• 대한통합의학회지
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• 제10권1호
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• pp.39-48
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• 2022

Purpose : This study aimed to determine the experiences of the disaster response team 9 participants who participated in the disaster after the fire incident occurred in Jecheon Sports Center and their meaning and essence. Methods : Nine disaster response teams were the subjects of the study, and Individual in-depth interviews were conducted. Data were collected online between January 6 and April 30, 2021, from the software Zoom^TM. This study was conducted as a qualitative study by applying Giorgi's phenomenological experiential research method, which has an advantage in revealing the essential structure and meaning of experience. Results : Three major themes were derived from the study results: the stimulus through unfamiliar experiences, the grievances due to work environment and regional characteristics, and dullness resulting from hiding and enduring. The following 17 sub-themes were identified: learning through unfamiliar experiences, frustration due to unexpected circumstances, shock from unfamiliar experiences, doing my best in the present, confidence due to increased experience, disunified system, intervention of various interests, the atmosphere that puts responsibility on others, inactive help, unforgettable regional characteristics, working without time to settle, tolerating it in my own way, memories left in the unconsciousness, sudden suffering from memories that come to mind, movement in anxiety and tension, dullness, work with colleagues in the same situation. Conclusion : This study is meaningful in that it attempted to provide basic data in preparing a long-term strategy for effective policy direction and institutional protection based on the systematic mental health management of the disaster response team. Additionally, this study's results can be used as primary data for future research among Disaster Response Team.

• 창의정보문화연구
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• 제5권3호
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• pp.307-317
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• 2019

본 연구는 교육대학교의 예비교사들에 대한 블록 코딩과 피지컬 컴퓨팅의 교육 사례이다. 학생들은 블록 코딩을 지원하는 '엔트리'를 통해 여러 문제를 해결하는 과정에서 코딩에 대한 친숙함을 느꼈으며 코딩 능력을 향상시켰다. 또한 학생들은 피지컬 컴퓨팅 교구의 다양한 입·출력 장치로 컴퓨팅 시스템을 구성하고 프로그래밍을 통해 사물을 제어하였고, 교육용 포트폴리오를 제작을 통해 코딩에서의 문제분석, 설계, 구현, 테스트 등의 전반적인 과정을 경험하였다. 적용된 교육 방법으로는 몰입기반 프로그래밍과 짝 프로그래밍이고, 교육의 효과성을 측정하기 위한 설문 결과, 학생들은 엔트리와 피지컬 컴퓨팅 교구를 잘 이해하였고 엔트리와 피지컬 컴퓨팅 교구를 혼합하여 학습한 것이 엔트리 단독의 코딩학습보다 효과가 더 좋았다는 응답을 하였다. 또한 피지컬 컴퓨팅 교구 학습에서 적용한 짝 프로그래밍의 효과가 좋았음을 확인할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권3호
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• pp.125-140
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• 2023

초등학교 수학에서 분수의 연산은 매우 중요하지만 학생들이 어려워하는 개념이다. 분수 연산의 기초가 되는 동분모 분수의 덧셈과 뺄셈에 대하여 현행 2015 개정 교육과정에 따른 국정 교과서 1종, 검정 교과서 10종을 분석하여 단원의 차시 흐름과 시각적 표현을 분석하였다. 분석결과, 각각의 교과서마다 나름의 순서와 차시 주제를 고민하여 단원을 구성하고 있었으며 비교적 충실하게 교육과정을 반영하였다. 또한, 각각의 교과서마다 사용하는 시각적 표현의 종류와 개수가 다르게 나타났으며 이는 분수의 연산 학습을 돕기 위하여 시각적 표현의 일관성 또는 다양성을 의도한 것으로 보인다. 각 교과서의 차시 구성 및 시각적 표현의 특성을 파악한다면 더욱 효과적으로 분수의 연산을 지도할 수 있을 것이다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제23권4호
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• pp.455-461
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• 2008

The purpose of this study was to investigate the actual conditions, satisfaction towards, and effects of children's cooking activity programs held at children's cooking schools, which have recently been gaining interest as an effective integrated educational method. Also, based on the results, the study provides information on good teaching-learning methods, which can be applied to kindergarten and elementary schools. The results of the evaluation showed that 84.1% of the respondents were satisfied with the educational aspects of the programs. People were most satisfied with the teachers' "teaching ability", and were least satisfied with "the educational fees". The satisfaction scores for the children's cooking programs were higher when they were performed in a school class environment as compared to a cultural center environment, and children who had participated for more than 12 months were more satisfied than those who had only participated 1 to 3 months. Quantitatively, of the 24 measured evaluation categories grouped into 6 fields that measured the effects of participation in the cooking programs, the greatest effects were found on the children's self-confidence and sense of achievement in the social emotion field, and the lowest effect was found on their writing ability in the language field. In addition, scores were higher when the cooking activities were performed in a private cooking school environment as compared to a cultural center environment. Scores were also higher when the educational program lasted 7 to 9 months as compared to only 1 to 3 months.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권5호
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• pp.319-338
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• 2023

