본 연구에서는 데이터 분석도구인 R을 활용하여 튜터링 학습법 참여 학생의 성취도를 검증하였다. 분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 빅데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 대학의 학습 활동 측면에서의 튜터링 학습법은 학습 능력이 우수한 선배 또는 동료인 튜터와 학습 받고자하는 튜티가 1:1 또는 1:N의 관계를 이루고 학습 활동을 진행해 나가는 과정이다. 튜터링 학습법 운영 후 실시하는 참여 학생 만족도 조사 결과에 의하여 튜터링 학습법이 학력 수준 차이를 극복하는데 도움이 되고 있다는 정성적인 근거는 있으나 정량적인 분석 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 튜터링 학습법에 참여한 공학정보학부 튜티들의 성적 결과를 분석도구 R을 활용하여 분석하여 튜터링 학습법이 학업성취도에 긍정적 영향을 미치는 것을 검증하였다.
글로벌 물산업의 규모는 2019년 기준 약 1,000조원 수준으로 2024년까지 연평균 3.5%의 성장률을 달성할 것으로 예측하고 있다. 특히 코로나 19의 영향으로 디지털 물산업에 대한 투자가 증가하고 있으며 4차산업혁명 등으로 지속 성장이 예상되고 있다. 이러한 디지털 물산업 시장의 성장은 물산업분야의 기술경쟁력의 중요도가 더욱 높아질 것을 예상하게 한다. 우리나라의 물산업에 있어서 기술경쟁력 분석을 위해 많은 연구가 진행되어왔으나 대부분 설문조사에 근거한 정석적 분석에 의존하여 왔다. 정성적인 분석에 의존한 연구의 경우, 대상 응답자들이 특정 분야에 치중되어 분석되거나 긍정적으로 판단하는 경향이 있어 우리나라의 물산업 기술의 현재 상황을 과대평가할 가능성이 있다. 또한 연구시점, 설문분야에 따라 결과가 상이할 수 있어 결과의 신뢰성 및 시계열적 추이분석이 어려워 물산업정책 수립을 위해 활용되는데 한계가 존재하였다. 본연구에서는 기존의 정성적 분석에서 벗어나 정량적인 자료에 근거하여 우리나라의 물산업 기술수준과 시장지배를 동시에 고려하여 분석하였다. 물산업의 기술영향력지수(Cites per Patent)와 시장지배력지수(Patent Family Size)를 기준으로 선도국가와 국내 물산업 기술수준 및 시장영향력을 비교하고 평가하였다. 연구결과의 정책적 활용을 위해 물기술과 물시장의 상이한 분류체계를 물시장 중심으로 재분류하여 물산업 기술경쟁력을 분석하여 제시하였다. 연구결과 우리나라의 국내 기술영향력 중 가장 낮은 분야는 하수도 디지털 분야로 선도국가 대비 30% 수준이었으며 시장지배력분야 또한 하수분야로 7% 수준으로 파악되었다.
본 연구에서는 공간 영상 자료의 감독 분류에 있어, 분석자에 의하여 선정된 분류 항목별 교사 자료를 분광 특징별로 다수의 군집으로 분리하고, 각각의 군집을 새로운 분류 항목의 교사 자료로서 설정함으로써 분류 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하고자 한다 특징 분리를 통하여 생성된 교사 자료는 비교적 작은 값의 밴드별 분산값을 가질 뿐 아니라 정규분포 형태의 자료 분포를 보이게 되어 통계적 감독 분류 기법의 적용에 적합한 교사 자료로서의 성격을 가지게 된다. 제안된 기법은 부산 지역에 대한 Landsat TM 영상 자료를 이용하여 그 적용성이 시험되었으며, 기존의 통계적 분류 기법들에 의한 결과와 그 성능이 정성적으로 비교되었다. 시험 적용 결과, 본 기법은 분석자가 선정한 교사 자료의 분광적인 분포 형태에 관계없이 우수한 분류 성능을 나타내는 것으로 판단되며, 따라서 분류 항목의 설정 및 항목별 교사 자료의 선정에 있어 교사 자료의 분광적 특징에 대한 동일성을 유지하기 위한 노력을 줄여줄 것으로 기대된다.
