컴퓨터와 하드웨어의 발달과 더불어 데이터 통신기술은 인터넷을 필두로 하여 괄목할만한 발전을 가져왔다. 아울러 FTP, Telnet, SMTP, HTTP, DHCP등의 네트워크 응용 프로토콜도 속도와 유저 인터페이스에 있어서 수많은 변화가 있었다. 하지만 이러한 외형적인 변화에도 불구하고 TCP, UDP 방식의 Socket 프로토콜은 네트워크 프로그래밍의 가장 기초적인 원리를 제시하고 있는데, 초보 학습자들에게 있어서 Socket을 구성하는 많은 시스템 함수들을 모두 이해하고 이것을 프로그래밍에 적용하기란 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 Socket의 많은 함수들을 API기반의 모듈로 캡슐화 하여 C/C++ 기반의 네트워크 프로그래밍을 보다 손쉽고 효율적으로 수행할 수 있고, 또한 네트워크 프로그래밍의 동작 원리를 효과적으로 프로그래밍 학습에 적용할 수 있는 전산 교육시스템인 네트워크 프로그램 소스 생성기를 제안 한다.
본 논문에서는 실시간 고성능 다중 객체 추적을 수행하기 위해 최적의 TBD (Tracking-by-detection) 메커니즘을 결정할 수 있는 Detector Scheduler를 제안한다. Detector Scheduler는 서로 다른 프레임 간의 특징량 차이를 측정하는 것으로 검출기 실행 여부를 결정하여 전체 추적 속도를 향상한다. 하지만, Detector Scheduler의 학습에 필요한 GT (Ground Truth) 생성이 어렵기 때문에 Detector Scheduler를 추적 결과만을 통해 학습 가능한 자가 학습 방법을 제안한다. 제안된 자가 학습 방법은 프레임 간의 객체 카디널리티와 객체 외형 특징량의 비유사도가 커질 때 검출기를 실행할 수 있도록 의사 레이블을 생성하고 제안된 손실함수를 통해 Detector Scheduler를 학습한다.
본 연구는 2009 개정 교육과정에 따른 현재의 초등 수학 교과서가 개발 당시에 기대했던 점들과 지금까지 수학 교과서에 제기되었던 주요 문제점들이 수업을 진행한 교사들의 입장에서, 얼마나 개선되었는지에 대하여 스토리텔링, 흥미도와 자신감, 수학적 과정, 학습 내용의 양과 적절성, 평가, 수학의 유용성과 외형의 7개 부문의 20개 문항으로 나누어 설문 조사를 하였다. 그 결과, 교사들의 전체적인 경향은 긍정적이었다. 구체적으로 외형, 스토리텔링, 수학 유용성은 상당히 긍정적이었고, 수학적 과정, 학습내용의 양과 적절성 부문은 긍정적이었다. 그러나 흥미도와 자신감 그리고 스스로 학습하기 부문은 큰 변화가 없어 그 원인 파악이 필요해 보였다. 이러한 연구 결과가 앞으로 새로운 수학과 교육과정에 따라 교과서 개발과정에서 개발방향이나 활용에 대한 효과의 제고를 위해 의미 있는 자료로 활용되기를 기대한다.
CoP(Community of Practices)란 구성원간 새로운 정보 및 지식의 상호학습 및 문제해결방안을 모색하기 위해 활동하는 공동체를 지칭하는 것으로, 통상 학습공동체 또는 실천공동체 등으로 지칭된다. 연구개발조직은 통상 내부 구성원간의 상호학습은 물론 외부 전문가와의 정보교류 및 상호학습을 촉진하는 CoP 활성화를 토대로 구성원의 역량개발은 물론 해당 조직의 연구개발 성과를 향상시키려고 노력한다. 본 연구는 대전에 소재한 4개 국가연구개발조직의 151명 연구원을 대상으로 한 설문조사 결과를 바탕으로 응답자들이 참여한 CoP 운영특성과 해당 CoP 창출 성과와의 관계를 실증적으로 연구하고 있다. 실증연구 결과, 신규멤버 증대, 외부연계, 도전적 풍토, 다양성지향, 자율적 풍토와 같은 실질적인 CoP 운영특성이 CoP 성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 비해 참가자수나 모임횟수와 같은 외형적 운영특성의 영향력은 유의성이 낮은 것으로 나타났다. 이 조사결과는 참여한 구성원의 역량개발은 물론 해당 조직의 성과 향상에 기여하는 CoP를 활성화하기 위해 CoP의 수, 참가자 규모, 운영횟수와 같은 외형적 특성에만 치중하기보다, CoP의 운영내실화를 기하고, 창의적 조직풍토를 강화하는 노력이 보다 효과적일 수 있음을 시사한다.
본 연구는 2009개정 교육과정에 따라 2013년부터 적용된 고등학교 영어I 교과서에 실린 삽화의 문화권 표현의 특징, 내용과의 관련성 및 외형적 특징에 대해 분석하고, 실제 학교 현장에서의 교사와 학생을 대상으로 설문을 실시함으로 삽화에 대한 인식을 살펴보고, 보다 더 좋은 교과서를 제작할 수 있도록 하는데 그 목적을 두었다. 연구를 위해 고등학교 영어교과서 삽화에 나타나는 공통적인 특징들을 분류하여 4가지의 분석 기준을 고안하였고, 그 내용은 삽화에 나타난 문화권 표현, 삽화의 표현유형, 삽화의 표현기법, 삽화의 언어의 기능별 제시로 구분하였다. 설문 내용은 고등학교 교사를 대상으로 삽화와 교과내용과의 관련성, 삽화의 배치와 구성, 학습자의 학습 흥미도와 인지적 측면, 교수 및 학습 용이성, 언어의 기능과의 연계성으로 제작하였고, 학생들을 대상으로는 삽화에의 친숙성, 흥미도, 학습 용이성, 선호하는 표현기법과 표현재료로 제작하였다. 설문을 실시한 결과 학생들의 교수 학습 효과를 높이기 위해 교수 및 학습 용이성을 높이고, 학생들이 친근하게 느낄 수 있는 삽화개발이 요구되었다.
