최근 고 해상도 위성영상정보의 민간 활용에 대한 수요가 증가하면서 기존의 공간 정보를 다루는 여러 응용분야에서 이에 관련된 많은 연구를 하고 있다. 도시교통 환경 분석을 위하여 위성영상정보를 처리하는 과정에 있어서 도로, 건물, 기타 선 구조와 같은 지형지물을 분석하는 과정은 사용자에 따라 주관적일 수 있다. 이러한 배경에서 수학적 그레이 레벨 모폴로지는 하나의 효과적인 접근으로 간주된다. 본 연구에서 지형지물 추출을 위해 윈도우 운영체제에서 실행되는 실질적인 응용 프로그램을 구현하였다. 이 프로그램에서 주요한 지형지물은 그레이 레벨 영상을 이용하여 개방(opening), 폐쇄(closing), 침식(erosion), 팽창(dilation)의 순차적 처리를 통하여 자동적으로 추출된다. 결과적으로, GDPA, 허프 변환 또는 다른 알고리듬들과 비교시 하나의 이점이 된다. 모폴로지 처리와 같이 본 프로그램은 그레이 레벨 값의 범위에 기반하여 지형지물을 추출을 위한 density slicing 기능 또는 주어진 경계치 보다 작은 화소 군집을 제거하는 처리인 'sieve filtering'을 제공한다. 이러한 기능들은 형태학적으로 처리된 결과를 증대하고 지형지물 종류들을 분리하는데 유용하다. 또한 배경의 제거, 잡음 탐지, 도시 환경 원격 탐사에서의 지형지물 특성화에 기여한다. 본 프로그램을 이용하는데 있어서 IKONOS 위성영상을 이용하여 시험 구현하였다. 결과, 다중 경계치 또는 steve filtering을 이용한 그레이 레벨 모폴로지 처리는 복잡한 지형지물과 많은 데이터로 구성된 고해상도 영상 내의 주어진 대상에서 자동적인 처리와 사용자 정의 sieve filtering으로 인한 효과적인 지형지물 추출 방법으로 간주 된다. 시안을 작성 표준화를 위한 첫 단계 시도를 소개하였다.분석 결과는 문장, 그림 및 도표, 장 끝의 질문, 학생의 학습 활동 수 등이 $0.4{\sim}1.5$ 사이의 값으로 학생 참여를 적절히 유도하는 발견 지향적 인 것으로 조사되었다. 그러나 장의 요약은 본문 내용을 반복하는 내용으로 구성되었다. 이와 같이 공통과학 과목은 새로운 현대 사회에 부응하는 교과 목표와 체계를 지향하고 있지만 아직도 통합과학으로서의 내용과 체계를 완전히 갖추고 있지 못할 뿐만 아니라 현재 사용되고 있는 7종의 교과서가 교육 목표를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 교사의 역할이 더욱더 중요하게 되었다.괴리가 작아진다. 이 결과에 따르면 위탁증거금의 징수는 그 제도의 취지에 부합되고 있다. 다만 제도운용상의 이유이거나 혹은 우리나라 주식시장의 투자자들이 비합리적인 투자형태를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며,
본 논문에서는 염해를 받는 RC 구조물의 부식 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 예측 방법은, 현장 계측 데이터가 추가적으로 있을 때 베이스 정리 이론에 의하여 계속적으로 업데이팅을 할 수 있다. 모델 매개변수의 확률론적인 특성은 모델로 명백하게 고려된다. 염해 해석 모델의 절차를 간단하게 하기 위해서는, 내구성 한계의 확률은 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법에서 얻는 표본에서 결정된다. 이러한 새로운 방법은 중요한 콘크리트 구조물을 설계하기에 아주 유용하다. 그리고 모니터링을 통한 실 콘크리트구조물의 잔존수명을 예측 할 수 있다.
