창의적 사고와 연계된 영적 지도자의 메타인지에 대한 내러티브 연구

고희석,김근호 한국창의력교육학회 2018 창의력교육연구 Vol.18 No.4

This study was carried out to derive a metacognitive thinking process based on metacognition theory as a method for creative thinking. Metacognition is a function of monitoring and controlling cognition, also known as ‘cognition of cognition’, and has a close relationship with creative thinking. In particular, the critical thinking process of metacognition is a creative thinking process for problem solving. This study carries out a narrative analysis by interviewing spiritual leaders of Christianity, MBSR(Mindfulness Based Stress Reduction), Buddhism, and Dohak(道學, Taoism) in order to find out metacognition and metacognitive thinking process related to creative thinking process in the life of self-reflection as a critical thinking found in spiritual leaders. As a result, metacognition was found in their performance of the spiritual leaders by reinterpreting their self-reflection process as a metacognition’s factor. In addition, as a common element found in the life of spiritual leaders, the five steps of metacognitive thinking process: conceptual understanding, self-observation, self- understanding, self-breakup, and self-reconstruction were presented. This process is a metacognitive belief in which spiritual leaders have continued to self-reflection for performing, and it can be applied as a methodology for creative thinking. 본 연구는 창의적 사고를 위한 방법론으로 메타인지 이론을 기반으로 메타인지적 사고 과정을 도출하기 위하여 수행되었다. ‘인지에 대한 인지’로 알려진 메타인지는 인지를 모니터링하고 조절하는 기능으로써 창의적 사고와 밀접한 관계를 가지고 있고, 특히 메타인지의 비판적 사고 과정은 문제해결을 위한 창의적 사고 과정이다. 본 연구는 영적 지도자에게 발견되는 비판적 사고로서 성찰의 삶에서 창의적 사고 과정과 연계된 메타인지와 메타인지적 사고 과정을 찾아내기 위해 기독교, 마음챙김 명상, 불교, 도학 관련 영적 지도자를 대상으로 심층 면담을 하여 내러티브 분석을 하였다. 연구 결과로 영적 지도자의 수행을 위한 성찰 과정을 메타인지 요소로 재해석함으로써 그들의 수행에서 메타인지를 발견할 수 있었다. 또한 영적 지도자들의 삶에서 발견되는 공통 요소로서 ‘개념이해-자기관찰-자기앎-자기해체-자기재구성’의 5단계인 메타인지적 사고 과정을 제시하였다. 이 과정은 영적 지도자들이 수행을 위해 성찰을 지속해온 메타인지적 신념으로, 이는 창의적 사고를 하기 위한 방법론으로 적용 할 수 있을 것이라 판단된다.

펄스 스트리머 방전을 이용한 NOx 제거

고희석,박재윤,김건호 ( Hee Seog Koh,Jae Yoon Park,Gun Ho Kim ) 한국전기전자재료학회 1997 전기전자재료학회논문지 Vol.10 No.8

펄스 스트리머 방전을 이용한 NOx 제거

고희석,박재윤,김건호 한국전기전자재료학회 1997 電氣電子材料學會誌 Vol.10 No.8

In this paper we have investigated the removal characteristics of NOx by pulsed corona discharge with a multi-pointplane electrode where a magnetic field is applied in the discharge region. The efficiency of NOx removal was measured and analyzed as a function of pulse frequency gas flow rate NOx initial concentration magnetic flux density. In this result the highest removal efficiency of NOx was obtained at the following operating conditions; the frequency =400[Hz] gas flow =1[$\ell$/min] initial concentration= 400[ppm] and magnetic flux density=0.36[T].

전력부하설비의 최적운용을 위한 시간대별 전력수요상정

고희석,이철우,이충식 한국조명전기설비학회 1996 조명.전기설비 Vol.10 No.1

본 논문에서는 중회귀모델을 시간대별로 구성하고, 변수변환 등을 이용하여 전력 수요를 상징하는 방법을 제시한다. 전력 수요의 상정결과 2% 정도의 양호한 정도를 얻었다. 이 수법을 이용하여 전력수요를 상정할 경우, 전력부하설비의 최적운용 및 발전비용의 최적화는 물론 전력 수급의 균형을 도모하여 전력계통 및 전력설비의 이용효율을 최대로 하는데 기여할 것이다.

[학술] 꾸준한 연구와 개발만이 당면한 문제 해결의 지름길!

