• 제목/요약/키워드: 결합 학습

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지구과학의 한 탐구 방법으로서 귀추법에 대한 이론적 고찰 (A Theoretical Study on Abduction as an Inquiry Method in Earth Science)

  • 오필석;김찬종
    • 한국과학교육학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.610-623
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    • 2005
  • 본 연구는 과학적 탐구 방법의 하나로서 귀추법을 토대로 한 지구과학 탐구 활동을 고안하고 수행하는 기초를 마련하기 위한 이론 연구이다. 관련 분야의 문헌들을 탐색하여 지구과학의 본성을 지구과학 탐구의 목적과 탐구 대상의 특징이라는 측면에서 살펴 보고, 귀추법의 형식과 의미, 규칙 추리와 가설제안 과정에서 사용되는 사고 전략들, 귀추법에 바탕을 둔 수업 모형을 차례로 고찰하였다. 귀추법은 어떤 현상을 설명하기 위하여 특정한 사실이나 원리, 법칙 등과 같은 규칙을 추리해 내고 그 속에 함의된 설명적 진술이나 설명적 가설을 제안하는 과정으로서 지구 환경의 형성 원인과 과정을 연구하는 지구과학 탐구에 잘 부합하는 탐구 방법임을 논하였다. 귀추법은 또한, 확정적, 선택적, 평가적, 창조적인 성격을 지니고 있으며, 규칙 추리와 가설 제안 과정에는 자료에 대한 재구성, 발견 법적 일반화, 유추, 개념적 결합, 사전 평가에 의한 제거, 존재에 관한 전략 등이 사용되고 있음을 알 수 있었다. 이러한 귀추법을 토대로 한 교수-학습 모형으로서 귀추적 탐구 모형은 지구과학 교육 현장에 적용 하기에 적절한 것으로 판단되었고, 이에 따라 귀추적 방법을 모델로 한 지구과학 수업과 이와 관련된 연구가 이루어져야 한다는 것을 제안하였다.

마이크로파이넨스 성공요인 연구 : 그라민 은행 사례 (Evaluating the Success Factors of Microfinance : A Case Study of Grameen Bank)

  • ;이상호;권경섭
    • 벤처창업연구
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    • 제7권3호
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    • pp.65-73
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    • 2012
  • 마이크로파이넨스 지원정책은 경제성장 및 빈곤완화를 위한 정책적 도구로 활용되고 있다. 이러한 중요성에 따라 그간 학계에서도 마이크로 파이넨스에 대한 이론적, 사례적 연구를 수행하여 왔다. 그러나, 그간의 연구들은 마이크로파이넨스에 대한 개념적 접근과 개별적 특성에 초점을 맞추어 온 관계로 이론과 프랙티스의 종합적 논의가 부족했고, 특히 마이크로파이넨스 시스템의 한계에 대해서는 관심이 미흡하였다. 이러한 문제의식에 따라 본 연구에서는 마이크로파이넨스의 대표적 사례인 방글라데시 그라민 은행의 성공 및 내재적 한계를 그간의 학술문헌과 최신 데이터를 이용하여 종합적으로 분석하였다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같다. 그라민 은행의 대출제도는 일반 상업은행과는 반대의 형태로 운영되어 대출자의 자산이 많을수록 대출받는 금액이 큰 일반 상업은행과 달리, 그라민 은행은 대출자의 자산이나 소득이 적을수록 더 많은 대출이 가능하도록 설계되어 있다. 둘째, 그라민 은행의 성공은 혁신, 엄격한 감시통제 구조, 적응 및 학습, 인센티브 시스템 등의 복합적 요소의 결합에 의해서 가능하였다. 반면 그라민 은행 역시 금융시스템의 한 형태인 관계로 신용리크스는 내재적 리스크로 작용하고 있으며 빈곤 문제 해결에 대해 과대포장되었다는 비판도 제기된다. 그러나 분명한 것은 마이크로파이넨스 제도가 제도권 금융기관에서 자금을 융통하기 어려운 빈곤층의 금융수단으로서 작동해 왔으며, 지역사회의 빈곤문제는 물론 경제적 가치창출의 도구로서 기여한 것도 분명해 보인다. 향후 마이크로파이넨스의 건전성을 높이고, 대출자의 자립을 지원하기 위해서는 단순 대출에 머물지 않고 대출자에 대한 자문과 사업중계 등의 부가적 서비스를 제공하는 것도 고려할 사항이다.

