A reduction of motor performance due to brain disorders can be screened by evaluating force tracking capabilities (FTCs). Existing studies have examined FTCs mainly using simple sinusoidal waves, of which repeated profiles have a critical limitation due to a learning effect in force tracking. The present study examined the effects of personal factors (age and gender) and sinusoidal wave factors (central force and complexity) on FTCs of healthy adults using composite sinusoidal wave profiles (CSWPs). FTCs were measured using Finger $Touch^{TM}$ for 30 seconds and quantified in terms of time within the target range (TWR, accuracy measure) and relative RMSE (RRMSE, variability measure). A total of 90 healthy adults in 20s to 70s with the equal gender ratio participated in the experiment consisting of combinations of 2 central force levels (6 N and 10 N) and 2 complexity levels (approximate entropy, ApEn = 0.03 and 0.06) of CSWPs. Significantly decreased FTCs (lower TWR and higher RRMSE) were found in aged adults, females, the low central force, and the high complexity. The detailed FTC decrements include a 43% reduced TWR and a 85% increased RRMSE of older adults in 70s as compared to those in 20s, a 17% reduced TWR and a 17% increased RRMSE of female as compared to those of male, a 30% reduced TWR and a 108% increased RRMSE at central force = 6N when compared to those at central force = 10N, and a 19% reduced TWR and a 30% increased RRMSE at ApEn = 0.06 as compared to those at ApEn = 0.03. The characteristics of FTCs for CSWPs can be of use in establishing an assessment protocol of motor performance for screening brain disorders.
우리 나라 교육과정은 총론과 각론이 괴리되고 있다는 비판을 받고 있다. 총론과 각론의 괴리가 나타나는 주요 이유는 총론 연구개발팀이 순수 교육학 전공자 중심으로 구성되어 각론의 특성을 반영한 총론 및 교과 교육과정 개발 지침 개발, 개발된 각론의 검토 및 피드백 제공이 어렵고, 또한 교육과정 개발 기관이 사안 발생 때마다 임시로 지정되기 때문에 교육과정 개발을 대비하여 사전에 기초 연구를 하기 어려우며, 교육과정 개발 기간도 지나치게 짧아 각론팀에서 총론의 취지와 교사의 요구를 충분히 반영하기 어렵기 때문이다. 그 결과 (1) 제7차 교육과정의 주요 변화 내용인 심화 보충형 수준별 교육과정 적용 시기에서 총론과 각론의 불일치 현상이 나타나고, (2) 심화 과정의 성격, 지도 및 평가 등에 대해 명확한 설명이 없어 교과서 집필 및 학습 지도에서 혼선이 유발되고, (3) 교과서 집필자나 교사가 교육 내용의 범위나 수준을 파악하기 어려워 학습량 적정화의 취지가 제대로 구현되지 못하였다. 따라서 '교육과정개발센터'를 지정 운영하여 교육과정에 대한 상시 연구 체제를 구축하고, 총론연구팀과 각론연구팀의 유기적 협조체제를 구축하여야 한다. 또한 과학과 교육과정 연구 개발 기간을 최소한 2년 이상으로 하고, 교육과정 개발 과정에 주요 전공별 과학자를 포함시키는 것이 바람직하다. 그리고 교육과정은 교과서 집필자나 교사가 중요한 사항을 쉽게 이해할 수 있도록 현행보다 구체화되어야 하며, 교육과정 해설서는 최소한 교과서 개발 시작 이전까지는 집필되어야 한다.
본 연구는 건설 전주기 (기획, 설계, 시공, 관리) 과정에서 생성되는 건설 CALS(Continuous Acquisition & Life-Cycle Support) 시스템 내의 데이터 셋 (443개)을 활용하여 토지보상비에 영향을 주는 주요 결정 요인을 분석한다. 해당 분석을 위해 기존 토지 비용 관련 연구에서 활용된 주요 변수를 활용하였다. 이를 기반으로 8개 (토지면적, 개별 공시지가, 감정평가액, 지목, 용도지역 1, 지형 고저, 지형 형상, 도로 접면)의 주요 변수를 활용하였다. 더불어, 해당 변수는 기계학습 알고리즘 기반의 Xgboost 알고리즘을 통해 변수별 중요도 평가를 진행하였고, 해당 변수 중, 개별공시지가가 가장 중요도가 높은 변수로 확인하였다. 토지보상비 결정 요인에 대한 분석 및 검증을 위해 선형다중회귀분석을 사용하였다. 검증을 위해 구성되는 변수로 종속변수는 개별공시지가 변수를 활용하였고, 독립변수는 연속형 변수 1개 (면적), 범주형 변수는 5개 (지목, 용도지역1, 지형고저, 지형형상, 도로접면)를 활용하였다. 본 연구의 모델에 대한 검증결과, 지목, 용도지역 1, 도로접면에 대한 독립 변수가 유의미한 것으로 확인하였다.
