본 연구에서는 영재성에 따라 사고양식에 따른 학습자 유형 분포의 차이를 분석하고, 사고양식 유형과 영재성에 따른 학습흥미와 자기조절학습 차이를 분석하고자 하였다. 교육청 과학영재 과정을 이수하는 중학생 129명, 일반학생 310명이 사고양식 도구 65문항, 자기조절학습 검사 24문항, 학습흥미 검사 45문항에 응답하였고, 2단계 군집분석, $x^2$ 검증, 이원다변량분석(2 way-MANOVA), $Scheff{\acute{e}}$ 사후검증 등을 통해 데이터를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 위계적 군집분석 결과, 학생들은 4개의 군집, '높은 사고형', '외부-자유형', '행정-보수형', '낮은 사고형'으로 분류되었다. 영재학생 집단에서는 높은 사고형(51.2%), 행정-보수형(30.2%), 외부-자유형(17.1%), 낮은 사고형(1.6%)순으로, 일반학생집단에서는 행정-보수형(59.0%), 높은 사고형(20.6%), 외부-자유형(11.6%), 낮은 사고형(8.7%)순으로 많았다. 둘째, 사고양식에 따른 학습흥미 분석 결과, 높은 사고형은 모든 학습흥미에서 행정-보수형 및 낮은 사고형보다 높은 수준을 나타내었으며 특히, 사고적 흥미가 다른 집단에 비해 가장 높았다. 영재성에 따른 학습흥미의 분석 결과, 영재학생이 일반학생에 비하여 사고적 흥미와 탐구적 흥미가 유의하게 높은 것으로 나타났다. 셋째, 사고양식에 따른 자기조절학습 분석 결과, 높은 사고형은 모든 자기 조절 하위 구인에서 행정-보수형 및 낮은 사고형보다 높은 수준을 나타냈으며, 특히, 통제신념은 모든 집단 중 가장 높았다. 또한 영재가 일반학생에 비하여 통제신념과 정보탐색 수준이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 사고양식 유형에 따른 효과적인 교육 및 지원을 위한 방안을 제안하였다.
최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
본 연구는 청소년들의 집단따돌림 유형에 따른 협동 및 공감기술과 학교생활적응도 간의 차이를 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 수도권에 소재한 중 고등학교에서 213명의 청소년(중: 106명, 고: 107명)을 대상으로 설문조사하였다. 자료의 분석은 집단따돌림 유형을 분류하기 위해 2단계 군집분석을 사용하였고, 집단에 따른 예측변수의 설명은 다항로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과, 첫째, 집단따돌림 가해 및 피해경험은 협동 및 공감기술과 부적 상관이 있었으며, 학교생활적응도와도 부적 상관을 보였다. 둘째, 집단따돌림 가해군과 피해군은 협동기술의 부족과 관련되며, 가 피해군은 공감기술의 부족과 관계가 있었다. 셋째, 학교생활적응도에 협동과 공감기술은 유의한 예측변수로 나타났다. 이러한 연구결과를 고려할 때, 청소년들의 협동과 공감기술은 집단따돌림의 가해 및 피해경험을 줄이고, 학교생활적응에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타나 청소년들의 사회적 기술 훈련 프로그램의 필요성을 확인하고 시사점에 대해 논의하였다.
구두를 제작하는 기본 틀인 라스트는 3차원 형상과 관련된 정보와 기술이 총체적으로 집약된 결과물이다. 해외에서는 이미 3D 프틴팅 기술을 이용한 구두 제작이 상용화 단계에 도달하였으나, 국내에서는 아직 도입 초기 단계이다. 본 연구에서는 국내 제화산업의 경쟁력 확대를 위해, 3D 스캐닝, 3D 모델링, 3D 프린팅의 첨단 기술로 구성된 3D 제작 프로세스를 라스트 제작에 도입하였다. 이를 위해, 2010년도 SizeKorea에서 3D 스캔한 30대 남성 200명의 3D 발 형상을 사용하여, 요인분석, 군집분석을 실시하고, 3개의 발 유형을 분류한 후, 각 유형별 대표모델을 선정하였다. 대표모델들의 3D 스캐닝 형상에서 XY, YZ, XZ평면의 단면도들을 추출하고, 라스트 모델링의 스케치 단면으로 사용하였다. Solidworks CAD를 사용하여 라스트를 3D 모델링하였으며, 보급형 3D 프린터인 MakerBot Replicator2로 3D 프린팅 하였다. 본 연구 결과는 국내 제화산업에서 3D 프린팅 기술의 상용 가능성을 보여주었다. 3D 스캐닝, 3D 모델링, 3D 프린팅의 3단계 생산설계 방식은 향후 의류패션산업 전 분야에서 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.
