• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.69-78
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• 2016

이 연구는 대학 학습공동체에 참여한 대학생들의 팀상호작용과 팀메타인지가 학습공동체 활동의 지속참여 의향에 어떠한 융복합적 영향을 주는가를 분석하기 위한 것이다. 팀상호작용 19개 문항과 팀메타인지 17개 문항으로 된 측정도구로, A 대학교 학습공동체 프로그램에 참여한 15개 팀 113명의 대학생을 대상으로 실시하였다. 이항 로지스틱 회귀분석을 통하여 밝힌 연구 결과는 첫째, 학습공동체 지속참여 의향에 팀상호작용 수준과 팀메타인지 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 팀상호작용 수준이 높을수록, 팀메타인지 수준이 낮을수록 지속참여할 가능성이 증가하였다. 둘째, 학습공동체 지속참여 의향에 영향을 주는 팀상호작용 요인 중, 학습 횟수가 많을수록, 팀원들이 학습을 위해 서로 격려할수록 지속참여 가능성이 증가하였고, 팀원들이 열심히 활동하지 않을수록, 학습에 몰입하지 않을수록, 학습 시간이 적을수록 지속참여 가능성이 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 학습공동체 지속참여 의향에 영향을 주는 팀메타인지 요인 중, 학습 횟수가 많을수록 참여 의향 가능성이 증가하고, 다양한 학습도구를 사용할수록, 평균 학습시간이 많을수록 참여 의향 가능성이 감소하였다. 이상의 결과를 바탕으로 대학생의 학습공동체 지속참여를 위한 융복합적 지원 방안은 다음과 같다. 팀상호작용을 촉진하기 위해 학습 횟수를 늘리고, 팀원간 상호 격려하도록 지원하여 긍정적인 학습공동체 경험을 유도하고, 팀메타인지 활동의 필요성과 유용성을 학생들이 충분히 인식하도록 효과적인 활용 방법을 지원할 필요가 있다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.160-172
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• 2023

메타버스는 정치, 경제, 사회, 문화적 활동이 가능한 가상의 환경을 나타내는데, 이를 통해 현실과 디지털이 공존하여 사람들은 색다른 일상을 경험할 수 있다. 최근 메타버스의 발전으로, 기존의 서비스 경험 방식이 변화하고 있다. 기존의 선행연구는 주로 메타버스 서비스의 기술 발전에 중점을 두었지만, 최근의 연구들은 고객 관점에서 메타버스 서비스의 경험 품질을 평가하는 것에 중점을 두고 있다. 고객 관점에서 서비스 품질을 결정하는 서비스 특성을 정확히 이해하고 분석해야, 성공적인 메타버스 서비스를 설계할 수 있기 때문이다. 그러나, 선행연구들은 이러한 중요성만을 강조하고 있을 뿐, 평가를 위한 보편적이고 체계적인 개념과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 텍스트마이닝을 활용한 온라인 리뷰 분석을 수행하였다. 특히, 로블록스 서비스의 온라인 리뷰 227,332건을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 로블록스 서비스의 개선 방향을 모색하였다. 분석을 위해 토픽 모델링, 감성 분석, 로지스틱 회귀 분석 등의 텍스트마이닝 및 기계학습 알고리즘을 활용하였으며, 서비스 개선 방향을 모색하기 위해 중요도-실행도 분석을 수행하였다. 연구 결과, 메타버스 서비스의 경험 품질 평가에 활용 가능한 9개 서비스 특징을 도출하였으며, 이들과 서비스 만족도 간의 관계 분석을 통해 특징별 중요도를 추정하였다. 마지막으로 중요도-실행도 분석을 통해 메타버스 서비스를 가능케하는 기술적 요소보다 서비스 경험을 강화하는 방향의 서비스 개선 전략이 필요함을 파악하였다. 본 논문의 결과물은 메타버스 서비스에 관심이 있는 기업들에게 중요한 시사점을 제공하며, 기업은 이러한 서비스 특징을 활용하여 자사의 강점 및 약점을 파악하여, 변화하는 메타버스 서비스의 환경에서 우위를 차지하는데 유용한 통찰력을 제공할 것이라 기대한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.355-365
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• 2015

