협동학습의 한 모형인 짝 프로그래밍을 중학교 정보 교과 수업에 적용하였다. 짝 프로그래밍을 통하여 알고리즘 및 프로그래밍 교육을 2주간에 걸쳐서 교육시키고, 전미교육협회에서 제시한 4Cs에 준거하여 실험 분석하였다. 실험결과 통제집단은 사전-사후1검사에서 비판적사고가 통계적으로 유의하게 증가하였고, 실험집단은 비판적사고, 의사소통, 협업, 창의력 모든 측정에서 통계적으로 유의하게 향상되었다. 사전-사후2검사에서 통제집단은 4Cs 평균점수 차이가 전체적으로 0.2점대로 근소하게 나타나 별다른 변화가 없었으며, 실험집단은 비판적사고, 의사소통, 협업, 창의력, 모든 측정에서 통계적으로 유의하게 향상하였다. 사후1-사후2검사에서는 두 집단 모두 4Cs에 유의미한 차이가 없었다. 모든 사후검사에서 실험집단은 통제집단보다 4Cs 모든 측정에서 높은 점수를 보였다. 이에 따라 짝 프로그래밍의 적용은 4Cs에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
시가총액에 따른 인덱스(INDEX) 투자를 했을 경우에, VaR(Value at Risk)을 종합주가지수(KOSPI)로부터 얻은 수익율의 극단 손실값들로부터 추정한다. 이를 위해, 극단값 이론 중 BM(Block Maxima) 모형을 적용하며, 극단 손실값들의 비독립적 발생을 고려하기 위하여, extremal index 역시 추정한다. 모형의 타당성을 알아보기 위해, 실패율방법을 이용한 사후검정 (back-testing) 을 실시한다. 사후검정을 통해, BM 모형을 적용한 VaR의 추정이 적절함을 알 수 있었다. 또한, 일반적으로 많이 사용되는 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정과 비교한다. 이를 통해, 오차가 t-분포를 따른다고 가정하는 경우, GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정이 BM 모형을 이용한 경우와 사후 검정결과에 차이가 없음을 확인하였다. 그러나, GARCH 모형을 통한 VaR 추정은 추정시점근방의 극단 손실값들에 민감하게 반응하지만, BM 모형은 그렇지 않았다. 따라서, 현 시점으로부터 단기간동안의 손실위험은 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하며, 장기간동안의 손실위험은 BM 모형으로부터 얻은 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하다.
시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.
본 연구는 항공 LiDAR 원자료를 활용하여 Fusion 소프트웨어의 필터링 과정을 수행하는 GroundFilter(GF) 알고리즘과 격자화 과정을 수행하는 GridsurfaceCreate(GC) 알고리즘의 패러미터 수준의 조합 변화에 따라 해발고도 정확도에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 비교분석하였다. GF 패러미터(1, 3, 5, 7, 9) 및 GC 패러미터(1, 3, 5, 7, 9)의 조합 변화에 따른 해발고도 정확도에 대하여 유의미한 영향이 있는지 분석하기 위해 DEM과 현장 해발고도의 잔차로 이원분산분석을 실시하고, Tukey HSD 사후분석을 실시하였다. 이원분산분석 결과, GF 패러미터 변화는 정확도에 유의미한 영향을 미쳤으나(F-value : 27.340, p<0.01), GC 패러미터의 수준 변화는 유의미한 영향이 없었다(F-value : 0.457). 아울러 GF와 GC의 상호작용효과는 정확도에 대하여 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났다(F-value : 0.247). 유의미한 영향이 나타난 GF에 대하여 사후분석을 실시한 결과, 잔차들의 평균 차이에 따라 '7', '5', '9', '3' 집단과 '1' 의 두 집단으로 나뉘었다. 또한 보다 신뢰성 있는 해발고도 정보를 제공하는 항공 LiDAR-DEM을 생성하는데 적정 GF 및 GC 패러미터는 각각 수준 '7', '3' 인 조건일 때로 판단되었다.
이 연구는 고속도로 구간과속단속시스템(SSES) 운영에 따른 교통사고 감소효과를 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 SSES가 설치된 고속도로 9개 구간 전체를 대상으로 5년간(사전 2년과 사후 3년간) 교통사고 자료를 수집하고, 비교그룹방법을 활용하여 연차별 사전 사후 분석을 시행한다. 사고감소의 효과척도로는 전체 교통사고(TAs), 중상이상 교통사고(FSAs), 전체 사상자수(TIs) 및 중상이상 사상자수(FSIs)를 활용한다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교통사고 발생건수와 사상자수는 각각 32.0%, 17.1% 감소하는 것으로 분석된다. 둘째, 중상이상 심각사고 발생건수 및 사상자수는 각각 41.7%, 32.2% 감소한 것으로 분석되어, 심각사고 감소에서 높은 감소효과가 나타난다. 셋째, SSES 도입에 따른 교통사고 감소효과는 연차별로 점차 증가하고 있으며, 운영 후 3년차에서 사고감소효과가 크게 나타난다.
