이 논문에서는 MMORPG의 이야기 전달 단위로 기능하는 개별 퀘스트의 요소와 구조, 진행 과정을 구조주의 서사학을 통해 밝히고, 이것이 어떻게 게임의 전체 서사를 구성하는지를 알아보고자 한다. MMORPG의 퀘스트란 디지털 게임 서사의 유의미한 최소 단위로, 그 자체로 완결된 구조를 갖는 동시에 선택과 조합이 가능하다. 퀘스트는 게임 스토리 생성에 있어서 필수불가결한 요소이다. 플레이어는 퀘스트의 선택 및 수행을 통해 게임 월드를 탐험하고 아바타를 육성하면서 플레이어와 게임 세계 간의 유기적 상관관계를 맺고 고유한 스토리를 생성해 나가게 된다. 퀘스트는 퀘스트 부여자, 퀘스트 배경 스토리, 퀘스트 목적, 보상의 4가지 필수 요소로 구성되어 있다. 단일 퀘스트는 브레몽(Claude Bremond)이 제시한 서사 모델인 '기본 연속' 형태를 취하면서 퀘스트 내적으로는 순차적인 질서를 유지하는 가운데 통합체적으로 구축된다. 즉 퀘스트란 게임 월드 내에 공간적으로는 계열체적으로 배치되어 있는데, 이를 플레이어의 선택과 조합에 따라 통합체적 연쇄를 구축하게 된다.
본 연구는 H해운사에서 제공받은 Starcool사의 실제 냉동 컨테이너 운영데이터를 분석하였다. H사의 현장 전문가와 인터뷰를 통해 4가지 고장 알람 중 Critical 및 Fatal Alarm만 고장으로 정의하였고, 냉동 컨테이너 특성상 모든 변수를 사용하는 것은 비용측면에서 비효율을 초래하는 것을 확인하였다. 이에 본 연구는 특성 중요도 및 PCA 기법을 통한 냉동 컨테이너 고장 탐지 방법을 제시한다. 모델의 성능 향상을 위해 XGBoost, LGBoost 등과 같은 트리계열 모델을 통해 변수 중요도(Feature Importance)를 기반으로 변수 선택(Feature selcetion)을 하고 선택되지 않은 변수는 PCA를 사용하여 전체 변수의 차원을 축소시켜 각 모델별로 지도학습을 수행한다. 부스팅 기반의 XGBoost, LGBoost 기법은 본 연구에서 제안하는 모델의 결과가 62개의 모든 변수를 사용한 지도 학습의 결과보다 재현율(Recall)이 각각 0.36, 0.39씩 향상되는 되는 결과를 보였다.
본 연구에서는 시계열 자료를 베이지안 정보기준을 통해 클러스터링 한다. 보다 안정적인 클러스터를 생산하기 위해 다중 중심점을 모델링한 후 이를 이용하여 클러스터를 생성시킨다. 대상 시계열 자료에 대해 예측할 경우 클러스터에 속한 시계열 자료 중 가장 유사한 시계열 자료를 선택하여 모델링한다. 모델로부터 마코프 규칙을 유도해 내고 이 규칙을 이용해 예측정확도를 측정한다. 시계열 자료를 단독으로 모델링한 후 예측한 결과보다 클러스터에 속한 유사시계열 모델링을 통한 예측정확도가 좀 더 높았음을 확인하였다.
