디지털 매체의 발달과 교육에 대한 관심은 전 세계적으로 디지털 교육디바이스의 발전을 가져왔다. 교육 선진국인 영국은 전자 칠판, 전자 책상 등 다양한 디지털 교육 매체를 활용하고 있고 일본은 Ditt 액션 플랜을 계획하여 디지털 교과서를 국가적 차원에서 투자 발전시키고 있다. 인터넷 선진국인 한국의 경우는 2007년 수학 디지털 교과서를 시작으로 과학교과서를 거쳐 2010년 영어 공교육강화 정책이 시행되면서 2011년 영어디지털 교과서가 국가 정책의 일환으로 도입 되었다. 빠르게 디지털 교육매체를 받아들이고 발전시키고 있는 과도기적 시점에서 효율적인 교육 효과와 디자인 가이드의 설립을 위하여 디지털 교육 선진국의 디지털 교과서 및 교육 매체의 적용 사례연구를 통한 장단점을 분석하여 한국 디지털 교육의 나아갈 방향을 잡는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 LG 유럽 디자인 센터를 기반으로 디지털 교육의 선진국인 영국과, 복지 사회의 기반위에서 적극적인 디지털 교육을 이끌고 있는 스웨덴을 사례 연구 대상국으로 선정하며. FGI, 집중 관찰 분석, 설문, 휴리스틱, KJ 법을 통해 2차례로 분석하며, 현황분석은 국가적으로 막대한 투자를 받고 있는 영국을 중심으로 살펴보며, 스웨덴은 사례연구 및 설문 분석 시 포함한다. 분석 결과 대체적으로 디지털 교과서를 단독으로 사용하는 교육보다는 프린트 교과서 사용을 병행하여 각 매체의 장단점을 적절히 활용하여 수업하는 것을 선호하고 있었으며 학생 및 교사의 만족도도 높게 나타났다. 특히 교사들이 쉽게 적응할 수 있는 디지털 매체의 GUI 디자인이 요구되고 있었다. 이에 향후 디지털 교과서 디자인 기획에 있어서 타겟층(교사와 학생)의 사전 조사 및 설문 분석을 통해 사용자의 특성을 고려한 디지털교육 매체만을 위한 디자인 기획을 해야 한다. 본 연구결과는 디지털 해외 선진국의 사례를 파악하여 국내 디지털 교육산업에 기초 자료로 활용하는데 의의가 있다.
본 연구는 한국 교사들의 국제 교육개발협력 연구에 대한 동향을 분석함으로써, 교육의 질적 협력을 강화하는 '지속가능발전목표(SDGs)' 시대에 교사 및 교사교육이 나아가야 할 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 체계적 문헌고찰(systemic review)을 위해 8개 데이터베이스를 활용하였고, 최초 검색된 논문은 2,945편이었으며 검색전략을 적용하여 최종 6편의 논문이 선정되었다. 연구 결과 첫째, 교육개발협력에 참여한 예비 및 현직 교사들은 개발교육에 대한 필요성을 인식하고 높은 관심도를 나타내고 있으나, 이 분야에 대한 지식과 교수효능감은 낮은 것으로 나타났다. 둘째, ODA 교육 프로그램에 참여 경험이 있는 교사들은 현지 분석과 역할 수행에 대한 이해가 부족하여 어려움을 겪은 것으로 나타났으며, 수학과 유아교육에서는 개도국과 한국의 교육과정과 제도 등을 비교하는 연구가 수행되었다. 마지막으로 교육분야 ODA 관련하여 예비 현직 퇴직 교사 활용 방안에 대한 연구가 수행되었고, 교원들의 지속성 있는 교육개발협력 참여를 지원할 수 있는 체계가 필요하다. 결론적으로 SDGs 시대의 성공적인 교육개발협력을 위하여 한국 교사들의 전문성 강화, 현지에 대한 분석과 이해, 취약 계층의 보편적 교육에 대한 개발협력 방안이 필요하다.
