한국의 검찰에서는 거짓말탐지검사(polygraph test)의 최종판정을 위한 기준 점수로써 관행적으로 -12점을 사용하고 있다. 이 판정기준 점수는 검사기법을 개발한 Backster(1963)가 제안한 판정기준 점수(-13점)와는 약간 다른 것으로 한국에서 거짓말탐지 검사를 표준화하기 위해서는 판정기준 점수에 대한 과학적 근거와 그 정확성에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 실제 범죄수사를 위하여 검찰에서 이루어진 거짓말탐지 검사 자료를 이용해서 거짓말탐지 검사의 판정기준 점수를 신호탐지이론에 기초하여 설정하고자 하였다. 또한 Backster가 제안한 판정기준 점수와 현재 검찰에서 사용하는 판정기준 점수, 신호탐지이론에 기초해서 본 연구가 설정한 판정기준 점수의 정확성을 비교하여 범죄수사를 위한 거짓말탐지검사의 검사 상황에 가장 적절한 판정기준 점수를 제시하고자 하였다. 신호탐지이론에 기초해서 거짓말탐지검사의 정확성을 최대화할 수 있는 판정기준 점수를 산출한 결과 -8점으로 나타났다. 또한 판정기준 점수를 도출한 표본자료와 다른 별도의 표본자료에서 판정기준 점수에 따른 정확성을 비교한 결과, -8점을 판정기준 점수로 사용했을 경우의 정확성(83.17%)이 가장 높았고, 검찰의 판정기준 점수(80.20%), Backster의 판정기준 점수(76.24%) 순으로 정확성이 감소하였다. 그러나 오류긍정과 오류부정의 비율을 비교한 결과에서는 -8점을 판정기준으로 사용할 때에 오류긍정이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서 범죄수사를 위한 거짓말탐지검사에서 전체적인 판단 정확률을 확보하는 것이 중요하다면 -8점을 기준 점수로 사용하고, 진실을 말하는 사람을 거짓이라고 판단하지 않는 것이 중요하다면 -12 또는 -13점을 판정기준 점수로 사용할 것이 권고 되었다.
본 논문에서는 상수관로의 효율적인 유지 관리를 위해 상수도 기술진단에서 점수평가법으로 도출된 관망성능평가결과를 이용한 상수도 관로의 내구연수 및 잔존수명 산정 방법을 제시하였다. 본 연구에서 잔존수명은 '모델에 의해 추정된 매설 후 최적교체시기까지 경과년수'를 의미하는 '내구연수'와 매설 후 경과년수의 차이로 정의하였으며, 내구연수는 관망성능평가기준으로 제시된 노후관로 판정기준 점수에 도달하는 시점으로 정의하였다. 연구대상지역의 관망성능평가에 사용된 평가항목들과 노후도 점수를 상수도 관로의 잔존수명 추정을 위한 다중회귀모델의 변수로 사용하였다. 잔존수명의 산정에 필요한 내구연수를 추정하기 위하여 구축된 회귀모델에 독립변수로 사용된 노후도 점수를 나타내는 변수의 값으로 노후관로 판정기준 점수에 해당하는 값을 대입하였다. 개발된 회귀모델을 이용하여 연구대상지역 상수도 관로의 내구연수 및 잔존수명을 산정하였으며 그 결과를 지방공기업법에서 제시하고 있는 내용연수와 비교하여 분석하였다.
등급판정 결과 우수농가 선정은 '05.10.1'~06.9.30까지 등급판정 자료를 분석하여 상위등급 출현율이 우수한 농가를 선발하여 표창함으로써 생산 의욕을 고취하여 축산업 발전을 도모하는데 있다. 선발기준은 한우의 경우 연간 한우거세 30두 이상 출하농가중 육질 1등급 이상 출현율이 55%이상, 돼지는 연간 2,500두 이상 출하농가 중 E등급을 제외한 A등급이 50% 이상 농가 중 심사결과 최종점수가 높은 농가 중에서 선발하였다. 선발 결과 한우부문에서는 우종덕, 정종림, 김정수 농가 순으로 선정, 돼지부문에서는 장지성, 이강영, 전창희 농가 순으로 선정되었다. 우수농가를 간단히 소개하면 다음과 같다.
