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학교폭력예방을 위한 융합적 상담프로그램 효과성에 관한 질적 사례연구
곽동현(Kwak Dong Hyun) 사단법인 안전문화포럼 2018 안전문화연구 Vol.- No.3
학교폭력이나 청소년범죄는 물론 정서적인 불안과 학습부진은 결코 아동의 문제가 아니다. 심리학적인 측면에서 삶에 대한 동기가 부여될 수 있도록 충분한 정서적인 상담프로그램이 필요하며 이러한 상담프로그램은 다양한 영역의 체험을 통해 아동 스스로 자기이해와 본인의 숨겨진 재능과 흥미를 발견하고, 인생의 구체적 꿈과 목표를 설계할 수 있는 능동적 인간형으로 계발하게 한다. 여기에 융합적인 상담프로그램은 학교 밖 청소년들의 학교폭력과 청소년범죄 등의 예방을 위한 관리의 사각지대가 없도록 많은 전문기관과 다양한 프로그램이 있음에도 이러한 사건과 사고들이 증가되거나 더욱 심해지는 것을 직시하여 사단법인 안전문화포럼에서도 학교의 안전과 학교 밖의 안전까지도 예방하는 사업을 도모해야 한다는 필요성을 가진다. 본 논문의 목적은 이러한 필요에 따른 안전문화정착의 근간을 이루는 아동과 청소년교육의 필요성과 ‘학교폭력, 언어와 사이버폭력, 물리적 폭력, 집단따돌림 및 성폭력예방 및 대처방법’에 대한 융합적 상담프로그램의 사례에서 효과성을 제안하고 프로그램의 개념을 이해하고 그 필요성을 갖게 함은 물론 상담전문가들이 좀 더 융합적인 다양한 접근방법을 인지하고 훈련하여 안전문화정착과 학교폭력에 관한 예방과 치료의 통합적인 기술을 갖고자 한다. The purpose of this study is not just the child s problem, school violence or juvenile crime, as well as emotional anxiety and poor learning. It is necessary to have sufficient emotional counseling program to motivate the life in the psychological aspect and to discover the self-understanding and the hidden talents and interests of the self through the experience of various areas and to design the concrete dreams and goals of life We develop into active human form that can do. In addition, the convergent counseling program is aimed at the prevention of school violence and juvenile crime by preventing the blindness of management, In the Safety Culture Forum, the necessity of the project to prevent the safety of the school and the safety outside the school is needed. Therefore, the necessity of education for children and youth, which is the basis of the establishment of the safety culture, and the need for school violence, language and cyber violence, And counseling methods for prevention and coping with sexual violence. In addition to providing effective counseling and understanding of the concept of the program, counseling specialists are aware of various approaches that are more convergent, Integrated prevention and treatment of cultural settlement and school violence The party has the technology.
곽동현(Dong-Hyun Kwak),박해원(Hae-Won Park),최성관(Seong-Kwan Choi),조흥기(Heung-ki Cho),전희종(Hee-Jong Jeun) 전력전자학회 2001 전력전자학술대회 논문집 Vol.2001 No.7
In this papa:, a solution of network management system for power plant was introduced. In conventional systems, power installations use serial communication or MODEM for Management In this case, it has a weak point in distance and speed. To solve these problems, the manage system based on Ethernet was developed. In order to implement, SKMP which is standard NMS of LAN was adapted, agent board and manager program for SNMP were developed.
강건한 스케줄링을 위한 마코프 의사결정 프로세스 추론 및 역강화 학습 기반 일상 행동 학습
이상우(Sang-Woo Lee),곽동현(Dong-Hyun Kwak),온경운(Kyoung-Woon On),허유정(Yujung Heo),강우영(Wooyoung Kang),재이다(Ceyda Cinarel),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.10
유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다. A useful application of smart assistants is to predict and suggest users" daily behaviors the way real assistants do. Conventional methods to predict behavior have mainly used explicit schedule information logged by a user or extracted from e-mail or SNS data. However, gathering explicit information for smart assistants has limitations, and much of a user’s routine behavior is not logged in the first place. In this paper, we suggest a novel approach that combines explicit schedule information with patterns of routine behavior. We propose using inference based on a Markov decision process and learning with a reward function based on inverse reinforcement learning. The results of our experiment shows that the proposed method outperforms comparable models on a life-log dataset collected over six weeks.
이충연(Chung-Yeon Lee),곽동현(Dong Hyun Kwak),이범진(Beom-Jin Lee),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.7
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다. Learning from human behaviors in the real world is essential for human-aware intelligent systems such as smart assistants and autonomous robots. Most of research focuses on correlations between sensory patterns and a label for each activity. However, human activity is a combination of several event contexts and is a narrative story in and of itself. We propose a novel approach of human activity prediction based on event cognition. Egocentric multi-sensor data are collected from an individual’s daily life by using a wearable device and smartphone. Event contexts about location, scene and activities are then recognized, and finally the users’’ daily activities are predicted from a decision rule based on the event contexts. The proposed method has been evaluated on a wearable sensor data collected from the real world over 2 weeks by 2 people. Experimental results showed improved recognition accuracies when using the proposed method comparing to results directly using sensory features.