국소복합분위수 회귀모형을 활용한 비모수적 함수 추정방법이 높은 효율성과 더불어 활발히 연구되고 있다. 이러한 추정과정에 커널을 사용한 자료 평활방법이 대표적으로 사용되고 있으며, 그 성능은 커널보다는 평활계수의 선택 크게 의존한다. 한편, 회귀함수 추정방법의 성능을 평가하는 기준으로는 통상적으로 $L_2$-노름이 사용되어 평균제곱오차 또는 평균적분제곱오차를 최소화하는 평활계수의 선택에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 국소선형 복합 분위수 회귀방법을 활용한 비모수 회귀모형 추정량의 성능을 결정하는 평활계수 선택의 최적성에 관해 연구하였다. 특히, 여러 장점을 가졌으나 수리적 어려움으로 연구가 미흡한 평균절대오차 및 평균적분절대오차를 최적의 기준으로 삼아 최적의 평활계수를 구하고 그 유일성에 관해 연구하였다. 나아가 기존의 평가기준인 평균제곱오차 및 평균적분제곱오차를 사용한 선택과의 관계를 파악하고 그 성능을 비교하였다. 이러한 과정에서 다양한 상황에서의 모의실험을 통해 제안한 방법의 특성을 규명하였다.
본 연구는 자연구조 개념의 창의융합조형 교육프로그램 개발을 위한 기초연구로 관련 연구 동향을 파악하고자 하였다. 자연구조 개념은 프렉탈(fractal), 키네틱(kinetic), 바이오미미크리(biomimicry)로 한정하였다. 학술연구정보서비스를 활용하여 자연구조개념과 관련한 최근 10년간의 국내 연구동향을 분석한 결과, 편차는 있으나 교육 관련연구는 이 세 주제 모두 미흡하였으며 프랙탈의 경우는 수학 교과에 편중되어 있었다. 따라서 본 연구는 조형교육프로그램 개발을 위한 기초자료 조사이기 때문에 프랙탈, 키네틱, 바이오미미크리를 주제로 한 조형 관련 연구 동향을 추가로 분석하였고 이 세 주제가 다루어지고 있는 분야와 상세내용을 파악하였다. 자연의 가진 원천적 특성을 이해하고 무한에 가까울 만큼의 방대한 조형원리를 교육주제로 활용함은 매우 유의미하다 할 수 있다. 그러나 본 연구를 통해 자연구조개념의 교육프로그램이 매우 미흡함을 파악하였기에 후속으로 국외에서의 자연구조개념을 주제로 한 교육 관련연구동향을 살펴보고 체계적 창의융합조형교육프로그램 개발을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
We have initiated a Very Long Baseline Interferometer (VLBI) monitoring project of 36 methanol maser sources at 6.7 GHz using the Japanese VLBI Network (JVN) and East-Asian VLBI Network (EAVN), starting in August 2010. The purpose of this project is to systematically reveal 3-dimensional (3-D) kine-matics of rotating disks around forming high-mass protostars. As an initial result, we present proper mo- tion detections for two methanol maser sources showing an elliptical spatial morphology, G 002.53+00.19 and G 006.79-00.25, which could be the best candidates associated with the disk. The detected proper motions indicate a simple rotation in G 002.53+00.19 and rotation with expansion in G 006.79-00.25, respectively, on the basis of disk model fits with rotating and expanding components. The expanding motions might be caused by the magnetic-centrifugal wind on the disk.
Recently, because of the danger and damages that following the steady development of scientific technologies, natural science is faced with many humane and ethical problems. So it is asserted the interdisciplinary with social and human science. However, it comes commonly that the ethical issues such as world view and one's view of life caused the development of sociology, especially development of the market economy. But in many cases, the interdisciplinary can be useful for widen the view of scholars. The interdisciplinary is actually connected with the problems of philosophy, and located in that domain. In this case, this is noticed as a model to the philosophers in 18th century, especially Denis Diderot. Diderot published De $l^{\prime}interpr{\acute{e}}tation$ de la nature during editing the Encyclopedia, from there he picked out the contents from piles of documents of Encyclopedia. Even though the contents or opinions of De $l^{\prime}interpr{\acute{e}}tation$ de la nature are inaccuracy or erroneous, it shows that how human-social science and natural science encountered. Diderot studied mathematics and then Diderot accepted to the natural science proposal, he approaches philosophy with translate English books to the French. Next he understood natural science by reading Buffon and Maupertuis, and during working for Encyclopedia, he possessed his knowledge that he can claim his opinion to other scholars. However in this De $l^{\prime}interpr{\acute{e}}tation$ de la nature, Diderot who sometimes rebutted other scholars' theory and demonstration, tried to build a philosophy on metaphysics in order to it was important for himself that he imposed the methods of science and importance of experience. Anyhow, this De $l^{\prime}interpr{\acute{e}}tation$ de la nature cause consider the recognition of Diderot in the field of natural science, and is suggested as a model about his Nature. This mean that it is an expression of his philosophy, and the content is found from natural philosophy and empirical philosophy. Like giving these attache the importance of method study for science and technique, these are targeted the promotion of popularization of natural-science and scientific-technology. Also it advocates fulfilling from reasonable philosophy to empirical philosophy. Therefore, the philosophy which was speculative and abstracted became his philosophy which was writing the meaning, as waiting the discovery of science. And at that time, the humanities made interdisciplinary with natural science.
