현재 우리나라에서 사용되는 헤어 미용 용어는 전 세계 미용 교육기관의 각기 다른 미용 용어가 뒤섞여 사용됨으로써 혼란을 주고 있다. 미용이 학문으로 더 많은 발전을 하려면 외래어가 많은 미용 용어의 통일이 이루어져야 할 것이라 사료된다. 연구과제에 대한 타당한 결론을 도출하기 위한 자료 수집은 학술연구정보서비스에서 '헤어'라는 키워드를 입력하여 수집한 학위논문 1980건의 서명을 대상으로 하였다. 키워드 단어를 추출하고 국립국어원에서 제공하는 맞춤법 검사기로 외래어를 분류한 후 잘못 표기된 단어를 추출, 알맞은 외래어 표기법을 분석하여 나타내었다. 헤어 미용 관련 석 박사학위 논문 서명에서 발견된 외래어 오류를 분석한 결과 총 28단어의 표기를 오용한 것으로 나타났다. 이러한 오용이 발견된 논문은 분류한 논문 208편 중 105편(50.48%)으로 아주 높게 나타났다. 이에 대하여 헤어 미용 분야 연구자들의 미용 용어 외래어 표기의 사용실태를 세분화하고 분석, 검토함으로써 실제 오용 현황과 쟁점을 도출하였다. 본고의 연구 결과가 미용 분야의 정확한 미용 용어 정립에 기여하고 나아가 미용의 학문적 발전에도 도움이 될 것으로 기대한다.
해수면온도는 급변하는 기후를 이해하는 가장 중요한 해양 변수 중의 하나이므로 과학 교과서에는 정확하고 오류없는 해수면온도 영상이 제시되어야 한다. 그러나 고등학교 교과서에 제시된 해수면온도 영상들은 다양한 원인에서 비롯된 많은 오류들을 가지고 있었다. 본 연구는 제 7차 교육과정에 근거한 24종의 고등학교 과학 교과서, 지구과학 I, 지구과학 II 교과서의 36개의 인공위성 해수면온도 영상을 17개 항목에 대하여 분석하였다. 해수면온도 영상 처리 과정에서 생긴 구름 제거, 육지 마스킹, 색상표, 위치 정보, 시간 표시와 관련된 오류와 인공위성에 대한 기본적인 표현 오류를 조사하였다. 예비교사 25명에게 문제가 있는 대표적인 인공위성 영상들을 제시하고 설문을 실시하고 반응을 분석하였다. 그 결과 대부분의 예비교사들은 해수면온도 영상 처리 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대하여 인지하지 못하였으며, 해빙, 강수 유입, 한류와 같은 실제 해양현상과 연관지어 해수면온도를 이해하려는 경향을 보였다. 따라서 교과서 해수면온도 영상은 본 연구에서 제시한 세부 항목들을 고려하여 정확하게 처리되어야 한다.
This study was to investigate the types of errors and the frequency of errors to understand students' solving process on the descriptive items with the students of an excellent high school which located in a non-leveling local school district of Gyunggi Province. All 11 items were developed in the equation of a circle and 120 students who attended this high school participated in solving them. The result showed a tendency as follows: Logically invalid inference(Type A, 38.83%) of errors, Omission error of the problem solving process(Type B, 25%), Technical error(Type C, 15.67%), Wrong conclusion(Type D, 11.94%), Use of wrong theorem(Type E, 5.97%), and Use of wrong picture(Type F, 2.61%). The logically invalid inference the students showed with a largest tendency was made because of the lack of reflection. This meant that this error could be corrected in a little treatment of carefulness.
문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위해서 부호기에서 생성된 패리티비트를 사용하게 된다. 이때 오류 정정 부호로 터보 부호나 LDPC 부호가 사용되는데 복호기에서는 원 Wyner-Ziv 프레임을 모르기 때문에 오류 정정을 위한 효과적인 상관 잡음 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임과 부가정보 간의 상관 잡음을 효과적으로 모델링하기 위한 방법을 제안하고 추정한 상관 잡음 모델이 분산 동영상 부호화 시스템에 미치는 영향을 분석한다. 또한 모의실험을 위해 H.264 intraframe 부호화 방법으로 부호화된 키 프레임을 사용하였는데 부호기에서 동적으로 키 프레임 양자화 파라미터 값을 추정하기 위한 방법을 제안하고 성능을 해석한다.
본 연구의 목적은 중국인 한국어 초급 학습자들이 한국어를 정확하게 발음하도록 교육하는 방법을 탐구하여 제시하는 데 있다. 발음은 언어를 구사하는 데 있어 가장 기본적인 요소로, 의사소통 과정에서 학습자가 목표 언어에 대한 유창성과 정확성을 판단하는 기본 적인 요소이다. 그러나 제2외국어를 학습하는 과정에서 오류를 범하는 원인 중 하나가 모국어의 간섭으로 인한 오류 요인이 많이 작용되는 것이다. 따라서 본 연구에서는 한국어와 중국어의 음운 체계를 분류하여, 한국어와 중국어 음운 체계의 그 차이점과 유사점을 알아보고 이를 바탕으로 중국에서 태어나고 중국에서 거주하는 중국인 초급 한국어 학습자들을 위해 한국어를 정확히 발음할 수 있도록 한국어 발음 교육 방법을 모색하는 것이 본 논문의 목적이다.
