스쿼시와 스트레치 원칙은 애니메이션 동작을 위한 필수적인 원칙으로 작용한다 이 원칙의 적용은 캐릭터에게 무게와 부피의 허상을 제공하며, 애니메이션 동작의 뻣뻣함과 딱딱함을 벗어나, 부드럽고 유연한 동작이 되게 하는 것을 가능하게 한다. 애니메이션에서 인물이나 사물의 동작표현을 실제 세계와 같이 표현하게 되면, 부자연스럽게 보인다. 스쿼시와 스트레치가 없는 어떤 동작이든 딱딱하고 흥미가 없고, 살아있지 않은 것으로 보일 것이다. 이것은 질량, 부피, 중력의 기본 법칙과 함께, 모든 사물의 움직임, 캐릭터의 동작, 대사, 얼굴표정 등에 모두 적용될 수 있다. 이 원칙이 없이는 어느 동작도 잘 표현되지 않을 것이다. 좋은 애니메이션 동작이 되려면, 이것은 2D 애니메이션에서 만이 아니라, 3D 애니메이션에서도 필이 적용되어야 한다. 따라서, 스쿼시와 스트레치 원칙의 체계적인 분석이 요구되어 진다.
Purpose: The present study was done to discover the structure of universal actual experiences 'Considering tomorrow' of health and quality of life among North Korean refugees in terms of the socio-cultural context of South Korea. Method: The research question was 'what is the structure of the actual experience of 'Considering tomorrow?', which was examined based on the Parse's human becoming research method. Five North Korean adult refugees were recruited from a National Reconciliation Committee in Seoul/Incheon. The data was gathered from dialogues and collected from February, 2006 to November, 2006. Results: The structures found in this study were: 'hope for future life by taking responsibility and having harmony with South Koreans, by forming an integrated identification; having a chance for positive engagement, by attaining human freedom and hope; feeling respected, by assimilating self to the new world; getting freedom back, by facing a new challenge and preparing self for a new social role; overcoming cultural differences with fortified hardiness for survival, by making a decision for a life course with individual growth. In addition, conceptual integration was that 'Considering tomorrow is transforming the enabling-limiting values'. Conclusion: Health professionals need to know North Korean refugees' psychological difficulties, expectations of treatment, help seeking behavior, and expectations from mainstream culture. Additionally, understanding North Korean refugees' needs for reality, health education and a multi-disciplinary team approach are necessary to improve their health.
기계학습 기술이 발달함에 따라 기계학습은 제한된 상황에서 벗어나, 실생활과 비슷한 복잡하고 다양한 상황에서의 학습이 중요한 이슈가 되었다. 본고에서는 현실과 비슷한 상황을 도입하기 위하여 드라마를 사용한다. 드라마 내의 등장인물들은 말투, 어조, 관심주제와 같이 다양한 특성을 내재하고 있다. 등장인물들의 다양한 특성 중 관심주제는 대본 안에 글로 드러나 있으므로 기계학습을 통해 등장 인물의 인식에 활용할 수 있다. 최근, 확률그래프모델 분야에서 문서의 주제를 다루는 기법으로 자주 거론되는 토픽 모델 중 하나인 Author-Topic (AT) 모델은 등장인물의 관심주제를 학습하는 데에 적합하다. 본 논문에서는 AT 모델로 대본을 학습하고, 학습된 데이터 분포를 이용하여 장면에 등장하는 인물들을 인식하는 방법을 제시한다. 이 방법의 성능을 측정하기 위해, 미국 TV 드라마 'Friends' 대본 39편을 학습시키고, 장면에 대해 등장인물을 인식하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본고에서 Author-Topic 모델을 이용한 인물 인식 방법이 다수의 인물이 참여한 담화의 인물들을 인식하는데 강점이 있음을 확인할 수 있다.
This study explores the effects of an SSI-based program focused on character and values for engineering college students. The participants were fifty-four students enrolled in the program. Data sources include the students' responses to the Likert-type questionnaire on character and values as well as qualitative data such as classroom dialogues, assignment essays and field notes. The results indicate that the program significantly contributed to the enhancement of the engineering college students' perception of character and values, especially in the sub-components, sustainable development, perspective-taking, and willingness to act. In addition, the qualitative data reveals the nuances of the students' responses in the classroom dialogue and essays related to the sub-components. Based on the results, the author compares the participants' responses to other students in previous research which reported the effects of an SSI-based program on character and values. Compared to the other students, the engineering students in this study cultivated willingness to act through the SSI-based program, without improvement in most of the emotional aspects of character and values.
Purpose: This study investigates patterns of small group interaction and examines the influence among graduate nursing students of online collaborative learning strategies on small group interaction patterns, task performance and learning attitude in web-based team learning environments. Method: To analyze patterns of small group interaction, group discussion dialogues were reviewed by two instructors. Groups were divided into two categories depending on the type of feedback given (passive or active). For task performance, evaluation of learning processes and numbers of postings were examined. Learning attitude toward group study and coursework were measured via scales. Results: Explorative interactions were still low among graduate nursing students. Among the students given active feedback, considerable individual variability in interaction frequency was revealed and some students did not show any specific type of interaction pattern. Whether given active or passive feedback, groups exhibited no significant differences in terms of task performance and learning attitude. Also, frequent group interaction was significantly related to greater task performance. Conclusion: Active feedback strategies should be modified to improve task performance and learning attitude among graduate nursing students.
