본 논문에서는 공평한 비밀정보교환을 위한 적응형 암호화 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 Lein Harn등이 제안한 이산대수 문제에 기반한 검증가능 불확정전송 프로토콜을 분석하고 부가적인 기능을 가진 적응형 암호화 프로토콜을 제안한다. 기존의 방식에서 고려하지 않았던 송신자확인 및 송신사실 사후부인방지 등의 여러 기능이 부가되고 적응적 기능을 가지는 암호화 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 의사난수생성기를 이용한 Bit Commitment 기법을 도입한 방법을 제안한다.
본 논문에서는 서포트 벡터 머신 (SVM)의 분류 성능에 영향을 주는 인수인 C와 ${\sigma}$ 값을 적응적으로 최적화할 수 있는 적응적 자가튜닝 SVM을 이용한 베어링의 상태 진단 방법을 제안한다. SVM의 각 인수의 변화에 따른 베어링 상태 진단의 성능 변화 패턴을 분석하여 적합한 인수를 적응적으로 찾을 수 있는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 우수성을 검증하기 위해 실제 베어링 신호를 이용하여 기존방법인 격자탐색과의 성능을 비교하였다.
본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.
이 연구에서는 어머니의 자녀 양육 행동에 대한 청소년과 어머니간의 지각 차이와 청소년의 적응을 연관시켜 고찰하였다. 자료 수집은 질문지를 통해 이루어졌으며, 참여자들은 미국 동부 소도시에 거주하는 82명의 9 학년 남녀 학생과 어머니들이었다. 자료 분석 결과, 평균적으로는 어머니들이 청소년 자녀들보다 자신의 자녀 양육 행동을 더 긍정적으로 지각했다. 청소년의 적응을 어머니와의 지각 차이에 따라 살펴 본 결과, 어머니의 양육 행동을 어머니 보다 긍정적으로 지각하는 청소년들이 어머니 보다 부정적으로 지각하는 청소년 보다 문제 행동을 하는 경향이 낮았으며, 자신감은 높았다. 또한, 어머니의 양육행동을 어머니 보다 긍정적으로 지각하는 청소년들이 그렇지 못한 청소년들에 비해 어머니와 원활한 의사소통을 하는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과들은 청소년과 어머니간의 지각 차이가 측정 상의 문제만이 아닌 청소년 발달과 연관 있는 요인임을 지적한다. 그리고, 지각 차이를 연구할 때는 그 차이의 크기 뿐 아니라 청소년과 어머니 중 어느 편의 지각이 더 부정적인지도 고려해야 한다는 점을 지적한다.
최근 E-러닝 발전과 함께 U-러닝에 대한 관심이 집중되고 있으며 이와 관련된 다양한 관련 표준들이 채택되고 있다. 기존의 E-러닝 관련 기술들이 웹에 기반한 학습을 지향하였다면 U-러닝에서는 다양한 환경에서 학습자가 학습의 맥락을 이어가며 학습을 하는 것으로서 언제, 어디서나, 누구나 학습을 진행하여 생활의 학습화를 지원할 기술을 필요로 한다. 즉, U-러닝에서는 다양한 사용 환경에서 학습이 이루어지므로 사용 환경에 적합한 학습이 이루어져야 하고, 이를 위해 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술이 필요하다. 크게 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술은 다양한 단말기 정보를 포함한 사용 환경 정보를 표현할 수 있는 기술과 사용자의 사용 환경 정보를 분석하는 기술, 사용 환경에 적합한 콘텐츠를 구성하는 기술로 구성된다. 이에 본 연구에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 콘텐츠 적응화를 위해 연구 개발된 사용 환경 정보를 표현하는 U-러닝 프로파일에 대하여 소개한다.
본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템을 기반으로 하는 웹 저작 환경과 베이지언 추론망을 적용한 학습자 진단 환경이 포함된 이공계 수학용 적응적 이러닝 시스템 개발에 대하여 소개하였다. 본 시스템을 활용하면 교수자는 컴퓨터 대수 시스템을 수식처리 엔진으로 하며 웹을 인터페이스로 하는 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있다. 구체적으로 선형대수, 미분방정식 및 이산수학의 영역에서 콘텐츠 개발의 예를 소개하였다. 또한 학습자의 지식 영역별 수준을 조건부 확률을 이용한 통계적 추론에 의해 진단하여 그 결과에 따라 피드백을 생성하는 적응적 이러닝 웹 콘텐츠를 만들 수 있다. 본 시스템을 사용하여 개발한 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 평가하기 위하여 그 결과물을 대학 강의에 적용하였고, 설문지 조사를 통하여 콘텐츠 사용에 대한 학습자의 반응을 평가하였다.
