본 논문에서는 2002년도부터 고등학교에서 실시되는 제7차 수준별 교육과정에 적용할 수 있는 효율적인 학습모형을 제안 하고자 한다. 학습자들을 수준별로 나누는 시점을 달리하는 두 가지 학습모형(진단평가형, 형성평가형)을 제안한 후 두 모형에 적용할 수 있는 수준별 교재를 만들었다. 그리고 두 가지 학습모형을 작성된 수준별 교재를 이용하여 실제 수업에 적용한 후 학습자들의 학업성취도를 분석하였다. 연구 결과로는 수준별 학습에서 학습자들을 수준별로 나누는 시점에 따라 학업성취도가 달라지며 학업중간에 형성평가를 실시하여 학습집단을 수준별로 나누는 방법이 학업 시작과 동시에 진단평가를 실시한 후 학습집단을 수준별로 나누어 학습하는 방법보다 학업성취도가 유의미하게 높게 나타났다.
이 연구는 현재 툴 제공 업체 수준에서 지원이 미미한 PDA 플랫폼의 3D 그래픽 소프트웨어 엔진의 실효성을 개선시키고 그래픽 엔진의 핵심 부분인 래스터라이져의 성능 향상을 목적으로 진행되었다. 상대적으로 약한 프로세싱 파워를 가진 플랫폼에서 소프트웨어로 3D 그래픽 엔진을 구현하는 것은 많은 문제점이 있으나, 우리는 현재 널리 사용되고 있는 깊이정렬 알고리즘과 Z-버퍼 알고리즘의 장점을 취하고 문제점을 보완하여 적응형 Z-버퍼 알고리즘을 구현하고 여러 가지 PDA 플랫폼들을 사용하여 실험하였다. 새로운 알고리즘의 속도는 두 알고리즘의 중간 정도로 나타났으며, 깊이정렬 알고리즘과는 달리 순서 역전에 따른 오류가 발생하지 않음을 확인하였다.
토마토의 locular fluid로부터 최종적으로 Sephadex G-200 affinity chromatography에 의해 lectin을 분리한 다음, 이들의 분자량, 적혈구 응집력, 혈액특이성, 열 안정성, 최적 온도 및 pH 안정성의 생화학적 성질을 연구하였다. SBS-PAGE의 결과, 분자량이 39 kDa와 23 kDa로서 각각 2개의 subunit로 구성된 124 kDa의 분자량을 가지는 tetramer이다. 트립신으로 처리된 사람의 A, B, O, AB형의 혈액을 사용하여 각각의 혈구응집반응을 확인한 결과, A, B, O, AB형 모두에서 응집반응이 일어났으며, 이 중 B형 혈액에서 가장 높은 활성을 나타냈으며, A와 O형은 중간, AB형은 가장 낮은 활성을 보였다. 분리된 토마토 locular fluid의 최적반응 온도는 $50^{\circ}C$로서, 가장 높은 $70^{\circ}C$를 포함하는 $40-80^{\circ}C$에서 열 안정성을 보였으며, 이의 최적 pH는 7.0이다.
본 연구에서는 영상데이터 검색시스템에 적합한 계충적 확대축소법을 이용한 영상의 단계적 전송법을 제안한다. 종래의 단계적 전송방법은 계층간의 배율이 4(흑은 1 /4)로 고정되어 있어, 정보량의 증가가 급격히 일어나므로 해상도가 낮은 화면에서 갑자기 높은 화면으로 되지만, 본 방법은 계층간에 배율을 임의로 취할 구 있는 배율가변형 계층성을 단계적 전송에 도입함으로써, 계충간에 정보량을 서서히 증가시켜 전송하고 표시할 수 있으므로 화면의 해상도를 서서히 증가시킬 수 있다. 이 방법은 종래 제안된 LP법보다 압축율이 0.7bit/pel 개선된 상태에서 SNR이 5.7(dB)정도, PCS보다는 중간단계의 SNR이 약 1[dB]정도 개선되 고 있음을 보이고 있다
제작 공정이 단순하고 결합길이가 매우 짧은 폴리머를 이용한 수직형 비대칭 광 결합기를 새로이 제안하였다. 제안된 소자의 결합 특성을 분석하여 최적화를 도모하였다. 광통신 파장대인 1.33$\mu\textrm{m}$, TE모드에서 중간 버퍼층 두께 t=0.4$\mu\textrm{m}$이고, nu=1.522, n1=1.51이고 nt=1.49일 때, 결합길이가 277$\mu\textrm{m}$이며, 최고 94%의 결합효율을 얻을 수 있었다. 이는 전체 소자길이를 감소시켜, 도파 손실을 줄일 수 있으며, 고직적화는 물론 공정의 단순화로 인한 생산 시간 및 비용 절감과 향 후 광 스위치나 변조기로의 응용도 기대된다.
