본 연구는 최근에 이루어진 대표적인 수학 성취도 국제 비교 연구인 PISA와 TIMSS-R의 성취도를 표준화하여 비교함으로써 한국과 일본, 그리고 미국과 호주를 비롯한 영어권 국가들이 각각 유사한 성취 경향을 보인다는 사실을 확인하였다. 이를 보다 체계화하기 위해 PISA의 결과를 문항반응이론에 의해 분석하여 국가별, 문항별 난이도를 조사하였다. 문항반응이론에 근거하여 각 국가의 학생들에게 상대적으로 더 어렵고 쉬운 문항을 판별한 결과, 30개 중 16개의 문항에서 한국과 일본, 그리고 미국과 호주가 각각 동일한 성취 경향을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 성취 경향의 유사성을 심층적으로 분석하기 위하여 한국과 일본, 그리고 미국과 호주가 각각 강세를 보인 문항들을 추출하여 그 공통점을 탐색하였다. 미국과 호주의 학생들은 열린 구성반응형 문항을 해결하는데 상대적으로 능숙하고, 한국과 일본의 학생들은 함수와 통계 영역의 문항에서 성취 수준이 높지 않으며, 형식화된 수학적 지식을 요구하는 문항일수록 한국과 일본 학생들에게 유리하게 작용하는 것으로 나타났다.
배전급 STATCOM(Distribution-network STATic synchronous COMpensator)에 적용 가능한 공간 벡터 변조 (Space Vector Modulation, SVM) 기법을 이용한 히스테리시스 전류제어기를 제안하였다. 히스테리시스 전류제어기는 빠른 응답 특성, 쉬운 구현, 파라미터 변화에 대한 둔감성 등 많은 장점에도 불구하고 높은 스위칭 주파수와 제한되지 않는 전류 오차 때문에 스위칭 주파수에 영향을 받는 배전급 STATCOM 전류제어기로는 적합하지 않았다. 또한 전압 벡터의 인가방식에서도 뚜렷한 근거가 없어 전류오차가 제한되지 않았다. 이에 본 논문에서는 구역판별기, SVM, 그리고 외부와 내부 히스테리시스 제어기를 이용하여 높은 스위칭 주파수를 저감하고 특정 밴드 내에서 전류 오차를 줄인 개선된 SVM 기반의 히스테리시스 전류제어기를 제안하고 모의실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 입증하였다.
본 논문은 단상 영구자석 동기전동기의 초기 회전자 자극 검출 기법을 제안한다. 대상 전동기는 저속 및 정지 상태에서 역기전력을 기반으로 위치 정보를 얻을 수 없다. 따라서 초기 개루프 기동이 필요하며 이 과정에서 저 전류 및 소프트 기동을 위한 초기 회전자 위치 정보가 필요하다. 제안하는 초기 회전자 자극 검출 알고리즘의 경우 비대칭 공극의 영향 및 영구자석 자속의 영향을 고려하였으며, 고주파 전압 신호 주입을 기반으로 정확한 검출을 위한 오프셋 전압을 이용하였다. 이때 고주파 전압 신호로부터 유도된 고주파 전류의 경우 가상의 dq축을 이용하여 유도된 전류의 최댓값 취득을 통해 회전자 영구자석 자극을 판별한다. 본 논문에서는 센서리스 운전의 저전류 및 소프트 기동을 위해 제안된 초기 회전자 자극 검출 알고리즘을 홀센서 신호를 근거로 효용성 및 타당성을 다수의 실험을 통해 검증하였다.
본 연구는 노후 학교시설에 대한 합리적인 개축 및 리모델링을 위한 판단기준 마련을 위해, 기능적, 성능적, 구조 안전, 경제성 지표를 정량화하여 종합적으로 검토함으로써 개축 및 리모델링으로 사업유형 결정을 위한 객관적 근거 모형을 제안하는 것을 주요 목적으로 설정하였다. 평가지표의 설정을 위한 주요 방법론은 델파이 분석과 AHP 분석을 적용하였으며 기능 및 성능성 분야는 34점, 구조 안전성 분야는 51점, 경제성 분야는 15점을 기준으로 한 각 평가항목별 배점을 설정하였다. 향후 평가지표 모형을 중심으로 객관적이고 합리적인 개축 여부 판단을 기대할 수 있으며, 대상학교 현황에 대한 다각적인 검토를 통해 각 대상학교 교사동에 대한 사업유형을 결정하는 것이 필요하다.
