PISA의 두 번째 주기에 해당되는 PISA 2003에서는 문제해결 영역에 대한 평가가 새로이 도입되었다. PISA 2003 본검사 문제해결 영역에서는 (1) 의사결정, (2) 체제 분석 및 설계, (3) 문제점 해결 등의 세 가지 문제해결 유형에 따라 학생들의 범교과적 문제해결 능력을 평가하였다. 본 논문에서는 PISA 2003 본검사에 포함된 문제해결 영역문항들에 대한 우리나라 학생들의 정답률을 살펴보고, 문제해결 문항들 중 개방형 서술형 문항에 대한 학생들의 답안을 상세하게 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 우리나라 학생들은 그림이나 그래프로 표상하는 과제에 취약하며, 긴 문장으로 제시된 지문 해석에서 어려움을 겪은 것으로 보인다. 또한, 우리 나라 학생들에게는 다소 낯선 맥락이나 소재를 활용한 과제의 경우 낮은 정답률을 기록하였다. PISA 2003 문제해결 영역을 분석한 결과가 과학교육에 주는 시사점도 논의하였다.
스프레드시트는 표, 그래프 기능 그리고 셀 참조 기능을 가지고 있고, 이러한 기능은 모델링 활동에서 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 스프레드시트를 활용한 수학적 모델링 활동에서의 수학적 규칙의 발견과 이의 정당화 과정을 알아보고자 한다. 이를 위해 스프레드시트 환경이 특정 문제 상황의 해결에 어떻게 도움을 주는 지 알아보고, 어떻게 특정한 문제 상황을 일반적인 문제 상황으로 바꿀 수 있도록 하는지를 알아본다. 또한 문제 상황 속에 내재하는 수학적 규칙의 발견에 이르는 과정을 알아보고, 발견한 규칙의 정당화 유형과 스프레드시트가 정당화에 어떤 영향을 미치는지를 알아본다.
본 연구의 목적은 태권도 기본동작의 하나인 정권지르기 기술을 끊어지르기와 밀어지르기로 구분 실시하여 impact순간의 가속도 및 속도의 변화유형을 분석하고, 충격순간의 동작을 영상분석으로 살펴보았다. 먼저, 가속도와 속도 변화를 알아보기 위해서는 미국에서 제작한 Low-g Accelerometer 라는 가속도 분석장비를 이용하였으며, 피험자 상완 전체길이의 80% 지점에 흰 마분지를 걸어놓고 센서를 주먹 등에 단단히 부착한 후 끊어지르기와 밀어지르기를 각각 10회씩 실시하였다. 이중 3회씩의 그래픽을 분석자료로 활용하였다. 그리고 impact 순간의 영상 분석을 위해서는 미국에서 2005년에 만든 Trouble Shooter Camera를 활용하여 초당 250프레임으로 촬영하였다. 이러한 과정을 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 가속도 파형에서 밀어지르기가 끊어지르기 보다 1주기 더 나타나 밀어지르기 동작이 시간적으로 더 길게 힘을 가하다는 사실을 알 수 있었다. 둘째, 가속도와 속도 변화를 그래프로 보면 최고의 가속도를 보인 후 급격하게 떨어지기 시작한 지점에서 최고 속도가 일어났다. 셋째, 고속 카메라에 의한 영상분석을 통하여 끊어지르기도 어깨를 약간은 밀게 된다는 사실을 알 수 있었다.
최근 들어 '뭇지마 범죄' 등 각종 범죄가 지속적으로 증가하고 있다. 정부의 범죄 예방 노력과 이에 관한 연구 등에도 불구하고 범죄가 증가하고 있어 다른 접근법이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 빅데이터를 분석하여 대안을 제안하고자 하였다. 연구 목적 달성을 위해 본 연구는 막대그래프와 버블차드 및 버블차드를 활용한 시각화와 연관분석 등을 수행하였다. 여러 변수와 범죄와의 관계 분석을 위해 성남시, 사이버경찰청 등의 데이터를 분석하였다. 분석 결과, CCTV의 수는 범죄율을 감소시키는데 효과적이나 보안등의 수는 연관성이 크지 않은 것으로 나타났다. 또 시간대별로, 요일별로 다른 유형의 범죄가 집중되는 것을 알 수 있었으며, 외국인의 증가도 범죄의 증가와 관련이 있는 것으로 파악되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 범죄율 감소를 위한 방안을 제시하였다.
