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양일호,정진우,허명,김영신,김진수,김민경,최현동,오창호,Yang Il-Ho,Jeong Jin-Woo,Hur Myung,Kim Young-Shin,Kim Jin-Soo,Kim Min-Kyung,Choi Hyun-Dong,Oh Chang-Ho 한국초등과학교육학회 2005 초등과학교육 Vol.24 No.5
The purpose of this study was to develop an instrument for analysing elementary secondary school, and university science laboratory instructions. The categories of this analysis instrument were instituted through literature overviews and interactions with three researchers in a science classroom analyst team, a doctoral student, and eight master level students, who participated in the process of modification of the analysis instruments on the science laboratory instructions. The contents areas were divided into three categories: aims of laboratory activities, interactions, and scientific inquiry processes. Each category contains $2\~3$ items. So the instrument consisted of 20 subcategories. The validity of the this instrument was achieved through checking with 4 science education specialists.
커널 주성분 분석의 앙상블을 이용한 다양한 환경에서의 화자 식별
양일호,김민석,소병민,김명재,유하진,Yang, Il-Ho,Kim, Min-Seok,So, Byung-Min,Kim, Myung-Jae,Yu, Ha-Jin 한국음향학회 2012 韓國音響學會誌 Vol.31 No.3
본 논문에서는 커널 주성분 분석 (KPCA, kernel principal component analysis)으로 강화한 화자 특징을 이용하여 복수의 분류기를 학습하고 이를 앙상블 결합하는 화자 식별 방법을 제안한다. 이 때, 계산량과 메모리 요구량을 줄이기 위해 전체 화자 특징 벡터 중 일부를 랜덤 선택하여 커널 주성분 분석의 기저를 추정한다. 실험 결과, 제안한 방법이 그리디 커널 주성분 분석 (GKPCA, greedy kernel principal component analysis)보다 높은 화자 식별률을 보였다. In this paper, we propose a new approach to speaker identification technique which uses an ensemble of multiple classifiers (speaker identifiers). KPCA (kernel principal component analysis) enhances features for each classifier. To reduce the processing time and memory requirements, we select limited number of samples randomly which are used as estimation set for each KPCA basis. The experimental result shows that the proposed approach gives a higher identification accuracy than GKPCA (greedy kernel principal component analysis).
초등학교 신규교사의 과학수업에서 나타나는 수업기술의 특징
양일호,정진우,조현준,최현동,오창호,Yang Il-Ho,Jeong Jin-Woo,Cho Hyun-Jun,Choi Hyun-Dong,Oh Chang-Ho 한국초등과학교육학회 2005 초등과학교육 Vol.24 No.5
The purpose of this study was to investigate beginning elementary teachers' characteristics and improvement of their teaching skills in science class. The methodology of this study was a qualitative approach that included interviews, classroom observations, and teaching materials. In urban area, low beginning elementary teacher were selected. Four beginning elementary teachers were observed and recorded with VCR in their classroom at seven-times. The results showed that the beginning elementary teachers did not improve in their teaching skills in science teaching, and their characteristics of teaching skills in science were summarized as following; 1) their teaching methods were not inquiry-based science teaching, but explaining-based science teaching, 2) their main aims of the science teaching were focused on the science knowledges, 3) there were little students' science processes involved in their classes, 4) they focused on using textbook as teaching materials, 5) there were little waiting times after their questioning, and they usually used closed-questions rather than open-ended questions.