Much of the behavior of doctors reflects the influences from the social, cultural, historical, and economic environment of the time. Therefore, it is very important for future doctors to understand the practice environment in an ever changing world. Traditionally, doctors' competence has been based on the doctor-patient relationship. However, the social practice of medicine in the contemporary era asks future doctors to have social competencies, which often are defined as non-clinical competencies. As a global project, the World Federation for Medical Education has urged every country to define the future role of doctors to encompass global roles based on the duty toward and value of clinical as well as non-clinical competencies. In the past four years, Korean medical professional societies have coordinated to set forth the global role of Korean doctors. Five domains of clinical competence, professionalism, social accountability, communication and collaboration, and education and research have been chosen. The current version of the "global role of Korean doctors" can be used not only for the common objectives of medical education, but also for translating into the competencies of doctors that can be achieved through life-long learning. If we all want to improve medical education in order to produce more qualified and competent doctors as the public desires, then it may be the most urgent task to produce doctors who are equipped with social competencies to persuade, negotiate, and engage in constructive dialogues with society for better health care for a better society.
본 론문은 packet 교환 방식의 computer 통신망인 KORNET 개발에 판한 4편의 논문중 제1부로서 KORNET의 전체적인 개요와 network management center(NMC)의 개발에 관하여 기술하였다. NMC는 operator dialogue를 통하여 network내 여러 소자의 상태를 감지 하고 가입자와 network의 운용을 담당하며 routing의 관리를 담당하는등 network의 중추적 기능을 구행한다 본 KORNET의 구현에 있어서 통신 protocol은 CCITT의 권고사항을 충실히 따랐으며 NMC의 응용 software인 operator interface, prinary/secondary부, session layer차 packet level adaptor는 자체적으로 개발하였고, packet, link 및 physical level protocol은 Data Goner각사에서 개발한 XODIAC X.25를 응용하여 개발하였다.
이 논문의 목적은 기술사의 관점에서 사회구성주의의 주요 이슈를 검토하고 평가하는 데 있다. 사회구성주의 기술학은 기술변화에 대한 대안적 설명으로서 다양한 비판에 적극적으로 대응하는 가운데 자신의 논지를 발전시켜 왔다. 특히 사회구성주의와 기술사는 $\ulcorner$기술과 문화$\lrcorner$를 통해 서술과 이론에 관한 논쟁, 신뢰성과 퍼포먼스에 관한 논쟁, 자전거 변천과정의 사례에 관한 논쟁을 전개해 왔다. 기술사 연구자의 입장에서 볼 때 사회구성주의는 새로운 전문용어를 남용하고 있고 역사적 자료의 사용이 엄밀하지 못하며 연구 대상에 따른 제약을 충분히 고려하지 않고 있다. 또한 사회구성주의를 한국에 적용하기 위해서는 역사적 자료의 미비, 기술학습의 중요성, 관련사회집단의 특수성 등의 문제에 주의를 기울여야 한다.
Cho, Gyuseong;Kim, Jong Hyun;Park, Tae Soon;Cho, Kunwoo
Nuclear Engineering and Technology
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제49권3호
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pp.598-608
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2017
A new radiation scale is proposed. With empathy toward the vast majority of people who are not well versed in radiation and related matters, and thus suffering from misunderstanding that breeds unnecessary fear of radiation, the aim of proposing a new radiation scale, radiation index (RAIN), is to put the general public at ease with the concept of radiation. RAIN is defined in dimensionless numbers that relate any specific radiation dose to a properly defined reference level. As RAIN is expressed in plain numbers without an attached scientific unit, the public will feel comfortable with its friendly look, which in turn should help them understand radiation dose levels easily and allay their anxieties about radiation. The expanded awareness and proper understanding of radiation will empower the public to feel that they are not hopeless victims of radiation. The correspondence between RAIN and the specific accumulated dose is established. The equivalence will allow RAIN to serve as a common language of communication for the general public with which they can converse with radiation experts to discuss matters related to radiation safety, radiation diagnosis and therapy, nuclear accidents, and other related matters. Such fruitful dialogues will ultimately enhance public acceptance of radiation and associated technologies.
In this study, we introduce trends in neural-network-based deep learning research applied to dialogue systems. Recently, end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems using long short-term memory, sequence-to-sequence models, among others, have been studied to overcome the difficulties of domain adaptation and error recognition and recovery in traditional pipeline goal-oriented dialogue systems. In addition, some research has been conducted on applying reinforcement learning to end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems to learn dialogue strategies that do not appear in training corpora. Recent neural network models for end-to-end trainable chit-chat systems have been improved using dialogue context as well as personal and topic information to produce a more natural human conversation. Unlike previous studies that have applied different approaches to goal-oriented dialogue systems and chit-chat systems respectively, recent studies have attempted to apply end-to-end trainable approaches based on deep neural networks in common to them. Acquiring dialogue corpora for training is now necessary. Therefore, future research will focus on easily and cheaply acquiring dialogue corpora and training with small annotated dialogue corpora and/or large raw dialogues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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