코로나19으로 인해 준비되지 않은 상황에서 전면적인 비대면 온라인 교육을 실시중인 대학가에서는 효과적인 학습자-교수자 상호간 커뮤니케이션 방안을 찾고자 노력하고 있다. 이를 위해서는 비대면 온라인 교육의 특성을 이해하고, 수요자의 특성에 따른 요구사항의 차이를 알아둘 필요가 있다. 본 연구에서는 학습자의 인구통계학적 특성과 학습 또는 의사전달 측면에서 중요하거나 선호하는 커뮤니케이션 유형 및 방법 간의 상호관련성을 카이제곱(chi-square) 검정을 통해 분석하였다. 분석 결과 학습자 특성별로 중요도/선호도가 유의하게 다른 것으로 입증되었다.
본 논문에서는 여성들의 개별 패션 선호도로부터 패션 선호 패턴을 분석하고 이를 이용하여 고객에게 맞는 의류를 추천하는 모바일 의류 추천 시스템을 제안한다. 패선 선호관련 설문조사로부터 대응표본 T-검정 방법을 이용하여 선호 특성과 의류와의 유효한 관계를 찾고, 이를 바탕으로 선호 특성에 따른 의류 분류 기준을 작성하였으며, 카이제곱 검정 방법을 통해 선호 특성과 의류 사이의 연관성을 파악하고 선호 특성에 따른 선호 의류 추천을 위한 규칙을 도출하였다. 이러한 규칙을 활용하여 각 사용자의 구입의사 및 패선 선호 특성에 따른 의류를 추천해 주는 시스템을 구현하였으며, 이에 대한 만족도를 조사한 결과 10 점 만점에 7.1 점으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 모바일 의류 추천 시스템을 통해 사용자는 선호 의류를 추천 받을 수 있으며, 이로부터 제품의 정보 부족으로 발생하였던 모바일 쇼핑의 문제점을 해결할 수 있을 것이다.
벤포드 법칙(Benford's Law)은 실생활에서 관찰되는 수치 데이터를 첫 자리 숫자에 따라 분류할 때 첫 자리의 숫자가 커질수록 그 분포가 점차 감소되는 현상을 말한다. 이러한 벤포드 법칙은 일반식으로 도출하여 다양한 자릿수로 확장하여 적용할 수 있는 연구결과가 제시되었으며, 회계학, 사회과학, 물리학, 컴퓨터과학, 생물학 등 다방면의 수치 자료에서 그 유효성이 확인되고 있다. 자릿수의 관찰빈도를 분석하는 것만으로 많은 양의 실생활 데이터에서 빠르고 쉽게 데이터 조작여부를 탐지하거나 1차적인 데이터 품질검사에 효과적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다학제적 연구의 측면에서 수학·물리적 법칙인 벤포드 법칙을 일유량 등 다양한 수문학 측정자료에 적용하여 그 적용가능성을 확인하고 자료의 불균질성과 신뢰성을 빠르게 탐지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 수문자료는 공인심의를 통해 자료의 신뢰도를 확보하고 있으나 확정·배포까지 약 2년이 소요되어 활용기간 단축에 대한 사용자 요구가 지속되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 분석대상 데이터의 자릿수 관찰빈도가 벤포드 법칙에 의한 예상자릿수 빈도를 따르는지 여부에 대한 가설을 설정하고 카이제곱 검정 또는 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정 등을 통해 적합도에 대한 통계적 유의미함을 분석함으로써 대략적으로나마 빠르고 쉽게 측정자료의 신뢰성을 판단할 수 있다. 본 연구는 다양한 학문과의 결합을 통한 새로운 접근을 시도함으로써 빅데이터 시대에 효과적으로 수자원의 개발, 관리 및 운영의 의사결정을 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
자연언어처리에서 어의 중의성 해소(word sense disambiguation)는 어휘의 의미를 정확하게 파악하는 기술로 기계번역, 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 한국어 어휘의미망(Korlex)을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미미부착 말뭉치에서 추출한 통계 정보와 한국어 어휘의미망의 관계어 정보를 이용함으로써 자료 부족문제를 완화하였다. 또한, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치, 의미별 사용 정보 가중치를 사용하여 언어적인 특징을 고려하여 본 논문의 기반이 되는 PNUWSD 시스템보다 성능을 향상하였다. 본 논문에서 제안하는 어의 중의성 해소 방법의 평가를 위해 SENSEVAL-2 한국어 데이터를 이용하였다. 중의성 어휘의 의미별 관계어와 지역 문맥 내 공기어휘 간의 카이제곱을 이용하였을 때 68.1%의 정확도를 보였고, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치와 의미별 사용 정보 가중치를 사용하였을 때 76.9% 정확도를 보여 기존의 방법보다 정확도를 향상하였다.
