• 제목/요약/키워드: 다중역할

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다중지능이론에 의한 학교도서관 정보교육 방안에 관한 연구 (A Study of Information literacy Instructional Method through Multiple Intelligences)

  • 이병기
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.43-60
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    • 2003
  • 정보활용능력이 지식정보사회에 있어서 하나의 리터러시로 등장하면서 정보교육(ILI)은 학교도서관의 주요 역할로 인식되고 있다. 효과적으로 학교도서관 정보교육을 전개하기 위해서는 다양한 체험을 제공하고, 학생들의 동기 유발과 적극적인 참여를 유도할 수 있는 교수학습 활동 모형이 필요하다. 이에 본고에서는 인간의 다양한 지적 능력과 이에 적합한 활동을 강조하는 다중지능이론(multiple intelligences theory)을 바탕으로 학교도서관 정보교육의 교수학습 활동 모형을 개발하고, 이를 전개할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

다중흐름모델을 적용한 과학정책 결정과정 분석 : 국제과학비즈니스벨트 사례 (Science Policy-making Process adapting Policy Streams Model - Case Study for International Science Business Belt -)

  • 이승현;이찬구
    • 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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    • 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.81-109
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    • 2017
  • 본 연구는 Kingdon(1984)과 Howlett(2014) 모델을 결합한 수정모델을 적용하여 국제과학비즈니스벨트의 정책결정과정을 분석하였다. 그 과정에서 어떠한 사회 정치적 요인들이 영향을 미쳤는지에 대해 알아보고 향후, 국제과학비즈니스벨트 사업과 거대기초과학 정책 추진방향을 모색하고자 하였다. 구체적인 분석은 정책결정과정을 정책의재, 정책형성, 정책집행의 단계로 구분하고, 문제 과정 정책 정치의 흐름과 창, 정책선도자를 변수로 활용하였다. 분석결과, 정책결정과정에서 정치의 흐름과 정책선도자의 역할이 중요하게 작용하였고, 과학자 집단보다는 정치가들과 정부 관료자들이 주도적으로 참여하였으며 그 과정속에서 정치적 혼란을 겪으며 급진적으로 진행되었다는 점을 알 수 있었다.

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대용량 파일 전송의 성능 향상을 위한 다중 가상 소스 응용계층 멀티캐스트 (Throughput enhancement for large file delivery using overlay multicast with multiple virtual sources)

  • 이수전;강경란;이동만
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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    • pp.598-600
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    • 2004
  • 다자간 데이터 송수신을 필요로 하는 다자간 화상 회의, 일대다 스트리밍, 일대다 파일 전송 등의 응용에서는 멀티캐스트를 사용하여 데이터 전송 부담을 줄일 수 있다. 그러나 IP 멀티캐스트가 인터넷 상에서 널리 지원되지 않고 있기 때문에, 멀티캐스트를 응용 계층에 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 일대다 대용량 파일 전송에서 효과적으로 전송시간을 단축할 수 있는 응용계층 멀티캐스트 기법을 제시한다. 신뢰적 전송을 위하여 Forward Error Correction (FEC)를 사용하여, 전송시간 단축을 위해 데이터 소스 외에 수신자들이 가상적으로 소스의 역할을 수행하도록 한다. 즉, 임의의 수신자는 데이터 소스뿐만 아니라, 다중 가상 소스로부터도 데이터를 수신할 수 있으므로 파일 수신 시간을 단축시킬 수 있다.

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GPS 수신기와 초음파 센서를 이용한 다중 무인 항체의 자율 주행 (Autonomous Navigation of Multi Unmmanded Vehicle Using GPS Receiver and Ultrasonic Sensor)

  • 황성준;이승주;조성호;김정원;황동환
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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    • pp.1928-1929
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    • 2007
  • 본 논문에서는 무인 다중 항체의 자율 주행 기법을 제시하였다. 항체의 역할을 선두 항체와 추종 항체로 구분하고 정해진 목적지로 선두 항체가 이동하면 추종 항체가 선두 항체를 따라 이동하여 두 항체가 모두 목적지에 도달하도록 하는 기법이다. 주행 중 항체 사이의 거리는 일정하게 유지하도록 GPS 수신기와 초음파 센서를 사용하였다. 자율 주행 실험에 앞서, GPS 수신기로 얻은 위치로부터 계산한 방향의 정확도를 확인하는 실험을 수행하였다.

