• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.316-324
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• 2020

It has experienced how difficult People with foreign language learning, it is to pronounce a new language different from the native language. The goal of various foreigners who want to learn Korean is to speak Korean as well as their native language to communicate smoothly. However, each native language's vocal habits also appear in Korean pronunciation, which prevents accurate information transmission. In this paper, the pronunciation of Chinese learners was compared with that of Korean. For comparison, the fundamental frequency and its variation of the speech signal were examined and the spectrogram was analyzed. The Formant frequencies known as the resonant frequency of the vocal tract were calculated. Based on these characteristics parameters, the classifier of the Supporting Vector Machine was found to classify the pronunciation of Koreans and the pronunciation of Chinese learners. In particular, the linguistic proposition was scientifically proved by examining the Korean pronunciation of /ㄹ/ that the Chinese people were not good at pronouncing.

• 대한임상독성학회지
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• 제15권1호
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• pp.31-39
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• 2017

Purpose: Despite the clinical and socio-economic impact of acute poisoned patients, many of the treatments are not standardized in Korea. Moreover, no formal training that is specifically focused on clinical toxicology exists. Rather, training and education are conducted case by case in various institutions. This study was conducted to develop a standardized simulation-based clinical toxicology training curriculum for healthcare providers. This program will focus on specific assessment and treatment of critical toxicology patients, specifically those who have been poisoned with organophosphate. Methods: The study was performed using a pre- and post-design to determine the effects of implementation of this program. The study was conducted at eight different urban teaching hospitals in a simulated room in the clinical area. The study was targeted to 19 groups composed of emergency residents and nurses. Simulation-based learning was conducted for each group. Results: All 19 groups achieved the minimum passing score of 75%. Implementation of the program led to improved performance rates for overall management and cooperative moods competency (p<0.01). Inter-rater agreement between the two evaluators was excellent. In general, the participants thought the program was realistic and were able to recognize and improve the competencies needed to care for organophosphate poisoned patients. Conclusion: Simulation-based learning is an effective educational strategy that can be applied to improving and understanding proper care for rare but critical patients. This program was effective at improving team performance and cooperative moods when managing an organophosphate poisoned patient in the Emergency Department.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.631-636
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• 2019

최근 많은 연구자들이 대규모 현장에 투입된 건설자원의 유형과 위치를 자동 파악하는 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 인식하고자 하는 건설 물체(작업자, 중장비, 자재 등)를 학습용 이미지 데이터에 표시하는 Labeling 작업을 요구하고 이에 불필요한 시간과 노력이 낭비된다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 본 연구는 액티브 러닝을 활용한 영상기반 건설현장 물체 자동 인식 프레임 워크를 제안함을 목표로 한다. 개발 프레임워크 검증을 목적으로 건설분야 Benchmark 데이터셋을 이용하여 실제 실험을 진행하였다. 그 결과, 액티브 러닝을 통해 학습한 모델은 다양한 특성을 지닌 건설물체를 성공적으로 인식할 수 있었고, 기존의 학습 DB 구축 방식과 비교할 때 더 적은 데이터 수와 반복학습 횟수로도 높은 성능을 가지는 영상분석모델을 개발할 수 있었다. 결과적으로 기존에 요구되던 학습 DB 구축을 위한 Labeling 작업을 줄일 뿐만 아니라 총 시간과 비용을 최소화할 수 있다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.173-180
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• 2017

본 논문에서는 공학계열 학생들의 임베디드 시스템 수업 사례로 아두이노를 활용한 프로젝트 기반의 학습을 제안한다. 이러한 프로젝트 기반 학습을 공학교육에 도입함으로써 학생들은 전공 교과과정을 통해 학습했던 개별적인 이론들을 실제로 구현해 볼 수 있는 계기가 되었으며 프로젝트 개발의 전 과정에 참여함으로써 현장 실무능력을 쌓을 수 있는 경험을 하게 되었다. 수업 전후 프로젝트 기반 학습의 교육적 효과를 알아보기 위해 설문조사를 실시하였으며 그 결과를 SPSS 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다. 프로젝트 기반 학습은 팀 체제로 운영이 되기 때문에 구성원들 간의 상호작용을 통하여 조직 내에서의 커뮤니케이션 능력과 팀워크를 키울 수 있는 바탕이 되었고 프로젝트의 수행과정에서 만들어진 모든 자료들은 학생들의 포트폴리오 제작에 사용될 수 있어 졸업 후 취업활동을 위한 자료에 큰 도움이 될 수 있었다.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권3호
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• pp.33-41
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• 2023

본 연구는 문제 중심학습법(PBL, Problem Based Learning)을 적용한 성인간호학 시뮬레이션 실습 모듈 개발과 적용 경험 분석을 통해 수업의 질 향상의 근거로 활용하고자 하였다. 간호학과 68명 학생에 대해 PBL을 접목한 시뮬레이션 실습 모듈 적용 후 만족도, 타당도, 자아성찰지와 강의 평가 등의 양적 질적 자료를 분석하였다. 만족도는 5점 중 4.64점으로, '나는 이 수업을 다른 친구들에게 추천하고 싶다'가 가장 높게 나타났다. 수업 내용의 타당성 검토 항목에 대해 64.7%~100%로 타당하다고 답하였다. 질적 자료 분석으로부터, '생동감 있는 수업 환경과 관련된 몰입감 증대', '학습자의 능동적인 수업 참여로 체화된 지식과 술기의 성장', '팀 기반 문제해결 과정을 통한 상호협업 능력 향상', '상황적 위기 대처 과정을 통한 문제해결 능력 향상', '소규모 밀착 지도에 따른 개인의 이해력 향상'의 5개 주제 묶음으로 범주화 되었다. 수업의 질 향상을 위해 추후 지속적인 PBL 학습전략 개발 및 다양한 시나리오 개발이 요구된다.

