http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 김성겸(Sungkyum Kim) (검색결과 3 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
김영환(Younghwan Kim),배혜림(Hyelim Bae),김성겸(Sungkyum),이승민(Seungmin Lee) 학습자중심교과교육학회 2019 학습자중심교과교육연구 Vol.19 No.16
본 연구의 목적은 1983년부터 2019년까지 미래교육 관련 국내 연구물들의 연구주제의 변화 동향을 역대 정부별로 분석하고 성찰을 통해 후속 연구의 발전 방향을 제시하는 것이다. 분석대상은 RISS에서 ‘미래교육’을 키워드로 하는 학술논문 중에서 엄선된 499편의 논문들이다. 이들로 부터 연구자간 교차검증을 통해 편당 5개의 주제어씩 총 2,495개의 주제어를 선정하고 이들에 대한 빈도수 분석 및 네트워크 텍스트 분석 그리고 정부별 빈도수상위 주제어 및 주제어 간 중심성과 그 관계들을 분석하였다. 전체 관련 논문출판의 빈도는 완만한 상승세를 보이다가, 박근혜 정부 시기에서부터 급속하게 증가하였다. 전체 주제 어의 빈도는 ‘교육과정’, ‘미래사회’, ‘역량’, ‘4차산업혁명’ 순으로 높았고, 정부별 빈도수 분석에서도 공통적으로 ‘교육과정’과 ‘미래사회’의 빈도가 높게 나타났다. 네트워크 분석 결과연결정도 중심성 측면에서 빈도분석결과에서 언급했던 4개 키워드에 ‘기술’이 추가되었고, 높은 영향력을 보였다. 나아가 군집성을 알아보기 위해 클러스터 분석을 한 결과, ‘교육과 정’, ‘4차산업혁명’, ‘역량’ 중심의 세 가지 그룹으로 나뉘어졌다. 정부별 네트워크 분석 결과는 ‘미래사회’라는 노드가 5개 단위의 정부를 거치면서 각각의 네트워크에서 중심성이 소폭 증가하였으며, 이명박 정부 이후로 ‘융합교육’ 노드가, 박근혜 정부이후로 ‘4차산업혁명’노드가 영향력을 높이고 있었다. 본 연구를 통해 미래교육이 사회변화를 반영하고 있다는점을 연구동향을 통해 확인하였다. The purpose of this study is to provide a guideline for future education researches based on research trend analysis and examination of research papers pertinent to future education that were published from 1983 to 2019. A total of 499 papers were selected by searching papers on RISS based on the key word ‘future education’. 5 key words were extracted from each papers through cross-examination and frequency analysis as well as network text analysis were conducted. Additionally, the frequency of key word occurrences, and centrality and correlations of each key word were examined by contemporary government administrations. ‘Curriculum’, ’future society’, ’capacity’, and ’4th industrial revolution’ were the most frequently occurred and ’curriculum’ and ’future society’ were also frequent throughout all government administrations. Network analysis revealed the four most frequent key words shown in the frequency analysis with the addition of ’technology’ to be highly influential to other nodes. Further analysis of clusters in order to identify groupings showed ’curriculum’, ‘4th industrial revolution,’ and ’capacity’ to be the three dominant groups. Network analysis by government administration resulted in the evaluation that the ’future society’ node showed consistent increase in network centrality throughout all 5 government administrations. This study revealed that the internal discourse of future education does indeed reflect social changes.
-
산불 진압을 위한 딥러닝 기반 소화탄 투하지점 자동 추천 시스템 가능성 연구
신성균(Sung Gyun Shin),김주연(Joo Yeon Kim),장승수(Seungsoo Jang),이민재(Min-Jae Lee),한상수(Sangsoo Han),최찬호(Chan-Ho Choi),김성겸(Sungkyum Kim),조우성(Woo-Sung Cho),이장희(Janghee Lee),김송현(Song Hyun Kim) 한국정보기술학회 2021 한국정보기술학회논문지 Vol.19 No.3
For suppression of wildfire, unmanned aerial vehicles (UAVs) have paid attention. Individual UAV for the fire suppression is generally controlled by human; however, it is difficult to utilize it for the environment including loss of communications as well as requiring large human resources for controlling multiple UAVs. This study aims at developing an automatic estimation system of release point for overcoming the operation problems of UAV in wildfire. For the automatic detection and localization of wildfire, semantic segmentation, which is one of the deep learning techniques, is used; the recommendation algorithm of the release point is proposed using the locailization information. After conducting the machine learning, the accuracy on the proposed release point was estimated over 90%, which agrees well with the location proposal of human. It is expected that the algorithm proposed in this study can be utilized for developing fully-automatic system of fire suppression with UAV.
-
구조용 접착제 수명예측 기법 정립을 위한 기계적 물성과 분석물성간의 상관관계 분석 연구
신성철(Sungchul Shin),류성우(Seongwoo Ryu),김성겸(Sungkyum Kim) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2022 No.6
As the proportion of plastic materials such as CFRP, SMC, PC-ABS, etc., used as a vehicle body increases, the number of cases where the vehicle body is joined only with adhesive without mechanical bonding has increased. Therefore, securing the durability of adhesives and predicting the life expectancy has become more important. Until now, there was no way to know how the experimentally established Arrhenius life equation matches the adhesive life applied to the actual vehicle. In this paper, by formulating the correlation between mechanical properties such as adhesion, which is reduced by aging, and analytical properties such as crosslinking, oxidation, and Tg, mechanical properties can be inferred only by analysis of field applications. In addition, the purpose of this study is to check whether the established correlation formula matches the established Arrhenius lifetime formula and to study ways to further improve the accuracy of the existing Arrhenius formula.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
