이 연구의 목적은 초등학교 6학년 학생의 분류활동에서 나타나는 사고 유형, 과정과 특징을 분석하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 분류활동 수행에 적합한 2가지 도구를 개발하였다. 첫 번째는 속성이 분명하게 드러나는 인공자극카드이고, 두 번째는 속성이 잘 드러나지 않는 자연자극카드이다. 서울시 영등포구 소재 D초등학교 6학년 8명을 대상으로 질적 연구를 수행하였다. 자료는 피험자의 과제 수행과정을 녹화한 비디오테이프, 피험자의 분류 기록지, 연구자의 피험자 행동 관찰, 피험자와의 면담 등 자료 삼각측정법에 의해 획득하였다. 연구결과, 6학년 학생들은 분류활동에서 속성 관찰, 속성 평가, 예비 점검, 기준 선택, 샘플 동정의 다섯 가지 유형의 사고를 하였으며, 모든 항목을 분류할 때까지 속성 관찰 $\rightarrow$ 속성 평가 $\rightarrow$ 예비 점검 $\rightarrow$ 기준 선택 $\rightarrow$ 샘플 동정의 과정을 반복하였다. 그리고 인지 경제성을 활용하여 분류하여 분류하였다. 이상의 연구 결과는 과학 분류 학습 지도에 다음과 같은 시사점을 줄 수 있다. 첫째,교사가 학생들의 분류 사고과정을 이해한다면, 보다 효과적인 분류학습 지도가 가능할 것이다. 둘째, 분류사고 과정의 각 단계를 고려한 단계별 학습지도가 필요하다.
급성신부전은 그 단어 의미에 약한 신장 손상을 포함하지 못한다. 또한 급성신부전에 대한 기준이 연구자마다 달라서 연구결과 해석상에 어려움을 주었다. 따라서 급성신부전보다는, 급성신손상이란 용어가, 신손상의 모든 정도를 포함하는 의미로 사용될 수 있다. 2002년에, 급성신손상을 자세히 분류하고 진단하기위해, 혈청크레아티닌, 사구체 여과율과 요량을 기준으로 하여, RIFLE 기준이 제안되었다. 2007년에는, RIFLE 기준을 변형하여, AKIN 기준이 제안되었다. 소아를 위해 소아-RIFLE 기준도 제안되었다. 저자는 여기서 이들 기준과 각각에 대한 비교를 기술하였다.
This research aimed to develop forest type classification technique for the mixed forest with coniferous and broad-leaved species using the high resolution satellite data. QuickBird data was used as satellite data. The method of this research was to extract satellite data for every single tree crown using image segmentation technique, then to evaluate the accuracy of classification by changing grouping criteria such as tree species, families, coniferous or broad-leaved species, and timber prices. As a result, the classification of tree species and families level was inaccurate, on the other hand, coniferous or broad-leaved species and timber price level was high accurate.
This study suggests a new approach for identifying core robot tech-nologies based on technological cross-impact. Specifically, the approach applies data mining techniques and multi-criteria decision-making methods to the co-classification information of registered patents on the robots. First, a cross-impact matrix is constructed with the confidence values by applying association rule mining (ARM) to the co-classification information of patents. Analytic network process (ANP) is applied to the co-classification frequency matrix for deriving weights of each robot technology. Then, a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) is employed to the derived cross-impact matrix and weights for identifying core robot technologies from the overall cross-impact perspective. It is expected that the proposed approach could help robot technology managers to formulate strategy and policy for technology planning of robot area.
This study concerns visual humor in fake technique fashion. While previous studies focused mainly on expression techniques of fake technique fashion, this study analyzed visual humor in fake technique fashion based on classification criteria of visual humor expression techniques, differenting this study from other studies. The purpose of this study was to derive visual humor in fake technique fashion by classifying cases of fake technique fashion, and re-classifying outcomes of primary classification based on criteria of visual humor expression techniques. As for methods, this theoretical study was conducted on humor, expression techniques of visual humor, fake fashion and fake expression techniques through literature review. Subsequently, 485 fake technique fashion images obtained from research were classified by expression techniques, and cases of fake technique fashion were analyzed. In addition, by combining this theoretical study with case studies, fake technique fashion was re-classified according to criteria of visual humor expression techniques to derive the characteristics of visual humor in fake technique fashion. Based on visual humor expression techniques, visual humor in fake technique fashion was created by distortion and transformation that made the fake look real by distorting or transforming the fake, enlargement and reduction that created new forms by altering familiar forms, and typeplay that added fun by changing familiar luxury logos into various forms.