안정적인 유묘의 확보는 스마트작물생산을 위한 공정육묘 생산에서도 중요하며, 기내배양시 유전적 안정성이 높은 유묘의 대량증식은 유묘생산과 공정육묘생산에서 중요한 과정이다. 기내배양시 배양과 정에서 존재하는 체세포영양계변이(somaclonal variation)라는 장벽을 제거하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 화본과 식물인 홍띠(Imperata cylindrica ‘Rubra’)로부터 기관분화 단계별 재분화체를 작성하여 기관분화 시 기내재생체의 유전적 안정성을 조사하였다. ISSR 마커에 기반하여 유전적 변이성을 조사하고자 7종류 총 21개체의 기관분화 단계별 재분화체 및 재분화식물체에 대하여 분석한 결과, 유전적 다형성은 기관분화 단계별 재분화체 및 순화 재분화체에서 대조구인 모식물체(1.4%) 대비 같거나 높게 나타나서 재분화체에서 유전적 안정성이 다소 낮은 것으로 나타났다. 또한, Jaccard 계수(Jaccard coefficient)로 총 21개체들 간의 유전적 유사도 지수를 평가한 결과, 유전적 유사도 지수는 0.747~1.0 사이에 분포하며, 평균 0.868로 나타났다. ISSR 마커 밴드에 기반하여 평균연결법(Average linkage method)으로 군집 분석한 결과, 모든 개체는 유사도 지수 0.809 ~ 1.000 내에 분포하였다. 유전적 유사도 지수 0.809에서 2개 그룹으로 유집되었으며, 모식물체와 실내재배, 노지재배 재분화 녹색 식물체가 같은 그룹으로 분류되었다. 이상의 결과는 화본과 식물의 기내배양에서 기관분화 시 존재하는 체세포영양계변이에 대한 기초 정보를 제공해 준다. 이들 기관분화에 따른 기내재생체의 안정성에 대한 연구자료는 향후 기내식물의 안정적인 대량번식에 있어 유익한 배경을 제공해 줄 것이다.
우리나라 건설업의 생산성은 매우 낮은 수준으로 평가되고 있으며, 제4차 산업혁명의 요소 기술 활용도도 다른 산업에 비해 매우 낮은 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 시공단계에서 직접적으로 시공을 담당하는 전문건설업의 기술 개선 수요를 파악할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 우리나라 전문건설업의 기술개선 수요를 조사, 분석하여 시공경쟁력을 향상시키기 위한 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 전문건설업종의 분류 개념과 현황을 파악하고 이를 기반으로 설문조사지를 구성하였다. 그리고 전문건설업 종사자를 제외한 전문가를 대상으로 조사를 실시하였으며, AHP와 클러스터링 기법을 활용하여 전문건설 업종별 기술 개선 수요에 대해서 도출하였다. 본 연구의 성과는 향후에 시공 경쟁력을 높이기 위한 정책개발과 R&D 투자방향, 그리고 기술개발 로드맵의 실질적인 참고자료가 될 것이며, 국내 건설산업의 시공 경쟁력을 향상시키기 위한 방향성을 제시하는데 도움이 될 것이다.
시계열 분석은 시간 순서로 정렬된 데이터로부터 다양한 정보와 인사이트를 발견하기 위한 방법으로 많은 조직에서 비즈니스 문제 해결을 위해 적용하고 있다. 그중에서 시계열 유사도 측정은 패턴이 비슷한 시계열들을 식별하기 위한 단계로서 시계열 검색 및 군집화와 같은 시계열 분석 응용에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전체 시계열이 아닌 이상치들을 중심으로 시계열 유사도 측정을 계산 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 이상탐지를 통해 추출된 서브시퀀스 집합에 대한 유사도 측정 결과와 시계열 전체에 대한 유사도 측정 결과 사이의 순위 상관관계를 측정 및 분석하여 제안 방법을 검증한다. 실험 결과로써, 주식 종목 시계열 데이터에 이상치 비율 10% 을 적용한 유사도 측정으로부터 최대 0.9 이상의 스피어만 순위 상관계수를 확인하였다. 결론적으로 제안 방법을 통해 시계열 유사도 측정에 소요되는 계산량을 유의미하게 절감하는 동시에 신뢰 가능한 시계열 검색 및 군집화 결과를 기대할 수 있다.
