본 연구에서는 병원에서 실질적인 태아분만 시스템에 관리를 위한 태아건강분류모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 출산 중 사망자 수는 2017년을 기준으로 295,000명인 산모 사망률과 유사하다. 이러한 사망의 94%는 환경에 의해 발생하므로 대부분 예방할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 Cardiotocograms(CTG) 검사에서 추출한 2개의 데이터(태아의 심박수, 태아의 움직임, 자궁 수축 등)로 태아의 건강을 예측하는 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델은 태아분만 보건운영 시스템을 안정적으로 관리하기 위해 태아분만에 대한 데이터의 분포가 불균형한 이상 데이터를 갖는 항목을 찾아 표준편차의 상한 및 하한의 임계값을 설정하여 이상값을 제거하여 정확도를 높혔다. 또한 태아의 건강상태를 나타내는 클래스의 비율이 불규칙함으로, 데이터 리샘플링을 이용하여 소수의 클래스를 복제하여 클래스의 균형을 맞추었다. 그 결과 정확도가 4~5% 향상되어 97.75%로 나타났다. 이에 예측 모델을 통해 발생 할 수 있는 태아의 사망과 병을 사전에 정확히 예측하여 우선적으로 관리함으로써 효율적인 태아 보건운영과 태아 사망 및 병 예방에 기여할 수 있을 것이라고 기대한다.
자동화된 운항 시스템 도입으로 항공안전은 크게 개선되었지만, 운항을 직접 담당하는 항공기 조종사에게는 새로운 도전이 생겼다. 항공운항 관점에서의 조종사의 스트레스를 Startle과 Surprise구분할 수 있다. Startle을 총소리 같이 갑작스럽거나 위협적인 자극에 대한 짧고 강한 생리적인 반응이며, Surprise는 자신의 예상을 빗나가는 예기치 못한 사건에 대한 인지-감정적 반응이다. Martin 등이 실시한 Startle 효과 실험(2012년)에서 조종사는 Startle 상태에서 반응 지연과 심박 수 증가 등 생리적인 반응을 확인하였고, Rahim의 Startle/Surprise 실험(2020년)에서 사전 계획된 비상조치훈련은 조종사의 호흡수와 맥박수의 변화가 없으나, 비계획된 상황과 항공기가 복잡할수록 호흡 수와 심박 수가 증가되었다는 사실을 확인하였다. 이 실험 결과를 바탕으로 국내 조종사 훈련에서도 기술적 능력을 전달에만 집중하는 것이 아닌 비기술적 능력에 대한 고려가 필요하며, 법령에 의한 기계획된 단순 반복적인 훈련 항목보다는 항공사의 상황을 고려한 비정형화된 다양한 비상조치 훈련의 도입이 필요하다고 하겠다.
본 연구는 문제중심학습(PBL)의 수업 효과를 촉진하기 위한 전략으로 팀 퍼실리테이션 프로그램 적용 후 팀 활동 역량에 미치는 효과를 확인하기 위해 팀 역동성을 측정한 융합연구이다. 연구방법으로 실험군에게는 팀 퍼실리테이션 프로그램을, 대조군에게는 인간관계 프로그램을 적용한 후 효과를 분석하였다. 연구결과, 팀 퍼실리테이션 프로그램을 교육 받은 실험군이 인간관계 교육을 받은 대조군보다 팀 활동을 위한 개인기여 역량(F=5.12, p<0.05), 팀원들의 팀 역동성(F=10.35, p<0.01)에서 통계적으로 유의한 차이를 보였고, 팀 역동성 항목 중 팀원 간 신뢰(F=9.86, p<0.01), 의사소통(F=5.69, p<0.05), 팀 학습행동(F=4.57 p<0.05)이 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 연구 결과, PBL 수업에서 팀 퍼실리테이션 프로그램이 팀 역동성을 촉진하였다는 것을 알 수 있었다. 향후 PBL과 같은 소그룹 협동 학습에서 팀 역동 활성화에 필요한 교육적 프로그램을 사전에 적용할 필요성이 있다.
