• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제27권2호
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• pp.117-133
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• 2008

The purpose of this study was to investigate the elementary students' views about lab-based science learning. For the purpose of this study, semi-structured interviews were conducted with thirty sixth grade students in 12 classes from two elementary schools located in Daegu City. The interview contents consisted of three major categories. The first category was related to attitude toward science lab, the second was related to lab-based science learning which had four sub-categories; recognizing lesson object, planning experiment, performing experiment, drawing conclusion in lab-based science learning in which the students had ordinary have views and expectations, and the last category was related to students' difficulties and something need to be improved in lab-based science learning. In-depth interviews were performed individually and the interviews were recorded. From the interviews, we found that students, in first category, do like lab-activities more than lectures or instruction-based activities in textbook. Students, in second category, wanted generally more discussion for their own activities rather than teacher's instruction and they wanted teacher' mediation conflicts within small groups and comments for students' experiment results. In the last, most of students had fears for some dangerous reagents and accidents. Based on the results, the study suggested that teacher need to give their students to autonomous discussion opportunities to design and interpret data through teacher' guided questions in inquiry steps, to produce some intimate atmosphere for active interaction in small groups, and to teach the safety education on some dangerous reagents.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 춘계학술대회
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• pp.139-155
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• 2012

A fundamental concepts of business environment changes and the importance of stakeholder's value creation is changing in the business. This study ISO9004: 2009 quality management system of Category 5: Strategy and Policy, Category 10: improvement, innovation and learning (Note) SBK target was to develop a model that is the company's sustained success. Three concepts of the new revision of ISO9004" in response to environmental changes," "learning", "innovation" (Note) SBK applied to the project settings and talent establish long-term vision was to establish the process as the organization's learning content was TDR for the creation of exceptional and innovative programs were introduced. As a result, (Note) SBK three years of continuous business performance indicator has grown dramatically to more than 50% continued success is going to create business models. But 100 years to accomplish the vision, ISO9004 model needs to extends the entire category as a management system to achieve the optimization needed.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.286-294
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• 2023

We studied learners' perceptions and learning styles of project research activities in the chemical field conducted by 54 science high school students. In a survey of students' perceptions of task research, positive responses were found in "internal motivation," "cooperation," "task solving," and "tenacity and immersion," and statistically significant differences were found in "self-directedness," "cooperation," and "tenacity and immersion" by year. The 'lower' group responded most positively in the 'cooperation' category, and the 'higher' group responded most positively in the 'task solving' category. As a result of investigating the learning styles of the students who conducted the task research, it was found in the order of assimilator, converger, accommodator, and diverger. The assimilators showed the characteristic of systematically and scientifically approaching the problem. Convergers were found to have excellent problem-solving and decision-making ability, are practical, and have experimental-based thinking characteristics. In this study, the characteristics of science high school students showed well in the results of the learning style performed.

• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.23-31
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• 2019

Deep learning is a hot topic in both academic and industrial fields. Deep learning applications can be categorized into two areas. The first category involves applications such as Google Alpha Go using interfaces with human operators to run complicated inference engines in high-performance servers. The second category includes embedded applications for mobile Internet-of-Things devices, automotive vehicles, etc. Owing to the characteristics of the deployment environment, applications in the second category should be bounded by certain H/W and S/W restrictions depending on their running environment. For example, image recognition in an autonomous vehicle requires low latency, while that on a mobile device requires low power consumption. In this paper, we describe issues faced by embedded applications and review popular inference engines. We also introduce a project that is being development to satisfy the H/W and S/W requirements.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.77-84
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• 2009

정보통신기술의 발달과 함께 인터넷은 사회 및 생활 전반에 깊숙이 보급되었다. 뿐만 아니라 인터넷을 활용한 이러닝의 교육적 요구는 학교 교육의 변화에 커다란 영향을 끼치고 있다. 이러닝은 비용대비 효과 측면을 포함하여 변화와 일관성에 빠르게 반응하며 적절한 내용을 보유하고 있는 장점을 가지고 있다. 따라서 우리나라의 여러 대학에서도 이러닝을 적극적으로 도입하기 시작하였다. 그러나 교육 및 경제적 효과에 대한 고려없이 도입하였기 때문에 비효율적으로 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 대학에서의 이러닝 운영 형태를 분석하고, 이러닝의 운영 형태에 대한 대학생들의 선호도를 조사하여 바람직한 이러닝 운영 형태에 대하여 연구하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1053-1065
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• 2019

