4차 산업 시대에서의 데이터는 산업의 생산성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 활용 가능한 데이터가 부족한 건설산업의 디지털화 수준을 높이기 위해서 본 연구에서는 건설 현장 사진을 공종별로 분류하는 모델을 연구하였다. 이미지만을 가지고 분류하는 기존의 이미지 분류 모델과 달리, 본 연구는 표준시방서에서 객체와 공종 간의 중요도를 추출하여 이를 분류 과정에 반영하는 방식으로 공종에 대한 의미론적인 분석을 포함한 분류 모델을 제안하였다. 객체와 공종 간의 중요도는 사진 내에서 탐지한 객체와 표준시방서의 정보를 연결하여 추출한 후 모델에 반영하였고, 이러한 방식으로 개발된 모델을 분류 프로그램에 적용하여 실제 실무에서의 유용성을 확인해 보았다. 제안한 모델은 결과에 해석가능성과 신뢰도를 높여주는 것뿐만 아니라 현장 기사들이 사진을 분류하는데 용이성을 주게 되며, 이러한 연구의 결과는 건설산업의 디지털화에 기여할 수 있을 것이다.
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.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권1호
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pp.177-188
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2024
In this research, a cohort of two children, aged 7-8 years, was selected to participate in a specialized three-week training program aimed at enhancing their working memory. The program consisted of three sessions, each lasting approximately 30 minutes. The primary goal was to investigate the impact and developmental trajectory of working memory in school-aged children. Working memory plays a significant role in young children's learning and daily activities. To address the needs of this demographic, products should offer both educational and enjoyable activities that engage working memory. Digital educational tools, known for their flexibility, are suitable for both older individuals and young children. By updating software or modifying content, these tools can be effectively repurposed for young learners without extensive hardware changes, making them both cost-effective and practical. For example, memory training games initially designed for older adults can be adapted for young children by altering images, music, or storylines. Furthermore, incorporating elements familiar to children, like animals, toys, or fairy tales, can increase their engagement in these activities. Historically, working memory capabilities have been assessed predominantly through traditional intelligence tests. However, recent research questions the adequacy of these behavioral measures in accurately detecting changes in working memory. To bridge this gap, the current study utilized electroencephalography (EEG) as a more sophisticated and precise tool for monitoring potential changes in working memory after the training. The research findings were revealing. Participants showed marked improvement in their performance on n-back tasks, a standard measure for evaluating working memory. This improvement post-training strongly supports the effectiveness of the training program. The results indicate that such targeted and structured training programs can significantly enhance the working memory abilities of children in this age group, providing promising implications for educational strategies and cognitive development interventions.
This paper adopts a new approach in which nonlinear vibrations can be controlled using fuzzy controllers by optimal grey evolutionary algorithm. If the fuzzy controller cannot stabilize the systems, then the high frequency is injected into the system to assist the controller, and the system is asymptotically stabilized by adjusting the parameters. This paper uses the GM (grey model) and the neural network prediction model. The structure of the neural network is improved from a single factor, and multiple data inputs are extended to various factors and numerous data inputs. The improved model expands the applicable range of uncontrolled elements and improves the accuracy of controlled prediction, using the model that has been trained and stabilized by multiple learning. The simulation results show that the improved gray neural network model has higher prediction accuracy and reliability than the traditional GM model, improving controlled management and pre-control ability. In the combined prediction, the time series parameters and the predicted values obtained from the GM (1,1) (Grey Model of first order and one variable) are simultaneously used as the input terms of the neural network, considering the influence of the non-equal spacing of the data, which makes the results of the combined gray neural network model more rationalized. By adjusting the model structure and system parameters to simulate and analyze the controlled elements, the corresponding risk change trend graphs and prediction numerical calculation results are obtained, which also realize the effective prediction of controlled elements. According to the controlled warning principle and objective, the fuzzy evaluation method establishes the corresponding early warning response method. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage.
