본 연구는 고등학교 재학기간 중 고교-대학 연계 프로그램 참여에 따른 진로진학의 영향을 실증적으로 분석하고 공교육 정상화를 도모하는 고교-대학 연계 방법을 탐구하는데 목적이 있다. 연구를 위해 K대학교의 재학생 371명 및 고교 교사 62명을 대상으로 설문을 실시하였다. 연구 결과는 전반적인 고교-대학 연계 프로그램 참여율은 '입시설명회', '전공진로탐색' 프로그램 순으로, 남학생보다 여학생의 참여율이 높게 나타났고, 입학전형별 대학진학에 미친 영향을 비교한 결과 '입시상담' 프로그램은 학생부종합전형(입학사정관 전형)에서 높게 나타났다. 교사들은 고교교육 정상화 및 대학진학에 가장 효과적인 고교-대학 연계 방법으로 '전공진로탐색'으로 응답해 전공진로탐색 프로그램의 활성화가 필요함을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 고교-대학 연계의 다각적인 방법과 개선을 통한 공교육 정상화 촉진 가능성을 보여주는 것이라 하겠다.
최근 고교체제가 다양화되었지만, 일반계 고등학교(이하 일반고)가 상대적으로 위기를 맞이하고 있다는 논란이 많다. 본 연구는 일반고의 교육역량 강화를 위한 경상북도 일반고 발전의 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 일반고 발전을 위한 공감대 형성, 일반고의 교육적 책무성 강화, 실질적인 교육과정 자율화 보장, 학생 맞춤형 교육과정의 다양화 추구, 교육과정과 진로교육의 통합화, 교사 확보 및 배치의 탄력적 운영 등의 전제가 필요하며, 진로직업교육 측면에서 학생들의 진로, 적성, 흥미에 부합하는 교육과정을 편성하고 심층적인 진로직업지도를 위한 단위 학교 및 지역사회의 노력을 구체적으로 명시하는 것이 필요하며, 단위 학교에서 학생들의 진로직업교육에 대한 과목 선택권이 보장되고 있는지는 심각하게 고민할 필요가 있다. 일반고 교육과정의 정상화는 곧 자연스러운 진로교육의 내실화의 방향이 되도록 해야 한다.
Cavaleri, Liborio;Chatzarakis, George E.;Trapani, Fabio Di;Douvika, Maria G.;Roinos, Konstantinos;Vaxevanidis, Nikolaos M.;Asteris, Panagiotis G.
Advances in materials Research
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제6권2호
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pp.169-184
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2017
Electro-Discharge machining (EDM) is a thermal process comprising a complex metal removal mechanism. This method works by forming of a plasma channel between the tool and the workpiece electrodes leading to the melting and evaporation of the material to be removed. EDM is considered especially suitable for machining complex contours with high accuracy, as well as for materials that are not amenable to conventional removal methods. However, several phenomena can arise and adversely affect the surface integrity of EDMed workpieces. These have to be taken into account and studied in order to optimize the process. Recently, artificial neural networks (ANN) have emerged as a novel modeling technique that can provide reliable results and readily, be integrated into several technological areas. In this paper, we use an ANN, namely, the multi-layer perceptron and the back propagation network (BPNN) to predict the mean surface roughness of electro-discharge machined surfaces. The comparison of the derived results with experimental findings demonstrates the promising potential of using back propagation neural networks (BPNNs) for getting a reliable and robust approximation of the Surface Roughness of Electro-discharge Machined Components.
본 연구는 체육교과 진화에 관해 생태학적으로 조망해 보고 논의 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2007년 개정 체육과 교육과정을 통해서 의미를 모색해보았다. 교육과정을 토대로 체육교과의 진화를 조망한 이유는 개정 체육과 교육과정에는 체육교육의 목표, 가치, 체육교육의 철학적 배경을 담고 있기 때문이다. 본 연구를 통해 타나난 결과는 다음과 같다. 첫째, 현장교사에 대한 역할 강화를 위한 적극적 지원이 강조되어야 한다. 둘째, 체육교과에서 전술이 강조되어야 한다. 셋째, 운동을 단순히 기능 혹은 운동신경수준이 아닌 가드너가 제시한 지능으로 해석하는 것이 필요하다. 넷째, 체육교과의 정상화를 위해서는 현재 고등학교 2, 3학년에서 체육교과 필수 지정에 대한 노력이 필요하다.
최근 합성곱 신경망은 컴퓨터 비전에 관련된 여러 분야에서 높은 성능을 보여 주고 있으나 합성곱 신경망이 요구하는 많은 연산양은 임베디드 환경에 도입되는 것을 어렵게 하고 있다. 이를 해결하기 위해 ASIC이나 FPGA를 통한 합성곱 신경망의 구현에 많은 관심이 모이고 있고, 이러한 구현을 위해서는 효율적인 고정 소수점 표현이 필요하다. 고정 소수점 표현은 ASIC이나 FPGA에서의 구현에 적합하나 합성곱 신경망의 성능이 저하될 수 있는 문제가 있다. 이 논문에서는 합성곱 계층과 배치(batch) 정규화 계층에 대해 고정 소수점 표현을 분리해서, ResNet-50 합성곱 신경망의 합성곱 계층을 표현하기 위해 필요한 비트 수를 16비트에서 10비트로 줄일 수 있게 하였다. 연산이 집중되는 합성곱 계층이 더 간단하게 표현되므로 합성곱 신경망 구현이 전체적으로 더 효율적으로 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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