학교숲은 도시숲의 유형중 하나이다. 도시학교는 적당한 거리에 적당한 면적을 유지하고 있어 학교숲의 조성은 도시에 많은 숲이 조성되는 효과를 준다. 또한, 학교는 학생들이 오랜 시간 머무르는 장소로 학생들의 환경교육의 장으로써의 역할을 수행할 수 있다. 그러나 현재 조성된 학교숲은 학생들의 요구나 참여가 배제된 채 결과 중심의 사업이 되고 있어 학생들의 환경교육에 큰 영향을 미치고 있지 못한 실정이다. 또한 설문조사를 바탕으로 분석하는 기존연구의 경우, 리커트척도를 활용하여 주관적 판단인 정성적 자료를 정량화 하였다는데 의의가 있으나, 인간의 주관적 판단은 모호한 경우가 많아 일반적으로 정량화하는데 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 경상북도에 위치한 초등학교 학생들을 대상으로 학교숲에 대한 객관적인 만족도 평가를 위해 퍼지이론을 활용하여, 학교숲 만족도에 미치는 항목들을 알아보고자 하였다. 연구 결과, '학교 특색'과 '정서 함양' 항목의 산술평균값의 순위와 퍼지이론을 도입한 무게중심값의 순위가 변화됨을 알 수 있었다. 이는 퍼지이론이 인간의 사고와 같은 정성적 자료를 합리적으로 객관화 할 수 있다는 증거가 된다. 또한 학교숲 전체 만족도에 영향을 주는 요인은 '학교 특색' 항목의 회귀계수값이 0.159로 가장 높았으며, 다음으로 '수량 많음(0.142)', '자연 소중(0.136)', '정서 함양(0.120)'순으로 나타났다. 이 연구는 설문의 객관적 분석방법과 학교숲 조성을 위한 기초자료로 활용이 가능하리라 판단된다.
탄성파 자료 취득 시 신호와 함께 기록되는 다양한 형태의 잡음은 탄성파 자료의 정확한 해석을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 탄성파 자료의 잡음 제거는 탄성파 자료 처리 과정 중 필수적인 절차이므로 기계 학습을 포함한 다양한 방식의 잡음 제거 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비지도 학습 기반의 탄성파 잡음 제거 모델을 이용하여 중합 전 탄성파 자료의 잡음 제거를 수행하고자 하였으며 총 세 가지의 비지도 학습 기반 기계 학습 모델을 비교하였다. 세 가지의 비지도 학습 모델은 N2NUNET, PATCHUNET, DDUL로 각각 서로 다른 신경망 구조를 통해 정답 자료 없이 탄성파 잡음을 제거한다. 세 가지 모델들을 인공 합성 및 현장 중합 전 탄성파 자료에 적용하여 잡음을 제거한 후 그 결과를 정성적·정량적으로 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 비지도 학습 모델 모두 인공 합성 및 현장 자료의 탄성파 잡음을 적절히 제거하였음을 확인하였다. 그 중 N2NUNET 모델이 가장 낮은 잡음 제거 성능을 보여주었으며, PATCHUNET과 DDUL은 거의 유사한 결과를 도출하였지만, DDUL이 정량적으로 근소한 우위를 보였다.
