본 연구의 목적은 조기영어학습 경험의 유형에 따른 실행기능의 차이를 분석하는 것이다. 연구대상은 어학원에서 몰입식 영어교육 경험을 가진 23명의 유아, 어린이집에서 방과후 영어학습 경험을 가진 52명의 유아, 총 75명을 대상으로 삼았다. 연구도구는 주의통제의 경우 스트룹 과제, 인지적 융통성의 경우 카드분류과제와 숫자 따라 외우기 소검사, 정보처리의 경우 도안 유창성, 목표설정의 경우 미로 소검사를 사용하여 측정하였다. 자료분석은 전체지능지수를 공변인으로 한 공분산분석을 적용하였다. 연구결과 첫째, 주의통제와 인지적 융통성은 조기영어학습의 유형에 따라 유의한 차이를 보였다. 둘째, 정보처리와 목표설정은 조기영어학습의 유형에 따라 어떠한 차이를 보이지 않았다. 본 연구는 전일제 조기영어학습의 경험이 주의통제와 인지적 융통성에는 긍정적인 영향을 미치는 반면, 정보처리와 목표설정에는 어떠한 영향도 미치지 않음을 시사한다.
자바는 객체지향 언어이고, 한번 작성된 프로그램은 자바 가상 기계가 있는 모든 곳에서 수정없이 실행될 수 있기 때문에 소프트웨어의 개발과 유지 보수에 많은 장점을 가진 언어이다. 이러한 특징으로 인하여 개발되는 제품들이 자바로 구현되는 경우가 많다. 그러나 아직 대다수 소프트웨어 개발자들은 주로 C 언어나 C++ 언어를 사용하고 있으며, 최근에는 C#이라는 언어를 사용하고 있다. 자바가 플랫폼에 독립적인 장점은 가지고 있지만, 다수의 개발자 및 사용자가 마이크로소프트 윈도우 운영체제를 사용하고 있다는 것을 감안한다면 그리 탁월한 장점만은 될 수 없다. 또한, 최근의 개발동향이 COM(Component Object Model)을 지향하고 있고, 이는 더 이상 개발자들에게 프로그래밍 언어에 구애를 받지 않고 오직 개발 제품에 대한 집중력을 가질 수 있는 환경을 제공할 수 있다면, 그 개발 효율에 있어서 상당한 이점을 가질 수 있다는 의미이다. 따라서, COL(Component Object Language)을 기반으로 하고 있는 C# (C sharp)언어를 사용하여 개발을 함에 있어서 자바의 언어를 C# 언어로 변환할 수 있다면, 신생 언어인 C#에 있어서 기존 자바로 되어 있는 유용한 개발 제품들을 보다 효율적으로 이용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 두 언어(자바, C#)를 하나로 잇는 교량(bridge)역할을 할 수 있도록 자바의 중간 언어인 Bytecode를 C#의 중간 언어인 MSIL(Microsoft Intermediate Language)로 바꿀 수 있는 중간 언어 번역기를 설계하고 구현하였다. 이를 위한 방법으로는 먼저, 자바 Bytecode 와 MSIL 의 어셈블리 형태에서의 명령어 매칭과정을 매핑 테이블을 이용하여 처리하였고, MSIL 에서 자바 Bytecode 의 함수와 같은 기능을 하는 메소드의 변환을 위하여 마크로 변환기법을 이용하여 해결하였다.I/O ratio 2.5). BTEX의 상대적 함량도 실내가 실외보다 높아 실내에도 발생원이 있음을 암시하고 있다. 자료 분석결과 유치원 실내의 벤젠은 실외로부터 유입되고 있었고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌은 실외뿐 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를
본 논문에서는 가장 최근의 동영상 표준인 H.264에서 가변 블록 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 병합 절차를 추가함으로써 매크로블록의 최종 모드를 결정하는 시간을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. H.264에서는 매크로블록의 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측은 실시함으로써 부호화 효율을 극대화시킨 반면 이러한 움직임 예측이 부호화기의 복잡도를 높이는 주요 요인으로 현재 커다란 단점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 움직임 예측이 끝난 후 인접한 두 블록 사이의 거리론 임계값(Threshold)과 비교하여 다음 모드의 움직임 예측의 실시 여부를 먼저 절정함으로써 필요한 움직임 예측에 소비되는 시간을 단축시켰다. 