본 연구에서는 정보기술 및 시스템이 제조기업의 경영성과에 미치는 영향을 평가하기 위해 사전평가, 과정평가, 사후평가의 3단계 성과평가모델을 제안하고 특히, 사후평가에서는 BSC(Balanced Scorecard)의 4가지 관점인 재무, 내부 프로세스 평가영역에 대해 구매, 설계, 생산, 물류, 판매, 서비스, 연구/개발, 환경의 8가지 핵심 업무 영역으로 구분하고, 조직(학습 및 성장), 고객 평가영역에 대해서는 기업전체 또는 각 단위 사업부문별 평가를 바탕으로 각 영역별 KPI(Key Performance Index)와 KPI 영향도를 측정한다. 이러한 평가모델을 통해 시스템 도입과 활용의 전 과정을 고려하여 시스템이 업무 영역간의 재무적, 비재무적 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있다.
본 연구의 목적은 초등학교 6학년 아동을 대상으로 하여 수학적 모델링을 적용한 입체도형의 겉넓이 수업에서 학습이 이루어지는 동안 나타나는 학생들의 추상화 과정을 분석하고 학습에 대한 사전 사후의 겉넓이 이해 검사 결과를 비교함으로써 겉넓이에 대한 이해 정도를 알아보고자 함이다. 학생들의 추상화 과정을 분석한 결과 학생들은 주어진 수학적 모델링 과제를 해결하는 동안 수학적 원리를 포함한 모델을 개발하면서 모둠별로 각기 다른 수준의 추상화 과정을 나타냈으며, 겉넓이 이해 검사 결과 사후 검사에서 학생들의 겉넓이에 대한 이해가 향상되었다.
압해-암태 1공구에 대한 해상교통안전지단을 실시하여 시공사가 공자를 진행 중이다. 해상교통안전진단을 실시하여 공사 중 안전대책을 제시하였으나 해상교각에 대한 접촉 사고 및 등부표 접촉사고가 빈발하고 있다. 이에 해상교통안전진단의 실시 후 안전 진단의 결과인 안전대책이 제대로 시행되고 있는지, 추후 해상교통안전진단이 필요한지 여부에 대해 고찰하고자 한다. 암해-암태 1공구에 대한 해상교통안전진단보고서의 공사 중 안전대책을 분석하고, 해양사고의 발생 현황 및 원인분석을 통해 안전 진단제도에 대한 개선방안을 제시하고자 한다.
본 논문은 각 지자체 및 기관에서 행해지는 다양한 축제에 대해 사전준비부터, 운영, 사후관리를 지원하기 위한 스마트 축제 관리시스템을 위한 필요요건을 분석 및 도출을 목적으로 하고 있다. 스마트 축제 관리시스템 설계 및 구현은 본 논문의 결과물과 지역축제의 요구사항을 반영하여 향후 연구에서 진행할 계획이다. 본 논문에서는 스마트 축제 관리시스템을 위한 필요요건을 도출하기 위해 공통연구단계와 축제 단계 즉, 축제준비단계, 축제수행단계 그리고 축제종료 후 사후관리 단계로 나누어 단계별로 필요한 요구사항에 대해 기술한다.
도축 후 돈육의 육질평가에 있어 중요한 요인인 사후 24시간 pH를 측정하여 pH가 5.31-5.50, 5.51-5.70, $\geq$5.71에 따른 육질을 조사한 결과, 사후 pH가 더 낮을수록 단백질 함량이 높고, 지방 함량이 낮았다(P$<$0.05). 사후 24시간 pH가 높을수록 보수력은 증가하였으며, 가열감량과 육즙감량은 유의적으로(P$<$0.05) 감소하였다. 육의 경도, 탄력성, 씹힘성과 지방경도 역시 사후 24시간 pH가 높을수록 유의적인 증가를 보였다(P$<$0.05). 육색특성 중 CIE L*값은 사후 24시간 pH가 낮을수록 유의적으로 높았으며, a*와 b*값, chroma 값은 최종 pH가 5.71 이상의 돈육에서 유의적으로 낮게 나타났다(P$<$0.05). Hue 값은 pH 5.31-5.70 범위에서 가장 높았으며, $\Delta$E 값도 pH 5.31-5.50에서 가장 높았다. 관능적 특성의 분석결과, 다즙성과 연도는 최종 pH가 높을수록 향상되었으나, 향미는 최종 pH 범위에 따른 차이가 인정되지 않았다. 따라서 본 연구결과, 도축 후 24시간 돈육의 pH 범위에 따라 육질의 차이를 보이기 때문에 사후 적정 pH를 유지할 수 있도록 도축전 관리, 도축방법, 도축 후 냉각 온도관리 등을 개선하는 것이 고품질 돈육생산에 있어 중요한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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