대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.145-150
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2002
Web GIS (Geographic Information Systems) service systems provide the various GIS services of analyzing and displaying the spatial data with friendly user-interface. These services are expanding the business domain and many users want to access the distributed various spatial data. But, it is difficult to access diverse data sources because of different spatial data format and data access methods. In this paper, we design and implement web GIS services based on the inter-operability and GML (Geography Markup Language) of OGC(Open GIS Consortium) in web distributed environment. Inter-operability provides unique accessing method to distributed data sources based on OLE DB technology of Microsoft. In addition, GML support web GIS services based on XML. We design these GIS services as components using UML (Unified Modeling Language) of an object-oriented modeling language for specifying, visualizing, constructing, and documenting the artifacts of software system. In addition, they also were developed in object-oriented computing environment, and it provides the interoperability, language-independent, easy developing environment as well as re-usability.
본 논문에서는 과학기술정보통신부와 통계청에서 주관하고 한국산업인력공단에서 시행(한국데이터산업진흥원 위탁)하는 「빅데이터분석기사」에 대한 필기 및 실기 시험의 내용을 설명하고 지금까지 2회에 걸쳐 시행된 시험에 대한 문제점과 이에 대한 해결방안을 제시하였다. 2021년 처음 시행된 국가기술자격으로써 기존 자격증과의 차별성, 난이도 조정, 수험생들의 각종 민원 발생 등의 문제를 해결하기 위한 체계적인 시스템 마련이 요구되며, 향후 데이터 과학자들에 대한 수요 급증에 대비하기 위해 빅데이터분석 실무 능력을 평가하기 위한 바람직한 제도와 정책이 병행되어야 한다.
Purpose This study aims to develop a job model for data convergent talents to meet the rapidly changing demands of the data industry. To create a job model, we first define and categorize data convergent talents with balanced competencies in data technology and domain knowledge, and then develop a job model by investigating job areas, scope, activities, and competencies. Design/methodology/approach The research is conducted using the following procedures and methodology. First, we conduct a current status survey on data talent demand, data talent policies, data talent programs, and curricula at home and abroad; second, we collect opinions on the jobs and competencies required for data convergent talents and curricula for talent development through in-depth interview with experts; and third, we present the job areas and job activities of data convergent talents derived from the previous status survey and expert opinions based on the National Competency Standards(NCS). Findings The research findings indicate that there are total of six job roles for data convergent talents, including data scientist, data planner, data architect, data developer, data engineer, and data analyst. It was observed that each of these roles requires the development of common competencies within their respective fields, followed by a need for further specialization into specific competencies within each professional domain.
이 연구에서는 학부생 연구지원 프로그램(Undergraduate Research Program: 이하 URP)에 참여한 물리교육과 3학년인 한 초심자(학생 A)의 연구과정을 질적으로 분석하였다. 자료는 참여관찰, 심층인터뷰, 문서분석을 통해 수집되었고, 분석을 위한 이론적 틀로서 문화역사적 활동이론이 사용되었다. 먼저, 초심자의 연구를 위한 활동체계가 어떻게 구성되었는지를 살펴보았다. 연구 초기에 멘토가 대략적인 연구목표와 목표달성을 위한 매개체를 초심자에게 제공하였다. 연구주체인 학생 A는 동료 두 명을 모아, 자신이 이끄는 수직적 관계로 연구팀을 구성하였다. 이러한 역할분담은 과제특정지식, 연차, 그리고 참여율이 높을수록 의사결정권이 크다는 암묵적 규칙에 근거한 것이다. 다음으로, 활동체계의 변화 과정을 살펴보면, 크게 두 가지 모순이 변화의 원천이 되었다. 먼저 연구 초기에 멘토의 교육철학과 멘티의 교육적 요구 간의 모순이 발생하였다. 학생 A는 멘토의 인적 네트워크를 이용하여 외부의 활동체계에서 필요한 지식을 얻는 방식으로 모순에 의한 갈등을 극복하였다. 이렇게 획득한 지식을 이용하여 활동체계의 매개물(실험도구과 이론)을 정교화하였다. 두 번째 모순은 수평적 역할분담을 요구하는 팀 구성원들과 기존 역할분담을 고수하는 학생 A 간에 발생하였다. 학생 A가 팀 구성원들의 의견을 받아들인 후, 활동체계의 노동 분담 방식은 협력적으로 변화하였다. 마지막으로, 학생 A의 변화를 살펴보면, 학생 A는 연구 경험을 통해 교사의 길을 포기하고 과학자가 되기로 결심하였다. 또 학계 내의인적 네트워크를 생성하고 확장하게 되었으며, 협업에 대한 부정적인 마음가짐이 긍정적으로 바뀌게 되었다. 연구 초심자의 연구과정에 대한 활동체계의 구성과 변화의 분석을 통하여 사사교육의 지도 방식과 지원체계에 대한 시사점을 얻을 수 있다.