본 연구는 추진제 연소관 내부에 도포 되는 내열재 라이닝 공정을 최적화하기 위해 라이너 Premix 반응성을 실험하고 그결과를 토대로 Premix 저장조건을 설정하였다. HX-계열의 Bonding agent를 사용하는 LH-2, LH-5, LH-6 라이너를 선택하여 각각 20, 30, $40^{\circ}C$하에서 5주간 저장후 경화제와 경화촉매를 주입하고 초기점도를 측정하여 반응성을 예측하였다. 그 결과 Bonding agent로 HX-868을 사용하는 LH-5, LH-6 라이너가 HX-752를 사용하는 LH-2보다 반응성이 빠르며, 경화제와 경화촉매로 DDI와 T-12를 사용하는 LH-5 라이너가 IPDI와 $Fe(AA)_3$를 사용하는 LH-6 라이너 보다 반응성이 빠르게 나타났다. 이러한 저장온도와 기간에 따른 반응성을 토대로 공정 적용시 급격한 점도 상승에 의한 작업의 불안정성을 피하기 위해 일정 점도를 초과하지 않는 라이너 Premix 저장조건을 설정하였고, 향후에는 Bonding agent로. HX-868을 사용하는 LH-5, LH-6 라이너는 보다 공정성이 양호한 HX-752로 바꾸어 주는 것이 바람직 할 것이다.
낙상은 노인의 건강을 위협하는 가장 심각한 문제 중의 하나이며, 조기사망, 신체손상, 운동장애, 심리학적 기능장애를 유발하는 원인이기도 하다. 본 연구의 목적은 국내 노인전문 요양병원 입원 환자들의 의약품 사용이 낙상에 미치는 영향을 평가하는데 있다. 후향적으로 원내 의무기록 정보를 이용하여 환자-대조군 연구를 수행하였고, 2008년 1월부터 2010년 12월까지 3년 기간에 입원한 65세 이상을 대상으로 하였다. 입원기간 중 낙상을 경험한 34명의 노인환자들을 환자군으로 선택하였으며 낙상을 경험하지 않은 68명의 노인환자들을 무작위 추출하여 1:2의 환자군:대조군비율로 연구 대상 환자들을 선정하였다. 환자군이 복용한 의약품을 대조군이 복용한 의약품과 비교하였으며 각 계열별 의약품과 낙상위험도 관계를 평가하였다. 두 그룹간의 인구통계학적 특성은 유사하였고 연령, 성별, 복용 의약품수, 고혈압 유무, 혈중 크레아티닌 수치, 혈중 나트륨 수치, 혈압 또는 심박수에 유의한 차이는 없었다. 항히스타민제와 본 연구에서 유일하게 기타 수면보조제로 분류된 졸피뎀이 유의하게 낙상위험도를 증가시켰다.
본 논문에서는 영상의 종류에 따른 움직임 정보를 통계 값을 계산 하여 분산 및 평균값을 계산하여 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 움직임 검출, 영상의 따른 분산 및 평균값 계산, 영상의 유형에 따른 상한, 하한 값 결정을 하여 시간적, 공간적 디인터레이싱을 선택적으로 하여 보간 하게 된다. 또한 Modified DOI 방식을 제안하여 복잡도가 높은 영상과 수직성분에서 개선이 된 M-ELA 를 사용하고, 수평 성분에서는 우수한 성능을 가진 DOI 방식을 개선한 Modified DOI 방식을 사용하여 DOI 계열의 복잡한 연산을 개선한 공간적 디인터레이싱 방법을 적용하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 방식이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 금융시계열의 일간 변동성 측정을 위해 가중 융합 방법을 제안하고 있다. 고빈도(high frequency)자료에 기반을 둔 조정된 실현변동성을 계산하고 이를 참 값으로 간주하여 제안된 가중 융합 변동성에서 최적 가중치를 결정하는 과정을 서술하였다. 국내 KOSPI200자료의 1분 단위 고빈도 주가로부터 조정된 실현변동성을 구한 후 최적의 가중 융합 변동성을 제안해 보았다.
