본 논문에서는 아동의 심리를 분석하여 효과적인 인테리어를 제공하고자 한다. 심리를 분석하는 방법으로 그림 검사를 선택하여 아동의 심리상태를 진단하였다. 진단한 결과를 기반으로 컬러테라피와 Mesh up 하여 색을 추천하고 그 색을 이용하여 가상 인테리어를 적용함으로써 아동에게 보다 안정적인 심리상태를 유도할 수 있었다. 또한 Android Application 을 이용하여 사용자에게 보다 쉽게 사용할 수 있는 기능을 제공하였다.
서울대학교병원 진단면역검사실에서 HLA 형별 검사를 위한 결과 산출하는 과정에서 HLA-DR 검사 시행 건수 총 611건 중 Lot No.20의 시약에서 빈번히 나타나는 위양성과 위음성으로 의심되는 특이 bead 들의 반응을 발견하게 되었다. 따라서 정확한 결과 산출과정을 모색하기 위하여 특이 bead들의 cut-off 수정을 하지 않은 검사결과 533건과 특이 bead의 cut-off 수정을 한 뒤 결과 산출을 한 78건의 사례들을 가지고 cut-off 수정을 야기시키는 요인을 여러 변수로서 규명하고자 하였다. 검체대상의 인구통계특성과 cut-off 수정 여부를 확인하기 위해 빈도분석, 검사실의 습도를 변수로 넣어 기술통계를 진행하였고, cut-off 수정 여부와 인구통계특성의 연관성을 확인하기 위하여 교차분석을 시행, cut-off 수정 여부에 따른 습도의 차이를 검증하기 위해 독립표본 t검증을 실시하였다. 마지막으로 습도수준에 따른 cut-off 수정비율의 관계를 검증하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 결과적으로 검사실의 습도 수준이 증가함에 따라 cut-off 수정사례는 0.986배 감소하는 것으로 나타났다. 이는 습도가 낮아질수록 cut-off 수정률이 증가한다는 것을 의미한다. 따라서 검사실의 습도 또한 HLA typing 결과에 영향을 미치는 요인임을 시사한다.
고전압 CV 케이블은 편의성과 도시적 미관으로 인해 지하에 널리 설치되고 있습니다. 그러나 케이블 사고는 조립불량과 자연 열화로 인해 자주 발생하고 있다. 본 논문에서는 고전압 케이블 접속부의 최적 진단을 위한 다변수 측정 방법을 제안하고 그 기술적 유용성을 검증한다. 다변수 측정은 부분방전과 함께 진동과 열화상을 동시에 사용하여 케이블 연결 부품의 성능 저하를 진단하기 위한 기술이다. 다변수 측정의 유용성을 확인하기 위해 차폐 실험실에서 가속열화 실험을 수행하였고, 실험은 케이블 접속부의 열화를 12가지 유형으로 정의하여 각 열화 샘플을 제작하였다. 실험 결과, 진동신호 방법은 열화 진행과의 상관관계가 있는 결함 종류를 확인할 수 있었다. 열화상 검사의 경우 일부 결함의 진행과 관련하여 일관성이 발견되었다. 본 논문에서 제안된 방법은 현장에서 유용할 것으로 판단된다.
기문응애는 1919년 최초 발견 이래 세계적으로 다양한 나라 및 지역에서 발견되고 있다. 2015년 국내 기문응애 관련 보고에 따르면, 99개 시료를 이용한 실험 중 1개 시료에서 기문응애 특이 유전자가 검출되었으나 그 실체는 발견되지 않았었다. 그 이후로 기문응애와 관련된 문헌이 지속적으로 발표되지 않아, 기문응애의 존재 및 피해에 대한 인식이 부족한 현황이다. 이와 더불어, 꿀벌의 내부기생충인 기문응애의 육안관찰에 큰 어려움이 있어, 분자적 기법을 이용한 기문응애 특이 nested PCR법을 개발하고자 하였다. Nested PCR법은 100분자 이하의 주형도 증폭 가능하게 함으로써, 시료 내 극미량 존재할 수 있는 기문응애의 유전자를 검출할 수 있었다. 1회의 초고속 PCR(detection PCR)은 23개 시료 중 4개의 시료만이 양성결과를 보였으나, 연속으로 진행한 nested 초고속 PCR에서는 11개의 시료가 추가로 양성 결과를 보였다. 이처럼 우리는 nested PCR법을 적용시킴으로써 총 15개의 시료에서 기문응애의 특이 유전자가 검출된 것을 확인함으로써, 보다 정확하고 민감한 유전자 검사법이 되도록 개발할 수 있었다. 우리는 분자 진단 결과를 근거로 특이 유전자가 검출된 시료로부터 기문응애의 실체를 확인하기 위한 실험도 함께 진행하였으나, 채집된 개체들에서는 확인할 수 없었다. 그러나 기문응애 특이 유전자 진단을 통한 국내 기문응애의 존재 가능성을 제시하였으며, 이를 근거로 실체 확인을 비롯한 기문응애의 지속적인 연구가 필요하다고 사료된다.
