본 연구의 목적은 영유아교사의 정서표현성, 놀이교수효능감, 유아-교사 상호작용 간의 관계를 분석하고 정서표현성, 유아-교사 상호작용에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 전라북도에 소재하고 있는 유아교육기관 13개소에 근무하고 있는 영유아교사 272명을 대상으로 설문 조사를 하였다. 본 연구에 사용 된 연구도구는 정서표현성 척도, 놀이교수 효능감 척도, 유아-교사 상호작용 척도이며 본 연구에 맞게 수정, 보완하여 사용하였다. 본 연구의 결과를 분석하기 위하여 SPSS 22.0 프로그램을 이용하였으며, 빈도와 백분율, Pearson의 적률상관관계, 중다회귀분석을 통해 자료를 분석하였다. 연구결과 첫째, 영유아교사의 정서표현성 중 긍정적 정서표현성, 놀이교수효능감, 유아-교사 상호작용 간에는 정적인 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 정서표현성 중 부정적 정서표현성은 부적상관관계가 나타났다. 둘째 영유아교사의 정서표현성, 놀이교수효능감이 유아-교사 상호작용에 미치는 영향을 살펴 본 결과 모두 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 영유아교사의 정서표현성, 놀이교수 효능감, 유아-교사 상호작용 간에는 유의미한 상관이 있었으며, 두 변인 모두 유아-교사 상호작용에 영향을 미치는 요인임을 확인하였다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.
최근 유전학에서 주요 목표중 하나는 복합질환에 영향을 미치는 유전적 요인을 찾아내는 것이다. 유전자좌간의 상호작용이 있을 때에는 단일 유전자좌 분석으로는 이러한 목표를 달성하기 어려우므로, 유전자-유전자간 상호작용이나 유전자-환경인자간 상호작용분석을 고려할 필요가 있다. 자주 사용되는 MDR(multifactor dimensionality reduction)방법은 데이터를 고위험군과 저위험군으로 각각 병합하여 사용하므로 특정 유전자형에서 차이가 나는 경우에는 이를 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하도록 유전자형 조합에서의 대조군과 질환군의 상대위험도를 이용하여 유전자-유전자간 상호작용을 탐색하는 방법을 제안하였다. MDR 공개데이터와 8가지 유전모형으로부터 생성한 모의자료의 분석을 통해 방법의 유용성을 확인하였다.
단백질 상호작용 관련 데이터들이 기하급수적으로 증가하고 있는데 그러한 데이터들을 수동으로 갱신하고 관리하는 작업은 엄청나게 많은 시간과 노력을 요구한다. 뿐만 아니라 개발자가 아닌 비전문가인 생물학자들이 시스템 구성 데이터베이스들을 갱신하고 관리하며 분석 시스템을 운영한다는 것은 현실적으로 거의 불가능하다. 이러한 측면에서 단백질 상호작용 정보를 이용한 효율적인 단백질 기능분석 시스템인 WASPIFA에 대해 자동적으로 데이터를 갱신하고 관리할 수 있는 시스템을 설계하고 개발하였다. WASPIFA 시스템은 단백질의 상호작용 관련 데이터들을 통합하여 사용자가 편리하게 데이터를 검색할 수 있으며 단백질 상호작용에 관련된 정보 즉, 기능 및 주석 정보, 도메인 정보, 도메인 간의 상호 작용 정보 등을 제공해 주는 유용한 단백질 기능분석 시스템이다.
본 연구는 치위생(학)과 학생들의 교수-학생 상호작용과 교우관계가 학업적 자기효능감에 미치는 영향을 조사하였다. 연구대상은 J지역의 3개 대학 289명을 대상으로 하였으며, 자료수집은 2018년 11월 5일부터 12월 30일까지 이루어졌으며, 수집된 자료는 기술통계, 상관분석 및 다중회귀분석을 사용하여 분석하였다. 교수-학생상호작용은 교우관계(r=.434), 학업적 자기효능감(r=.282)과 정적인 상관관계를 보였다. 그리고 전공에 만족할수록, 학업성적이 상위권일수록, 교수-학생, 교우관계의 상호작용이 활발히 이루어질수록, 학업적 자기효능감이 향상되었다. 본 연구결과 교수-학생, 교우관계가 학업적 자기효능감에 유의미한 영향을 미치므로 학업적 자기효능감을 향상시킬 수 있는 상호작용에 관한 프로그램개발이 필요할 것으로 사료된다.
대도시권의 공간구조 변화를 예측하고 문제를 미연에 방지하기 위해서는 도시공간구조의 시간적, 공간적 변화의 특성을 파악하는 것이 중요하다. 통근 통학 자료는 대도시권내에서 나타나는 필연적이며 규칙적인 통행에 대한 것으로 도시공간변화를 자세히 규명하는데 유용한 변수이며 최근 그 중요성이 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중력모델을 이용한 서울대 도시권 통근 통학자 자료 분석을 통해 서울시와 주변 도시 간 상호작용을 분석하였다. 그 결과, 서울과 주변 도시 간 상호 작용은 시간의 경과에 따라 강화되고 있음이 확인되었고, 도시 간 상호작용은 거리와 밀접한 연관을 갖는 것으로 검증되었으며, 서울과 강한 상호작용을 보이는 도시들이 대체로 서울 이남에 분포하고 있어 서울대도시권이 불균형적으로 개발되고 있음이 확인되었다.