과학자 바로 곁에서 경험하는 진정한 연구에의 참여는 학습자의 과학에 대한 이해와 과학적 실행을 증진시키는 교육적 접근의 하나로 지속적으로 확대되고 있다. 본 연구에서는 고등학교 학생들을 대상으로 수행되는 R&E 활동 참여를 통해 과학고등학교 학생들은 과연 무엇을 얻을 수 있으며, 어떠한 인식 및 과학적 실행의 변화를 겪게 되는지에 대해 R&E 팀이라고 하는 실행공동체 내에서의 합법적 주변 참여의 관점에서 알아보고자 하였다. 이를 위해 R&E 활동에 참여한 과학고등학교 1학년 학생들을 대상으로 18개월에 걸친 참여 관찰을 실시하였으며, 근거이론에 기반한 지속적 비교분석법을 이용하여 수집된 자료를 범주화하고, 관련된 요인들을 추출하여 분석하였다. 연구 결과 학생들은 R&E 연구팀이라고 하는 실행 공동체의 초심자로 출발하여 이행기의 참여를 거쳐 점차 완전한 참여자로 이행하는 가운데 과학에 대한, 과학자 및 과학자 공동체에 대한, 그리고 자신에 대한 인식을 제고하고 연구 역량을 증진시키며, 과학자의 그것에 근접한 실행을 보이는 것으로 드러났다. 이들은 특히 장기간에 걸친 진정한 연구 참여를 통해 연구 활동의 본성, 과학자 및 과학자 사회의 실질적인 모습을 인식할 수 있었으며, 이와 같은 인식을 바탕으로 보다 진지한 진로에의 탐색, 역량있는 과학 학생 및 초보적이지만 연구자로서의 정체성 발달을 보였다. R&E 공동체 내에서의 학습자 참여를 통해 학생의 과학적 실행, 인식 변화 및 정체성 발달의 동적인 과정을 심층적으로 조명한 본 연구의 결과는 지속적으로 확대되고 있는 연구 중심 교육과정의 설계와 운영에 실질적인 단초를 제시할 수 있다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
Purpose: This study suggests that Six Sigma MBB should be used as a key talent to lead the fourth industrial revolution era by training them with big data processing capability. Methods: Through the analysis between articles on the fourth industrial revolution and Six Sigma related papers, common competencies of data scientists and Six Sigma MBBs were identified and the big data analysis capabilities needed for Six Sigma MBB were derived. Then, training was conducted to improve the big data analysis capabilities so that Six Sigma MBB is able to design algorithms required in the fourth industrial revolution era. Results: Six Sigma MBBs, equipped with the knowledge in field site improvement and basic statistics, were provided with 40 hours of big data analysis training and then were made to design a big data algorithm. Positive results were obtained after applying a AI algorithm which could forecast process defects in a field site. Conclusion: Six Sigma MBB equipped with big data capability will make the best talent for the fourth industrial revolution era. A Six Sigma MBB has an excellent capability for improving field sites. Utilizing the competencies of MBB can be a key to success in the fourth industrial revolution. We hope that the results of this study will be shared with many companies and many more improved case studies will arise in the future as a result of this study.
