본 연구는 융합카데바 실습이 간호대학생의 간호전문직관과 전공만족도에 미치는 영향을 규명하기 위해 시행한 단일군 전후 설계연구이다. 2018년 10월 1일부터 10월 30일까지 해부학 교실에 참가한 133명의 M 대학교 간호대학생을 대상으로 시행하였다. 연구결과 간호전문직관은 융합카데바 실습 전에는 3.50±.87에서 실습 후 3.44±.96(t=.98, p<.330), 전공만족도는 융합카데바 실습 전에는 3.83±.81에서 실습 후 3.91±.78(t=-.95, p<.345)의 결과를 보였다. 간호전문직관과 전공만족도의 상관관계는 (r=.54, p>.001)양의 관계를 보였다. 하위영역의 부분적 결과는 증가하였지만, 앞으로 전공기초지식의 질적 함양을 위한 카데바 실습을 포함한 구체적인 융합교육 프로그램 개발 및 효과를 볼 수 있는 후속 연구가 필요하다.
기문응애는 1919년 최초 발견 이래 세계적으로 다양한 나라 및 지역에서 발견되고 있다. 2015년 국내 기문응애 관련 보고에 따르면, 99개 시료를 이용한 실험 중 1개 시료에서 기문응애 특이 유전자가 검출되었으나 그 실체는 발견되지 않았었다. 그 이후로 기문응애와 관련된 문헌이 지속적으로 발표되지 않아, 기문응애의 존재 및 피해에 대한 인식이 부족한 현황이다. 이와 더불어, 꿀벌의 내부기생충인 기문응애의 육안관찰에 큰 어려움이 있어, 분자적 기법을 이용한 기문응애 특이 nested PCR법을 개발하고자 하였다. Nested PCR법은 100분자 이하의 주형도 증폭 가능하게 함으로써, 시료 내 극미량 존재할 수 있는 기문응애의 유전자를 검출할 수 있었다. 1회의 초고속 PCR(detection PCR)은 23개 시료 중 4개의 시료만이 양성결과를 보였으나, 연속으로 진행한 nested 초고속 PCR에서는 11개의 시료가 추가로 양성 결과를 보였다. 이처럼 우리는 nested PCR법을 적용시킴으로써 총 15개의 시료에서 기문응애의 특이 유전자가 검출된 것을 확인함으로써, 보다 정확하고 민감한 유전자 검사법이 되도록 개발할 수 있었다. 우리는 분자 진단 결과를 근거로 특이 유전자가 검출된 시료로부터 기문응애의 실체를 확인하기 위한 실험도 함께 진행하였으나, 채집된 개체들에서는 확인할 수 없었다. 그러나 기문응애 특이 유전자 진단을 통한 국내 기문응애의 존재 가능성을 제시하였으며, 이를 근거로 실체 확인을 비롯한 기문응애의 지속적인 연구가 필요하다고 사료된다.
본 연구의 목적은 간호대학생의 자아탄력성, 전공만족도와 임상수행능력 간의 융합 관련성을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 한국의 G 지역에 소재하는 일 대학교의 임상실습을 경험한 간호대학생 183명의 자료를 이용하였다. 자료는 SPSS24.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, Multiple Regression Analysis을 포함하여 분석하였다. 임상수행능력은 자아탄력성 (r=.446, p<.000), 전공만족도(r=.439, p<.000)와 정적 상관관계가 있었고, 전공만족도는 자아탄력성(r=.310, p<.000)과 정적 상관관계가 있었다. 임상수행능력에 영향을 미치는 영향요인은 자아탄력성과 전공만족도이었으며, 설명력은 29.1%이었다. 따라서 간호대학생의 자아탄력성, 전공만족도, 그리고 임상수행능력을 향상을 도모하기 위한 융합적 교육프로그램으로의 개선과 교수학습방법의 다양화가 필요할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 프로그래밍 과목을 수강하는 융합전공 학생들의 학습 패턴 파악하여 과목 운영을 실시한 교수자의 사례를 살펴봄으로 향후 융합전공학생들을 대상으로 하는 SW 교과 운영에 시사점을 찾고자 한다. 융합전공의 프로그래밍 수업은 다양한 학년과 전공 학생들이 수강을 하는데 비대면 환경가운데 이들의 학습 패턴을 파악하고자 설문을 실시하였다. 교수자는 대면이 불가한 경우에도 학습자들의 수업참여도를 끌어낼 수 있을지 연구하였고 학습자들의 학습 성향을 파악하여 수업을 운영하고자 하였다. 코로나-19 상황가운데 자기주도 학습에 대한 성공경험을 유지하고 있는 학생들이 다수임에 따라 자기 주도적으로 과제를 해결할 수 있도록 매주 과제설정을 하였고 전원에 가까운 학생들이 과제를 제출하였다. 본 연구는 코로나-19로 인한 비대면 상황가운데 기계학습활용 과목을 융합전공 학생들에게 운영함으로서 학생들의 학습 패턴과 과제 수행여부, 프로그래밍 성취도를 연구하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 대학생들의 전공계열이 치과진료에 미치는 영향을 알아보고자 설문조사를 하였다. 연구 결과에 따르면 여성이 남성에 비해 4.63배(보건 전공), 2.56배(비보건 전공) 치과 진료를 더 많이 받은 것으로 나타났다. 또한 본인이 주관적으로 잇몸 건강이 좋다고 생각하는 경우에는 상대적으로 치과진료를 0.92배(보건 전공), 0.39배(비보건 전공)로 덜 받는 것으로 나타났다. 전공 계열에 따라 치과진료의 결과가 다르게 나타났으며 이 결과를 고려하여 비보건계열의 대학생을 위한 치과진료에 대한 융합적 구강보건교육 프로그램이 개발되어 한다. 이를 통해 체계적이고 올바른 구강보건지식을 습득하여 적절한 치과진료가 이루어질 수 있도록 해야 할 것이다.