본 연구는 우리나라 대학의 창업교육센터(Entrepreneurship Education Center)에 대한 조사를 수행하여 선행 조사DB와 비교 분석하였다. 창업교육센터 실태조사를 바탕으로 대학별 정량적 정성적 지표를 측정하여 상위그룹과 하위그룹의 구분하고 두 집단의 차이점과 성공운영 요인을 분석하였다. 창업교육센터의 일반 현황과 특성, 교직원(교수자수, 교원창업자수), 교과목(과목, 수강인 원수), 학내외 프로그램(창업동아리, 창업경진대회, 창업캠프), 재정운영(예산, 전담인력) 등의 계량 지표는 대학정보공시(대학 알리미)와 중앙일보 대학평가 DB를 기초하여 조사하였다. 그리고 운영상의 문제점, 센터의 성과측정 항목 등 정성지표는 창업교육센터장을 대상으로 설문 조사하였다. 또한, 국내 창업교육센터의 표본특성을 살펴본 후 상위그룹과 하위그룹의 차이를 규명하여 상위그룹이 보유하고 있는 인적 물적 역량과 프로그램의 분석하여 창업교육센터의 활성화 방안을 제시하였다. 본 연구는 교육부의 "산학협력 선도대학(LINC) 육성사업 (2012년~2106년)"에서 창업교육을 총괄 지원하기 위해 2012년 대학에 설치된 전담조직인 61개 창업교육센터의 성과를 분석하고 대학평가에서 상위 순위에 있는 대학 그룹들의 차이점을 도출하는데 의미가 있다. 또한 2017년에 새롭게 지정된 LINC+ 사업 ('17년~) 창업교육 분야의 정책적 시사점을 제시한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌연구와 창업교육센터 운영에 대한 구조적 설문지를 개발하여 실태를 분석하였다. 이 결과는 창업교육센터의 효율적 운영을 위해 대학교직원 연구자 공무원 학생 및 창업교육센터를 포함한 창업지원 기관의 이해 관계자에게 향후의 발전을 위한 자료로써 의미가 있을 것이다.
하천 유량자료는 이수, 치수, 수질관리 등의 목적으로 널리 사용되기 때문에 여러 가지 수문관측 자료 중 가장 중요하다고 할 수 있다. 그러나 우리나라의 유량자료는 여러 가지 한계를 가지고 있어서 수문자료로서 제대로 사용되지 못하고 있는 실정이다. 유량자료의 정확도 향상을 위해서는 현장 유량측정의 정확도를 향상시키는 것이 일차적으로 필요하지만, 측정된 유량자료를 검증하고 수위-유량관계를 개발하여 유량으로 환산하는 것도 매우 중요하다. 본 연구는 현장에서 측정된 유량자료를 총체적으로 관리하고 분석하여 실시간으로 유량을 제공할 수 있는 운영시스템을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 사용자 요구사항을 분석하여 해당하는 사용 사례별로 구분하는 방법론을 적용하고 이를 바탕으로 실시간 하천 유량정보를 생산할 수 있도록 유량측정기술, 분석 기술, 수위-유량관계 개발 및 분석 기술, 실시간 유량생산 기술 등을 각 단계별 모듈로 구성하여 사용자 및 관리자가 신속하고 편리하게 관리 및 이용할 수 있는 웹 기반의 실시간 유량정보 생산 및 제공 기반을 구축하였다.
현지관측을 통한 지속적이고 광범위한 지역에 대해 정확하고 정밀하게 조사하여 종합적인 분석과 예측, 결정과정에 있어서, 복잡한 해양의 특성, 여러가지 조사 작업상의 난점, 경제적, 시간적으로 많은 어려움이 따르게 된다. 하지만, 위성원격탐사와 GIS를 이용한 해양환경파악기법은 현지관측에서 얻을 수 있는 제한적인 자료이외의 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 데이터베이스화하여 분석함과 동시에 가시화함으로써 해양개발로 인해 불가피하게 초래될 수밖에 없는 환경을 보다 정확하게, 객관적으로 분석하여 장기적으로 예측할 수 있는 고도화된 환경조사 및 평가 기술이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성자료인 Landsat TM 영상과 NOAA AVHRR 자료를 이용하여 수온 및 클로로필을 추출하였으며, GIS를 이용하여 현지관측자료 및 수치해도를 기초로 공간분포도를 작성함으로서 그 외의 수질환경요소를 산출하였다. 위성영상분석은 현장조사와 같은 시점의 Landsat TM 위성영상을 획득하여, 위성 영상은 지구의 곡률과 자전, 위성체의 자세와 고도 및 속도, 그리고 센서의 기하 특성으로 인하여 실제의 지형에 대하여 기하학적 왜곡을 가지고 있으므로 지형도에서 지상기준점(Ground Control Point, GCP)를 추출하여 ERDAS Imagine으로 UTM좌표체계에 따른 기하보정(Geometric Correction)을 실시하였으며, 동일한 시기의 NOAA AVHRR영상을 데이터로 처리하여 수온자료를 추출하였다. 표층수온과 현장관측에 의한 클로로필을 수치 지도화하기 위하여 열적외선영역인 TM band 6의 분광특성값(Digital Number)과 동일한 위치의 수온자료를 기초로 회귀분석을 실시함으로써 수온추출 알고리즘을 도출하여, 분석데이터의 신뢰도를 검증하였으며, 수온, 클로로필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.