신기후체제에 대응하여 정확한 탄소흡수 및 배출량을 산정하기 위해 토지이용 범주별 통계량 산출은 활동자료로서 매우 중요한 자료이다. 본 연구는 효과적인 토지이용 범주별 판독을 위하여 산림항공사진(이하 FAP)에 딥러닝모델을 적용하여 토지이용 범주별 자동화 판독 분류를 한 후 샘플링기법을 통해 국가단위 통계량을 산출하였다. 딥러닝모델에 적용한 데이터세트(이하, DS)는 국가산림자원조사 고정표본점 위치 기반 FAP의 이미지를 추출하여 훈련데이터세트(이하, 훈련DS)와 시험데이터세트(이하, 시험 DS)로 구분하였다. 훈련 DS는 토지이용 범주별 정의에 따라 이미지별 레이블을 부여하였으며, 딥러닝모델을 학습하고 검증하였다. 검증 시 모델의 학습정확도는 학습 횟수 1500회에서 정확도가 약 89%로 가장 높았다. 학습된 딥러닝모델을 시험DS에 적용한 결과, 이미지 레이블의 판독 분류정확도는 약 90%로 높았다. 샘플링기법을 통해 범주별 분류 결과에 대해 면적을 추정하여 국가통계와 비교한 결과 정합성 또한 높아 향후 LULUCF(Land Use, Land Use Change, Forestry)분야 국가 온실가스 인벤토리 보고서의 활동자료로 활용하기에 충분하다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

• 디자인학연구
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• 제15권3호
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• pp.115-126
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• 2002

현대의 복잡한 사회구조와 사회 구성원의 의식변화에 따라 사회 구성원의 직업수행방식과 능력도 바뀌어 가고 있다. 이러한 사회환경변화에 따른 사회구성원의 직업 수행능력과 적응력 제고를 위해 학습자의 자율적 학습체제의 필요성이 대두되었다. 이러한 해결점으로 모듈식 교재 개발의 체제적인 접근방법이 요구되었고, 특히 직업을 수행할 수 있는 능력을 중심으로 한 모듈식 교재체제를 개발하고 적용하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 본 연구는 광고디자인 직무분석을 토대로, 각 직무를 수행할 수 있는 학습 능력을 추출하고 각 능력별로 학습영역을 설정하여 각 영역별 지식, 기능, 태도를 추출하였다. 이러한 과정을 집대성한 것이 모듈식 교재체제 개발의 기초가 되는 것이다. 본 연구를 시작으로 광고디자인 분야뿐만 아닌 다른 분야에서도 적극적으로 모듈식 교육체제를 개발${\cdot}$적용하길 바란다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.40-44
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• 2023

The defect detection based on deep learning requires minimal loss and high accuracy to pinpoint product defects. In this paper, we confirm the loss rate of deep learning training based on disc-shaped artificial scaffold images. It is intended to compare the performance of Cross-Entropy functions used in object detection algorithms. The model was constructed using normal, defective artificial scaffold images and category cross entropy and sparse category cross entropy. The data was repeatedly learned five times using each loss function. The average loss rate, average accuracy, final loss rate, and final accuracy according to the loss function were confirmed.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.409-410
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• 2022

본 논문은 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크와 CNN 딥러닝 기법을 기반으로 하는 융합 모델을 제안하고 다중 카테고리 뉴스 데이터 세트에 적용하여 좋은 결과를 얻었다. 실험에 따르면 딥 러닝 기반의 융합 모델이 텍스트 감정 분류의 정밀도와 정확도를 크게 향상시켰다. 이 방법은 모델을 최적화하고 모델의 성능을 향상시키는 중요한 방법이 될 것이다.