본 연구는 투자용 기술평가등급모형 개발에 대한 사례연구이다. 투자용 기술평가등급모형은 기술금융의 지원대상을 융자에서 투자로 확대하기 위하여 금융위원회와 산업통상자원부가 협업으로 추진한 프로젝트이다. 실제개발은 기술보증기금과 산업기술진흥원이 진행한 것으로 기술형 투자펀드를 운영하기 위하여 사전에 TCB가 운영할 표준모형을 개발한 것이다. 투자용 기술평가모형은 고성장기업을 예측하는 것을 목표로 개발하였다. 모형은 통계모형과 전문가모형으로 구성하고 이를 종합하여 등급을 산출하는 구조로 구성하였다. 여기서 통계모형은 예측에 유의한 변수를 파악하여 이를 로짓회귀분석을 활용하여 모형화하였다. 전문가모형은 전문가들의 의견을 수렴하여 각 평가항목의 가중치를 파악하여 모형을 설정하였다. 전문가는 벤처기업 투자를 하는 벤처캐피탈리스트와 모형을 운영할 TCB의 심사역의 의견을 종합하였다. 모형의 등급체계는 10등급으로 구성하여 제시하였다. 그 모형의 등급별 분포는 기보의 KTRS 등급별 분포와 일치하도록 하였다. 흥미로운 것은 기술성과 시장성 을 중시하고 있다는 것이다. 여신을 위한 기술평가등급모형에서는 경영자역량이나 사업성을 중시하고 있는 것과는 상당한 차이가 있는 것이다.
본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 Qraycam을 이용한 구강환경검사, 구강보건태도 및 구강건강관리 행동점수의 전 후비교를 통하여 구강보건교육의 효과를 분석하고자 하였으며, 단일집단 사전 사후 연구설계로 진행되었다. 2018년 9월부터 12월 중순까지 실험 중재를 위한 실습대상자 33명과 구강보건교육 선호도 조사를 위한 학생 33명을 연구대상으로 하였다. 자료의 분석은 IBM SPSS 24.0 Ver을 이용하였고, 통계적 검정을 위한 유의수준은 0.05로 하였다. 그 결과, Qraycam을 사용한 중재 전 후의 구강환경 검사인 O' Leary index와 구취농도는 유의하게 감소하였다(p<.001). 중재 전 후에 따른 구강보건태도 점수와 구강건강관리 행동점수는 통계적으로 유의하게 높게 나타났다(p<.001). 학생들의 구강보건교육 선호도 중 "구강보건교육에서 유용하다"와 "치태를 인지하고 결정하는 능력이 좋다"는 항목에서 Qraycam을 사용하는 경우 만족도는 유의하게 높게 나타났다(p<.001). 결론적으로, 치과임상현장에서 Qraycam 사용을 통한 구강보건교육은 치과위생사들의 구강보건교육 효과를 증진시키기 위한 방법이 될 수 있을 것이다.
기존 건설업은 타 산업 분야에 비해 생산성이 낮은 산업에 분류된다. 건설업의 생산성 저하를 해결하고자 전 세계적으로 기존 건설 방식보다 약 40% 생산성이 높은 오프사이트 건설(Off-Site Construction; OSC)에 집중하고 있다. 이러한 높은 생산성이 가능한 이유는 공장에서의 부재를 생산, 현장으로의 운반, 현장 조립 3단계를 연속적인 흐름으로 일관되게 유지하기 때문에 가능하다. 본 연구는 문헌고찰, 1차 사전 현장답사, 2차 온라인 설문, 3차 전문가 심층인터뷰를 통해서 기능조사를 수행하였다. 조사된 기능의 항목들을 편의성, 유연성, 관리 용이성, 의사소통, 안전성 5가지로 분류하였으며, 해당 기능특성에서는 유연성, 관리 용이성, 의사소통이 높은 점수를 나타내었다. 이는 건설현장의 공사 진행에 따른 변화, 공장의 생산일정, 운반 소요시간과 같은 다양성으로 인해 유연성, 관리 용이성, 의사소통이 중요한 기능특성으로 반환된 것으로 판단된다. 마지막으로 설문 조사된 기능 점수 결과에서 평균 점수 4점 이상에 해당된 기능 15개를 바탕으로 Functional Block Diagram을 구성하였다. 본 연구를 통해 OSC 운반 시스템이 구축된다면 성공적인 건설 OSC 프로젝트에 기여하고, 생산성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
