본 연구는 대학생의 전공-흥미 일치도, 스트레스대처방식과 학과적응 간에 어떠한 관계가 있는지 알아보고, Holland 일치성 가설에 위배되는 집단의 존재를 확인하기 위해 전공-흥미 일치도와 학과적응도 고저(高低)에 따른 네 집단 분류하였다. 또한 네 집단 간 스트레스대처방식의 차이를 확인하였다. 본 연구를 위해 4년제 대학교 재학생 321명을 대상으로 직업선호도검사(S형)의 직업적 흥미검사(일반성향검사), 스트레스대처방식검사(정유미, 2004), 학과적응척도(박성미, 2001)를 활용하여, 연구대상자의 일반적 특성, 전공-흥미 일치도, 스트레스대처방식에 대한 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 PASW Statistics Data Editor 18.0 프로그램을 이용하여 상관분석, 중다회귀분석, 빈도분석, 공분산분석을 실시하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 전공-흥미 일치도와 스트레스대처방식이 학과적응에 미치는 영향을 분석한 결과, 일치도는 학과적응에 유의미한 영향을 미치지 못하였으며, 스트레스대처방식 중 적극적 대처방식만 학과적응에 유의미한 영향을 나타내었다. 둘째, 전공-흥미 일치도와 학과적응도 고저에 따른 네 집단 분류를 한 결과 일치도가 높지만 학과적응도가 낮은 집단, 일치도가 낮지만 학과적응도가 높은 집단이 존재하고 있음을 확인하였다. 셋째, 전공-흥미 일치도와 학과적응도 고저에 따른 네 집단 간 스트레스대처방식의 차이를 확인한 결과, 집단 간 유의미한 차이가 발견되었다. 이러한 연구결과는 학과적응에 있어 전공-흥미 일치도 이외에 다른 요인도 고려해야 함을 나타내며, 특히 스트레스대처방식의 중요함을 보여준다. 따라서 학과적응 촉진을 위한 스트레스대처방식 훈련 및 프로그램 개발 등이 필요하다고 할 수 있다.
본 연구는 Holland의 RIASEC 모형을 중심으로 초등학생의 직업기대와 능력지각 및 흥미 일치도를 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 서울과 경기 지역에 거주하는 초등학생 659명을 대상으로 직업기대, 능력지각, 흥미 검사결과를 토대로 Kappa 일치 지표를 이용하여 각 변인들의 일치도 분석과 성별, 학년에 따른 일치도 분석을 실시하여 검증하였다. 연구결과 직업기대-능력지각, 직업기대-흥미, 능력지각-흥미 일치도는 일반 Kappa, 가중치 Kappa 두 지표 모두 유의미하게 검증되었다. 초등학생의 성별에 따른 일치도 분석 결과 직업기대-능력지각에서는 남자, 여자 모두 유의미한 일치도를 나타냈다. 직업기대-흥미, 능력지각-흥미에서는 남자만 유의미한 일치도를 나타냈고, 학년에 따른 일치도 분석은 직업기대-능력지각에서는 5학년, 6학년 모두 유의미한 일치도를 나타냈다. 직업기대-흥미, 능력지각-흥미에서는 5학년만 유의미한 일치도를 나타냈고, 6학년은 흥미 항목에 대해 C(관습형)로 응답한 사람이 없었기 때문에 통계량을 계산할 수 없었다. 전체적으로 초등학생의 직업기대, 능력지각, 흥미 간에는 유의미한 일치 관계가 있음을 나타냈다. 이는 초등학교 5, 6학년이 되면 직업인식에서 능력과 흥미요인을 고려한다는 것을 뜻하며, 진로지도와 교육에 있어 이를 고려해야 함을 시사한다.
