수학에서의 성차는 교수 학습 환경에서 학습자에 대한 공평성을 추구하는 맥락에서 연구자들의 지속적인 관심을 받아 왔다. 수학의 여러 영역 중 특히 기하 영역은 전통적으로 남학생이 여학생에 비해 높은 성취를 보이는 영역으로 인식되어 왔으나, 최근에는 성차가 완화되거나 점차 사라지고 있다는 경험적 증거들이 종종 보고되고 있다. 본 연구에서는 2003년부터 2011년까지 3개 주기 동안 실시된 TIMSS 8학년 수학과 데이터를 활용하여 우리나라 중학생들이 기하 영역의 각 하위 인지요소에서 나타내는 성차를 인지진단모형을 활용하여 고찰하였다. 본 연구에서는 여러 가지 인지진단모형 중 교육 전문가에게 유용하고 해석 가능한 정보를 제공할 수 있는 Fusion 모형을 적용하였다. 연구결과, 기하 영역의 세부 인지요소 중 '입체도형의 모양'에 있어서는 2003년과 2007년 각각 남학생이 여학생에 비해 높은 숙달 확률을 나타내었으나, 2011년에는 전체 인지요소에서 남녀 간에 차이가 없는 것으로 나타나, 성차가 완화되고 있다는 최근 연구들을 지지하는 하나의 경험적 증거를 제공하였다. 이밖에 인지진단모형을 적용하여 성차를 분석한 결과에 따라, 학생들의 인지요소 숙달 프로파일이 남녀 간에 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 특정 문항을 푸는데 있어서 반드시 필요하다고 정의된 인지요소들이 성별에 따라 상대적으로 더 혹은 덜 중요하게 기능하는지 등에 대해 고찰하고 이에 근거하여 기하 영역의 교수 학습에 시사점을 제공하였다.
백내장 질환은 노령인구가 증가하고 있는 시점에서 사회, 경제적으로 심각한 문제로 부각되고 있는 질병으로 조기 진단이 이루어진다면 발병률을 크게 줄일 수 있는 질병이다. 본 연구에서는 백내장을 조기 진단하기 위한 예측 모형을 구축하고자 1994년부터 2001년까지 연세대학병원에서 2회 이상 건강검진을 받고 의사진단을 통해 백내장 여부를 확인할 수 있는 30세 이상 남 녀 3,237명에 대한 건강검진 수검 자료를 활용하여 백내장 발생 위험 예측모형을 개발하였다. 모형개발에는 데이터마이닝 기법인 Random Forests를 사용하였고, 기존의 로지스틱 회귀분석, 판별분석, 의사결정나무 모형(Decision tree), 나이브베이즈(Naive Bayes), 앙상블 모형인 배깅(Bagging)과 아킹(Arcing)을 이용하여 그 성능을 비교 분석하였다. Random Forests를 통해 개발한 백내장 발생 예측모형은 정확도가 67.16%, 민감도가 72.28%였고, 주요 영향요인은 연령, 혈당, 백혈구수치(WBC), 혈소판수치(platelet), 중성지질(triglyceride), BMI였다. 이 결과는 의사의 안과검진 정보 없이 건강검진 수검 자료만으로 백내장 질환 유 무에 관한 정보를 70% 정도 예측할 수 있음을 보여주는 것으로, 백내장의 조기 진단에 많은 기여를 할 것으로 판단된다.
