본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.
본 논문에서는 시차영상 생성과 레이블링(labeling)을 동시에 수행하는 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 적용하고, 두 단계로 구성된 복합 가설생성(hypothesis generation) 단계를 적용함으로서 거짓알림(false alarm)을 줄이고, 차량 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 먼저 차량의 정면에 장착된 두 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 이 영상을 사용하여 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 수행하여 지면과 배경이 제거된 장애물(obstacle)만이 존재하는 특수한 형태의 시차영상을 생성한다. 이렇게 생성된 지면과 배경이 제거된 레이블링된 시차영상을 이용하여 차량 검출 및 추적을 수행한다. 차량 검출 및 추적단계는 크게 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 학습 단계로서 학습데이터로부터 Gabor필터를 사용해서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 학습한 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 생성하는 단계이다. 두 번째 단계는 스테레오 카메라의 영상 중 주 카메라의 영상으로부터 에지 정보를 추출하고, 지면과 배경이 제거된 시차 영상으로부터 얻어진 시차정보를 이용해서 차량이 존재하는 후보영역을 뽑은 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 사용하여 차량을 검출하는 단계이다. 마지막 단계는 차량 추적단계로서 검출이 완료된 차량들은 다음 프레임에서 템플릿 매칭을 수행하여 추적한다. 이는 추적에 성공할 경우 다음 프레임의 차량 검출시 후보영역에서 배제함으로서 전체적인 차량 검출 성능을 향상시킨다.
본 논문은 포석 바둑을 위해, 패턴 지식을 근간으로 바둑 용어 지식을 수행할 수 있는 뉴로-퍼지 추론에 대한 실험 결과를 설명하였다. 즉, 포석 시 최선의 착점을 결정하기 위한 뉴로-퍼지 추론 시스템의 구현을 논하였다. 또한 추론 시스템의 성능을 시험하기 위하여 시차 학습(TD($\lambda$) learning) 시스템과의 대결을 벌였다. 대결 결과에 의하면 단순한 뉴로-퍼지 추론 시스템조차 시차 학습 모델과 충분히 대결할 만하며, 뉴로-퍼지 추론 시스템이 실제 바둑 게임에도 적용될 수 있는 잠재력을 보였다.
본 연구에서는 이러닝 환경에서의 학습참여도에 플로우 경험과 인터넷 중독이 미치는 영향을 고찰하였다. 학습참여도는 이러닝 웹 로그 분석을 통해 학습컨텐츠 접속횟수, 접속시간 및 지연시간(컨텐츠 업로드 시간과 접속시간의 시차)을 산정하여 활용하였으며, 이러한 학습참여 변인과 학업성취도간의 관계 또한 분석되었다. 연구결과, 플로우 경험은 모든 이러닝 참여 관련변인과 유의한 관계가 있는 것으로 나타났으며, 인터넷 중독은 지연시간과 유의한 관계가 있는 것으로 파악되었다. 그리고 여학생은 남학생에 비해 더 자주, 더 오래 학습컨텐츠에 접속한 것으로 나타났다. 이러닝 참여 변인 중에서는 접속횟수와 지연시간이 학업성취도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
균형성과표는 전통적인 기업의 성과 관리 체계인 단순한 재무적 지표 중심의 평가에서 벗어나 기업의 미래와 목표 달성을 위한 핵심적인 관점들인 재무 관점, 고객 관점, 내부프로세스 관점, 학습 및 성장 관점 등에 대해 일관된 측정 수단을 통해 균형 있게 측정하고 관리하고자 하는 기업의 성과 측정 수단의 하나이다. 균형성과표의 도입은 도입 자체의 효과와 아울러 그 선후관계 존재 여부를 파악하는 것 역시 경영 전략 수립에 있어 중요한 시사점이 된다. 따라서 본 연구는 균형성과표 도입의 효과가 있는지, 그리고 그 효과간에 시차적(time lag) 선후관계가 존재하는지 연구하였다. 연구결과 균형성과표 도입은 기업의 학습과 성장 관점 영역, 내부프로세스 관점 영역, 재무 관점 영역에 긍정적 효과를 주는 것으로 나타났으며 재무적 성과의 경우엔 그 효과가 더 긴 것으로 나타났다. 한편 기업성과 지표로서의 균형성과표상의 관점을 선행 지표와 후행지표로 구분하여 두 지표간에 시차 상관관계가 존재하는 지를 분석한 결과에 의하면 균형성과표 도입에 따라 내부비즈니스 프로세스가 우선적으로 개선되고 이러한 효과는 곧 재무적 성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 판단되었다.