목적: 안구건조증 평가를 위한 세 종류의 설문지와 타각적 검사의 일치도를 비교하였다. 방법: 성인 90명을 대상으로 세 종류의 설문지(SPEED, OSDI, TERTC-DEQ)와 타각적 검사(NIBUT, Schirmer test)를 시행하여 건성안과 정상안을 구분하고 세 설문지와 타각적 검사의 일치도를 비교, 분석하였다. 결과: NIBUT 검사와 각 설문지 간의 일치도는 SPEED의 경우 83.3%, OSDI의 경우 77.8%, TERTC의 경우 72.3%로, SPEED가 가장 높은 일치도를 보였다. Schirmer test와 각 설문지 간의 일치도는 SPEED의 경우 57.8%, OSDI의 경우 58.9%, TERTC의 경우 73.3%로, TERTC가 일치도는 높았지만 전반적으로 Schirmer test에서는 NIBUT 검사보다 낮은 일치도를 나타냈다. 결론: 안구건조증은 SPEED의 설문지가 타각적 검사와 가장 높은 일치도를 보였으며, SPEED가 안구건조증 평가에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
도시화에 따른 도시문제발생이라는 결과로 미루어 볼 때, 지속적인 도시 성장을 위한 도시 성장 관리는 필수적이며, 이것을 위해서 도시지역을 추출하는 것은 도시의 성장 추이를 파악할 수 있게 한다는 점에서 매우 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 도시 성장 모니터링에 있어서 정규식생지수(NDVI)와 정규시가지화지수(NDBI)를 결합한 방법의 활용성을 규명하는데 목적을 두었다. 이를 위해 토지피복분류에 일반적으로 사용되는 감독 분류기법과 도시지역추출에 이용되는 NDVI와 NDBI를 결합한 방법(식생지수결합법)으로 1988년과 2000년 두 시기의 Landsat TM 영상을 이용하여 도시지역을 추출하고 일치도를 분석하였다. 분석 결과, 1988년 식생지수결합법과 감독분류기법으로 추출한 도시지역의 일치도는 98%, 식생지수결합법 비도시지역으로 추출된 지역이 감독분류기법으로는 도시지역으로 추출될 확률은 37.35%로 나타났고, 같은 경우 2000년은 각각 99.3%와 7.7%로 나타났다. 이를 통해 식생지수결합법을 사용한 도시지역 추출 결과와 감독분류기법을 사용한 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타남을 알 수 있었다. 또, 각 기법을 통한 도시지역 추출 결과와 실제 도시 검사점과의 일치도의 분석을 통해서도 도시지역 추출 결과의 일치도가 비교적 높게 나타났다. 따라서 분류를 통한 도시지역 추출 방법에 비해 식생지수결합법을 이용한 도시지역 추출이 절차상 수월한 점을 감안하면 도시지역 추출에 있어서 식생지수결합법의 효율성을 입증할 수 있었다.
목적: 국내와 같이 결핵의 유병률이 높은 지역에서 결핵을 정확하게 진단하는 것은 중요하다. 본 예비연구는 국내의 소아청소년에서 결핵진단 시 TST 및 2가지 IGRA 검사법 (QFT-G 및 T-SPOT.TB) 간의 일치도를 알아보고자 하였다. 방법: 2014년 1월부터 2015년 4월까지 잠복결핵감염 또는 결핵질환의 진단을 위해 서울아산병원을 방문한 20세 이하 환자 중, TST, T-SPOT.TB 및 QFT-G 검사 중 최소 2가지 이상의 검사를 동시에 시행한 경우를 연구에 포함하였다. 이들의 의무기록을 후향적으로 분석하여 각 검사 간의 일치도를 평가하였다. 결과: 연구에 포함된 총 20명의 연령의 중앙값은 13.3세(범위: 3.8-18.1세)이었고, 이 중 11명은 면역저하와 관련된 기저질환이 있었다. T-SPOT.TB와 QFT-G 결과의 일치도는 90%였으며, TST와 T-SPOT.TB의 일치도는 50%, TST와 QFT-G의 일치도는 42.9%였다. T-SPOT.TB, QFT-G 및 TST의 결핵질환에 대한 특이도는 93.3%, 86.7% 및 58.3%였다. 결론: T-SPOT.TB과 QFT-G 간의 일치도는 높으나 TST와 T-SPOT.TB 또는 QFT-G 간의 일치도는 낮았다. 추후 국내 소아청소년의 정확한 결핵의 진단을 위한 각 검사들의 일치도 및 진단적 유용성에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
이 연구의 목적은 골격 성숙도를 평가하기 위해 3번째 손가락의 중간 지골을 이용하는 방법과 경추를 이용하는 방법 사이의 체질량 지수 백분위 수에 따른 일치도를 조사하는 것이다. 후향의 차트 분석을 통하여 체질량 지수 자료, 수완부 방사선 사진, 측방 두부 방사선 사진이 같은 날에 채득된 경우를 조사 대상으로 하였다. 조사 대상은 체질량 지수 백분위 수에 따라 4개 군으로 나뉘었다. 2가지 방법 사이의 체질량 지수 백분위 수 군에 따른 일치도는 가중치 카파 통계량을 계산하여 측정되었다. 전체 군에 대해 2가지 방법 간에 좋은 일치도를 보였지만 성별 및 체질량 지수 백분위 수 군에 따라서 일치도가 달랐다. 남자는 과체중 군에서 가장 큰 일치도를 보였으나 여자의 경우 저체중에서 비만으로 감에 따라 일치도가 더 증가하는 경향을 보였다. 어린이와 청소년의 성장을 평가할 때 성별과 체중 상태가 골령을 분석하는 2가지 방법의 일치도에 영향을 줄 수 있기 때문에 소아치과 의사는 이를 고려해야 한다.
