This study was carried out to understand the influence of dental technicians' image and major satisfaction on dental technology students' dropout intention. A questionnaire survey was administered to 273 students in the Department of Dental Technology. Frequency analysis, independent sample t-test, one-way ANOVA, and multiple regression analysis were performed. The results are as follows: The image of dental technicians differed significantly depending on factors such as school year, personality, whether a family member is a dental technician or not, reason for choosing a department, difficulty in one's own academic life, and disciplinary life adaptation (p<0.05). The image of dental technicians was seen to be positively perceived when the respondent had an affirmative personality, or had a dental technician among family members or chose the department for its uniqueness, or found no difficulty in academic life, and adapted well to a situational or environmental change. Major satisfaction of dental technicians was seen a meaningful difference in items such as school year, personality, awareness of dental technicians, reason for choosing a department, the difficulty in own academic life, and the disciplinary life adaptation (p<0.05). Individuals with high major satisfaction and low dropout intention included those with a positive personality, who think affirmatively about dental technicians, who chose a department owing to suiting the aptitude and interest or to the uniqueness of the major. The influential factors on dropout intention included general satisfaction out of major satisfaction, perspective and self-confident image among dental technicians, and an awareness of dental technicians. The establishment of a desirable image of dental technicians and the improvement in major satisfaction are considered likely to contribute to reducing the dropout intention of dental technology students.
음향 이벤트 검출(Sound Event Detection, SED)은 음향 신호에서 관심 있는 음향의 종류와 발생 구간을 검출하는 기술로, 음향 감시 시스템 및 모니터링 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 음향 신호 분석에 관한 국제 경연 대회(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE) Task 4를 통해 다양한 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 다양한 영역에서 성능 향상을 이끌고 있는 Dense Convolutional Networks(DenseNet)을 음향 이벤트 검출에 적용하기 위해 설계 변수에 따른 성능 변화를 비교 및 분석한다. 실험에서는 DenseNet with Bottleneck and Compression(DenseNet-BC)와 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류인 양방향 게이트 순환 유닛(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)을 결합한 DenseRNN 모델을 설계하고, 평균 교사 모델(Mean Teacher Model)을 통해 모델을 학습한다. DCASE task4의 성능 평가 기준에 따라 이벤트 기반 f-score를 바탕으로 설계 변수에 따른 DenseRNN의 성능 변화를 분석한다. 실험 결과에서 DenseRNN의 복잡도가 높을수록 성능이 향상되지만 일정 수준에 도달하면 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다. 또한, 학습과정에서 중도탈락을 적용하지 않는 경우, 모델이 효과적으로 학습됨을 확인할 수 있다.
참깨품종 '수원9호'의 만식재배시 적정수확기를 결정하기 위하여 성숙후기로부터 주기적으로 sampling하여 수량발연항목들을 조사하고 삭수분함량, 개삭율 및 조직노화상태를 기록하였다. 아울러 작물건조제 Diquat을 살포하여 그의 효과와 이용가능성을 검토하였다. 1. 개체당 종실수량과 종실수는 9월 18일 수확에 이미 최대에 달하있고, 이들은 그후 점차 감소하였으나 천입중은 9월 29일 수확기까지 증가하는 추세이였다. 2. 수확기가 늦어질수록 삭수분함량 감소하고 반면 개삭율은 증가하였다. 삭의 열개는 수분함량이 70% 이하로 떨어졌을 때 발생하였고 탈입에 따른 수량저하 급격히 증대되는 시기는 수분함량이 65% 이하이고 개삭률이 50 %이상인 때부터이었다. 3. 적정수확기는 종실수가 최대로 확보되고 삭수분함량이 70%이하로 떨어질 때부터이며 엽의 황화는 _상위절까지 지전되고 50%삭이 황화되였을 때에 해당하였다. 4. 엽의 탈락이후의 천입중의 증가는 삭의 storage pool로서의 기능으로 보여지며 삭조직중의 약 5%가량이 종실중 증가에 기여하였다. 5. Diquat을 식물체에 살포하였을 때 5 일후에 삭수분함량은 40 % 이하로 떨어지고 7일후에는 90% 이상 개삭이 일어났다. 이는 포장상태 참깨보다 2주이상 건조를 촉진시켰으며 균일화의 효과가 있었다.