많은 국가에서 중소기업의 기술혁신을 지원하기 위해서 다양한 직 간접적 지원 프로그램을 기획하고 운영한다. 이 연구는 R&D 투자 효율성을 제고하기 위한 간접 지원의 대표적인 사례 중에서 지식서비스, 특히 그중에서도 R&D 기획, 기술가치평가, 정보 지원 사업에 주목했다. 이 연구에서는 지식서비스의 일환으로 공공과 민간에서 다양하게 제공되고 있는 3가지 지원 사업을 대상으로 R&D 중소기업 중에서 수요 집단의 특징을 프로파일링 했다. 이런 프로파일링을 통해 기업의 해당 지식서비스 지원 적합성을 진단할 수 있는 계량적인 방법을 제안하고 나아가 이를 통한 처방 방법을 논의한다. 구체적인 연구 방법으로는 데이터 마이닝을 통한 분석 방법으로 수요 집단을 프로파일링 했으며, 전통적인 통계 방법인 판별분석 방법을 활용해서 구체적인 지식서비스 적합성 진단 모형을 제시했다. 본 연구에서는 특정 지식서비스 수요에 대한 중소기업의 특징을 프로파일링하기 위해서 설문정보를 활용했으며, 모형의 적정성을 검증하기 위해서 새로운 설문을 활용하는 등 총 6,600 기업에 대한 대규모 설문을 활용했다는데도 차별적 의의가 있다. 본 연구의 결과는 대규모 데이터를 바탕으로 한 중소기업에 대한 지식서비스 또는 R&D 진단과 처방 서비스를 제시해 중소기업과 정부 R&D 투자 효율성을 개선시키는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 예비교사에게 요구되는 미래 교사역량 진단도구를 개발하고 타당화하는 것을 그 목적으로 하였다. 본 연구에서 미래 교사역량으로 지식, 실천, 인성 등 3차원에서 각각 기초역량과 직무역량으로 위계화하여 가설모형을 설정하였다. 본 가설모형을 바탕으로 54개의 예비문항을 개발하였으며, J지역 237명의 예비교사를 대상으로 역량 진단검사를 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다: 첫째, 본 연구의 결과 미래 교사역량은 지식 차원 6개 요인 18개 문항, 실천 차원 6개 요인 17개 문항, 인성 차원 6개 요인 18개 문항 등 총 53개 문항이 도출되었다. 둘째, 미래 교사역량 진단 모형의 적합성은 비교적 만족할 만한 수준이었고, 집중타당성과 판별타당성이 검증되었다. 본 연구의 결과에 따라 논의하였으며, 마지막으로 본 연구의 시사점 및 후속연구 제언을 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.257-262
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1996
본 논문은 스플라인 희귀모형에서 평활모수를 추정할 때 사전 작업으로 영향력 진단을 하는 문제를 다룬다. 평활모수의 추정방법으로 일반화최대우도함수법을 사용할 때, 얻어지는 추정 치에 영향을 주는 관측치를 진단하는 측도를 제안하고, 찾아낸 영향력 관측치를 수정하여 올바른 평활모수 추정치를 찾는 방법을 소개한다.
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.
최근 지구온난화로 인한 기후변화는 우리 삶에 다양하게 영향을 미치고 있으며, 특히 강수 또는 기온의 비정상성으로 대표되는 기후변화에 따라 수문순환의 변화 역시 자명하게 여겨지고 있다. 기후변화에 따른 수문변화를 전망하기 위한 최우선은 수문상황을 명확하게 이해 진단하는 것이고, 그 다음은 현재기후에 대비하여 미래 변화를 전망하는 것이다. 우리나라는 관측의 역사가 짧기 때문에 수문상황의 이해, 진단과 전망을 위해서는 수문모형이 필수적이고, 모형의 관측 재생 능력은 매개변수의 최적화 문제와 직결되어 있다. 따라서 이 연구에서는 SWAT 모형과 매개변수 최적화를 위한 SWAT-CUP를 이용하여 현재기후에서의 수문량(유량 및 수질)을 추정하였고, 대표농도경로에 근거한 미래기후에서의 수문량을 전망하였다. 연구결과, 연 최대 일유량은 현재기후에 비하여 21세기 후반에 약 27%(RCP4.5), 50%(RCP8.5) 증가하겠고, 총질소와 총인 역시 미래로 갈수록 부하량이 증가하리라 전망되었다.