여기서 실험 조건으로 명시하고 있는 것은 대표적인 단일모드 중에서 수행 성능이 가장 좋은 $8{\times}8$ 모드를 기본모드로 사용하고 병합 시 $16{\times}16$ 모드 쪽으로 상향식(bottom-up) 방법의 병합을 수행해 나아간다 모의실험을 통해 수행 성능과 전체 부호화 시간 측면을 본 논문에서 제안한 방법과 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우, $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우를 비교하였다. 실험 결과 $8{\times}8$ 단일모드보다 수행 성능이 향상되었으며, 시간 단축 면에서 제안한 방법이 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우와 $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우보다 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를 검증하고자 한다. 개방형 문
하수처리장의 침전지 구조물은 고형물(SS) 및 현탁물을 침전, 제거하여 하수의 정화를 도모하는 시설로 초기 유입 하수의 생물학적 처리로 인해 발생되는 슬러지와 처리수를 분리함에 그 목적을 두고 있다. 침전지 구조물은 장소의 제약 및 침전지의 효율성 측면에서 많은 공법이 제안되고 있으며, 그중 이층 침전지의 경우 구조물의 시공비용 절감 및 공간 활용측면에서 단층 침전지에 비해 우수성을 인정받고 있다. 하지만 상 하 층에 위치하고 있는 침전지 유입부의 위치적 특성으로 인해 균등한 유량의 분배가 이루어지지 않고 유량이 한곳에 집중되는 현상으로 보일 수 있다. 본 연구에서는 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 이용하여 이층 침전지의 유량분배 최적화를 위한 설계인자를 도출 하였다. 특히 상 하층에 위치하고 있는 유입부의 위치적인 특성을 고려하여 유입부의 직경을 상층 $500mm{\sim}600mm$, 하층 $500mm{\sim}700mm$으로 변화시키며 수치모의를 수행하였으며, 유입량의 분배효과를 확인하기 위해 각 동일한 위치에서 유입량을 산정하였다. 각 케이스별 분배효과를 분석한 결과 상 하층의 유입부 직경을 상층 600mm 와 하층 700mm를 적용했을 경우 유입량의 표준편차가 가장 작게 발생하며, 침전지 내부의 흐름이 원활하게 이루어지는 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 상용 CFD모형인 FLOW-3D를 계획 중인 H하수처리장의 이층 침전지 설계에 적용하였으며 유입부 직경에 따른 분배효과를 분석하였다.
최근에 개발되어 성공적으로 적용되고 있는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델은 이 모델에서 중요한 역할을 하는 반응계수(sensitivity factor)를 추정 대상인 모수로 가정하고 있다. 본 논문은 먼저 디버깅과정의 무작위성을 반영하기 위해 반응계수를 이항분로를 하는 확률변수로 가정하여 초기하분포 신뢰성 성장 모델을 일반화한다. 이러한 일반화는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 통계적 특성을 쉽게 파악할 수 있게 한다. 특히 일반화 된 모델의 모수를 최소자승법으로 추정하면 기존 모델에 최소자승법을 적용한 것과 같은 결과를 얻을 수 있음을 보이고, 더불어 최우추정치를 최소자승법으로 구하는 방법과 예측방법도 제시한다.
이 연구는 MBTI 심리기능을 근거로 사용자 유형을 ST와 NF로 구분하고, 그룹별로 나눈 일상대화를 전사 후 분석하여 대화에서 나타나는 청자의 공감적 반응이 성향에 따라 차별화되는 점을 발견하고 이를 챗봇 대화 실험에 적용하여 분석결과의 유효성을 귀납적으로 증명하였다. 고성능의 초대규모 생성모델을 필두로 한 채팅 에어전트 구현이 보편화된 시점에서 진정 가치있는 대화 모델은 유창한 언어 구사 능력뿐만 아니라 사용자의 성향에 적합한 만족스러운 대화 경험을 제공할 수 있어야 함을 시사한다. 이 연구는 리얼월드의 대화 방식을 모방하여 챗봇 대화로 재현하였다는 점에서 실질적인 B2C 대화 서비스의 질적 향상에 기여도가 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 현대 사회의 주요 흐름인 '발전과 진화'의 방향성에서 한발 물러나, '지우는' 경험과 그 감성에 대한 연구 가능성을 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 지금까지 많은 주목을 받지 못한 키워드인 지우는 경험에 대한 통합적 문헌조사를 우선적으로 수행하였으며, 이를 토대로 실제 사용자들을 대상으로 하는 맥락 질문법을 진행하였다. 