최근 인간의 활동 범위가 증가함에 따라 외래종의 유입이 잦아지고 있고 환경에 적응하지 못해 유기된 외래종 중 2020년부터 유해 지정 동물로 지정된 라쿤이 문제가 되고 있다. 라쿤은 국내 토종 너구리와 크기나 생김새가 유사하여 일반적으로 포획하는데 있어서 구분이 필요하다. 이를 해결하기 위해서 이미지 분류에 특화된 CNN 딥러닝 모델인 VGG19, ResNet152V2, InceptionV3, InceptionResNet, NASNet을 사용한다. 학습에 사용할 파라미터는 많은 양의 데이터인 ImageNet으로 미리 학습된 파라미터를 전이 학습하여 이용한다. 너구리와 라쿤 데이터셋에서 동물의 외형적인 특징으로 분류하기 위해서 이미지를 회색조로 변환한 후 밝기를 정규화하였으며, 조정된 데이터셋에 충분한 학습을 위한 데이터를 만들기 위해 좌우 반전, 회전, 확대/축소, 이동을 이용하여 증강 기법을 적용하였다. 증강하지 않은 데이터셋은 FCL을 1층으로, 증강된 데이터셋은 4층으로 구성하여 진행하였다. 여러 가지 증강된 데이터셋의 정확도를 비교한 결과, 증강을 많이 할수록 성능이 증가함을 확인하였다.
본 외곽선 탐지는 모양 판별 및 객체 인식과 같은 많은 컴퓨터 시각 분야에 있어서 중요한 문제이다. 대부분의 경우에 지역적인 휘도 변화가 객체 윤곽선에서 보다는 무늬 영역에서 보다 강하게 나타나는 것으로 판명되고 있다. 따라서 각 화소의 가까운 인접된 부분에서만 볼 수 있는 지역적인 에지 특징들은 하나의 윤곽선 존재의 믿을만한 정보가 될 수 없기 때문에 전체적인 분석이 요구되고 있다. 본 연구에서는 형태심리학적 원리를 바탕으로 가상 연산자의 변형된 형태로서 적응성을 갖는 확대 연산자에 의한 지역적인 윤곽선 탐지 기법을 제안한다. 제안 방식의 새로운 점은 확대 방식에 있어서 각 윤곽선 화소에 관해 계산 기하학의 관점에서 Delaunary 다이어그램을 사용한다는 것이다. 윤곽선 그룹화와 관련하여 다중 임계 알고리즘이 도입되고, 각 임계 단계에서 작은 크기의 윤곽선 그룹들은 삭제되며, 자연 3차 스플라인 보간법을 통해 재구축되는 방식의 외형을 나타낸다. 또한, 상이한 임계들의 학습을 통해 입력 인자들의 값에 제안된 알고리즘이 민감하지 않은 견고한 성질을 유지하도록 한다. 본 연구의 구현에서는 기존 접근방식과의 비교를 통해 제안된 외형 결정 방식이 이미지에서 제거된 많은 텍스처들이 있음에도 불구하고 견고하고, 낮은 대비의 외형을 쉽게 감지하는데 효과적임을 보인다.
본 연구에서는 남북한 초등학교 수학교과서의 외형과 단원체제, 각 영역별 내용 요소의 비중과 도입시기, 문장제의 소재 등 다소 양적인 비교에 초점을 둔 선행연구에 기초하여, 남북한 초등학교 수학교과서를 내용 구성과 전개 과정에서의 구체적인 특징에 주목한 질적인 관점에서 비교.분석하였다. 먼저 내용 구성에 관한 비교 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학교 학생들의 정의적.인지적 특성을 고려하여 학습 내용을 분산.교차하여 배치하는 남한과 달리 북한에서는 관련된 요소를 집중 배치하는 방식으로 구성되어 있다. 둘째 생활 소재를 통하여 문제상황을 제시하고 점진적이고 구체적인 활동으로 학습 내용을 제시하는 남한과 달리, 인민학교 교과서에서는 여러 형태의 문제를 통하여 학습을 유도하고 있다. 또한 내용 전개의 주요 전략으로 남한은 '안내'를. 북한은'설명'을 따르는 것으로 파악된다. 단계화된 탐구형 질문으로 안내하면서 학습을 유도하는 남한과 달리 북한에서는 의미 있는 설명을 통하여 학습 내용을 다루는 것으로 확인되었다.
다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹 사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹 사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹 사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습해서 웹 사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(Discrete-Time Markov Chain)에 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹 사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.
본 논문은 능동형상모델(Active Shape Model: ASM)을 사용하여 손바닥의 형상을 추출하고 경계형상을 추적하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 경계추적을 위한 초기위치를 입력하기 위해 컬러영상에서 피부색영역의 위치 정보를 통해 중심점을 찾고 그 값을 통해 ASM을 이용하여 손바닥의 영역을 찾는다. ASM은 다양한 경계형상의 학습을 통해 평균값과 형상의 지배적 변형을 나타내는 형상벡터를 추출하기 위한 방법론이며 생체조직과 같은 형상이 일정하지 않고 평균형상을 기준으로 변화하는 형상의 외형을 추출, 추적하기에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 피부색 특징을 이용하여 초기 손바닥의 위치를 찾고 이러한 위치정보를 이용하여 손 경계형상의 변화를 추적하는 방법을 실험을 통해 검증하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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