• 한국산림과학회지
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• 제77권4호
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• pp.429-444
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• 1988

편백(扁栢) (Chamaecyparis obtusa)은 1924년(年) 일본(日本)에서 도입(導入)된 후(後) 한국(韓國) 남부지방(南部地方)의 주요조림종(主要造林種)으로 식재(植栽)되고 있다. 그러나 현존(現存)하는 편백림(扁栢林)의 대부분(大部分) 유령림(幼令林)에 속(屬)하고 있으며 임목(林木)의 다각적(多角的) 용도(用途) 개발(開發)이라는 최근(最近)의 추세(趨勢) 고려(考慮)할 때, 합리적(合理的)인 경영관리(經營管理)에 필요(必要)한 종합적(綜合的)인 정보구명(情報究明)이 시급(時急)한 과제(課題)라고 할 수 있다. 이러한 관점(觀點)에서 전남(全南) 장성군(長成郡) 삼서면(三西面) 식재(植栽)된 23년생(年生) 편백림(扁栢林)을 대상(對象)으로 83본(本) 표본목(標本木)을 선정대목(選定代木)하여 각종(各種) 수간장성인자(樹幹長成因子)들을 측정(測定)한 후(後) 정준상관분석법(正準相關分析法), 주성분분석법(主成分分析法) 및 인자분석법(因子分析法)을 적용(適用)하여 성장(成長) 특성(特性), 성장인자간(成長因子間)의 관계(關係), 잠재적(潛在的) 및 종합적(綜合的) 정보구명(情報究明)을 위하여 조사분석(調査分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면, 간재적(幹材積)과 질적성장인자(質的成長因子)의 정준상관분석(正準相關分析)에서 정준상관계수(正準相關係數) $0.988^{**}$이며, 정준변량(定準變量) 계수(系數)에서 비대성장인자(肥大成長因子)에서는 흉고직경(胸高直徑), 상장성인자(上長成因子)에서는 수고(樹高)가 유력(有力)한 인자(因子)로 밝혀 졌으며, 흉고직경(胸高直徑)과 수고(樹高)를 1조(組)로 선형(線形) 종합(綜合)한 정준변량(正準變量)과 간재적간(幹材積間)의 상관(相關)을 분석(分析)한 결과(結果)는 간재적((幹材積)에 대한 영향력(影響力)은 흉고직경(胸高直徑)이 수고(樹高)에 비(比)하여 높았다. 12개(個)의 수간(樹幹) 제성장인자(諸成長因子)들에 대(對)한 주성분(主成分) 분석결과(分析結果)에서 설정(設定)된 유효목표(有效目標) 85.00%에 합당(合當)하도록 채택(採擇)된 제(第)1~(第)2 주성분(主成分)까지의 누적기여율(累積奇與率)은 88.16%이며, 제(第)1, 제(第)2 주성분(主成分)은 각각(各各) "크기인자(因子)", "형상인자(形狀因子)"로 해석(解釋)되었다. 유효주성분(有效主成分) 각변량(各變量)에 대한 기여율(奇與率)은 수관직경(樹冠直徑), 지하고(枝下高) 및 망고(望高)를 제외(除外)한 모든 변량(變量) 정보(情報)가 87.00% 이상(以上)을 설명(說明)해 주었다. 상관행렬(相觀行列) 대각선요소(對角線要素)를 SMC로 하여 얻어진 고유치(固有値) 의(衣)해서 공통인자(共通因子)를 2개(個)로 정하였으며 $f^*_1$은 수간(樹幹) 비대성장계(肥大成長系)의 $f^*_1$은 상장성장수(上長成長系)의 형질인자(形質因子)의 잠재적인자(潛在的因子)로 해석(解析)되었다. 각종성장인자(各種成長因子)의 내재현상(內在現像)은 지하고(枝下高), 수관직경(樹冠直徑)을 제외(除外)한 공통성(共通性)이 78.62~98.30%의 높은 설명력(說明力)을 가진다. 공시목(供試木) 83본(本)은 인자득점(因子得點)의 표준편차(標準偏差)(1)를 반경(半徑)으로 한 원내(員內)의 표준목(標準木)은 중간형(中間型)으로 그리고 제(第) 1, 2, 3, 4 상한별(象限別)의 수간형질분류(樹幹形質分類)는 각각(各各) 비대(肥大), 수고성장(樹高成長)의 총합형(總合型), 세장형(細長型) 왜소형(矮小型) 및 단비형(短肥型) 등(等)의 5개유형(個類型) 분류(分類)할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.171-183
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• 2012

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권6호
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• pp.185-196
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.

