본 연구의 목적은 언캐니 밸리 현상을 회피하는 가이드라인으로 언급되는 카툰-리얼리즘이 실제 효과가 있는지를 정량적, 실증적으로 검증하는 것이다. 이를 위해, 3D 모델의 외형을 만화처럼 추상화하고, 여기에 피부 질감을 인간의 피부처럼 사실적으로 표현하는 방법이 언캐니 밸리와 관련된 부정적 감성을 실제로 감소시킬 수 있는지를 실험을 통해 조사하였다. 실험결과, 만화형 3D 모델에 인간 피부재질을 적용하게 되면 섬뜩함의 정도가 통계적으로 유의하게(p<0.05) 높아지게 되며, 인간다움의 정도에는 변화가 없는 것으로 나타났다. 또한 인간형 3D모델에 만화형식의 피부재질을 적용하면 섬뜩한 정도(또는 친근함)에 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않으나, 인간다움의 정도는 통계적으로 유의하게(p<0.05) 낮아지는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 카툰-리얼리즘이 실제로는 큰 효과가 없으며, 오히려 지각단서의 충돌을 야기하여 언캐니 밸리를 유발할 수 있음을 보여준다. 본 연구의 결과는 추후 언캐니 밸리를 극복하는 디자인 가이드라인을 개발하는 데 있어 정량적이며, 실증적인 기초 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 간호대학생의 코로나19 예방접종 의도에 미치는 영향요인을 건강신념모델에 근거하여 확인하기 위함이다. 일개 간호학과 1-4학생 169명을 대상으로 구조화된 자가보고식 온라인 설문지를 사용하여 자료수집을 하였다. 수집된 자료는 SPSS/Window 21.0 프로그램을 사용하여 분석하였고, 코로나19 예방접종 의도에 미치는 영향요인을 확인하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 연구대상자의 코로나19 예방접종 의도에 영향을 미치는 요인들은 자기효능감(β=.345, p<.001), 행동의 계기(β=.307, p<.001), 지각된 유익성(β=.143, p=.034)과 지식(β=.116, p=.042)이었고, 모형의 설명력은 50.8%이었다. 간호대학생의 코로나19 예방접종 행위 증진을 위해 특히 자기효능감과 코로나19 관련 지식 향상을 위한 전략적 중재가 중요하다.
이 연구는 4P(Police-Press-Politics-Public) 모델의 분석을 통해 언론과 경찰의 바람직한 관계 정립을 위한 정책적 제언을 목적으로 한다. Jean-Louis Loubet Del Bayle은 4가지 주체인 경찰, 언론, 대중, 정치의 관계에 관하여 정보의 교류와 흐름, 권력관계, 정당성 관계라는 3가지 측면에서 이들 간의 관계 모델을 제시하고 있다. 모델 분석을 통해 알 수 있는 것은 언론과 경찰은 국민과 정치라는 외부 주체와의 관계에서 정당성(Legitimacy)을 부여받고 그 정당성을 바탕으로 정보를 입수하고 상대방에 대한 통제 권한을 행사한다는 것이다. 이렇듯 각자의 사회적 기능과 외부환경과의 관계는 경찰과 언론의 관계를 민감하고 복잡하게 만드는 근본 이유가 된다. 4P모델의 분석을 통해 알 수 있는 것은 언론과 경찰의 균형적 관계 정립은 두 주체의 사회적 기능을 보장하고 정당성 확보의 공통 경로인 국민들의 이익으로 귀결된다는 것이다. 또한, 경찰은 언론과의 균형적 관계 형성을 통해 사회변화의 적응성을 높여 경찰행정발전의 영속성을 확보할 수 있다는 것이다. 그리고 경찰과 언론의 균형적 관계를 위해서는 두 주체에게 공통적으로 적용되는 실질적인 '보도 가이드라인'이 마련되어야 하고, 경찰로서는 언론에 대한 사회적 기능의 이해와 관계 개선을 위해 전문적인 인력으로 구성된 언론 담당 부서를 설치해야 한다.
수산식품에서 문제가 되는 식중독 균인 V. parahaemolyticus를 대상으로 온도, pH 및 초기균수에 따른 균의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. $1.0{\times}10^{2},\;1.0{\times}10^{3},\;1.0{\times}10^{4}\;CFU/mL$의 각 초기균수 조건에서 실험치와 예측치의 상관계수는 각각 0.966, 0.979, 0.965으로 나타났다. 또한, 초기균수를 고려하지 않은 모델식은 상관계수가 0.966으로 다음과 같이 나타났다. Polynomial model: $$k=1.10{\cdot}\exp(-0.5(((T-34.14)/9.09)^{2}+((pH-6.59)/4.68)^{2}))$$ 균의 증식 지표치인 최대증식속도상수 k는 온도에 지배적인 영향을 받았으며, pH 및 초기균수에 따른 유의적인 차이는 없었으므로 (P>0.05), k와 온도와의 관계식인 square root model로 나타내었다. Square root model: $${\sqrt{k}\;0.06(T-9.55)[1-\exp(0.07(T-49.98))]$$ V. parahaemolyticus의 경우, square root model에 의한 실험치와 예측치의 상관계수는 0.977로 polynomial model보다 높은 적용성을 나타내었다.