지난 수 십년간 전 지구적인 기후가 극적으로 변화함에 따라 가장 중요한 문제 중 하나로 인식되고 있는 식량 안보에 대하여 기후 변화의 영향을 평가하는 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 본 연구에서는 메타분석을 이용하여 기후변화가 국내 농업에 미치는 영향을 분석하였다. 특히, 국내 농업에서 큰 비중을 차지하는 쌀에 대하여 이산화탄소 농도와 두 적응방안(파종시기 변경과 품종 변경)에 대한 효과를 추정하였다. 관심있는 효과에 대한 요약통계량을 이용하는 기존의 일반적인 메타분석 방법과는 달리, 다양한 온실가스 배출 시나리오와 대순환 모형을 사용하여 쌀 생산량을 예측한 6개의 개별 연구로부터 자료를 통합하여 메타분석을 수행하였다. 모델링 접근법으로써 쌀 생산량의 변화율을 종속변수로 설정하고, 이산화탄소 농도와 적응방안의 주 효과와 상호 작용 효과를 독립변수로 설정하여 회귀분석 실시하였다. 결과적으로 적응방안이 고려되지 않을 경우 이산화탄소 농도의 증가는 쌀 생산량을 감소시키나, 적응방안이 고려된다면 이산화탄소 농도의 증가는 쌀 생산량을 증가시키는 것으로 나타났다. 추가로 파종시기 변경 방안보다 품종 변경 방안이 쌀 생산량을 더 증가시키는 것을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 향후 기후변화 대응책을 수립하는데 정량적 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5A호
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• pp.927-934
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• 2006

콘크리트 구조물의 고성능화가 요구됨에 따라 고성능 콘크리트에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 특히 고강도 콘크리트에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 고강도 콘크리트를 제조하기 위해서는 혼화재료의 첨가가 필수적이라 할 수 있으며, 지금까지는 실리카 퓸을 주로 사용하여 왔으나, 최근에는 실리카 퓸과 대등한 성능을 가지면서 실리카 퓸보다 저가인 메타카올린을 사용한 고강도 콘크리트에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 메타카올린을 사용한 고강도 콘크리트의 특성을 규명하기 위하여 시멘트 페이스트 시험체의 XRD 및 SEM 분석을 통하여 메타카올린의 포졸란 반응을 고찰하였고, 콘크리트 시험체를 제작하여 수은압입법으로 공극구조를 분석하여 압축강도와의 상관성을 도출하였다. 그 결과, 메타카올린의 대체율이 증가할수록 평균 공극직경은 작아지고 압축강도는 증가하는 것으로 나타났으며, 본 연구에서는 $10nm{\sim}10{\mu}m$의 모세관 공극량과 압축강도와의 회귀분석 결과 이들 사이의 결정계수는 약 0.93 정도의 높은 상관성이 있었고, 메타카올린의 적정 대체율은 10~15%로 판단된다.

• 산업융합연구
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• 제18권5호
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• pp.97-101
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• 2020

이 연구는 초등학생 대상 파이썬 활용 교육의 효과를 메타분석을 통해 분석하기 위해 실시되었다. 연구를 위해 파이썬을 활용하여 교육을 실시한 후 효과에 관해 보고한 선행연구 논문 5편을 선정하여 분석하였다. 설정된 연구문제는 다음과 같다. 전체 효과크기는 무엇인가? 출판 여부, 종속변인 유형 등의 범주형 변인에 따른 효과크기는 무엇인가? 학년, 운영기간 등의 연속형 변인에 따른 효과크기는 무엇인가? 연구 결과로써 파이썬 활용 교육의 전체 효과크기는 중간 효과인 .598로 나타났다. 범주형 변수에 따라, 출판된 연구물의 효과크기가 학위 논문보다, 정의적 영역의 효과크기가 학업성취도, 인지적 영역 보다 효과크기가 큰 것으로 나타났다. 메타회귀분석 결과 교육 운영기간이 길수록, 프로그램 운영시간이 클수록 더 큰 효과가 나타났다. 마지막으로 논의 및 정의적 영역에 대한 질적 탐색, 프로그램 특징을 고려한 운영 등을 중심으로 제언을 제시하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.45-54
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• 2007

최근 시뮬레이션 최적화를 통한 입 출력 변수의 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구에서 메타모델을 활용한 기법이 많이 제시 되고 있는데, 대부분은 중요(종속) 변수를 목적함수로, 설계(독립) 변수를 제약 조건으로 다목적 최적 함수를 구성하여 실험을 진행하고 최적해를 찾는다. 본 논문에서는 직접적인 설계 변수의 선택을 하기 위하여 설계 변수를 벡터의 형태로 전환하여 목적함수로 구성하고, 설계 변수의 정의역과 회귀 메타모델을 이용하여 제약조건을 구성하여 다목적 최적 함수를 구성하여 파레토 최적해 집합을 산출 하는 방법을 제시 하였다. 이와 같은 분석을 사용하여 최적해의 개념이 아닌 최적해 집합을 제시함으로서 설계자가 자신의 시스템에 가장 적당한 설계 변수의 선택이 가능해 지며, 메타모델의 에러 변수($\epsilon$)를 줄이기 위한 대안의 선택도 가능 할 것이다. 이와 같은 분석 기법은 관련 분야뿐 아니라 일반적인 시스템 설계 변수의 적용에도 충분히 이용이 가능 할 것이다.