질문은 학생들에게 문제의 탐색과 의사소통, 지식의 구조화를 통해서 문제해결이 가능하도록 하므로, 과학 교육에서 큰 의미를 가진다. 또한 학생 질문은 사고와 학습 사이를 연결해 준다는 점에서도 중요한 의미를 가진다. 그러나 학생의 질문에 대해서 분석하고 연구한 연구는 그렇게 많지 않았다. 따라서 본 연구에서는 질문 수준 강화 수업이 전통적인 수업에 비해 학생들의 질문 수준과 학업 성취도에 어떤 효과가 있는지 알아보았다. 또한 논리적 사고력, 과학 성적, 흥미, 성별과 같은 여러 변인들이 학생의 질문 수준에 미치는 영향에 대해서도 알아보았다. 연구 대상은 중학교 2학년 학생 182명으로, 통제집단은 전통적인 수업을 하였고, 실헙집단은 질문 수준 강화 수업을 하였다. 연구단원은 중학교 과학 2 "식물의 구조와 기능"으로 약 7주 동안 15차시에 걸쳐 수업 처치를 하였다. 학생들의 논리적 사고력 수준을 파악하기 위하여 GALT 축소본 검사지를 사용하였고 학업 성취도 검사는 17문항의 오지선다형문항을 개발하여 사용하였다. 질문 수준에 대한 여러 변인(수업방법, 과학 성적, 논리적 사고력, 흥미, 성별)의 효과를 분석하기 위해 오원 분산분석(ANOVA), 공변량 분석(ANCOVA), 다중회귀분석(Multiple regression analysis)을 하였다. 학생들의 질문 수준을 분석해 본 결과, 질문 강화 수업이 전통적인 수업에 비해 학생들의 질문 수준을 향상시키는데 효과적이었다(p< .01). 학생의 질문 수준과 상관 관계가 가장 높은 것은 수업 방법(r= .640)이었으며, 질문 수준은 과학 성적(r= .311)과 논리적 사고력(r= .212)에도 상관이 있었다. 그러나 질문 수준은 흥미와 성별에는 상관이 거의 없었다. 질문 강화 수업은 학생들의 학업 성취도를 향상시키는데 전통적인 학습보다 효과적이었다(p< .01). 따라서 질문 강화 수업은 학생들의 질문 수준뿐만 아니라 학업 성취도에도 높은 효과를 나타내었으므로 바람직한 수업방법이라고 생각된다.
조선 중기 대표적 서원중의 하나인 옥산서원을 사례대상으로, Kaplan의 "주의집중회복이론 틀"을 적용시켜, 서원의 기호학적 의미체계로서의 강학과 유식공간 상호 간의 보완적 특성을 파악함으로써 전통조경의 함축적 의미 도출과 경관해석의 지평을 넓히고, 현대적 학교 공간계획과 조경설계에 일조할 수 있는 논거를 구축하고자 한 본 연구의 결론은 다음과 같다. 옥산서원의 강학과 유식공간의 공간과 경관의 일원성을 통해 주의집중과 회복, 자연과의 합일 그리고 심성론과 수양론을 관통하는 성리미학적 속성이 확인되었다. 이는 정보처리과정을 위한 주의집중을 효과적으로 재개하는 회복적 공간특질로 설명할 수 있다. 옥산서원과 그 주변 환경은 입지와 공간구성, 공간포치 그리고 당호 등을 통한 기호체계의 일부로서, 강학과 유식공간의 일원성을 설명하는 유기체적 환경이며 이는 주의집중으로 부터의 네 가지 회복적 환경요소과 결부되어 나타난다. 즉 자연완상은 강학의 연장인 유식을 통해 강학의 궁구함을 가져오는 체험을 넓히게 한다. 요컨대 '공부'와 '쉼'의 과정은 완물적정을 통해 존재의 의미를 발견하고 인간의 심성을 수양하며 도덕을 체득하게 유도되고 있다. 옥산서원은 입지적으로 읍치로 부터 일정 거리를 두고 떨어진 '벗어남'과 서원의 조망경관과 공간 포치를 이용한 영역 간의 일체감을 통한 '확장감'이 부상되며, 폐쇄성 강한 서원내부에서 자연 우월적 외부공간으로 이르는 다양한 출구 또한 자연으로의 확장을 돕고 있다. 뿐만 아니라 옥산서원에서는 강학과 유식의 호환 및 양립성을 통해 본 '부합성' 등에 기반한 서비스스케이프가 잘 드러난다. 회복관경의 극점은 학문적 존양자인 회재의 자연 유상공간인 사산오대 및 옥산구곡과 관련된 경물 체험을 통해 환기되는 '매혹감'에서 더욱 여실히 나타난다. 이는 강학과 유식이라는 서로 다른 기능공간을 일원적으로 통합하는 내적 질서이자 중요한 회복환경의 가치임을 일깨운다. 특히 옥산서원 주변에 펼쳐져, 회재로부터 정의되고 의미를 부여 받은 사산오대는 성리학적 인식론의 관점에서 자연의 숭고미와 격물치지를 이해하는 매우 유효한 학습환경일 뿐 아니라 주의집중능력을 강화시킬 수 있는 서비스스케이프로써, 최적화한 회복환경이 되고 있음을 실증적으로 보여주었다.