본 연구는 PC공법에 적용되는 실링재를 대상으로 수밀성 측면의 내구성 평가방안 마련의 타당성을 검토하기 위하여 진행하였다. 이를 위해 관련 KS표준의 품질기준에 동일하게 만족하는 실링재 5종을 선정하여 시험을 진행하였으며, 시험결과 5종의 실링재 중 3개 실링재가 바탕면과의 탈락 및 균열 등 수밀성 저하를 나타냈으며, 2종의 경우 육안관찰 상 큰 변화는 없었으나, 추가분석을 통해 소재의 응력 저하율의 차이가 크게 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 이에 상기 결과를 근거로 향후 실링재 간 수밀성 측면의 성능검토 필요성을 확인하였으며, 이를 기반하여 제품 선정 시 활용 가능한 수밀성 평가방안의 타당성을 정량적으로 확인하였다.
한국 철도교량의 약 46%를 차지하고 있는 강판형교는 노후화 및 진행성 열화로 인해 유지보수에 많은 비용과 노력이 요구되고 있다. 본 연구에서는 강철도교의 다양한 열화조건 중에서 이음부위의 볼트탈락현상을 비파괴 검사방법인 파전달을 이용하여 감지하는 과정을 유한요소해석을 통해 구현하고자 한다. 충격전압이 PZT 패치에 입력되고 이에 의해 발생된 판파(plate wave)인 비대칭 Lamb파의 전달과정을 해석하고 전달시간(time of flight)의 차이와 전달된 에너지(wavelet coefficient)의 변화를 통하여 손상여부와 손상정도 등을 확인하였다. 3차원 유한요소 상세모델을 통해 기본 모드해석, 열린회로(open circuit loop) 동적이력해석을 실행하였고 각 손상 시나리오에 따라 기존 실험결과와 비교분석을 하였다.
숏크리트의 부착강도는 천정부의 낙반방지와 발파진동에 의한 숏크리트 탈락방지에 중요한 역할을 하는 요소이다. 따라서, 숏크리트의 부착상태평가는 품질관리의 주요 요소가 될 수 있다. 본 연구는 터널 내 발파에 의하여 숏크리트에 미치는 최대 입자속도를 예측하고, 발파 진동에 의한 숏크리트의 부착상태를 평가하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 현재 시공중인 터널현장에서 피난연락갱의 발파시 본선부 및 서비스 터널의 발파진동을 측정하였으며 충격반향시험을 수행하여 숏크리트-암반의 부착상태를 평가하였다. 충격반향시험 신호분석을 위하여 시간-주파수 영역 해석 기법을 도입하였으며 평가결과, 국내에서 일반적으로 시행되는 발파조건에서는 숏크리트와 암반의 부착력 손실(들뜸 현상)은 거의 발견되지 않았으며, 숏크리트 부착력 손상 가능성은 낮은 것으로 판단되었다.
Purpose : This study aims to identify key factors for predicting dropout risk at the university level and to provide a foundation for policy development aimed at dropout prevention. This study explores the optimal machine learning algorithm by comparing the performance of various algorithms using data on college students' dropout risks. Methods : We collected data on factors influencing dropout risk and propensity were collected from N University. The collected data were applied to several machine learning algorithms, including random forest, decision tree, artificial neural network, logistic regression, support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (k-NN) classification, and Naive Bayes. The performance of these models was compared and evaluated, with a focus on predictive validity and the identification of significant dropout factors through the information gain index of machine learning. Results : The binary logistic regression analysis showed that the year of the program, department, grades, and year of entry had a statistically significant effect on the dropout risk. The performance of each machine learning algorithm showed that random forest performed the best. The results showed that the relative importance of the predictor variables was highest for department, age, grade, and residence, in the order of whether or not they matched the school location. Conclusion : Machine learning-based prediction of dropout risk focuses on the early identification of students at risk. The types and causes of dropout crises vary significantly among students. It is important to identify the types and causes of dropout crises so that appropriate actions and support can be taken to remove risk factors and increase protective factors. The relative importance of the factors affecting dropout risk found in this study will help guide educational prescriptions for preventing college student dropout.