본 논문에서는 컴퓨터와 학습자간에 적응적 상호작용을 지원해 줄 수 있는 상호작용 모형을 제안한다. 적응적 상호작용 모형을 설계하기 위해, 먼저 웹기반의 교육시스템에서 적응적 상호작용을 지원하는 전략을 설정하고, 각 전략을 실행시키기 위해 필요한 구성요소를 제안한 다음, 구성요소들 간에 논리적 연관성을 검사하였다. 적응적 상호작용 모형의 효용성을 검증하기 위하여, 기존의 웹기반 코스웨어와 제안된 모형을 사용한 웹기반 코스웨어를 두 개의 학습 집단에 각각 적용하였다. 그 결과, 적응적 상호작용 모형을 적용한 웹기반 코스웨어가 학습자들의 학습활동에 효과적임을 보였다.
본 연구는 대학생의 교수친교형 학습활동이 대학생활적응에 미치는 영향에 대해 살펴보고, 이러한 영향이 학습자 특성에 따라 차이가 있는지 살펴보고자 한다. 이를 위해 2022학년 1학기 G지역 소재 대학의 학습 프로그램에 참여한 214명을 대상으로 하였다. 대학생의 교수친교형 학습활동이 대학생의 대학생활적응에 미치는 효과를 알아보기 위하여 SPSS 20.0을 활용하여 빈도분석, 대응표본 t검증, 일원배치 분산분석(one-way Anova)를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생의 교수친교형 학습활동이 대학생활적응 중 학업적 적응, 정서적 적응, 사회적 적응의 점수가 유의미하게 상승한 것으로 나타났다. 둘째, 단과대학에 따른 대학생활 적응의 차이는 나타나지 않았다. 셋째, 성별에 따른 차이를 분석한 결과, 여학생 집단의 대학에 대한 애착 수준이 남학생에 비해 높은 것으로 나타났다. 넷째, 학년에 따른 차이를 분석한 결과, 3학년 집단의 대학에 대한 애착 수준이 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 대한 결론과 제언을 제시하였다.
본 연구는 간호대학생의 분노표현방식, 사회적 지지 및 대학생활적응 간의 관계를 파악하고 대학생활적응에 영향을 미치는 요인을 규명하는 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 D시와 C시에 소재한 2개 대학의 간호대학생 266명이었다. 구조화된 자가 보고식 설문지를 이용하여 자료를 수집하였으며, 자료 분석은 SPSS WIN 18.0 프로그램을 사용하여 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, multiple stepwise regression analysis를 실시하였다. 연구결과, 간호대학생의 대학생활적응 수준은 중간 이상이었다. 대학생활적응은 일반적 특성 중 지원동기와 지각된 신체건강상태에 따라 유의한 차이가 있었다. 대학생활적응은 분노표현방식과 사회적 지지와 유의한 상관관계를 보였고, 대학생활적응에 영향을 미치는 요인은 분노표출, 사회적 지지, 지각된 신체건강상태, 분노조절, 분노억제이었으며 이들 변수의 대학생활적응에 대한 설명력은 27.1%이었다. 결론적으로, 적절한 분노표현과 사회적 지지 및 신체건강상태를 증진시키는 것은 간호대학생의 대학생활적응을 향상시키는데 효과적인 전략이 될 수 있다.
본 연구는 학습자의 학습양식이 혼합교육의 효과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 2008년도와 2009년도에 혼합교육으로 진행된 신경해부학을 이수한 물리치료과 1학년생 102명의 자료를 대상으로 하였다. 혼합교육은 13주 동안 주당 3시간의 강의실 수업과 16강 24강좌로 구성된 온라인 수업으로 구성되었다. Kolb의 학습양식에 따라 분류한 결과 융합자가 가장 많았다. 학습양식에 따른 유의한 차이는 없었으나, 혼합교육을 가장 선호하고(학습자의 92.1%), 혼합교육에 의해 학습참여도(학습자의 55.5%)와 흥미도(학습자의 58.8%)가 향상되었으며, 혼합교육이 학습에 도움이 된 것으로(학습자의 85.1%) 나타났다. 강의만족도에 있어서는 학습양식에 따라 유의한 차이가 있었는데, 융합자의 만족도가 80.7%로 가장 높게 나타나 적응자의 만족도인 67.5%와 유의한 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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