남송 유가와 도교 사상문화의 대표인 주희와 백옥섬은 그 사상문화의 기조에 따라 무이산이라는 동일한 공간을 달리 인식하고 향유하는 양상을 보인다. 이에 본 연구는 주희와 백옥섬이 무이산에서 기거했던 무이정사와 지지암을 통해 그들의 복거 양태를 통해 사상과 경관(공간) 인식을 규명한다. 이를 바탕으로 구곡 관련 경물 음영시문을 근거로 무이구곡 제1곡에서 제9곡에 이르는 '이보음영[移步吟詠]'의 동적인 과정에서 나타난 양자의 경물 인식과 완상 체계를 규명하였다. 그 결과 다음과 같다. 첫째, 동일한 경물이어도 조망자의 문화 사유 양식에 따라 해석되는 경물의 함의와 공간인식이 달리 나타난다. 둘째, 송대 유가와 도가 사상문화가 융화 발전하는 과정에서 상대 사상의 장점을 섭수원용(攝受援用)하여 각자의 사상의 단점을 보완하는 과정에서 비록 유가와 도가에서 공통적으로 사용되는 용어를 사용한다고 할지라도 각 그들의 구경(究竟)의 종지(宗旨)에 따라 각 명제의 함의가 다름을 규명하였다. 셋째, 남송 성리학을 집대성한 유학의 대표, 주희에게 있어 무이정사와 무이구곡은 외물의 경계에 완상하는 것에 그치는 것이 아닌 모든 곳이 일상생활에서 도[理]와 합일되는 '자연합일'을 추구하는 강학처요, 구도처이다. 이는 유가의 학문 목적인 '복기성[復其性]'의 일환이며, 수려한 산수를 통해 '성정함양(性情涵養)'을 목적으로 한다. 넷째, 남송 도교 금단파의 대표, 백옥섬에게 있어 지지암과 무이구곡은 태상원로부터 비롯한 유구한 연원을 가진 도교 도량으로 연단을 통해 성선(成仙)을 추구하는 청정 수행처이다. 이에 무이구곡에 남았는 도교 신화 전설과 관련해 이를 직접 인용하여 신선들의 향연과 신녀, 선태(仙蜕) 등을 등선(登仙)의 일환으로 인식하고 인간세계를 완전히 초탈하여 우화(羽化)를 염원한다. 이에 무이산을 신선화, 선계화(仙界化)하여 그 안에서 자신 역시 신선이 되어 향유하는 의경과 주지로 시문을 관통하고 있다.
일반교육에서와 마찬가지로 영재교육이 성공적으로 이루어지기 위하여서는 영재학생들을 담당하고 있는 교사의 역할이 무엇보다도 중요하다. 현재 각급 학교에서 영재교육을 담당하고 있는 대부분의 교사들은 단 기간의 영재교육연수를 받은 후 영재학생들을 가르치고 있다. 이런 단기간의 영재교육연수만으로도 그동안 일반 학생들을 담당하고 있던 교사가 영재교육에 대한 나름대로의 철학을 정립하고 영재학생들을 효과적으로 가르칠 수 있을지는 의문이다. 최근 교사의 신념이 교수활동에 중요한 역할을 한다는 것을 시사하는 연구 결과가 많이 발표되고 있다. 이 논문은 현재 과학영재학교에서 과학과목을 가르치고 있는 교사들을 대상으로 사례연구를 수행하여, 영재교육에 대한 교사의 개인적 신념과 교수활동과의 관계를 파악하는데 그 목적이 있다. 이 연구에서 구체적 으로 다루고자 하는 문제는 다음과 같아. 첫째, 연구에 참여한 교사들의 영재교육에 대한 신념은 무엇인가? 둘째, 이들의 신념은 교수활동에 어떤 방식으로 반영 되고 있는가? 본 연구에 참여한 교사들은 과학영재학교 물리교사 2명, 생물교사2명, 기구과학교사1명으로 총 5명이다. 자료는 참여교사 당 4차시의 수업 관찰 및 녹화, 심층면담을 통해서 수집하였고, 모든수업과 면담자료를 전사 후에 분석하였다. 이외에 추가적인 자료는 이메일을 통해서 수집하였다. 참여교사들의 사례 분석 결과는 다음과 같다. 