고 전계하에서 수직 및 수평 전계의 영향을 고려할 수 있는 Hewlett-Packard 이동도 모델을 구현하였다. HP 이동도 모델은 BANDIS에 구현되었다. 구현된 HP이동도 모델을 검증하기 위해 N-MOSFET과 P-MOSFET에 대해 모의실험을 수행하여 MEDICI와 비교한 결과, 드레인 전압-드레인 전류는 5% 이내의 최대 상대 오차를 보였고 전위 분포는 5% 이내의 최대 상대오차를 보였다. MEDICI에서는 1회 수렴을 하기위해 평균 4.6회 이하의 행렬 연산이 필요한 반면 BANDIS에서는 평균 4.3회 이하의 행렬 연산이 필요하다.
시스템의 안전성을 평가하기 위해 안전성 문제 해결 도구인 SPR[1]을 이용하여 보안 모델을 프롤로그 기반의 명세 언어인 SPSL로 기술하여 안전성을 검증한다. 보안 모델은 시스템의 3가지 컴포넌트, 시스템 보안 상태(system security states), 접근 통제 규칙(access control rules), 그리고 보안 기준(security criteria)으로 구성된다. 본 논문에서는 보안 모델의 보안 기준에 NTFS의 다중 사용 권한을 적용하여 명세하고 안전성 문제 해결방법을 제시하고자 한다.
목적: Encoded healing abutment와 scan body를 이용한 디지털 인상과 pick-up 인상용 코핑을 이용한 인상 채득법의 정확도를 다른 임플란트 식립 각도에서 비교 연구하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 3D 프린터를 이용해 주모형을 제작하고 0°, 10° 및 20°의 근심경사로 3개의 임플란트를 위치 시켰다. 각각의 임플란트에 지대주를 체결하고 주모형을 스캔하여 참조 모델을 만들었다. P군 모델은 pick-up 인상용 코핑을 사용하여 15개의 석고 모형을 만들고 지대주를 장착 후 스캔하여 제작하였다. E군과 S군의 모델은 각각 encoded healing abutment와 scan body를 주모형에 체결하고 구내 스캐너를 이용해 15회씩 인상채득을 하여 제작하였다. 각각의 실험군 STL 파일은 best fit alignment를 이용해 참조 모델과 중첩하였고 root mean square (RMS) 값을 분석하였다. 결과: RMS 값은 P군에서 가장 작았고(25.56 ± 2.53 ㎛), 그다음 S군(35.27 ± 2.56 ㎛), E군(38.29 ± 4.12 ㎛) 순 이었다. S군과 E군 사이에는 유의차가 없었고, P군은 S군과 E군 보다 작았다(P < 0.05). 임플란트 각도와 RMS 값의 상관관계는 E군에서 유의하였다(P < 0.05). 결론:Pick-up 인상용 코핑 방법은 encoded healing abutment와 scan body 인상 채득 방법에 비해 더 높은 정확도를 보였고 encoded healing abutment와 scan body 인상 방법은 정확도에서 유의한 차이가 없었다. Encoded healing abutment의 임상적 사용은 가능하나 경사진 임플란트의 인상의 경우 주의하여 사용해야 할 것으로 사료된다.
InP의 전자와 정공의 이온화계수로부터 추출한 유효이온화계수를 이용하여 InP 다이오드의 항복전압을 위한 해석적 표현식을 유도하였다. 해석적 항복전압 결과를 $N_D=6\times10^{14}cm^{-3}\sim3\times10^{17}cm^{-3}$의 도핑 농도에서 수치적 결과 및 실험 결과와 비교하였다. 각 농도에 따른 해석적 항복전압은 수치 해석적 결과와 매우 잘 일치하였고, 실험 결과와는 10% 이내의 오차로 잘 일치하였다.
VTR은 생산체제에 있었서 대량생산방식을 채택하는 전형적인 제품으로서 그 기구부와 회로부의 설계 및 해석에 관하여 많은 연구가 수행되어왔다. 본 연구에서는 조정공정의 자동화를 위하여 헤드드럼에서의 테이프 변형을 결정하는 요소 p2, p3 포스트의 조정에 관한 연구가 수행되었다. 테이프의 변형을 측정하기 위해서 먼저 테이프 변형의 단순화된 모델이 제안되었으며 영상헤드에 의해 읽혀지는 RF 신호로 부터 테이프의 변형을 측정하는 방법과 테이프 변형으로 부터 p2, p3 포스트의 오조정량을 찾는 신경외로망을 이용한 역모델이 개발되었다.
띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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