최근 들어 학생들은 비정규 과학 활동을 접할 기회가 많아지고 있다. 예를 들어 다양한 과학 공연과 경연에 참여할 수 있으며, 과학관을 방문하고, 대중매체를 통해 다양하고 풍부한 과학의 이미지와 영상자료들을 접한다. 또 과학자들로부터 직접 강연을 들을 수도 있으며, 여러 기관에서 진행하는 행사를 통해 과학 체험 활동을 하기도 된다. 2004년부터 한국공학한림원에서는 민간 기업과 기업의 연구소가 지역의 초등학교 학생들을 대상으로 다양한 현대 과학기술과 관련된 제작활동을 지도하는 '주니어 공학기술 교실'을 운영해왔다. 이 연구는 '주니어 공학기술 교실(KJEA)' 프로그램에 참가한 초등학생들의 인식을 조사하여 비정규 과학 학습을 효과적으로 발전시키는데 시사점을 얻고자 하였다. 이를 위해 '주니어 공학기술 교실' 사업에 참여한 40개 초등학교 중 8개 초등학교 4학년, 5학년, 6학년 학생 807명을 대상으로 '주니어 공학기술 교실(비정규 과학 학습)에 대한 선호도와 그 이유', '주니어 공학기술 교실(비정규 과학학습)에 대한 태도', '주니어 공학기술 교실 프로그램에 대한 흥미', '주니어 공학기술 교실의 성과'에 대한 설문을 실시하였다. 연구 결과 초등학생들은 이와 같은 형태의 비정규 과학 학습 활동에 대해 매우 높은 선호도를 보였으며 그 이유로 직접 해 볼 수 있는 참여과 프로그램의 신기성과 같은 프로그램의 특성이 중요하게 부각됐다. 이러한 결과는 '주니어 공학기술 교실' 형태의 비정규 과학 학습 기회의 확대가 필요하고 동시에 효과적으로 발전하기 위해서는 무엇보다 양질의 프로그램을 개발하려는 노력이 가장 중요함을 시사한다.
본 연구는 대학 재학 중 인턴 경험과 근로 경험의 전공일치도가 대졸자의 취업에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 본 연구는 한국고용정보원의 '대졸자 직업이동 경로조사' 2013년도 자료를 활용하여 대학 재학 중 근로 경험 및 인턴 경험 유무에 따라 구분된 집단 간 취업과 정규직 취업 분포에서 차이가 나타나는지를 살펴보고, 인턴 경험과 근로 경험의 전공일치도가 대졸자의 취업 및 정규직 취업에 미치는 영향을 분석하였다. 대학 재학 중 근로 경험 및 인턴 경험 유무에 따른 집단 간 취업과 정규직 취업 분포 차이를 분석하기 위하여 카이제곱 검증을 실시하였고, 인턴 경험과 근로 경험의 전공일치도가 대졸자의 취업 및 정규직 취업에 미치는 영향을 분석하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 본 연구결과, 첫째 근로 경험 및 인턴 경험 유무에 따라 구분된 집단 간 취업 및 정규직 취업 분포에 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 대학 재학 중 인턴 경험과 근로 경험의 전공일치도가 취업 및 정규직 취업에 미치는 영향에 대한 본 연구 결과, 인턴 경험이 정규직 취업에 미치는 영향만이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 시사점을 논의하면, 대학 재학 중 인턴 경험이 활성화되도록 지원을 강화하며, 전공과 직무 일치 비율의 향상을 도모하고, 직무역량을 중시하는 능력중심 채용이 확대되도록 관련 제도와 정책을 보완할 필요가 있다.
비접촉 장문을 인식하기 위해서는 영상의 크기 및 회전 변형을 효과적으로 해결해야 한다. 본 연구에서는 손의 크기와 방향에 따라 관심영역(ROI)을 추출한 후 정규화하여 일차적으로 이러한 변형을 최소화하였다. 본 논문에서는 KLT(Kanade-Lukas-Tomasi) 특징점에 기반한 비접촉 장문인식 방법을 제안한다. 대응되는 KLT 특징점 주위의 국소영역에 대한 텍스처를 비교하여 대응되는 특징점을 검출한 후, 특징점 쌍의 변위 크기와 방향을 나타내는 변위벡터들 간의 유사도를 비교하여 장문을 인식한다. CASIA 공개 데이터베이스를 이용한 실험결과 제안된 방법이 비접촉 장문인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 다중 가버 필터를 이용하였을 때 99%를 상회하는 정인식률을 얻을 수 있었다.
ROC와 CAP 곡선을 이용하여 다양한 정확도 측도를 바탕으로 최적분류점을 추정하는 많은 연구가 있다. 본 연구에서는 ROC와 CAP 곡선의 특정한 부분 면적을 나타내는 대안적인 통계량을 제안한다. 새롭게 정의된 부분 면적을 나타내는 통계량의 미분방정식을 이용하여 ROC와 CAP 함수와의 관계를 살펴보고, 다음으로는 ROC와 CAP 곡선에 대한 다양한 정확도 측도들의 조건에서의 최적분류점과의 관계를 유도한다. 혼합분포를 구성하는 두 종류의 분포함수를 다양한 정규분포로 가정하여 최적분류점을 설정하고, 다양한 정확도 측도들의 조건에서의 최적분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류의 크기를 탐색하고 토론한다.
