• 제목/요약/키워드: scientists' episode

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과학자의 희로애락(喜怒哀樂)이 담긴 과학사 에피소드 활용 교육 프로그램 개발 (Program Development of Scientists' Episode: Focusing on Scientists' Joy, Anger, Sorrow, and Pleasure)

  • 이윤경;신동희
    • 한국과학교육학회지
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    • 제34권5호
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    • pp.469-478
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    • 2014
  • 본 연구에서는 학생들이 과학과 과학자에 대한 이미지를 다양화하기 위해 과학자들의 인간적인 면이 드러난 에피소드를 활용한 '과학자의 희로애락 프로그램'을 개발해 학생들의 반응을 파악했다. 과학자의 다양한 이미지를 학습자에게 제공함으로써 과학자에 대한 이미지가 어떻게 다양해졌는지, 자신의 과학 학습과 진로에 어떻게 영향을 주었는지 살펴보았다. 프로그램은 과학자의 희로애락 관련 총 5개 주제, 10차시로 구성되었고, 20명의 고등학생들이 참여했으며 이 중 5명의 수업 전후 조사지, 수업 중 상호 작용, 활동지 자료, 면담 자료, 수업현장 노트 등을 심층 분석했다. 과학자의 인간적인 면을 나타내는 수업의 흐름은 먼저 과학자에 대한 이미지 떠올리기, 과학사 에피소드 읽기, 과학자의 인간적 측면 탐색하기, 과학자의 상황 공감하기, 과학자의 인간적 측면 평가하기 등의 단계로 구성되었다. 프로그램에 참여한 학생들은 과학자도 감정을 가진 평범한 사람이라는 것을 알게 되었고, 과학자에게 친밀감을 느끼게 되었으며, 과학자가 될 수 있다는 자신감도 갖게 되었다. 학생들이 과학자의 다양한 측면을 이해하게 됨으로써 과학과 과학자에 대해 더 큰 지지를 보낼 수 있는 과학적 소양을 갖추게 될 것으로 기대된다.

ViStoryNet: 비디오 스토리 재현을 위한 연속 이벤트 임베딩 및 BiLSTM 기반 신경망 (ViStoryNet: Neural Networks with Successive Event Order Embedding and BiLSTMs for Video Story Regeneration)

  • 허민오;김경민;장병탁
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.138-144
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    • 2018
  • 본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. '뽀롱뽀롱 뽀로로' 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.

동적 확률 모델 네트워크 기반 휴먼 상호 행동 인식 (Hunan Interaction Recognition with a Network of Dynamic Probabilistic Models)

  • 석흥일;이성환
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권11호
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    • pp.955-959
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    • 2009
  • 본 논문에서는 휴먼 객체들의 이동 궤적 정보를 기반으로 휴먼 상호 행동을 인식하기 위한 새로운 모델을 제안한다. 복잡한 휴먼 상호 행동들은 의미있는 작은 단위로 분할될 수 있는데 이를 '부-상호행동'이라 하며, 이들을 표현하는 모델들의 순차적 연결 또는 네트워크로 상호 행동을 모델링한다. 제안하는 모델은 서로 다른 상호 행동들에 공통적으로 나타나는 부-상호 행동들을 공유하도록 함으로써 모델의 복잡도를 낮추어 매우 효율적이다. 상호 행동 네트워크 모델의 동작 분석 및 기존 방법과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.