• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제31권3호
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• pp.111-123
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• 2020

Deep learning (DL) is a subset of machine learning and artificial intelligence that has a deep neural network with a structure similar to the human neural system and has been trained using big data. DL narrows the gap between data acquisition and meaningful interpretation without explicit programming. It has so far outperformed most classification and regression methods and can automatically learn data representations for specific tasks. The application areas of DL in radiation oncology include classification, semantic segmentation, object detection, image translation and generation, and image captioning. This article tries to understand what is the potential role of DL and what can be more achieved by utilizing it in radiation oncology. With the advances in DL, various studies contributing to the development of radiation oncology were investigated comprehensively. In this article, the radiation treatment process was divided into six consecutive stages as follows: patient assessment, simulation, target and organs-at-risk segmentation, treatment planning, quality assurance, and beam delivery in terms of workflow. Studies using DL were classified and organized according to each radiation treatment process. State-of-the-art studies were identified, and the clinical utilities of those researches were examined. The DL model could provide faster and more accurate solutions to problems faced by oncologists. While the effect of a data-driven approach on improving the quality of care for cancer patients is evidently clear, implementing these methods will require cultural changes at both the professional and institutional levels. We believe this paper will serve as a guide for both clinicians and medical physicists on issues that need to be addressed in time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.283-291
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• 2021

본 연구에서는 초등학교 3학년 분수 관련 내용을 학습 주제로 하여 재구성한 학습 부진 개선을 위한 소프트웨어 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 학습 부진 개선을 위한 소프트웨어 교육프로그램은 프로젝트 학습 모형을 바탕으로 소프트웨어 교육의 성격과 학습 부진 학습자의 특성을 고려하여 그 구조를 설계하였고, 학습내용을 학습 과정에서 자연스럽게 체득할 수 있도록 의도적으로 배치하였으며, 반복적으로 경험하여 충분히 학습할 수 있도록 매 차시 구축하였다. 프로그램 적용 결과 실험군과 대조군 모두 학업 성취도, 메타인지, 자아존중감, 자기효능감의 유의미한 변화가 있었으나 실험군이 대조군에 비해 모든 영역에서 향상 정도가 큰 것으로 나타났다. 본 교육 프로그램은 학습 부진 개선이라는 측면과, 소프트웨어 교육이 가지고 있는 다양한 교육적 효과를 바탕으로 학습 부진 학생이 프로그램에 재구성된 과목의 학습 내용을 효과적으로 학습할 수 있다는 점에서 그 의미가 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.199-208
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• 2023

The emergence of COVID-19 virus has shaken almost every aspect of human life including but not limited to social, financial, and economic changes. One of the most significant impacts was obviously healthcare. Now though the pandemic has been over, its aftereffects are still there. Among them, a prominent one is people lifestyle. Work from home, enhanced screen time, limited mobility and walking habits, junk food, lack of sleep etc. are several factors that have still been affecting human health. Consequently, diseases like diabetes, high blood pressure, anxiety etc. have been emerging at a speed never witnessed before and it mainly includes the people at young age. The situation demands an early prediction, detection, and warning system to alert the people at risk. AI and Machine learning has been investigated tremendously for solving the problems in almost every aspect of human life, especially healthcare and results are promising. This study focuses on reviewing the machine learning based approaches conducted in detection and prediction of diabetes especially during and post pandemic era. That will help find a research gap and significance of the study especially for the researchers and scholars in the same field.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.953-966
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• 2022

에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권6호
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• pp.1025-1035
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• 2017

본 연구의 목적은 거꾸로 수업의 이점과 한계를 분석하여 실제수업 적용에 효율적인 ALP 모형을 개발하고, 그 효과를 확인하는 데 있다. 새로운 모형과 프로그램 개발 과정은 ADDIE 모형을 기초로 하였다. 먼저 거꾸로 수업의 어려움 분석과 관련된 연구들을 분석하여 새 모형의 주요 구성 요소를 추출하였고, 이 요소들을 수업의 흐름에 따라 재배치함으로써 ALP 모형을 개발하였다. 모형은 요약 강의 참여 단계(Attending a Short Lecture), 갭(gap) 이용 추가 학습 단계(Learning More in a Gap), 학생 중심 학습 수행 단계(Performing Student-centered Learning)의 3단계로 구성된다. 과학적 의사소통능력에 대한 모형의 효과를 살펴보기 위해 ALP 모형을 적용한 초등과학 프로그램을 개발하였다. 추가적인 정보를 얻기 위해서 수업에 대한 인식 조사와 실험집단 학생들 중 일부를 대상으로 면담을 진행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 거꾸로 수업의 어려움을 분석한 논문을 살펴본 결과 수업의 흐름에 따라 다양한 종류의 어려움을 확인할 수 있었으나, 주로 사전학습과 관련된 것이었다. 이를 바탕으로 수업 구조적인 변화를 주어 사전학습의 동영상 강의 부분을 다시 교실로 가지고 오고, 자율적인 추가 학습 부분을 교실 밖에 유지하였다. 이를 통해 거꾸로 수업에서 의사소통능력 향상에 도움을 주는 학생중심학습 시간의 증대를 꾀하고, 거꾸로 수업의 사전학습에서 교사의 준비 부담과 학생의 참여 관련 어려움을 줄이고자 하였다. ALP 모형을 적용한 초등 과학 프로그램을 적용한 뒤에 과학적 의사소통능력측면의 효과를 살펴본 결과, 실험집단에서 유의한 향상이 있음을 확인하였다. 세부 결과에서는 표와 그림 형태와 주장형과 정당화 유형에서 유의한 효과를 확인하였다. 이는 학생들에게 학생중심학습의 시간과 기회를 보다 많이 제공한 결과로 볼 수 있으며, 이는 수업에 대한 인식조사나 면담에서도 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.392-412
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• 2018