디지털 콘텐츠의 한 형태로 볼 수 있는 앱은 개발자들의 창의적 사고를 바탕으로 현재도 무수히 쏟아져 나오고 있으며, 많은 사용자로부터 선택되어 활용되고 있다. 이러한 변화는 교육분야에도 영향을 주어 앱을 활용한 교육환경과 교육방법에 대한 다양한 연구가 현재 진행되고 있다. 앱과 같은 디지털 콘텐츠의 개발은 창의적 아이디어를 기반으로 구현되며 이는 콘텐츠 사용자의 유용성과 경제적 가치를 결정하는데 중요한 요소로 작용하고 있다. 이러한 창의와 디지털 기술을 접목한 앱 프로그래밍 교육은 학생들의 창의적 사고와 문제해결력을 향상시키는데 중요한 역할을 하며 특히 교육용 프로그래밍 언어(EPL, Educational Programming Language)를 활용한 코딩 교육과 창의적 문제해결력 향상에 관한 관련 연구들이 활성화되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 EPL을 바탕으로 비IT계열 전공의 대학생들에게 프로그래밍 교육을 실시하고 창의적 사고를 통해 디지털 콘텐츠인 앱을 제작하는 것에 초점을 두기 위한 안드로이드 앱제작 교육 프로그램 개발을 진행하였다. EPL을 위한 도구는 MIT 미디어랩에서 개발한 클라우드 기반의 안드로이드용 앱 인벤터2(App Inventor 2)를 사용하며, 제작한 앱을 스마트 기기에서 즉시 실행하고 확인할 수 있다는데 대해 학습만족도와 성취감이 높음을 수업관찰을 통해 확인할 수 있었으며 제작 과정에서도 활발한 사고력를 발휘하는 것을 확인할 수 있었다.
본 사례 연구는 수학 교사로서 연구자가 학급에서 중간 정도의 학업 성적을 가지면서 특히 언어 영역이 상위의 학생이 수학 성적에서는 최하에 있는 수학 학습 부진을 보이는 한 여학생을 선정하여 매일 수학을 가르치면서 이 학생의 수학 학습의 부진 요인에 대한 해답을 찾고자 했다. 본 연구에서는 비구조화된 인터뷰, 관찰기록, 전화, 이메일, 부모와의 인터뷰이며, 객관적인 자료를 위해 수학 기본능력 검사, 수학 내신성적, 대학수학능력 모의고사, 진로탐색 검사 등의 자료를 수집하였다. 이렇게 수집된 모든 자료를 일기 형식의 연구 일지에 기록하여 이 학생의 변화에 대한 기록을 하였다. 본 연구에 따르면, 이 여학생은 낮은 지능과 잘못된 계열 선택, 기초학습 및 선수학습의 결손, 학교와 학급에 대한 부적응, 교사와 학생간의 부정적인 인간관계, 수학교과에 대한 불안감, 학습 실패 경험의 누적에 의한 자신감 상실, 학생의 능력 수준을 고려하지 않은 부모의 높은 기대치 등의 요인에 의해 수학 학습에서 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다.
국내에서 생산되는 배합사료의 품질을 비교하기 위하여 1969년부터 3년간 전국에서 323점의 배합사료 샘플을 수집하여 일반 조성분 및 칼슘인 함량을 분석해 본 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. (1) 모든 성분에 있어서 같은 사료라도 제조하는 회사에 따라 그 함량의 변이가 심하며 산란사료의 경우에는 생산하는 종류의 계열화가 필요하다고 생각된다. (2) 수분 함량은 대개의 경우 13$\%$이하이나 일부 15$\%$ 이상으로 높은 것도 있었다. 조단백질 함량이 지나치게 높은것도 있었으나 다소 부족한 감이 있는 것도 상당수에 달했으며 대체로 조섬유 함량은 허용범위내에 들어갔으나 더러는 공정규격의 상한치를 넘는 것도 있었다. 산란계 사료에 있어서 조회분 함량과 Ca의 함량을 상관시켜 보면 공정규격 상한치의 제조정이 요청된다. (3) 초생추, 중추 및 대추 사료에 있어서는 Ca함량이 1.2$\%$이상인 것이 많았고 산란계 사료에 있어서는 2.75$\%$이하인 것이 상당수 있어서 앞으로 칼슘의 함량조절에 크게 주의를 해야 된 것 같다. 이런 점에서 보면 유통되는 패분의 선택에 신경을 써야 할것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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