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2009 대구교육 역점추진과제 '친환경 생활태도 지니기' 교육 방향
정병국 대구광역시교육위원회 2009 大邱敎育 Vol.- No.49
자연과 상생의 아름다운 관계 맺기 활동을 통해 현장체험 중심의 친환경적이고 실천적인 환경교육이 활성화됨므로써 환경문제의 근본적인 문제점인 인간의 환경에 대한 그릇된 태도와 가치관을 올바른 이해와 가치관 함양으로 이끌어 줄 것이며 자라나는 세대들에게 지속 가능한 사회에 적합한 환경을 소중히 여기는 마음을 심어 줄 것이다.
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수중재활운동 중재방법이 경직성 뇌성마비아의 자세조절과 보행형태에 미치는 효과
정병국 한국발육발달학회 2008 한국발육발달학회지 Vol.16 No.1
The purpose of this study was to find the effect of aquatic rehabilitation exercise on people withcerebral palsy in upright standing to provide basic data to the people with cerebral palsy’s rehabilitation exercise.The writer chose 5 children with spastic cerebral palsy for this study and they performed aquatic rehabilitationposture of the children before and after aquatic rehabilitation exercises by using an infrared 3D Motion Analysissystem. The results of this study were as follows. In the upright standing posture, the joint angles of cervicalspines, thoracic & lumber spine, upper limbs, lower limbs showed closer alignment to center of gravity (COG).It was true that approach of neuro development treatment exercise therapy for people with cerebral palsy’smovement has been developed. However, compare to the long period of exercise therapy on ground, the fact thatpeople with cerebral palsy showed many changes in their upright standing postural control relatively short periodsof aquatic rehabilitation exercise can be inferred that aquatic rehabilitation exercise can be much helpful forpeople with cerebral palsy’s motor development. Therefore, I believe that this aquatic rehabilitation exercise willhelp the children with cerebral palsy to rehabilitate by improving their exercise performance ability if we activelyapply this aquatic rehabilitation exercise instead of being skeptical about this exercise.
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부분방전 및 폐플라스틱 신호 데이터를 위한 앙상블 CNN 분류기 설계
정병국,김진율,오성권 한국지능시스템학회 2023 한국지능시스템학회논문지 Vol.33 No.4
In this study, we propose ensemble combination architectures of ConvolutionalNeural Networks(CNN) to improve the performance of a signal data sets basedclassifiers for partial discharge classification and sorting out of waste plasticmaterials. The ensemble pattern classifier is designed by combining 1-dimensionalCNN and 2-dimensional CNN. The proposed ensemble classifier leads to theenhancement of the generalization ability as well as the recognition for potentiallyspatial features of data. Estimated raw signal data sets are applied by signalanalysis method in accordance with data characteristics to use as inputs to theproposed ensemble pattern classifiers. The superiority of the proposed deep ensemblepattern classifiers is demonstrated by the experimental results of performancecomparison with existing classifiers 본 연구에서는 부분방전 분류와 폐플라스틱 재질 선별을 위해 신호 데이터를 이용하는 분류기의 성능 개선을 위하여 합성 곱 신경망 분류기(Convolutional Neural Networks, CNN)의앙상블 결합 구조를 제안한다. 제안된 앙상블 패턴 분류기는 1차원 합성 곱 신경망과 2차원합성 곱 신경망의 앙상블 결합으로 설계한다. 제안된 앙상블 패턴 분류기는 데이터의 잠재적인 공간적 특징에 대한 인식뿐만 아니라 일반화 능력의 향상으로 이끈다. 비가공 추정 신호 데이터는 제안된 앙상블 패턴 분류기의 입력으로 사용하기 위하여 데이터 특성에 따른신호 분석방법을 적용한다. 기존 분류기와의 성능 비교 실험을 통해 제안된 앙상블 패턴 분류기의 우수성을 입증한다.
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