소화습도를 계산할 수 있는 연료모듈을 개발하여 입력되도록 하였다. 연료습도는 실효습도, 최고온도, 강수량, 일일 적산량의 함수관계로 추정하였다. 모델을 2002년 청양에서 발생한 산불에 적용한 결과 확산속도에 대해 61%의 일치도를 보였다.
Thermal radiation pastes were prepared by dispersing carbon materials as fillers with a content of 1 weight percent in an acrylic resin. The kind of fillers was as follows; $25{\mu}m$ graphite, $45{\mu}m$ graphite, $15{\mu}m$ carbon nanotube(CNT), a 1:1 mixture of $25{\mu}m$ graphite and $15{\mu}m$ CNT, and a 1:1 mixture of $45{\mu}m$ graphite and $15{\mu}m$ CNT. Thermal emissivity was measured as 0.890 for the samples with graphite only, 0.893 for that with CNT only, and 0.892 for those containing both. After coating prepared pastes on a side of 0.4 mm thick aluminium plate and placing the plate over an opening of a box maintained at $92^{\circ}C$ with the coated side out, the temperatures on the uncoated side of the plates were measured. The samples containing graphite and CNT showed the lowest temperatures. The paste with mixed fillers was coated on the back side of the PCB of an LED module and thermal analysis was carried out using Thermal Transient Tester (T3ster) in a still air box. The thermal resistance of the module with coated PCB was measured as 14.34 K/W whereas that with uncoated PCB was 15.02 K/W. The structure function analysis of T3ster data revealed that the difference between junction and ambient temperatures was $13.8^{\circ}C$ for the coated case and $18.0^{\circ}C$ for the uncoated. From the infrared images of heated LED modules, the hottest-spot temperature of the module with coated PCB was lower than that of the uncoated one for a given period of LED operation.
전기비저항콘은 현장에서 지반의 오염대를 조사하는데 상대적으로 경제적인 비용으로 적용될 수 있다. 그러나, 전기비저항 결과만에 의한 해석은 정량적 데이터베이스의 부족과 함수비 등의 다른 지반공학적 영향인자들에 의해 모호한 결과를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 지반오염조사에서의 전기비저항 측정기법을 보완하기 위하여 정전용량 측정기법을 도입하여 중금속과 유류로 오염된 지반에서의 적용성을 평가하고자 하였다. 함수비와 오염물질의 종류에 따른 전기비저항과 정전용량의 변화를 평가하기 위하여 실내모형시험을 수행하였으며, 그 결과 전기비저항과 유전상수를 통시에 측정하여 분석함으로써 오염대의 감지에 신뢰도를 높일 수 있는 것으로 나타났다. 전기비저항과 정전용량 측정기법은 중금속으로 오염된 포화지반과 지하수대 상부에 존재하는 디젤유 오염층을 감지하는 데 적용성이 높은 것으로 나타났다.
Identifying soil water content as a major factor for evaluating irrigation and water resource is a primary module to develop a prediction model. A variety of PTFs (Pedo-Transfer Functions) are applied in the models to estimate soil water content, the analysis techniques, however, which compare the estimated from models and the measured by instruments, are not reached at the level to demonstrate the effectiveness of the PTFs in Korea. Many soil physicians such as Eom, Peterson, Rawls, Saxton, Bruand, Baties, Tomasella & Hodnett (T&H), and Minasny, have developed analytic models using PTFs. Soil data for the analysis used soil water contents on 347 soil series (10 kPa), 358 soil series (33 kPa), 356 soil series (1,500 kPa) established by NAAS (National Academy of Agricultural Science). A coefficient of determination on soil water content at 10, 33 and 1,500 kPa was the highest as 0.5932 in EM (Eom model), 0.6744 in REM (Rawls model) and 0.6108 in REM, respectively. In conclusion, it is strongly suggested that the use of EM or REM is suitable for estimating soil water content in Korea although SM (Saxton model) has been widely used.
