본 연구는 간호학과 신입생들의 학과목 적응과 외국어 능력 향상에 대한 부담을 덜어주기 위해 고안된 Keller의 학습동기 모델과 특수목적영어를 융합한 모듈 프로그램에 대한 평가 연구이다. 특수목적영어 융합 모듈 프로그램을 적용한 험군과, 전통적 강의방식을 적용한 대조군의 학습동기와 학업성취도를 비동등성 대조군 사후 실험설계를 통해 비교하고, 듈 프로그램에 대한 학생들의 인식과 주관적인 효과를 질적 자료를 통해 파악하였다. 연구 결과, 학습동기의 총합은 실험군과 대조군의 차이가 유의하였지만(t= 2.391, p=.019), 학업성취도에서는 두 그룹 간의 차이가 유의하지 않았다(t=0.116, =.098). 융합 모듈프로그램에 대한 주관적 효과들로는 '흥미로움', '학습에 효과적임', '임상의 이해를 도움', '자신감과 만족감을 경험함' 등 4가지로 범주화 되었다. 본 연구를 통해 Keller의 학습동기 모델과 특수목적영어를 융합한 모듈 프로그램은 호학과 영어에 대한 부담을 가진 신입생들에게 흥미를 주고, 학습과 임상의 이해를 도울 뿐 아니라, 자신감과 만족감을 험하게 하는 등, 학습동기를 높이는데 긍정적으로 평가되었다.
군사작전에서의 융합성은 다영역에서 운용되는 감시, 결심 및 대응자산이 창출하는 효과를 동시에 통합함으로써 달성되고, 특수작전도 예외는 아니다. 하지만 적지종심지역에서 수행되는 특수작전은 적, 지형, 지리, 기상 등으로부터 발생하는 도전에 직면하기 때문에 지상, 공중, 해상, 사이버·전자기, 우주 등의 다영역에서 창출되는 효과를 하나로 결집하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 이와 같은 도전을 상쇄하기 위한 방안으로 장거리 정찰타격드론, 첨단센서, 재밍포드, 모듈형 통신중계기 등 첨단과학기술의 융복합을 제시했다. 향후 4차 산업혁명의 발전으로 특수작전의 융합성을 강화할 수 있는 다양한 첨단과학기술이 출현할 것이다. 따라서 이를 탐색하는 노력은 후속연구로 지속되어야 할것이다.
본 연구의 목적은 특수 목적관광유형들 간의 대체보완관계 및 총 개인관광수요와 각 유형의 특수목적관광 사이의 인과관계를 조사하기 위한 것이다. 서울에 거주하고 있는 500개의 표본 중에서 349개의 유효표본이 분석에 이용되었다. 통계적 분석방법으로서 상관관계분석은 대체보완관계의 파악을 위해 그리고 인과관계분석을 위해서는 계량경제모델이 적용되었다. 연구결과, 농촌관광과 해양관광은 상호 경쟁적 대체관계에 놓여 있었으며, 해양관광은 다른 어느 유형의 특수 관광보다 총 개인관광수요에 미치는 영향이 강하게 나타났다.
로봇 교육이 갖는 교육적 효과에 대한 인식의 확산에 따라 교육용 로봇을 이용한 교육을 실시하는 곳이 점진적으로 증가하고 있다. 그러나 현재 실시되고 있는 대다수의 교육현장은 일반 학생들에게 초점이 맞추어져 있다. 따라서 본 연구는 장애 학생들에게도 로봇활용 교육의 장점을 살려서 교육이 이뤄지기를 기대할 수 있도록 그들을 가르칠 예비 특수교사들을 위한 로봇활용교육 프로그램을 개발하였다. 본 논문을 통하여 로봇활용교육이 특수교육에서 필요한 분야라는 결과를 도출하였고, 이를 위한 제언을 통하여 특수교육현장 에서 로봇활용교육을 할 수 있도록 강조하였다.
인터랙티브 차임은 바람에 반응하여 소리를 내는 기존의 윈드 차임과 달리, 환경정보에 따라서 좀 더 의미 있는 소리를 낼 수 있도록 디자인한 것이다. 인터랙티브 차임은 실내에 설치되어 인간의 시각과 청각으로는 쉽게 인지할 수 없는 다양한 정보들을 알려주기 위한 목적으로 제안된 것으로서, 온도나 기압, 습도와 같은 외부 환경변수에 반응한다. 환경 변수에 따라서 음높이가 변화하며 사람이 쾌적하다고 느끼는 정도의 변수 값일 때, 울림효과와 같은 특수 효과를 통해 적당한 정도를 알려준다. 차임 소리는 서보모터에 의해 움직이는 유리관의 부딪힘을 통해 이루어지며, 음높이는 이 유리관에 채워진 물 높이를 변화시킴으로써 이루어진다. 유리관의 개수나, 처음 채워진 물높이에 따라 다양한 소리조합을 구현할 수 있으며 환경정보에 따른 음높이의 변화와 특수효과는 기존의 윈드 차임에서 느껴지는 정적인 울림의 한계를 넘어설 수 있게 한다.
본 연구에서는 풍력발전용 복합재 회전날개의 개념설계 및 상세 설계 과정에서 고려하지 않았던 특수 하중 조건에 대한 유한요소해석을 통해 회전날개의 구조적 안전성을 확인하였다. 하중조건으로는 IEC1400-1 국제규격을 기초한 GL 인증규격에 정의된 것으로 대기온도변화에 의한 열 응력 효과로 $40^{\cire}$ 에서 경화시킨 후 운용되는 환경조건이 $-20^{\cire}$ 인 경우를 고려하였으며, 실제 운용중의 회전날개 표면에 발생 할 수 있는 결빙에 따른 하중증가 효과, 그리고 풍력발전기의 급작스런 정지와 정상 작동 중에 순간적인 돌풍 및 발전기 고장 등으로 발생되는 동적 하중증가 효과 등을 고려하였다.(중략)
일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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