목적 본 연구의 목적은 아동대상자의 수술 후 간호를 주제로 문제기반학습 연계 시뮬레이션 교육 프로그램(simulation integrated with problem based learning, SIM-PBL) 개발과정을 기술하고, 교육 프로그램이 간호대학생의 임상간호 수행능력과 자아 효능감에 미치는 효과를 파악하기 위함이다. 방법 본 연구는 대조군 중재군 전후 시차 설계를 통한 유사 실험 연구이다. 자료수집 기간은 2012년 4월 23일부터 5월 18일까지 총 4주간이었다. 연구대상은 4년제 간호학과의 3학년에 재학 중인 학생을 대상으로 아동간호학 임상실습 중인 학생을 편의표집 하였고, 시차를 이용하여 대조군 18명, 중재군 18명으로 구성하였다. 대조군에게는 기존 임상실습교육이 제공되고, 중재군에게는 임상실습 시간 중 150분을 SIM-PBL로 대체하였다. SIM-PBL의 효과 평가를 위해 시뮬이션을 기반으로 한 임상간호 수행능력 평가(simulation based clinical examination, SCE)와 자아효능감이 이용되었다. 결과 SIM-PBL 교육을 받은 중재군은 대조군과 비교하여, 교육 후 임상간호 수행능력의 향상 정도가 일부 영역에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(신체검진: 3.019, p =.005; 수술 후 교육: t=2.428, p =.021). 그러나 자아효능감은 두 군 사이에 통계적으로 유의한 어떤 차이도 보여주지 못하였다. 결론 본 연구에서 사용된 SIM-PBL은 간호대학생들의 아동대상자를 위한 수술 후 간호 및 투약수행에 대한 임상간호 수행능력의 일부 영역을 향상시키는데 효과적이었다. 본 연구는 시뮬레이션 기반 교육과 문제기반학습의 두 가지 교육방법을 혼합하여 교육 프로그램을 구성하였고, 구조화된 체크리스트 도구를 통해 객관적으로 임상간호 수행능력을 평가하였다는 점에 의의가 있으며, 추후 이러한 교육 프로그램의 적극적 활용 및 중재의 크기에 따라 효과를 다양하게 입증하는 연구가 수행될 것을 제언한다.
이 연구의 목적은 공업계고등학교 정보통신과의 교육과정에서 전문교과(통신일반과 전자회로)와 수학교과(수학10-가, 수학10-나, 수학 I) 내용을 조사한 후 교과내용의 적합성, 교과간의 연관성 그리고 학습시차의 분석을 통해 교육과정과 교과내용 구성에 있어서 새로운 방향을 제시하는 데 있다. 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 보통교과 중 선택교과와 전문교과의 교과목은, 학교별, 교과목 수별, 그리고 시수별로 다르게 나타났다. 이러한 현상은 각 학교의 특성, 학과의 특성등을 고려한 교육과정 운영에서 비롯되었다. (2) 통신일반 교과에서 수학 내용은 세 단원에 걸쳐 고르게 분포되었다. 그 수학 내용은 '수학10-가', '수학10-나', '수학 I' 모두 비슷한 항목에 분포되었으나, 그 중 통신 일반 교과의 '통신의 기초' 단원에서 수학 내용이 41.2 %로 가장 많이 분포되었다. 한편, 통신일반 교과에서는 네 곳에서 공업계고등학교 수학교과 내용 범위를 벗어났다. (3) 전자회로 교과에는 수학 내용이 모든 단원에서 비교적 골고루 분포되었으나, '수학 I'보다 '수학10-가' 교과 내용이 8항목으로 많이 나왔으며, 전자회로 교과의 '증폭 회로' 단원에 수학 내용이 22.2 %로 가장 많이 나왔다.
