과학적 소양의 함양을 과학 교육의 목표로 둘 때, 과학의 본성에 대한 이해는 학생들이 갖추어야 할 능력으로서 빠뜨릴 수 없는 요소 중 하나이다. 과학의 본성에 대한 이해를 높이기 위한 다양한 학습전략이 논의되는 가운데, 다수의 연구에서 과학의 본성에 대한 명시적-반성적 접근이 가장 효율적인 전략이라는 결과가 제시된다. 과학관련 사회쟁점(SSI)은 다양한 원인이 작용하여 발생하며, 발달하고 있는 현대 과학기술과 관련하여 발생하는 경우가 많아, 단 하나의 확실한 해결책이 존재하지 않는 특성을 가지고 있다. 과학관련 사회쟁점에 대한 논의과정에 참여하는 학생들은 완전하지 않은 과학지식을 바탕으로 추론하여 쟁점에 대한 주장과 근거를 마련해야한다. 따라서 본 연구는 과학관련 사회쟁점을 활용한 수업이 과학의 본성에 대한 반성적 사고를 촉진할 수 있는 훌륭한 학습 전략이라는 것을 전제로 한다. SSI에 대한 논의 과정에서 과학의 본성에 대한 이해가 매우 중요한 역할을 하고 있음에도 불구하고 SSI를 이용한 학습활동과 학생들의 과학의 본성에 대한 이해 사이의 관계에 대해서는 아직도 논란이 존재한다. 이것은 과학의 본성을 일반화된 맥락에서 명시적으로 접근하고 과학관련 사회쟁점과 관련된 맥락에서 반성할 기회를 제공하지 않은 것에 기인한다. SSI를 통한 학습 환경이 과학의 본성을 이해하는 데 어떠한 영향을 주는지 탐색하기 위해서는 맥락화된 상황에서 과학의 본성에 대해 반성할 수 있는 기회를 학생들에게 충분히 제공한 후, 맥락화된 상황에서의 과학의 본성에 대한 이해가 일반화된 상황으로 전이될 수 있는지 탐색해보아야 한다. 따라서 본 연구에서는 SSI 학습 맥락에서 과학의 본성에 대해 충분히 반성할 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 적용하여 그 효과를 탐색하는 것을 목표로 하였다. 경기도 소재 고등학교에 재학 중인 71명의 학생이 연구에 참여하였다. 학생들의 과학의 본성에 대한 인식의 변화를 살펴보기 위하여 SSI 프로그램 적용 전과 후에 VNOS-C 설문을 실시하였으며, 보다 심층적인 분석을 위하여 반구조화된 면접을 실시하였다. 연구 결과, 학생들은 맥락화된 상황에서 과학의 본성을 학습하였음에도 불구하고 일반화된 상황에서도 과학의 본성에 대한 이해의 향상을 나타냈다. SSI 자체가 가지고 있는 속성이 학생들의 과학의 본성에 대한 이해의 향상에 큰 영향을 미쳤으며, 지속적으로 반성할 수 있는 기회와 학습 자료를 제공한 것이 과학의 본성에 대한 이해를 전이하는 데 도움이 되었다.
감성은 학습, 행동, 의사결정, 상호대화를 포함한 인간의 일상생활에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 생체신호로부터 최소한의 중요한 특징만을 추출하여 사용하는 감성 분류기를 설계하고자 한다. 생체신호는 맥파, 피부온도, 피부전도도, 뇌파신호(전두엽, 두정엽)를 사용하였으며, 4가지 감정(보통, 슬픔, 공포, 행복)은 영화 관람을 통하여 유도하였다. 측정한 생체신호로부터 추출한 24개의 특징으로부터 최적의 특징 집합의 결정은 서포트벡터머신 기반 적합도 함수를 사용하는 유전알고리즘을 적용하였다. 최적의 4감정 분류 정확도는 96.4%이었으며, 서포트벡터머신만을 사용하였을 경우보다 17% 높았다. 선택된 최소에러 특징은 맥파 심박변이도의 평균, NN50, 맥파 유도 맥파 전달 시간의 평균, 피부전도도의 평균과 두정엽 뇌파의 ${\delta}$, ${\beta}$ 주파수 대역에너지였다. 실험을 통하여 두정엽 뇌파, 맥파, 피부전도도의 조합이 고정밀 감정 장비에 적합하였으며, 79% 성능을 보인 맥파와 피부전도도의 조합이 간단한 감성장비에 적절하게 적용할 수 있다.