본 연구는 A대학 교수학습센터(Center for Teaching & Learning)의 교수지원 프로그램 특성에 부합하는 교수역량 진단도구를 개발하고자 수행되었다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 선행연구 검토를 통해 3개 역량군(기본역량, 실천역량, 혁신역량)과 13개 교수역량, 26개 하위역량 요인으로 구성된 잠정적 교수역량 진단도구를 설정하였다. 잠정적 교수역량 진단도구의 신뢰도 및 타당도 검증을 위해 2020년 11월에 A대학교 교수자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 설문 데이터를 정리하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 수행하였다. 탐색적 요인분석 결과, 기본역량, 실천역량, 혁신역량 3개 역량군에 포함되는 26개 하위역량이 17개로 축소되었다. 확인적 요인분석을 실시한 결과, 모형의 적합도가 양호한 것으로 나타나 CTL 맞춤형 교수역량(하위역량) 17개 영역, 79개 문항을 최종 확정하였다. 또한 확정된 교수역량 요인의 개념신뢰도와 분산추출지수, 판별타당도를 분석한 결과 양호한 수준을 보였다. 본 연구를 통해 개발된 교수역량 진단도구는 CTL 교수지원 프로그램의 효과성 평가와 신규 프로그램 개발의 근거자료로 활용될 수 있다.
최근 코로나 19, 정치적 상황 등 사회적 현안을 악용한 스미싱, 해킹메일 공격이 지속되고 있다. 공격의 대부분은 악성 URL 접근을 유도하여 개인정보를 탈취하는 방식을 취하고 있는데, 이를 대비하기 위해 현재 머신러닝, 딥러닝 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에서는 데이터 세트의 특징들이 단순하기 때문에 악성으로 판별할 근거가 부족하다고 판단하였다. 본 논문에서는 URL 데이터 분석을 통해 기존 연구에 반영된 URL 어휘적인 특징 이외에도 "URL Days", "URL Words", "URL Abnormal" 3종, 9개 주요특징을 추가 제안하였고, 4개의 머신러닝 알고리즘 적용을 통해 F1-Score, 정확도 지표로 측정하였다. 기존 연구와 비교 분석 시 평균 0.9%가 향상된 결과 값과 F1-Score, 정확도에서 최고 98.5%가 측정됨에 따라 주요특징이 정확도 및 성능 향상에 기여하였다.
본 연구는 가족을 단위로 개입하는 사회복지 실천 및 연구 현장에 적합한 가족관계를 측정하기 위해 개발된 척도의 일반화 가능성을 검증하는 연구이다. 사회복지분야에서 2001년 개발된 "가족관계척도"를 도구로 하여, 이론적, 논리적 고찰을 통한 액면타당도 검증을 하였으며, 기혼자 집단 분석을 통한 실증적 타당도 검증을 하였다. 액면타당도를 위한 내용분석 결과 정서친밀요인은 긍정적 정서표현, 수용존중요인은 공감, 인정책임요인은 자율성과 유연성의 개념으로 타당도를 확인할 수 있었다. 실증타당도를 위한 분석결과는 구성타당도, 기준관련 타당도, 변별력으로 나누어 실시하였으며, 구성타당도를 위한 탐색적 요인분석에서 누적설명량은 54%, 각 하위요인별 문항들은 0.45 이상의 안정된 부하량을 보여주었고, 확인적 요인분석에서도 모형에 대한 부합지수가 높게 나타났다. 