• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.25-35
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• 2019

2015 개정 교육과정에서 제시한 백워드 디자인은 목표와 평가의 일관성을 고려하고, 지식의 본질을 강조하고 있다. 그러나 기존의 수업 설계 방식과 달라서 현장의 교사들이 적용하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 정보과의 관점에서 교사들에게 익숙한 교육목표분류학과는 어떤 차이가 있는지 비교하기 위한 목적이 있었다. 분석 결과, 백워드 디자인에서 어려워하는 '이해'의 6관점은 수준(hierarchy)이 없다고 했지만, 교육목표분류학에서 제시한 6단계의 수준(a hierarchy of six levels)과 유사한 것으로 논의되었다. 새로운 이론이 제시될 때, 해당 지식을 받아들이고 적용하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 연구는 새로운 이론에 대해서 충분한 분석을 토대로 받아들여야 한다는 것, 현장 적용성을 높이기 위해 노력해야 할 부분을 제시했다는 점에 의의가 있다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제29권9호
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• pp.1391-1400
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• 2019

Canine parvoviral enteritis (PVE) is an important intestinal disease of the puppies; however, the potential impact of the canine parvovirus (CPV) on the gut microbiota has not been investigated. Therefore, the aim of this study was to evaluate the gut microbial shifts in puppies naturally infected with CPV. Fecal samples were collected from healthy dogs and those diagnosed with PVE at 4, 6, 8, and 12 weeks of age. The distal gut microbiota of dogs was characterized using Illumina MiSeq sequencing of the bacterial 16S rRNA genes. The sequence data were analyzed using QIIME with an Operational Taxonomic Unit definition at a similarity cutoff of 97%. Our results showed that the CPV was associated with significant microbial dysbiosis of the intestinal microbiota. Alpha diversity and species richness and evenness in dogs with PVE decreased compared to those of healthy dogs. At the phylum level, the proportion of Proteobacteria was significantly enriched in dogs with PVE while Bacteroidetes was significantly more abundant in healthy dogs (p < 0.05). In dogs with PVE, Enterobacteriaceae was the most abundant bacterial family accounting for 36.44% of the total bacterial population compared to only 0.21% in healthy puppies. The two most abundant genera in healthy dogs were Prevotella and Lactobacillus and their abundance was significantly higher compared to that of dogs with PVE (p < 0.05). These observations suggest that disturbances of gut microbial communities were associated with PVE in young dogs. Evaluation of the roles of these bacterial groups in the pathophysiology of PVE warrants further studies.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제22권4호
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• pp.475-496
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• 2018

소수의 곱셈은 계산방법에 있어 자연수 곱셈과의 유사성 때문에 학생들이 쉽게 이해할 것이라고 기대하지만 학생들은 소수의 곱셈에서 많은 오류를 보인다. 이는 개념적인 이해보다 기능적인 숙달에 치중한 결과라고 할 수 있다. 본 연구는 소수의 곱셈 단원을 효과적으로 구성하기 위한 기초연구로서 제7차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지 소수의 곱셈 단원의 성취기준, 교수학습 및 평가 상의 유의점, 지도내용 및 방법을 분석하였고, 2009 개정 교육과정까지 교육과정별 해당 교과서의 차시 구성 및 교과서별 활동을 분석하였다. 또한 소수의 곱셈과 관련된 개론서 및 논문을 분석하여 소수의 곱셈에 대한 학생들의 이해 실태 및 소수의 곱셈을 지도하기 위한 지도 방안을 살펴보고 공통적으로 제시된 방안을 요목화하였다. 분석 결과, 다음의 세 가지 시사점을 얻을 수 있었다. 첫째, 의미 있는 어림 지도가 필요하다. 둘째, 소수 곱셈의 의미에 적합한 시각적 모델을 제시해 줄 필요가 있다. 셋째, 소수의 곱셈 알고리즘을 형식화하는 과정을 다양화할 필요가 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제25권4호
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• pp.41-65
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• 2018