이 연구에서는 지난 6년간 국내 학술지에 보고된 STEAM 수업의 효과에 대한 연구들이 확인한 효과의 전반적인 영역을 검토하고 어떤 변인들이 어떤 영향을 주어 어느 정도의 효과를 평균적으로 산출하는지 분석하여 전체적인 STEAM의 효과를 분석하였다. 메타분석에 충분한 자료를 제시하는 논문을 파악 후 이상치가 제시된 논문을 제외한 총 60편의 172개의 효과크기를 분석하였다. 연구 결과 STEAM의 효과는 논문에서 보고하는 다양한 종속 변수에 있어서 평균 중간 정도임을 알 수 있었다. 이러한 효과크기에 영향을 주는 조절변인을 분석한 결과 학생의 정의적 특성, 사고력, 인성 및 진로의향을 측정하는 연구에서 보다 큰 효과크기를 보이는 것으로 드러났다. 한편, 대상 학생의 학교급, 수업에서 물리적 산출물 유무, 수업시수, 연구대상 학생의 수는 효과크기에 영향을 미치지 않는 것으로 드러났다. 즉, 평균 효과크기는 이들 변인들과 무관하게 기대할 수 있음을 나타낸다. 이들 결과에 비추어 추후 필요한 연구영역 및 주제를 제시하였다.
Prihambodo, Tri Rachmanto;Sholikin, Muhammad Miftakhus;Qomariyah, Novia;Jayanegara, Anuraga;Batubara, Irmanida;Utomo, Desianto Budi;Nahrowi, Nahrowi
Animal Bioscience
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제34권3_spc호
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pp.434-442
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2021
Objective: This study aims to evaluate the influence of dietary flavonoids on the growth performance, blood and intestinal profiles, and carcass characteristics of broilers by employing a meta-analysis method. Methods: A database was built from published studies which have reported on the addition of various levels of flavonoids from herbs into broiler diets and then monitored growth performance, blood constituents, carcass proportion and small intestinal morphology. A total of 42 articles were integrated into the database. Several forms of flavonoids in herbs were applied in the form of unextracted and crude extracts. The database compiled was statistically analyzed using mixed model methodology. Different studies were considered as random effects, and the doses of flavonoids were treated as fixed effects. The model statistics used were the p-values and the Akaike information criterion. The significance of an effect was stated when its p-value was <0.05. Results: Dietary flavonoids increased (quadratic pattern; p<0.05) the average daily gain of broilers in the finisher phase. There was a reduction (p<0.01) in the feed conversion ratio of the broilers both in the starter (linear pattern) and finisher phases (quadratic pattern). The mortality rate tended to decrease linearly (p<0.1) with the addition of flavonoids, while the carcass parameter was generally not influenced. A reduction (p<0.001) in cholesterol and malondialdehyde concentrations (both linearly) was observed, while super oxide dismutase activity increased linearly (p<0.001). Increasing the dose of flavonoids increased (p<0.01) the villus height (VH) and villus height and crypt depth (VH:CD) ratio (p<0.05) in the duodenum. Similarly, the VH:CD ratio was elevated (p<0.001) in the jejunum following flavonoid supplementation. Conclusion: Increasing levels of flavonoids in broilers diet leads to an improvement in growth performance, blood constituents, carcass composition and small intestinal morphology.
인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.
이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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