본 논문은 TV-Anytime 메타데이터를 이용하여 맞춤형 방송 서비스를 제공하기 위한 맞춤형 방송 전송 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. TV-Anytime은 저장장치를 갖는 수신기 환경에서 ECG(Electronic Content Guide) 및 콘텐츠 기술(description) 메타데이더를 이용하여 시청자가 원하는 시간에 시청자의 취향에 따른 개인화된 방송 콘텐츠 서비스를 제공하기 위한 메타데이터 스키마 및 메타데이터 부호화/전송 등의 제반 표준 및 서비스 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서는 제시하는 TV-Anytime 기반의 맞춤형 방송 전송 시스템은 전송 서버단에서의 메타데이터 이진 부호화 및 MPEG-2 TS(Transport Stream) 다중화, 그리고 단말에서의 역다중화. 복호화 및 메타데이터 기반의 맞춤형 콘텐츠 소비 기능 등을 포함한다. 본 논문에서는 제시하는 전송 시스템의 각 기능 모듈들의 설계 및 구현의 상세 기술과 맞춤형 콘텐츠 서비스 시나리오를 이용한 서버-단말간의 검증 결과를 기술한다.
Purpose: This study compared the relative importance of educational content, teaching methods, and evaluation methods in the patient assessment curricula of 119 emergency medical technicians (EMTs). Methods: First, we identified the educational content, training hours, and teaching and evaluation methods of the existing patient assessment curriculum based on the National Competency Standard learning module. Second, we surveyed 30 EMTs affiliated with 119 services using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. Subsequently, we compared the differences between the current curriculum and the AHP analysis results. Results: Currently in operation, the "Advanced EMT Course" comprises three learning modules: assessment of patient status, scene size-up and triage, and assessment using monitoring devices. Among these, content related to the assessment of patient status received the most allocated time and was deemed the most important according to the AHP survey results. Conversely, while less time was allocated to scene size and triage compared with assessment using monitoring devices, the former was assessed as more important than the latter in the AHP results. Furthermore, scenario-based team training and procedure-focused individual practice were evaluated as relatively important teaching methods, while practical examination using a checklist was deemed the most appropriate evaluation method for all learning content. Conclusion: To improve the patient assessment curriculum, we propose adjusting teaching hours and introducing new teaching and evaluation methods based on the results of relative importance. The proposed improvement plan will contribute to enhancing the competency of 119 EMTs.
최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.
최근 인터넷을 통한 동영상 제공 서비스가 확대됨에 따라 높은 품질의 온라인 컨텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 그런데 넓은 동적 범위 (dynamic range)를 표현할 수 있는 high dynamic range (HDR) 컨텐츠의 공급은 수요를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 HDR 영상 제작의 한 방법으로서, 여러 노출값에서 촬영된 프레임들로 구성된 low dynamic range (LDR) 동영상을 이용해 HDR 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 우선, 프레임들 사이에 움직임이 존재하기 때문에 정렬 과정을 통해 이웃 프레임들을 중심 프레임에 맞추어 정렬한다. 이때 내용 (content) 기반의 정렬을 하여 정확도를 높이고, 원래 크기의 입력을 그대로 이용하는 모듈을 함께 사용하여 세부 정보도 잘 살려준다. 그러고 나서 잘 정렬된 다중 프레임들을 합쳐서 하나의 HDR 프레임으로 만들어 준다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
빅데이터 기술이 미래 보건의료 패러다임변화를 선도할 핵심기술로 부각되면서, 보건의료 담당 공무원들에 대한 빅데이터 교육 필요성이 높아지고 있다. 한국은 전국민 건강보험데이터 등 세계적 수준의 빅데이터 보유국으로서, 데이터 기반의 미래 예측과 정책수립을 통해 보건정책의 성과향상 및 지속가능성이 주목받고 있다. 이에 따라 현업에서 보건의료를 담당하는 공무원을 위한 보건의료 데이터 자원 활용 전문인재양성교육 콘텐츠에 대한 수요는 증대되고 있으나, 현장에 적합한 인적자원개발을 위한 보건의료분야 국가직무능력표준(NCS, National Competency Standards)이나 학습모듈이 없다. 본 연구에서는 보건업무 담당 공무원들의 빅데이터 직무 역량강화를 위해, 타분야 빅데이터 관련 NCS를 고려하여, 현업에서 보건의료분야 공공데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 역량을 갖춘 공무원양성을 위한 보건의료 빅데이터 교육모듈과 콘텐츠를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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