최근 적절한 사양관리를 위해서 유중 요소태질소 수준(MUN)과 유단백을 이용하여 사료 내 에너지와 단백질의 균형을 평가하는 지표로 활용하고 있으며 요소태질소 수준이 정상보다 크게 높거나 낮았을 때 번식능력이 저하되기 때문에 번식효율의 지표로서 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 우유내 요소태질소 수준이 번식장애에 미치는 영향을 조사하여 요소태질소 수준을 번식장애의 진단지표로 활용하고자 실시하였다. 본 실험에 공시된 우유시료는 경기도 안성시와 이천시에 소재한 낙농목장에서 사육중인 조사두수를 대상으로 개체당 약 30~50$m\ell$의 우유를 채유하고 냉장보관하여 실험실로 운반하였다. 우유의 분석은 유성분분석기(Fosscomb : 4000, Fossmatic 5000, Denmark)를 이용하여 우유의 일반성분인 유지방, 유당, 유단백, 무지고형분, 총고형분, 빙점, 유중요소태질소, 구연산과 체세포를 동시에 분석하였다. 번식장애우의 진단은 낙농가가 번식장애우로 분류한 개체를 대상으로 직장검사 및 초음파 진단기를 이용하여 진단하였다. MUN준에 따른 공태일수의 조사 결과 MUN수준이 7이하 군의 공태일수가 88.98$\pm$120.68로 7-16의 92.20$\pm$105.39와 16이상의 94.42$\pm$87.51보다 다소 낮은 결과를 나타냈다. 또한 번식장애우의 발생빈도와 유성분 분석결과를 살펴보면 낙농가가 번식장애우로 분류한 68두를 진단한 결과 발정발견을 하지 못하여 번식장애우로 분류된 두수가 30두(44.1%)와 비정상두수 38두(55.9%)로 나타났으며 비정상 두수 중 난포난종이 19두(27.9%)로 영구항체6두(8.8%), 자궁내막염(10.3%), 자궁축농증 6두(8.8%)보다 많은 것으로 나타났다. 번식장애우의 유성분 분석결과 자궁축농증이 있는 개체의 유단백 평균이 3.43$\pm$0.35로 다른군에 비해 높았으며 영구항체가 있는 개체군의 MUN수준이 7.73$\pm$8.58로 다른군의 10.84$\pm$4.92, 10.89$\pm$7.38와 10.61$\pm$5.52에 비해 낮게 나타났다.
본 연구는 웹기반 교수 시스템을 이용하는 학습자의 지식 수준을 지능적으로 진단하기 위하여 문항 반응을 이용한 진단 모듈의 설계와 구현에 관하여 다룬다. 문항 반응 이론은 기존의 학습자 검사 방법처럼 전체 문항에서 정답 문항의 총점에 근거를 두고 학습자를 진단하는 것이 아니라 문항 하나 하나에 근거를 두고 학습자의 지식 수준을 검사하는 것이다. 기존의 웹기반 교수 시스템의 경우 학습자의 지식 수준은 고려하지 않고 검사의 총점 결과만을 가지고 진단한 뒤 그 결과를 토대로 이분법적인 학습을 진행하는 오류를 범하고 있다. 이는 학습자의 올바른 진단이 될 수 없으며 학습자 모델을 구성하기가 어려워 진보한 지능형 교수 학습 시스템에 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기존에 연구된 문항 반응 이론을 수학 학습에 응용하여 학습자의 지식 수준을 진단하기 위한 학습자 진단 모듈의 설계 및 구현에 대한 방향을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.
우리나라의 수자원 정책은 1960~80년대까지 성장 중심으로 추진되어 왔으나 환경오염, 소득 양극화 등의 여러 한계(the Limit to Growth)에 부딪히면서 성장과 함께 환경과 복지를 고려한 정책이 대두되기 시작하였다. 물분야는 수량과 수질 인프라에 지속적 투자를 통해 상수도 보급률은 97%, 하수도 보급률은 94%까지 향상되었으나, 물 서비스에 대한 계층·지역·세대 간 격차와 불평 등은 여전히 존재하고 있다. 따라서 증거기반에 입각한 전국민의 보편적 물복지 정책 실현을 위해서는 정량적 평가에 의한 물복지 수준 진단이 필요하다. 본 연구는 우리나라의 물복지 수준진단을 위한 지표와 지수체계의 개발 및 분석을 통하여 지자체의 물복지 상황을 진단하고, 이에 따른 물복지 정책을 진단하고자 한다.