Corporate Social Responsibility (CSR) activities are important tool in corporate management strategies. However, the way that companies conduct CSR activities might bring different effect on consumers. The purpose of this study is to verify the effect of CSR fit (similarity between the firm's CSR activities and the firm's core products or technologies) on the consumers' evaluation on product performance. In addition to the main effects of CSR fit on perceived product performance, and we also examined how this effect changes when CSR information source and consumer expertise are involved as control variables. Study 1 of this research was conducted with US consumers and study 2 was with Chinese consumers. Experimental results show that consumers' perceive product performance is better when the fit between CSR activities and firm's core products or technologies is low than the fit is high. When CSR information sources are neutral sources, consumers perceive product performance to be better when the fit between the firm's CSR activities and the firm's core products or technologies is low than the fit is high. However when CSR information was delivered by company's source like nadvertisement, such difference disappears. This study also show that the higher the customer's expertise, the better the product performance was perceived for high-fit CSR activities. On the other hand, the lower the consumer's expertise, the better perceived product performance was perceived for low-fit CSR activities.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1006-1014
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• 2020

OTT 서비스의 성장으로 해외드라마 유입 증가로 드라마 VFX에 대한 소비자의 기대치는 높아졌으나, 현재의 드라마 제작 시스템에 의한 제작 시간 부족은 VFX의 질적 저하와 작품의 완성도에 악영향을 준다. 본 논문은 기존의 VFX의 제작 시간을 줄이고 VFX의 질을 높이고자 게임엔진을 사용한 배경렌더링과 배경HDRI를 환경 조명으로 적용한 피사체 렌더링 워크플로우를 제안하였다. 제안한 워크플로우는 총 3단계로 검증하였다. 동일 조명환경과 카메라 거리에 따른 게임엔진과 렌더링 소프트웨어 비교, 기존 렌더링 방식과 배경 HDRI 생성을 통한 렌더링 비교, 제안한 워크플로우 유효성을 검증한다. 검증에는 구조적 유사도와 히스토그램을 사용하여 정량적 평가를 하였다. 이 연구는 VFX의 제작 리스크를 개선과 질적 향상을 위한 선택지의 한가지로 기대 할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.384-390
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• 2020

영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb＋Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제44권6호
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• pp.655-661
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• 2021

Positron emission tomography (PET) images is affected by acquisition time, short acquisition times results in low gamma counts leading to degradation of image quality by statistical noise. Noise2Void(N2V) is self supervised denoising model that is convolutional neural network (CNN) based deep learning. The purpose of this study is to evaluate denoising performance of N2V for PET image with a short acquisition time. The phantom was scanned as a list mode for 10 min using Biograph mCT40 of PET/CT (Siemens Healthcare, Erlangen, Germany). We compared PET images using NEMA image-quality phantom for standard acquisition time (10 min), short acquisition time (2min) and simulated PET image (S2 min). To evaluate performance of N2V, the peak signal to noise ratio (PSNR), normalized root mean square error (NRMSE), structural similarity index (SSIM) and radio-activity recovery coefficient (RC) were used. The PSNR, NRMSE and SSIM for 2 min and S2 min PET images compared to 10min PET image were 30.983, 33.936, 9.954, 7.609 and 0.916, 0.934 respectively. The RC for spheres with S2 min PET image also met European Association of Nuclear Medicine Research Ltd. (EARL) FDG PET accreditation program. We confirmed generated S2 min PET image from N2V deep learning showed improvement results compared to 2 min PET image and The PET images on visual analysis were also comparable between 10 min and S2 min PET images. In conclusion, noisy PET image by means of short acquisition time using N2V denoising network model can be improved image quality without underestimation of radioactivity.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권2호
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• pp.103-109
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• 2022