본 논문에서는 육/해상에서 제공 가능한 다양한 서비스를 통해 항해사의 의사결정을 지원함으로써 해양 안전을 확보하기 위한 연구의 일환으로 ARPA 혹은 ATA 장비가 탑재되어 있지 않는 선박에 CPA/TCPA 정보를 제공하기 위한 서비스를 제안한다. 제안 서비스를 검증하기 위하여 실제 선박을 대상으로 실험을 수행하기에는 많은 어려움이 있기 때문에 본 논문에서는 시나리오 기반의 시뮬레이터인 SiNAS 및 CPA/TCPA 정보 제공 소프트웨어를 활용하여 유용성을 평가한다. 이를 위해 검증 목적에 적합하도록 시뮬레이션 시나리오를 명세한 후, 다양한 경력을 가진 12명의 항해사를 선정하여 시뮬레이션을 수행한다. 또한, 임무 성공 여부, 충돌 위험 선박과의 최근접 거리, 충돌 위험 선박을 인지하는데 까지 걸린 시간, 인지한 후 회피 조치를 취한 시간 등을 기반으로 시뮬레이션 결과를 분석하며, 유효성, 효율성, 만족성의 세 가지 요소를 기준으로 제안 서비스의 유용성을 평가한다.
이 연구의 목적은 마이스터고 학생들의 진로성숙도와 학교부적응에 대하여 알아보고 진로성숙도가 학교부적응에 미치는 영향에 대하여 분석하여 마이스터고 학생들의 진로교육에 기초 자료를 제공하는데 있다. 연구의 목적을 수행하기 위하여 문헌연구와 조사연구를 진행하였다. 문헌연구를 통해 마이스터고와 진로성숙도, 학교부적응에 대하여 알아보았고, 진로성숙도와 학교 부적응을 측정하기 위한 도구를 통해 2016년 완성학급이 된 37개 마이스터고등학교 1,660명의 학생들에게 설문 조사를 실시하여 70%의 설문지를 최종 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 마이스터고 학생의 진로성숙도는 학교 부적응에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 진로성숙도 하위 영역에서는 '독립성', '직업에 대한 태도', '합리적 의사 결정', '정보 탐색'과 '진로 준비 행동'이 학교 부적응에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 적응 집단과 부적응 집단으로 구분하여 실시한 다중회귀분석에서는 적응 집단이 부적응 집단에 비하여 진로성숙도가 학교 부적응에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 둘째, 성별에 따라서는 여학생이 학교 부적응 수준이 낮고, 진로성숙도가 높았다. 학년에서는 1, 2, 3학년 순으로 학교 부적응 점수가 높아졌지만, 진로성숙도에서는 2학년이 3학년보다 진로성숙도가 더 낮은 결과를 보였다. 성적에 있어서는 성적이 높아질수록 학교 부적응은 낮았고, 진로성숙도는 높았으며, 계열에 따른 변인에서는 공업, 농 생명산업, 수산 해운 순으로 학교 부적응이 낮았고, 진로성숙도가 높았다. 담임의 교과에 따른 분류에서는 보통교과가 담임인 경우가 진로성숙도가 더 높고, 학교 부적응이 낮았다. 졸업 후 진로에 따른 학교 부적응은 대학에 진학하고자 하는 학생에 비하여 취업을 하고자 하는 경우에 학교 부적응이 낮고 진로성숙도가 높았다. 마지막으로 기타(창업, 가업 승계)의 경우에는 학교 부적응 수준과 진로성숙도가 함께 높은 결과가 나타났다. 셋째, 적응 집단과 부적응 집단의 배경 변인별 진로성숙도와 학교 부적응의 차이를 분석한 결과에서는 모든 변인에서 유의미한 차이를 나타났다.
