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Study of Nursing Home’s Color Environment according to Space Function
Yerim Choi,Mulin Jeong,Heykyung Park 한국색채학회 2017 AIC 2017 Jeju Vol.2017 No.10
As the length of average life span has increased, the number of the elderly in Korea has also rapidly increased, being ranked as first among the OECD countries. According to the previous study, the Korean government has expanded the facilities for elderly nursing homes and policies for the elderly in order to deal with the rapidly aging population, and the importance of the environmental aspects in these facilities has emerged. Therefore, this study suggests a way of improvement by studying the color system in 8 elderly nursing homes in Korea using the spectrophotometer (Minolta, CM-2600d). The range of the place in the experiment is limited to residential, nursing, and common spaces. The colors of the floor, wall, and furniture are grouped into main, secondary, or accent colors depending on the ratio of area. As a result, first of all, the colors in Y group, which look bright and calm, are used most frequently. Secondly, it shows similar standards in the range of values of mid-brightness and low-saturation. Lastly, the colors in the cold color family appear rarely, requiring partial color application.
최예림(Yerim Choi),전승욱(Sungwook Jeon),박종헌(Jonghun Park),신동민(Dongmin Shin) 한국항공우주학회 2015 韓國航空宇宙學會誌 Vol.43 No.1
전투기 조종사 모델링은 국방 M&S(Modeling & Simulation)를 활용한 전쟁 모의 및 전투 실험의 기초 기술로 국방 M&S의 중요성이 대두됨에 따라 연구의 필요성이 높아지고 있다. 특히, 최근 전투 로그의 축적으로 통계적 학습 기법을 활용한 모델링의 적용이 가능해졌으며 전투 로그의 시계열적 특성을 반영할 수 있는 HMM(Hidden Markov Model)이 적합하다. 하지만 HMM은 이산형 혹은 연속형 중 한 형태의 변수만을 통해 학습되므로 이형 변수로 구성된 전투 로그에 적용을 위해서는 형변환 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 형변환을 위한 dPCA(Discrete Principal Component Analysis)와 HMM을 접목한 dPCA-HMM 기반 조종사 모델링 방법을 제안한다. 국방과학연구소 관급 시뮬레이터로부터 생성된 전투 로그를 이용한 비교 실험을 통해 제안하는 방법론의 성능을 평가하였으며, 만족스러운 성능을 나타내었다. Modeling of fighter pilots, which is a fundamental technology for war games using defense M&S (Modeling & Simulation) becomes one of the prominent research issues as the importance of defense M&S increases. Especially, the recent accumulation of combat logs makes it possible to adopt statistical learning methods to pilot modeling, and an HMM (Hidden Markov Model) which is able to utilize the sequential characteristic of combat logs is suitable for the modeling. However, since an HMM works only by using one type of features, discrete or continuous, to apply an HMM to heterogeneous features, type integration is required. Therefore, we propose a dPCA-HMM method, where dPCA (Discrete Principal Component Analysis) is combined with an HMM for the type integration. From experiments conducted on combat logs acquired from a simulator furnished by agency for defense development, the performance of the proposed model is evaluated and was satisfactory.
테크놀로지 활용 교육정책의 현황과 과제: 토픽모델링을 중심으로
최예림 ( Yerim Choi ),신서경 ( Suhkyung Shin ) 한국교육정보미디어학회 2022 교육정보미디어연구 Vol.28 No.3
본 연구는 최근 20년간 4개 정권(노무현, 이명박, 박근혜, 문재인 정부)에 따른 테크놀로지 활용 교육정책의 이슈와 특성을 파악하고, 정권별 핵심 정책의 변화과정을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2003년부터 2022년까지 정부에서 발표한 5,780개 교육부 보도자료 중 e-learning, ICT 등 교육 분야의 테크놀로지 활용 정책과 관련된 194개의 보도자료를 추출하여 토픽모델링 분석을 실시하였다. 비정형 텍스트인 보도자료를 정형화된 구조로 변환하고, 2-mode network를 통한 TF-IDF 분석을 실시하여 도출된 핵심 단어를 바탕으로 토픽을 설정하였다. 분석 결과는 키워드 네트워크 맵으로 시각화하여 제시하였다. 분석 결과 노무현 정부와 이명박 정부에서는 디지털교과서 및 사이버가정학습 관련 정책이 핵심 토픽으로 도출되었다. 박근혜 정부는 K-MOOC 도입 및 소프트웨어 교육정책이 핵심 토픽으로 도출되었고, 문재인 정부에서는 한국형뉴딜 정책을 바탕으로 한 소프트웨어 교육, 에듀테크, 인공지능 교육 등이 핵심 토픽으로 도출되었다. 또한, 네 정권 공통으로 ‘ICT 기반의 교육 인프라 구축 및 고도화 정책’이 핵심 토픽으로 나타난 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 앞으로의 테크놀로지 활용 교육정책을 위한 시사점을 제시하였고, 후속 연구 및 연구의 한계점에 대해 논의하였다. This study identifies major issues and characteristics in government education policy involving technology from the past 20 years and explores changes in core policies by each presidential administration. We selected 194 press releases related to education policy involving technology, from among 5,780 Ministry of Education press releases across four administrations from 2003 to 2022. We analyzed the data from the press releases using topic modeling. After converting the text of the press releases into a standardized structure, topics were determined based on key words derived from TF-IDF analysis through a 2-mode network. The analysis results were visualized as a keyword network map. Major findings are as follows. First, in the Roh Moo-hyun and Lee Myung-bak administrations, major policy topics were related to ‘digital textbooks’ and ‘cyber home learning.’ Second, in the Park Geun-hye administration, major topics were the ‘introduction of K-MOOC’ and ‘software education’. Third, in the Moon Jae-in administration, key topics were ‘software education’, ‘edu-tech’, and ‘AI education’ based on the ‘Korean New Deal’ policy. Last, a common topic in all four governments has been the construction and advancement of ‘ICT-based education infrastructure’. Based on these results, implications for future technology education policies are presented, and limitations and possible follow-up studies are discussed.