본 연구는 초등학교 고학년 학생들의 흡연 경험 실태, 흡연에 대한 태도, 흡연 유무에 영향을 미치는 요인을 분석한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 횡단면 기술적 연구 방법을 통하여 충청도와 강원도 소재 초등학교의 4,5,6학년 학생들 중 총 810명을 편의표본추출방법으로 선정하였으며, 흡연 유무에 따른 특성과 흡연에 대한 태도를 일반화 선형 방법을 이용하여 흡연에 영향을 미치는 영향요인을 분석하였다. 본 연구를 위하여 사전에 Y 대학교의 연구윤리심의위원회(IRB)의 승인을 받았다. 본 연구를 위하여 810명의 학생들이 조사에 포함되었는데, 이들 중 7.3%의 초등학교 고학년 학생들이 흡연 경험이 있다고 보고하였다. 흡연에 영향을 미치는 분석 결과, 흡연 경험이 있는 친구를 가진 학생들, 친구의 담배 권유를 거부가 어려운 학생, 그리고 남학생들이 유의하게 흡연 경험이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 초등학교 학생들을 위한 금연교육은 친구의 담배 권유를 거부할 수 있는 인지 프로그램을 포함한 남학생들을 대상으로 같은 또래들의 정서에 맞는 맞춤 금연 교육 프로그램이 실시되어야 하며, 원하지 않는 흡연 경험으로 인한 피해로부터 초등학생들을 보호하기 위해서는 적극적인 학교의 금연교육을 강화해야 한다.
본 연구는 영유아기 자녀를 둔 어머니들의 전통육아에 대한 이미지 유형과 그 특성을 Q-방법으로 분석하였다. 이를 위해 전통육아를 경험한 어머니들을 중심으로 심층면담을 실시하고 어머니들에게 전통육아에 대한 브레인스토밍을 실시하여 Q-모집단을 마련하였다. 그 중 40개의 진술문을 추출하여 Q-표본을 만들고, 40명의 어머니들에게 진술문의 동의수준을 9단계로 분류하도록 하여, 그 결과를 QUANL 프로그램으로 분석하였다. 연구결과 영유아기 자녀를 둔 어머니들의 전통육아에 대한 인식 유형은 네 가지로 구분되었으며, 각 유형 '조화로움을 통한 관계 지향적 육아', '한국 고유의 전승가치를 담은 원형적 육아', '생명을 존중하는 실천 중심적 육아', '현대적 변형이 필요한 애착육아'로 명명되었다. 이 연구는 어머니들이 가지는 전통육아에 대한 이미지를 살펴봄으로써 전통육아의 전승과 효과적 실천을 위한 실제적 시사점을 도출하는 계기가 되었다.
목적 본 연구의 목적은 북한이탈 어머니의 영유아 자녀 양육 경험이 무엇인지 그 경험 과정을 확인하고, 양육과정을 통해 심리사회적 문제를 어떻게 해결하는가에 대한 실체이론을 개발하는 것이다. 방법 연구참여자는 이론적 표본추출을 통하여 선정하였고 연구 자료는 심층면담과 참여관찰 및 참여자의 의무기록 등을 사용하여 수집한 후 Strauss와 Corbin (1998)의 근거이론방법을 적용하여 분석하였다. 결과 연구 결과 개방코딩 과정에서 62개의 개념과 23개의 하위범주, 11개의 범주가 도출되었으며 북한이탈 어머니의 영유아 자녀 양육 과정의 핵심범주는 '희망을 가지고 키워가기'로 밝혀졌다. 시간 흐름에 따른 양육 과정은 '양육 환경 변화 인식기', '양육 방법 조정기', '자신감 형성기'의 3단계로 나타났으며 양육 과정의 유형은 기대하기형, 지켜보기형, 걱정하기형의 세 가지 유형으로 구분되었다. 결론 본 연구의 결과는 영유아 자녀를 돌보는 북한이탈 어머니들의 양육경험을 이해하고 개별적인 간호를 제공하는데 기초가 될 이론적 기틀로 활용할 수 있을 것이며 북한이탈주민이 급증하고 이에 따라 동반 입국하는 아동의 수도 함께 증가하고 있는 현 시점에서 이 아동들의 건강 유지 및 증진을 위한 간호 실무에 매우 중요한 초석이 될 것이다.
현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.