2008년부터 2012년에 걸친 관측기간 동안 총 21일간 관측하여 AA UMa의 BVRI 광도 곡선을 획득하였다. AA UMa의 I 필터 광도 곡선은 이번에 처음으로 얻어진 것이다. 또한 극심시각을 추가적으로 획득하기 위하여 2005 ~ 2008년까지 총 8일간 AA UMa의 극심 부근의 측광관측을 수행하였고, SuperWASP에서 공개하는 AA UMa의 측광 자료를 수집하여 총 31개의 새로운 극심시각을 결정하였다. 우리의 새로운 극심시각을 포함하여 83년 동안의 AA UMa 극심시각을 수집하여 총 250개의 극심시각으로 주기 변화연구를 수행하였다. 그 결과 AA UMa 계는 $3.30{\times}10^{-11}d/yr$의 영년 주기 증가 위에 58.7년의 주기적인 변화가 겹쳐 발생한다. 주기적인 변화의 원인이 제3천체에 의해 발생한다고 가정했을 때 제3천체의 최소 질량은 $0.28M_{\odot}$이다. 이전 연구자의 광도곡선(Meinunger(1976), Wang et al.(1988), Lee et al(2011))을 수집하여 우리의 광도곡선(2008, 2012)과 함께 각각 주기변화가 보정된 통일된 기산점을 사용하여 광도곡선을 분석하였다. 모든 광도곡선에서 0.75 위상에서 밝기가 더 어두워지는 O'Connell effect가 발생하였고, 일부 광도곡선은 부식에서 식의 깊이가 주식보다 깊어지는 시기를 가진다. 이는 스펙트럼 유형이 F0-F5보다 만기형 별에서 흑점이 부식의 깊이에 영향을 주어 주식보다 깊어지는 AC Boo, TY UMa 등에서 보여 지는 특징이다. 우리는 WD 프로그램을 이용하여 광도곡선 중 B-V 색지수 그래프에서 식 이외부분에서 변화가 적고 광도곡선의 O'Connell effect의 크기가 작은 2008 광도곡선으로 광도해를 결정하였다. 전형적인 TY UMa형 별과 같이, 우리의 광도해 역시 W-subtype의 결과를 나타낸다. 결정된 광도해를 다른 광도곡선에도 적용시켜 광도곡선에 나타나는 흑점의 영향을 살펴보았다. 마지막으로 주기 분석 결과와는 달리 제 3천체의 광도는 검출 되지 않았다.
하루가 다르게 방대한 데이터가 생겨나고, 데이터를 반영한 정책지원이나 콘텐츠들이 증가하면서 데이터에 대한 중요성이 주목받고 있다. 데이터의 시각화 측면에서 모든 데이터를 살펴보는 것에 제약이 따르기 때문에, 시각화의 기술적인 요소뿐만 아니라 데이터를 요약하고, 이해하기 쉽도록 돕는 시각화의 방법론적 요소가 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되는 디자인 중심의 인포그래픽을 개선하고 데이터 중심의 인포그래픽을 제안하기 위해 데이터 시각화의 표현 방법을 정리하고, 시각화의 방법을 Tableau Public을 활용하여 데이터 분석 및 인포그래픽 제작사례를 제시고자 한다. 인포그래픽 제작을 위해 광주광역시 버스 이용자 데이터가 사용되었고, 분석결과 정류소 사용 총 승객수는 일반 승객수와는 유사한 결과를 보이지만 환승역 이용 승객, 청소년 승차 환승 승객수에 따른 정류소와는 차이를 보였다. 그래프 유형에 따라 시각적인 결과는 다르게 도출되었다. 데이터 중심의 인포그래픽 시각화는 기존의 인포그래픽의 시각적인 역할만 강조한 것에 비해 데이터를 효율적으로 전달하는 것을 물론 과학적 연구를 위한 도구로 활용될 것으로 기대한다.
4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.