한국어 CVC 음절의 하위 단위는 초성자음과 모음을 포함하는 음절체(body)와 종성자음(coda)으로 이루어져 있고, 영어 음절은 초성(onset)과, 모음과 종성자음을 포함하는 각운(rime)으로 이루어져 있다고 한다. 본 연구에서는 한국인이 영어의 음절을 한국어 음절 정보처리 방법으로 정보처리 하는지를 알아보고자 하였다 실험 조건으로는 음절체 일치 조건(예, 각-감, cap-cat), 각운 일치 조건(예, 남감, pat-cat), 그리고 두 자음 일치 통제조건(예, 김-감, cut-cat)과 무관련 통제 조건(예, ***-감, ***-cat)이 사용되었다. 실험 과제로는 점화 어휘판단 과제(primed lexical decision task)를 수행하였다. 만약 음절체 일치 조건에서의 점화효과가 각운 일치 조건에서의 점화효과보다 크다면 한국인의 음절분절 단위가 음절체-종성(body-coda) 구조일 것으로 예상할 수 있고 각운 조건에서의 점화효과가 더 크다면 그 단위가 초성-각운(onset-rime)구조일 것으로 예상할 수 있다. 실험 결과, 한국어 음절의 경우 각운 일치 조건의 점화 효과가 음절체 일치 조건의 점화 효과보다 크게 나타나 음절체-종성 구조로의 하위 단위 분석을 지지했다. 그러나 영어의 경우에는 각운 일치 조건의 점화 효과가 음절체 일치 조건의 점화 효과보다 크게 나타나 초성-각운 구조로의 분석을 지지하였다. 따라서 한국인이 시각 단어를 재인할 때에는 언어 특정적인 분석을 수행한다는 결과를 얻었다.
신속한 암반 및 암석 균열 조사를 위해서는 자동화된 조사기법이 필요하다. 그러나 자동 조사기법의 균열 지도가 수동으로 조사한 것과 얼마나 일치하는지 표기하는 단일 지표가 없어서 그 정확도를 평가하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 균열 지도 간의 일치도를 단일 값으로 표현하는 조사선 교차 일치도 (Scanline Intersection Similarity, SIS)라는 지표를 새롭게 제안하였다. 제안된 지표는 두 균열 지도의 균열 빈도를 다수의 조사선 상에서 비교하여 이들 간의 기하학적 일치도를 도출한다. 해당 지표의 적용성을 검토하기 위해 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 분야에서 널리 사용하는 일치도 지표인 Intersection Over Union (IoU)과 비교분석하였다. IoU는 균열의 미시적 형태 차이를 과대평가하는 반면에, 제안된 지표의 경우 미시적 형태 차이보다 경사와 같은 거시적 형태 차이를 더 민감하게 반영하였다. 따라서 균열의 거시적 형태가 중요한 암반 공학적 관점에서, 제안된 지표가 IoU 보다 균열 지도의 일치도 지표로써 적합하였다. 더 나아가 제안된 지표를 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 균열 조사기법에 적용해본 결과, 해당 기법의 정확도가 조사선 교차 일치도로 0.674 임을 확인하였다.
본 연구는 주어-동사 일치에 대한 3가지 유형의 통사적 분석을 제공한다. 주어-동사의 수일치는 주어와 서술어간의 연쇄를 체계적으로 설명하기 때문에 이는 핵-핵 일치 또는 계층적 구조에 작용하는 상방향과 하방향 자질침투라는 순수한 통사적 분석으로 제안되어야 한다. 주어-동사 일치의 오류는 선형적 근접성이나 최소간섭이 아닌 일치의 목표와 국소적 유인자인 명사 사이의 계층적 관계에 의해 영향을 받는다. 본 연구의 자료로 수식어로서의 전치사구 PP 또는 관계절 CP를 포함하는 복합 명사구를 분석하며 이때 복수자질 [+PL]이 강 자질로서 일치오류의 국소 유인자이다. 따라서 일치오류는 화자들이 수식어 전치사구의 복수 명사구 때문에 주절의 단수 주어를 복수로 잘못 분석하거나 복수 주어의 영향으로 수식어 관계절안의 단수 주어가 복수로 잘못 분석되어 관계절 안의 동사가 복수형으로 잘못된 일치 오류가 일어나는 경향이 있다. 즉, 주어-동사 일치는 구조가 형성되는 과정에 내재적으로 불일치하는 일은 없고 특정한 구성소 표현이 국소 유인자로 오인되어 단지 언어분석처리 중에 조작되어 나타난다.
KoreaMed MeSH 반자동 색인 시스템이 논문 제목, 초록 그리고 저자키워드를 활용하여 부여한 KoreaMed MeSH 체크태그와 NLM의 MeSH 색인전문가가 부여한 MEDLINE MeSH 체크태그와의 일치여부를 비교 분석하였다. KoreaMed 학술지중에서 MEDLINE에 등재된 15종 학술지의 2012년 마지막 호에 실린 논문 236편을 표본으로 선정하여 일치도를 분석한 결과 MEDLINE MeSH 체크태그와 KoreaMed MeSH 체크태그와의 일치율은 30.24%였다. 그러나 KoreaMed MeSH 체크태그를 기준으로 했을 경우 MEDLINE MeSH 체크태그와의 일치율은 84.24%에 달했다. 일치율은 종별이 가장 높았고, 동물명, 성별, 연령그룹순이었다. 연령그룹에 대하여 초록내 패턴을 발견하여 반자동색인 필터로 적용한다면 일치율을 높일 수 있다. 궁극적으로는 연구의 핵심적인 연구대상이나 재료를 특정적이고 구체적인 단어 혹은 MeSH로 표현하는 초록 작성 기술이 요청된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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