• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제21권3호
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• pp.239-259
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• 2011

본 연구는 초등학생들의 일반화된 산술로서의 대수적 추론 능력의 실태를 알아보고자, 연산의 성질 이해 과제로 구성된 검사 도구를 이용하여 2학년 648명, 4학년 688명, 6학년 751명의 반응을 분석하였다. 분석 결과, 상당수의 학생들이 문제 상황에 포함된 연산의 성질을 제대로 파악하지 못하였고, 연산의 성질을 적용하여 문제를 해결하는 데 많은 어려움을 겪는 것으로 드러났다. 연산의 성질별로는 교환법칙 과제에서는 저학년에서부터 높은 성공률을 보인 반면, 결합법칙과 분배법칙에서는 고학년에서도 매우 낮은 성공률을 보였다. 문제 상황별로는 특히, 결합법칙 및 분배법칙 과제의 경우 구체적인 수 상황에서의 성공률이 임의의 수 상황에서의 성공률에 비해 상대적으로 더 낮게 나타났다. 이러한 결과들을 토대로 본 논문은 초등학교에서의 대수 지도 방안에 대한 시사점을 제공하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1072-1086
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• 1998

변환, 분할대역, 그리고 웨이브릿 분해 기법들은 상관성 제거 효과, 에너지 집중 효과, 다중비율/다중해상도 구조, 그리고 주파수 분해 능력 등과 같은 성질들에 의해서 영상 부호화의 강력하고 전형성을 지닌 변환 도구로 널리 활용되고 있다. 특히 변환계수 및 분할대역 계수들이 지니는 주파수 대역별로 변화되는 통계적인 특성과 인간 시각 특성과 주파수 대역간의 관계는 영상부호화에 효율성을 부가할 수 있도록 한다. 따라서 다양하게 변형된 형태로 상기한 기법들을 확장함에 의해서 보다 혁신적인 성능 개선을 시도하는 연구가 매우 널리 진행되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 변환 도구들을 체계적으로 분석하여, 일반화된 관점에서 분석하고자 한다. 구체적으로는 기본이 되는 블록 단위의 직교 변환에서 부터 시작하여, 인접 블록으로 확장되는 겹침 변환, 분할대역 필터군, 웨이브릿 변환을 대상으로 체계화 작업을 진행하였다. 또한 이들 일반화된 변환들을 계층적 블록, 가변크기 블록, 그리고 임의 형태 블록으로 확장하는 기법들에 대한 조사도 진행하였다. 아울러 벡터단위로 변환, 분할대역 분해, 웨이브릿 변환을 확장하는 기법과 선형이지만 시간적으로는 변화하는 주파수 대역별 분해 기법으로의 확장에 대해서도 살펴본다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.303-311
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• 2016

본 연구는 간호대학생의 MBTI 성격유형을 확인하고 그에 따른 공감능력과 의사소통능력을 파악하기 위해 실시되었다. 본 연구의 자료 수집은 2015년 10월 5일에서 10월 30일까지 수행되었고, 자가보고식 설문지를 통해 수집된 127명의 자료를 SPSS WIN 18.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 대상자는 14가지 MBTI 성격유형으로 나타났다. MBTI의 4가지 심리기능유형에 따른 공감능력은 SF형이 평균 3.77점으로 가장 높았고, 의사소통능력은 NF형이 평균 3.81점으로 가장 높았으며, 공감능력은 유의한 차이가 없었으나 의사소통능력(F=3.194, p=.026)은 통계적으로 유의한 차이가 있었다. MBTI의 4가지 심리기질유형에 따른 공감능력은 SP형과 NF형이 평균 3.71점으로 가장 높았고, 의사소통능력은 NF형이 평균 3.81점으로 가장 높았으며, 공감능력은 유의한 차이가 없었으나 의사소통능력(F=3.004, p=.033)은 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 그러므로, 간호대학생 대규모 표본을 대상으로 MBTI 성격유형에 따른 공감능력과 의사소통능력의 차이를 일반화할 수 있는 반복 연구를 수행하고, MBTI 성격유형 특성에 따른 효율적인 간호학과 교육과정을 구축할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2018

인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것으로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터(unstructured data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할 만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A simple neural network module for relational reasoning) 인 RN(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라 보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks) 중에서 Sort-of-CLEVR 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RN(Relation Networks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RN(Relation Networks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.

• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.129-136
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• 2023

본 연구는 시뮬레이션기반 분만간호 실습이 간호대학생의 문제해결의 적극성, 임상수행능력, 팀효능감에 미치는 효과를 검증하기 위한 단일군 전·후 설계의 유사실험 연구이다. D시에 소재한 S대학의 간호대학생 3학년을 대상으로 시뮬레이션기반 분만간호 실습을 운영하였으며, 사전·사후 설문에 응답한 78명의 자료를 분석하였다. 자료수집은 2022년 8월 30일부터 2022년 10월 28일까지 이루어졌으며, 자료분석은 SPSS 27.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 시뮬레이션기반 분만간호 실습은 간호대학생의 문제해결의 적극성, 임상수행능력, 팀효능감에 긍정적인 효과가 있는 것으로 확인되었다. 이에 간호대학생에게 임상 현장 사례를 기반한 분만간호 시뮬레이션 교육을 적용한다면 임상에서 요구하는 핵심 능력 및 교육 만족도 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 생각된다. 그러나 연구결과를 일반화하는데 한계가 있어 충분한 표본 수의 무작위 대조군 사전·사후 연구를 통해 그 효과를 검증하고, 효과의 지속성을 장기적으로 추적 관찰할 필요가 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.121-127
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• 2020

4차 산업 혁명 시대에 가상현실(VR), 인공지능(AI) 등에 있어서 더욱더 수리 능력을 요구하고 있다. 이에 본 연구는 2019년 6월 17일에서 28일까지 S와 D 대학교 방사선학과 신입생 총 78명을 대상으로 기초학습수리영역 진단 평가를 통해 기초 수리능력에 대한 수준을 파악하여 기초자료를 마련하고자 하였다. 연구결과, 대학생들의 기초 수리능력의 수준은 전반적으로 우수한 것으로 진단되었으나, 기하와 벡터 평균점수 2. 61점, 확률과 통계 평균점수 2.64점으로 보통 수준 진단되어 다른 영역보다 낮게 나타났다. 성별에 따른 기초수리능력 수준은 남학생 평균점수 17.48점, 여학생 16.29점으로 우수 수준으로 진단되었으며, 통계적으로는 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 본 연구는 적은 연구대상 인원과 지역적인 제한점이 있기에 연구결과를 전체 대학교 신입생 및 모들 학과에 대해 일반화하는데 있어 다소 한계가 있을 수 있다. 이상의 결과를 토대로, 방사선학과 입학한 신입생들의 기초 수리능력 향상을 위해 학생 수준별로 전공과 관련된 기초 수리능력에 대한 향상 특강 등 다양한 프로그램이 진행 될 필요가 있으며, 교육과정에 전공 수학 교과목을 개설하여 학생 수준에 맞는 교수 학습방법 적용하여 수리능력에 대한 역량을 강화 할 필요가 있다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제21권1호
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• pp.49-72
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• 2017

최근 초등학교에서 함수적 사고의 중요성과 필요성이 대두되었지만, 국내에서는 초등학생들의 함수적 사고에 대한 연구가 많지 않으며 특히 저학년 학생들을 대상으로 한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구에서는 7~9세 학생들의 함수적 사고능력을 파악하기 위해 학생 수준과 외국의 선행 연구를 바탕으로 상황을 기반으로한 과제를 제시하고, 학생들이 두 양 사이의 관계를 어떻게 파악하고 표현하는지 알아보았다. 이를 위해 12명의 학생들을 선정하여 면담하였고, 3가지 함수 유형에 따른 과제를 제시하여 학생들의 관계 파악 능력과 표현 능력을 분석하였다. 그 결과 학생들은 다양한 방법으로 관계를 파악하였는데, 함수 유형이나 과제 특성과 같은 변인에 영향을 받았다. 또한, 두 양 사이의 관계를 몸짓, 그림, 말, 변수 등 다양한 방법을 통해 표현할 수 있었으며 표현 방식 중 말을 통한 관계 표현이 가장 두드러진 반면에 변수를 통한 관계 표현에는 어려움을 겪었다. 이러한 결과를 토대로 본 논문은 7~9세 학생들의 함수적 사고 지도에 대한 시사점을 제시한다.