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LIDAR 기반의 다중 물체 추적 알고리즘 (LIDAR based Multi-object Tracking Algorithm)

  • 이재준;유지환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1309-1312
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    • 2015
  • 본 논문에서는 현대 자율 주행 차량 경진대회에 적용되었던 LIDAR 기반의 다중 물체 추적 알고리즘을 소개한다. 물체 추적은 자율 주행 차량이 외부 환경을 인지하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문의 물체 추적 알고리즘은 동시에 여러 개의 물체를 추적할 수 있도록 Multiple Data Association 방식을 사용하였고 순수하게 LIDAR만으로 동작하기 때문에 밤과 낮 모든 경우에 적용 가능하다. 알고리즘은 Clustering, Data Association, State Estimation, Data Arrangement 총 4단계로 이루어져 있으며 본 논문에서는 각 단계별로 알고리즘의 동작 방식을 소개한다. 실제 구현에는 Velodyne사의 HDL-32e이 사용되었고 실제 주행에서 교차로 내의 차량 추적 및 선행 차량의 동향을 추적하는데 적용되었다.

Residual Multi-dilated convolution U-Net을 이용한 다중 심장 영역 분할 알고리즘 연구 (Multi-Class Whole Heart Segmentation using Residual Multi-dilated convolution U-Net)

  • 임상헌;최한승;배희진;정서경;정진교;이명숙
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.508-510
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    • 2019
  • 본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 완전 자동화된 다중 클래스 전체 심장 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 recurrent convolutional block과 residual multi-dilated block을 삽입하여 기존 U-Net을 개선한 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가는 자동화 분석 결과와 수동 평가를 비교하였다. 그 결과 96.88%의 평균 DSC, 95.60%의 정확도, 97.00%의 recall을 얻었다. 이 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 심장 구조에서 효과적으로 구분되어 수행되었음을 알 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리즘이 의사와 방사선 의사가 영상을 판독하거나 임상 결정을 내리는데 보조적 역할을 할 것을 기대한다.

리튬이온 배터리의 다중 밸런싱에 관한 연구 (A Study on Multiple Balancing of Li-ion Battery)

  • 남종하
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2016년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.93-94
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    • 2016
  • 친환경 이동수단 중 1인용 이동수단인 퍼스널 모빌리티에 대한 관심과 수요가 증대됨에 따라 과거 전기자전거에서 현재는 전동퀵보드, 전동스쿠터, 외발휠, 세그웨이류 등 그 종류와 외관적 형태는 매우 다양하다. 하지만 공통적인 부분은 전기에너지를 구동원으로 하고 있으며, 전기에너지를 저장하기 위한 수단으로 리튬이온 배터리가 사용된다는 것이다. 리튬이온배터리에서 배터리를 안전하고 효율적으로 사용하도록 제어하는 부분이 배터리관리시스템이며, 기능중에서 배터리 셀간을 정밀하게 균형을 잡아주며, 모든 셀이 완전 충전상태가 될 수 있도록 도와주는 셀 밸런싱 기능이 있다. 이러한 셀 밸런싱 기술은 주행거리 혹은 사용시간을 늘려주는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 충전과 방전을 반복하는 다셀로 구성된 리튬이온배터리에서 셀 밸런싱이 수행되는 과정을 살펴보고 단일 밸런싱과 다중 밸런싱의 차이 및 장단점을 살펴보았다. 이를 통해 완속에서 급속충전으로의 변화, 빠른 셀 밸런싱 등의 필요성에 대해 실험을 통해 검증하였다.