최근 정부는 기술 위주의 경쟁을 강화하는 차원에서 기술제안입찰방식을 점차 확대시켜 나가고 있다. 기술제안입찰방식은 다방면의 복잡한 기술이 적용되고 이러한 기술들을 설계도서에 반영할 시 비용, 공기, 시공성 등의 측면에서 원안에 대한 변수가 발생될 수 있기 때문에, 참여자간의 협업이 중요함에도 불구하고 이에 대한 관리는 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 기술제안입찰에서 참여자간의 협업지원을 위해 협업저해요인을 도출하여 이를 중점적으로 관리하는 방향을 도출하고자 하였다. 이를 위해 첫째로 요인분석을 실시하여 협업저해요인을 5가지 유형으로 분류하였고 두 번째로 분류된 5가지 요인들과 기술제안입찰 각 업무별 참여자간의 상관분석을 통해 변수간의 상관도를 분석하였다. 변수간의 상관도가 높은 협업저해요인을 중점협업관리요소로 정의하고 끝으로 각 업무별로 이를 관리할 수 있는 방향을 제시하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.58-63
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2017
Emergencies and disasters can happen any time without any warning, and things can change and escalate very quickly, and often it is swift and decisive actions that make all the difference. It is a responsibility of the building facility management to ensure that a proven evacuation plan in place to cover various worst scenario to handled automatically inside the facility. To mapping out optimal safe escape routes is a straightforward undertaking, but does not necessarily guarantee residents the highest level of protection. The emergency evacuation navigation approach is a state-of-the-art that designed to evacuate human livings during an emergencies based on real-time decisions using live sensory data with pre-defined optimum path finding algorithm. The poor decision on causalities and guidance may apparently end the evacuation process and cannot then be remedied. This paper propose a cloud connected emergency evacuation system model to react dynamically to changes in the environment in emergency for safest emergency evacuation using IoT based emergency exit sign system. In the previous researches shows that the performance of optimal routing algorithms for evacuation purposes are more sensitive to the initial distribution of evacuees, the occupancy levels, and the type and level of emergency situations. The heuristic-based evacuees routing algorithms have a problem with the choice of certain parameters which causes evacuation process in real-time. Therefore, this paper proposes an evacuee routing algorithm that optimizes evacuation by making using high computational power of cloud servers. The proposed algorithm is evaluated via a cloud-based simulator with different "simulated casualties" are then re-routed using a Dijkstra's algorithm to obtain new safe emergency evacuation paths against guiding evacuees with a predetermined routing algorithm for them to emergency exits. The performance of proposed approach can be iterated as long as corrective action is still possible and give safe evacuation paths and dynamically configure the emergency exit signs to react for real-time instantaneous safe evacuation guidance.
An effective sampling method is necessary to monitor potato tuber moths (Phthorimaea operculella) because they are the biggest concern in potato-cultivating areas. In this study, a sequential sampling method was developed based on the results of field surveys of potato tuber moths in South Korea. Potato tuber moths were collected in fields cultivating potatoes at six sites, and their spatial distribution was investigated using the Taylor power law. The optimal sampling size and cumulative number of potato tuber moths in traps to stop sampling were determined based on the spatial distribution pattern and mean density of the collected potato tuber moths. Finally, the developed sampling method was applied to propose a control action, and its sampling efficiency was compared with that of the traditional sampling method using a binomial distribution. The potato tuber moths tended to aggregate; the optimal number was approximately 5 - 16 traps for sampling, and the number varied with the mean density of potato tuber moths according to the sampling sites. In addition, one, two, and three sites might require the following actions: Continued sampling, control, and no control, respectively. Sampling with the binomial distribution showed the minimum sample size was 12 when considering the economic threshold level. Here, we propose an effective sampling method that can be applied for future monitoring and field surveys of potato tuber moths in South Korea.