Purpose: The purpose of this study was to determine the effects of different intensity of aerobic exercise for four weeks on cardiovascular risk factors, reactive oxygen, and antioxidant enzymes in old mice. Methods: Eighteen male C57BL/6 mice age 18 months were randomly classified into the control group (n= 6), the moderate intensity exercise group (n= 6), and the low intensity exercise group (n= 6). The training groups performed the aerobic exercise twice daily for 20 minutes, five days weekly for four weeks. Data were analyzed using descriptive statistics, analysis of variance (ANOVA), the Chi-square test, and the Tukey's test with the SPSSWIN 21.0 program. Results: In this study, among the risk factors of cardiovascular disease, blood sugar (BS) (p= .023) and total cholesterol (TC) (p= .001) were significantly different between the moderate intensity exercise group and the control group. Additionally, there were significant differences in the reactive oxygen malondialdehyde (MDA) (p= .001), the antioxidant enzymes superoxide dismutase (SOD) (p< .001) and glutathione reductase (GR) (p= .015) between the moderate intensity exercise group and the control group. Conclusion: This finding suggests that moderate intensity aerobic exercise promotes the activity of antioxidant enzymes and lowers cardiovascular risk factors in older mice.
독일인 지질학자 카를 곳체(C. Gottsche)는 1884년 당시 조선의 통리아문 협판이던 묄렌도르프의 초청을 받아 한반도 내륙을 조사하였다. 그는 138일에 걸쳐 2,550km의 거리를 주파했는데, 귀국 후 당시 답사 자료를 바탕으로 조선의 지리와 지질에 관한 3편의 논문을 발표하였다. 이 논문들은 근대 지리학과 지질학을 정식으로 훈련을 받은 야외과학자가 한반도 전역을 실제로 답사하고 쓴 우리나라 최초의 근대적 지구과학 논문이라는 점에서 의미가 있다. 그가 쓴 3편의 논문 중에서 특히 "조선의 지리(${\ddot{U}}ber$ Land und Leute in Korea)"(1886)는 조선의 지질과 광물에 주목한 다른 2편의 논문과는 달리, 야외과학자의 눈에 비친 조선의 모습이라는 점에서 이 논문이 지닌 사료적 가치도 높다. 이 논문은 아직 국내 학술논문에 소개된 바 없어 19세기 말 서구인들의 조선 인식을 이해하는 데 도움이 되는 사료이자, 우리나라 최초의 근대적 지리학 문헌이다.
Through the systematic analysis on articles about the environment in newspapers, the news reports were considered as effective materials, so after being reconstructed, they were used as learning materials in a lesson on environment contamination which is newly introduced in Earth Science I from the 2009 curriculum revision. To examine students' attitude toward science, before and after NIE application to the students, Test of Science Related Attitudes(TOSRA) as a test tool was carried out which was composed of 7 categories - four optional questionnaires for each category, 28 in total were used. The result was as follows: in a pretest, based upon the average scores by factors the factors ranked from the highest to the lowest as follows: the social meaning of science, the acceptance of the scientific attitude, the commonness of a scientist, the attitude to scientific exploration, the pleasure in science class, the vocational interest in science, the concern over science as a hobby, and in posttest, their ranking as follows: the acceptance of the scientific attitude, the pleasure in science class, the commonness of a scientist, the social meaning of science, the attitude to scientific exploration, the vocational interest in science, the concern over science as a hobby. Also they were all statistically significant at a significant level p<0.05. However, the test revealed that there were some negative effects on the social meaning of science and the attitude to scientific exploration and therefore it is judged that in order to overcome those influences, some bright articles about solving the environment contamination should be applied to the lessons and be complemented effectively by experiments and various media: NIE as well as science magazines, data from Internet search and treatises on science.
Nowadays, Electronic Medical Record (EMR) has just implemented at few hospitals for Outpatient Department (OPD). OPD is the diversified data, it includes demographic and diseases of patient, so it need to be clustered in order to explore the hidden rules and the relationship of data types of patient's information. In this paper, we propose a novel approach for unsupervised clustering of patient's demographic and diseases in OPD. Firstly, we collect data from a hospital at OPD. Then, we preprocess and transform data by using powerful techniques such as standardization, label encoder, and categorical encoder. After obtaining transformed data, we use some strong experiments, techniques, and evaluation to select the best number of clusters and best clustering algorithm. In addition, we use some tests and measurements to analyze and evaluate cluster tendency, models, and algorithms. Finally, we obtain the results to analyze and discover new knowledge, meanings, and rules. Clusters that are found out in this research provide knowledge to medical managers and doctors. From these information, they can improve the patient management methods, patient arrangement methods, and doctor's ability. In addition, it is a reference for medical data scientist to mine OPD dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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