반응표면 분석법에 의한 흑마늘 추출물이 첨가된 간장의 제조 조건 설정

심혜진,강민정,김경민,이창권,김정환,신정혜,Shim, Hye-Jin,Kang, Min-Jung,Kim, Gyeong-Min,Lee, Chang-Kwon,Kim, Jeong-Hwan,Shin, Jung-Hye 한국식품조리과학회 2016 한국식품조리과학회지 Vol.32 No.3

Purpose: The central composition design was used to optimize the mixture conditions of black garlic extract. Methods: The response surface methodology (RSM) was carried out from concentration of black garlic extract ($X_1$) and the amount of the black garlic extract ($X_2$) as independent variables, and salts ($Y_1$), reducing sugars ($Y_2$), the content of total phenolic compounds ($Y_3$) and ABTS radical scavenging activity ($Y_4$) as dependent variables. We confirmed the conditions that salinity was minimized and reducing sugar, total phenolic compounds and ABTS radical scavenging activity had maximum values through the response surface analysis. Results: All results had saddle points in originally set up conditions hence, ridge analysis was carried out for narrowing the experimental area. The minimum salt concentration was 16.03% at black garlic extract concentration of $14.84^{\circ}brix$ and contents of 9.26%. Reducing sugar content had maximum of value 7.30 g/mL at $24.58^{\circ}brix$ and contents of 8.08%. Total phenolic compounds contents and ABTS radical scavenging activity had maximum values at black garlic extract concentration of 20.33 and $25.02^{\circ}brix$. The results indicate that addition of black garlic extract contributed to increased reducing sugar, phenolic compounds contents and antioxidant activity of the soy sauce, but the salt concentration was not significantly affected. Conclusion: Based on the results of RSM, the optimum ranges of addition conditions for lowering the salt concentration and, increasing the sensory and functional ability of soy sauce were as follows: black garlic extract concentration of $15-25^{\circ}brix$ and content of 7.8-9.3%.

과학 영재 아동과 일반 아동의 창의적 과학 문제 해결 과정에 대한 사례 연구

심혜진 ( Hye Jin Shim ),장신호 ( Shin Ho Jang ) 한국초등과학교육학회 2007 초등과학교육 Vol.25 No.5

공학적 도구를 활용한 도함수의 과정-대상관점 형성

심혜진(Hye Jin Shim),신인선(In Sun Shin) 학습자중심교과교육학회 2018 학습자중심교과교육연구 Vol.18 No.23

본 연구는 고등학교 미적분I의 도함수 지도에서 공학적 도구를 활용했을 때 학생들이 도함수의 과정관점과 대상관점을 어떻게 형성하는지 분석함으로써 다양한 측면의 개념을 포함하는 도함수 이해를 위한 교수학적 시사점을 제공하는 것을 목적으 로 하고 있다. 현행 미적분I 교과서에서 도함수가 과정-대상 관점에서 어떻게 다루어지고 있는지 분석한 결과와 사전검사 결과를 바탕으로 설계한 공학적 도구를 활용한 4차시의 교수실험을 고등학교 2학년 학생 4명에게 수행하였고 사후검사를 실시하였다. 사전·사후 검사 결과, 관찰, 교수실험 활동지, 인터뷰 자료들의 분석을 통해, 학생들이 도함수의 과정관점을 형성하여 도함수를 정의할 수 있게 되었고 다양한 도함수의 그래프를 그려보면서 도함수에 대한 대상 관점을 형성하게 되었음을 알 수 있었다. 구체적인 경험을 제공하고 다양한 표상의 전환이 가능한 공학적 도구의 활용이 학교 현장에서 도함수 지도를 위한 접근법으로 활용될 수 있기를 기대한다. The purpose of this study is to provide useful teaching implications for highschool students to understand the concept of derivative in various views by analyzing how they form the process-object perspective of derivative using technological instruments. To achieve the aim of the study, we analyzed how the derivative is handled on the process-object perspective in the current highschool calculus I textbooks. Based on the results of analysis we designed and conducted a teaching experiment using technology consisted of four classes to four 2nd graders. We found that students could define the derivative by forming a process perspective of derivative and formed an object perspective of derivative while drawing the graph of various derivatives. W e expect that technological instruments which provides concrete experience and allows conversion of various representations are offered in the classroom.

