• 패션비즈니스
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• 제11권5호
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• pp.90-99
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• 2007

Arts is the expression of reasoning and conscious life of human and arouse human the concept of existence, utmost emotion and excellent thoughts. Also it makes humans life very abundant. I make it come first to get rid of the art thirst on the opposite sight of technical one for hair as on part of humans body. Next purpose is that to confirm the esthetic value of 'hair arts' by solidify the academic ground of beauty arts through creating 'hair arts' works and learning and make the direction for the beauty industry and education of the next generation. In this study I investigated the Greek myth(the background and develop)and the hair styles of ancient Greek Goddesses. On the basis of that symbols I elaborated hair formative works made of metal and studied, analyzed and displayed that. Work No.1 'Aphrodite' is the sculpture showing the win of love which animated. I formed it very active and vigorous. Next 'Birth of Venus', No.2, involves fineness and freshness. 'Fear of Medusa', the third piece, displays the very second when medusa was executed as a beautiful and active scene not a scary one. And lastly in 'Lovely Medusa' Medusa finally find the stability and it was expressed her beautiful and shining hair. So this study conducted based on the concept of practical hair and have made efforts to be close to theoretical manufacturing research needed at making hair arts works and academic one needed at organic design composition for pioneering new field, 'art hair.' I hope these 'hair arts' works make creativity of the practise hair alive. It will be very thankful to me if this study can help even though slightly for splendid beauty arts to make its status firm as a one part of arts, and there are following studies.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.47-57
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• 2017

본 연구는 중학생을 대상으로 컴퓨팅 사고력 기반의 창의적 문제해결(이하 CT-CPS) 수업모형을 통해 설계한 소프트웨어 수업을 적용하여, 인지적, 정의적 영역에서의 효과성을 분석하기 위하여 수행하였다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위해 본 연구자는 이론적 배경 탐색을 통해 인지적 정의적 활동을 수행할 수 있도록 CT-CPS 수업모형 기반의 소프트웨어 수업을 설계하였다. 이후 이를 중학교 소프트웨어 수업에 적용하고, 수업의 전, 후에 3가지 검사를 실시하였다. 연구 결과 3가지 검사의 인지적, 정의적 영역에 해당하는 대부분의 요소에서 통계적으로 유의한 향상이 관찰되었고, 중학생의 소프트웨어 수업에서 CT-CPS 수업모형의 인지적, 정의적 영역에서의 효과성 검증과 시사점을 논할 수 있었다.

• 센서학회지
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• 제12권6호
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• pp.289-297
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• 2003

본 논문에서는 정신적 과제수행 동안 EEG 뇌파의 정확한 분류방법에 관하여 기술한다. 피험자는 실험 task에서 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손동작 제어와 키 선택을 수행한다. 선택시간을 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, $\theta$, $\gamma$를 분리하고 4가지의 특징들을 해석한파. 이 특징들을 분석하여 각 피험자별로 공통적인 특징플로 구성된 일반 규칙을 설정한다. 본 시스템의 신경망은 1개의 은닉층을 갖는 3층의 피드포워드 신경망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리즘을 이용하였다. 4명의 피험자를 대상으로 설정한 알고리즘들을 적용하여 평균 87% 분류 성공률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 인지적인 정신과제 판별을 위한 방법들과 결합하여 BCI 기술을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4228-4247
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• 2018

Many methods have been developed for the vehicles to create clusters in vehicular ad hoc networks (VANETs). Usually, nodes are vehicles in the VANETs, and they are dynamic in nature. Clusters of vehicles are made for making the communication between the network nodes. Cluster Heads (CHs) are selected in each cluster for managing the whole cluster. This CH maintains the communication in the same cluster and with outside the other cluster. The lifetime of the cluster should be longer for increasing the performance of the network. Meanwhile, lesser the CH's in the network also lead to efficient communication in the VANETs. In this paper, a novel algorithm for clustering which is based on the social behavior of Gray Wolf Optimization (GWO) for VANET named as Intelligent Clustering using Gray Wolf Optimization (ICGWO) is proposed. This clustering based algorithm provides the optimized solution for smooth and robust communication in the VANETs. The key parameters of proposed algorithm are grid size, load balance factor (LBF), the speed of the nodes, directions and transmission range. The ICGWO is compared with the well-known meta-heuristics, Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization (CLPSO) for clustering in VANETs. Experiments are performed by varying the key parameters of the ICGWO, for measuring the effectiveness of the proposed algorithm. These parameters include grid sizes, transmission ranges, and a number of nodes. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated in terms of optimization of number of cluster with respect to transmission range, grid size and number of nodes. ICGWO selects the 10% of the nodes as CHs where as CLPSO and MOPSO selects the 13% and 14% respectively.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.311-318
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• 2010

이 연구에서 교육용 프로그래밍 언어를 활용하여 수학문제해결력을 신장시키기 위한 정보수학통합교육 프로그램을 제안하였다. 제안된 프로그램을 3학년과 5학년 학생들에게 적용하고 수학적 사고력과 태도의 차이를 양적검사와 질적 검사로 분석하였다. 검사 결과 우선, 학생 인터뷰, 설문조사와 교사 관찰 결과 스크래치를 활용한 수학문제해결이 동기유발 및 사고과정의 시각화와 메타인지 측면에서 효과가 있음을 발견하였다. 그리고 수학적 사고력과 수학적 태도에 대한 t-검정 결과에서 효과가 입증되었으며, 3학년이 5학년보다 긍정적으로 우수한 결과를 나타내었다. 이것은 스크래치가 가지고 있는 메타 인지적 사고와 시각화된 특징이 기존 공식위주의 수학 문제 해결에 익숙한 고학년보다 저학년들이 문제를 유연하게 받아 해결한 것으로 해석된다. 이러한 결과는 수학문제해결에 있어 초등학교 저학년부터 EPL을 적용한 수업이 효과적이며 기존 수학교육에서 교수 전략을 제고해야 하는 단서를 제공하였다.