본 논문에서는 시설재배 작물 중 딸기의 초기 병해를 방제하고자 이미지를 자동으로 취득하고, EfficientNet 모델을 활용해 병해를 분석하여 농민에게 병해 여부를 알려주고, 전문가를 통한 병해 진단 서비스를 제안한다. 딸기 생육단계의 이미지를 취득하고, 학습된 EfficientNet 모델을 활용해 병해 진단 분석결과를 농민의 애플리케이션으로 전송 후 전문가의 피드백을 신속하게 받을 수 있다. 데이터 세트로는 실제 시설재배를 운영하는 농민을 섭외하여 시스템을 이용해 이미지를 취득하였고, 핸드폰으로 촬영한 이미지의 초안을 활용하여 데이터가 부족한 문제를 해결했다. 실험 결과 EfficientNet B0부터 B7까지의 정확도는 유사하여 추론 속도가 가장 빠른 B0를 채택했다. 성능향상을 위해 ImageNet으로 사전학습 된 모델을 사용해 Fine-tuning 했고, 100 Epoch부터 급격한 성능향상을 확인했다. 제안하는 서비스는 초기 병해를 빠르게 탐지하여 생산량을 증대시킬 것으로 기대한다.
최근 전자제품 생산업체에서 EPS를 직접생산하게 되면서 EPS 공정이 증가하고 있다. EPS에는 펜탄이 포함되어 있으며, 펜탄은 하이브리드 혼합물로 구분할 수 있어 높은 화재폭발의 위험성을 가지고 있다. 각 공정별 펜탄의 누출률은 발포기, 사일로실, 저장실 순이나 발포기의 경우 일반적으로 밀폐되어 있으므로 사일로 실이 가장 화재폭발 위험성이 높다고 판단하였다. 사일로실의 누출률 중 70%는 사일로 상단을 통해 누출되며, 사일로 상단을 통해 누출되는 펜탄의 거동을 분석하여 사일로실 위험성 완화대책을 수립하였다. 1. 폭발위험구역 2종으로 관리, 2. 사일로상단 50cm이내 환기설비 설치 또는 Push-Pull 구조의 환기설비설치, 3. 사일로 하단 1.4m이내에 가스감지기 설치, 4. 60%이상의 습도유지
끊임없이 발전하는 기술은 4차 산업혁명시대를 열게하는 중심이 되었으며 세상의 모든 것을 변화시켜가고 있다. 최근에는 혁신적이고 고도화된 IT 기술이 완전히 다른 분야와 유기적으로 융합하여 새로운 가치를 만들어 가고 있다. 특히 패션 분야에서는 이와 같은 선도적인 기술을 바탕으로 패션, 그 이상의 기능을 담당하는 '스마트패션'의 시대를 맞이하고 있다. 패션에서의 새로운 산업 분야로 자리매김하고 있는 스마트패션에 대한 사용자의 요구가 증대하고 새로운 제품을 출시하고자 하는 기업의 시도가 계속되고 있으나 학교 현장에서는 이에 대한 적절한 교육과정이 부재한 상태이다. 특히 IT 엔지니어와 패션 디자이너와의 협업의 경험이 전무할뿐만 아니라 제품을 설계하고 제작해 나가는 과정에 대한 개념이 서로 완전히 상이하여 융합의 시도가 단지 시도로 그치고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 IT와 패션 전공 학생들이 함께 참여할 수 있는 융합 교과 과정을 설계함으로써 미래의 산업사회 요구에 선제적으로 대응하고자 한다. 이를 통해 상이한 전공을 가지고 있는 두 전공 학생들에게 타 전공에 대한 지식을 이해할 수 있는 기회를 제공하는 동시에 융합에 대한 경험을 충분히 제공함으로써 미래 시장으로의 선도 진입과 역할 수행의 적합성을 이루어 낼 수 있도록 한다.
가상 피팅은 옷의 구매에 긍정적인 영향을 미치는 요소이다. 하지만 아직까지 여러 문제가 있어서 상용화가 되기 힘든 현실이다. 이러한 문제들 중에서 우리가 초점을 맞춘 것은 자연스러운 주름의 표현이다. 시간적 특성을 이용해 옷의 움직임을 자연스럽게 하고, 옷의 데이터를 얻어서 그 데이터로 옷의 주름표현과 텍스처 표현을 자연스럽게 할 수 있을 것이다.
Traditional markets are infrastructure with facilities and characteristics of very high population density. Recently, arcades have been installed through traditional market modernization policies, and aging infrastructure has been repaired. However, gas and electrical facilities of traditional markets cannot be easily replaced because of its high density. And because regular inspections are not conducted, management of facilities is on very poor condition. In addition, when a fire occurs in a traditional market, the fire easily spreads to nearby stores and is likely to spread to a large fire because of a lot of highly flammable substances. Smoke detectors and heat detectors are installed in most traditional markets to monitor fires, but malfunctions are frequent due to the nature of smoke detectors and heat detectors, and network facilities are not properly maintained. Therefore, in this study, gas detection sensors and flame detectors are additionally installed in Gwangmyeong Traditional Market, and a digital twin-based traditional market fire monitoring system is implemented in conjunction with existing sensors in the market's 3D model. With this digital twin based fire monitoring system, we can reduce the malfunctions of fire detect sensors, and can easily guide the evacuation route.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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