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다중 클래스 SVM을 이용한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽의 분류 (Hierarchical Internet Application Traffic Classification using a Multi-class SVM)

  • 유재학;이한성;임영희;김명섭;박대희
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.7-14
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    • 2010
  • 본 논문에서는 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류방법으로 대표되는 포트 번호 및 페이로드 정보를 이용하는 방법론의 한계점을 극복하는 대안으로서, SVM을 기반으로 한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 계층적으로 결합한 새로운 트래픽 분류 모델로서, 학내에서 수집된 양방향 트래픽 플로우 데이터에 대한 최적의 속성 부분집합을 선택한 후, P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 대역폭의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장할 수 있다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성도 가능하다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

Local min/max 연산을 이용한 필기체 숫자의 방향특징 추출 (Directional Feature Extraction of Handwritten Numerals using Local min/max Operations)

  • 정순원;박중조
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.7-12
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    • 2009
  • 본 논문에서는 local min/max 연산을 이용한 필기체 숫자의 방향특징 추출 기법을 제안한다. 숫자의 방향특징은 숫자를 이루는 선에서 수평, 수직 및 두 대각방향인 4개 방향의 선들로 구성된 방향선분 영상으로부터 구해진다. Kirsch 마스크를 사용하는 기존의 방향특징 추출기법은 에지형태인 두 겹으로 된 방향선분 영상을 생성하는데 반해 본 논문에서 제시하는 방법은 방향성 수축연산을 사용하여 한 겹으로 된 방향선분 영상을 생성한다. 본 방향성 수축연산을 숫자영상에 적용하기 위해서는 먼저 세선화, 영상 팽창 등의 전처리가 필요하지만 이 방법은 숫자를 이루는 선 자체와 더욱 유사한 형태를 갖는 방향선분을 제공한다. 우리가 구하고자 하는 [$4{\times}4$] 크기인 4개의 방향특징은 4개의 방향선분 영상으로부터 조닝방법을 통해 구해진다. 보다 높은 필기체 숫자인식을 얻기 위해, 본 연구에서는 우리가 제안한 방향특징에 기존의 Kirsch 방향특징과 오목특징을 결합한 다중특징을 사용하였다. 본 숫자 특징에 의한 인식률을 테스트를 위해 오류역전파 알고리즘으로 학습되는 다층퍼셉트론 신경회로망을 인식기로 사용하였으며, Concordia 대학의 CENPARMI 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 98.35%의 인식률을 얻을 수 있었다.

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직립방파제의 케이슨 활동에 미치는 기후변화영향에 대한 수심의 효과 (Influence of Water Depth on Climate Change Impacts on Caisson Sliding of Vertical Breakwater)

  • 김승우;김소연;서경덕
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제24권3호
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    • pp.179-188
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    • 2012
  • 기후변화가 구조물의 안정성에 미치는 영향을 분석하기 위해 여러 수심에서 가상적으로 설계된 직립방파제의 성능을 평가하였다. 성능평가에서는 기후변화영향인 해수면 상승과 파고 증가를 고려한 성능설계법이 사용되었다. 성능설계법의 파랑변형 계산과정에서 많은 시간이 요구되는 문제를 극복하기 위해 범용 SWAN 모형에 인공신경망을 결합하였다. 학습된 인공신경망에 심해유의파고와 심해주파향 그리고 조위가 입력되면 구조물 위치에서 유의파고와 주파향이 신속하게 계산된다. 전반적으로 구조물의 안정성은 기후변화영향으로 감소하였지만 수심에 따라 서로 다른 경향을 보였다. 쇄파대 밖에서는 수심이 증가할수록 해수면 상승의 영향은 감소하고 파고 증가의 영향은 증가하였다. 한편, 쇄파대 내에서는 수심이 감소할수록 파고 증가와 해수면 상승의 영향 모두 감소하였다. 하지만 파고 증가의 영향이 해수면 상승의 영향보다 컸다. 이와 같은 결과를 반영하여 직립방파제의 유지보수 및 보강 대책을 수립해야 할 것이다.

