• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.581-590
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• 2017

이 연구에서는 서울연구원 제공 집계구 자료를 이용하여 유동인구와 공간 특성, 공간자기상관이 음식업종의 매출액에 미치는 영향을 분석한다. 최근 공공 분야의 빅데이터가 증가하고 있지만 자료집계 단위가 달라 연구에 어려움을 야기하는 경우가 많다. 본 연구에서도 종속변수인 매출액은 SKT 집계구 단위로, 공간 특성은 통계청 집계구와 행정동 단위로, 그리고 유동인구는 Point 정보로 구축되어 있다. 분석을 위해 먼저 SKT 집계구 단위로 모든 독립변수의 집계단위를 변환하였다. 공간자기상관 효과를 검정할 수 있는 모형인 SEM을 이용하여 회귀분석을 수행한 결과 매출액에 대한 공간자기상관의 영향이 확인되었으며, 또한 유동인구와 주변 종사자수, 집계 구 면적이 매출액에 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 강남구에 비해 중구, 영등포구, 송파구 매출액이 더 적은 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 유동인구가 많고 주변 종사자수가 많은 지역, 그리고 음식업종 점포들이 몰려있는 지역이 창업에 유리하다는 것을 시사한다. 이 연구는 이종 공간 데이터의 집계단위 변환의 유용성 과 함께 지도상의 면적 비례로 집계단위를 변환하는 것의 한계를 보여줌으로써 후속 연구에 시사점을 제공한다.

• 식물병연구
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• 제16권3호
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• pp.224-231
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• 2010

1999년부터 2004년 사이에 벼흰잎마름병의 원인균인 Xanthomonas oryzae pv. oryzae를 전국적으로 분리하여 Biolog와 지방산 분석법을 이용하여 동정하였다. 한국의 벼 판별품종을 기준으로 분류한 결과 1999년도와 2002에 각각 분리된 벼흰잎마름병균은 모두 K1 레이스에 속하였다. 2003년도에 분리된 벼흰잎마름병균의 경우는 50% 이상이 K3 레이스에 속하였으며 대부분 전라도 지역에서 분리된 균주였다. 분리 년도 별로 단인자 벼 저항성 품종에 대한 균들의 반응을 보았을 때 많은 K1 레이스로 분류된 균주들이 단인자 저항성 품종에 대해 달리 반응을 보였다. Southern bolt 결과, 동일한 레이스에서도 다양한 비병원성 유전자들을 가지고 있었다. 이러한 결과들은 하나의 레이스가 여러 개의 벼 저항성 유전자와 반응한다는 것을 제시한다. 전남과 전북에서 분리된 모든 K3 레이스들은 Xa3 단인자 저항성 품종을 침해하였는데 이러한 결과는 전남과 전북에 Xa3 저항성원을 지닌 벼 품종의 과다한 재배로 인하여 Xa3 침해 균주의 선별적 증식이 유도된 것으로 추측된다. 이러한 다양한 비병원성 유전자 패턴 및 단인자 저항성 유전자에 대한 반응을 고려하여 국내 분리된 벼흰잎마름병균들을 19개의 병원형으로 분류하였다. 새롭게 분류된 병원형들은 국내의 새로운 저항성 품종을 육종하는데 도움이 될 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제25권1호
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• pp.21-45
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• 2011

본 연구는 4명의 중학교 3학년 학생들이 주어진 표적 문제를 해결하는 과정을 분석하여 학생들이 보이는 다양한 활동 요소 중 구조적 유사성의 인식, 분석적 활동 그리고 비교 활동에 주목하여 이들 활동이 표적 문제의 해결에서 어떤 역할을 하는지 살펴보았다. 4명의 학생들의 문제 해결 과정을 개별적으로 관찰하고 면담한 후, 이 과정에서 학생들이 보인 반응을 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 표적 문제의 해결에 근원 문제의 해법을 적용할 수 있는 토대를 마련하는데 도움을 주는 활동 중의 하나로 구조적 유사성의 인식이 그 역할을 수행할 수 있음을, 또 문제 해결을 위해 추측한 사실에 대한 진위 여부의 판단 근거로 분석적 활동을 활용함을 확인하였다. 그리고 표적 문제의 문제점을 인식하게 하여 표적 문제의 해결 방향을 설정하는데 도움을 제공하는 것으로 비교 활동을 활용함을 확인하였다. 따라서 현장에서 수학을 가르치는 교사는 표적 문제의 해결을 위해 유사 문제와의 구조적 유사성, 분석적 활동 그리고 비교 활동에 초점을 맞추어 문제의 해결을 지도하는 노력이 요구된다. 뿐 만 아나라 본 연구에서 언급한 세 가지 요소 이외에 더 많은 요소가 있을 수 있으며 그 요소들의 역할을 탐구하는 후속연구도 필요하다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.545-562
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• 2009