상수관로의 노후화는 단수유발, 수압부족 및 수질악화, 싱크홀 발생 피해와 누수로 인한 경제적 손실 등을 초래한다. 최근 상수관로의 노후화에 의한 피해가 심각해짐에 따라, 환경부에서는 전국적으로 노후관로를 개량 및 교체하는 작업을 시행하고 있다. 다만, 모든 노후관로를 일시에 보수 및 교체하는 것은 불가능하므로, 사용 중인 관로의 노후도를 정량적으로 판단하여 개량우선순위를 결정해야한다. 현재 국내에서는 '상수도 기술진단' 매뉴얼에 따른 관망성능평가 결과를 이용하여 상수관로의 노후화 정도를 평가하고 있다. 이는 평가항목 별로 기준을 나누어 조건값과 가중치를 부여하고, 총 점수를 합산하여 해당 관로의 평가 점수에 따라 등급을 판정하게 되는 점수평가법이다. 본 연구에서는 기존의 점수평가법과의 비교를 통하여, ANN(Artificial Neural Network)-Clustering 기법이 상수관로의 노후도 평가를 위한 새로운 평가방법이 될 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 강원도 Y지역의 상수관로를 대상으로 진행하였으며, 기존의 관망성능평가 항목을 이용하여 전체 관로를 세 가지 등급으로 분류하여 노후도를 평가하였다. 또한 ANN-Clustering방법의 적용 가능성을 판단하기 위하여 기존의 점수평가법 결과와 비교분석을 실시하였으며, 전체 대상관로의 노후도 정도를 직관적으로 파악할 수 있도록 계산된 노후도 등급을 관망도에 도시하였다. ANN-Clustering방법은 관로의 다양한 특성값을 손쉽게 변경하여 적용할 수 있으며, 기존의 점수평가법과 더불어 상수관로의 유지관리를 위한 보다 객관적이고 합리적인 관망성능평가법이 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 노인운전자용 자가 보고식 평가 SAFE-DR 개발 프로젝트의 일환으로 운전위험성 선별을 위한 기준점수를 확인하고 평가의 타당성을 검증하기 위해 수행되었다. Driver 65 Plus평가를 통해 노인운전자 132명을 58명의 위험성 운전자와 74명의 안전성 운전자로 구분하고, 이를 기준으로 SAFE-DR 평가의 위험성 예측 기준을 분석하였다. 또한 SAFE-DR 평가의 구성 타당도, 내용 타당도, 예측 타당도를 검증하였다. SAFE-DR 평가의 운전위험성 예측을 위한 기준점수는 74.5점으로 분석되었으며, 이 기준의 양성 예측도는 88.6%, 음성 예측도는 86.3%로 판별력은 훌륭한(excellent) 수준으로 확인되었다. 또한 집중타당성, 법칙타당성, 내용타당성이 적절한 것으로 판정되었다. 따라서 본 연구를 통해 SAFE-DR은 위험한 노인운전자를 선별하는 용도로 활용할 수 있는 적절한 평가임을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권1호
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pp.137-146
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2011
노인장기요양보험은 고령이나 노인성질병 등으로 인하여 혼자서 일상 생활을 수행하기 어려운 노인 등에게 신체활동 또는 가사지원 등의 장기요양급여를 사회적 연대원리에 의해 제공하는 사회보험 제도로써, 우리나라에서는 2008년 7월부터 시행하고 있다. 신뢰성있는 등급판정을 위하여, 안정적인 수급자의 요양인정점수를 산출하는 것은 노인장기요양보험제도의 시행에 있어 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서는 요양인정점수 산출과 등급판정에 의사결정나무 모형을 사용하였고 안정적인 모형을 위해 원자료의 변환 및 절사, 다양한 분리기준(splitting criterion), 정지규칙(stopping rule)을 적용하였다. 본 연구에서 생성한 모형이 기존의 모형보다 안정적임을 확인하였다.
배 경 : 폐기종의 중증도 판정에 있어서 병리학적 기준은 기강(air space)의 확장 정도에 있으며, 이는 고해상도 전산화 촬영 (high resolution computed tomography, HRCT)에 의해 결정되는 폐기종 점수(emphysema scoring)와 좋은 상관성을 보인다는 것은 주지의 사실이다. 한편 폐기종의 주증상은 운동성 호흡곤란이므로 폐기종에 대한 임상적 평가는 운동능력의 감소를 측정하는 것이 타당하다고 알려져 있다. 그러나 대개의 경우 폐기종의 중증도 판정은 안정시 폐기능 검사에 의존하는 경우가 흔하며, 병리학적 중증도 판정과 상관성이 높다고 알려져 있는 고해상도 전산화 촬영에 의한 폐기종 점수와 운동부하 폐기능검사 지표들과의 상관성 여부에 대한 연구는 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 폐기종의 중증도 판정에 있어서 HRCT와 안정시 폐기능 검사 및 운동부하 폐기능 검사간에 상호 관련성을 확인하여 보았다. 방 법 : 평균 연령 $60.6{\pm}10.3$세인 14명의 폐기종 환자들을 대상으로 HRCT, 안정시 폐기능 검사(forced expiratory flow volume curve, lung volumes by He dilution method, DLco, ABGA), 그리고 점진적운동부하폐 기능검사(incremental cycle ergometer)를 시행하였으며 HRCT는 GE highlight를 이용하여 조영증강 없이 최대흡기시에 1.5mm collimation, 10mm 간격으로 폐전체를 스캔하였고, 환자마다 모든 스캔에서 density mask를 이용하여 -400 HU를 기준으로 한 총폐면적과 -900 HU를 기준으로 한 폐기종 면적을 각각 구하여 백분율로 환산하여 폐기종 점수를 구하였다. 결 과 : 평균 폐기종 점수는 $37.4{\pm}14.9%$ 이었다. 폐기종 점수와 안정시 폐기능 검사의 DLco(r=-0.75)와 $PaO_2$(r=-0.66) 사이에서만 유의한(p<0.05) 상관성이 관찰되었다. 반면 폐기종 점수와 운동부하폐기능 지표들간의 상관성은 최대 산소섭취량(r=-0.68), 혐기성 역치(V-slope method, r=-0.690), 최대운동부하(r=-0.74), 최대운동시 $O_2$ pulse(r=-0.73), 최대운동시의 생리적 사강비율 (r=0.80) 등과 높은 유의성 (p<0.01)을 나타내었다. 그러나 호흡예비율과 심박수 예비율간에서는 유의한 상관성이 없었고, pulse oxymeter로 측정한 산소포화도와의 상관성도 유의하지 않았다. 결 론 : 이상의 결과에서 폐기종의 병리학적 중증도를 잘반영한다고 알려진 HRCT 폐기종 접수는 폐기종에 의한 생리학적 장애를 잘 반영하는 운동부하 폐기능 검사의 주요 지표들과 유의한 상관성이 있음을 확인할 수 있었다.