의미 분석을 강조한 문제설정 모형 설계하기 (Designing a Model of Problem Posing focusing on the Analysis of Meaning)

  • 전영배;노은환;김대의;강정기
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제16권2호
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    • pp.383-407
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    • 2013
  • 학교수학에서 학생들이 수동적으로 교수를 전달받는 상황에서 능동적이고 주체적인 입장이 될 수 있는 대안의 하나로 문제설정이 주목받게 되면서, 이에 관한 많은 연구가 활발하게 이루어져 왔다. 특히 Brown & Walter는 문제설정의 한 방법으로 What If Not 전략을 제시하였다. 이 전략에서는 문제를 설정하는 과정에서 속성의 변형은 불가피하게 이루어지며, 문제설정 후 그 문제의 풀이를 함으로써 문제설정 과정을 마무리 짓는다. 그런데 속성 간의 관련성에 대한 고려 없이 속성의 변형을 하게 되면 문제를 잘못 설정할 수 있다. 이러한 사실은 올바른 문제설정을 위해서는 속성들 간의 유기적 결합을 이끄는 관련성 인식이 매우 중요하다는 것을 시사한다. 그러나 문제설정에 관한 다수의 연구는 이에 대하여 주목하지 못한 것으로 생각된다. 이에 본 연구에서는 의미 분석이라는 활동을 추가하여 문제 속에 내재된 지식을 인식하여 올바른 문제를 설정할 수 있도록 도울 수 있는 문제설정 모형을 설계하고자 하였다. 그리고 의미 분석을 강조한 문제설정 모형을 하나의 예를 통해 구체화하여 보여주었으며, 이를 통해 모형의 의의를 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 통해 학생들이 문제설정의 진정한 의미를 이해할 수 있는 기회를 갖게 되고, 능동적 학습자로 거듭날 수 있기를 기대한다.

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위치정보 및 사용자 경험을 반영하는 모바일 PA에이전트의 설계 (Designing mobile personal assistant agent based on users' experience and their position information)

  • 강신봉;노상욱
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.99-110
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    • 2011
  • 급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.

한국어 음성인식 성능향상을 위한 문맥의존 음향모델에 관한 연구 (A Study-on Context-Dependent Acoustic Models to Improve the Performance of the Korea Speech Recognition)

  • 황철준;오세진;김범국;정호열;정현열
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제2권4호
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    • pp.9-15
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    • 2001
  • 본 연구에서는 한국어 음성인식 성능향상을 위한 문맥의존 음향 모델을 개선하기 위하여 한국어 음성학적 지식과 결정트리를 접목한 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘으로 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델에 관해 고찰한다. HMM (Hidden Markov Model)의 각 상태를 네트워크로 연결하여 문맥의존 음향모델로 표현하는 HM-Net(Hidden Markov Network)이 있는데 이는 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘으로 작성한다. 이 방법은 음향 모델의 상태공유관계와 모델의구조를 결정하는데 효율적이지만 모델을 학습할때 문맥환경에 따라 출현하지 않는 문맥이 존재하는 문제점이 있다 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2진 결정트리와 SSS 알고리즘의 장점을 결합하여 문맥방향 상태분할을 수행할 때 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어에 따라 상태분할 하는 방법으로서 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘을 적용한다. 적용한 방법으로 작성한 문맥의존 음향 모델의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE)m이 452 단어와 항공편 예약관련 200문장(YNU 200)에 대해 화자독립 음소, 단어 및 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험결과, 문맥 의존 음향모델에 대한 화자독립 음소, 단어 및 연속음성 인식실험에서 기존의 단일 HMM 모델보다 향상된 인식률을 보여, 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델을 작성하는데 한국어 음성학적 지식과 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘이 유효함을 확인하였다.