기준관련타당도 중 예측타당도를 위한 회귀분석과 판별분석 결과, 가족관계의 점수가 높을수록 가족스트레스 인식이 유의미하게 낮아지며, 가족스트레스 상 하위집단에서 유의미한 판별이 나타남을 확인하였다. 동시타당도를 위한 상관관계분석 결과 "가족관계척도"의 설명변인으로 부부(r=.54) 및 부모자녀간 의사소통(r=.64)이 가장 높은 긍정적 관계를 보인다. 삶의 만족 수준과 정신건강 수준도 가족관계 수준에 유의미한 긍정적 상관관계를 나타내 가족관계척도와의 수렴타당도를 설명하였고, 신체적 건강 수준은 가족관계 수준과 미약한 관계를 보여주어 가족관계척도의 판별타당도를 보여주는 근거로 검토되었다. 마지막으로 인구사회학적 특성에 따른 가족관계척도의 변별력을 살펴본 결과, 연령, 결혼형태, 경제적 수준, 학력에 대한 "가족관계척도"가 유의미한 차이를 보여주었다. 이상과 같은 연구결과는 대학생 집단을 통해 개발된 "가족관계척도"가 기혼자 집단에서 교차타당성(cross validation)이 확보됨을 보여주고 있으며, 이전 연구에서 밝히지 못한 다양한 기준관련 타당도와 인구사회학적 변별력을 통해 타당도의 일반화를 높였음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 또한 사회복지분야에서 처음 개발된 "가족관계척도"가 가족을 대상으로 하는 사회복지연구 및 실천현장에서 사회측정도구(sociometric)로 활용되는데 있어 보다 실증적인 가능성을 제시한 것이라 할 수 있다.
한반도 에어로졸 라이다 관측 네트워크(Korea Aerosol Lidar Observation Network; KALION)의 라이다 관측자료 처리 및 실시간 표출을 위한 표준 알고리즘을 개발하였다. KALION 표준 알고리즘은 라이다 관측으로부터 얻어진 후방산란강도와 편광소멸도 자료를 이용하여 (1) 에어로졸과 구름 구분, (2) 에어로졸 유형 구분, (3) 에어로졸 소산계수 그리고 (4) 에어로졸 질량농도를 산출하는 단계로 구성이 되어 있다. 에어로졸의 유형은 후방산란강도와 편광소멸도 자료에 근거하여, (대륙 기원) 청정기단 에어로졸(clean continental aerosol), 황사(dust aerosol) 그리고 오염 입자(polluted continental/urban pollution aerosol)로 구별된다. 에어로졸 소산계수에 필요한 라이다 상수는 약 9년간의 라이다와 스카이 라디오미터 자료로부터 도출된 63.31 sr을, 에어로졸 질량소산효율은 약 9년간의 라이다와 기상청 Particulate Matter($PM_{10}$) 질량농도 자료를 이용하여 도출된 $3.36m^2\;g^{-1}$ (황사는 $1.39m^2\;g^{-1}$)을 적용한다. 2015년 3월 28일부터 30일까지 라이다 관측 사례(서울 관악)에서 KALION 표준 알고리즘을 통해 산출된 에어로졸 유형 구분, 특히 황사 판별 결과는 기상청의 황사 보고와 잘 일치하였으며, 2006년 6월부터 약 9년 동안의 라이다 관측자료로부터 산출된 에어로졸 질량농도 역시 지상 $PM_{10}$ 농도와 약 $3{\mu}g\;m^{-3}$ 내에서 잘 일치하였다. 향후 에어로졸의 유형에 따른 서로 다른 라이다 상수 및 에어로졸 질량소산효율 적용 알고리즘, 빙정 구름(ice cloud)과 물방울 구름(water droplet cloud) 구분 알고리즘, 그리고 운저 고도와 혼합고 판별 알고리즘을 개발할 계획에 있다.