문장 독립 화자 인증을 위한 세그멘트 단위 혼합 계층 심층신경망

허정우,심혜진,김주호,유하진,Heo, Jungwoo,Shim, Hye-jin,Kim, Ju-ho,Yu, Ha-Jin 한국음향학회 2021 韓國音響學會誌 Vol.40 No.2

Text-Independent speaker verification needs to extract text-independent speaker embedding to improve generalization performance. However, deep neural networks that depend on training data have the potential to overfit text information instead of learning the speaker information when repeatedly learning from the identical time series. In this paper, to prevent the overfitting, we propose a segment unit shuffling layer that divides and rearranges the input layer or a hidden layer along the time axis, thus mixes the time series information. Since the segment unit shuffling layer can be applied not only to the input layer but also to the hidden layers, it can be used as generalization technique in the hidden layer, which is known to be effective compared to the generalization technique in the input layer, and can be applied simultaneously with data augmentation. In addition, the degree of distortion can be adjusted by adjusting the unit size of the segment. We observe that the performance of text-independent speaker verification is improved compared to the baseline when the proposed segment unit shuffling layer is applied.

교사 학생 심층신경망을 활용한 다채널 원거리 화자 인증

정지원,허희수,심혜진,유하진,Jung, Jee-weon,Heo, Hee-Soo,Shim, Hye-jin,Yu, Ha-Jin 한국음향학회 2018 韓國音響學會誌 Vol.37 No.6

원거리 발성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락시키는 주요 요인으로 알려져 있다. 본 논문에서는 교사 학생 학습을 이용하여 원거리 발성에 의한 화자 인증 시스템의 성능 하락을 보상하는 기법을 제안한다. 교사 학생 학습은 미리 학습된 교사 심층신경망의 출력과 학생 신경망의 출력이 같아지도록 학생 신경망을 학습하는 기법이다. 여기서 교사 신경망에는 근거리 발성을, 학생 신경망에는 원거리 발성을 입력한 뒤, 두 신경망의 출력을 동일하게 만드는 과정을 통해 원거리 발성을 보상할 수 있을 것이라고 기대하였다. 하지만 원거리 발성을 보상하는 과정에서, 근거리 발성에 대한 인식률이 저하되는 현상을 실험적으로 발견하였다. 위와 같은 현상을 예방하기 위해 본 논문에서는 교사 심층신경망을 학생 심층신경망의 초깃값으로 사용하는 기법과 학생 심층신경망을 근거리 발성에 대해서도 학습하는 기법을 제안하였다. 모든 실험은 원 음성을 입력 받는 심층신경망을 활용해 수행하였다. 동일한 발성을 각각 4 채널로 근거리와 원거리에서 자체적으로 수집한 문장 종속 데이터셋을 활용하였다. 동일 오류율을 기준으로 근거리 / 원거리 발성에 대한 화자 인증 성능을 평가한 결과 교사 학생 학습을 사용하지 않을 경우 2.55 % / 2.8 %, 기존의 교사 학생 학습을 사용할 경우 9.75 % / 1.8 %, 제안한 기법들을 적용한 경우 2.5 % / 2.7 %의 오류율을 확인하였다. Far field input utterance is one of the major causes of performance degradation of speaker verification systems. In this study, we used teacher student learning framework to compensate for the performance degradation caused by far field utterances. Teacher student learning refers to training the student deep neural network in possible performance degradation condition using the teacher deep neural network trained without such condition. In this study, we use the teacher network trained with near distance utterances to train the student network with far distance utterances. However, through experiments, it was found that performance of near distance utterances were deteriorated. To avoid such phenomenon, we proposed techniques that use trained teacher network as initialization of student network and training the student network using both near and far field utterances. Experiments were conducted using deep neural networks that input raw waveforms of 4-channel utterances recorded in both near and far distance. Results show the equal error rate of near and far-field utterances respectively, 2.55 % / 2.8 % without teacher student learning, 9.75 % / 1.8 % for conventional teacher student learning, and 2.5 % / 2.7 % with proposed techniques.