참여 교사들의 영재교육에 대한 신념은 독립적으로 존재하는 것이 아니라 교수학습관과 교과목에 대한 신념이 서로 맞물려 하나의 신념체계를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 또한 참여교사들의 신념체계는 '학생 중심', '교사 중심', '갈등 혼돈', 이 세 가지 형태로 나눌 수 있었다. '학생 중심' 신념체계를 가진 교사들은 수업진행 시 학생들의 질문이나 의견이 중요한 역할을 하게 하며, 학생들이 교사의 지적권위에 의지하지 않고 학생들 스스로 문제를 해결하도록 함으로써, 학생들이 수업에 주체가 되어 적극적으로 수업에 동참하게 하는 교실 참여구조를 보이고 있었다. '교사 중심' 신념체계를 가진 교사들은 주어진 시간 내에 많은 지식을 가르치는데 치중하고, 수업진행에서 학생보다 교사가 절대적인 역할을 수항하여 학생들이 주체적으로 수업을 이끌어나가기 보다는 교사의 지적권위에 학생들이 의존하는 수동적인 교실 참여구조를 보이고 있었다. '갈등 혼돈' 신념체계를 가진 교사는 자신만의 확고한 신념체계가 아직 형성되어 있지 않으며, 교수활동에서 전통주의 교수학습관이 많이 반영되고 있었다. 이 연구의 결과는 교사의 신념이 교수활동에 중요한 영향을 미친다는 사실을 다시 확인시켜준다. 특히, 영재학생 담당교사의 경우는 영재교육에 관한 신념뿐 아니라 교수학습관과 교과목에 대한 개인적 신념이 교수활동에 크게 영향을 미친다는 것을 보여준다. 이에 더하여 연구자는 본 연구결과를 바탕으로 영재교사교육에 대한 몇 가지 개선점을 제안하였다.
정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 예비화학교사들의 테크놀로지 활용 수업전문성(TPACK)을 향상시키고자 실천기반 교사교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 또한 TPACK 발달 측정을 통해 프로그램 효과 및 방해요인을 확인하였다. 연구 참가자는 충청북도에 소재한 K 교사양성대학교에서 화학교육강좌를 수강하는 화학교육과 3학년 20명과 4학년 2명이었다. 개발한 교사교육프로그램은 준비, 리허설, 실습, 성찰의 네 단계로 구성되었으며, 준비, 리허설, 성찰 단계에서는 연구자와 동료의 피드백을 제공하였다. 연구 결과, 본 연구의 프로그램은 예비교사들의 "구성적 학습 활동"에서는 교육적 효과가 나타나지 않았으나, "문제해결"에서는 교육적 효과가 있는 것으로 나타났다. 즉, "구성적 학습 활동"에서는 사전과 사후에 대부분의 예비교사들은 0수준으로, 테크놀로지를 단순히 교과 내용 설명이나 오개념 개선을 위한 도구로 사용하기 위하여 예비교사가 일방적으로 제공하고, 학습자는 이를 통해 수동적으로 지식을 습득하도록 계획하였다. 그러나 "문제해결"의 경우 사전에 0수준이었던 예비교사들이 1수준으로 변화하였다. 즉, 테크놀로지를 활용하지 않고 단순 기억에 의존해서 문제를 해결하도록 수업을 구상하였던 학생들의 대부분이 교사가 제시한 테크놀로지의 관찰을 통해 다양한 문제에 접근하고 해결할 수 있도록 기회를 제공하는 수업을 계획하는 것으로 변화하였다. 그러나 학습자가 스스로 테크놀로지를 선택하고 다양하게 조작하면서 다양한 문제를 테크놀로지를 활용하여 해결하는 자발적 학습을 구성하는 2수준에 해당하는 예비교사들은 많지 않았다. 또한, 예비화학교사들이 TPACK 발달에 대한 방해요인으로 인식한 외적요인으로는 TPACK 구현을 위한 교실지원환경 미흡, 교육 계획을 위한 시간 부족, 부적절한 기술 역량 등이 있었으며, 내적요인으로는 전통적 교육관, 그리고 테크놀로지에 대한 부정적 태도 등이 있는 것으로 확인되었다. 특히 그 중에서 부적절한 기술 역량을 외적 방해요인으로 인식한 비율이 높기 때문에 예비교사들을 위해 TK를 통해 TPACK 발달이 이루어 지도록 하는 TPACK 발달 유형 중 유형 2나 유형 3에 해당하는 교육프로그램의 개발이 필요함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.