• 대한공업교육학회지
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• 제45권2호
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• pp.1-20
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• 2020

이 연구의 목적은 화학공업을 공부하는 학생들이 액위제어를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위해, 조립형 액위제어 실험장치를 제작하고 이를 수업에 적용할 수 있는 체험활동과제를 개발하는 것이다. 이를 위해 2015 개정 교육과정 화학공업 실무과목에서 액위제어와 관련된 내용요소를 분석하여, 조립형 액위제어 실험장치를 활용하는 체험 활동과제를 개발하여 전문가 검증을 마친 후, 16차시의 체험활동과제를 S 마이스터고등학교 학생 19명에게 적용하였다. 이 연구에서 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존 완성형 액위제어 실험장치를 분석하고, 이를 토대로 학생 수준에서 조립 가능하며 실습에 활용할 수 있는 새로운 조립형 액위제어 실험장치를 설계·제작하였다. 둘째. 2015 개정 교육과정의 NCS기반 '화학공정유지운영' 실무과목의 내용을 분석하여 액위제어와 관련된 학습 내용들을 추출하였다. 이 액위제어 관련 내용 중에서 공정 흐름도의 이해, 액위제어 실험장치 제작, 유량 측정, 액위제어 현상 확인 등의 실습을 위 조립형 액위제어 실험장치로 진행하여 액위제어 관련 내용을 체계적으로 학습할 수 있도록 하였다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제63권3호
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• pp.386-396
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• 2020

Objective : To generate synthetic spine magnetic resonance (MR) images from spine computed tomography (CT) using generative adversarial networks (GANs), as well as to determine the similarities between synthesized and real MR images. Methods : GANs were trained to transform spine CT image slices into spine magnetic resonance T2 weighted (MRT2) axial image slices by combining adversarial loss and voxel-wise loss. Experiments were performed using 280 pairs of lumbar spine CT scans and MRT2 images. The MRT2 images were then synthesized from 15 other spine CT scans. To evaluate whether the synthetic MR images were realistic, two radiologists, two spine surgeons, and two residents blindly classified the real and synthetic MRT2 images. Two experienced radiologists then evaluated the similarities between subdivisions of the real and synthetic MRT2 images. Quantitative analysis of the synthetic MRT2 images was performed using the mean absolute error (MAE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR). Results : The mean overall similarity of the synthetic MRT2 images evaluated by radiologists was 80.2%. In the blind classification of the real MRT2 images, the failure rate ranged from 0% to 40%. The MAE value of each image ranged from 13.75 to 34.24 pixels (mean, 21.19 pixels), and the PSNR of each image ranged from 61.96 to 68.16 dB (mean, 64.92 dB). Conclusion : This was the first study to apply GANs to synthesize spine MR images from CT images. Despite the small dataset of 280 pairs, the synthetic MR images were relatively well implemented. Synthesis of medical images using GANs is a new paradigm of artificial intelligence application in medical imaging. We expect that synthesis of MR images from spine CT images using GANs will improve the diagnostic usefulness of CT. To better inform the clinical applications of this technique, further studies are needed involving a large dataset, a variety of pathologies, and other MR sequence of the lumbar spine.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.691-698
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• 2003

적응 횡단선 필터에서 수렴 속도의 개선을 위해 기존의 최소 평균 자승 알고리즘을 확장한 반복적 최소 자승 알고리즘의 탭 가중치 갱신 메커니즘에 재순환 데이터 버퍼를 이용함으로서 수렴특성을 개선시키는 효율적인 기법을 제시하였다. 본 논문은 기존의 적응 횡단선 필터에 데이터 재순환 버퍼 구조를 제안하여 새로운 RLS 탭 가중치 갱신 알고리즘을 유도하여 조화 평균 학습 곡선의 평균 자승 에러 값에 대한 반복수에 대해서 데이터 재순환 버퍼를 사용한 학습 곡선의 수렴 속도가 버퍼가 없는 경우의 재순환 버퍼 RLS 알고리즘의 수렴 속도보다 비례하여 빠르게 수렴한다는 것을 수학적인 연산을 통해 증명하였다. 채널 진폭의 왜곡의 정도와 재순환 데이터 버퍼 수에 따른 평균 자승 에러에 대한 삼차원 시뮬레이션 결과로부터 고유치 확산이 증가함에 따라 특정 값에 수렴하기 위한 요구된 샘플의 반복수가 비례하여 증가하였으며, 재순환 데이터 버퍼 수 B가 증가함에 따라 요구된 샘플의 반복수가 B배만큼 감소함으로서 제안된 구조에서 RLS 가중치 갱신 알고리즘의 수렴특성이 개선됨을 입증하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제15권2호
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• pp.289-314
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• 2013