과거에 발생한 극한홍수기록을 역사기록에서 확인하고, 재해석하는 것은 근대적 관측기록에 100년 내외의 극한홍수 자료 기간을 획기적으로 확장할 수 있으며, 장기간의 정성적, 정량적 극한홍수기록으로부터 극한홍수의 발생 경향을 파악할 수 있고, 설계에도 반영하여 극한홍수에 안전한 기준을 작성할 수 있다. 본 연구에서는 극한홍수의 변화특성을 분석하기 위해 청계천 유역에 대한 극한홍수 사례분석을 수행하고자 하였다. 즉, 유역홍수유출모형 및 하천수리모형을 활용하여 청계천에서 발생한 과거 극한홍수를 평가하고 역사기록을 활용하여 공간적으로 해석하고자 하였다. 이를 위하여 과거 청계천 유역의 토지이용 현황을 역사문헌자료를 이용하여 구축하였다. 과거 청계천의 토지이용은 산림, 주거지역, 하천, 도로, 공원 및 녹지 등 총 5개로 분류하였다. 과거 청계천의 극한홍수량 산정은 HEC-HMS를 이용하였으며 사용된 강우자료는 과거 측우기 우량 중 최대강우량인 1885년 7월 16일의 392 mm와 200 mm를 넘는 최저강우량인 1828년 7월 4일의 202 mm를 이용하였다. 또한, HEC-RAS를 이용하여 최하류인 오간수문에서 최상류인 송기교까지의 본류구간에 대하여 과거 청계천 유역의 홍수량에 따른 홍수위를 계산하였다. 모형의 입력자료로는 하도구간 및 하천단면, 조도계수, 경사, 상 하류단 경계조건 등이 필요하다. 본 연구에서는 청계천 개수계획평면종단도(1936년, 경성부), 준천사실(1760년), 동국여지비고(1870년), 조선지형도집성(1921), 청계천 유물 발굴조사보고서(2006)의 상세 하도 구간 자료 및 종단도 자료를 이용하여 모의 분석하였다.
인간의 감성은 인간의 생활에서 논리적 사고와 의사결정, 감정의 발생, 행동 등 모든 부분에서 관련을 가진다. 이런 인간의 감성을 정성 정량적으로 측정 평가하여 제품이나 환경 설계에 응용한다면 더욱 편리하고 안락하며 안전하게 하는 등 인간의 삶을 쾌적하게 할 수 있다. 그래서 인간의 감성을 파악하기 위한 연구가 여러 방향으로 추진되고 있으나, 인간의 감성이 상당히 주관적이고 애매하며 불확실하기 때문에 이를 객관적이고 합리적으로 파악하는데 많은 어려움이 있다. 이 논문에서는 Chroma 법을 이용하여 개별적 인간 감성 자료를 얻었고, 이렇게 수집된 감성 자료를 평가하기 위한 방법으로 클러스터 분석법을 이용한다. 그리고 개별적 인간 감성 자료에 대한 사례 연구를 통해 자료 평가의 타당성을 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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