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영재학생들의 창의적 문제해결상황에서 집단 과학창의성 영향요인 탐색 (Investigation of 'Group Scientific Creativity' Factors in Gifted Students' Creative Project Solving Context)

  • 홍은정;허남영;이봉우
    • 한국과학교육학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.527-538
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 과학 분야에서의 집단의 창의적인 성취를 의미하는 '집단 과학창의성'에 영향을 주는 요인을 선정하고, 학생들의 창의적 문제해결 과정에서 집단 과학창의성이 어떻게 나타나는지 탐색하는 것이다. 집단 과학창의성 영향요인을 정하기 위해서 선행연구를 바탕으로 과학교육에서 집단 과학창의성 영향요인 27개를 추출하였고, 과학교육 및 영재교육 전문가들의 의견을 바탕으로 정리하였다. 학생들의 창의적 문제해결 과정에서의 집단 과학창의성 영향요인을 선정하기 위해서 72명의 영재학생들을 대상으로 1박 2일 동안 진행된 집단 문제해결과정을 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 집단 과학창의성 영향요인으로 인적요인의 9가지 요소(과학적 사고, 과학 지식, 과학 정보 처리 능력, 동기, 도전정신, 구성원의 나이 및 성별의 다양성, 구성원이 선호하는 과목의 다양성, 창의적 경험, 집단응집력), 결합요인으로 4가지 요소(과학적 의사소통능력, 집단의 창의적 과정(과학적 탐구과정), 자율성, 리더십), 환경요인으로 3가지 요소(학습 환경, 교사유형, 외적 보상)를 선정하였다. 둘째, 영재 학생들의 창의적 문제해결과정을 분석하여 집단 과학창의성 영향요인들이 창의적 문제해결에 영향을 미치는 것을 발견할 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 집단으로서 요구되는 창의적 특성을 신장시키기 위한 요인에 대한 추가적인 시사점을 논의하였다.

지식 데이타베이스를 적용한 효율적인 세균 의료영상 검색 시스템의 구현 (Implementation of an Efficient Microbial Medical Image Retrieval System Applying Knowledge Databases)

  • 신용원;구봉오
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.93-100
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    • 2005
  • 본 연구는 신규 임상병리사로 하여금 보다 정확한 의사결정과 효율적인 교육에 이용할 수 있는 지식 및 내용 기반 의료 세균화상 검색 시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 이를 위해, 먼저 알고리듬방식의 검색 이전에 경험적 지식을 바탕으로 세균동정단계 중 가장 빠른 경로를 탐색하여 원인균 동정에 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 룰 베이스를 근거로 유연성 있는 탐색경로를 설정하여 전체적인 추론을 수행한다. 다음으로, 색상 모델 중에서 HSV 컬러 모델을 이용하여 세균화상 중에서도 특히 세균화상으로부터 시각정보의 색상 특징 벡터를 추출할 수 있는 색상 특징 추출방법을 제안한다. 아울러 대용량 세균화상 데이터베이스를 기반으로 보다 빠른 검색 성능을 위해, 배지, 검체, 부서, 세균명과 같은 단순속성들에 대해서는 B+-트리, 세균화상에 대한 부가적인 설명 정보로부터 추출한 키워드들에 대해서는 역화일기법, 그리고 화상으로부터 추출한 고차원 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링(Scan-Based Filtering:SBF) 기법을 결합한 통합 색인기법을 기술한다. 마지막으로 구현된 시스템은 시각적인 내용 자체의 정보와 지식을 이용하여 효과적으로 복잡한 세균화상을 검색 및 관리할 수 있는 가능성을 보인다. 아울러 구현한 지식 및 내-용기반 세균화상 검색 시스템을 통해 임상분야의 지식을 잘 구조화함으로써 초보적인 임상병리사의 학습기간을 현저히 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

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