상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.
유방암은 현대 여성들에게 가장 많이 발생하는 3대 암 중 하나로, 발생률이 급격하게 증가하고 있다. 가족력이 높고, 15% 정도의 사망률이 있어 고위험군에 속하므로 조기 검진 후 꾸준한 관리가 필요하다. 암을 진단할 수 있는 여러 장비 중 초음파는 위험성이 적고, 실시간으로 진단할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 초음파 검사는 검사자의 기술에 따라 결과가 크게 달라진다. 이를 보완하기 위해 모션트래킹 기술을 접목하고자 한다. 모션트래킹은 삼차원의 공간에서 대상의 움직임에 따라 위치를 특정하고 분석하는 기술이다. 그렇기에 실시간 제어가 가능하고, 복잡하고 빠른 움직임도 실시간으로 기록할 수 있는 장점이 있다. 이러한 장점을 활용한 초음파 검사용 이미지 가이드 시스템 제작을 목표로 하였다. 이를 위해서 초음파스캐너의 위치를 3차원적으로 추정할 수 있는 자체 제작 완드(wand)를 설계하였고, 제작된 완드를 기반으로 초음파 영상의 위치를 추정하는 벡터 연산 알고리즘을 개발하였다. 이후, 연속 촬영을 통하여 3차원 공간에서 프로브의 위치와 초음파 영상의 위치를 나타내는 것까지 완료하였다. 이러한 실험은 Optitrack 사의 Primex 41 카메라를 초당 120 frame (Hz)으로 영상을 획득하며, 성공적으로 초음파 영상의 3차원 위치를 추정할 수 있었다. 이 실험 과정을 통해 초음파 검사와 모션트래킹의 접목으로 가이드 제작의 가능성을 확인하였다. 차후 추가적인 연구를 통해 초음파 검사 가이드를 제작하여 검사자의 기술과 상관없이 질 좋은 영상을 획득할 수 있기를 바란다.
철근 콘크리트 구조 건설현장에서 육안 검사 방식으로 수행되는 현재 단계의 구조감리는 그 필요성에 비하여 매우 노동 집약적이기에 현실적으로 현장의 모든 상황을 파악하기에 제한적이며, 검사자의 주관성도 배제될 수 없다. 따라서 본 연구는 철근을 대상으로 한 구조감리의 효율성 개선을 위해 360° 카메라를 통해 수집한 RGB 및 Depth 데이터 기반 3D model을 이용하여 배근 간격을 도출하고 실측값과의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 소규모 현장(약 265 m2)의 12개 지점에 대해 계측을 수행하였으며, 지점당 스캔시간은 약 20초, 이동 및 설치시간을 포함한 총 계측 시간은 약 15분이 소요되었다. 계측된 데이터는 SLAM 알고리즘을 통하여 RGB-based 3D model과 3D point cloud model을 생성하였으며, 각각의 모델에서의 계측값을 실측값과 비교하여 정확도 검증을 진행하였다. RGB-based 3D model과 3D point cloud model은 각각 10mm, 0.1mm의 최소분해능을 갖으며, 각 모델로부터 계측된 철근의 배근 간격 은 의 오차는 최대 28.4%, 최소 3.1% (RGB-based 3D model) 최대 10.8%, 최소 0.3% (3D point cloud model)로 확인되었다. 본 연구를 토대로 추후 자동화 기반의 원격구조 감리 기술개발을 통하여 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.