진단 시스템에 대한 필요성과 관심이 높아가고 있는 가운데 진단 방법의 수준과 진단 시스템의 조건 등을 살펴보았다. 물론 언급되어진 사항들이 일률적으로 모든 진단 시스템에 적용이 된다고는 말할 수는 없다. 왜냐하면 진단 시스템은 진단 의 대상, 진단의 종류 등에 따라서 각각 최선의 방법이 따로 존재하기 때문이다. 그러나 고통적인 사항은 진단 신호를 얼마나 잘 재생해 내는가에 따라 진단의 성공 여부가 달려 있다는 사실이다. 기계진단 신호 처리의 예에서 살펴보았듯이 신호 처리 방법에 따라 재생된 신호의 정확도는 달라질 수 있다. 계속적인 새로운 진단 기술의 개발과 응용으로 안전적이고 경제적인 공장 운영과 공장의 자동화에 크게 기여할 수 있기를 바라며, 좀 더 많은 관심을 갖고 기계 진단의 기술을 활용할 수 있기를 기대한다.
연구실안전법에 따라 모든 연구실은 주기적으로 안전점검과 정밀안전진단을 통해 안전을 확보하고 안전환경 상태에 따라 미흡한 평가등급을 받으면 연구 활동에 제약을 받는 제도가 시행되고 있다. 하지만 현재의 점검 및 진단제도는 안전분야별 각 점검항목에 대해 양호, 주의 및 불량 등 이상 3가지로만 평가하고 있으며 각 점검항목에 대해서도 안전에 미치는 영향에 따른 가중치가 고려되지 않아 평가 대상 연구실에 대한 종합적인 안전수준을 확인하는 데 한계가 있다. 이에 연구실 안전전반에 관한 점검항목을 추가하고 평가기준도 가중치를 고려하여 평가결과가 정량적인 점수로 도출될 수 있도록 개선하여 연구주체자가 평가점수를 향상해감으로써 연구실 안전수준을 향상해 갈 수 있도록 방법을 제안해 보고자 한다.
정보보호는 다양한 측면에서 수행되어야함을 고려 할 때 정보보호 수준평가는 전체적인 보안수준과 함께 분야별 평가가 수행되고, 평가 점수가 낮은 분야를 우선 보완을 통해 전체적인 수준향상을 목적으로 한 본 논문에서는 기존의 시스템 측면에서 이루어지는 정보보호 수준평가의 문제점을 해결하기 위해 국내 외 정보보호 수준 평가 사레를 비교 분석한다. 분석된 사례를 통해 물리적/기술적/관리적 측면의 다양한 분야에 대한 가중치측정이 이루어져 기업의 정보보호수준을 향상시킬 수 있는 정보보호 수준 자가진단 방법론을 제시한다.
동일한 대학에 진학한 학생들임에도 불구하고, 학생들에 대한 진단평가의 성적이 매우 넓게 분포되어 있으며, 이는 영어수준별 수업이 필요할 수 있음을 의미한다. 하지만, 치밀한 행정적 준비 없이 영어수준별 수업을 시작하는 것은 많은 시행착오를 낳을 수 있다. 본 논문에서는 지방에 소재하는 이공계 대학의 신입생 대상 영어 수준별 수업 시행의 사례를 통하여, 수준별 수업의 운영전반에 대하여 살펴본다. 특히, 진단평가 계획부터 실행 및 분반, 공동기말고사, 성적산출 방법에 이르기까지의 과정을 차례로 짚어본다. 또한 각 단계별로 요점과 함께 문제점, 개선사항을 알아보며, 궁극적으로 교양 영어교육의 질을 향상시킬 수 있는 방향을 살펴본다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.269-279
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1999
본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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