본 연구는 2011년 학업성취도 평가 결과를 Fusion 모형이라는 인지진단모형을 적용하여 수학교과에서 학교급별, 성취수준별, 성별에 따른 인지요소 숙달 양상과 다문화가정의 인지요소 숙달 양상을 분석하였다. 연구결과, 초6은 12개의 인지요소에서 '귀납적으로 추론하기', 중3은 10개의 인지요소에서 '연역적으로 정당화하기', 고2는 10개의 인지요소 중 '사칙계산'이 가장 높은 숙달 비율을 보였다. 성취수준별로 인지요소의 숙달 양상을 분석한 결과, 초 중 고 모두 우수학력 집단은 전체 인지요소에서 94%이상의 숙달률을 보였으나, 기초학력이하 집단 학생들은 거의 모든 인지요소에서 초6과 중3의 경우 미숙달 비율이 70%이상이었고 고2는 99%이상이었다. 또한, 초6, 중3까지는 전반적으로 여학생의 인지요소 숙달 비율이 남학생보다 높으나 고2에서는 대부분의 인지요소에서 남학생이 여학생보다 숙달 비율이 높게 나타났다. 다문화가정 학생 집단과 일반가정 학생 집단 간 인지요소의 숙달 양상은 학교급별로 상이하게 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.318-326
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• 2011

본 연구는 절차기술의 객관구조화 진료시험(Objective Structured Clinical Examination)에서 표준화환자가 평가자의 역할을 수행할 수 있는지 알아보기 위해 신뢰도를 평가하는데 그 목적이 있다. 시험의 주제는 남성 도뇨관삽관과 창상드레싱 2가지로 정하고, 2년 이상의 객관구조화 진료시험 채점 경력이 있는 표준화환자와 교수 각 4명을 2명씩 짝을 지워 한 주제 당 표준화환자 그룹과 교수 그룹이 동시에 채점하게 하였다. 표준화환자들에게는 술기의 정의, 방법, 주의점, 후유증에 대한 교육이 이루어졌으며 동영상이 포함된 강의, 교수의 시연 후 표준화환자가 직접 실습해보고 교수로부터 되먹임을 받는 순서로 총 8시간( 주제당 4시간)의 교육이 시행되었다. 8명의 평가자 모두 객관구조화 진료시험 전날 모여 기존의 동영상자료를 이용한 가상 채점으로 1시간동안 채점 표준화를 이루었다. 채점표는 체크리스트 14문항과 총괄평가 1문항으로 이루어졌다. 한 학생당, 주제당 5분간의 시험 후 2분간의 평가가 이루어졌다. 표준화환자와 교수간의 분석은 GENOVA program을 이용하였다. 연구 결과 주제 전체에서 G상수는 0.839, 평가자의 신뢰도는 0.946으로 매우 높았다. 표준화환자그룹과 교수그룹 사이의 평가자간 일치도는 체크리스트에서 0.949, 총괄평가에서 0.908이었다. 따라서 적절한 교육이 선행되어진다면 표준화환자도 절차기술의 객관화진료시험에 신뢰할 만한 평가자로 이용되어질 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권3호
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• pp.197-206
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• 2008

모바일 인터넷 환경에서는 학습 내용을 검색 및 다운로드하기 위하여 모바일 기기와 서버 사이에 잦은 통신이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 사전을 사용함에 있어서, 네트워크 비용을 절감하고 통신 효율을 높이기 위한 효율적인 선인출 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 다음 방법으로 연구를 전개한다. 첫째, 모바일 사전을 위한 선인출 기반의 동작 프레임워크를 제안한다. 둘째, 패킷 요금 방식과 정액 요금 방식으로 구분하여 선인출할 데이타의 양을 결정하는 방법을 제시한다. 셋째, 중 고등학생 대상의 모바일 영한사전에 초점을 맞춘 선인출 데이타 결정 방법을 제안한다. 넷째, 이러한 데이타 양 및 데이타 종류 결정 방법을 바탕으로 선인출 알고리즘을 제안한다. 다섯째, 실험을 통하여 제안한 선인출 방법의 우수성을 입증한다. 이 같은 연구에 따른 본 논문의 공헌은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 선인출을 모바일 응용에 적용한 첫 번째 시도로서 의미를 갖는다. 둘째, 선인출을 모바일 사전에 적용하기 위한 체계적인 방법론을 제시하였다. 셋째, 선인출 적용을 통해 네트워크 기반 모바일 사전의 성능 향상을 도모하였다. 실제 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 요구인출에 평균 $9.8%{\sim}33.2%$의 높은 성능 향상을 나타냈다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 논문의 연구 결과는 모바일 사전뿐 아니라 선인출 기능을 필요로 하는 무선 인터넷 기반의 여러 응용에 적용될 수 있는 우수한 연구 결과라 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.572-578
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• 2020

