• 한국과학교육학회지
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• 제41권1호
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• pp.11-18
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• 2021

이 연구는 초등예비교사가 빛의 굴절 단원의 교사용 지도서를 읽을 때 생성한 질문을 분석함으로써 개념이해에 있어서의 어려움과 지도계획을 세울 때의 어려움에 어떤 것이 있는지를 분석하는 것을 목적으로 한다. 2015 개정 교육과정 6학년 1학기 '빛과 렌즈' 단원의 지도서를 읽고 초등예비교사 283명이 생성한 의미있는 질문은 총 592개였고 이 중 물리 개념이해를 위한 질문은 총 306개, 교육학적 질문은 총 286개였다. 분석 결과, 초등예비교사는 물리 개념이해 측면에서 굴절이 일어나는 원인, 빛을 산란시켜야 하는 이유, 볼록렌즈의 초점거리에 따른 상의 변화 원인 등 교과서에 제시된 현상이 일어난 '원인'의 개념 이해에 어려움을 가지고 있었다. 지도계획 측면에서는 개념의 설명방법에 대한 질문, 즉 초등학생에게 개념에 대한 설명을 하지 못하고 현상만을 지도하여야 하는 것에 대한 질문, 특정 개념에 대한 구체적인 설명방법, 실험 방법 등에 대한 질문 그 뒤를 이었다. 교사용 지도서에는 교사들의 개념이해를 돕기 위한 여러 가지 설명들과 보충자료가 포함되어 있음에도 불구하고 일부 개념에 대해서는 지도서를 읽고서도 의문이 해결되지 않는 초등예비교사가 많이 있다는 것을 알 수 있다. 질문의 빈도가 높은 개념에 대해서는 좀 더 알기 쉽게 지도서를 작성할 필요가 있다. 지도계획에 있어서는 교수법과 실험방법에 대한 질문이 많았기 때문에 교사용 지도서에서 개념의 설명방법에 대한 예시와 구체적 실험방법을 좀 더 제공할 필요가 있다.

• 박물관보존과학
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• 제24권
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• pp.55-74
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• 2020

성덕대왕신종은 현재 표면의 문양과 명문을 중심으로 부식물이 존재하고, 일부 마모 흔적이 관찰되는 만큼 보존상태에 대한 디지털 정밀 기록이 필요한 시점이다. 따라서 이 연구에서는 4종류의 3차원 스캐닝과 무인항공사진측량을 이용하여 성덕대왕신종의 디지털 기록화를 수행하였고, 영상처리를 통해 다양한 형상분석을 실시하였다. 먼저 지상레이저스캐닝과 무인항공사진측량의 융합모델링 결과는 성덕대왕신종과 종각의 상호 공간적 관계를 구축할 수 있어 향후 지진에 의한 구조적 변형을 모니터링하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 선행자료에 비해 4~9배 정도 높은 해상도를 보인 정밀스캐닝 결과는 성덕대왕신종의 문양 및 명문 가시화에 상당히 유용한 정보를 제공했으며, 표면 보존상태 변화를 파악할 수 있는 기초데이터로 매우 적절하였다. 성덕대왕신종의 원형 보존에 3차원 스캐닝 결과를 적극 활용하기 위해서는 단기적으로 추가적인 스캔을 하여 형상변화 시점과 지점을 설정할 필요가 있다. 만약 단기모니터링을 통해 큰 형상 변화가 확인되지 않는다면 중장기모니터링으로 전환할 필요가 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.39-60
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• 2021

딥러닝 분야 중 생성과 관련된 연구는 주로 GAN 이후에 많은 알고리즘이 있는데 생성이라는 측면에서 볼 때 미술과는 다른 점이 있다. 공학적 측면에서의 생성이 주로 정량적 지표나 정답과 오답의 유무를 판단하는 것이라면 미술적 측면에서의 생성이란 다양한 관점에서 정답과 오답을 교차검증하고 의심하여 세상과 인간의 삶을 해석하는 생성을 만들어낸다. 본 논문은 딥러닝의 비디오 생성능력을 콜라주적 관점에서 해석하고 미술작가가 만든 결과물과 비교하였다. 실험의 특징은 콜라주 기법으로 만든 창작자의 결과물을 GAN이 얼마만큼 재현하는지와 창작적인 부분과의 차이점을 비교분석하는 것이고, GAN의 재현력에 대한 성능 평가항목을 만들어 그 만족도를 조사하였다. 창작자의 스테이트먼트와 표현목적을 얼마나 재현했는지에 관한 실험을 위해서는 스테이트먼트 키워드에 해당하는 딥러닝 알고리즘을 찾아 그 유사성을 비교하였으며, 실험결과 GAN은 콜라주 기법을 표현하기에는 기대에 많이 못 미쳤다. 그럼에도 불구하고 이미지 연상에서는 인간의 능력보다 높은 만족도를 보여주었는데 이것은 GAN의 추상화 생성 측면에서 인간과 비견할만한 능력을 보일 수 있다는 긍정적인 발견이라고 하겠다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권2호
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• pp.253-264
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• 2022