개수로 흐름 해석을 위해 수치모형을 적용할 때 반드시 거쳐야 하는 과정이 격자망을 구성하는 일이다. 불규칙한 형상의 자연수로를 모의할 때 격자망 생성은 쉬운 일이 아니며, 따라서 가시적으로 격자망 생성을 돕고, 격자망의 수정도 용이한 도구가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 수심적분된 흐름방정식을 지배방정식으로 하여 개수로 흐름 해석을 용이하게 하고자 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 개발하였으며, 이를 소개하고자 한다. 격자망은 기본적으로 사각형과 삼각형 요소로 구성될 수 있으며, 유한차분모형 등에서는 정형사각형 격자망을, 유한요소모형에서는 비정형 사각형 및 삼각형 격자망 또는 혼합망을 생성시킬 수 있다. 이산점(scatter points)이나 절점(node points)을 생성하거나 기존의 자료를 불러들여 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있으며, 연속선(polylines)을 작성하여 형성된 폐다각형(polygones)을 이용하여 정규 또는 비정규의 삼각망 또는 사각망을 형성시킬 수 있다. 또한 두 점사이를 선형 또는 반원 형태로 편향 정도(biased value)를 설정하여 원하는 개수만큼 나눌 수 있도록 하여, 보다 효율적인 격자형성이 가능토록 하였다. 기존 상용 프로그램에서 작성된 격자를 불러들여 활용 가능하며, 백그라운드 이미지로 지형도나 위성사진을 띄어놓고 이미지 상에서 격자를 형성할 수도 있다. 기본적으로 마우스를 이용하여 화면의 이동, 확대 및 축소와 점, 선, 요소의 생성 및 선택이 가능하다. 본 프로그램은 Qt와 modern OpenGL을 바탕으로 제작되었으며, 마이크로소프트사의 windows 뿐만 아니라 Mac OS, Linux 버전의 설치 파일 작성이 가능하다.
최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 불확실성의 영향을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차에 대한 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.
본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 3 차원 영상을 제공하기 위한 과정에서 중요한 변위 지도 생성 과정의 개선을 목적으로 한다. 변위 지도란, 서로 다른 시점의 두 영상 내에 매칭되는 대응점을 찾고 이와 같은 대응점들 간의 차를 통해 상대적 거리정보를 얻은 후, 이를 정규화하여 픽셀 값으로 나타낸 지도이다. 이에 본 논문에서는 변위 지도 생성 시, 물체들 간 대응점 매칭율을 높이기 위해 물체들의 외곽을 보존하여 형태를 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 제안한다. 제안하는 방안은 제한 적응 히스토그램 평활화를 통해 물체들의 세부적인 특징들을 부각시키고, 양방향 필터를 통해 외각을 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 포함한다. 본 논문에서는 제한 적응 히스토그램 평활화와 양방향 필터의 처리 과정을 분석하고, 실험결과를 통해 제안하는 전처리 과정을 검증하였다.
본 연구에서는 t 분포 백분위점을 구하는 방법으로 표준정규분포의 백분위점을 이용하는 간접근사공식들과는 달리 p와 n만의 직접근사공식을 찾았다. Hoaglin이 $\chi^2$분포에 적용했던 탐색적분석과정을 거쳐서 찾아낸 이 공식은 그 형태가 간단하여 일상적인 자료분석에서 손쉽게 이용될 수 있을 뿐만 아니라 최대 상대오차가 1.2%밖에 되지않는 좋은 공식이다.
다변량 왜정규분포는 다변량 정규분포를 포함하는 분포로 최근 많은 응용분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포를 기반으로 하는 선형결합통계량의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루었다. 이는 단변량 왜정규분포 기반 표본평균에 대한 Na와 Yu (2013)의 결과를 선형결합 및 다변량의 경우로 확장한 것이다. 모의실험과 실제자료분석을 통해 제안된 근사법의 유용성과 정확도를 확인하였다.
본 연구에서는 핵확산 감시와 관련된 이상점 탐지를 위한 일반화 우도비 검정 방법이 개발되었다. 고전적인 이상점 탐지방법들이 연속형 변수만을 고려한 반면, 본 연구에서 제안된 방법은 연속형 변수, 이산형 변수, 혹은 이산형과 연속형이 혼합된 변수들에 모두 적용될 수 있다. 더우기 대부분의 고전적인 방법들에 있어서 주로 이용된 정규분포 가정을 필요로 하지 않는다. 본 연구에서 제안된 방법은 일반화 우도비에 붓스트랩 방법을 적용하여 구성되었다. 모의 실험을 통하여 검정력을 고찰함으로써 제안된 검정방법의 성능을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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