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김윤용,정구인 한국교원대학교 학교체육연구소 2010 학교체육연구소지 Vol.17 No.1
This study represented all active members of <W social baseball league>, an inter-social baseball league in Seoul, by collectively taking 284 social baseball participants as a sample population. This study first measured the partipation motivation for soc
마이크로역학과 안정상태 균열이론에 의한 ECC 매트릭스 배합의 설계
김윤용,하기주,신종학 대한건축학회 2007 大韓建築學會論文集 : 構造系 Vol.23 No.5
This paper presents both analytical and experimental studies for the design of ECC (Engineered Cementitious Composite) matrix compositions by using raw materials commercially available in Korea. We employed micromechanical principle and steady-state cracking theory as the tools for this goal. A single fiber pullout test and a wedge splitting test were initially performed to measure the fiber-matrix bond properties and the fracture toughness of mortar matrix, respectively, which are used for analyzing fiber bridging behavior. We then performed micromechanical analyses, followed by applying steady-state cracking theory in order to properly select ECC matrix composition suitable for achieving strain-hardening behavior at a composite level. Subsequent direct tensile tests demonstrated that ECC produced in the present study exhibited high ductile uniaxial tension property, represented by a maximum strain capacity of around 4%, which is much larger than that of normal concrete by two-order of magnitude. Both ductility and tensile strength of the composite produced with slag were measured to be significantly higher than those of the composite without slag. This is most likely because the slag particles contribute to improving toughness ratio at the same water-binder ratio, and to enhancing fiber dispersion which is incorporated with the contribution of the oxidized grain surface of slag.
신형섭,이정룡,어태준,전요한,김세원,황도식 대한영상의학회 2020 대한영상의학회지 Vol.81 No.6
Deep learning has recently achieved remarkable results in the field of medical imaging. However, as a deep learning network becomes deeper to improve its performance, it becomes more difficult to interpret the processes within. This can especially be a critical problem in medical fields where diagnostic decisions are directly related to a patient's survival. In order to solve this, explainable artificial intelligence techniques are being widely studied, and an attention mechanism was developed as part of this approach. In this paper, attention techniques are divided into two types: post hoc attention, which aims to analyze a network that has already been trained, and trainable attention, which further improves network performance. Detailed comparisons of each method, examples of applications in medical imaging, and future perspectives will be covered. 딥러닝 기술은 빅데이터 및 컴퓨팅 파워를 기반으로 최근 영상의학 분야의 연구에서 괄목할만한 성과를 이루어 내고 있다. 하지만 성능 향상을 위해 딥러닝 네트워크가 깊어질수록 그내부의 계산 과정을 해석하기 어려워졌는데, 이는 환자의 생명과 직결되는 의료분야의 의사결정 과정에서는 매우 심각한 문제이다. 이를 해결하기 위해 “설명 가능한 인공지능 기술”이연구되고 있으며, 그중 하나로 개발된 것이 바로 어텐션(attention) 기법이다. 본 종설에서는이미 학습이 완료된 네트워크를 분석하기 위한 Post-hoc attention과, 네트워크 성능의 추가적인 향상을 위한 Trainable attention 두 종류의 기법에 대해 각각의 방법 및 의료 영상 연구에 적용된 사례, 그리고 향후 전망 등에 대해 자세히 다루고자 한다.
김윤용,김석우,구경호 한국교육과정평가원 2017 교육과정평가연구 Vol.20 No.4
This study aims to, first, to develop the students’ learning flow scale base on the high school students’ learning flow experiences and, to validate it. I analyzed the concepts of learning flow through examining various literature reviews and then explored the constructs of learning flow through the open pilot survey and the group interview and with the help of expert’s advice. I prepared the sample questions through the open pilot survey and group interviews based on the previous learning flow scales and constructs. I carried out a preliminary survey of 540 high school students for the question analysis, the primary validation, exploratory factor analysis, and developed 30 learning flow scale questions. According to above process, I developed learning flow scales consisting of 3 “clear goals”, 3 “immediate feedback”, 3 “challenge-skill balance”, 3 “concentration on the task at hand”, 3 “merging of action and awareness”, 3 “loss of self-consciousness”, 4 “altered sense of time”, 3 “sense of control”, and 5 “autotelic experience” questions. I carried out main survey of 240 high school students. According to above process, concept reliability in each sub-factor ranged from .747. to. 832, indicating the scale possessed good internal consistency.After analyzing the structural equation model for the higher-order confirmative factor analysis, I had the result: χ² = 1617.708(df=394, p=.000, Q = 4.106, CFI = .907, TLI = .898, RMSEA=.036), which showed the goodness of fit of the structural model insufficient and confirmed the influence between relevant variables. 본 연구는 고등학생 학습몰입척도를 개발하고 타당화하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 관련 선행연구 검토, 개방형 기초조사 및 집단면접, 전문가 집단의 자문 등을 통해 학습몰입의 구성개념을 마련하였다. 구성개념에 따라 하위요인을 조작적으로 정의하고, 이를 측정할 수 있는 예시문항을 마련하였다. 전문가 집단에게 내용타당도 검증을, 표적 집단에게 안면타당도 검증을 실시하여 학습몰입척도 예비문항을 마련하였다. 문항정제과정을 거쳐 540명의 고등학생을 대상으로 예비조사를 바탕으로 문항 양호도 검증 및 탐색적 요인분석을 실시하였다. 이러한 과정을 거쳐 개발된 최종 학습몰입척도는 ‘명확한 목표의식’ 3문항, ‘즉각적인 피드백’ 3문항, ‘도전과 기능의 균형’ 3문항, ‘과제에 대한 집중’ 3문항, ‘행동과 의식의 일치’ 3문항, ‘자의식의 상실’ 3문항, ‘시간의 변형된 느낌’ 4문항, ‘통제감’ 3문항, ‘자기목적적 경험’ 5문항의 총 9개 요인 30개 문항의 5점 척도로 구성되었다. 240명의 고등학생을 대상으로 본조사를 실시하여 학습몰입척도 타당도 검증 실시하였다. 연구 결과 구인타당도 검증에서는 9개 요인 모두 높은 신뢰수준을 지닌 것으로 분석되었으며, 고차 요인모형 타당도 검증에서도 모형 적합도가 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 고등학교 학생들의 실제 학습상황을 토대로 학습몰입척도를 개발하였다는 점에서 의의가 있다.