The study presents a new hybrid data-driven method by combining radial basis functions neural networks (RBF-NN) with the Jaya algorithm (JA) to provide effective structural health monitoring of arch dams. The novelty of this approach lies in that only one user-defined parameter is required and thus can increase its effectiveness and efficiency, as compared to other machine learning techniques that often require processing a large amount of training and testing model parameters and hyper-parameters, with high time-consuming. This approach seeks rapid damage detection in arch dams under dynamic conditions, to prevent potential disasters, by utilizing the RBF-NNN to seamlessly integrate the dynamic elastic modulus (DEM) and modal parameters (such as natural frequency and mode shape) as damage indicators. To determine the dynamic characteristics of the arch dam, the JA sequentially optimizes an objective function rooted in vibration-based data sets. Two case studies of hyperbolic concrete arch dams were carefully designed using finite element simulation to demonstrate the effectiveness of the RBF-NN model, in conjunction with the Jaya algorithm. The testing results demonstrated that the proposed methods could exhibit significant computational time-savings, while effectively detecting damage in arch dam structures with complex nonlinearities. Furthermore, despite training data contaminated with a high level of noise, the RBF-NN and JA fusion remained the robustness, with high accuracy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.1-7
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• 2023

딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권2호
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• pp.155-171
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• 2024

본 연구는 '삼각형 세 각의 크기의 합'의 학습에서 수학수업의 도입 초점을 측정과 기하의 두 측면으로 달리하였을 때 학생들의 추론 과정 및 정당화 방식을 비교 분석하였다. 이를 확인하기 위하여 경기도 수원시에 위치한 H초등학교 4학년 1개 학급을 선정하여 연구를 실시하였다. 이 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, '삼각형 세각의 크기의 합'을 수학 수업에서 도입할 때, 측정 관점에서 도입하는 것과 도형 관점에서 도입하는 것은 유의미한 차이가 있다. 둘째, '삼각형 세 각의 크기의 합은 180°이다.'를 정당화하기 위해 '세 각을 모으면 평각이 된다.'와 같은 도형 방식보다 '세 각의 크기를 더하면 180°이다.'와 같은 측정 방식으로 참임을 설명하는 것이 더 도움이 된다. 초등학생은 조작적 활동을 통해 수학적 지식을 이해하기 때문에, 활동의 수준은 수학 학습의 질로 연결된다. 이러한 추론 과정에 대한 연구는 2022 개정 교육과정의 '도형과 측정'이라는 하나 영역 속에서 '삼각형의 세 각의 크기의 합'을 어떤 계열로 접근할 것인지 기초 자료가 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.77-84
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• 2024

본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.29-38
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• 2024

경피적 대동맥 판막 치환술(TAVR) 후에는 인공 심박동기 삽입술(PPI)을 비롯한 TAVR 이후 합병증에 대한 철저한 관리가 필요하며 그에 따라 정확한 예측 모델에 대한 필요성이 점점 증가하고 있다. 본 연구는 기존의 이미지 의존적 방법론에서 벗어나 ECG 정보를 중심으로 예측하는 XGBoost 기반의 최적의 PPI 예측 모델을 개발했다. 이 모델은 심전도상의 특정 신호들인 DeltaPR, DeltaQRS 등을 주요 지표로 삼아, 환자의 전도 장애 및 PPI와의 연관성을 파악하며, 기존의 이미지와 ECG 데이터를 결합한 모델과 ECG 기반의 모델 보다 뛰어난 AUC 0.91 성능을 달성하였다. 본 연구에서 제안하는 모델은 두 병원의 데이터를 기반으로 최적의 PPI 예측 모델을 구현 및 검증하였으며, 검증 결과 ECG 데이터의 특성이 PPI 예측에 큰 영향을 미치며 95.28%의 높은 유사도를 보였다. 이로써 본 연구의 예측 모델이 다양한 병원 데이터에도 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다. 최적의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 PPI와 각 특성 간의 상관관계를 명확히 했으며, 고비용의 의료 이미지에 의존하지 않고 ECG 데이터를 사용하여 높은 정확도로 PPI를 예측할 수 있음을 입증하였다. 이는 의료 결정 과정에서 인간 개입의 의존도를 줄이며, 신뢰할 수 있고 실용적인 PPI 예측 모델 개발로의 중요한 진전을 의미한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.77-85
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• 2023

COVID-19 이후 온라인을 통한 소통이 증가하여 다양한 플랫폼을 기반으로 소통을 위한 대화 텍스트 데이터가 대량으로 축적되고 있다. 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위한 텍스트 요약에 대한 중요성이 더욱 증가함에 따라 딥러닝을 활용한 추상 요약 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 대화 데이터는 뉴스 기사와 같은 정형화된 텍스트에 비해 누락 및 변형이 많아 대화 상황을 다양한 관점에서 고려해야 하는 특이성이 있다. 특히 어휘 생략과 동시에 내용과 관련 없는 표현 요소들이 대화의 내용을 요약하는 데 방해가 된다. 그러므로 본 연구에서는 한국어 대화 데이터의 특성을 고려하여 발화문을 재구조화하고 KoBART 기반의 사전학습된 텍스트 요약 모델을 파인 튜닝후, 요약문에서 중복 요소를 제거하는 정제 작업을 통해 대화 데이터 요약 성능을 향상시키고자 한다. 발화문을 재구조화하는 방법으로는 발화 순서에 따라 재구조화는 방법과 중심 발화자를 기준으로 재구조화하는 방법을 결합하였다. 대화문 재구조화 방법을 적용한 결과, Rouge-1 점수가 4 정도 향상되었다. 본 연구의 대화 특성을 고려한 재구조화 방법이 한국어 대화 요약 성능 향상에 유의미함을 입증하였다.