독일의 산림미학(숲미학)과 영국의 산림디자인 개념에 따르면 우리나라 국립공원 인공림도 단계별로 생태적 복원이 필요하며, 본 연구는 국립공원 인공림의 식생구조를 분석하여 생태적 천이를 유도하기 위한 식생유형별 간벌 밀도 기준을 제시하고자 수행하였다. 국립공원 중 치악산, 속리산, 덕유산, 내장산에 분포하는 잣나무림, 전나무림, 편백림, 은사시나무림, 일본잎갈나무림 등 인공림 8개소와 소나무군집, 소나무-졸참나무군집, 졸참나무군집 등 자연림 3개소 등 총 11개소에 $20m{\times}20m(400m^2)$ 크기의 방형구를 설정하였다. 식생구조 특성을 고려하여 인공림을 천이미발달형, 외래종치수발달형, 천이초기형으로 유형화하였다. 종다양도(H')는 천이미발달형 0.9681~1.1323, 외래종치수발달형 1.0192~1.1870, 천이초기형 1.3071~1.3892, 자연림 1.2202~1.3428로 침엽수 단일수종 위주의 단층구조의 인공림보다 천이초기형 인공림과 다층구조의 자연림의 종다양도가 다소 높았다. 단계별 간벌 밀도는 30~60% 범위로 하되, 천이미발달형은 외래종 우점치가 88~90%로 높으므로 대경목부터 3단계에 걸쳐 간벌하고, 외래종치수발달형은 외래종 우점치가 60~97%로 높고 아교목층과 관목층에 치수가 발달하고 있어 조기에 외래종 치수를 제거하고 1단계 또는 2단계에 걸쳐 간벌하며, 천이초기형은 외래종 우점도가 30% 이하로 자생종과 경쟁하는 외래종을 우선적으로 간벌하고 1단계 또는 2단계에 걸쳐 간벌할 것을 제시하였다.
본 연구는 하천구배에 따라 환경요인 및 생물군집이 변화한다는 하천연속성 개념(River Continuum Concept, RCC)을 금강 수계에 적용하여, 수서곤충 섭식기능군의 공간적 분포 특성과 환경요인 사이의 상관관계를 규명하기 위하여 수행되었다. 이를 위해, 수서곤충 생물군집의 서식에 영향을 미치는 물리 화학적 환경요인들과 생물군집의 분포관계를 단계적 다중회귀분석기법으로 분석하였다. 또한, 주요인으로 선정된 환경요인들에 따른 생물군집의 분포특성을 발생확률 예측기법인 빈도비 모델(Frequency Ratio Model, FRM)과 지리정보시스템(GIS)의 공간분석기법에 적용하여 수서곤충 섭식기능군의 분포예측도를 작성하였다. 연구 결과, 고도, 하폭, 유속, conductivity, 수온, 모래의 함량 등 6개 환경요인의 결정계수($R^2$)가 0.5 이상으로 나타나 수서 곤충 섭식기능군의 분포에 영향을 미치는 주요인으로 선정되었다. 그리고 작성된 분포예측자료와 연구지역에 대하여 기 조사된 실측자료를 비교 검증한 결과, 두 자료 사이의 평균제곱근오차(RMSE)가 0.1892~0.4242로 나타나 예측모델의 신뢰성을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 수서곤충 섭식기능군을 이용한 하천생태계의 새로운 평가방법 작성에 활용될 수 있을 것이며, 하천 서식지의 보전 및 복원을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
유방암은 최근에 빠르게 증가하고 있는 여성 암중의 하나이며 그 발명원인이 불명확하여 조기 검출만이 생존율을 높일 수 있는 유일한 방법이다. 본 논문에서는 효율적으로 미소석회질의 의심 영역을 검출할 수 있는 방법에 대하여 설명한다. 본 논문에서는 디지털 마모램 영상에 대한 통계적 분석으로부터 일반적인 미소석회질의 특성을 분석한 후 분석된 자료를 이용하여 다단 신경망을 구성한 후 의심영역으로 간주되는 ROI를 검출한다. ROI 검출을 위하여 4단계로 구성되는 알고리즘을 제안하며 전처리 과정, 다단계 thresholding, 선형필터를 이용한 1차 미소석회질 선별작업, 다단계 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출이 포함된다. 선형필터를 이용한 1차 선별작업에서는 모든 미소석회질을 검출할 수 있었고 유방조직 제거를 통한 신경망에서의 작업처리 감소율이 86%로 나타났다. 2단 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출단계에서 첫 번째 신경망에서는 미소석회질의 형태적 특성을 기반으로 11개의 특징 값들을 정의하였으며 모든 데이터에 대한 실험 결과 평균 96.66%의 인식률을 보였다. 그리고 두 번째 신경망에서는 첫 번째 인식 결과 값과 미소석회질의 군집특성을 이용하기 위해 첫 번째 인식결과를 토대로 조사된 군집분포 여부를 특징 값으로 사용하였으며 그 결과 1차 신경망보다 높은 평균 98.26%의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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