• 한국보육지원학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-18
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• 2021

Objective: The researchers aimed to explore the 'what' and the 'how' of childcare consulting. This study was focused on finding out how child care teachers perceived the process of implementing childcare consulting and their thoughts about the transformation of childcare consulting based on their participating experience. Methods: This study was based on the transverse-continuous design using qualitative research methodology. The participants were eight experienced childcare teachers that were childcare consulting in 2015 or 2020. The data were collected through in-depth interviews. Results: The main findings in exploring meanings and implications of childcare consulting were as follows. First, childcare consulting was recognized as a process of learning about changes through mutual relationships. Second, the different ways to practice childcare consulting, the formation of the learning culture of an organization to help experience collective intelligence, the process of finding various solutions through mutual communication, and the improvement of childcare teachers' professional capabilities while reflecting the current times and context were all investigated. Conclusion/Implications: Given the findings of the study, the importance of childcare consulting, and the ways to establish its systems were discussed.

• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.65-72
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• 2023

스마트팜은 농업과 ICT의 융복합을 통해 농업의 생산뿐만 아니라 유통과 소비를 포함한 농업과 관련된 다양한 분야로 새로운 가치를 창출하는 것을 의미한다. 국내에서도 스마트 농업 확산을 위한 임대형 스마트팜을 조성하고, 스마트팜 빅데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 수집·활용 촉진. 스마트 APC 확대, 온라인거래소 운영 및 도매시장 거래정보 디지털화 등 산지에서 소비지까지 농산물 유통 디지털 전환을 추진하고 있다. 이처럼 농업 데이터는 다양한 출처에서 특성에 따라 정보가 생성되고 있지만, 통계 및 정형화된 데이터를 이용한 서비스로만 활용되고 있다. 이는 농업에서 생산·유통·소비까지 분산된 데이터 수집으로 인해 한계가 있으며 다양한 출처로부터의 다양한 형태의 데이터를 수집·처리하기 어렵기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 디지털 농업을 위한 국내 농업 데이터 수집·공유 현황을 분석하고 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집·연계 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 환경 인자를 추천하는 방법을 제안한다.

• 건축역사연구
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• 제13권4호
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• pp.7-18
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• 2004

From the results of an examination of the transition process of the site plan divided into 5 stages based on literature and materials relating to the Sangju Confucian School as well as the construction history, we can see the general transition flow as follows. The arrangement form of Sangju Confucian School shows the structures with both the sacrificial rites function and the learning function in the early period. This shows a large general flow where the form with the learning function structure at the front and sacrificial rites function structure at the back changed to a form where the learning function structure was positioned behind the boarding facilities, after which there was a transformation which left only the learning function (the form where the learning function structure was positioned in front of the boarding facilities). The type where the learning function structure is positioned in front of the boarding facilities is hard to find in the Yeongnam area, also, there are not many examples of the 2 story Myeonglyundang (hall of confucianism teachings) throughout the country Sangju Confucian School which possess the value of rarity is appraised as being a precious material showing another area characteristic in Sangju of the Yeongnam area. Also, during the late Chosun period the scale of the Dongseojae (boarding facility) was reduced and the appearance of Yangsajae can be said to be a typical example of confucian school constructions of late Chosun era.

• 한국환경교육학회지:환경교육
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• 제22권3호
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• pp.15-30
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• 2009

This study focuses on the comparison of PBL and GBS. PBL is a famous model that emphasizes diversity of students and self directed learning within the theory of constructivism. GBS has not been studied that extensively. GBS is most similar to PBL but this model has not been actively applied to school education. This study focuses on how to enhance students' interest in an educational environment that is encompassing a new and changing teach-learn paradigm and the development of new technology. Furthermore, PBL and GBS methods were compare actively applied to "Environmental Education" to make the students learn self-directed education through the transformation of one's environmental awareness. Specifically, the models were applied to the "Ecology and Environment" subject taught in general high schools and the degree of 'environmental literacy' were measured, From March to May of 2007, the PBL and GBS models were applied to 3rd grade students at D high school and the subject was 'Ecology and Environment'. The students were divided according to age into groups of $5{\sim}7$. The PBL group attempted to solve the given problems and the GBS group carried out their missions. In conclusion, after analyzing the 'environmental literacy' survey results by SPSS 12.0, just 'Knowledge of Ecology (KEOC)' and 'Locus of Control (LOC)' were slightly significant in PBL. This shows that PBL enhances the students' problem solving ability and thinking power. This is a result of the enhancement of students' problem-solving and thinking abilities through PBL. Students can learn many things because they completed their projects based on their experience and knowledge, both individually and interpersonally. We have to study how to apply PBL and GBS to the education field in spite of the many limited conditions. Therefore, this study looks at the application of PBL and GBS in environmental education and suggests specific strategies for educators who want to apply GBS and PBL and adapt them into their education curricula.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.90-96
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• 2023