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해안지역에서 염수침입 저감을 위한 다공성 지하댐의 효과에 대한 수치적 분석 (Numerical Analysis of Effect of Porous Underground dam for Mitigating Saltwater Intrusion in Coastal Areas)

  • 정우창;김주혁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.272-272
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    • 2021
  • 해안지역에서 염수침입을 저감하기 위한 지하댐은 전세계적으로 많이 사용되고 있으며, 일반적으로 염수를 포함하고 있는 지하수의 이동을 차단하는 역할을 한다. 이러한 차단으로 인해 지하댐 내 바다 방향으로 향해있는 영역과 해안 내륙에서의 오염물질과 염분의 축적이 발생될 수 있다. 기존의 염수칩입을 저감하기 위해 이용되는 지하댐의 연구는 대부분 불투수성으로 고려하여 수행되었으나 본 연구에서는 투수성 다공성 지하댐에 대한 효과를 수치적 기법을 이용하여 분석하였다. 이러한 투수성 다공성 지하댐은 해수위의 변화에 따라 염수와 담수의 흐름을 원활하게 할 수 있으며, 이로 인해 오염물질과 염분의 축적이 최소화 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 상용 유동모의 및 해석 소프트웨인 ANSYS CFX 모형을 이용하여 투수성 다공성 지하댐의 유효높이와 유효폭 그리고 단일 그리고 다중 양수에 따른 염수침입의 특성을 분석하였으며, 이에 대한 지하댐의 최적 위치에 대한 분석을 수행하였다.

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다중코어 운영체제를 위한 부트로더 설계 및 구현 (Design and Implementation of Boostrap Loader on Multi Core Operating System)

  • 김동휘;박연택;정해람;방태훈;주용완;이준동
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.1-4
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    • 2023
  • 운영체제(Operating System)는 사용자의 하드웨어, 시스템 자원(System Resources)을 제어하고 프로그램에 대한 일반적 서비스를 지원하는 시스템 소프트웨어(System Software)이다. 시스템 하드웨어를 관리할 뿐아니라 응용 소프트웨어를 실행하기 위하여 하드웨어 추상화 플랫폼과 공통 시스템 서비스를 제공한다. 최근에는 가상화 기술의 발전에 힘입어 실제 하드웨어가 아닌 가상 머신(HyperVisor) 위에서 실행되기도 한다. 본 연구에서는 다중 코어 프로세서를 타겟으로 한 소규모 운영체제 개발 프로젝트의 일환으로 부트로더를 설계하고 구현하였다. 부팅은 최초 컴퓨터에 전원이 들어온 후 운영체제가 실행할 수 있는 환경을 구축하는데 가장 중요한 역할을 하는 프로그램이며, 이를 잘 활용하면, 임베디드 시스템, IOT 등 다양한 분야에 이용할 수 있다.

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YOLOv8 을 위한 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 기반 경량 키포인트 검출 모델 (Lightweight Key Point Detection Model Based on Multi-Scale Ghost Convolution for YOLOv8)

  • 이자호;조인휘
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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    • pp.604-606
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    • 2024
  • 컴퓨터 비전 응용은 우리 생활에서 중요한 역할을 한다. 현재, 대규모 모델의 등장으로 딥 러닝의 훈련 및 운행 비용이 급격히 상승하고 있다. 자원이 제한된 환경에서는 일부 AI 프로그램을 실행할 수 없게 되므로, 경량화 연구가 필요하다. YOLOv8 은 현재 주요 목표 검출 모델 중 하나이며, 본 논문은 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 모듈을 사용하여 구축된 새로운 YOLOv8-pose-msg 키포인트 검출 모델을 제안한다. 다양한 사양에서 새 모델의 매개변수 양은 최소 34% 감소할 수 있으며, 최대 59%까지 감소할 수 있다. 종합적인 검출 성능은 비교적 대규모 데이터셋에서 원래의 수준을 유지할 수 있으며, 소규모 데이터셋에서의 키포인트 검출은 30% 이상 증가할 수 있다. 동시에 최대 25%의 훈련 및 추론 시간을 절약할 수 있다.