연구배경 : 만성 폐쇄성 폐질환 환자에서의 다발성 말초신경병변은 상지보다는 하지, 운동 신경 보다는 감각 신경을 주로 침범하며, 병리학적으로 주로 수초탈락을 보인다는 것은 많은 연구에서 일치하는 소견을 보이나, 그 발생 빈도는 보고자마다 서로 다른 결과를 보고하였으며, 정확한 원인인자에 대해서는 확실하게 알려져 있지 않다. 저자들은 만성 폐쇄성 폐질환 환자에서 임상신경학적 검사와 전기 신경학적 검사를 시행하여 다발성 말초신경병변의 발생빈도와 침범부위 및 원인 인자를 찾고자 하였다. 방 법 : 만성 폐쇄성 폐질환의 여러 증상을 보이면서 폐기능 검사상 FEV1과 FEV1/FVC이 70% 이하이고 provocation test 상 가역반응을 보이지 않으며 어떠한 대사성 질환도 지니지 않으며, 신경에 독성을 야기하는 약물 복용의 과거력이 없는 44명을 대상으로 하여 임상 소견으로 팔 다리 저림, 신체검사상 심부건 반사감소, 진동 및 위치감각 저하, 내적근 위축을 조사하였고, 전기 신경학적 검사로서 운동신경과 감각신경의 전도검사 및 침근전도를 시행하여 다발성 말초신경병변을 진단하였다. 각 환자는 연령, 흡연력, 동맥혈 개스 분석, 폐기능검사 소견을 조사하였다. 결 과 : 44명의 대상 환자 중 22명이 전기 신경학적 검사상 진단되어 50%의 발생빈도를 보였으며, 임상 신경학적 검사상 20%인 9명이 양성을 보였다. 전기 신경학적 검사상 양성을 보인 22명 중 임상 신경학적 검사상 양성을 보인 군은 9명이었으며, 13명은 음성을 보여 무증상의 잠재성 다발성 말초신경병변이 많았다. 전기 신경학적 검사상 상지보다는 하지, 운동신경보다 감각신경 이상이 많았으며, 신경 손상 변성이 수초탈락보다 많았다. 유발 인자에 대한 검사로서 연령, 흡연력, 동맥혈 개스 분석, 폐기능 검사 의미 있는 인자는 찾을 수 없었다. 결 론 : 만성 폐쇄성 폐질환 환자에서 다발성 말초신경병변이 비교적 높은 발생빈도를 보여, 이에 대한 조기 발견에 관심을 가져야 하며, 향후 대단위 검사로서 보다 정확한 유병율과 함께 원인과 조직 병리학적인 조사가 더 이루어져야 되리라 여겨진다.