본 연구는 여대생의 건강증진행위를 설명하기 위하여, 문헌고찰을 통해 가설적 모형을 도출하고, 여대생을 대상으로 건강증진행위를 횡단적으로 조사하여 모형의 적합성과 모형에서 제시된 가설을 검증하는 서술적 상관관계 연구이다. 연구에 사용된 변수는 건강증진행위와 관련된 선행 문헌의 고찰을 근거로 선정되었으며, 총 280명의 자료가 최종 분석에 이용되었다. 설문지는 Pender의 건강증진모형을 기초로 하여 개발하였으며, 조정요인 5문항, 건강상태 지각 3문항, 건강 통제위 4문항, 자아 존중감 5문항, 건강증진 행위 24문항의 총 41문항으로 구성하여 사용하였다. 개발된 항목에 대하여 간호대학생들을 대상으로 사전 조사를 실시하여 최종적인 설문지를 완성하였다. 본 연구모형에 대한 구성개념의 파악을 위해서 탐색적 요인분석을 실시하였고, 측정항목에 대한 요인별 단일 차원성 확인 및 통계적 검정을 위해 확인적 요인분석을 실시하였다. 연구의 가설검증을 위해 공변량 구조분석을 실시하였다. 모형의 적합도는 카이제곱은 244.04(자유도=121, p<0.001), GFI=0.91, CFI=0.97, NNFI=0.96, RMSR= 0.022으로 나타났다. 분석결과 여대생의 자아존중감과 내적통제위는 건강상태지각 및 건강증진행위에 유의한 영향을 미치는 요인으로 확인되었으며, 여대생의 건강상태지각은 건강증진행위에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
지난 10년간 대한민국에서 발생한 전체 교통사고 수는 감소했지만, 사업용 차량의 교통사고는 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있다. 특히, 연중 많은 관광객이 방문하고 렌터카를 주 교통 수단으로 이용하는 제주도의 경우 렌터카 사고 문제로 심각한 인명 피해와 사회적 비용이 야기되고 있다. 이에 본 연구는 제주지역에서 발생한 렌터카 사고의 특성을 비사업용 일반승용차 사고 특성과 비교 분석하였고, 사고 감소 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 지난 2년간(2014-2015년) 제주지역에서 발생한 918건의 렌터카 사고와 4,201건의 일반승용차 사고 데이터를 카이제곱검정 및 z-검정 등의 통계적 방법론을 활용하여 분석하였다. 분석결과 렌터카 사고와 일반승용차 사고의 특성은 상이한 것으로 나타났다. 렌터카 사고는 20-30대 젊은 운전자와 면허를 취득한지 얼마 되지 않은 운전자 비율이 높은 것으로 나타났으며, 인적 및 환경적 요인에 관련된 사고특성이 일반승용차와 유의한 수준 하에서 통계적으로 다르게 나타났다. 특히 운전 미숙, 낯선 지리, 익숙하지 않은 차량 등은 렌터카 사고를 유발하는 주요 원인으로 판단된다. 반면, 렌터카 사고 분석결과 차량적 요인에 대한 명확한 특징은 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 제주지역 뿐만 아니라 렌터카 운행이 증가하는 지역, 관광지 특성이 강한 지역에서 교통사고 특성 분석 및 교통안전대책 수립과정에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
화행(speech act)이란 화자의 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 가르키며 자연어로 된 발화를 이해하고 이에 대한 응답을 생성하기 위해 중요한 요소이다. 본 논문에서는 한국어 화행 결정의 성능을 높이기 위해 두 단계 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 형태소 분석결과만을 이용하여 추출된 문장자질과 이전 화행을 이용하여 추출된 문맥자질 중 정보량이 높은 자질을 선택하는 단계이다. 이 단계에서는 형태소 분석 시스템을 사용하여 전체 자질을 구성하고 문서분류 분야의 자질 선택에서 높은 성능을 보인 카이제곱 통계량을 이용하여 효과적인 자질 선택한다. 두 번째 단계는 선택된 자질과 신경망을 이용하여 화행을 분석하는 단계이다. 본 논문에서 제시한 방법은 형태소 분석 결과만을 이용하여 자동적으로 화행을 결정할 수 있는 가능성을 제시하였으며 효과적인 자질 선택을 통해 자질의 수를 감소시키고 정보량이 높은 자질을 사용하여 속도와 성능을 향상 시켰다 본 논문은 제안된 시스템을 실제 영역에서 수집되어 전사된 10,285개의 발화와 17개의 화행으로 이루어진 대화 코퍼스에 대해 실험하였다. 본 논문은 이 코퍼스에서 8,349개 발화를 학습 코퍼스로 사용하여, 실험 코퍼스의 1,936개 발화에 대해 1,709개에 대해 정확한 화행을 제시하여, 88.3%의 정확도를 보였다. 이는 자질 선택을 하지 않았을 때 보다 약 8%가 증가된 결과이다.
