본 연구는 측정 영역의 문제해결 과정에서 나타나는 초등학교 6학년 학생의 오류를 분석하였다. 초등 5~6학년군의 내용에서 학생들이 어려워하는 부분에 대한 오류를 분석함으로써 학생들의 성취기준 도달을 도울 수 있는 교수 학습에서의 시사점을 도출하고자 하였다. 첫째, 문제를 해결할 수 있는 충분한 시간을 학생들에게 제공했음에도 불구하고 풀이과정을 바르게 쓰지 못한 학생이 문항에 따라 약 30~60%에 이르렀다는 점은 학생들이 측정 영역의 일부에서 어려움을 겪고 있음을 시사한다. 둘째, 단위 사이의 관계에 대한 불충분한 이해 등 측정 단위에 대한 학생들의 이해가 낮은 것을 확인하였다. 셋째, 학생들은 삼각형에서 밑변이 정해지면 그에 따라 높이가 결정되고 이로부터 삼각형의 넓이를 구하는 여러 개의 식을 도출할 수 있다는 것에 대한 이해가 낮은 것으로 나타났다.
This study aimed to develop a fitted torso pattern with an improved fit for inverted-triangular males in their twenties. For this study, six torso patterns were collected, compared and evaluated, and a fitted torso pattern was developed using virtual fittings. The research results are as follows. First, the fitted torso pattern received a good rating as a result of the virtual fitting evaluation: waist dart set 2 of the front; the amount of comfort is set at 5 cm around the chest, 4 cm around the waist and 10 cm around the hips. Second, the evaluation of virtual fitting of the development pattern showed that fit evaluation was 4.11/5 points, ease evaluation was 6.53/7 points, and that the stress map and airgap were suitable for the human body. Third, the actual fit evaluation of the development pattern was 4.25/5 points, 6.35/7 points for ease evaluation, and 4.81/5 points for motion evaluation. Fourth, there was no significant difference between the results of the virtual and actual fitting evaluation with the objectivity test. It is therefore possible to apply a pattern developed through a virtual fitting to an actual human body and to confirm the objectivity of the pattern.
VRML data, which is mainly structural element, is frequently used for modeling and visualizing 3D objects. Although there can be variations, it is a usual practice to represent 3D shapes in VRML format. Ever since the advent of Internet, there have been strong needs to transfer shape data through Internet. Because of this need, it is necessary to transform a data file in VRML or similar format into a more convenient form to transfer through the network. In a VRML file, a model is sometimes divided into a set of triangle meshes due to several practical reasons. However, this causes various demerits for the fast transmission. Therefore, it is more efficient to merge the mesh sets into one mesh set for the transmission. In this paper, we present the problems in the merge process and the techniques to handle the situation.
This study was conducted in order to spread out lower body 3D scan data of men in their twenties. The aim was to achieve slacks pattern with ease allowance through comparison with existing flat patterns. For conversion of 3D scan data into 20 pattern, reference lines were established by using Rapid Foam in 3D shape analysis software. 2C-AN program and Yuka CAD were used to convert 20 pattern earned with straight posture of 3D scan data into slacks pattern by using Triangle Simplification & Runge-Kutta Method. In order to achieve this we needed to set a line 9cm below the hip line, to array vertex of each block to crease line while maintaining the horizontal line. And then we needed to set ease allowance in back crotch and to set waist circumference or hip circumference ease allowance in side seam of slacks. Results showed that long front crotch length can be achieved if 3D scan data is compared with 20 existing flat pattern. Slacks pattern that raise front crotch by about 1.5cm compared to back crotch and also possess ease allowance in back crotch area are great in appearance evaluation.
For the Gwangyang Ume Flower Festival, this study sought to develop competitive fashion culture goods design and to activate regional culture festival by reinterpreting ume flower image in accordance with current trends, manufacturing motive patterns, and applying them to neckties, scarves, and T-shirts. In terms of method, four basic motives were set that showed new figurative images of ume flowers using Adobe Illustrator 10. The repetitive units of each motive we combined with the ume flower motives and the geometrical patterns, such as quadrangle, triangle, and circle. The basic direction of design was set so that color and texture could have colorful, modern, and natural images using pastel tone and gradation. The set patterns were applied to the repetition, the repetition of the transformed patterns of 45 angle, and the strife patterns, making it possible to display various images in the fashion items such as neckties, scarves, handkerchiefs, or T-shirts. The development of such fashion culture goods seems to be more significant, since they can be easily accessed by general festival participants. Accordingly, the Gwangyang Ume Flower Festival seems to develop not into food-led festival, but into a cultural festival that can publicize more various programs and create profits.
