• 비료회보
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• 통권566호
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• pp.10-15
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• 2004

Haifa Chemicals Ltd.는 1966년에 설립된 이후, 세계적으로 선두를 달리는 특수 비료 생산회사 중 하나로 발전해 왔다. Haifa의 비료는 특히 정확한 타이밍과 주의를 요하는 관비재배와 foliar feeding을 대상으로 한 것이다. Haifa의 두가지 주된 개발에 대해 서술해 보았다.

• 방재와보험
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• 통권103호
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• pp.66-69
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• 2004

이 글은 Fire Provention Fire Engineers journal 2004년 5월에 수록된 Armando Herrera, Aron Adams의 글로, 저자들은 $특수점검자^{(주)}(special inspector)를 통해 제연시스템을 테스트하여 어떻게 시간과 금전을 절약할 수 있는지를 설명한다.

• 한국동굴학회:학술대회논문집
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• 한국동굴학회 1996년도 동굴의 개발 및 환경보전 세미나
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• pp.83-83
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• 1996

동굴은 항상 폐쇄된 세계로 항온ㆍ항습ㆍ항암의 지하세계이므로 특수한 환경을 이루고 있다. 이러한 특수 환경으로 말미암아 동굴 속에는 이미 지표에서는 사라져 화석으로나 볼 수 있는 곤충들이 살고 있는데, 이것은 동굴 속이 항온ㆍ항습이고 캄캄한 암흑세계이기 때문이다.(중략)

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.73-78
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• 2001

특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여 하계의 특수일 부하를 예측한다. 평일만의 예측 모형과 예측 결과를 비교해 보면 월 평균 오차율이 비슷하게 나와 이용한 방법의 적합성을 확인하였다. 그리고, 통계적 검정을 통해 구성한 예측 모형의 유효성을 입증할 수 있었다. 이로서 본 연구에서 제시한 특수일 부하를 예측하는 기법의 적합성을 확인함으로서 피크 부하 예측시 큰 난점 중의 하나가 해결되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.33-41
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• 2011

RFID기술은 이미 신분증, 교통카드 등 다양한 응용분야에 사용되고 있으며, UHF 대역의 RFID 기술은 물류, 유통, 보안 분야에서 많은 시스템들이 개발되어 왔다. 또한, 사람에 의해서 관리되는 허점을 보완하기 위해서 총기, 보석과 의약품과 같은 특수자산을 효율적으로 통합 관리하고, 실시간 모니터링이 가능한 시스템을 필요로 한다. 본 연구에서는 특별하게 관리되어져야 하는 특수자산을 안전하게 보관하고, 상태를 실시간으로 모니터링 가능하며, 자산의 유통 경로 및 이력 관리를 할 수 있는 특수자산 관리 시스템을 개발하고자 한다. 시스템의 형태는 캐비닛의 형태를 가지고 있기 때문에 스마트 캐비닛이라고 한다. 스마트 캐비닛은 RFID, 다양한 센서, 지문 인식, 스마트카드 등의 기술을 통합하여 특수자산을 안전하게 보호하며, 관리 서버와의 통신을 통하여 자산의 실시간 감시, 이력 관리, 유통 경로, 보안로그 등을 제공한다. 본 연구에서는 특수자산 관리시스템을 구성하는데 있어서 총기 및 의약품 관리 스마트 캐비닛을 개발하였으며, 이에 대한 효용성 및 가능성을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.475-482
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• 2020

이 연구의 목적은 가상 시뮬레이션의 특수교육 활용에 영향을 미치는 현존감 요인의 경로를 분석하는데 있다. 이 연구의 목적을 달성하기 위해 C 지역 J 대학교와 K 대학교 예비특수교사 76명을 참여자로 선정하였다. 참가자들은 각 3시간으로 구성된 3개 강의를 통해 가상 시뮬레이션 이론 및 실습을 진행하였으며, 이후 현존감 검사와 가상 시뮬레이션의 특수교육 활용 기대감 설문지에 응답하도록 하였다. 이 연구의 결과 가상 시뮬레이션의 특수교육 활용 기대에 영향을 미치는 현존감 요인은 다음과 같다: 첫째, 현존감 요인 중 '재미'와 '상호작용'은 긍정적 기대에, '몰입'은 부정적 우려에 각각 직접 효과를 나타냈다. 둘째, '사실성' '접근성' '수행' '상호작용' '몰입'은 '재미'를 매개로 긍정적 기대에 간접 효과를 나타냈다. 셋째, '상호작용'과 '사실성'은 '몰입'을 매개로 부정적 우려에 간접 효과를 나타냈다. 마지막으로 연구결과에 따라 논의하고 제언하였다.