2019년 9월 8일 자동차운반선 골든레이호가 미국 브런즈윅항(Brunswick)항에서 출항 도중 전도되는 사고를 입었다. 도선사와 선원 23명은 모두 구조되었으나, 사고선박은 복구 불가로 전손(해체)처리 되었다. 미연방교통안전위원회(NTSB)는 담당사관이 선박 복원성 계산 프로그램에 평형수 양을 잘못 입력하였고, 충분한 GM 부족으로 선회 중 발생한 경사모멘트에 대응하지 못해 전도된 것으로 추정하였다. 우리나라 중앙해양안전심판원의 특별조사부에서도 미국과 동일한 원인에 의해 전도된 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 골든레이호와 유사한 선박을 대상으로 상황별 GM를 계산하였고, 상황별/속력별 최대 횡경사각을 계산하였다. 선속 10노트 이하에서는 GM값이 작은 상황에서도 전도 위험은 높지 않았다. 다만, 13노트 이상이 되면 20도 이상의 횡경사각이 발생하여 전도 위험이 높아짐을 알 수 있었다. 이번 골든레이호 전도사고와 같은 사고를 방지하기 위해서는 담당사관이 복원성 계산능력을 충분히 갖출 수 있도록 복원성에 대한 교육 및 훈련을 강화할 필요가 있으며, 복원성 계산과정에서 발생할 수 있는 오류를 확인하기 위한 검증 절차를 선박과 회사에서 마련할 필요가 있다.
기능 블록 다이어그램(Function Block Diagram, FBD) 프로그램이 안전 필수 시스템 구현에 널리 사용되면서 FBD 프로그램에 대한 효과적인 테스트가 중요해졌다. 뮤테이션 테스팅은 오류 기반 테스팅 기술로, 오류 탐지에 매우 효과적이지만 비용이 많이 든다. 본 연구에서는 FBD 프로그램 테스터를 지원하기 위한, FBD 프로그램 대상 자동 뮤턴트 생성기를 제안한다. MuGenFBD 도구는 뮤턴트 생성 비용과 동등 뮤턴트 문제를 고려하여 설계되었다. MuGenFBD 도구의 성능을 평가하기 위해 실제 산업 사례에 대한 실험을 수행한 결과, MuGenFBD를 활용하여 뮤턴트 생성 시 동등 뮤턴트를 생성할 비율이 낮으며 적은 비용으로 FBD 프로그램 대상 뮤턴트를 효과적으로 자동 생성할 수 있음을 확인하였다. 제안하는 도구는 FBD 프로그램에 대한 뮤테이션 분석 및 뮤테이션 충분성 기준을 만족시키는 테스트 생성을 효과적으로 지원할 수 있다.
최근 한국을 포함한 여러 국가들에서 프로그래밍 교육이 중요시 되고 있다. 그러나 이런 상황으로 인해 더 많아진 학생들은 미숙함으로 인해 숙련자에 비해 더 많은 오류를 만나지만 이를 해결하기 위한 디버깅 실력은 아직 미숙하다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍 교육 지원을 위한 초보자용 GUI 디버깅 도우미 UDB (Unity-DeBugger)를 제안한다. UDB는 제출한 학생 코드를 분석하여 반응형 추적표와 오류 로그를 생성하고 이를 기반으로 GUI 및 애니메이션으로 만들어 학생과 상호작용한다. 특히 UDB는 반응형 추적표를 통해 프로그램 안에 있는 변수들의 현재 상태를 보여주고 순방향 추적뿐만 아니라 기존 IDE의 디버깅 도구들과는 다르게 역방향 추적이 가능하다는 큰 특징이 있다. 이런 UDB를 예시 코드에 실제로 적용한 결과를 통해 미숙한 학생도 역방향 추적 기능을 사용하여 오류 원인을 쉽게 찾을 수 있음을 보인다.
The present study compared characteristics of Korean nominal particles (occurrence, error, error patterns) of ten 5- to 6-year-old Korean-English simultaneous bilingual children with ten Korean monolingual children. Data were analyzed by Mann-Whitney U test and Spearman Rank Correlation and by qualitative analysis. Results were (1) bilingual children showed significantly lower frequency based on the number of occurrence of nominal particles per utterance. (2) The error percentage of adverbial markers was significantly higher for bilingual children. (3) Error patterns of bilingual children showed a higher percentage of in-case substitution and double use error. These findings suggest that Korean-English simultaneous bilingual children have a different Korean nominal particles development from Korean monolingual children.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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