• 대한치과교정학회지
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• 제32권4호
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• pp.241-255
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• 2002

교정치료의 목표는 좋은 안모 균형과 치열의 안정을 얻는 것이며 이를 위해서는 부정교합의 다양한 원인에 상응한 치료를 시행해야 한다. 본 연구에서는 성인 골격성 II급 부정교합자의 측모두부규격 방사선학적 특징을 조사하기 위하여 성인 정상교합자 140명(남 70명, 여 70명)과 성인 골격성 II급 부정교합자 120명(남 60명, 여 60명)의 측모두부규격 방사선사진을 촬영하였으며 계측결과를 바탕으로 골격 및 치아, 연조직 59개 항목을 평가하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 수직적 거리 계측치 및 고경 비율은 골격 분석에서는 정상교합군과 II급 부정교합군에서 차이가 없었으나 연조직 분석에서는 다소 차이를 보였다. 2. II급 부정교합군이 정상교합군에 비해 하악골 길이는 더 작았으며 더 후방에 위치하였다. 3. 상악골의 길이와 전후방적 위치는 II급 부정교합군과 정상교합군 간에 차이가 없었다. 4. 코, 상순, 상악 연조직 부위의 전후방적 위치와 Nasolabial angle은 정상교합군과 II급 부정교합군 간에 차이가 없었으며 하악 연조직의 전후방적 위치에서 뚜렷한 차이를 보였다. 5. 상하악 전치의 수직적 길이(U1-HP, L1-MP)는 II급 부정교합군이 정상교합군보다 더 컸으며 제1대구치에서는 두 군간 차이가 없었다. 6.상순에 대한 상악전치의 노출도(U1-Stms), 상악전치의 치축 각도(U1-HP)는 두 군간 차이가 없었으며 하악전치의 치축 각도(IMPA)는 II급 부정교합군이 정상교합군보다 더 컸다. 7. II급 부정 교합군의 안모 유형 분류에서, 상악골은 정상 위치 하고 하악골이 후방 위치하는 경우가 43.3%로 가장 많았으며, 상악골과 하악골이 모두 정상 위치하는 경우가 28.3%, 상악골과 하악골이 모두 후방 위치하는 경우는 20.0%였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제45권5호
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• pp.757-764
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• 2016

본 연구는 경북지역 남녀공학 중학교에서 제공된 점심급식의 소금 및 나트륨 함량에 대해 알아보기 위해 칠곡지역 4개 중학교를 대상으로 한 끼당 총 소금 및 나트륨 함량과 한끼 소금 함량 기여도를 조사하였으며 그 결과는 다음과 같다. 조사대상 학교의 한 끼당 전체 평균 소금 함량은 4.41g이며, 전체 평균 나트륨 함량은 1,736.02 mg이다. 4개 학교에서 제공한 총 40개의 식단 중 1개 식단을 제외한 39개(97.5%) 식단이 식약처에서 권고하는 중학교 '삼삼급식소' 나트륨 함량 기준(1,000 mg)을 초과하는 것으로 나타났다. 특히 조사기간 동안 제공된 점심급식 중 나트륨 함량이 가장 높은 식단은 2,827.56 mg으로 나타났다. 점심급식에서 제공된 메뉴를 총 16개 군으로 분류하여 음식군별로 제공량, 염도, 소금 및 나트륨 함량을 조사한 결과 전체 평균 염도는 1.06%이며, 전체 평균 소금 함량은 0.74 g이다. 조사대상 학교에서 점심급식으로 제공된 음식을 밥류, 일품밥 면류, 국 탕 찌개류, 주찬, 부찬, 김치류, 후식류 등의 7개 메뉴 유형별로 구분하여 한 끼 소금 함량 기여도를 조사한 결과 일품밥 면류(40.56%), 국 찌개류(23.23%), 김치류(20.30%), 주찬류(18.13%), 부찬류(11.36%) 순으로 높게 나타났다. 조사기간 동안 제공된 학교별 국 탕 찌개류의 염도는 전체 평균 0.75%이며, 38개 국 탕 찌개 중 12개(32.0%)가 식약처 국염도 권고기준 0.8%를 초과하는 것으로 나타났다. 일품밥 면류와 주찬류 중 나트륨 함량이 높은 메뉴를 살펴본 결과 일품밥 면류는 쌀잔치국수(1,056.49 mg), 자장볶음밥(976.48 mg), 오므라이스(821.33 mg), 굴소스야채볶음밥(791.00 mg), 비빔밥(744.46 mg) 등의 순으로 높게 나타났으며, 주찬류는 오징어미더덕찜(1,120.88 mg), 돈육버섯볶음(626.84 mg), 김치돈육볶음(563.28 mg), 매운어묵조림(498.01 mg), 떡볶이(497.45 mg) 등의 순으로 조사되었다. 이상의 연구 결과를 통해 중학교 급식 이용자의 중식을 통한 나트륨 섭취량 감소를 위해서는 한 끼 총나트륨 함량을 1,000 mg 이하 수준으로 제공하는 것을 목표로 하는 '삼삼급식소' 사업에 학교급식이 적극적으로 참여하여 학교급식에 나트륨 저감화가 정착되도록 힘써야 할 것으로 생각한다.