DINA 모형 하에서 MLE, MAP, EAP 능력 추정 방법의 분류 정확도 및 합치도 연구

강태훈(Taehoon Kang),심혜진(Hye-Jin Shim) 한국교육방법학회 2017 교육방법연구 Vol.29 No.1

본 연구에서는 DINA 모형 하에서 피험자 능력 모수를 추정할 수 있는 방법인 MLE, MAP, EAP 각각의 분류 정확도 및 상호 간의 합치도를 모의실험을 통하여 조사하였다. 선행연구와의 차별성을 확보하기 위하여 문항의 질, 검사 길이, 능력 정도, 인지요소 간 상관 정도, 그리고 검사 성격 등의 다양한 모의실험 요인을 고려하였다. 연구 결과, 개별 인지요소를 추정할 때의 정확성은 어느 방법을 사용하여도 모든 조건에서 약 75% 이상인 것으로 나타났다. 하지만 전체 인지요소를 모두 함께 정확 하게 추정하는 것은 상대적으로 어려운 것으로 나타났으며 특히 문항의 질이 좋지 않고 문항 수가적을 때에는 50% 초반까지 분류 정확도가 하락하였다. 능력추정 방법 간 결과를 비교해 보면, 개별인지요소를 추정할 때에는 EAP를 사용하는 것이 바람직하지만 전체 인지요소 모두를 정확하게 추정하는 것이 더 중요하다면 MLE/MAP를 선택하는 것이 나았다. 다음, 검사별 Q-matrix 구성에 따라서 능력 추정의 정확성에 영향을 미치는 것을 알 수 있었는데 검사 문항 수에 비하여 상대적으로 많은 인지요소를 고려할 경우 분류 정확도가 낮아짐을 확인하였다. 문항 수가 많을수록 그리고 문항의 질이 좋을수록 분류 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 흥미롭게도 특정 인지요소만을 측정하는 문항이 5문항 이상인 경우 문항의 질이 다소 하락하여도 높은 분류 정확도를 구할 수 있었다. 또한 인지요소 간의 상관 정도는 능력 추정의 정확도와 무관한 것으로 나타났다. In this simulation study, the classification and agreement of MLE, MAP, and EAP which are methods to estimate examinees’ ability parameters under the DINA model. For the purpose of ensuring differentiation from the previous studies, various simulation factors were considered such as quality of test items, test lengths, ability distributions, correlations among cognitive attributes, and natures of test. The results showed that the accuracy of estimating each individual cognitive attribute was higher than about 75% in all conditions using any of three methods. It was relatively difficult, however, to accurately estimate all the cognitive attributes together. Especially, when the number of test items is small, the classification accuracy has decreased to the early 50%. It was better to use EAP when estimating individual cognitive attribute. If it was more important to accurately estimate mastery pattern, however, it is better to choose MLE/MAP. Next, the Q-matrix configuration appeared to affect the accuracy of ability estimation. As the number of cognitive attributes came to be relatively larger compared to the number of related test items, the classification accuracy tended to be lower. The higher the number of items and the better the quality of items, the higher the classification accuracy. Interestingly, if the number of items that measure a specific cognitive attribute were more than 5, the ability estimation accuracy could be kept relatively high even though the quality of items dropped somewhat. Also, the amounts of correlations among cognitive attributes appeared not to be related to the accuracy of ability estimation.