• 재활간호학회지
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• 제5권2호
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• pp.205-216
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• 2002

This quasi-experimental study was done to test the effects of meta-memory enhancing program for elderly women. Data were collected 12 to 30, August 2002 from 34elderly women over 65 years living in Busan city. Subjects were 15 of experimental group and 19 of control group. The metamemory enhancing program was developed by five sessions composing of 1.5-2.0 hours one session. In experiment group, this program was performed for three weeks, twice per week. The degrees of four memory performance tasks were measured using instrument of Elderly Verbal Learning Test(Choi Kyung Mi, 1988) and Face Recognition Instrument(Min Hye Sook, 1999) and the metamemory were measured using MIA questionnaire(Dixon et al., 1988). Research results are as following. 1. After participating in five times memory training programs, experimental group has the significant increase of metamemory in comparison with control group.(t=59.58, p< 0.0001). In particular, the concepts of strategy(t=20.44, p< 0.0001), achievement (t=21.94, p< 0.0001), and locus degree (t=59.58, p< 0.0001) among sub-concepts of the metamemory are increasing significantly. 2. After participating in five time memory training programs, the degree of immediate word recall(t=17.25, p< 0.0001) and face recognition(t=16.69, p< 0.0001) among four memory tasks in experimental group are increasing significantly compared with those measures of control group. Considering this results, this metamemory enhancing program was found as an effective nursing program for metamemory improvement of elderly women's memory.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제19권3호
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• pp.571-591
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• 2017

본 연구는 정적분으로 정의되는 곡선의 길이를 다루는 수업에서 나타나는 길이에 대한 수학적 담론의 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 의사소통적 접근을 토대로 수업 참여자들이 길이라는 단어를 사용하는 용법에 주목하며 길이에 대한 담론을 조사하였다. 그 결과 담론 참여자들이 의사소통하는 과정에서 길이라는 단어를 세가지-일상적, 조작적, 구조적-용법으로 사용하고 있음을 확인하였다. 특히 참여자들이각자 서로 다른 용법의 단어를 사용하면서도 그 차이를 인식하지 못함으로써 효과적이지 못한 의사소통이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 참여자들이 사용하는 단어의 용법 차이가 의사소통의 효과성을 떨어뜨린다는 사실을 강조하는 한편, 참여자들이 그러한 용법의 차이를 인식하고 주목한다면 의사소통적 단절을 극복하고 메타 수준의 학습이 가능할 수 있음을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제31권2호
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• pp.203-221
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• 2017

본 연구에서는 수학 교구 활용을 위한 교수학적 원리를 제안하고 교육과정과 연계하여 그 적용 방안을 도출하는 것에 목표를 두었다. 먼저 수학 교구의 활용을 위한 교수학적 원리를 제안하기 위해 관련 문헌을 메타적으로 분석하였으며, 그 결과에 기초하여 활동의 원리, 도구의 원리, 학습의 원리를 제안하였다. 이들 교수학적 원리를 염두에 두고 수학 교구를 활용한다면 단지 수학 교구가 흥미를 높이는 수단으로만 활용하는 사태를 피하는 데에 도움이 될 것으로 생각한다. 다음으로 이들 교수학적 원리를 적용하여 수학 교구를 활용한다는 의미를 교육과정과 관련지어 구체화하였다. 교육과정 문서에서 제시하는 기본적인 요소 중 영역, 핵심개념, 기능, 성취기준을 핵심적으로 고려하고 구체적인 활동 내용을 제시하는 방식을 따랐다. 마지막으로, 교수학적 원리를 적용하여 교육과정의 내용을 지도하는 방안을 삼각형의 내심과 외심 그리고 일차함수와 그래프를 예로 하여 제안하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권5호
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• pp.70-77
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• 2022

본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.193-202
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• 2023

최근 대규모 데이터 세트로 학습된 거대 언어 모델들의 뛰어난 성능이 공개되면서 큰 화제가 되고 있다. 하지만 거대 언어 모델을 학습하고 활용하기 위해서는 초대용량의 컴퓨팅 및 메모리 자원이 필요하므로, 대부분의 연구는 빅테크 기업들을 중심으로 폐쇄적인 환경에서 진행되고 있었다. 하지만, Meta의 거대 언어 모델 LLaMA가 공개되면서 거대 언어 모델 연구들은 기존의 폐쇄적인 환경에서 벗어나 오픈 소스화되었고, 관련 생태계가 급격히 확장되어 가고 있다. 이러한 배경하에 사전 학습된 거대 언어 모델을 추가 학습시켜 특정 작업에 특화되거나 가벼우면서도 성능이 뛰어난 모델들이 활발히 공유되고 있다. 한편, 사전 학습된 거대 언어 모델의 학습데이터는 영어가 큰 비중을 차지하기 때문에 한국어의 성능이 비교적 떨어지며, 이러한 한계를 극복하기 위해 한국어 데이터로 추가 학습을 시키는 한국어 특화 언어 모델 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 기반의 거대 언어 모델의 생태계 동향을 파악하고 영어 및 한국어 특화 거대 언어 모델에 관한 연구를 소개하며, 거대 언어 모델의 활용 방안과 한계점을 파악한다.