맥락 질문법의 경우, 아날로그적인 연필-지우개 사용맥락, 디지털의 대표적인 맥락인 컴퓨터-키보드 사용맥락, 마지막으로 최근 활발한 활용을 보이는 Tablet PC 사용맥락에 따른 사용자들을 모집한 후, 각각의 사용맥락에 대한 In-depth한 정성적 인터뷰 및 정량적 자료 수집을 진행하였다. 결과적으로, 지우는 맥락에서는 특정 내용을 잘 지워내는 상황적 효용뿐만 아니라 이를 수행하는 사용자에게도 정서적으로 만족스러운 경험을 제공해야함을 확인할 수 있었다. 해당 연구에서 진행된 탐험적 시도 및 실증적 결과들은 향후 연구들에 대한 학술적 접근과 함께 실용적 관점에서의 디자인 함의를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 개발되어 성공적으로 적용되고 있는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 모수는 최우추정법으로 추정하기가 쉽지 않으므로주로 최소자승법으로 추정하고 있다. 본 논문에서는 먼저 기존의 최소자승법에서 사용된 최소화 기준을 비교한 다음, 새로 발견되는 결함수의 분산이 일정하지 않음을 고려한 가중최소자승법을 제안한다. 그리고 두 개의 실제 자료를 분석하여 가중최소자승법이 적합함을 보인다. 마지막으로 임의의 테스팅 시점에서 추가 시험에 의해 발견된 새로운 결함수를 예측하는 방법을 제안한다. 이 예측 방법은 테스팅을 중단하는 시점을 결정할 때 이용될 수 있을 것이다.
초거대언어모델(LLM)의 도래에 따라 다양한 과업들이 도메인 관계 없이 제로샷으로 추론이 가능해짐에 따라서 LLM이 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 대표적으로 ChatGPT와 GPT-4는 상용 API로 서비스를 제공하여 용이한 서비스 접근으로 다양한 이용층을 끌어들이고 있다. 그러나 현재 상용 API로 제공되고 있는 ChatGPT 및 GPT-4는 사용자의 대화 내역 데이터를 수집해 기업의 보안 문제를 야기할 수 있고 또한 생성된 결과물의 환각 문제로 인한 기업 문서의 신뢰성 저하를 초래할 수 있다. 특히 LLM 생성 글은 인간의 글과 유사한 수준으로 유창성을 확보한만큼 산업현장에서 LLM 작성 글이 판별되지 못할 경우 기업 활동에 큰 제약을 줄 수 있다. 그러나 현재 한국어 LLM 작성 글 탐지 서비스가 전무한 실정이다. 본 논문에서는 한국어 초거대언어모델 작성 글 판별기: KoCheckGPT 를 제안한다.KoCheckGPT는 산업현장에서 자주 사용되는 문어체, 개조식 글쓰기로 작성된 문서 도메인을 목표로 하여 글 전체와 문장 단위의 판별 정보를 결합하여 주어진 문서의 LLM 작성 여부를 효과적으로 판별한다. 다국어 LLM 작성 글 판별기 ZeroGPT와의 비교 실험 결과 KoCheckGPT는 우수한 한국어 LLM 작성 글 탐지 성능을 보였다.
본 연구에서는 난독증 고위험군으로 판별된 중 고등학생들에 대하여 난독증의 신경학적 요인 중 청각 정보 처리 개선 중재 후에 읽기 능력과 청지각 능력에 변화가 있는지를 알아보고 난독증 학생들에게 체계적인 중재 프로그램을 수립하고자 하는데 목적이 있다. 본 연구의 대상은 경기도의 취약 계층의 학생들이 밀집되어 있는 아동 양육 시설의 중 고등학생을 중심으로 선별 검사를 통해 난독증 고위험군으로 판별된 총 168명의 학생을 대상으로 읽기 능력 및 청지각 능력에 대한 심화 검사를 통해 최종 24명을 선정하였고, 언어 정보를 실어 나르는 청각 시스템을 강화시켜 읽기 능력을 향상시키기 위해 TOMATIS Method에 의한 청지각 자극 훈련과 읽기 유창성 훈련을 20회기를 실시하고 사후 검사를 실시하였다. 연구 결과, 읽기능력과 해독 능력 그리고 청각 정보 처리 능력에서 사전 사후 점수 차이가 통계적으로 유의하게 나타나 중재 효과가 있었음을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해 난독증의 진단과 중재 방법의 모색에 있어 신경과학적 접근의 필요성이 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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