고희석 대한전기학회 1999 전기의 세계 Vol.48 No.1

제30차 학술대회 : 104. 응급수술을 요하는 신생아의 선천송 질환에 대한 임상고찰

고희석,박정수,박기일,김춘규 () 대한외과학회 1978 대한외과학회 학술대회자료집 Vol.- No.-

신경회로망을 이용한 특수일 부하예측

고희석,김주찬 한국융합신호처리학회 2004 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.5 No.1

부하예측의 경우 가장 중요한 문제는 특수일의 부하를 예측하는 것이고, 따라서 본 본문은 과거 특수일 부하 데이터를 이용하여 신경회로망 모델에 의해서 특수일 피크부하를 예측하는 방법을 제시한다. 특수일 부하는 예측되었고, 예측 오차율은 광복절을 제외하고는 l∼2% 정도의 비교적 우수한 예측결과를 도출하였다. 따라서 사용한 예측 모델은 특수일의 부하에 만족스러운 정밀한 예측이 가능하고. 신경회로망은 특수일 부하 예측의 결과를 검증하기 위해 4차 직교다항식모형과 특수일 부하의 예측에효과적인 패턴 변환비를 이용한 신경회로망 모형을 구성했다. 한편, 시간별 특수일의 부하예측에도 신경회로망을 적용한 특수일 부항예측의 경우와 같은 양호한 예측결과를 보였다. In case of load forcasting the most important problem is to deal with the load of special days. According this paper presents forecasting method for speaial days peak load by neural networks model. by means of neural networks mothod using the historical past special- days load data, special-days load was directly forecasted, and forecasting % error showed good result as 1∼2% except vacation season in summer Consequently, it is capable of directly special days load, With the models, precision of forecasting was brought satisfactory result. When neural networks was compared with the orthogonal polynomials models at a view of the results of special-days load forecasting, neural networks model which used pattern conversion ratio was more effective on forecasting for special-days load. On the other hand, in case of short special-days load forecasting, both were valid.

R.F 마그네트론 스퍼트링으로 작성된 TiO2박막의 Nox 감지 특성

고희석,박재윤,박상현 대한전기학회 2002 전기학회논문지C Vol.51 No.12

- In these days, diesel vehicle or power plant emits NOx and SO2 which cause air pollution like acid-rain, ozone layer destroy and optical smoke, therefore there are many kinds of methods considered for removing them such as SCR, catalyst, plasma process, and plasma-catalyst hybrid process. TiO2 is commonly used as catalyst to remove NOx gas because it have very excellent chemical characteristic as photo catalyst.In this paper, NOx sensing characteristic of TiO2 thin film deposited by R.F Magnetron sputtering is investigated. A finger shaped electrode on Al2O3 substrate is designed and TiO2 is deposited on the electrode by the magnetron sputtering deposition system. Chemical composition of the deposited TiO2 thin film is TiO1.9 by RBS analysis. When the UV is irradiated on it with flowing air, capacitance of TiO2 thin film increases, however, when NO gas is put into the system with air, it immediately decreases because of photo chemical reaction. and it monotonously decreases with increasing NO concentration.

평일환산비를 이용한 단기부하상정 알고리즘

고희석,이충식 한국조명전기설비학회 1997 조명.전기설비 Vol.11 No.5

본 논문에서는 평일환산비를 사용하여 단기부하를 상정하는 알고리즘을 제시한다. 평일환산비로 주 주기성을 제거하고, 5개의 상정구간과 3 형태의 중회귀모델을 구성한다. 상정결과 상정도가 2.8〔%〕정도로 양호한 결과를 얻었다. 이로서 특수일(주말)부하의 전력수요상정도 가능하게 되었다. 중회귀 모델을 이용한 전력수요상정시의 큰 문제점인 특수일(주말)의 전력수요를 상정하는 방법이 제시됨으로서 상정도의 향상은 물론 신뢰성있는 상정모델의 구성이 가능하게 되었다. This paper is presented to short-term load forecast algorithm using weekday change ratio. The week periodicity was excluded from weekday change ratio. That was composed with the power demand forecast term of five and multiple regression model of the three form. The precision was good with 2.8[%]. Also the power demand of special day(weekend) of completely difficult forecast case of using the multiple regression model was able to forecast at this paper. Therefore, the forecast precision was enhanced and the reliable forecast model was constructed.

지수평활에 의한 장기 최대전력 수요 예측에 관한 연구

고희석,이태기 한국조명전기설비학회 1992 조명.전기설비 Vol.6 No.3

전력 수요 예측은 전력계통 운용 및 계통 개발의 기본이 되는 것으로 예측의 적부가 전력공급의 신뢰성과 경제성에 미치는 영향이 대단이 크다. 본 논문에서는 예측정도가 높고 운용시 간편성을 지닌 R.G.Brown에 의해 제시된 3중 지수평활법을 이용하여 장기 최대전력수요를 예측하였다. 평활함수는 전체 과거 관측의 선형 결합이고 과거 관측에 주는 가중은 오래된 과거일수록 지수적으로 감소시킨다. 지수평활의 근본 이론은 지수평활의 (n+1)차의 선형결합으로 n차 다항식 모델에서 (n+1)개의 계수추정이 가능함을 보여준다. 이 기법을 이용하여 한국전력 실 계통에 최대전력 수요를 예측한 결과 예측의 정확성과 간편성이 입증되었다. Forecasting of electric power demand has been a basic element for electric power system operation and system development, and it's accuracy has very strong influence on reliability and economical efficience of power supply. So, in this paper, long―term maximum electric power demand has been forecasted by using the triple exponential smoothing method initiated R.G.Brown. It has been regarded this method as high accuracy and operational convenience. The smoothing function is a liner combination of all past observations and the weight given to previous observations decreases geometrically with age.