연구배경: 악성 흉수가 있는 환자는 예후가 좋지 않아 이를 감별하는 것은 임상적으로 중요한 일이다. 하지만 흉수 내 세포진 검사가 음성일 경우 진단이 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 흉수 탈락 세포에서 추출한 DNA에서 종양억제 유전자로 알려진 retinoic acid receptor b2 (RARB2)와 p16 유전자의 과메틸화 측정이 악성 흉수 진단에 도움이 될 수 있을지를 확인하기 위하여 실시하였다. 방법: 43명의 환자에서 흉수를 천자하여 흉수 내 탈락 세포에서 메틸화 특이 PCR 방법으로 RARB2와 p16 유전자의 과메틸화를 측정하고, 이를 흉막 생검 및 흉수 세포진 검사법과 비교하였다. 결과: 43명의 환자 중 17명은 폐렴, 결핵에 의한 양성 흉수 환자였고, 26명은 흉막 침범 폐암 환자였다. 17명의 양성 흉수에서는 흡연 유무와 상관없이 RARB2와 p16 유전자의 과메틸화가 관찰되지 않았다. 26명의 악성 흉수에서 과메틸화는 각각 14명, 5명에서 관찰되었으며, 두 유전자 중 어느 한 쪽이라도 과메틸화가 생긴 경우는 15명이었다. 흉막 생검, 흉수 내 세포진 검사, RARB2 단독, p16 단독, 두 유전자 동시 측정 과메틸화 검사의 민감도는 각각 73.1%, 53.8%, 53.8%, 19.2%, 57.7%이었고, 음성 예측도는 각각 70.8%, 58.6%, 58.6%, 44.7%, 60.7%로서 두 유전자를 동시에 검사할 때의 민감도와 음성 예측도는 흉막 생검보다는 낮았지만, 흉수 내 세포진 검사보다는 높았다. 또, 소세포암에서 p16를 이용한 민감도가 14.3%로 떨어져서 조직 유형에 따른 차이를 보였다. 결론: 본 연구 결과에서 p16과 RARB2 유전자의 과메틸화의 발견은 악성 흉수를 양성과 감별하는데 높은 특이도를 보였고, 민감도 역시 흉수 내 세포진 검사보다 높은 방법이었다. 폐암의 세포 유형에 따른 분자 생물학적 병리를 이해하고 적절한 유전자를 선정한다면 이런 결과는 더욱 향상될 수 있을 것으로 생각된다.
연구배경: 균음전율, 치료실패율 또는 치료종결 1년후의 재발율로써 효과가 입증된 6개월 항결핵 단기요법은 이제 우리나라에서 결핵치료의 표준처방으로 인정 받고 있다. 그러나 우리나라에서와 같이 초회 내성율이 높은 지역에서는 임상가들이 6개월에 치료를 종료하기에는 어려운 점이 많다. 이에 저자들은 기존의 6개월 단기요법에 pyrazinamide를 6개월 계속 사용하는 2S(K)HRZ/4HRZ 6개월 단기요법을 시작하여 효과, 부작용 및 4년까지의 재발율을 알아보고자 하였다. 방법: 1985 년 1월부터 1990년 1월까지 중앙대학교 의과대학 부속 용산병원 내과외래에서 활동성폐결핵으로 진단받은 150명을 대상으로 2S(K)HRZ/4HRZ의 6개월 단기요법을 설시한 결과, 다음과 같은 성적을 얻었다. 결과: 1) 치료기간중 중간탈락자는 68명이었다. 원인은 환자가 임의로 중단한 예가 36명 (24%)으로 제일 많았고 약제부작용이 15명(10%), 타원으로 전원된 환자가 9명(6%), 약제내성이 8명(5.3%)이었다. 2) 72명(48%)이 6개월 단기요법을 받았으며 10명(6.7%)이 8개월이상의 치료를 받았고 불규칙투약, 2제이상의 약제내성과 기관지내 결핵 등에 의해서였다. 3) 6개월 단기요법을 시행했던 72명에서 1년이상 59명(81.9%), 4년이상 32명(44.4%)이 추적조사 되었으며 2명(3.4%)이 1년이내에 재발하였고 4년째 1명이 재발하여 총 3명이 재발하였다. 4) 약제 부작용은 평가가 가능했던 134명중에서 82명(61.2%)이 있었으나 13명(9.7%)만이 처방을 수정했다. 부작용은 고요산혈증과 연관된 관절통이 제일 많았으며 과민성반응, 위장관장애, 간독성 등의 순이었다. 결론: 우리나라에서 2S(K)HRZ/4HRZ의 6개월 단기요법에도 조기탈락이 많으며 적지않은 재발율이었다. 우리나라와 같이 결핵균의 약제 내성율이 높은 지역에서는 치료중에 내성검사결과를 참고하거나 중간검사를 설시하여 판정에 신중을 기해야 할 것으로 샤료된다. 또한 pyrazinamide을 6개월간 사용하는 6개윌 단기항결핵요법의 효과는 좀더 연구가 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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