전라남도 지역 내에 서남권과 동남권의 지역격차가 심하게 존재하고 있으며, 이들 문제해결을 위한 방안이 필요한 시점이다. 이러한 지역적 격차를 해소하고 서남권 경제를 활성화하기 위한 방안으로서 배후단지 건설을 제시하였다. 이 배후단지에는 기존 서남권 지역이 지니고 있던 산업들 중 경쟁력이 있는 산업과 중장기적으로 육성해야할 신성장동력산업, 그리고 마지막으로 중국 등 해외에서 U-TURN하고자 하는 기업들의 산업유치 등으로 나누어 트라이앵글 산업 클러스터를 구성하는 것이다. 그리고 이 트라이앵글 코어 내에는 연구개발 중심의 비즈니스센터를 만들어 지원하는 역할을 하는 등 원스톱 서비스를 제공하는 것이 핵심이다. 목포 및 무안내의 기존산업들중 경쟁력 있는 산업 군을 알아보기 위해 여기에서는 LQ 및 변이-할당분석을 실시하였다. 그 결과 식료품산업, 1차 금속제조업, 금속가공제품 제조업 등이 경쟁력이 있는 것으로 분석되었다. 그리고 신성장 동력산업으로서는 정밀기기 및 첨단부품산업 등을 중심으로 공항만이 이점을 최대한 살릴 수 있도록 제안하였으며, 마지막으로 U-TURN 산업으로는 고부가가치 섬유 및 의류산업을 제시하였다. 그리고 이러한 지역경제의 성장기반을 바탕으로 고용을 창출할 있는 자생적 기반이 마련될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 사이코드라마 전문가의 다양한 실험적 시도와 역량강화를 돕기 위해 교류분석과 사이코드라마의 통합적 적용모형을 보여주기 위함이다. 카프만이 개발한 게임 모형인 드라마 삼각형은 사이코드라마의 행위화를 통해 잘 설명될 수 있다. 린다 콘돈(2014)은 역기능의 회복을 위한 모형을 통해 사이코드라마에서 행위화를 돕는 역할교대, 거울보기, 보조자아 이중자아의 기법을 소개하였다. 사이코드라마의 행위화는 교류분석에서 제시할 수 없는 정서적 체험과 경험을 제공한다. 사이코드라마의 코우칭 기법을 통해 희생자, 박해자, 구원자의 위치에서 심리 게임을 하는 사람들에게 그들의 상황을 정확하게 알려줄 수 있다. 또한 해결을 위한 역할 훈련을 실시할 수 있다. 교류분석의 자아상태에 대한 개념은 디렉터가 주인공의 언어와 태도를 이해하고 장면을 설정하는 데에 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문은 교류분석의 개념인 드라마 삼각게임의 행위화를 통해 교류분석 접근과 사이코드라마의 통합 적용의 예를 보여주며 이를 근거로 본 저자가 개발한 역할의 순환관계 틀을 제안하는 것에 의의가 있다.
본 논문에서는 삼각형 메시의 스웹 볼륨 표면을 정밀하고 안정적으로 계산하는 GPU 알고리즘을 제안한다. 삼각형 메시의 기하 요소들을 스웹하여 근사적으로 삼각형 집합을 생성하고, 이 집합의 엔벨롭을 계산하면 스웹 볼륨의 최외곽 경계 표면을 얻을 수 있다. 엔벨롭을 찾기 위하여 우리는 삼각형 집합의 공간 분할을 계산하고 그 분할의 최외곽 경계를 추출하였다. 알고리즘의 안정성을 확보하기 위하여 우리는 스웹 정점들을 초기에 랜덤 섭동하는 방법과 다중 정밀도 구간 연산 기법을 적용하였다. 전체 알고리즘은 대부분의 계산을 GPU에서 처리하도록 구현되었고, 결과적으로 기존 알고리즘에 비해 수십~수백 배의 성능을 보여준다.
Perez, Luis Orlando;Gonzalez-Jose, Rolando;Garcia, Pilar Peral
Toxicological Research
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제32권4호
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pp.289-300
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2016
Non-genotoxic carcinogens are substances that induce tumorigenesis by non-mutagenic mechanisms and long term rodent bioassays are required to identify them. Recent studies have shown that transcription profiling can be applied to develop early identifiers for long term phenotypes. In this study, we used rat liver expression profiles from the NTP (National Toxicology Program, Research Triangle Park, USA) DrugMatrix Database to construct a gene classifier that can distinguish between non-genotoxic carcinogens and other chemicals. The model was based on short term exposure assays (3 days) and the training was limited to oxidative stressors, peroxisome proliferators and hormone modulators. Validation of the predictor was performed on independent toxicogenomic data (TG-GATEs, Toxicogenomics Project-Genomics Assisted Toxicity Evaluation System, Osaka, Japan). To build our model we performed Random Forests together with a recursive elimination algorithm (VarSelRF). Gene set enrichment analysis was employed for functional interpretation. A total of 770 microarrays comprising 96 different compounds were analyzed and a predictor of 54 genes was built. Prediction accuracy was 0.85 in the training set, 0.87 in the test set and increased with increasing concentration in the validation set: 0.6 at low dose, 0.7 at medium doses and 0.81 at high doses. Pathway analysis revealed gene prominence of cellular respiration, energy production and lipoprotein metabolism. The biggest target of toxicogenomics is accurately predict the toxicity of unknown drugs. In this analysis, we presented a classifier that can predict non-genotoxic carcinogenicity by using short term exposure assays. In this approach, dose level is critical when evaluating chemicals at early time points.
The object recognition mechanism of human being is not well understood yet. On research of animal experiment using an ape, however, neurons that respond to simple shape (e.g. circle, triangle, square and so on) were found. And Hypothesis has been set up as human being may recognize object as combination of such simple shapes. That mechanism is called Figure Alphabet Hypothesis, and those simple shapes are called Figure Alphabet. As one way to research object recognition algorithm, we focused attention to this Figure Alphabet Hypothesis. Getting idea from it, we proposed the feature extraction algorithm for object recognition. In this paper, we described recognition of binarized images of multifont alphabet characters by the recognition model which combined three-layered neural network in the feature extraction algorithm. First of all, we calculated the difference between the learning image data set and the template by the feature extraction algorithm. The computed finite difference is a feature quantity of the feature extraction algorithm. We had it input the feature quantity to the neural network model and learn by backpropagation (BP method). We had the recognition model recognize the unknown image data set and found the correct answer rate. To estimate the performance of the contriving recognition model, we had the unknown image data set recognized by a conventional neural network. As a result, the contriving recognition model showed a higher correct answer rate than a conventional neural network model. Therefore the validity of the contriving recognition model could be proved. We'll plan the research a recognition of natural image by the contriving recognition model in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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