비즈니스 데이터란 회사 업무 진행 과정 중에 생성, 저장, 이용, 전달되는 모든 온오프라인 형태의 문서 및 전자적 데이터를 의미하며, 영업, 조직, 매출, 마케팅, 배송 관련된 모든 데이터를 의미한다. 대부분의 회사에는 사내 문서 생성 및 보안 관리 가이드에 의거하여 비밀, 대외비의 등급은 이미 존재하나, 실제 사용하고 있는 비즈니스 데이터를 상세히 분석하여 반영할 수 있는 의사결정 기준 수립이 미흡하다. 본 논문에서는 비즈니스 데이터를 분류할 수 있는 정성적, 정량적인 기준(평가 지표)을 수립하기 위한 비즈니스 데이터 decision matrix를 설계할 수 있는 방안을 제시하고, 각 등급별로 보호할 수 있는 기준을 제시해보고자 한다.
Recently, the need of the future education in youth and univesity is rapidly increasing according to 4th industrial revolution. However, the maker and design education as a kind of youth and university future education has the following problems: it is implemented as an interesting convergence education including software education, it is managed by integrating youth and university competencies, it is composed in the form of blended class of consilient subject and nonsubject, it requires considering satisfaction in competency measurement and management, it is connected with entering school and getting job. To solve these problems, a case study on competency-based maker and design education using marine robot, which is based on the process-based learing method, integrated competency of youth and university, blended-type curriculum in terms of online and offline, is executed. To verify the competency-based maker and design education, the satisfaction survey in subject and nonsubject is performed. Study results show the example of the marine robot-based maker and design education and the need for additional study.
'한(Han)'은 한국인들이 오랜 민족적 고난을 경험하면서 형성한 심리적 특성이다. 이는 집단적 무의식의 형태로, 모든 한국인에게 깊은 영향을 끼쳤으며, 시대의 변화에 따라 다양한 예술 형식과 융합되었다. 봉준호 감독의 작품들은 사회적 문제의식을 담은 영화로, 계급 간의 '한'을 서사화하여 한국 역사와 현실의 문제를 재조명한다. 이 연구는 봉준호 감독의 여섯 편의 영화를 통해 '계급의 한'이라는 주제로 한국의 '한 문화'를 고찰한다. 영화 분석에는 인물기호와 비인물 기호를 구분하여 기호학적 접근을 적용한다. 1990년대 후반부터 2010년대 후반까지의 대표작들은 사실주의와 초현실주의 기법을 활용하여 계급적 계층의 '보이는 것'과 '보이지 않는 것'을 명확히 표현한다. 이 연구는 봉준호 감독의 영화를 '풍자-폭로-희망'의 순서로 분석하여, 그의 작품이 계급에 미치는 문화적 비판적 성격과 대중의 정신 문화적 측면에 미치는 영향을 탐구한다.
본 연구에서는 대학 내 융복합 교육과정을 수강하는 재학생들에게 액션러닝을 활용하여 일정 기간 팀 학습 형태로 자아성찰을 통해 과제를 해결 능력을 함양하여 전공만족도에 미치는 효과에 대하여 알아보고자 한다. 연구 대상은 전남에 소재한 스포츠건강관리학과와 물리치료학과를 융복합 한 스포츠재활학과 재학생 40명으로 액션러닝 교수학습방법을 적용한 학생과 전통적 강의식 학습방법을 적용한 학생의 자기주도적 학습능력, 문제해결 능력 및 전공만족도의 효과 차이를 확인하고자 실시하였다. 액션러닝 교수학습방법을 적용한 실험군 집단 내 변화비교는 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도에서 유의미한 차이가 나타났다(p<.001)(p<.05). 전통적 교수학습방법을 적용한 대조군 집단 내 변화비교에서도 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도에서 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 집단 간 변화비교는 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도에서 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 융복합 교육과정에서 액션러닝 교수방법을 재학생의 수준에 맞추어 적용시키면 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도를 효율적으로 향상시킬 수 있을 것이며, 추후에도 대상을 확대하고 변수들을 추가하여 질적연구를 병행하는 연구가 필요할 것이다.
본 연구는 공연예술의 제작 유통 과정을 콘텐츠진흥법상 기술 산업과의 융합형태를 살펴보고자 한다. 2000년대 이후 영역 간 콘텐츠 생산과 공유방식은 공연예술의 제작 유통구조를 전환시키고 있다. 최근 나타나고 있는 공연예술실황영상은 공연예술의 시공간적 경계를 뛰어넘어 예술 창작과 소통의 영역을 확장하여 기존 체계를 변화시키고 있다. 현재성과 공간적 제한성을 전제로 출발되었던 공연예술은 실황영상화를 통하여 시공간의 경계를 뛰어넘는 새로운 플랫폼을 창출하고 있다. 공연예술은 기술 산업 영역과 융합하여 보편적 접근성을 확대하는 계기를 마련하고 있으며, 문화적 형평성이라는 공공 공연장의 공공적 가치를 확장할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 고급예술로 불리어지는 오페라, 클래식, 발레 등의 공연예술이 영상산업과 어떤 방식으로 결합되고 있는지를 살펴봄으로서 공연예술콘텐츠의 가능성을 모색하고자 한다.