• 벤처창업연구
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• 제11권2호
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• pp.89-100
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• 2016

본 연구는 사회 혁신분야의 문제해결도구로 활용 비중이 커지고 있는 디자인 씽킹과 액션러닝 방법론을 비교분석하고 통합모델을 제시하는데 목적이 있다. 구체적으로 두 방법론의 프로세스 측면에서 유사점과 차이점을 비교, 분석하고, 두 방법론의 장점을 기반으로 통합된 방법론을 제시하고자 한다. 비교 분석 연구를 통해 제시된 통합모델은 디자인 씽킹 방법론의 완성도를 높이기 위하여 액션러닝의 팀빌딩과 성찰 프로세스 부분을 중점적으로 보완하였다. 또한 통합모델을 검증하기 위한 사례 연구를 통해 디자인 씽킹 방법만을 활용하는 경우보다 액션러닝이 가미된 통합모델이 더욱 우수한 성과 도출이 가능하다는 것을 통계적으로 검증하였다. 본 연구결과는 사회혁신 도구로 활용할 수 있는 디자인 씽킹과 액션러닝 방법론을 이해하는데 기여할 수 있으며, 두 방법론을 기반으로 수정된 통합모형을 제시함으로써 디자인 씽킹을 이용한 사회 혁신 전략의 질적 수준과 만족도를 향상시킬 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1079-1087
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• 2018

최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제31권1호
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• pp.23-45
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• 2006

이 연구의 목적은 공업계 고등학교 실기교육에서 적용할 수 있는 협동학습 수업 모형을 개발하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해서 관련 문헌을 검토하였고, 실기교육 내용의 재구성과 모형개발을 위해서 전문가와 면담을 하였다. 연구 결과 15단계로 구성된 협동학습 수업 전략 모형이 개발되었다. 이 모형은 전통적인 4단계 모형에 그 기반을 두고 있고, 이미 그 효과가 검증된 Jigsaw 모형과 STAD 모형, 그리고 LT 모형의 장점을 수용하였다. 개발된 모형의 특징은 학생들이 협동학습 과제를 완성하기 위해서 모든 팀 구성원들이 모듈로 구성되어 있는 학습안내서를 가지고 수업목표를 달성해야 하며, 자신들의 동료들을 가르쳐서 구성원 모두가 완전학습에 도달하도록 해야 한다. 이 수업전략 모형은 모듈식 학습안내서, 동료지도법, 그리고 협동학습이 유기적으로 연결되어 있어서 공업계 고등학교 학생들의 인지적 영역과 정의적 영역은 물론이고 기능적 영역의 수업목표를 효과적으로 달성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 의학교육논단
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• 제16권3호
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• pp.126-131
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• 2014

The purpose of this study is to analyze the medical education system of Korea and to propose a method of curriculum redesign. Although there have been many attempts by medical educators to improve the quality of medical education, the results have not been fruitful. First, there exists a limitation to the dualistic curriculum design based on Flexnerianism, and thus, this model does not provide an integrated experience to medical students. Therefore, we propose a unidimensional model for curriculum redesign. Second, it is impossible to promote excellence in medical education without solving the structural problems of teaching and learning, such as the teaching competency of the faculty, large-scale lectures, and team teaching systems. A curricular strategy that emphasizes mutual interaction and teaching accountability is necessary to promote meaningful learning. Third, the current clinical training system, the circulation model, provides incomplete training as well as a lack of sequence and articulation experiences. This system needs to be redesigned in a way that allows only those students who have mastered both the knowledge and the application of medical education to advance to the next step. Fourth, norm-referenced assessments of a medical college distort the learning process and create unconstructive system energy. A criterion-referenced assessment that values cooperation, independent study, and intrinsic motivation is more important for the reliability and validity of the assessment. Medical students should not focus on formative and informative learning. Medical colleges should investigate the multifaceted potential of the students and provide transformative learning to grow students into change agents. For this to take place, curriculum redesign-not new methods of medical education-is required.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권2호
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• pp.111-116
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• 2022

In this study, the applicability of machine learning for the development of a simulator for general X-ray examination education is evaluated. To this end, k-nearest neighbor(kNN), support vector machine(SVM) and neural network(NN) classification models are analyzed to present the most suitable model by analyzing the results. Image data was obtained by taking 100 photos each corresponding to Posterior anterior(PA), Posterior anterior oblique(Obl), Lateral(Lat), Fan lateral(Fan lat). 70% of the acquired 400 image data were used as training sets for learning machine learning models and 30% were used as test sets for evaluation. and prediction model was constructed for right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat image classification. Based on the data set, after constructing the classification model using the kNN, SVM, and NN models, each model was compared through an error matrix. As a result of the evaluation, the accuracy of kNN was 0.967 area under curve(AUC) was 0.993, and the accuracy of SVM was 0.992 AUC was 1.000. The accuracy of NN was 0.992 and AUC was 0.999, which was slightly lower in kNN, but all three models recorded high accuracy and AUC. In this study, right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat images were classified and predicted using the machine learning classification models, kNN, SVM, and NN models. The prediction showed that SVM and NN were the same at 0.992, and AUC was similar at 1.000 and 0.999, indicating that both models showed high predictive power and were applicable to educational simulators.