미적분은 우리 생활의 여러 방면에 활용되고 있으며, 경제학이나 행정학 등 사회과학 분야에서도 기초를 이루고 있다는 점에서 이공계에서만 중요시하게 다루어지는 것에 대한 많은 논란이 있어 왔다. 다행히 2010년부터는 일반계 고등학교 2학년 수학과 교육과정에 미적분 단원이 도입된다고 한다. 처음 미적분을 접하게 되는 학생들은 먼저 미분학습에서 흥미를 잃는다거나 미분학습에 대한 불안과 기피현상을 겪지 않도록 해야 한다. 이에 대비하기 위해 본 연구는 학생들이 교과서에서 평소 접할 수 있는 일반화된 미분문제를 중심으로 예비검사를 실시하고 전문가의 검토와 예비검사를 바탕으로 선정된 최종 검사지를 투입하여 미분 문제해결 과정에서 나타나는 오류를 분석틀에 맞게 분류 분석함으로서 미분학습 지도방안에 대한 기초자료를 마련하고자 하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권4호
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• pp.560-564
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• 2012

최근에 건강식품의 선호에 따라 신선 채소류 등의 소비가 증가하면서 농산물의 안전성에 대한 관심이 점점 증가하고 있다. 이에 본 연구는 국내 유통 중인 유기농 채소류를 구입하여 총균수, Salmonella spp., E. coli O157:H7, S. aureus, L. monocytogenes, Y. enterocolitica 등의 병원성 미생물의 오염도를 분석하고 유기농산물의 식중독균에 대한 잠재적인 위험성을 평가하는 기초자료에 도움을 주고자 수행하였다. 유기농 채소류 4종의 일반 세균수 수준을 비교한 결과 오이의 일반 세균수 수준이 가장 높았고, 토마토의 일반 세균수는 가장 낮았다. 유기농 채소 중 깻잎의 일반 세균수는 $4.2{\sim}7.7log\;CFU\;g^{-1}$, 상추는 $5.0{\sim}8.0log\;CFU\;g^{-1}$, 토마토는 $4.0{\sim}7.5log\;CFU\;g^{-1}$, 오이는 $6.6{\sim}8.6log\;CFU\;g^{-1}$ 범위였다. 유기농 채소에서 Salmonella spp., E. coli O157:H7, S. aureus, L. monocytogenes, Y. enterocolitica 등은 검출되지 않았다. 일반 세균수는 관행 농산물과 비슷한 수준을 보였으며 병원성 미생물은 전혀 검출되지 않았기 때문에 식중독균 오염수준은 극히 낮을 것이라고 생각한다. 그런데 오염될 수 있는 가능성이 있으므로 생산, 유통 단계에서 주의 깊은 관리가 필요하다고 판단된다.

• 식물병연구
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• 제18권3호
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• pp.225-230
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• 2012

국내 주요 배추재배단지 6곳을 정하여 토양 샘플에서 무름병균을 용균할 수 있는 bacteriophage를 분리하였다. 여름배추를 재배하는 평창과 태백의 토양 샘플에서 국내에서 분리한 15개의 다른 무름병균을 기주로 파지를 분리한 결과 태백의 토양은 다양한 병원균을 기주로 증폭하는 반면 평창의 파지는 두 종류의 균에서만 증폭이 되어 매우 좁은 기주 범위를 가졌다. 무름병균 P. carotovorum subsp. carotovorum Pcc3의 균주는 거의 모든 토양 샘플에서 파지를 증폭할 수 있어 앞으로 파지를 이용한 무름병균 예찰 균주로 사용될 수 있는 가능성을 보여 주었다. 국내 무름병균을 용균할 수 있는 파지는 Myoviridae, Podoviridae, Siphoviridae 세 종류로 밝혀 졌으며 국내 거의 전 지역에서 Siphoviridae가 분리되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.285-291
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• 2020

제조 산업에서 인력은 로봇으로 대체되지만 전문 기술은 데이터 변환이 어려워 산업용 로봇에 적용이 불가능하다. 이는 비전 기반의 모션 인식 방법으로 데이터 확보가 가능하나 이미지 데이터에 따라 판단 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 연구는 비전 방법을 사용해 사람의 자세를 추정 시 영향을 미치는 인자를 고려해 정확성 향상 방법을 찾고자 한다. 비전 방법 중 OpenPose의 3가지 모델 MPII, COCO 및 COCO + foot을 사용했으며, CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용한 OpenPose 구조에서 얼굴 가림 및 이미지 전처리에 미치는 영향을 확인하고자 액세서리의 유무, 이미지 크기 및 필터링을 매개 변수로 설정했다. 각 매개 변수 별 이미지 데이터를 3 가지 모델에 적용해 실제 값과 예측 값 사이 거리 오차와 PCK (Percentage of correct Keypoint)로 영향도를 판단했다. 그 결과 COCO + foot 모델은 3 가지 매개 변수에 대한 민감도가 가장 낮았다. 또한 이미지 크기는 50% (원본 3024 × 4032에서 1512 × 2016로 축소) 이상 비율이 가장 적절하며, MPII 모델만 emboss 필터링을 적용할 때 거리 오차 평균이 최대 60pixel 감소되어 향상된 결과를 얻었다.