본 연구는 부모-유아 상호작용, 또래상호작용, 교사-유아 상호작용이 유아의 사회적 유능감과 언어 및 문해능력에 미치는 영향을 살피는 것에 있다. 연구대상은 한국아동패널 7차년도 데이터의 1203명 이였다. '사회적 유능감 검사도구', 'SECCYD', 'HEQ', 'PIPPS', '교사-유아 상호작용 검사도구' 들을 통해 연구자료를 수집하였고 수집된 자료는 Pearson 적률상관과 단계적 중다회귀분석을 통해 검증하였다. 연구결과, 유아의 사회적 유능감과 부모-유아 상호작용, 또래상호작용, 교사-유아 상호작용 간에 정적상관이 있는 것으로 밝혀졌다. 전체 인지능력을 가장 강력하게 예측한 변인은 자기조절로 나타났고 이어서 언어능력이 추가적 예측변인으로 밝혀졌다. 또한 언어 및 문해능력과 또래상호작용, 교사-유아 상호작용 간에 정적상관이 있는 것으로 밝혀졌다. 사회적 유능감을 가장 강력하게 예측하는 변인으로는 부모-유아 상호작용이 나타났으며 또래상호작용이 추가적인 예측력이 있는 것으로 나타났다. 언어 및 문해능력을 가장 강력하게 예측하는 예측변인으로는 또래상호작용이 나타났으며 교사-아동상호작용이 추가적인 예측변인으로 나타났다.
본 연구에서는 타이어를 장착한 차량시험기에서 교량과 차량의 상호작용효과를 분석하고자 반복하중시험을 실시하고 이에 대한 동적반응을 파악하였다. 이를 위하여 차량-교량간 상호작용이 포함된 이동질량형 윤하중 실험기를 단순교 형식의 교량에 적용하여 이동질량 반복주행실험을 수행하였다. 이동질량 반복주행실험 결과를 분석하여 차량-교량간의 상호작용을 포함한 가속도 형태의 실동주행차량가속도를 규명하였다. 규명된 차량의 실동주행차량가속도를 범용 해석프로그램에 적용하여 차량-교량 상호작용을 재현할 수 있었다.
본 연구는 가상현실(VR) 및 증강현실(AR)을 사용한 브랜디드 엔터테인먼트, 즉 리얼리티 브랜디드 콘텐츠(Reality Branded Content, RBC)에 대하여 내용분석 방법을 통해 그 형식과내용을 탐색하였다. 이를 위해 RBC의 특성을 파악하기 위한 분석 항목들을 도출하였으며 300개의 표본에 대하여 카이제곱 검정과 일원분산분석 등의 통계분석 기법을 사용하여 분석하였다. 그 결과, RBC는 주로 디리버티브 스토리텔링 기법을 사용하며, 감성적 소구를 하는 것으로 밝혀졌다. 또한 디지털 리얼리티 기술유형(VR, AR) 별 상호작용성량을 확인한 결과, 증강현실을 사용한 RBC의 상호작용성량이 상대적으로 더 많은 것으로 나타났다. 아울러 상호작용성 유무에 따른 RBC의 인지된 가치량과 콘텐츠 수용에 관여하는 감각의 양적 차이를 살펴본 결과, 인지된콘텐츠 가치량은 상호작용성 기능이 있는 경우가 없는 경우보다 높았고, 관여된 감각의 양은 상호작용성 기능이 없을 때 더 높게 나타났다. 이어 분석의 결과를 토대로 본 연구가 갖는 학문적의의를 논하였으며, 향후 RBC를 활용한 마케팅 커뮤니케이션의 효과 제고를 위한 실무적 시사점을 제시하였다.
이용자의 인터넷 정보탐색 과정에 웹사이트가 제공하는 메뉴디자인과 정보구조가 어떻게 상호작용적 영향을 미치는 가에 대하여 분석하였다. 상호작용 효과를 분석하기 위해서 두가지 정보탐색(서칭과 브라우징) 방식의 속도와 이용자가 느끼는 3가지 태도 (선호도, 이용도, 방향감 상실)를 분석하였다. 연구결과 서칭을 제외한 나머지 4개의 변인이 메뉴디자인(단순선택형, 풀다운)과 정보구조(증가형, 감소형)의 결합에 의해서 상호작용 효과를 받는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 웹 사이트 설계와 웹 인터페이스 연구에서 메뉴디자인과 정보구조를 함께 고려하여야 한다는 점을 시사하고 있다.
우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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