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재중 한국인 어머니의 자녀교육 경험에 관한 내러티브 연구
안후남 한국산업기술융합학회(구. 산업기술교육훈련학회) 2023 한국산업기술융합학회 학술대회 논문집 Vol.2023 No.2
본 연구의 목적은 중국에서 자녀를 교육하는 어머니들이 어떠한 경험을 하는지, 그 경험이 어떠한 의미로 구성되는지 이해하기 위해 내러티 브 탐구를 수행하었다. 이를 위해 중국에서 10년이상 거주하며 자녀가 초중고 재학 경험이 있는 네 명의 어머니를 대상으로 수행되었다. 연구결과에 따르면 재중 한국인 어머니들은 한국인이라는 집단적 정체성을 유지하면서 국경을 초월한 복잡하고 온·오프라인에 걸친 다중 적인 연결망을 형성하였다. 재중 한국인 어머니들은 ‘특례’입학을 위해 중국과 한국을 오가며 살아왔다. 아이들을 한국형 과외와 입시학원을 보내고 한국의 온라인 커뮤니티를 통해 정보를 얻고 있었다. 이러한 초국가적 교육환경에서 한국 학교, 중국 학교 국제부, 영미계 국제 학교로 다양한 교육 모델 간 경계를 넘어가며 교육을 하고 있었다. 이로인해 중국, 한국 그리고 미국의 국가의 대학을 선택 할 수 있으며 이러한 다양한 선택 가능성이 오히려 딜레마로 작용하고 있었다. 즉 중국 내에서 자녀교육을 하는 한국인 어머니의 삶은 교육세계화 속에서 ‘초국가 주의적’의 적응과정 볼 수 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 논의와 시사점을 제시하였다.
탁영준,구경희,이금화,남기우 한국산업융합학회 2022 한국산업융합학회 논문집 Vol.25 No.3
In this study, austenitic 316L stainless steel was rolled at three different temperatures (100℃, -50℃, -196℃) at five rolling degree (0, 16, 33, 50, 66 and 80%). The rolled specimen was examined for micro structure, and the volume fraction and mechanical properties were evaluated. In particular, the rolling specimen detected the elastic wave generated in tensile and investigated the relationship between the rolling degree and the dominant frequency. As the rolling degree increased, austenite decreased and martensite increased. The volume fraction of martensite more increased at lower temperatures, but increased rapidly at the rolling degree of 50% of all rolling temperature. Tensile strength increased rapidly with the increase of the rolling degree, and was larger at lower temperatures. The elongation decreased sharply to the rolling degree of 33%, but decreased gently thereafter. The dominant frequency highly appeared as the volume fraction of martensite increased, but the dominant frequency was higher at the low temperature rolling temperature. A similar trend was also observed in the relationship between tensile strength and dominant frequency.
이우식 한국산업융합학회 2022 한국산업융합학회 논문집 Vol.25 No.3
The Bank of Korea raised the benchmark interest rate by a quarter percentage point to 1.75 percent per year, and analysts predict that South Korea's policy rate will reach 2.00 percent by the end of calendar year 2022. Furthermore, because market volatility has been significantly increased by a variety of factors, including rising rates, inflation, and market volatility, many investors have struggled to meet their financial objectives or deliver returns. Banks and financial institutions are attempting to provide Robo-Advisors to manage client portfolios without human intervention in this situation. In this regard, determining the best hyper-parameter combination is becoming increasingly important. This study compares some activation functions of the Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) and Twin-delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithms to choose a sequence of actions that maximizes long-term reward. The DDPG and TD3 outperformed its benchmark index, according to the results. One reason for this is that we need to understand the action probabilities in order to choose an action and receive a reward, which we then compare to the state value to determine an advantage. As interest in machine learning has grown and research into deep reinforcement learning has become more active, finding an optimal hyper-parameter combination for DDPG and TD3 has become increasingly important.