본 연구는 국내 여대생들의 성경험 실태를 파악하고 성경험 예측 요인을 규명하기 위한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 횡단면 기술적 연구 방법을 통하여 서울, 충청도, 강원도 소재의 총 6개의 4년제 대학교에 재학 중인 여대생들 중 320명을 편의표본추출방법으로 선정하였으며 Y 대학교의 연구윤리심의위원회(IRB)의 승인을 받았다. 최종적으로 299명의 학생들을 조사에 포함시켰으며, 로지스틱 회귀분석 방법을 이용하여 분석하였다. 본 연구를 위하여 299명의 학생들이 조사에 포함되었는데, 이들 중 60.2%의 여대생들이 성경험이 있다고 보고하였다. 성경험 예측 분석 결과, 성경험이 있는 친구를 가진 학생들, 흡연 학생들, 학년이 올라갈수록 유의하게 성경험이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 여대생들을 위한 성교육은 금연 프로그램을 포함한 흡연 학생들과 저학년 학생들을 대상으로 여대생들의 정서에 맞는 맞춤 성교육 프로그램이 실시되어야 하며, 원하지 않는 성경험으로 인한 위기 상황으로부터 여대생들을 보호하기 위해서는 대학의 모든 교직원들의 협력을 강화해야 한다.
대기중의 고농도 오존의 피해를 줄이기 위해서, 고농도 오존 발생 전에 미리 오존 농도를 예측하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만, 고농도 오존은 그 발생 빈도가 매우 희소하고, 대기 오존 생성 과정이 매우 비선형적이며 복잡한 특징이 있다. 이러한 특징을 극복하고 보다 정확한 예측 모델을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 다양한 데이터 처리 기법을 도입하였다. 데이터 전처리과정에서 FCM(Fuzzy C-mean) 방법을 이용하여 오존 농도별 데이터 클러스터링을 시도하였으며, 결측 또는 비정상 데이터를 처리할 목적으로 Rejection 표본 추출법을 이용하였고, 모델의 입력과 출력의 상관관계를 향상시키기 위해서 로그 변환기법을 응용하였다. 오존 예측을 위한 모델링 기법은 DPNN(Dynamical Polynomial Neural Networks)을 이용하였으며, 최소 바이어스 판별법(Minimum Bias Criterion)으로 최적화된 모델을 선택하였다. 끝으로, 본 논문에서는 로그 변환기법이 예측 모델에 미치는 영향을 보이기 위해서 입력 데이터를 두 개의 집합으로 나누어 다양한 방법으로 예측 결과를 평가했다. 결과적으로 계절적 영향에 의해 특정 분포를 가지는 오존 관련 데이터에 있어서 로그 변환 방법이 모델의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보였다.
본 연구는 노인요양병원에서 발생하고 있는 노인학대 실태와 노인학대 방지를 위한 병원의 대응 방법에 따라 노인학대 감소와 유의미한 차이가 있는지 분석하였다. 전국 노인요양병원 중 표본추출을 통해 선정한 대상 병원 중에서 설문에 응답한 86개소를 분석한 결과 노인학대 실태는 정서적 학대인 감정 상한 언행(39.5%), 요구무시(24.4%), 위협적 언행(22.1%) 등이 목격되었고, 신체구속(29,1%) 및 폭행(15.1%), 그리고 생존위협(5.8%) 등의 신체적 학대, 그리고 성적수치심(22.1%)을 주는 성적 학대가 목격되었다. 노인요양병원의 노인학대 방지를 위한 대응 방법에서는 노인학대 관련 규정 여부 또는 노인학대 교육 여부는 노인학대 감소에 도움이 되지 않으며, 처벌규정, 모니터링단 구성, 신고인 비밀보장, 조사위원회 및 위원회 결과 공지 등 대응 방법이 노인학대 행위와 차이를 보여 규정이나 교육 보다는 실제적인 조사 및 대처 등에 주력하여 운영되거나 감독되어야 함을 시사하였다.
본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시하였다. 제시된 예측 방법은, 새로운 계측 데이터가 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적인 업데이팅이 가능하며 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 탄산화 내구성 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법(LHS)으로 간단하게 정리되고, 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이 방법은 콘크리트 구조물의 설계에 유용하게 사용될 수 있으며, 모니터링을 통한 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있다. 본 논문에서 사전예측치는 탄산화에 노출된 국내 콘크리트 구조물 데이터(3700개 시편)를 이용하여 콘크리트 탄산계수의 확률 특성을 고려하여 나타내었으며, 우도함수는 현장 모니터링 데이터를 이용하였으며 사후예측치는 사전예측치와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 또한, 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS)과 LHS의 비교를 통하여 본 논문에서 수행된 LHS를 이용한 샘플링기법이 보다 효율적인 시뮬레이션 수행이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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