• 과학교육연구지
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• 제40권1호
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• pp.52-71
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• 2016

이 연구의 목적은 문화역사적 활동이론을 통하여 무성생식 학습용 어플리케이션을 활용한 특수교육 대상 중학생들의 학습활동을 분석하는 것이다. 이를 위해 특수교육 대상 학생들을 위한 무성생식 학습용 어플리케이션을 개발하였고, 이 어플리케이션을 이용한 학습 활동을 문화역사적 활동 이론 측면에서 분석하였다. 무성생식 학습 어플리케이션은 무성생식 탐구학습에 활용하기 위한 학습 보조 자료로서 개발되었다. 그리고 어플리케이션의 주요 기능은 개념학습 기능, 문제풀이 기능, 학습 관련 동영상 플레이 기능, 그리고 무성생식 관찰 보고서 작성 기능으로 구성되었다. 문화역사적 활동이론을 통해 분석한 결과, 주체인 특수교육 대상 학생들은 도구의 어플리케이션을 통해 수업에 적극적으로 참여하려하는 객체(목적)를 가지고 협동학습을 위한 분업을 하게 되었다. 결과적으로 학생들은 산출물로 무성생식 개념을 효율적으로 학습 하게 되었다. 이와 같은 연구 결과는 어플리케이션을 활용한 수업이 특수교육 대상 학생들의 학습 성취와 과제수행행동을 향상시키는데 긍정적인 영향을 미치는 방법임을 제시한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.35-45
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• 2017

기술수용모형(TAM)을 바탕으로 특수교육에서 로봇활용교육의 수용태도에 영향을 미치는 요인을 탐색하여 이들 간의 관계를 검증하였다. 이를 위해 충청북도 초 중 고등학교 특수교사들을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 연구 결과, 특수교육에서 로봇활용교육의 수용태도에 영향을 미치는 요인은 인지된 유용성, 인지된 용이성, 사회적 영향력의 3개 요인이며, 이중 가장 크게 영향을 미치는 것은 인지된 유용성으로 나타났다. 또한 인지된 용이성에 영향을 미치는 요인은 혁신성향과 사회적 영향력으로 나타났다. 인지된 유용성에 영향을 미치는 요인은 인지된 용이성과 혁신성향으로 밝혀졌다. 로봇활용교육이 특수교육에 안정적으로 수용되기 위해서는 로봇활용교육에 대한 교사의 긍정적 인식을 이끌어 내는 노력이 필요하다.

• 토지주택연구
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• 제3권2호
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• pp.195-202
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• 2012

이 논문은 KBC2009에서 규정하고 있는 RC 특수전단벽과 시공성 개선을 목적으로 제안된 경계요소 내 완화된 배근상세를 갖는 특수전단벽과의 비교 실험결과를 제시하고 있다. 연구목적에 따라 22층 벽식구조 아파트로부터 모델링된 최하층 벽체가 2/3크기로 축소되어 2개의 실험체가 제작되었으며, 일정축력 하에서 반복가력 실험이 실시되었다. 실험결과, 완화된 배근상세를 따르는 특수전단벽체은 KBC2009의 배근상세를 따르는 특수전단벽체와 등가점성 감쇠비를 통해 계산된 에너지소산능력 및 연성도에서는 약간의 차이를 보이고 있으나, 하중-변위 측면에서는 매우 유사한 능력을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 현행 설계기준에서 제시하고 있는 1.5% 수준의 층간횡변위비 조건을 충분히 만족하고 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.21-30
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• 2021

일반적으로 알려져 있는 행동에 비해 일반적으로 알려져 있지 않은 불특정 행동들에 대한 자료들은 부족한 실정이다. 특수학생들의 불특정 행동들에 대한 교육이나 지도를 위한 데이터 수집 및 관리가 필요하다. 본 논문에서는 기계 학습을 이용한 웹 기반의 특수학생 상담관리 모델을 제안한다. 실시간으로 특수학생들의 행동을 촬영하여 데이터를 수집하고, 행동패턴을 분석하여 데이터 셋을 구성하고 제안 시스템에 학습시킨다. 추후에 촬영되는 특수학생들의 행동을 제안시스템에 입력 및 분석을 통하여 기존 데이터와 비교하여 나온 결과를 다시 학습하여 정확도를 향상 시킬 수 있다. 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 불특정 행동들을 임의로 행하여 테스트를 진행하였으며 예측 모델은 입력 데이터를 통해 정확하게 분류 및 그룹화 하였다. 또한 진입 과정에서 약간의 오차가 있더라도 행동의 특징 데이터를 통해 행동을 정확하게 구분 및 분류하는 것이 가능하다는 것을 확인 할 수 있었다.