• 환경생물
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• 제19권4호
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• pp.261-269
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• 2001

본 연구는 하천 수환경 평가기법의 일환으로 multimetric 접근방식인 생물보전지수(Index of Biological Integrity, IBI)의 적용방법을 도입을 목적으로 하였다. 국내에서 IBI평가를 위해 Karr(1981)가 제시한 12개 메트릭 대신 11개 메트릭을 적용하였으며, 11개 중 5개 메트릭은 국내 수환경 특성에 맞게 변형하여 적용하였다. 본 평가기법의 적용을 위해 선정된 갑천에서 평균 IBI값은 36(범위:17${\sim]$49, n=5)으로서 fair상태를 보였으나, 조사지점 별 상당한 차이를 보였다. 제 1,2,3지점에서 IBI값은 49, 45및 41로서 각 지점별 평가등급은 good${\sim]$excellent, good및 fair상태로 분류된 반면, 제 4지점 및 5지점에서 IBI값은 각각 17및 29로서 very poor및 poor상태로 판명되었다. 제 4지점에서 보인 최소 IBI값은 폐수처리장 배출수의 직접적인 영향 때문으로 사료되었다. 이런 수환경의 질적 악화는 4지점에서 내성종우점(50%), 잡식성종 우세(50%)및 비정상어 출현율 증가(43%)를 가져왔다. 한편, 제4지점으로부터 약 5km하류에 위치한 제5지점에서 IBI값은 4지점에서 비해 뚜렷한 증가를 보였는데, 이는 점 오염원으로부터 멀어지면서 수질의 회복에 따른 IBI값은 증가로서 사료된다. 본 평가 기법은 빠르게 악화되는 수환경의 현 상태를 생물입장에서 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 하천 복원의 경우 목표 설정에 중요한 역할을 하며, 다양한 복원 작업후(예, 점오염원 차단, 하천 하상구조의 복언, 수변식물조성 등)수중 생태계 회복 여부를 판별 할 수 있는 핵심적인 도구로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지구과학회지
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• 제22권5호
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• pp.360-376
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• 2001