짧은 음성을 대상으로 하는 화자 확인을 위한 심층 신경망
양일호,허희수,윤성현,유하진,Yang, IL-Ho,Heo, Hee-Soo,Yoon, Sung-Hyun,Yu, Ha-Jin 한국음향학회 2016 韓國音響學會誌 Vol.35 No.6
본 논문에서는 짧은 테스트 발성에 대한 화자 확인 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 테스트 발성의 길이가 짧을 경우 i-벡터/확률적 선형판별분석 기반 화자 확인 시스템의 성능이 하락한다. 제안한 방법은 짧은 발성으로부터 추출한 특징 벡터를 심층 신경망으로 변환하여 발성 길이에 따른 변이를 보상한다. 이 때, 학습시의 출력 레이블에 따라 세 종류의 심층 신경망 이용 방법을 제안한다. 각 신경망은 입력 받은 짧은 발성 특징에 대한 출력 결과와 원래의 긴 발성으로부터 추출한 특징과의 차이를 줄이도록 학습한다. NIST (National Institute of Standards Technology, 미국) 2008 SRE(Speaker Recognition Evaluation) 코퍼스의 short 2-10 s 조건 하에서 제안한 방법의 성능을 평가한다. 실험 결과 부류 내 분산 정규화 및 선형 판별 분석을 이용하는 기존 방법에 비해 최소 검출 비용이 감소하는 것을 확인하였다. 또한 짧은 발성 분산 정규화 기반 방법과도 성능을 비교하였다. We propose a method to improve the robustness of speaker verification on short test utterances. The accuracy of the state-of-the-art i-vector/probabilistic linear discriminant analysis systems can be degraded when testing utterance durations are short. The proposed method compensates for utterance variations of short test feature vectors using deep neural networks. We design three different types of DNN (Deep Neural Network) structures which are trained with different target output vectors. Each DNN is trained to minimize the discrepancy between the feed-forwarded output of a given short utterance feature and its original long utterance feature. We use short 2-10 s condition of the NIST (National Institute of Standards Technology, U.S.) 2008 SRE (Speaker Recognition Evaluation) corpus to evaluate the method. The experimental results show that the proposed method reduces the minimum detection cost relative to the baseline system.
양일호 ( Il Ho Yang ),김여명 ( Yeom Yung Kim ),임성만 ( Sung Man Lim ) 한국과학교육학회 2012 한국과학교육학회지 Vol.32 No.5
이 연구의 목적은 초등 교사들의 예상, 추리 및 가설에 대한 개념 이해와 지도방법에 대해 알아보는 것이다. 이를 위하여 초등학교 과학 지도 경험이 있는 교사 22명과 반구조화된 개별 면담이 이루어졌다. 면담은 1회, 50~80분 정도 진행되었다. 면담 내용은 모두 녹음되었고, 전사하여 면담 문항별로 주제들을 도출하고 귀납적으로 범주화하였다. 연구는 전체적으로 질적 연구의 방법을 따라 진행되었다. 연구 결과, 참여 교사들은 예상, 추리, 가설의 중요성을 인식하고 있었으나 개념을 정확하게 이해하지 못했고, 예상, 추 리, 가설을 구분하여 설명하는 것에 어려움을 호소하 였다. 교사들의 지도방법을 알아보기 위해 수업 중 탐 구의 비중, 용어 사용 여부, 지도 시기, 발문 등으로 나누어 정리하였고 많은 교사들이 이들을 지도하는 것을 힘들어하였다. 그 이유로 교사역량부족, 학생들로 인한 어려움, 교육과정의 문제 등으로 답하였다. 아울러 교사들이 예상, 추리, 가설을 바르게 인식하지 못하는 원인에는 탐구과정요소에 대한 인식부족, 교과의 부담감 및 교재연구 부족, 평가위주의 교육체제, 교사교육의 부족 등이 있었다. 이러한 연구 결과들로부터 본 연구에서는 과학 관련 연수 등을 통해 교사들 에게 탐구과정요소의 개념 및 지도방법에 대한 프로그램이 강화되어야 함을 제안한다. The purpose of this study is to investigate the teaching methods of prediction, inference, and hypothesis. The major data source was gathered by in-depth interview of science teachers (about 50-80 minutes for each interview). The interviews were conducted using semi-structured interview protocol, which consisted of three major parts: (1) Teacher`s definition of prediction, inferences, hypothesis, (2) Teaching methods of prediction, inferences, and hypothesis and (3) Reasons of teacher`s inaccurate perceptions of prediction, inference, and hypothesis. All the interviews were audio-taped and transcribed. Topics in the questions were categorized. The results were as follows: Teachers recognized the importance of prediction, inferences, and hypothesis. But they didn`t have an accurate conception and they have great difficulty in classifying and explaining the prediction, inferences, and hypothesis. To find out the teaching methods, researcher investigated the inquiry activities, teaching times, usage of terms, teachers` questions, and teaching difficulties. Reasons for having difficulty were lack of teaching competency, difficulties from the students, and problems in the present curriculum. Finally, we discovered that the reasons for teacher`s inaccurate perceptions of prediction, inference, and hypothesis were two factors. One is internal factors, which include the lack of scientific inquiry process skills, burdens of science subject and lack of science education knowledge. The other is external factors, which include education system for evaluations and lack of teacher education. In conclusion, this study suggested establishing more elementary teacher education programs that include strengthened concepts of inquiry process skills and teaching methods.