교류분석 상담에 관한 국내 연구의 동향

금선미(Sun Mi Keum),심혜진(Hye Jin Shim) 한국교류분석상담학회 2019 교류분석상담연구 Vol.9 No.1

다양한 상담이론 중에서 개인의 성장과 변화를 위한 체계적 심리치료 기법인 교류분석 상담은 현대사회에서 주요한 상담이론 중의 하나로 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 국내에서 지금까지 이루어진 교류분석 상담의 연구 동향을 분석함으로써, 연구의 흐름과 성과를 정리하고 앞으로의 연구 방향을 제시하는 데 있다. 교류분석 상담과 관련하여 1982년부터 2018년까지 총 90편의 학위논문과 8편의 학술지 논문이 발표되었으며, 이를 발행연도별, 연구주제별, 연구대상별, 연구방법별 동향을 분석하였다. 발행연도는 1982년 학위논문 1편 발행을 시작으로 2000년부터 매해 학위논문이 발행되었고, 학위논문 91.8%, 학술지는 8.2%로 상대적으로 적은 비중을 차지하고 있다. 연구주제별로는 상담성과연구가 48.0%, 성격특성 및 적응연구가 24.5%, 프로그램개발 및 효과연구 15.3%로 나타났다. 연구대상별로는 청소년 33.0%, 성인 30.3%, 아동 24.8%순으로 나타났다. 연구방법별로는 양적연구가 83.8%로 가장 많은 것으로 나타났다. 끝으로 앞으로 교류분석 상담의 치료적 요인들을 밝히고 상담과정 및 성과연구, 상담자 대상의 연구, 질적 연구가 더 활발히 진행되어야 함을 제언하였다. Among the various counseling theories, the Transactional Analysis Counseling which is a counseling technique for individual’s growth and change is noticed as the important theory in this day. The purpose of the present study is to examine the trends and issues in the research about the Transactional Analysis Counseling in Korea up to date, and to propose directions for future studies. From 1982 to 2018, 90 journals and 8 dissertations on Transactional Analysis Counseling have been published and are analyzed by categories of dates, research topics, subjects of study, research methods in this research. First journal was in 1982 and each journal was published every year from 2000. Journals account for 91.8% and dissertations for less proportion, 8.2%. In categories of research topics, counseling result studies account for 48%, personality and adaptation studies 24.5%, program development and performance for 15.3%. In categories of study subjects, 33.0% were adolescents, 30.3% were adults, 24.8% were children. In categories of research methods, quantitative study account for 83.8%. To conclude, it is suggested that therapeutic factors should be proved and counseling process and performance study, counselor subject, qualitative study should be conducted more actively.

가변 길이 입력 발성에서의 화자 인증 성능 향상을 위한 통합된 수용 영역 다양화 기법

신현서,김주호,허정우,심혜진,유하진,Shin, Hyun-seo,Kim, Ju-ho,Heo, Jungwoo,Shim, Hye-jin,Yu, Ha-Jin 한국음향학회 2022 韓國音響學會誌 Vol.41 No.3

화자 인증 시스템에서 입력 발성 길이의 변화는 성능을 하락시킬 수 있는 대표적인 요인이다. 이러한 문제점을 개선하기 위해, 몇몇 연구에서는 시스템 내부의 특징 가공 과정을 여러가지 서로 다른 경로에서 수행하거나 서로 다른 수용 영역(Receptive Field)을 가진 합성곱 계층을 활용하여 다양한 화자 특징을 추출하였다. 이러한 연구에 착안하여, 본 연구에서는 가변 길이 입력 발성을 처리하기 위해 보다 다양한 수용 영역에서 화자 정보를 추출하고 이를 선택적으로 통합하는 통합된 수용 영역 다양화 기법을 제안한다. 제안한 통합 기법은 입력된 특징을 여러가지 서로 다른 경로에서 다른 수용 영역을 가진 합성곱 계층으로 가공하며, 가공된 특징을 입력 발성의 길이에 따라 동적으로 통합하여 화자 특징을 추출한다. 본 연구의 심층신경망은 VoxCeleb2 데이터세트로 학습되었으며, 가변 길이 입력 발성에 대한 성능을 확인하기 위해 VoxCeleb1 평가 데이터 세트를 1 s, 2 s, 5 s 길이로 자른 발성과 전체 길이 발성에 대해 각각 평가를 수행하였다. 실험 결과, 통합된 수용 영역 다양화 기법이 베이스라인 대비 동일 오류율을 평균적으로 19.7 % 감소시켜, 제안한 기법이 가변 길이 입력 발성에 의한 성능 저하를 개선할 수 있음을 확인하였다.