활성 물질의 원활한 확산을 위한 경사형 마이크로 기공과 넓은 반응 면적을 제공하는 나노 기공을 동시에 가지는 하이브리드 다공성 구리의 전기화학적 합성법이 보고된 이후, 이를 기능성 전기화학 장치에 활용하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 구리는 일반적으로 전기화학적 비활성 물질이기 때문에 전극 활물질로서 직접 활용되는 것은 극히 제한적이다. 또한, 전해 도금에 의하여 합성되므로 비전도성 기재 위에 형성이 불가능하여, 비전도성 기재가 기본이 되는 장치에 적용하는 것 역시 어렵다. 본 연구에서는 전해 도금법을 기본으로 하여 마이크로-나노 하이브리드 다공성 구조를 가지는 니켈을 전도성 및 비전도성 기재 위에 형성하였다. 전도성 기재 위에 제조된 니켈의 구조는 전반적으로 기존의 다공성 구리와 거의 유사하였으나 마이크로 기공의 밀도와 수지상의 형태에 있어 차이점을 보였다. 비전도성 기재 위에 형성된 니켈의 경우에는 중간 열처리 과정으로 인해 나노 수지상 구조의 다소간의 뭉침이 발견될 뿐 전도성 기재 위에 형성된 니켈과 구조가 동일하였다. 전도성 및 비전도성 기재 위에 형성된 니켈 다공성 구조를 기본을 하여 각각 전기화학적 캐패시터용 전극과 연료전지용 전극을 제작하였고, 기본적인 전기화학 특성을 파악하여 니켈 다공성 구조의 응용 가능성을 타진하였다.
염화포름산 메틸과 치환아닐린 및 염화포름산 페닐의 할로겐 교환반응을 속도론적으로 아세톤 속에서 연구하였다. 속도상수는 중간체를 동반하는 첨가-제거(SAN) 메카니즘으로도 합리적으로 해석되나 분자궤도론적 및 동위원소 효과 연구결과를 고려할 때 1단계$(Sn_2)$ 메카니즘이 더욱 타당함을 알았다. 결론으로 반응성이 큰 친핵체들은 "늦은"형의 천이상태를 이루고 반응성이 작은 친핵체들은 "이른"형의 천이상태를 이룬다는 것을 알았다.
관상동맥 경화나 말초 혈관 동맥 경화 등이 발생한 경우 스텐트를 이용한 치료나 혈관 접합술(bypass grafting surgery)에 의한 치료를 하게 된다. 그러나 많은 경우 치료 부위에 발생한 혈관 조직에의 손상으로 인해 재협착(restenosis)이나 폐색(occlusion)이 일어나 환자의 생명을 위협하는 치명적인 결과를 유발하는 경우가 종종 발생한다. 이러한 재협착이나 폐색은 혈관민무니근세포(smooth muscle cells)의 이상성장(abnormal growth) 때문인데, 이를 억제하기 위한 다양한 약물이 개발되어 왔으나 치료 대상 부위에 높은 효율로 2~3 주간의 기간 동안 약물 전달하기가 어려운 실정이다. 최근 혈관접합 부위 (anastomosis site)등에 적용할 수 있는 메쉬나 실린더 형상의 약물전달 디바이스들이 개발되어 왔으나 약물 전달의 효율 등에서 더 개선이 절실히 필요한 실정이다. 본 발표에서는 혈관 외벽에 장착되어 혈관 중간막 (tunica media) 조직으로의 약물 전달 효율을 높이기 위해 마이크로니들(microneedles)을 이용한 디바이스들을 개발하고 약물 전달 성능과 치료효과를 소개하고자 한다. 열인장 공정 (thermal drawing)과 트랜스포 몰딩(transfer molding) 등의 마이크로 니들 제작공정을 설명하고 이를 바탕으로 제작된 커프(cuff) 형 및 유연 메쉬 (flexible mesh) 형의 디바이스 개발 과정을 소개하고자 한다. 특히, 이 디바이스들의 동물실험을 통한 약물 전달 효율의 향상 및 치료 효과의 증대에 대한 논의를 하고자 한다.
인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.
정보검색의 정확률을 높이는 것이 최근 정보검색 연구의 추세이며, 정확률을 높일 수 있는 방법 중 하나로 명사구단위 색인이 있다. 명사구 색인을 하는 방법에는 구문분석기를 이용하는 방법과 패턴 규칙을 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 구문분석기를 이용하여 전체 문장을 분석한 후 명사구단위 색인을 할 경우, 범용적으로 이용할 수 있지만 속도와 정확도가 떨어진다는 문제점이 있으며 패턴 규칙을 이용하는 경우는 속도는 빠르지만 정확도 및 확장성에 문제를 가지고 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 문장으로부터 명사구를 분할한 후, 분할된 명사구를 완전 구문 분석하여 색인하는 방법을 제안한다. 명사구는 속격어구와 관형형 명사구를 대상으로 하였고, 구 분할은 속격조사와 관형형어미를 중심으로 주변 형태소와 품사를 고려하는 규칙을 만들어 실행하였다. 실험대상은 짧은 문장, 중간문장, 긴 문장을 각각 25 개를 선정하여 실험하였고, 구 분할을 이용할 경우 평균 재현율은 86%, 평균 정확률은 74% 정도의 성능을 보였다. 긴 문장의 경우, 구 분할을 이용하지 않는 경우에 비해서 정확도 및 속도에서 월등한 성능향상이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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