Recent technological advances in three-dimensional (3D) sensing devices and machine learning such as deep leaning has enabled data-driven 3D applications. Research on artificial intelligence has developed for the past few years and 3D deep learning has been introduced. This is the result of the availability of high-quality big data, increases in computing power, and development of new algorithms; before the introduction of 3D deep leaning, the main targets for deep learning were one-dimensional (1D) audio files and two-dimensional (2D) images. The research field of deep leaning has extended from discriminative models such as classification/segmentation/reconstruction models to generative models such as those including style transfer and generation of non-existing data. Unlike 2D learning, it is not easy to acquire 3D learning data. Although low-cost 3D data acquisition sensors have become increasingly popular owing to advances in 3D vision technology, the generation/acquisition of 3D data is still very difficult. Even if 3D data can be acquired, post-processing remains a significant problem. Moreover, it is not easy to directly apply existing network models such as convolution networks owing to the various ways in which 3D data is represented. In this paper, we summarize technological trends in AI-based 3D content generation.
In order to promote social responsibility, a company reads to engage in various activities to increase their competitiveness to ensure stable and continuous development. One of the activities is to input human/material resources in order to draw and develop the core abilities of member for the productivity improvement of the company. This study is concerned with capability improvement of members in relation to core company performance, the focus of the study is to identify how education training in a company may contribute to team performance by leaning transfer through empirical study. As a result of this study, it was found that the personality of members, as well as the training programs, within the company can be a significant factor for improving productivity and performance of the company. In addition, team members noted that learning transfer take place when effectively lead through the leadership of a boss and identified that this leadership ultimately has a significant effect on team performance.
최근 자율주행 및 음성인식 등 인공지능 분야에서 기계학습을 이용한 방법이 활발히 연구되고 있다. 디지털 영상에서 특정 사물이나 영역을 인식하기 위해 고전적인 경계검출 및 패턴인식 등의 고전적인 영상처리 방법으로는 많은 한계를 가지고 있으나 deep-learning 등 기계학습 방법을 이용하면 사람의 인지수준에 근접한 결과를 얻을 수 있다. 하지만 기본적으로 deep-learning 등 기계학습은 방대한 양의 학습데이터가 확보되어야 한다. 따라서 환경 분석을 위한 항공사진처럼 데이터의 양이 매우 적은 경우 영역 구분을 위해 기계학습을 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 입력영상의 dataset 크기가 적고 입력 영상의 형태가 training dataset의 category에 포함되지 않는 경우 사용할 수 있는 transfer-learning 기법을 적용하며 이를 이용하여 영상 내에서 특정 영역 검출을 수행한다.
In recent years, an increasing number of viewpoints hold that students should be engaged in a learning environment where understanding and knowledge transfer take place. This study introduces Mathematics Created by You (MCY)-mentoring program, which allows students to construct artefacts that are required to learn. This program is online-based and so can be shared by several people and mathematics leaning takes place through interactions within this carefully designed environment. Also, MCY intends to provide students a series of sequential activities related to creative play, creative learning and creative inquiry based on a Constructive and interactive environment. Furthermore, a creative activity- constructing a creative product using building blocks- was presented as an example. Finally, we investigate the pedagogical implications and suggest directions for the further development.
오늘날의 경락체계(經絡體系)는 "영추(靈樞) 경맥(經脈)"을 표준으로 삼아 이론을 전개하고 있다. 그러나 마왕퇴한묘출토의서(馬王堆漢墓出土醫書)가 발굴되어 종래의 경락체계에 수정을 가할 필요성이 생기게되었다. "족비십일맥구경(足臂十一脈灸經)"과 "음양십일맥구경(陰陽十一脈灸經)"은 서로 연변(演變)된 것이 아니고 각자 독립적으로 발전되어 "영추(靈樞)"의 경맥이론에 영향을 끼치게 되었다. 즉 향심맥계(向心脈系)와 순환맥계(循環脈系)로 형성되어 "영추(靈樞)"에 반영되었다. 따라서 이러한 과정을 추구한 것이 본 논문에서 전개한 중심과제이다.
본 연구는 해양수산 연구개발사업의 과제별 특성, 연구성과 및 사업화 실적 현황을 파악하여 해양수산 분야 기술사업화 관련 정책 결정에 시사점을 제공하고자 하는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 2010년부터 2014년까지의 해양R&D 144개 과제와 수산R&D 68개 과제, 총 212개 과제를 대상으로 정부지원 연구비규모별 현황, 연구수행주체별 구분, 과제 진행 기간에 따른 현황을 파악하였다. 사업화 현황과 성과는 논문, 특허, 기술료 및 기술이전, 공공서비스 개선으로 나눠 분석하였다. 분석을 통해 본 연구에서는 그간 정부가 추진해 온 연구주체 다변화 도모, 연구인프라 공동활용 정책의 지속적 추진이 필요하며, 연구수행 주체의 특성에 맞는 맞춤형 연구관리 시스템의 도입, 시장 수요를 반영한 자유공모 과제 비중 확대 그리고 실용화 목적의 성과창출 위한 투자 추진의 필요성을 정책적 시사점으로 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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