합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.305-314
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• 2017

최근 모바일 및 핀테크(fin-tech) 분야의 최신 트렌드로 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식을 통한 사용자 본인인증이 주목 받고 있다. 특히 지문인식을 이용한 인증 방식은 전통적인 생체인식 방식으로써 사용자들이 사용하는데 발생하는 거부감이 다른 생체인식에 비해 현저히 낮아 현재 가장 보편적으로 이용되는 방식이다. 이와 동시에 지문을 이용한 인증 시 보안에 대한 중요성이 부각되어 지문의 위조 여부 판별의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 특징을 이용한 위조 여부 판별 방법에 있어 판별률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 학습데이터에 영향을 많이 받는 CNN 특성 상 기존에는 판별률을 향상시키기 위해 아핀 변환(affine transformation) 또는 수평 반전(horizontal reflection)을 사용하여 학습데이터의 양을 증가 시키는 것이 일반적인 방법이었으나 본 논문에서는 위조지문 판별 난이도를 기반으로 한 효과적인 학습데이터 증강(data augmentation) 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 방법의 타당성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.180-194
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• 2021

For small image registration, feature-based approaches are likely to fail as feature detectors cannot detect enough feature points from low-resolution images. The classic FFT approach's prediction accuracy is high, but the registration time can be relatively long, about several seconds to register one image pair. To achieve real-time and high-precision rigid registration for small images, we apply deep neural networks for supervised rigid transformation prediction, which directly predicts the transformation parameters. We train deep registration models with rigidly transformed CIFAR-10 images and STL-10 images, and evaluate the generalization ability of deep registration models with transformed CIFAR-10 images, STL-10 images, and randomly generated images. Experimental results show that the deep registration models we propose can achieve comparable accuracy to the classic FFT approach for small CIFAR-10 images (32×32) and our LSTM registration model takes less than 1ms to register one pair of images. For moderate size STL-10 images (96×96), FFT significantly outperforms deep registration models in terms of accuracy but is also considerably slower. Our results suggest that deep registration models have competitive advantages over conventional approaches, at least for small images.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.64-74
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• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

• Advances in Computational Design
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• 제5권3호
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• pp.233-260
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• 2020

The main purpose to introduce model based controller in proposed control technique is to provide better and fast learning of the floating dynamics by means of fuzzy logic controller and also cancelling effect of nonlinear terms of the system. An iterative adaptive dynamic programming algorithm is proposed to deal with the optimal trajectory-tracking control problems for autonomous underwater vehicle (AUV). The optimal tracking control problem is converted into an optimal regulation problem by system transformation. Then the optimal regulation problem is solved by the policy iteration adaptive dynamic programming algorithm. Finally, simulation example is given to show the performance of the iterative adaptive dynamic programming algorithm.

• 기술혁신학회지
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• 제5권1호
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• pp.1-15
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• 2002

This study reviews the new Perspectives of science and technology Policy based on "the innovation system ap-proach" . It examines the theories of innovation and the economic rationale of government intervention of the in-novation system approach and compares them with those of traditional nee-classical approach. It also examines the basic theme of science and technology Policy of "the innovation system approach" It argues that the enhancement of innovating capability, the transformation of innovation system coping with changing technological and econom-ic environments, and the policy learning of the government and innovators are very important and peculiar sub-jects of the science and technology Policy based on "the innovation system approach".ovation system approach".uot;.