암석이 풍화되어 감에 따라 지반 지지력이 감소되는 것은 잘 알려진 사실이다. 토목 구조물의 시공과 설계에서는 암석의 풍화에 의한 지반정수의 변화가 많이 인용되고 있는데 본 연구는 우리나라 면적의 45.5%에 해당되는 화성암을 대상으로 풍화정도에 따른 화학적 변질지수의 값의 범위와 풍화에 따른 광물조성의 변화를 분석하였다. 대상 시료에 대하여 현재까지 제안된 풍화지수들을 산정하였으며, 유의성 분석을 통해서 지수간의 높은 상관성을 확인하였다. 각각의 풍화지수들은 풍화가 진행될수록 값이 증가 또는 감소하는 경향을 보이는데, 화학적 변질지수(CIA)는 암종이나 광물에 따른 값이 기존연구에서 제시되어 있어 풍화의 정도를 판별하기 용이하므로 본 연구에서는 이를 이용하여 풍화정도를 평가하였다. 풍화에 따른 광물학적 변화는 산성질의 영역에 포함되는 암석은 풍화가 진행되어 감에 따라 기반암-일라이트-녹니석-카올린의 경로를 따르나 고철질의 영역에 포함되는 암석은 풍화 진행에 따라 기반암-스멕타이트-녹니석-카올린의 경로를 주로 따르게 된다. 즉 고철질의 암석에서는 풍화과정에서 양이온교환능이 높은 팽윤성의 점토광물인 스멕타이트의 함량이 증가하는 경향을 보인다. 화학적 풍화지수는 화학성분의 상대적인 변화와 비율을 근거로 작성된 지수이므로 암종별로 값의 범위가 넓게 나타나며, 특정 암종의 대표값을 결정하기 어렵다. 그러나 화학적 풍화지수는 다른 풍화정도를 판별하는 기준들과 마찬가지로 정성적인 기준이 아닌 정량적인 기준으로 풍화도를 평가하는 데 활용이 가능한 것으로 판단된다. 또한 특정지역의 풍화정도를 평가하기 위해서는 화학적 변질지수와 함께 풍화광물의 함량비, 풍화에 따른 강도 특성 등을 함께 고려하는 것이 좋을것으로 판단된다.
본 연구는 이러닝 체제에서 상호작용을 개선할 수 있도록 하기 위하여 사용자의 생리적 데이터 가운데서 뇌파를 통하여 학습자의 인지부하 발생을 파악할 수 있는 지를 연구하고자 하였다. 뇌파를 통하여 인지부하 발생을 알 수 있게 된다면 실시간 이러닝 체제에서 적절한 피드백 제공에 활용될 수 있기 때문이다. 이를 위하여 EEG를 이용하여 학습자의 뇌파를 측정하면서 인지활동을 수행하는 동안 발생되는 인지부하도를 측정하였고 인지과부하를 판별할 수 있는지를 알아보았다. 뇌파 측정을 위하여 언어 관련 작업기억 능력을 측정할 수 있는 듣기회상과제를 제시하였으며, 실험을 통한 과제 정답률 및 뇌파 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 듣기회상과제의 정답률은 회상반응과제에서 1단계는 84.4%, 2단계는 90.6%, 3단계는 62.5%, 4단계는 56.3%를 보였으며, 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 3, 4단계의 경우는 피험자들이 매우 어려움을 겪었던 단계로 인지과부하가 발생했을 것으로 보인다. 둘째, SEF-95% 지표는 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 더욱 높은 값을 보였으며, 이는 피험자들의 인지부하가 3, 4단계에서 높았음을 객관적으로 보여주는 근거이다. 셋째, 감마파의 상대파워는 3, 4단계에서 파워값이 급격히 올라가는 패턴을 보였으며, 통계적으로 유의한 5개의 채널(F3, F4, C4, F7, F8)을 확인하였다. 5개의 채널은 뇌의 브로카 영역(F7, F8) 주위에 위치하고 있으며, 특히 뇌맵핑 분석을 통해 확인한 결과, F8(우반구의 브로카 영역에 해당하는 위치)에서 단계별 난이도가 올라갈수록 활성화의 차이가 크게 나타났다. 넷째, 19채널에 대한 상호 상관 분석을 통해 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 비동기화가 증가하였다. 위의 결과를 통한 본 연구의 결론은 뇌파를 이용하여 인간이 인지활동을 수행하는 동안 인지부하도를 측정할 수 있으며, 인지과부하를 판별해 낼 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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