학습유형별 교수학습방법이 학습자들의 인지적·정의적 성과에 미치는 효과를 확인하고자 치위생과 재학생을 대상으로 22명은 학습유형별 교수학습방법을 적용하였고, 24명은 대조군으로 교수학습을 수행하지 않았다. 프로그램 시행 전 사전조사를 하였고, 프로그램 진행 2,3,4주차에 각각 형성평가를 실시하였으며 5주차에 총괄평가, 교과흥미, 학습동기를 조사하였다. 연구결과 실험군은 교수학습 적용 전에 비해 적용 후 형성평가, 교과흥미, 학습동기가 향상되었고(p<0.05), 대조군에 비해 실험군의 교과흥미, 학습동기가 향상되었다(p<0.05). 유형별로 융합자에서 처치 전에 비해 처치 후 형성평가가 향상되었고(p<0.05), 분산자와 융합자에서 실험군이 대조군에 비해 교과흥미와 학습동기가 향상되었다(p<0.05). 측정 항목 간의 상관관계에서 교과흥미는 총괄평가, 형성평가, 동기유발과 모두 상관관계를 나타냈다(p<0.01, p<0.05). 이에 따라 학습자의 학습유형을 고려한 교수학습방법의 개발과 적용이 필요하다.
COVID-19로 인해 국내 대학의 교육은 급격하게 온라인 교육으로 전환되었다. 또한 4차 산업혁명의 도래로 혁신교수법의 도입이 강조되고 있다. 국내 대학에서 활용하고 있는 교육지원시스템은 이러한 변화와 요구에 대응하기 위한 개선이 필요한 실정이다. 본 연구는 국내 대학의 교육지원시스템을 개선·발전시키기 위해 팀기반학습 적용을 위한 교육지원시스템을 개발하였다. 중요한 연구의 결과는 다음과 같다. 국내 대학의 교육지원시스템 실태를 분석한 결과, 팀기반학습과 같은 새로운 혁신교수법을 적용하는데 필요한 기능은 충분하지 않은 것으로 분석되었다. 따라서 팀기반학습 강의를 지원할 수 있는 교육지원시스템을 개발하였다. 시스템은 '사전학습', '팀활동', '참여학습'으로 구성하였고, 이를 다시 9개의 세부 항목으로 분류하였다. 추후 시스템 사용자를 대상으로 설문조사 등을 진행해 시스템을 개선하는 연구도 진행할 계획이다. 제시된 교육지원시스템이 국내 대학에 도입된다면, 교육환경을 개선하고, 혁신교수법 보급과 활성화에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
'19년 인천시 수돗물 적수 사고 발생에 따라 환경부에서는 수도운영관리 고도화, 체계적인 기술지원 및 사고대응을 위해 「수돗물 안전관리 종합대책」을 수립하여 수돗물 공급 전 과정의 스마트 상수도 관리체계를 구축 중이다. 수도사고 위기대응 고도화를 위해서는 유량, 압력, 수위 등 실시간 수도운영 데이터의 신뢰성 확보와 더불어 빅데이터 분석기법을 활용한 사전 경보 알고리즘 개발 및 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 수도운영 데이터 주요항목(유량, 압력, 수위 등)에 대한 데이터 기반의 다양한 통계기법을 활용해 최적 운영범위 선정, 감시경보체계 고도화를 위한 기반을 마련하고, 분석 결과를 K-water 운영시스템 및 감시경보시스템과의 연계를 위한 시스템 모델링에 대해 연구한다. 또한, 취수장과 정수장 간원수 탁도의 변화에 대한 교차 상관분석을 통해 도달시간 등에 대해 고찰하고, 취수장 펌프 가동에 따른 유량 변화 및 시간 지연을 고려한 원수 탁도 데이터를 적용하여 정수장 원수 탁도를 예측하는 모델에 관해 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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