최근 급증하고 있는 국지성 집중호우로 인해 급경사지를 중심으로 산지토사재해가 빈발하고 있으며 이에 대한 예방과 취약지역 분석을 위해 산사태 위험지도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 산지하천유역의 토사재해 위험지역 분석을 목적으로 수자원지리정보시스템 기반의 HyGIS-Landslide 콤포넌트를 개발하였다. HyGIS-Landslide는 산림청의 산사태 위험지 판정기준 및 등급기준을 토대로 수치공간자료의 연산결과를 분류한 후 산사태 위험성을 제시하도록 설계되었으며 위험지 판정기준의 가중치를 사용자가 재 설정할 수 있도록 구현하여 산사태 발생공간의 지역적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 본 콤포넌트에서는 사용자가 원하는 지역을 대상으로 현시성 있는 공간자료를 활용할 수 있으며 조사자의 점수보정 과정을 반영하여 시스템 활용성을 높이고자 하였다. HyGIS-Landslide는 HyGIS가 제공하는 지형분석 기능을 통해 사용자 편의를 확보할 수 있으며 산사태 발생구역도와의 중첩연산을 통해 위험지 분류결과의 검증이 가능하다. 본 연구에서는 강원도 인제군의 시험유역을 대상으로 HyGIS-Landslide를 적용하였으며 산사태 맵핑결과와의 중첩비교를 통해 모형의 활용성을 평가하고 위험지 판정기준의 가중치를 재조정하여 위험지역을 보다 효과적으로 분류할 수 있음을 제시하였다.
본 연구는 지역산림지역을 중심으로 수량화이론을 이용하여 산사태 발생면적에 영향을 미치는 인자를 도출하여 각 인자의 기여도 분석을 통해 산사태 발생 위험성에 대한 예측기준을 마련하고, 그 기준을 평가하였다. 산사태 발생지 붕괴면적에 영향을 미치는 인자는 모암(화성암), 횡단사면(복합), 침엽수림(임상), 사면경사($21{\sim}30^{\circ}$ 이상)이었다. 각 인자의 Range를 추정한 결과, 횡단사면 (0.2922)이 가장 높게 나타났고, 다음으로는 모암(0.2691), 임상(0.2631), 사면경사(0.2312)순으로 나타났다. 산사태 발생 위험도 판정표를 기준으로 4개 인자의 category별 점수를 계산한 추정치 범위는 0 점에서 1.0556 점 사이에 분포하고 있으며, 중앙값은 0.5278 점이었다. I 등급의 점수는 0.7818 이상, II 등급은 0.5279~7917, III 등급은 0.2694~0.5278, IV 등급은 0.2693 이하로 나타났다. 1 등급 및 2 등급에서 산사태 발생 비율이 72%로서 비교적 높은 적중률을 보였다. 따라서 본 판정표는 산사태 위험도 판정에 활용 가능한 것으로 판단된다.
난독증은 정상적인 지능에도 불구하고 문장을 읽기가 어려운 독서 장애다. 난독증 진단 방법은 ADHD처럼 증상 체크리스트가 없다. 지적장애를 판정할 때 사용하는 웩슬러 지능검사 같은 전 세계인이 사용하는 아주 보편화된 심리검사도 없다. 미국 진단기준의 최신판인 DSM-5에도 어떤 검사를 해서 기준점수 아래여야 진단할 수 있다고 명확히 써놓지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 글자, 단어, 문장, 문단의 단위를 설정하여 화면에 출력하고 아이트래커를 활용하여 읽는 사람의 시선 데이터를 수집하여 히트맵으로 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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