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제6 · 7차 고등학교 국사 교과서 조선 전기 경제 분야의 비교 분석
나주원 계명대학교 교육대학원 2011 국내석사
본고에서는 제6차 교육과정 고등학교 국사 교과서와 제7차 교육과정 고등학교 국사 교과서의 체제와 내용을 비교 분석했다. 이 연구를 통해 각각의 장점과 단점을 살펴보았다. 그리고 장점에 대한 활용 방안과 단점에 대한 극복 방안을 살펴보았다. 제6차 교육과정 고등학교 국사 교과서는 시대사 체제이다. 시대사 체제는 시대에 대한 종합적인 이해에 용이하다. 그렇지만 이 체제는 다양한 관점을 제시하기에는 용이하지 않다. 제7차 교육과정 고등학교 국사 교과서는 분야사 체제이다. 분야사 체제는 각 분야에 대한 이해에 용이하다. 그렇지만 이 체제는 시대를 종합적으로 제시하기에는 용이하지 않다. 제6차 교육과정 고등학교 국사 교과서에는 농상(農桑)에 대한 내용이 제시되지 않았다. 그런데 제7차 교육과정 고등학교 국사 교과서에는 농상(農桑)에 대한 내용이 제시되었다. 양잠업은 조선 전기 경제에서 매우 큰 비중을 차지했다. 따라서 앞으로는 관련 내용을 구체적으로 제시해야할 것이다. 제6차 교육과정 고등학교 국사 교과서는 양반 지주의 생활을 간략하게 서술했다. 그런데 제7차 교육과정 고등학교 국사 교과서는 다양한 토지 경영 방식을 통해서 양반 지주의 생활을 구체적으로 서술했다. 다양한 삶의 방식을 서술하는 것은 교육의 목표에 부합한다. 따라서 이러한 서술을 지향해야할 것이다. 제6차 교육과정 고등학교 국사 교과서에 비해 제7차 교육과정 고등학교 국사 교과서는 상업에 대한 국가의 억제를 더 강한 어조로 표현했다. 조선 전기 상업에 대한 최근의 연구에 의하면, 국가가 상업을 억제만 한 것은 아니었다. 국가는 상업을 관장하고 통제했다. 따라서 앞으로는 이러한 견해를 검토해야할 것이다. The purpose of this thesis is to compare and analyze the history textbook for high school of the 6th Educational Curriculum and the 7th Educational Curriculum. Through this thesis the writer examined the respective advantages and disadvantages of them and suggested methods to strengthen the strength and make up for the weakness. The history textbook for high school of the 6th Educational Curriculum is composed of contents focused on periodic history and it allows learners to understand synthetically on each period, but it does not present a variety of views. However, the history textbook for high school of the 7th Educational Curriculum is composed of contents focused on fields of each period and it allows learners to understand each field, but learners do not understand synthetically on each period through the textbook. The contents about agriculture and sericulture were not included in the history textbook for high school of the 6th Educational Curriculum, but those were included in the history textbook for high school of the 7th Educational Curriculum. The agriculture and sericulture were forming an ever-greater part of the economy of the Joseon Dynasty, therefore the contents have to be included and explained concretely in the textbook. While the lives of landowning Yangban classes were described briefly in the history textbook for high school of the 6th Educational Curriculum, they were described in detail by describing the land management methods of them in the history textbook for high school of the 7th Educational Curriculum. It has to be aimed at because describing various contours of lives corresponds with educational objectives. The history textbook for high school of the 7th Educational Curriculum compared with it of the 6th Educational Curriculum gave major coverage to nation's extreme commerce control policy but according to a study on the commerce of the early Joseon Dynasty, the nation did not only control the commerce extremely, but dealt with it flexibly. Therefore we have to reexamine some distorted contents.
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재료과학을 위한 딥러닝 기반 현미경 이미지 분석 : 복원 및 인식
나주원 포항공과대학교 일반대학원 2023 국내박사
Microscopic imaging provides real-space information on material structure, allowing materials scientists to better understand material behavior and develop advanced materials. Microscopy image analysis, the process of extracting quantitative structural information from microscopy images, is an essential step for establishing reduced-order processing-structure-properties relationships. A microscopy image analysis pipeline typically includes two main components: image restoration responsible for restoring a degraded microscopy image, and image recognition responsible for identifying structural constituents present in a microscopy image. While algorithmic approaches with parameters tuned through trial and error have been developed, their effectiveness has been limited due to their time-intensive nature and the susceptibility to human error and bias. In this thesis, we leverage recent breakthroughs in deep learning and computer vision to expand the scope of traditional microscopy image analysis by eliminating subjective and laborious manual operations. For microscopy image restoration, we focus on secondary electron (SE) image refocusing for restoring a defocused SE image, and electron backscatter diffraction (EBSD) image super-resolution for enhancing a low-resolution EBSD image. For microscopy image recognition, we focus on microstructure segmentation for partitioning a microscopy image into relevant regions of structural constituents. Extensive quantitative and qualitative experiments demonstrate the generality of our deep learning framework across different material classes, structural constituents, and microscopic imaging modalities. We believe that our framework offers a path forward for high-throughput microscopy-based studies that were previously intractable, such as the investigation of microstructure and its relationship to processing and properties.
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