• 한국식품과학회지
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• 제19권2호
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• pp.171-175
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• 1987

삶은 국수의 식미 평가를 위한 객관적 측정 방법으로 레오메타에 특수하게 고안한 test cell을 사용하는 층밀림 압출 시험법을 개발하였다. 층밀립 압출 시험에서 얻어지는 힘-거리 곡선을 분석하여 최초 압출력, 최고 압출력, 압출일, 경사도 등의 파라메타를 구하였다. 17종류의 호주밀로부터 만든 밀국수(건면)에 대한 실험 결과, 최초 압출력 압출일은 삶은 국수의 기호도를 가장 크게 영향하는 단단하고 무른 성질과 쫄깃쫄깃한 성질의 정도를 나타낼 수 있었다. 한편, 경사도는 삶은 국수의 저장중에 일어나는 조직감 변화를 감지할 수 있었다. 이들 파라메타들은 원료 밀가루의 단백질 함량, 수분흡수력, 발전시간(D.T.), 인장도와 높은 삼관관계를 나타내었으나 비스코그램의 최고 점도와는 상관관계를 나타내지 않았다. 비스코스램의 최고 점도와 층밀림 압출 시험의 최고 압출력을 두 독립변수로 한 다중회귀분석 결과 관능적 조직감 기호도와의 상관계수는 최고 압출력만을 사용한 단순회귀분석상관계수보다 크게 증가하지 않았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.459-469
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• 2016

본 연구의 목적은 시뮬레이션 기반 문제중심학습에서 메타인지, 문제해결과정, 디브리핑 경험과의 관계를 조사하기 위함이다. 연구대상자는 U지역 간호학과 3학년 2학기 통합 시뮬레이션 실습을 수강한 102명의 간호학생으로 자료는 자가보고식 설문지를 이용하여 시뮬레이션 실습 수업이 모든 끝난 후에 수집되었다. 자료분석방법은 기술통계, t-test, ANOVA, 피어슨 상관계수, 다중회귀분석법을 사용하였다. 연구결과로는 디브리핑 경험의 하위항목 중 '촉진자의 적절한 안내'가 5점 만점에 3.78점으로 가장 높았고, 문제해결과정과 메타인지 간에는 강한 양의 상관관계가 있었다 (r=0.704, p<.001). 메타인지와 디브리핑 경험간에는 약한 양의 상관관계가 있었고 (r=0.197, p<.05) 특히 하위항목인 '관련성 맺기와 학습하기'와는 약한 양의 상관관계가 있었다(r=0.235, p<.05). 그러나 문제해결과정과 디브리핑 경험간에는 유의한 상관관계가 없었다. 다중회귀분석에서 성별과 메타인지가 문제해결과정의 51.2%를 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 시뮬레이션 디브리핑의 이론적 근거를 확보할 수 있었으며 간호학 시뮬레이션 교육에서 디브리핑의 효과 검증에 대한 연구와 문제해결능력, 디브리핑 경험에 영향을 미치는 요소 규명을 위한 추후 연구들이 필요하다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.203-210
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• 2014

본 연구는 생산공정운영시 발생하는 담당자의 의사결정 지원을 위한 학습형 공정 의사결정 시스템 구축방법에 대한 것이다. 먼저 추출 및 누적된 각 공정 별 이력 데이터에서, 주요한 주요자원(Critical Resource)을 단계적 회귀법에 따라 선정한다. 선정된 주요자원을 독립변수로 취급하여 담당자의 의사결정 대상이 되는 공정운영 성과를 종속변수로 하는 회귀모형을 산출하고, 해당 주요자원으로 구성된 시뮬레이션 모형을 설계한다. 메타휴리스틱 방법을 통하여 의사결정 시점의 생산계획 및 목적에 대한 시뮬레이션 분석을 실행하고, 복수 대안 및 가능해(기대성과)를 산출한다. 각각의 대안에서 주요자원 별 회귀모형을 구성하는 분석 값을 회귀식에 대입하고, 여기에서 얻어지는 값과 시뮬레이션 분석에 의해 산출된 가능해 간의 비교를 통하여 그 차이가 가장 작은 대안을 최적대안으로 선정하고 실제 공정운영 의사결정에 반영하여 생산을 실시한다. 이때 발생하는 공정 이력 데이터들은 이후 의사결정을 위한 회귀모형에 피드백 된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.99-105
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• 1998

이 논문은 퍼지비선형회귀모형에 대한 것으로서 유전적 알고리즘을 이용한 퍼지회귀분석모형을 제안한다. 유전적 알고리즘이란 좀 더 나은 퍼지회귀분석을 위하여 입력데이터를 분류하는데 사용되어진다. 이 분할에서 각 데이터는 분류된 데이터그룹에 속하는 멤버쉽함수의 값을 가지게 된다. 데이터그룹은 각 변수의 영역을 최적으로 분할함에 따라 몇 개의 퍼지선형회귀모형에서 서로 다른 퍼지파라메타를 가지게 된다. 데이터에 대한 최종 퍼지수를 얻기 위하여 각 데이터그룹의 퍼지출력을 구성한다. 이 방법의 유효성은 사례연구에 의하여 보이고자 한다.