• 재활복지
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• 제20권3호
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• pp.83-104
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• 2016

본 연구의 목적은 신체활동 프로그램 참여가 장애아동의 이동운동능력에 미치는 효과를 보고한 선행연구들을 메타분석을 통해 종합하고 일반화가 가능한 결론을 제시하는 것이다. 연구방법은 2004년 1월 1일부터 2015년 12월 31일사이의 선행연구 중에서 '대근육운동능력', '이동운동능력', 'TGMD'를 키워드로 검색하였다. 선정기준에 부합되는 24편 논문의 장애아동 518명을 대상으로 CMA3를 사용하여 분석하였다. 이동운동능력의 전체 평균효과크기, 장애아동의 성별, 연령, 장애유형, 프로그램 시간, 빈도, 기간에 따른 효과크기와 달리기(run), 겔롭(gallop), 홉(hop), 립(leap), 제자리멀리뛰기(horizontal jump), 슬라이드(slide)의 효과크기를 계산하였다. 연구의 질적 검증을 위해 출판편향(publication bias)검증과 이탈치(outlier)를 확인하였고 연속형 변인은 메타회귀 분석을 실시하였다. 연구결과는 신체활동 프로그램 참여를 통한 이동운동능력에서 1.143의 큰 효과크기가 나타났고 장애유형 중 자폐 스팩트럼이 1.697의 큰 효과크기가 나타났으며 이동운동능력의 6가지 하위변인 중 달리기의 효과크기가 1.019로 크게 나타났다. 연령별 결과에서 8~10세가 0.920의 큰 효과 크기를 나타냈으며 신체활동 프로그램은 1회당 100~120분(1.261), 주 3회(1.078), 16~20주(1.587)에서 큰 효과크기가 나타났다. 따라서 신체활동 프로그램은 장애아동의 이동운동능력 향상에 매우 효과적이다.

• 무역학회지
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• 제41권5호
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• pp.325-351
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• 2016

본 연구는 중국에 진출한 한국기업의 자회사가 보유한 흡수능력의 역할과 진입방식의 역할을 중심으로 지식이전, 네트워크(기업네트워크, 정부네트워크)와 경영성과 사이의 관계를 규명하고자 한다. 본 연구에서 흡수능력은 독립변수, 매개변수, 조절변수로 설정하였다. 또한 진입방식은 단독투자와 합작투자로 구분하여 조절변수로 설정하였다. 실증분석을 위한 자료는 대한무역투자진흥공사 '해외진출 한국기업 디렉토리(2014)'에 수록된 설립일 후 3년 이상 된 기업에서 무작위로 선정하였고, 응답률을 높이기 위해 미리 설문조사에 동의한 중국 자회사를 대상으로 팩스와 이메일로 설문지를 배포한 후 138개 기업으로부터 설문지를 회수하였다. 수집된 자료는 AMOS를 활용하여 공분산구조분석으로 흡수능력과 진입방식의 역할에 대해 규명하였다. 실증분석을 실시한 결과 흡수능력은 네트워크(기업네트워크, 정부네트워크)와 같이 독립변수로서 경영성과에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 오직 기업네트워크와 경영성과 사이에서 부분적 매개적 역할을 하고 있는 것으로 나타났으며, 외생변수와 경영성과 사이에서의 조절적 역할은 유의한 결과를 보이지 않았다. 또한 한국 기업의 대중국 진입방식의 조절적 역할에 대해서는 정부네트워크 및 흡수능력과 경영성과 사이에서 조절적 역할을 하고 있지만 지식이전과 기업네트워크와 경영성과 사이에서는 통계적으로 유의한 결과를 보이지 않았다. 이와 같은 결과는 해외자회사의 경영성과에 영향을 미치는 변수로서 흡수능력은 매개변수나 조절변수로 취급하기보다는 독립변수로 취급될 필요가 있다는 것을 의미하며, 중국시장에 진출할 때는 단독투자보다는 합작투자가 더 높은 경영성과를 나타내고 있으므로 해외시장 진출의 방법 선택에 있어서 시사점을 제공해주고 있다. 그러나 본 연구는 중국에 진출한 한국기업의 자회사만을 대상으로 하였기 때문에 일반화의 한계가 있다. 따라서 향후에는 여러 국가에 진출한 한국기업의 자회사를 대상으로 연구하는 것이 더욱 바람직하다. 또한 중국 자회사의 경영성과에 영향을 미치는 요인이 매우 다양함에도 불구하고 한정적인 변수를 중심으로 연구가 수행되었기 때문에 일반화의 한계가 있는 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.191-194
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• 2005

본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.