토도로카이트(todorokite)는 $3{\times}3$ 망간 팔면체로 이루어진 상대적으로 큰 나노공극(nanopore)을 가지는 터널구조의 산화망간광물로 나노공극에 다양한 양이온 함유가 가능하기 때문에 금속이온 거동에 큰 역할을 할 수 있다. 주로 결정도가 낮고 다른 산화망간광물들과 함께 집합체로 발견되어 나노 공극 내부 양이온의 배위(coordination)구조는 실험만으로 여전히 규명하기 매우 어렵다. 이번 논문에서는 고전분자동력학(classical molecular dynamics, MD) 시뮬레이션을 이용하여 토도로카이트 터널에 함유된 $Mg^{2+}$ 이온의 배위구조에 대한 연구결과를 처음으로 소개한다. 기존 실험에서는 토도로카이트 내부에 함유된 $Mg^{2+}$가 공극의 중앙에 우세하게 자리한다고 알려져 있다. MD 시뮬레이션 결과, $Mg^{2+}$ 이온의 약 60 %가 나노공극의 중앙에 위치하지만, 약 40 %의 $Mg^{2+}$는 광물의 표면에 해당하는 공극의 코너에 위치하였다. 공극 중앙의 $Mg^{2+}$는 수용액에서처럼 물 분자와 6배위수를 보였다. 공극 코너의 $Mg^{2+}$ 역시 6배위수를 보였는데, 물 분자 이외에도 망간 팔면체 표면 산소와 배위를 보였다. $Mg^{2+}$ 이온의 동적 거동을 파악하기 위해 계산한 평균 제곱 변위(mean squared displacement) 결과에서는, 수용액 벌크(bulk) 상태에서 갖는 물 분자와 양이온의 동적 성질이 토도로카이트 1D 나노공극에서는 유지되지 못하고 잃어버리는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 유아가치교육에 대한 유치원 교사의 인식 및 실시 현황 조사를 통해 가치교육을 위한 기초자료를 제공하고자 실행되었다. 경기지역의 공, 사립 유치원 교사 794명을 대상으로 설문 조사하였으며 자료 분석은 SPSS 프로그램을 활용하여 빈도분석과 카이제곱 검증을 실시하였다. 연구 결과, 대부분의 교사가 유아 가치교육에 대한 관심과 중요성을 높게 인식하였고, 그 이유는 유아기를 가치형성에 있어 가장 중요한 시기로 인식하기 때문인 것으로 나타났다. 가치교육은 만3세부터 시작되어야 한다는 인식이 높았고 실시방법은 유치원에서 생활지도를 통해 이루어져야 한다는 응답이 가장 높았으며 이어서 놀이 속 상호작용을 통해 이루어져야 한다는 응답이 높았다. 실시현황을 살펴본 결과 많은 교사들이 가치교육을 실천하고 있으며 주로 생활지도를 통해 실시하였다. 경력, 담당유아연령, 근무기관 유형으로 카이검증을 한 결과 변인별로 가치교육 시작시기, 가치교육 실행방법 등에서 일부 유의미한 차이를 보였다.
비중심 $\chi^2$분포의 누적분포 함수의 계산은 $\chi^2$검정에서 검정력 계산에 요구된다. 본 논문서는 중심 $\chi^2$분포 함수를 통하여 비중심 $\chi^2$분포 함수의 계산을 구하는 알고리즘을 제시하고 있으며 기존의 접근 방법에 의한 계산 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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