Due to the semantic gap problem across different modalities, automatically retrieval from multimedia information still faces a main challenge. It is desirable to provide an effective joint model to bridge the gap and organize the relationships between them. In this work, we develop a deep image annotation and classification by fusing multi-modal semantic topics (DAC_mmst) model, which has the capacity for finding visual and non-visual topics by jointly modeling the image and loosely related text for deep image annotation while simultaneously learning and predicting the class label. More specifically, DAC_mmst depends on a non-parametric Bayesian model for estimating the best number of visual topics that can perfectly explain the image. To evaluate the effectiveness of our proposed algorithm, we collect a real-world dataset to conduct various experiments. The experimental results show our proposed DAC_mmst performs favorably in perplexity, image annotation and classification accuracy, comparing to several state-of-the-art methods.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제7권2호
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• pp.159-168
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• 2014

본 연구는 90명의 고등학생들(성취도 상 중 하 수준의 각 30명)을 대상으로 GAP 프로그램의 일환으로 개발된 10개의 문항으로 지구과학자에 대한 인식을 분석하였다. 고등학생들은 지구과학 교과에 대한 긍정적인 인식을 갖고 있으나, 직업인으로서 지구과학자에 대한 이해가 매우 부족하며, 자신의 진로로 연계하여 인식하지 못하고 있는 실정이다. 성취 수준이 낮은 학생들의 지구과학 학습의 실패는 지구과학자에 대한 부정적인 인식과 미래 진로로의 비연계로 이어졌다. 학교교육 현장에서부터 학생들이 지구과학자를 접할 수 있는 기회를 제공하고 진로교육 프로그램을 통해 직업으로 연계시키려는 노력이 절실하게 필요하다.

• 농촌계획
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• 제22권2호
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• pp.77-87
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• 2016

Targeting people returning to farming and also people preparing for returning to farming, this study analyzed differences in awareness of conflict factors and conflict management focusing on the conflicts experiencing in the process of their movement and settlement process in rural area. In the results, people preparing for returning to farming showed higher awareness of conflicts and also higher necessity of conflict management than people already returning to farming. Also, both groups preferred individual conflict management to structural conflict management. Based on the results like above, the implications can be summarized like below. First, it would be necessary to have programs informing possible conflicts in advance in the process of returning to farming and also relieving psychological anxiety by providing prior-learning to people preparing for returning to farming. Second, it would be necessary to have individual conflict management measures to establish mutual trust and to form community spirit through regular social gatherings between original residents and people returning to farming. Since the effect of conflict management can be maximized only when the structural and individual conflict managements are properly harmonized, it would be necessary to have the structural conflict management which is relatively felt difficult.

• 적정기술학회지
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• 제7권1호
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• pp.33-40
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• 2021

동아프리카에 속한 우간다도 농업 중심의 현 국가 상황에서 벗어나 중상위권 국가로 도약하기 위해 다양한 국가개발 계획을 세우고 진행하고 있다. 그러나 다양한 정부의 노력에도 도시-농촌간 균형적인 발전을 이루지 못하고 그 격차가 더욱 심화되고 있다. 특별히 도시-농촌간 교육 격차는 장기적으로 우간다 국가계발 계획에 부정적인 영향을 줄 수 있는 문제점으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 우간다의 도시-농촌간 교육 불균형이 가속화되고 있는 원인들을 살펴 보고 전자도서관 시스템과 같은 ICT 적정 기술을 활용하여 교육 불균형을 감소 시킬 수 있는 방안을 소개하고자 한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권4호
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• pp.1-22
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• 2013

A growing gap between market needs and the capabilities of the enterprise prompts repositioning (Corstjens and Dolye 1989). This article examines the strategic repositioning of 'Korando Sports' undertaken by SYMC throughout the period from Jan. 2012 to Jun. 2012, to boost sales volume and market share by entering market of active-lifestyle consumers currently occupied by SUVs. SYMC's experience indicates that it is essential to close the gap between the market needs and the ability of the enterprise to make a shift to new consumer segment with a new positioning. The successful repositioning framework(Ryan et al. 2007) were employed in this paper. This framework is comprised of six elements: core strategic values, strategic flexibility/learning capabilities, customer awareness and sensitivity, external orientation, management commitment, and belief in the product and brand. The evaluation based on the successful framework also confirms that 'Korando Sports' case meets all the requirements of the successful strategic repositioning. This paper provides some of the managerial implications with aim of assisting executives in identifying strategic repositioning opportunities. Primarily, the 'Korando Sports' case affirms the repositioning as a viable strategy and indicates that repositioning is a feasible means for strategic change. Second, this case shows the influence of a target consumer and SYMC's repositioning to follow consumer preference for a particular attribute. Moreover, we can understand how a product formerly considered weak in attributes can enjoy benefits in other segments with the same attributes.