연구개발에 투자와 기업성과의 변화 간의 관계는 전략적 경영의 한 부분을 담당한다. 기업행동이론에 의하면 기업이 성과 피드백에 따라 R&D 지출을 조정한다고 가정한다. 성과 피드백을 통하여 기업은 연구역량을 변화시키거나 새로운 전략을 전개하는 것이 아니라 투자 수준을 조정하는 경향이 있다. 본 연구는 연구개발 비용의 증가는 기업성과의 감소와 관련되었다는 가설을 제기한다. 이 가설은 중소벤처기업부가 시행하는 월드클래스300프로젝트 지원사업에 참여한바 있는 중소 중견기업의 표본을 통해 검증하였다. 패널 데이터 모델을 사용하여 표준 편차로 측정한 R&D불안정성은 ROA, ROE 및 이익률로 측정한 기업성과 수준과 관련이 있는 것으로 분석되어 가설을 뒷받침한다. 인과관계에 대하여는 명확하게 정의할 수 없지만 기업성과가 낮은 기업이 R&D 투자 변동성이 높다는 것을 의미하며, 기업의 행동 이론에 의해 예상되는 성과 피드백 행태에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인들보다 더 민감하게 반응 할 수 있다.
핀테크 서비스에서 금융거래시 사용자 인증하는 절차는 필수적이다. 특히, 스마트 폰에서의 인증은 터치 스크린상의 가상 키패드를 통해 PIN을 입력받아 수행한다. 공격자가 PIN 입력 과정을 어깨너머로 훔쳐보기로 터치한 문자와 터치위치를 활용하여 패스워드를 유추하거나 높은 해상도 카메라 등으로 녹화하여 터치한 문자를 알아내어 패스워드를 유출할 수 있다. 패스워드 유출을 차단하기 위해 다양한 기법의 가상 키패드에 대한 연구가 진행되고 있다. 한편 편리성을 높이는 동시에 변동적인 키패드로 안전성이 보장되는 보안 키패드를 설계하는 것은 쉽지 않다. 또한 사용자가 터치한 패스워드가 잘못되었는지 확인을 위해 사용자에게 입력된 정보를 보여주기 때문에 고해상도 카메라 및 구글 글래스 등으로 녹화시 패스워드가 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 QWERTY기반 보안 키패드에 대한 장단점을 분석하였다. 이를 통해 테트리스 모양의 키패드를 생성하고, 이어 붙이는 보안 키패드를 안드로이드 환경에서 구현하고, 입력된 문자를 스마트 화면에 테트리스 모양으로 사용자에게 보여줌으로서 녹화로 인한 패스워드 노출을 차단할 수 있다.
우리는 수업 형태 (대면, 비대면)에 따라 과학고 학생들의 화학II 및 고급화학 과목의 학업성취도에 미치는 영향을 연구하였다. 연구 대상은 경남 소재 G 과학고등학교 1학년 학생 195명을 대상으로 하였다. 2020년의 비대면 수업과 2021년의 대면 수업에 의한 화학II 및 고급화학 평균 점수를 비교·분석하였다. 수업 형태에 따른 학업성취도를 비교·분석한 결과, 비대면 수업에서 학생들의 화학II 및 고급화학 성적이 높게 나타났다. 수업 형태에 따른 수준별 학업성취도 비교에서, 화학II는 하위권일수록 비대면 수업의 평균 성적이 높게 나타났고, 고급화학은 상위권일수록 비대면 수업의 평균 성적이 높게 나타났다. 또한, 수업 형태의 변화가 화학II의 학업성취도 상위 및 하위 10% 수준에 미치는 영향에서, 상위 10%는 대면 수업에서 높은 성적을 보였고, 하위 10%는 비대면 수업에서 높게 나타났다. 반면, 고급화학에서 상위 10%는 비대면 수업의 평균 성적이 대면 수업의 평균 성적보다 높았고, 하위 10% 수준은 대면 수업의 평균 성적이 비대면 수업의 평균 성적보다 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해, 과학고 학생들의 교수-학습에서, 교수자는 학업성취 수준에 적합한 교수-학습의 설계 및 수업 처치가 필요한 것으로 나타났다.
의공학은 의학 및 생물학적 이해를 바탕으로 공학적 기술을 이용하여 인체 질병을 진단하고 치료하는 학문이다. 올바른 의공학 교육을 위해서는 교육과정에 의학용어, 인체해부학, 인체 생리학 등의 교육이 필요하지만 학생들은 이들 의학 기초 과목들을 암기 과목이라는 선입견을 가지고 있다. 이러한 학생들의 선입견을 해소시키기 위해서는 다양한 교육방법을 개발하여 학생들이 기초의학 과목들에 쉽게 접근할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 의학용어 과목에 인체 반신 해부 모형의 관찰 실습을 도입하여 학습 효과를 높이는 방법을 제시한다. 인체 반신 모형은 여러가지 장기가 조립되어 있는 형태이며 하나씩 분해하면서 관찰할 수 있다. 본 관찰 실습은 머리, 목, 가슴, 복부 부위의 장기들에 대한 질문으로 구성하여 학생들이 조별로 답을 찾아가도록 구성하였다. 학생들은 실습 후 이 실습이 학습동기를 유발하고 강의의 이해를 쉽게 해 주었다고 평가하였다.
A deep neural network (DNN) includes variables whose values keep on changing with the training process until it reaches the final point of convergence. These variables are the co-efficient of a polynomial expression to relate to the feature extraction process. In general, DNNs work in multiple 'dimensions' depending upon the number of channels and batches accounted for training. However, after the execution of feature extraction and before entering the SoftMax or other classifier, there is a conversion of features from multiple N-dimensions to a single vector form, where 'N' represents the number of activation channels. This usually happens in a Fully connected layer (FCL) or a dense layer. This reduced 2D feature is the subject of study for our analysis. For this, we have used the FCL, so the trained weights of this FCL will be used for the weight-class correlation analysis. The popular DNN models selected for our study are ResNet-101, VGG-19, and GoogleNet. These models' weights are directly used for fine-tuning (with all trained weights initially transferred) and scratch trained (with no weights transferred). Then the comparison is done by plotting the graph of feature distribution and the final FCL weights.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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