• 인지과학
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• 제26권2호
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• pp.147-165
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• 2015

서답형 문항은 학생들의 종합적인 사고력을 평가할 수 있다는 장점이 있으나, 채점 비용이 많이 들고 채점자의 주관이 개입될 수 있다는 단점이 있다. 이런 단점을 개선하기 위해 영어권에서는 자동채점 시스템을 개발하여 사용하고 있으나, 한국어의 경우에는 아직 여전히 연구 단계에 있다. 본 논문에서는 준지도학습 방법을 이용한 한국어 서답형 문항의 채점 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 모범답안을 초기 모델로 학생답안의 일부를 채점하고 그 결과를 이용해서 점진적으로 학생답안의 채점을 늘려가는 준지도학습 방법을 이용한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해서 2013학년도 학업성취도 평가의 국어 및 사회 과목의 서답형 문항을 사용했다. 채점 시간과 일관성에 관해서 매우 좋은 결과를 얻었다. 그 결과 채점 시간을 크게 단출할 수 있었으며 다양한 채점 방법을 적용하여 객관성을 확보한다면 현장에서 바로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제52권9호
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• pp.1005-1014
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• 2009

목 적:간질아동의 치료과정에서 이들을 돌보는 부모들은 스트레스, 사회적 낙인 등으로 인한 정신사회적 곤란으로 삶의 질이 저하될 수 있다. 따라서 본 연구는 간질아동 부모들의 간질에 대한 지각된 낙인과 삶의 질을 평가하고 지각된 낙인이 간질아동의 질병관련 변수들과 삶의 질 사이에서 매개변수로 작용하는지 조사하고자 하였다. 방 법:경기, 부산, 대구, 경북 소재 5개 대학병원의 소아간질클리닉에서 간질로 진단받고 치료중인 간질아동의 부모 260명을 대상으로 지각된 낙인과 삶의 질 측정도구 등 구조화된 설문조사를 실시한 후 통계학적으로 분석하였다. 결 과:부모들의 삶의 질 수준은 비교적 양호하게 나타났으며 지각된 낙인이 간질아동의 질병관련 변수들과 삶의 질 사이에서 매개변수로 작용함을 확인하였다. 지각된 낙인, 고용 여부, 월수입, 종교 유무, 여가시간은 간질아동 부모의 삶의 질에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났고, 간질아동의 질병관련 변수들인 동반장애 유무 및 경련의 빈도는 매개변수인 지각된 낙인을 통해 간접효과를 미치는 것으로 나타났다. 총인과 효과는 동반장애 유무, 지각된 낙인, 고용여부, 월수입 순으로 크게 나타나 지각된 낙인의 매개효과가 매우 중요함을 알 수 있었다. 결 론:간질아동 부모들의 삶의 질이 다양한 사회경제적 요인 및 아동의 의학적 요인에 의해 영향 받으며 간질에 대한 지각된 낙인의 역할이 중요함을 알 수 있었고, 그들의 삶의 질 향상을 위해서는 다학문간의 공동 노력이 필요할 것으로 보인다.

• 대한한의학회지
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• 제41권2호
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• pp.58-79
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• 2020

Objectives: The purpose of this study is to predict the weight loss by applying machine learning using real-world clinical data from overweight and obese adults on weight loss program in 4 Korean Medicine obesity clinics. Methods: From January, 2017 to May, 2019, we collected data from overweight and obese adults (BMI≥23 kg/m2) who registered for a 3-month Gamitaeeumjowi-tang prescription program. Predictive analysis was conducted at the time of three prescriptions, and the expected reduced rate and reduced weight at the next order of prescription were predicted as binary classification (classification benchmark: highest quartile, median, lowest quartile). For the median, further analysis was conducted after using the variable selection method. The data set for each analysis was 25,988 in the first, 6,304 in the second, and 833 in the third. 5-fold cross validation was used to prevent overfitting. Results: Prediction accuracy was increased from 1^st to 2^nd and 3^rd analysis. After selecting the variables based on the median, artificial neural network showed the highest accuracy in 1^st (54.69%), 2^nd (73.52%), and 3^rd (81.88%) prediction analysis based on reduced rate. The prediction performance was additionally confirmed through AUC, Random Forest showed the highest in 1^st (0.640), 2^nd (0.816), and 3^rd (0.939) prediction analysis based on reduced weight. Conclusions: The prediction of weight loss by applying machine learning showed that the accuracy was improved by using the initial weight loss information. There is a possibility that it can be used to screen patients who need intensive intervention when expected weight loss is low.