인터넷 이용률이 증가함에 따라 다양한 콘텐츠 개발과 보다 질적인 조건을 갖추어야 진정한 인터넷 강국으로 부가가치를 높일 수 있다. 우리가 인터넷을 클릭하여 웹 사이트를 방문한 순간 수많은 정보들이 다양한 테크닉과 색상들로 해당 정보 사이트로 방문을 유도한다. 그 만큼 시각적 표현이 중요시 되고 있으며 웹디자인의 색채계획은 중요한 역할을 차지한다. 색은 웹 사이트의 이미지를 결정하며 감성을 전달하는 중요한 요소이기 때문이다. 본 논문에서 웹 사이트 유형별 사용하고 있는 색들을 추출하여 색채이미지를 비교 분석하였다. 국내 웹사이트를 아이덴티티 유형, 정보/커뮤니티 유형, 오락 유형, 쇼핑 유형, 학습 유형으로 분류하여 비교 분석함으로써 웹 유형별 색채이미지 계획방향을 제시한다.
2020년 개최된 OECD의 한국교육 분석 중간보고에 따르면 발표자 안드레아스 슐라이허 OECD 교육국장은 '한국 학생들은 실패에 대한 두려움과 불안감, 초조함을 많이 보인다'며 시험 점수가 괜찮아도 긴장감을 느끼는 모습에 대하여 말했다. 단적인 예시이지만 최근의 교육 발표에 언급된 만큼 한국의 학생들에게서 흔히 찾아볼 수 있는 모습이며 교육을 받으며 쉽게 겪는 일이다. 한국이 인적자원 양성 있어서 관심과 열의가 높은 만큼 그 방법에도 여러 가지 것이 고려되고 연구되고 현재의 문제에 대한 해결책과 개선점, 발전 방향이 제시되어야 하는 상황이다. 본 논문은 학교 교육의 질 개선에 있어서 배움 공간 혁신의 방안에 대해 생각해보았으며, 그 방법과 수단 중에서도 녹색환경제공의 효과와 영향에 대하여 체계적으로 분석·정리하였다. 기존에 제시된 학생들의 복합적 양상의 사회적 문제 해결에 본 학술이 작은 한 가지의 해결책과 역할이 될 수 있길 바란다.
감성은 인간의 삶과 밀접한 관련을 가지고 있으며 이는 집중력, 학습능력 등 많은 부분에 영향을 주어 다양한 행동 패턴을 가지게 한다. 따라서 본 논문의 목적은 부정감성을 구분하기 위하여 생체신호를 기반으로 주요한 특징들을 추출하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 심전도, 뇌파, 피부 온도와 피부전도도를 기반으로 생체신호를 측정한 후, 선형분류기와 유전 알고리즘의 조합으로 정확하고 신속한 알고리즘 개발하고, 주요 특징을 추출하였다. 그 결과, 알고리즘은 최대 96.4%의 정확도를 가짐을 확인할 수 있었고, 추출된 파라미터는 심박변이도의 Mean, RMSSD, NN50과 뇌파의 전두엽 영역에서의 ${\sigma}$파와 ${\alpha}$파의 주파수 파워, 두정엽 영역에서 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\gamma}$파와 의 주파수 파워, 그리고 피부온도의 평균과 표준편차 값이었다. 이에 따라 각 각의 생체신호를 기반으로 한 추출 된 특징들은 부정감성의 분류에 있어 중요한 역할을 함을 확인할 수 있었다.
학교 수학에서 발견적 형성적 측면을 강조할 수 있는 교수학적 도구로 스프레드 시트의 활용에 대한 실증적인 분석이 필요하다는 인식하에 본 연구는 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용할 수 있는 구체적인 방안에 대해서 알아보고, 이에 따라 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 실제로 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌 연구를 통해 확률 통계 영역의 개념과 내용중에서 스프레드시트를 활용한 학습경로를 구성했으며, 교수 실험에서 드러난 문제점을 보완하여 8차시 분량의 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 개발하였다. 교수 실험에 참여한 학생들은 "정보사회와 컴퓨터"과목의 정규 단원에서 스프레드 시트의 다양한 기능을 익혔고, 스프레드시트의 셀 기능과 수학함수, 통계함수의 기능을 사용할 수 있었다. 교수 실험 과정에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료는 학생들이 확률 통계적 상황의 여러 측면을 직관적으로 탐구하는 것을 가능하게 하였으며, 확률 통계적 추론을 경험하고 수학적 사고를 구성하는 데 긍정적인 역할을 하였다. 이 결과는 교실 수업에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료가 확률 통계적 상황과 상호 작용하는 기회를 제공할 수 있음을 시사한다.
본 연구는 수학학습 능력이 서로 다른 3학년 6명의 학생을 대상으로 총 6회의 실생활 문제 상황을 활용한 어림수업을 실시하여 어림에 어떤 변화가 보이는지 분석하고 어림학습 전과 후에 실생활 문제 상황 학습지를 투입하여 그에 대한 변화를 비교해 보았다. 실생활 문제 상황을 활용하여 역할극으로 진행된 어림수업에서 학생들은 자신의 생활과 친숙한 문제 상황 속에서 어림을 사용하였으며, 문제 상황에 따라 적절한 자리 수를 결정할 수 있음을 확인하였다.