L-세린 탈수화효소(LSD)는 L-serine을 피루브산과 암모니아로 전환하는 반응을 촉매하는 iron-sulfur 함유 효소이다. 세균성 아미노산 탈수화 효소 중에서, L-serine에 대한 이들 특정 효소만이 촉매 부위에서 iron-sulfur cluster를 이용하는 것으로 보고되고 있다. 또한, 세균성 LSD는 구조적 특성과 도메인의 배열에 따라 네 가지 유형으로 분류된다. 현재까지, 이 효소들은 소수의 균주로부터 얻어진 LSD 효소에 대해서만 연구되었지만, 다양한 세균성 LSD의 촉매 메커니즘을 이해하기 위해서는 더 많은 자세한 조사가 요구된다. 본 연구에서, Mycobacterium tuberculosis H37Rv로부터 유래된 유형 II LSD (MtLSD) 단백질을 효소 동력학적 방법을 이용하여 생화학적 및 촉매적 특성을 규명하기 위해 발현 및 정제되었다. MtLSD에 대한 L-serine의 포화 곡선은 알로스테릭 협동성(allosteric cooperativity)을 나타내는 전형적인 S자형(sigmoid)의 특성을 보였다. 이때의 $K_m$과 $k_{cat}$ 값은 각각 $59.35{\pm}1.23mM$과 $18.12{\pm}0.20s^{-1}$로 계산되었다. 또한, 고정된 L-serine 농도 하에서 D-serine의 농도 대비 초속도에 대한 그래프는 비선형 쌍곡선 감쇠 형태를 보였고, $k_{cat}$ 값의 변화 없이 $30.46{\pm}5.93mM$의 겉보기 $K_i$ 값으로 D-serine에 대한 경쟁적 억제(competitive inhibition)를 나타내었다. 이들 연구는 MtLSD의 촉매 특성 및 기질 특이성에 관한 통찰력 있는 생화학적 정보를 제공한다.
이 연구에서는 어는점 내림에 대한 과학교과서의 설명 방식과 과학 교사들의 개념을 조사하였다. 분석한 교과서는 7차 교육과정에 근거하여 개발된 중학교 2학년 과학교과서 7종과 고등학교 화학 II 교과서 5종이었다. 교사들의 개념은 설문지를 통해 얻었으며, 연구 대상 교사의 수는 146명이었다. 교과서의 설명 유형은 '현상을 묘사' 하는 것과 '증기압 내림으로 설명' 하는 유형으로 구분하였다. 대부분의 중학교 교과서와 고등학교 교과서에서는 현상을 묘사하는 수준으로 어는점 내림을 설명하였으며, 이러한 현상이 일어나는 이유에 대한 설명은 없었다. 또한 어는점 내림을 설명하는 그래프의 내용도 교과서마다 달랐다. 교사들 역시 어는점 내림에 대해 제대로 이해하지 못하는 것으로 나타났다. 용질의 방해로 어는점 내림 현상을 이해하는 교사들도 많았다. 그러나 끓는점 오름 현상을 설명할 때 도입되는 이러한 개념이 어는점 내림에서는 어떻게 관련되는지 명확하게 설명하지 못하였다. 이 연구에서는 어는점 내림 현상을 설명하기 위하여 엔트로피의 개념을 도입할 필요성에 대해 주장하였다.
본 연구는 한국사회 기혼남녀의 일-생활 균형의 문제를 시간표 분석을 통해 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2014년도 통계청 생활시간조사 시간대자료를 이용하여 3,131쌍 기혼부부의 6,262개의 시간일지를 분석하였다. 분석 방법으로는 시간양뿐 아니라 시간배치를 고려한 전체적인 분석을 위해 배열분석을 사용하였으며, 이때 Lesnard(2014)의 DHM(Dynamic Hamming Matching) 방식으로 배열 간 거리를 산출하여 타이밍을 중시하는 시간분석에 무리가 없도록 조치하였다. 구체적으로는, 군집분석을 통해 도출된 부부결합의 가구노동시간 9개 유형별로, 남녀 각각의 노동, 가사, 수면, 자기관리, 적극적 여가, 소극적 여가, 기타로 구성된 일과 생활시간의 평균시간양과 시간대별 분포와 최빈상태의 그래프를 산출하여 해석하였다. 이러한 분석결과를 종합하여, 일-생활 불균형된 시간구성의 특성으로 '만연된 장시간노동', '젠더불평등한 시간배분', '비표준시간대 노동으로 인한 삶의 질 하락', '여가시간의 부족'을 지목하였으며, 마지막으로는 이러한 결과에 기초해 일-생활 균형을 높이기 위한 사회복지의 실천적 정책적 함의를 논의하고 후속연구를 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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