본 연구는 영문판 전자지도 서비스를 위한 지명 영문표기의 세부기준과 원칙을 제시하는데 연구목적이 있다. 이를 위하여 국내에서 지명의 영문표기를 위해 활용하고 있는 지침과 국외 전자지도서비스에서의 한국지명의 영문표기 현황을 살펴보았다. 현황조사 결과 국내 외에서 지명의 영문표기방식이 통일되어 있지 않아 혼란을 야기함을 알 수 있었다. 이렇게 혼용되고 있는 지명의 영문표기 방식 중에서 외국인이 이해하기 쉽고 선호하는 표기방식을 파악하기 위하여 외국인을 대상으로 지명의 영문표기방식의 선호도를 조사하였다. 조사결과 외국인은 로마자만 표기하는 것보다는 로마자와 의미역을 병기하는 것을 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 선호도 조사 결과를 반영하여 본 연구에서는 우리나라 지명을 자연지명, 인공지명, 행정지명으로 구분하여 각 지명별로 영문표기의 기준과 원칙을 제시하였다.
본 글의 목적은 북한산성 안에 분포하는 지명들의 지리적 분포와 문화적, 역사적, 상징적 의미를 살펴보고, 나아가 지명 변천에서 나타나는 다양한 특성을 기초적으로 제시하는 것이다. 이를 위해 현존하는 지명 자료 중 가장 많은 북한산성 지명을 담고 있는 문헌으로 평가받는 "북한지(北漢誌)" (1745)를 중심으로 시대별 지명 자료를 수집하였고, 후부 지명소에 따라 자연 지명과 인문 지명으로 나누어 지명의 분포 및 유형에서 나타나는 특징들을 제시하였다. 아울러 '북한산' 등의 주요 지명들을 선정하여 지명의 의미와 그 변천 양상을 전부 지명소를 중심으로 기초적으로 분석하였다. 그 결과 삼국시대에 활발하게 통용되던 북한산이란 지명은 고려시대에는 삼각산, 조선시대에는 다시 '북한산' 및 '북산' 이란 지명으로 적극적으로 사용되었고, 1711년 북한산성이 축조되면서 북한산이란 지명 통용이 공식화되면서 지명 언중들에 의해 활발히 인식되었음을 확인하였다. 한편 "북한지"에 수록된 지명들이 자연 지명 중 산지와 하천 지형을 가리키는 지명들과 이러한 지리적 환경에 자리 잡고 있는 산성 관련 각종 인공 시설물 명칭들, 특히 이 책을 편찬한 승려 성능을 통해 동일시된 불교적 정체성과 이데올로기를 담은 불교 관련 지명들이 다수를 차지하고 있음을 확인하였다.
개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.
개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.
본 연구는 인공지능 교육에 대한 연구 동향을 파악하는 것을 목적으로 2016년 이후 최근까지 발간된 '인공지능 교육'과 관련한 국내학술지논문 164건을 분석하였다. 논문 분석을 위한 준거는 연도별 논문수, 학술지명, 연구 주제, 연구 유형, 자료수집 방법, 연구 대상, 교과로 하였으며 주요 연구 분야와 추후 연구가 필요한 분야를 살펴보고자 하였다. 연구의 방법은 선정한 논문에 대해 주제와 요약을 중심으로 분석하되 불분명한 경우 본문을 확인하였다. 연구의 결과 '인공지능 교육'에 대한 연구는 2017년 이후 본격적으로 시작되었으며 최근 들어 급격하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 분석결과 연구 주제에서는 인공지능 교육 프로그램과 콘텐츠 개발, 인공지능의 인식과 이미지에 대한 연구가 많은 편이었다. 연구의 유형에서는 양적연구가 많았고 자료수집 방법으로는 개발 연구 방식이 많이 사용되었다. 연구 대상에서는 초등학교가 비중이 높았으며 교과목에서는 인공지능 내용을 다루는 실과/기술 교과가 많은 것으로 나타났다.
본 연구는 인공지능 교육에 대한 연구 동향을 파악하는 것을 목적으로 2016년 이후 최근까지 발간된 '인공지능 교육'과 관련한 국내학술지논문 164건을 분석하였다. 논문 분석을 위한 준거는 연도별 논문수, 학술지명, 연구 주제, 연구 유형, 자료수집 방법, 연구 대상, 교과로 하였으며 주요 연구 분야와 추후 연구가 필요한 분야를 살펴보고자 하였다. 연구의 방법은 선정한 논문에 대해 주제와 요약을 중심으로 분석하되 불분명한 경우 본문을 확인하였다. 연구의 결과 '인공지능 교육'에 대한 연구는 2017년 이후 본격적으로 시작되었으며 최근 들어 급격하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 분석결과 연구 주제에서는 인공지능 교육 프로그램과 콘텐츠 개발, 인공지능의 인식과 이미지에 대한 연구가 많은 편이었다. 연구의 유형에서는 양적연구가 많았고 자료수집 방법으로는 개발 연구 방식이 많이 사용되었다. 연구 대상에서는 초등학교가 비중이 높았으며 교과목에서는 인공지능 내용을 다루는 실과/기술 교과가 많은 것으로 나타났다.