치매 증상의 진행 지연 및 관리비용의 절감을 위해서는 치매를 조기에 발견하여 관리하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 치매와 관련된 인지신경학적 손상을 측정할 수 있는 간단한 그림검사인 도형모사검사를 개발하여, 치매 선별 가능성을 확인하고자 하였다. 또한, 도형모사검사의 이미지 데이터에 대한 기계학습을 통해 검사 채점의 자동화 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 270명의 일반 및 손상집단 참가자들에 대하여 도형모사검사, MMSE-DS, 그리고 시계그리기 검사를 수행하였다. 분석 결과, 도형모사검사의 점수는 높은 내적 일치도를 보였을 뿐만 아니라, 다른 두 검사 점수와 유의한 상관을 보여 검사의 타당성을 확인하였다. 세 검사의 치매 선별 정확도를 비교하기 위해 판별분석을 시행한 결과, 다른 두 검사와 비교했을 때 도형모사검사가 일반 및 손상 집단을 각각 90.8% 및 77.1%의 정확도로 예측하여, 집단에 대한 예측 수준이 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 또한, 신경과 진단을 통한 임상 결과를 통해, MMSE-DS를 통해 선별하지 못했던 치매 사례들을 도형모사검사를 이용하여 선별할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로, 도형모사검사의 이미지 데이터를 이용한 기계학습을 수행한 결과, 73.70%의 정확률로 집단을 예측하는 것을 확인하였다. 본 연구는 기존에 사용되어 온 치매 선별 검사의 한계를 보완하여, 시행과 채점이 간편한 새로운 그림검사를 개발하였다는 점에서 의의를 지닌다.
영재 교육은 현재 법국적이고 범사회적인 차원에서 관심이 고조되고 있다. 본 연구는 새로운 심리 검사 도구를 통해 밝혀진 영재의 특성이 기존의 영재 선발의 문제점에 주는 시사점을 알아보고자 수행되었다. 연구 대상은 과학/수학 영재 집단이었고 이들의 특성을 명확하게 구분해 줄 통제 집단으로 학업우수자 및 고지능자집단이었다. 영재의 타고난 기질적 특성과 후천적인 성격을 구분할 수 있는 '기질 및 성격검사 JTCI'와 함께, 진단성 지능검사를 사용하였다. 영재들은 흔히 어떤 타고난 특성이 있다고 특징지어지기 때문에, 학업우수자의 비교할 때, 기질 면에서 어떤 차이가 있을 것이 예상되었다. 그렇지만 기질은 물론 성격의 여러 하위 척도 상에서 영재 집단과 통제 집단간에 어떤 유의미한 차이도 발견되지 않았다. 이 결과는 현재의 영재집단은 그 선발 방식의 다면성이나 복잡성에도 불구하고, 시실상 학업성적 우수자와 차별성이 없음을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 확대일로 있는 영재교육의 미래에 대한 몇 가지 제안을 하였다.
본 연구에서는 이공계 대학생의 자기주도학습준비도에 대한 진단 및 요인분석을 실시하였다. 측정도구로는 Guglielmino(1977)의 자기주도학습준비도 검사도구(SDLRS)의 우리말 설문지를 이용하였고, 연구 대상은 한국기술교육대학교 공학관련학부학생으로서 재학생 519명에게 설문지를 배포하여 유효한 답변을 한 496명을 대상으로 분석하였다. 총 58개 문항에 대한 7차례의 요인분석 결과, 총 26개 문항, 7개 요인((1)학습에 대한 개방성, (2)주도성과 탐구성, (3)독립성과 기본학습기능, (4)창의성, (5)학습에 대한 책임수용, (6)학습사랑, (7)미래지향성(${\alpha}=.831$, 총 변량설명력=55.78%)을 추출하였고, 타당도가 확인되었다. 연구결과, 첫째, 학생들의 '학습에 대한 개방성'과 '학습사랑' 요인은 전체 평균보다 높았으나 '독립성과 기본학습기능', '학습에 대한 책임'은 낮았다. 둘째, 학생 개인배경에 따라 차이는 있었고, 7개 요인에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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