To maintain improved image quality in mammography, the quality control process is performed using the ACR (American college of radiology) phantom. In addition, many studied were performed by fabricating the customized breast phantom to provide more information in mammography. Thus, the purpose of this study was to evaluate the image quality by designing the modified ACR phantoms. The five modified acrlylic ACR phantoms were designed by considering insert position and phantom thickness. The phantoms were consisted of 4.5, 3.0, and 1.5 cm in terms of phantom thickness, and 3.0, 2.0, and 0.5 cm in terms of insert position, respectively. The acquired images were evaluated by PSNR (peak signal to noise ratio), RMSE (root mean square error), CC (correlation coefficient), CNR (contrast to noise ratio), and COV (coefficient of variation). Based on the similarity analysis, the result is suitable between conventional and new designed phantoms. In addition, the CNR and COV results in terms of insert position showed that image quality for 0.5 cm was 2.3 and 27.4% improved compared with 2 and 3 cm, respectively. According to phantom thickness results, the CNR result for 1.5 cm and COV result for 4.5 cm were 50.1 and 62.7% improved compared with that those conditions. In conclusion, we confirmed that the image quality depends on the breast size and thickness through modified ACR phantom study.

• 한국환경농학회지
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• 제41권2호
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• pp.115-124
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• 2022

BACKGROUND: Methane is a major greenhouse gas attributed to global warming partly contributed by agricultural activities from ruminant fermentation and rice paddy fields. Methanotrophs are microorganisms that utilize methane. Their unique metabolic lifestyle is enabled by enzymes known as methane monooxygenases (MMOs) catalyzing the oxidation of methane to methanol. Rice absorbs, transports, and releases methane directly from soil water to its stems and the micropores and stomata of the plant epidermis. Methylobacterium species associated with rice are dependent on their host for metabolic substrates including methane. METHODS AND RESULTS: Methylobacterium spp. isolated from rice were evaluated for methane oxidation activities and screened for the presence of sMMO mmoC genes. Qualitatively, the soluble methane monooxygenase (sMMO) activities of the selected strains of Methylobacterium spp. were confirmed by the naphthalene oxidation assay. Quantitatively, the sMMO activity ranged from 41.3 to 159.4 nmol min^-1 mg of protein^-1. PCR-based amplification and sequencing confirmed the presence and identity of 314 bp size fragment of the mmoC gene showing over 97% similarity to the CBMB27 mmoC gene indicating that Methylobacterium strains belong to a similar group. CONCLUSION(S): Selected Methylobacterium spp. contained the sMMO mmoC gene and possessed methane oxidation activity. As the putative methane oxidizing strains were isolated from rice and have PGP properties, they could be used to simultaneously reduce paddy field methane emission and promote rice growth.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.869-876
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• 2021

음악 분야에서는 최근 머신러닝을 이용한 다양한 인공지능 작곡 방법이 시도되고 있다. 하지만 이 연구는 대부분 서양음악을 중심으로 이루어져왔고 국악에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 특히 연구를 위한 데이터 세트조차 만들어지지 않은 상태여서 연구에 어려움이 많았다. 이에 해당 논문에서는 국악의 데이터 세트를 만들고 그 데이터 세트를 기반으로 하여 세 가지 알고리즘을 이용하여 국악 멜로디를 생성하고 그 결과물을 비교하여 보기로 한다. 언어와 음악의 유사성에 기반한 LSTM, Music Transformer 그리고 Self Attention 3가지 모델들이 선택되었다. 각 3가지 모델을 이용하여 국악 멜로디 생성기를 모델링하고 학습시켜 국악 멜로디를 생성해 내었다. 사용자 평가 결과 Self Attention 방식이 LSTM 방식과 Music transformer 방식에 비해 높은 선호도를 보였다. 데이터 표현 및 훈련데이터는 인공지능 작곡에 있어 매우 중요하다. 이를 위한 기초적인 국악 데이터 세트를 만들고 다양한 알고리즘으로 인공지능 작곡을 시도하였고 이것이 향후 국악 인공지능 작곡의 연구에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.