보육실습 경험을 통한 예비 보육교사의 정서에 대한 인식 변화

오새니 ( Oh Sae Nee ),심혜진 ( Shim Hye Jin ) 미래유아교육학회 2022 미래유아교육학회지 Vol.29 No.4

본 연구는 보육실습이 진행되는 일련의 과정 동안 예비 보육교사들의 정서 대한 인식 변화 과정을 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위하여 A시에 소재한 대학의 아동보육학과 재학생 6명을 대상으로 메타포 설문을 통한 시각적 그림과 개별 면담을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 예비 보육교사들은 보육실습 전에는 변화하는 자신의 정서 상태나 원인을 살피지 않고 지나치는 것으로 인식하였으나 보육실습을 경험하며 자신과 영유아의 정서를 명확하게 살피고, 영유아에게 끼칠 영향을 고려하여 정서를 조절하고 관리하는 것으로 인식이 변화하였다. 또한 보육실습 전에는 자신의 정서 이해 및 표현, 안정적인 정서 상태 유지 등의 개인으로서의 정서를 중요하게 인식하였으나 영유아 발달 및 보육의 질에 영향을 끼칠 것을 고려하는 보육교사로서의 정서를 인식하는 변화가 나타났다. 이는 보육교사 양성과정에서 예비 보육교사를 위한 정서 관련 교육 및 프로그램을 개발이 개인의 안녕뿐 아니라 양질의 보육을 제공하는 보육교사 양성에 효과적인 방안이 될 수 있음을 시사한다. The purpose of this study was to examine the process of changing the emotional perception of Pre-Service Early Childhood teachers during a series of childcare practices. For this purpose of study, visual drawings and individual interviews were conducted through a Metaphor survey to six students who were enrolled in the Department of Child Care at a university located in A city. According to the results of this study, before childcare practices, pre-service Early Childhood teachers perceived childcare practice as excessive emotions without examining the changes in their emotional state or cause, but the perception changed as clearly examine their and infants’ emotions and express, adjust, and manage them depending on the childcare situation, after the practices. Also, in the “individual emotions” such as maintaining a stable emotional state, understanding and controlling emotions, the range of emotional perceptions as “childcare teachers’ emotions” that affect the quality of infant development and childcare has expanded. This suggests that the development of emotion-related education and programs for Pre-Service Early Childhood teachers in the process of fostering childcare teachers can be an effective way to foster pre-service Early Childhood teachers that can provide quality childcare as well as individual well-being.

멀티태스크 러닝 심층신경망을 이용한 화자인증에서의 나이 정보 활용

김주호,허희수,정지원,심혜진,김승빈,유하진,Kim, Ju-ho,Heo, Hee-Soo,Jung, Jee-weon,Shim, Hye-jin,Kim, Seung-Bin,Yu, Ha-Jin 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.5

화자 간 음색의 유사성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락 시킬 수 있는 요인이다. 본 논문은 화자 인증 시스템의 일반화 성능을 향상시키기 위해, 심층신경망에 멀티태스크 러닝 기법을 적용시켜 발화자의 화자 정보와 나이 정보를 함께 학습 시키는 기법을 제안한다. 멀티태스크 러닝 기법은 은닉층들이 하나의 태스크에 과적합 되지 않도록 하여 심층신경망의 일반화 성능을 향상시킨다고 알려져 있다. 하지만 심층신경망을 멀티태스크 러닝 기법으로 학습시키는 과정에서, 나이 정보에 대한 학습이 효율적으로 수행되지 않는 것을 실험적으로 확인하였다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해, 본 논문에서는 심층신경망의 학습 과정 중 화자 식별과 나이 추정 목적 함수의 가중치를 동적으로 변경 하는 기법을 제안한다. 동일 오류율을 기준으로 RSR2015 평가 데이터세트에 대해 화자 인증 성능을 평가한 결과 나이 정보를 활용하지 않은 화자 인증 시스템의 경우 6.91 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템의 경우 6.77 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템에 가중치 변경 기법을 적용한 경우 4.73 %의 오류율을 확인하였다. The similarity in tones between speakers can lower the performance of speaker verification. To improve the performance of speaker verification systems, we propose a multi-task learning technique using deep neural network to learn speaker information and age information. Multi-task learning can improve generalization performances, because it helps deep neural networks to prevent hidden layers from overfitting into one task. However, we found in experiments that learning of age information does not work well in the process of learning the deep neural network. In order to improve the learning, we propose a method to dynamically change the objective function weights of speaker identification and age estimation in the learning process. Results show the equal error rate based on RSR2015 evaluation data set, 6.91 % for the speaker verification system without using age information, 6.77 % using age information only, and 4.73 % using age information when weight change technique was applied.