Purpose: Many domestic companies have to make out quantitative evaluation table in their proposal when they conduct the software R&D project. However, most of companies have a difficulty to select the evaluation items and criteria, also to derive a quantitative results. Therefore, we propose a method to derive the quantitative evaluation index by utilizing the ISO/IEC 9126-2. Methods: Analyzing ISO/IEC 9126-2, and we classify the quality metrics as high-classification and sub-classification for Web/App software, Embedded software and Installation software. Next, Conduct the metrics selection survey depending on importance and necessity. Then, carry out the case study. Verify the correspondence between evaluation items and criteria from original suggestion of company and from outcome by utilizing the ISO/IEC 9126-2 quality metrics. Results: It is possible to classify into two metrics, one for common software or one another for only special software. Furthermore, there is quality metrics that is more important and more necessary depending upon characteristics of the software. Conclusion: ISO/IEC 9126-2 quality metrics can be used to make an evaluation items and criteria for quantitative evaluation table of software product.
Fine needle aspiration biopsy has been proved as a safe, accurate and cost-effective diagnostic modality in palpable breast lesions. Cytologically, fibrocystic disease can be classified into 3 categories as nonproliferative breast disease, proliferative breast disease without atypia, and proliferative breast disease with atypia. This terminology for fine needle aspirates is compatible with that of diagnostic histopathology. Cytologic differentiation of nonproliferative disease from proliferative breast disease is important, since the risk of cancer development in cases of atypical hyperplasia is 4-5 times higher than that of general population. Twenty five fine needle aspirates of fibrocystic disease confirmed by subsequent histopathology were re-evaluated and classified into 3 categories depending on their architectural and nuclear features. In addition, these aspirates were scored according to the cytologic grading system, devised by Masood et al. and based on six cytologic criteria. Concordance rates between cytomorpholgic diagnosis and cytologic diagnosis using the cytologic criteria grading system and histologic diagnosis were 88% and 92%, respectively.
Apparel goods are classified by many criteria for ease of merchandising implementation. Fashion and basic goods are also an oucome oi classification. Previous studies pnvide some criteria by which apparel products can be classified into fushion and basic goods. Among those ciiteria, seasonality, fashionability, clothing types, complexity in pnduction, simplicity of style, pioducuon volume, degree of style change by season, could be listed. This study, first explored how apparel merchandisers and designers define fashion and basic goods in relation with those criteria. Definitions of fashion and basic goods were explored in terms of design elements (i.e., style, color, material), production volume, sales ratio, proportion in product assortment, and contribution to profit. The study adopted a qualitative approach by use of eighteen infepth interviews with menhandisers and designers. Six were from women's wear brand, Seven from men's wear brand, and 5 from casual wear brand. All the interviewees agreed that they are using the classification of basic vs. fashion goods. However, they are using diverse terms to indicate the basic and fashion goods. The interviewees defined each group based on its contribution to total sales or profit complexity in design, production volume, and style change by season. Basic goods had a higher level of production quantity, contribute more to profit simpler design, and less style change by season than fashion goods.
PURPOSE: This study was conducted as a literature review to analyze the research trends related to the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) in Korea from 2015 to 2020. METHODS: Precedent studies were searched with the search term "ICF" or "international classification of functioning, disability and health" from the databases of RISS, KISS, DBpia, and Pubmed. The inclusion criteria are that the studies have been carried out in Korea from 2015 to 2020 using ICF by researchers consisting of one or more Koreans and have been peer-reviewed. RESULTS: Of the total 269 studies, 107 that met the inclusion criteria were analyzed. It was found that these studies were published at a similar frequency each year. The most common area of expertise was identified as the clinical area (n = 67), followed by special education (n = 21) and social welfare (n = 13). The study subject groups were mostly patients (n = 39), disabled people (n = 25), and related experts (n = 13). The most common research topic was functioning evaluation (n = 49) and followed by a literature review (n = 29), and the most frequently used components in all the areas of expertise were activity and participation (n = 98), body function and structure (n = 73), and environmental factors (n = 61). CONCLUSION: For the past six years, domestic ICF-related research has been conducted in a wider range of expertise areas on more subdivised subject groups. Continuous research, development of standardized curricula and contents, and development of coding tools are considered to be important in vitalizing the use of the ICF.
With the development of artificial intelligence analysis methods, especially machine learning, various fields are widely expanding their application ranges. However, in the case of classical music, there still remain some difficulties in applying machine learning techniques. Genre classification or music recommendation systems generated by deep learning algorithms are actively used in general music, but not in classical music. In this paper, we attempted to classify opera among classical music. To this end, an experiment was conducted to determine which criteria are most suitable among, composer, period of composition, and emotional atmosphere, which are the basic features of music. To generate emotional labels, we adopted zero-shot classification with four basic emotions, 'happiness', 'sadness', 'anger', and 'fear.' After embedding the opera libretto with the doc2vec processing model, the optimal number of clusters is computed based on the result of the elbow method. Decided four centroids are then adopted in k-means clustering to classify unsupervised libretto datasets. We were able to get optimized clustering based on the result of adjusted rand index scores. With these results, we compared them with notated variables of music. As a result, it was confirmed that the four clusterings calculated by machine after training were most similar to the grouping result by period. Additionally, we were able to verify that the emotional similarity between composer and period did not appear significantly. At the end of the study, by knowing the period is the right criteria, we hope that it makes easier for music listeners to find music that suits their tastes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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