선형 설계 시 고려해야 할 수많은 정량적 또는 정성적인 인자들에 대하여 최신 IT기술을 접목하고 컴퓨터의 빠른 연산기능을 이용하여 단시간에 좀 더 많은 선형을 검토할 수 있는 선형 최적화 기술은 그동안 주목할 만 한 발전을 이루어 왔다. 특히 선형 최적화시 정량적인 설계요소의 정확한 반영과 수준 높은 성과품 출력에 대한 사용자의 요구는 설계기술자의 수준을 요구하는 단계에 이르렀다. 이런 요구사항에 부응하여 본 연구는 종단선형 최적화시 기존의 방식을 탈피한 보다 정밀한 Vertical Control Point(VCP) 적용구간을 탐색하고 설계에 적용할 수 있는 방안을 마련하였다. 이는 벡터방식을 이용한 VCP처리 기법으로 빠른 탐색 과 정확한 적용구간을 계산해 냄으로서 종전 래스터방식 결과와 비교해 보았을 때 보다 신뢰할 수 있는 종단선형을 도출할 수 있게 되었다. 특히 래스터 방식에 비해 벡터방식을 적용 할 경우 정밀도가 향상 되리라는 것은 주지의 사실이나, 선형최적화 기술의 선결조건인 처리속도를 저하시키지 않고 벡터방식을 적용 하였다는 것이 본 연구의 성과라고 할 수 있다.
본 연구는 미국 NICHD Study of Early Child Care에 참여하는 1364 가족을 대상으로 하여 어머니의 초기취업이 이후 어머니-자녀 관계에 미치는 영향을 종단적으로 밝혀보고자 하였다. 자녀 출생 이후 6개월부터의 취업에 관한 데이터를 이용하여 자녀의 영유아기 시기에 언제나 일주일에 30시간 이상 취업해 왔던 어머니, 파트타임으로 취업해왔거나 일부 기간 동안만 일했던 어머니, 그리고 늘 전업주부였던 어머니 집단으로 나누어 자녀가 36개월일 때와 초등학교 1학년일 때 세 집단 간 어머니의 지지행동, 자녀 자율성 존중, 적대감의 정도를 비교하였다. 자녀 연령 36개월까지 언제나 취업했던 어머니는 전혀 취업하지 않은 어머니에 비해 낮은 수준의 지지행동을 36개월에 보였다. 자녀 생후 1년 동안 부분적으로만 일했던 어머니는 다른 집단 어머니에 비해 유의하게 높은 수준의 지지행동을 보였다. 이외의 36개월에 관찰된 변수들에서는 유의한 집단 차이가 존재하지 않았다. 초등학교 일학년 때 모-자녀 관계에서는 어머니의 36개월까지의 취업집단 및 1학년 때 취업집단 사이 모두 유의한 집단차를 찾을 수 없었다. 전반적인 결과는 어머니의 취업, 특히 영유아기의 초기 취업이 2-3년 이후 어머니가 자녀와 가지는 상호작용의 질에 일관되게 부정적인 영향을 주지는 않는다는 점을 시사하였다.
본 연구는 장기적인 관점에서 미디어서비스에 대한 중독이 어떻게 연구되었는지 흐름을 살펴보고, 향후 중독 연구의 기반이 될 수 있는 변인을 확인하였다. 연구자들은 특히 청소년의 미디어 서비스의 중독에 주목하였으며, 미디어 환경변화에 따라 다양한 요인이 복합적으로 작용하는 것을 확인하였다. 중독 변인은 크게 청소년기 속성, 개인 속성, 매체 속성, 미디어 의존 속성 등 4가지 속성으로 취합되었다. 속성에 귀속되는 중독 변인은 주요 미디어의 영향을 받았으며 4기로 나뉘었다. 연구대상 기간 동안 변인의 빈도는 개인 속성과 관련된 변인이 가장 많았고, 매체 속성, 청소년기 속성, 미디어 의존 속성 순으로 나타났다. 또한 개인 속성 변인은 대상관계 요인에서 점차 개인의 심리적 요인으로 옮겨갔다. 매체 속성의 변인은 새로운 매체 도입과 확산으로 청소년의 중독 현상 연구가 증가하였다. 청소년기 속성과 미디어 의존 속성의 변인에 대하여 청소년의 미디어 이용 동기를 관찰하거나 중독 관련성을 띤 연구가 미약했으며 2020년부터 발표된 논문은 없었다. 미디어서비스 중독 연구는 산업적 측면에서 중요한 가치가 있음에도 불구하고, 그간 사회적 측면이 강조되는 면이 있었으나, 본 연구의 연구결과를 바탕으로 향후 미디어서비스 개선과 이용자의 건전한 몰입의 측면에서 산업적으로 다양하고 구체적인 개별 미디어와 사회·문화적 차이에 따라 비교되는 중독 변인에 대한 후속연구가 기대된다.