본 연구에서는 이언 해킹(Ian Hacking)의 '현상의 창조'의 관점으로 과학자의 실행을 살펴보았다. 해킹의 관점에 따르면 과학적 현상은 규칙적인 것으로 과학자의 개입이나 실험 도구 없이는 자연 상태에 존재할 수 없다. 본 연구는 네 명의 생명과학자가 직접 경험한 '손탄다' 현상에 대한 생각과 에피소드를 분석함으로써 과학 교육적 의미를 도출하였다. 손탄다 현상은 과학자들 사이에서 통용되는 은어로써 동일한 실험 방법과 재료를 가지고 실험을 수행함에도 결과가 일정하게 나타나지 않는 현상을 일컫는다. 연구 결과 다음과 같은 네 가지 교육적 시사점을 도출하였다. 첫째, 실험에서 단순히 실험과정에 익숙해지는 것을 넘어 매순간 적절한 판단과 반응을 통해 당면한 문제를 해결하는 체화된 지식, 즉 비언어적인 지식의 중요성을 확인하였다. 이는 학생들에게 실제적인 탐구 경험을 제공하기 위해서 명제적 지식과 더불어 비언어적인 지식을 균형 있게 다루어야함을 시사한다. 둘째, 실험의 이미지를 재고하고자 하였다. 과학자의 인터뷰에 의하면 현상은 드물게 나타나며 현상을 안정화하기까지는 오랜시간이 소요된다. 반면 학교 실험의 이미지는 늘 성공적이고 안정적이므로 이에 대한 관점의 변화가 요구된다. 셋째, 과학적 실천의 구체적인 의미를 확인할 수 있었다. 본 연구는 과학자가 상황적 맥락에 맞게 지식을 적절하게 활용하는 것을 확인하였으며 이를 바탕으로 과학적 실천을 학교 교육에 적용시킬 방안에 대해 논의하였다. 마지막으로 손탄다 현상은 불확실성을 촉발함으로써 학생들을 과학적 참여로 이끄는 기회를 제공할 것으로 예상한다. 본 연구를 통해 학교실험 교육이 요리책식 실험을 탈피하여 학생들에게 과학적 실천을 경험시키려는 노력에 기여할 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.378-390
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• 2022

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 기독교교육논총
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• 제68권
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• pp.175-216
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• 2021

본 연구에서는, 코로나 바이러스 팬데믹을 포함하여, 오늘의 교회와 그리스도인들이 마주한 다양한 위기와 도전들에 직면하여 대안적 형태의 교리교육을 모색한다. 그동안 한국교회의 현장에서 이루어져 온 교리교육은, 최근 교리교육에 대한 관심에서도 드러나듯이, 수직적 차원의 신앙에 초점을 두고, 좁은 의미의 교회 중심적 그리스도인 만들기에 많은 노력을 기울여 왔다. 한국교회의 대사회적 신뢰도와 공공성의 상실은 일차적으로 이러한 지역 교회에 헌신하는, 좁은 의미의 혹은 사사화된 제자훈련으로서의 교리교육과 깊이 연관되어 있다고 할 수 있다. 교리교육 방법에 있어서도 교사가 일방적으로 교리 내용을 학습자에게 전수하거나, 학습자들이 그 내용을 반복하고 암송하는 방법이 흔하게 사용되어 왔다. 그 결과 기독교교육의 원형이라고 할 수 있는 교리교육은 기독교교육학 가운데 가장 고루하고 뒤떨어진 영역으로 간주되고 있다. 이를 염두에 두고 본 연구에서는 오늘의 교리교육의 현황에 대한 비판적 평가와, 교리에 대한 새로운 관점들, 교리교육에 대한 기독교 교육학자들의 이론에 기초하여 통전적 신앙의 형성을 지향하는 교리교육을 목적, 교리개념, 체제, 내용, 방법론과 방법 등으로 나누어서 제안한다. 그리고 이를 통하여 기존 교리교육의 재개념화를 시도한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.101-110
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• 2019

배우의 예술작업은 무대에서 작가의 희곡을 바탕으로 역할을 구축하고 창조하는 것이다. 배우의 역할 창조는 작가의 희곡 속 역할을 논리적으로 분석하고 이를 능동적 행동하는 것을 통해서 가능하다. 이것이 실천적 행위를 하는 배우가 상투적 역할구축을 넘어서 살아 있는 배우예술을 실행하는 방법이다. 스타니슬랍스키의 에쮸드가 한국대학교육과 현장에서 운영되는 현시점에서 에쮸드의 활용을 위한 현장작업에서의 사례연구는 반드시 필요하다. 본 연구는 스타니슬랍스키의 과학적이고 체계적인 연기 방법론인 에쮸드가 연기 훈련법으로 연극 교육과 현장에서 적용되는 것에 대한 가치판단을 하기보다는, 이를 좀 더 확장된 배우훈련을 위한 방법론으로 현장에서 배우들에게 인식되고 적용되는 사례가 될 것이다. 필자는 연극 <춤추며 간다.>의 연습과정에서 스타니슬랍스키의 연기메소드인 에쮸드활용에 대한 방법론을 소개하고 '에쮸드를 어떻게 적용할 수 있는가?'에 대한 연기적 창작과정 모형의 예를 제시하고자 한다. 이러한 연구와 적용을 통해서 배우들은 상투적 연기와 매너리즘에 빠지는 것을 방지하고, 무대에서 살아있는 배우예술, 즉 실천적 역할창조를 위한 연기지침서의 기틀을 마련할 수 있을 것이다.