기존 지구의를 이용한 교육은 학습 교재와 지구의가 개별적으로 구성되어 있기 때문에 학습 내용이 단순하고 학습 단원과의 관련성이 다소 부족하다. 따라서 본 연구에서는 학습 내용과 지구의간의 연계성을 고려한 멀티미디어 기반의 교육용 지구의 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 컴퓨터 제어를 기반으로 하는 지구의 장치와 학습용 소프트웨어로 구성된다. 지구의 장치는 태양을 중심으로 스스로 자전하는 기능을 제공하며, 컴퓨터와 지구의를 연동하여 학생들에게 보다 효과적이며 시각적인 교육 환경을 제공한다. 학습용 소프트웨어는 각 나라의 시차, 기후, 문화. 교육정보 등에 관한 멀티미디어 콘텐츠를 제공하며, 또한 이 소프트웨어는 지구의 공전을 시뮬레이션 할 수 있다. 지구의 장치는 컴퓨터와 연동하지 않을 경우 오프라인으로 동작할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 산학협력에 의해서 개발되었으며 주요 전시회에 참가하여 좋은 반응을 받았으며 향후 상품화를 추진할 예정이다.
최근 VR (Virtual Reality) 기술이 주목받기 시작하면서 생동감 넘치는 VR 컨텐츠를 볼 수 있는 360° 파노라마 영상이 많은 관심을 받고 있다. 이미지 스티칭 기술은 360° 파노라마 영상을 제작하는데 주요한 기술로서 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적인 스티칭 알고리즘은 특징점 기반 이미지 스티칭을 기반으로 한다. 하지만 기존의 특징점 기반 이미지 스티칭 방법들은 특징점에 크게 영향을 받는다는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근에는 딥러닝 기반의 이미지 스티칭 기술들이 연구되고 있지만 이미지 간의 겹치는 영역이 거의 없거나 큰 시차가 존재할 때 여전히 많은 문제점이 존재한다. 또한 실제 환경에서는 라벨링 된 정답 파노라마 영상을 얻을 수 없으므로 완전한 지도학습에 한계가 존재한다. 따라서 자율주행분야에 많이 이용되는 칼라(Carla) 시뮬레이터를 통해 카메라 센터가 다른 3개의 fisheye 이미지와 그에 대응되는 정답 영상을 제작하였다. 우리는 제작한 fisheye 영상으로360° 파노라마 영상을 만드는 이미지 스티칭 모델을 제안한다. 최종 실험 결과로는 실제 환경과 비슷하게 구성한 가상의 데이터 세트로 다양한 환경과 큰 시차에도 강인한 스티칭 결과를 검증한다.
본 연구는 배뇨간호에서 간호학생의 OSCE (Objective Structured Clinical Examination) 모듈개발 활동의 교육효과를 파악하기 위한 비동등성 대조군 사후시차설계이다. OSCE 모듈개발 활동에 참여한 실험군은 전통적 교육을 받은 대조군보다 단순, 유치도뇨에 대한 지식, 수기술, 학습만족도에서 높은 점수를 보여 통계적으로 유의한 차이를 보였다, 본 연구 결과를 토대로 OSCE 모듈 개발 활동이 간호학생들의 간호수기술과 이에 따른 지식 습득에 효과적인 교육방법임이 확인되었다. 따라서 OSCE 모듈개발 활동을 간호수기술교육방법론으로 추천함과 동시에 추후 다양한 실습교육방법과 비교하여 그 효과를 비교하는 지속적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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