개체명 인식이란 문장에서 인명, 지명, 기관명 등과 같이 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체명을 분류하는 작업이다. 딥러닝을 활용한 연구가 수행되면서 개체명 인식에 RNN(Recurrent Neural Network)과 CRF(Condition Random Fields)를 결합한 연구가 좋은 성능을 보이고 있다. 그러나 CRF는 시간 복잡도가 분류해야 하는 클래스(Class) 개수의 제곱에 비례하고, 최근 RNN과 Softmax 모델보다 낮은 성능을 보이는 연구도 있었다. 본 논문에서는 CRF의 단점을 보완한 LAN(Label Attention Network)와 사전 학습 언어 모델인 음절 단위 ELECTRA를 활용하는 개체명 인식 모델을 제안한다.
이 연구의 목적은 법랑질 인공우식병소에서 silver diamine fluoride (SDF)와 sodiun fluoride (NaF) 바니쉬의 재광화 효과를 비교하는 것이다. 소의 절치를 이용해 인공적으로 법랑질 초기 우식병소를 형성하고 38% SDF와 5% NaF 바니쉬를 도포한 후 인공 타액에 3주동안 보관하면서 pH-cycling을 시행하여 법랑질 표면과 3개 층의 깊이에서 micro-CT를 이용하여 무기질 밀도를 측정하고 SEM-EDS를 이용하여 법랑질 표면의 미세구조를 분석함으로써 두 제제의 재광화 효과를 비교, 평가하였다. 38% SDF군와 5% NaF 바니쉬군 모두 탈회된 법랑질의 무기질 밀도와 정상수준으로 재광화된 법랑질의 부피는 시간 경과에 따라 21일까지 지속적으로 증가하였다. 38% SDF군은 5% NaF 바니쉬군보다 법랑질의 모든 깊이와 경과한 시간대에서 무기질 밀도 증가량(△HUV) 및 정상수준으로 재광화된 법랑질의 부피 모두 컸다(p = 0.001). SEM을 이용해 관찰한 재광화된 법랑질 표면은 38% SDF군이 5% NaF 바니쉬군에 비해 더 부드러웠다. SEM 사진상에서 38% SDF를 도포한 법랑질 표면에서 은 화합물 침착이 관찰되었으며 EDS 분석에서는 은 이온이 검출되었다. 이상의 연구 결과를 종합하면 38% SDF의 법랑질 인공우식병소에서의 재광화 효과는 5% NaF 바니쉬보다 더 큼을 알 수 있었으며 이러한 결과는 앞으로 SDF가 진행된 우식의 처치에 있어서도 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the knowledge and educational needs of nurses and physicians on home ventilator. Methods: The participants were 140 nurses and 47 physicians working at departments using home ventilators. The data were collected from January 30 to February 12, 2012 through a self-administered questionnaire with 32 items of the knowledge and educational needs on home ventilator. Results: The mean scores of nurses' and physicians' knowledge were 2.52 and 2.56 respectively. The mean scores of nurses' and physicians' educational needs were 3.16 and 3.06 respectively. Nurses' knowledge was associated with their experience using and receiving education about home ventilator and willingness to receive education about home ventilator education. Nurses' educational needs were associated with their present working department and experience using home ventilator. Nurses with high knowledge were more likely to have high educational needs. Physicians' knowledge and educational needs were not associated with any their general characteristics. Conclusion: Nurses' and physicians' knowledge of home ventilator were low and their educational needs on home ventilator were high. To provide high quality of care for home ventilators, it is necessary to provide nurses and physicians with education and to develop a more specific educational program for them.
Compared to other industries the construction industry experiences more casualties and property damage due to safety accidents. One of the reasons is the increasing number of foreign workers. For this reason, past studies have found that foreign workers at construction sites are more exposed to safety accidents than non-foreign workers. Nevertheless the proportion of foreign workers involved in safety accidents at construction sites is increasing, and there has been a lack of research to predict the risk of safety accidents at construction sites. Additionally, realistic safety management is lacking due to a lack of safety accident risk prediction research. Therefore, in this study, we would like to propose basic research that proposes an AI-based safety accident prediction model framework for predicting safety accidents of foreign workers at construction sites. The framework and results of this study will contribute to reducing and preventing the risk of safety accidents for foreign workers through risk prediction for safety management of foreign workers at construction sites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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