본 연구는 효율적인 당뇨관리사업을 할 수 있는 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 연구를 위해 2007년, 2008년도 국민건강영양조사를 통해 검진에 참여한 당뇨인지환자 666명의 자료를 수집하여 분석하였다. 당뇨인지 환자의 관리행태에 대한 군집분류는 K-means 기법을 이용하였고 관리행태에 대한 요인분석은 의사결정나무와 다중로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 당뇨인지환자의 군집은 크게 3개로 분류되었다. 건강행태사업 대상군은 당뇨 치료와 합병증 검사는 잘 받고 있으나 음주, 흡연, 운동실천 등 건강행태 개선이 보다 적극적으로 이루어져야 하는 집단이다, 중점관리사업 대상군은 치료를 제대로 받지 않고, 합병증검사도 하지 않으며 혈당관리를 위한 건강행태 개선도 적극적으로 하지 않는 집단이다, 합병증검사사업 대상군은 치료를 잘 받고 있으며 건강행태도 개선하고 있지만 급만성 합병증을 조기 발견하기 위한 합병증검사를 소흘히 하는 집단이다. 군집을 분류하는데 가장 중요한 요인은 고지혈증 유무로 나타났으며 그 외 성, 소득, 연령, 직업, 주관적 건강상태도 주요한 변수였다. 당뇨 조절율을 향상시키기 위해서는 각 군집의 특성에 따라 보다 특화된 당뇨관리 프로그램이 적용되어야 할 것이다.
터보 부호의 복호기는 각 복호 단계마다 순방향과 역방향의 메트릭을 계산하여 복호할 비트의 잉여 정보를 추출하여 다음 복호 단계에서 이 정보를 이용하는 반복 복호 기술이다. 터보 부호는 인터리버의 크기가 크고 반복 복호가 충분히 수행되었을 때 BER의 관점에서 Shannon Limit에 근접하는 우수한 성능을 보였다. 그러나 많은 연산량에 따른 복잡도의 증가와 인터리버와 반복 복호에 따른 지연과 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 복호 알고리즘으로 사용되고 있는 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘과 이의 성능을 결정하는 요소를 분석한다. MAP알고리즘은 모든 인접 비트들과 수신 심벌들 사이의 상태와 천이 확률을 통해 연성 결정값을 결정하여 반복 복호 동작을 수행한다. 그러므로 MAP알고리즘의 성능 향상을 위해서는 인접한 수신 심볼들의 신뢰성을 보장해 주어야만 한다. 하지만 MAP 알고리즘 자체에서는 이를 위한 어떠한 동작도 해줄 수가 없기 때문에 추가적인 알고리즘이 필요하디는 결론을 얻을 수 있으며 반복 복호 동작을 줄일수 있게된다. 따라서 수신된 심볼에 대하여 좀 더 신뢰성을 있는 정보를 MAP 알고리즘의 입력으로 주기 위해 Robust 등화기법을 적용하여 MAP 알고리즘과 터보 부호의 성능을 비가우시안 채널 환경에서 분석한다.
본 연구에서는 증강된 보병대대의 과학화 전투훈련 데이터 중 공격작전에 관한 장병들의 생존분석을 실시하였다. 과학화 전투훈련은 KCTC(Korea Combat Training Center)로 불리는 전투훈련장에서 MILES(Multiple Integrated Lazer Engagement System)와 중앙통제장비체계 등 과학화된 훈련장비와 체계 운용하 훈련부대가 적 전술 및 무기체계를 사용하는 전문 대항군과 실시하는 쌍방 자유기동훈련이다. 이는 훈련기간 동안 훈련지역의 모든 데이터가 저장되어 훈련통제 뿐 아니라 분석 및 사후검토를 할 수 있는 첨단화된 군사 훈련으로 통계적 분석이 가능한 데이터를 제공한다. 분석방법은 모수적 분포 가정이 필요하지 않은 Cox의 비례위험모형을 적용하였으며, 보다 풍부하고 용이한 해석을 위해 의사결정나무모형(CART(Classification and Regression Trees), GUIDE(Generalized, Unbiased, Interaction Detection and Estimation), CTREE(Conditional Inference Trees))을 활용하였다. Cox 비례위험모형의 비례성 가정을 확인하여 이를 위배하는 변수에 대해서 층화하여 분석하고, Cox 비례위험모형 결과 복무기간에 관한 해석이 용이하지 않아 단변량으로 local 회귀분석을 통해 추가적인 해석을 시도하였다. CART, GUIDE, CTREE는 모형의 특성별로 나무모형을 형성하며 이를 통하여 다양한 해석이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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