본 연구에서는 실시간 통합 물관리 시스템의 일환으로 월별 일강수량 예측 시스템에 관한 연구를 실시하였다. 선행시간 2일 예측에 대해서는 기상청 생성 수치모의 RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System)를 기반으로 강수진단모형인 QPM (Quantitative Precipitatiom Model)을 이용하여 지형효과를 보정하였으며, 선행시간 2일에서 8일까지의 예측에 대해서는 GDAPS (Global Data Assimilation and Prediction System) 모의결과를 QPM을 이용하여 보정하였고, 선행시간 10일 이후의 예측값은 통계적 기법을 이용한 자료를 활용하였다. 통계적 기법으로는 과거 20년간의 관측된 강수경향을 이용하여 시스템을 구축하였다. 강수진단모형 (QPM)은 Misumi et al. (2001), Bell (1978), Collier (1975)등이 제안한 바 있는 Collier-type의 모형으로서 이들 모형은 소규모 지형 효과를 고려한 강수량을 산출하는 진단 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 중규모 예측 모형에서는 잘 표현되지 않는 소규모 지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 상대적으로 성긴 격자의 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하게 된다. QPM은 중규모 모형으로부터 나온 자료를 초기 자료로 이용하고 3 km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐 아니라, 계산 효율성을 개선시킬 수 있다.착능이 높은 것으로 사료되었다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주
분석용 정밀 워게임 시뮬레이션 모형에서는 '모형운영 결과와 실제(또는 실험) 결과를 비교' 하는 통상적인 타당성 척도의 적용이 불가능함에 따라 워게임모형 운영환경에 적합한 새로운 개념의 타당성 척도로서 VEA(Validity for Exploratory Analysis), VSA(Validity subject to Assumption) 등의 개념을 도입하고 이를 탐색적으로 점검하는 방안을 제시한다. 분석용 워게임모형 활용에 있어 또 하나의 걸림돌은 1)시나리오 및 상황의 가변성, 2)무기체계 및 장비 성능에 대한 불확실성, 3)묘사범위 제한 및 논리의 부정확성으로 인한 오류 등으로 엄청난 불확실성(uncertainty)을 기본적으로 내포함에 따라 구체적 의사결정을 위한 종합적 결론 도출이 어렵다는 점이다. 본 연구에서는 이를 메타모델(Meta model) 즉 워게임모형 입출력 자료의 관계를 묘사한 통계적 모형을 구축하고 이를 기반으로 다양한 불확실성 하에서 관심변수간의 관계를 종합적으로 도출하고자 하는 '관련공간모의(Relevant Simulation)' 방안을 제시한다. 이와 같은 방안들은 SVAP(Statistical Validation and Aggregation Procedure)라는 하나의 종합된 절차로서 제시된다.
공정으로부터 얻어지는 공정특성치는 일반적으로 시계열로 모형화 할 수 있다. 그러므로 공정의 상태변화 감지는 공정을 묘사하는 시계열 모형의 출력에 대한 통계적 분석이나 모형을 형성하고 있는 파라미터들에 대한 감시를 통하여 가능하게 된다. 공정의 상태변화를 감시하기 위한 기존의 방법들은 공정 모형의 구조나 파라미터가 알려져 있거나 가정한 방법론을 제시하고 있다. 그러나 공정변화의 원인을 진단하거나 변동형태 또는 변동시점의 감지에 있어 통계적인 분포가 알려지지 않은 경우나 동적구조를 가진 데이터의 변동감지에는 많은 제약이 존재한다. 또한, 실제로 동적으로 변화하는 공정의 모형구조와 파라미터를 모든 경우에 파악하여 사전에 특정 시계열 모형으로 가정하기는 어렵다. 본 연구에서는 공정으로부터 얻어지는 데이터들을 뉴럴 모형화하여 이들의 이노베이션(innovation)에 대한 연속적인 검정을 통하여 공정의 상태변화를 감지하는 방법을 제시한다. 또한 새롭게 변화된 공정모형의 파라미터 집합에 대한 규명을 특정 시계열 모형을 가정하지 않은 일반화된 모형들에 대한 분류를 통하여 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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