직류기정류이론은 Arnold, Langsdorf등에 의하여 연구되어 왔으며, 이들은 정류방정식에서 정류주기중의 전류의 시간적변화와 정류주기종단에서 전류의 시간적 변화율의 값에 의하여 spark 발생여부를 판별하여 정류량부를 판별하였다. 본 논문은 상기한 방법과는 달리 정류의 기본방정식에서 정류곡선의 일반식을 구하고 정류곡선을 해석하여 정류양부를 판별하는 것이며, 정류주기중에 있는 단종선론의 coil저항과 연접한 극(pole)아래의 Brush에 의한 단각전류의 상호유도작용까지도 고려하였을때의 정류곡선의 일반식을 구하고 이를 해석하여 Langsdorf에 의하여 연구된 정류판별의 결과를 비교하여 정류판별에 대한 차이점과 명확한 결론을 제시코저 한다.
본 연구는 자연하천에서 직렬보 설치에 따른 배수위 계산을 실시하여 여러 가지 수리특성인자들의 결과와 비교해 보았다. 그 결과, 자연수위에 따른 통수단면적보다 수위증가로 인한 통수단면적의 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다. 그러나 유속을 포함한 다른 수리특성인자의 영향은 다소 적은 것으로 분석되었다. 따라서 보(weir)를 설치할 경우 다른 수리특성인자보다 수위상승에 따른 통수단면의 통수능력이 먼저 검토되어야 할 것이다. 또한 자연하도에 비해 수중보 설치에 의한 상류의 수위상승 종단거리가 예상치보다 매우 크게 나타나고 있었기 때문에 보 설치에 따른 종단거리의 영향을 파악하여 제방설계를 실시해야 할 것으로 판단된다. 보의 설치는 수위증가로 인한 용수확보, 수변공간 확보 등 많은 이점이 있으나, 홍수시의 하도통수능력 고려, 오염물질의 퇴적으로 인한 수질오염 방지 그리고 갈수시에 하천의 유지용수 확보 등을 고려한 신중한 분석 검토를 해야 할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 베이즈 신경망을 결합한 종단 간 딥러닝 모형을 한국어 음성인식에 적용하였다. 논문에서는 종단 간 학습 모형으로 연결성 시계열 분류기(connectionist temporal classification), 주의 기제, 그리고 주의 기제에 연결성 시계열 분류기를 결합한 모형을 사용하였으며. 각 모형은 순환신경망(recurrent neural network) 혹은 합성곱신경망(convolutional neural network)을 기반으로 하였다. 추가적으로 디코딩 과정에서 빔 탐색과 유한 상태 오토마타를 활용하여 자모음 순서를 조정한 최적의 문자열을 도출하였다. 또한 베이즈 신경망을 각 종단 간 모형에 적용하여 일반적인 점 추정치와 몬테카를로 추정치를 구하였으며 이를 기존 종단 간 모형의 결괏값과 비교하였다. 최종적으로 본 논문에 제안된 모형 중에 가장 성능이 우수한 모형을 선택하여 현재 상용되고 있는 Application Programming Interface (API)들과 성능을 비교하였다. 우리말샘 온라인 사전 훈련 데이터에 한하여 비교한 결과, 제안된 모형의 word error rate (WER)와 label error rate (LER)는 각각 26.4%와 4.58%로서 76%의 WER와 29.88%의 LER 값을 보인 Google API보다 월등히 개선된 성능을 보였다.
가정외보호 서비스는 그 유형에 따라 서비스의 질과 만족도에 많은 차이가 발생할 수 있지만, 우리나라의 대표적 가정외보호 유형인, 양육시설, 그룹홈, 가정위탁 서비스를 비교한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구는 양육시설, 그룹홈, 가정위탁으로부터 보호 서비스를 받고 있는 494명의 아동을 대상으로 5년간 보호 만족도를 조사하여 비교하였다. 더 나아가 가정외보호 아동의 보호 만족도 변화궤적에 영향을 미치는 요인을 다층모형 분석을 이용하여 조사하였다. 연구결과, 첫째, 그룹홈 아동의 보호 만족도가 가장 높은 것으로 나타났으며, 다음으로 가정위탁, 아동양육시설 순이었다. 둘째, 자아존중감, 사회적지지, 그리고 가정외보호 서비스 유형이 가정외보호 아동의 보호 만족도 변화 궤적에 유의미하게 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 아동의 가정외보호 적응을 돕고 보호 만족도를 높이기 위한 방안을 제시하였다.