주식 시장은 기업 실적 및 경기 상황뿐만 아니라 정치, 사회, 자연재해 등 예기치 못한 요소들에 영향을 받는다. 이런 요소들을 고려한 정확한 예측을 위해서 다양한 기법들이 사용된다. 최근 인공지능 기술이 화두가 되면서 이를 활용한 주가 예측 시도 또한 이루어지고 있다. 본 논문은 단순히 주식 관련 데이터뿐만 아닌, 거시 경제적 지표 등을 활용한 여러 종류의 데이터를 이용하여 주가에 영향을 미치는 요소에 관한 연구를 제안한다. KOSDAQ을 대상으로 1년 치 종가, 외국인 비율, 금리, 환율 데이터를 다양하게 조합한 후에 딥러닝의 Nonlinear AutoRegressive with eXternal input (NARX) 모델을 활용한다. 이 모델을 통해 1달 치 데이터를 생성하고 각 데이터 조합을 통해 만들어진 예측값을 RMSE를 통해 실제값과 비교, 분석한다. 또한, 은닉층에서 뉴런의 수, 지연 시간을 다양하게 설정하여 RMSE를 비교한다. 분석 결과 뉴런은 10개, 지연 시간은 2로 설정하고, 데이터는 미국, 중국, 유럽, 일본 환율의 조합을 사용할 때 RMSE 0.08을 보이며 가장 낮은 오차를 기록하였다. 본 연구는 환율이 주식에 가장 영향을 많이 미친다는 점과 종가 데이터만 사용했을 때의 RMSE 값인 0.589에서 오차를 낮췄다는 점에 의의가 있다.

• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.101-112
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• 1995

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

• 한국인구학
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• 제23권2호
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• pp.113-141
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• 2000

21세기는 정보통신기술의 급속한 발전, 정보화 사회의 도래 등으로 지식의 창출과 확산 및 활용속도가 크게 증가될 것이다. 본 논문은 이 같은 변화 상황에서 노동수요와 공급이 어떻게 변화할 것인지를 전망하고 정책적 함의를 제시하고 있다. 향후 노동력 공급에 있어서는 생산가능인구의 증가세가 둔화되고, 베이비 붐 세대의 장노년화와 고령화 사회 도래, 인구의 고학력화, 여성 노동력의 급증 등이 예상된다. 이 같은 변화는 기업내의 직급구조나 고용관행의 변화, 심지어는 임금체계의 변화등을 수반하게 될 것이다. 노동력 수요에 있어서도 우리 경제에서 지식집약 산업의 비중이 커지고 고용 역시 지식 집약 산업에서의 비중이 커질 것으로 전망된다. 또한 고기술 산업 및 고학력 직종 등의 수요가 크게 늘어날 전망이다. 이에 따라 전문기술 직종이 증가하고 정보통신 인력, 여성인력 등의 수요도 크게 늘어날 전망이다. 그러나 한편으로는 변화하는 사회에서 필요로 하는 기술과 기능을 갖추지 못한 근로자는 실업의 위기에 직면하게 되고 소득분배 역시 악화될 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 근로자들이 변화하는 환경에 적응하기 위한 평생학습사회의 구축이 필요하다.

• 한국학교보건학회지
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• 제12권2호
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• pp.321-337
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• 1999

The purpose of this study was to obtain basic data for the prevention and control of adolescent back pain through analyzing connections between study environments and physical posture. The subjects were 960 male general high school students in the Chonju area and the data were collected by a self-reported questionnaire from Mar. 17 to Mar. 22, 1999. The collected data were analyzed by a frequency, chi-square and t-test using an SPSS program. The results are as follows; 1) The experience rate of back pain perceived by subjects was 67.5% and by each grade: 1st-27.5%, 2nd-35.4%, 3rd-37.1%. The relationship between grades and the experience of back pain didn't show any significant difference. 2) The causes of back pain perceived by subjects such as 'postures are not good' was 56.7%, 'sitting too much time in a chair' was 39.1%, and 'too severe exercise' was 32.4%. 27.8% had back pain first during the 3rd grade of middle school, and 23.9% had it first during the 1st grade of high school. 3) Intensity of subjects' back pain spread from 'moderate' at 49.6%, to 'severe' at 16.4%. Concerning the frequency of back pain, 58.6% said it was 'irregalar'. 4) Among interventions to deal with back pain: 'move by exercising my back or ask friends to beat my back' was 41.0%, 'just bear it' was 23.1%, and at home 'don't have 'any treatment' was ranked first, at 54.9%. 5) The relationship between subjects' general characteristics and back pain experiences: height (t=-1.99, P=.046), sitting/height (t=-2.61, P=.009), self-perceived condition of health (${\chi}^2=23.530$, P=.000), family history (${\chi}^2=43.903$, P=.000) showed significant difference, but the kinds of transportation, sleeping postures, sleeping method and smoking didn't show significant differences. 6) The relationship between subjects' learning environment and back pain experiences, the height of students' desk and chair showed significant difference (${\chi}^2=23.054$, P=.000), but the sitting time didn't show significant difference. 7) The relationship between the characteristics of subjects' physical postures and back pain experiences: standing postures (${\chi}^2=15.105$, P=.001), and sitting postures (${\chi}^2=20.264$X2, P=.001) showed significant difference, but lifting postures didn't show significant difference.