본 정성적 연구는 협동학습에 대한 현직 과학교사들의 인식과 교실 현장에서 협동학습의 실천에 따른 장애요소들을 조사하였다. 구성주의 인식론을 배경으로 하고 있는 협동학습은 내용의 단순암기와 경쟁을 통한 학업성취를 조장하는 현재의 교육체계에 대한 하나의 대안적 틀로서 제시되었다. 2001년 여름 1급 정교사 자격연수에 등록한 18명의 현직교사들과의 심층 인터뷰를 통하여 수집한 면접자료는 ‘협동학습에 대한 교사들의 정의, 교실에서의 협동학습의 실천과 관련된 이슈들, 교사 및 학생들의 협동학습에 대한 반응’ 등의 세 가지 측면에서 분류, 분석되었다. 이 영역들은 다시 10개의 주제들로 다시 세분되었다: 교사들이 느낀 협동학습의 의미, 학습에서 대화의 중요성, 협동학습이(부)적절한 상황, 협동학습 수업의 마무리 방법들, 협동학습시의 조편성 방법, 협동학습의 실행에 있어서의 장애요소들, 협동학습에 대한 학생들의 반응, 교사들이 밝힌 학습중심 교수/학습 방법 선택(또는 거부)의 이유, 협동학습법을 선호하는 교사들의 특성, 교사들이 현장에서 협동학습을 거부하는 이유. 각 주제별로 교사들의 반응을 상술하고 토의를 제시하였다. 보다 많은 교실에서의 협동학습의 개발과 실행을 위해서는 (1) 교사들의 인식 전환의 필요성, (2)교사 재교육 기회의 제공, (3) 학생들의 새로운 역할에 대한 적응, (4) 교육과정 및 학습자료 측면의 지원 및 (5) 행정적, 시설적지원 등이 필요함을 주장하는 바이다. 한편, 협동학습이 모든 수업상황이나 교수/학습적 문제들에 있어서 만병통치약이 아니라는 것을 기억해야 한다. 협동학습은 단지 하나의 수업방법 또는 도구로서 가르치고자 하는 특정한 교수목표를 위해 유용하며, 특히 다양한 학습능력을 가진 학생들이 함께 섞여있는 교실에 적절한 방법이다. 후속 연구과제도 제안되었다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제51권4호
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• pp.340-356
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• 2018

본 연구는 생애주기 중 성인 대상 영양지수 (NQ for adults) 개발을 목표로 수행되었다. 성인의 식행동과 영양섭취 관련 문헌, 국민건강영양조사 자료, 식생활지침 및 국가 영양정책, 전문가 및 포커스 집단을 대상으로 심층면접을 통해 파일럿 조사용 체크리스트를 개발하였다. 성인 368명을 대상으로 1일의 식사섭취조사와 체크리스트 설문조사를 수행하고, 체크리스트 평가항목과 식사섭취조사결과인 영양섭취 수준 간의 상관관계가 높은 24개 항목을 전국단위 조사용 체크리스트로 선정하여 사용하였다. 전국단위 조사는 주민등록인구통계자료를 활용하여 기본 층화변수로 6개 권역을 설정하고 권역별로 성별, 연령군별 성인 인구수를 기준으로 비례 배분하여 총 1,053명을 대상으로 인터넷 조사를 수행하였다. 탐색적 요인분석을 실시하여 성인 영양지수 평가항목을 21개 항목, 4개 요인으로 분류하고, 구조방정식 모형을 이용해 평가항목의 구성타당도를 검증한 후 추정된 경로계수를 적용하여 가중치를 산출하였다. 성인 NQ를 위한 4개 요인과 가중치는 각각 균형 0.25, 다양 0.25, 절제 0.30, 식행동 0.20이었다. '균형' 영역에는 과일, 달걀, 콩이나 콩제품, 우유 또는 유제품, 견과류, 생선류 섭취 빈도 및 아침 식사 빈도 7개 항목이 포함되었고, '다양' 영역에는 채소 반찬, 물 섭취 빈도와 편식 수준 3개 항목이, '절제' 영역에는 패스트푸드, 라면류, 단음식 또는 달거나 기름진 빵, 가당음료 섭취 빈도, 야식, 외식이나 배달음식 섭취 빈도 6개 항목이, '식행동' 영역에는 영양성분표시 확인, 건강한 식습관 노력 정도, 건강 인지 수준, 30분 이상 운동한 빈도, 음식 먹기 전 손씻기 5개 항목이 포함되었다. 전국단위 조사대상자의 NQ 평균 점수는 53.2점 이었고, 영역별 점수는 균형 38.6점, 다양 55.9점, 절제 67.1점, 식행동 47.0점 이었다. NQ를 기준으로 58점 이상인 경우 '양호'로, 58점 미만인 경우는 '모니터링이 필요'한 것으로 판정하였다. 본 연구에서 개발된 성인 NQ는 21개 항목으로 구성된 체크리스트를 통해 NQ점수와 균형, 다양, 절제 및 식행동 영역의 점수 산출이 가능하며, 상대적인 NQ 등급 부여를 통해 식사의 질과 영양이 양호한 지를 평가할 수 있다. 또한 성인 NQ는 체계적인 영양관리, 만성질환 예방을 위한 교육사업 및 정부의 영양정책 효과 평가 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것이다.