대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모형과 조건적 모형으로 구분한다. 잠재성장모형의 무조건적 모형 성장궤적은 선형으로 가정하여 분석하는 경우가 많다. 본 연구는 선형 성장궤적으로 가정하여 모형 적합도가 미달하는 경우 연관규칙기법을 이용하여 모형 적합도를 제고하는 방법론을 제안한다. 방법론은 연관규칙 마이닝의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용한다. 이를 위하여 종단자료를 분위별로 나누고, 각 분위에 속한 종단자료의 기간 변화를 산출한 뒤 이를 순차 패턴 화하였다. SPSS AMOS를 이용하여 한국고용정보원의 2001년부터 6년간 조사한 청년 패널 자료로 효과성을 검증하였다. 기존 단순선형함수를 가정할 때와 비교하여 모형 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었다.
전통적인 음성인식 모델은 주로 음향 모델과 언어 모델을 사용하여 구현된다. 이때 음향 모델을 학습시키기 위해서는 음성 데이터에 대한 정답 텍스트뿐만 아니라 음성인식에 사용되는 단어의 발음사전과 프레임 단위의 음소 정답 데이터가 필요하다. 이 때문에 모델을 훈련하기 위해서는 먼저 프레임 단위의 정답을 생성하는 등의 여러 과정이 필요하다. 그리고 음향 모델과 별도의 텍스트 데이터로 훈련한 언어 모델을 적용하여야 한다. 이러한 불편함을 해결하기 위하여 최근에는 하나의 통합 신경망 모델로 이루어진 종단간(end-to-end) 음성인식 모델이 연구되고 있다. 이 모델은 훈련에 여러 과정이 필요없고 모델의 구조를 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 하지만 인식이 내부적으로 어떤 과정을 거쳐 이루어지는지 알기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 어텐션 기반 종단간 모델을 시각화 분석하여 내부적인 작동 원리를 이해하고자 하였다. 이를 위하여 BLSTM-HMM 하이브리드 음성인식 모델의 음향 모델과 종단간 음성인식 모델의 인코더를 비교하고, 신경망 레이어 별로 어떠한 차이가 있는지 분석하기 위해 t-SNE를 사용하여 시각화하였다. 그 결과로 음향모델과 종단간 모델 인코더의 차이점을 알 수 있었다. 또한 종단간 음성인식 모델의 디코더의 역할을 언어모델 관점에서 분석하고, 종단간 모델 디코더의 개선이 성능 향상을 위해 필수적임을 알 수 있었다.
친밀한 친구 관계를 맺고 소속감을 느끼는 것은 청소년의 심리·사회적 발달 및 적응에 긍정적인 영향을 미친다. 소속감 지향성은 소속감을 추구하는 동기로, 성장 지향성과 결핍감소 지향성으로 구분된다. 성장 지향성과 결핍감소 지향성은 심리적 적응 및 대인관계 특성에 서로 다른 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구의 목적은 청소년의 소속감 지향성이 심리적 적응과 친구 네트워크에 미치는 효과를 알아보는 것이다. 이를 위해 한 중학교의 2학년 전체 학생을 대상으로 학기 초와 학기 말에 검사를 실시했다. 친구 네트워크는 네트워크 수신 중심성 분석을 통해 측정했다. 다층 회귀모형을 사용한 분석 결과는 첫째, 학기 초의 외로움과 스트레스에 대한 성장 지향성의 효과는 학기 초 친구 네트워크 중심성을 분석 모형에 함께 투입해도 유의했으나, 결핍감소 지향성의 효과는 유의하지 않았다. 둘째, 성장 지향성은 학기 말의 친구 네트워크 중심성을 유의하게 예측했다. 이러한 효과는 학기 초 친구 네트워크 중심성과 학기 말 심리적 적응 수준을 분석 모형에 함께 투입해도 유의했다. 셋째, 학기 말의 심리적 적응에 미치는 학기 말의 친구 네트워크 중심성의 효과는 학기 초 및 학기 말의 심리적 적응을 모형에 함께 투입해도 유의했다. 본 연구는 단기-종단적 설계를 통해 소속감 지향성이 청소년의 학기 초와 학기 말의 심리적 적응과 친구 네트워크 수준에 미치는 효과를 경험적으로 밝혔다는 점에서 의의가 있다. 끝으로, 본 연구의 한계점 및 후속 연구를 위한 제언을 논의했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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