음성 변환은 다양한 음성 처리 응용에 적용될 수 있으며, 음성 인식을 위한 학습 데이터 증강에도 중요한 역할을 할 수 있다. 기존의 방법은 음성 합성을 이용하여 음성 변환을 수행하는 구조를 사용하여 멜 필터뱅크가 중요한 파라미터로 활용된다. 멜 필터뱅크는 뉴럴 네트워크 학습의 편리성 및 빠른 연산 속도를 제공하지만, 자연스러운 음성파형을 생성하기 위해서는 보코더를 필요로 한다. 또한, 이 방법은 음성 인식을 위한 다양한 데이터를 얻는데 효과적이지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 원형 스펙트럼을 사용하여 음성 신호 자체의 변환을 시도하였고, 어텐션 메커니즘으로 스펙트럼 성분 사이의 관계를 효율적으로 찾아내어 변환을 위한 자질을 학습할 수 있는 transformer 네트워크 기반 딥러닝 구조를 제안하였다. 영어 숫자로 구성된 TIDIGITS 데이터를 사용하여 개별 숫자 변환 모델을 학습하였고, 연속 숫자 음성 변환 디코더를 통한 결과를 평가하였다. 30명의 청취 평가자를 모집하여 변환된 음성의 자연성과 유사성에 대해 평가를 진행하였고, 자연성 3.52±0.22 및 유사성 3.89±0.19 품질의 성능을 얻었다.
연구는 Hybrid 시뮬레이션 실습교육 프로그램이 간호대학생의 비판적 사고 성향, 자기효능감, 의사소통능력 및 임상수행능력에 미치는 영향을 확인하기 위한 단일군 사전·사후 유사 실험 연구이다. 간호대학생 35명을 대상으로 2023년 4월 24일부터 5월 5일까지 수집된 자료는 SPSS 25.0 program을 이용하여 빈도분석, 평균, 표준편차, paired t-test로 분석하였다. 연구결과 시뮬레이션 프로그램 진행 후 간호대학생의 비판적 사고 성향(t=7.01, p<.001), 자기효능감(t=2.17, p=.037), 의사소통능력(t=2.70, p=.011), 임상수행능력(t=6.60, p<.001) 모두 통계적으로 유의하게 향상되었다. Hybrid 시뮬레이션 실습교육 프로그램은 고충실도-저충실도-역할극 등 다양한 학습 도구를 적용하여 간호대학생의 이론과 실습의 연계를 강화한다는 점에서 의의가 있다.
문서에서 생략된 요소가 지시하는 대상을 식별해 내는 작업은 기계 번역, 정보추출 등과 같은 자연언어처리 분야의 다양한 응용들을 위해 필요하다. 문장에서 생략된 요소들은 영조응사, 영대명사 등으로 불리며, 지시(reference)의 한 유형으로 간주되고 있지만, 모든 영형이 문서에서 명확하게 언급된 지시 대상을 지시하지는 않는다. 이에 영형의 조응성을 결정하려는 연구가 최근 진행되고 있으며, 본 논문에서는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 영형 주어(subject zero pronouns)의 문장 내 조응성 결정에 초점을 맞춘다. 주어진 영형과 선행사 후보들 간의 쌍대 비교(pairwise comparison)에 기반한 기존 연구와 달리, 본 논문은 비조응적 혹은 문장 간에서 해결 가능한 영형이 나타난 절의 구조를 직접 학습함으로써 영형의 문장 내 조응성을 결정한다. 실험에서 제안한 방법은 베이스라인보다 나은 성능을 보였으며, 영형의 조응성 결정은 향후 영형 조응어 해석에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 합성곱 구문 트리 커널(convolution parse tree kernel)과, 한 문장에서 나타나는 두 개체 간의 관계를 가장 잘 설명하는 동사 상당어구에 대한 개념화를 통해 생성되는 워드넷 신셋 벡터(WordNet synsets vector) 커널을 활용하여 과학기술분야 전문용어 간의 관계 추출을 시도하였다. 본 논문에서 적용한 모델의 성능 평가를 위해서 세 가지 검증 컬렉션을 활용하였으며, 각각의 컬렉션 마다 기존의 접근 방법론 보다 우수한 성능을 보여주었다. 특히 KREC 2008 컬렉션을 대상으로 한 성능 실험에서는, 기존의 합성곱 구문 트리 커널과 동사 신셋 벡터(verb synsets vector)를 함께 적용한 합성 커널이 비교적 높은 성능 향상(8% F1)을 나타내고 있다. 이는 성능을 높이기 위해서 관계 추출에서 많이 활용하였던 개체 자질 정보와 더불어 개체 주변에 존재하는 주변 문맥 정보(동사 및 동사 상당어구)도 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.
We have conducted a comprehensive literature review regarding the chemical constituents and biological activities of Korean black ginseng(Panax ginseng C. A. Meyer), three to nine times-steamed and dried ginseng, which shows strong black color through Maillared browning reaction. It has been reported that some chemically deglycosylated and transformed saponins are obtained from black ginseng as artifacts produced during intensive steaming. They have been known to be ginsenosides Rg3, Rg4, Rg5, Rg6, Rh1, Rh2, Rh4, Rk1 and Rk3, quite different from those of red ginseng, among which ginsenosides Rg3, Rg5 and Rk1 are considered to be major components. And also, black ginseng has been recently found to demonstrate anticancer, recovery from learning and memory damages, hypontensive, antidiabetic, antiobesitic, tonic and antiatopic activities, together with antioxidative and exercise performance improving activities, exhibiting their effects to be a little bit stronger than those of red ginseng. These findings suggest that black ginsng might play an important role in the development of promising functional foods and drugs from the viewpoint of the chemical composition and biological activities of black ginseng with a distinction from those of white and red ginsengs. In this review, the authors will survey and evaluate further functions of black ginseng with a focus on its physicochemical properties and biological activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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