습지는 수문, 환경, 생태학적으로 중요한 기능 및 역할을 하며, 특히 습지 내의 수위는 습지의 기능과 환경 등 다양한 분석을 위해 필수적인 자료이다. 그러나 습지는 수위자료를 측정하지 않는 미계측 지역이 많기 때문에, 수위 예측에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 습지의 수위를 예측하기 위해 다중회귀분석, 주성분회귀분석, 인공신경망, DNN을 활용하여 수위 예측모형을 개발하였다. 대상지역으로 경상남도 양산시에 위치한 금정산 산지습지를 선정하였고, 2017년 4월부터 2018년 7월까지의 수위 측정자료를 종속변수로 사용하였다. 수문자료와 기상자료를 독립변수로 사용하였다. 예측력 평가결과 최종 모형으로 선정된 DNN을 활용한 수위 예측모형의 예측력 평가결과 RMSE는 6.359, NRMSE는 18.91%로 비교적 산지습지의 수위를 잘 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 활용한다면 기존의 미비하였던 미계측 지점의 수위를 활용한 습지유지 및 관리 기법 개발에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 교사가 과학 과목에 있어 우수하다고 지명한 학생(과학 우수아)들을 대상으로 이들의 물리심화 학습성취도는 어느 정도이고 논리적 사고력수준은 어느 정도인지 조사하고, 물리심화 학습성취도와 논리적 사고력 수준의 상관 관계는 어떠한지를 분석하는 것이다. 연구 대상은 학교과학 학습성취도가 높은 35명의 중학교 1학년, 2학년 학생들이다. 물리심화 학습성취도 측정도구는 본 연구자들이 개발한 것으로 중학교 과정에 해당하는 내용을 중심으로 단순 지식으로 풀 수 있는 문제는 아니며, 한 두 단계의 사고를 요하는 것으로 서술형 문항으로 구성하였다. 논리적 사고력 검사도구는 로드랑카 등에 의해 개발된 GALT를 번안하여 사용하였다. 연구 결과, 과학우수아들의 물리심화 학습성취도 수준은 150점 만점에 56.3점으로 낮게 나타났으며, 이것으로 중학교 과학 우수아들은 교과서 내용 외에 그보다 심화된 과학학습을 별로 하지 않음을 알 수 있었다. 과학 우수아들의 단지 54.3%만이 논리적 사고력이 형성 단계에 있었으며, 과학 우수아들의 논리적 사고력 수준과 물리심화 학습성취도의 상관 관계를 살펴본 결과 상관계수 r=0.l74 로 거의 상관관계를 가지지 않는 것으로 나타났다. 그러므로 학교과학 학습성취도 또는 물리심화 학습성취도만으로 과학 영재를 판별하는 것은 바람직하지 않으며, 물리심화 학습성취도와 논리적 사고력 수준을 측정하기 위한 시험은 두 가지 모두 행해져야한다.
미세먼지는 인체에는 물론 생태계, 날씨 등에도 많은 영향을 끼치며, 인구와 건물, 차량 등이 밀집된 대도시에서의 미세먼지의 예측과 모니터링은 중요하다. 특히 자동차, 연소 등에서 발생하는 PM2.5 농도는 독성 물질을 포함할 수 있어 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 화학 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD), 기상 인자 등을 입력 자료로 하여 수도권PM2.5 농도를 예측하고자 한다. PM2.5 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R2, RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R2, RMSE, MAE, MAPE는 각각 0.97, 3.09, 2.18, 13.31로 나타났으며, 예측 정확도는 각각 0.82, 6.03, 4.36, 25.79로 본 연구에서 사용한 인자들을 이용하여 PM2.5를 예측 시 높은 정확도와 상관성을 나타내었다. 따라서 향후 학교 미세먼지 예측 및 범주화를 위해 본 연구에서 사용한 인자들을 RF 모델에 적용하였을 때 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 초등 과학교과 전담을 맡고 있는 한 경력 교사의 과학교수지향(sceience teaching orientation)의 특징과 과학 교수지향이 다른 PCK 요소들과 어떤 관련이 맺고 있는지를 탐색한 사례연구이다. 이를 위해 Magnusson, Krajcik, & Borko(1999)의 PCK 모델을 적용하였으며, 특히 과학 교수지향과 관련하여 Friedrichsen, Driel, & Abell(2011)의 정의를 이용하였다. 과학수업에 전문성이 있다고 인정받는 한 명의 초등교사를 연구 참여자로 선정하고 그의 과학수업 21차시를 관찰하였다(물체의 운동 단원 10차시, 빛과 렌즈 단원 11차시). 교사 면담과 참여 교사의 PCK를 명시적으로 파악할 수 있는 CoRe(content representation) 응답지를 수집하여 함께 분석하였다. 먼저 사전 면담 자료를 통해 참여 교사의 과학 교수지향을 귀납적으로 분석하였다. Friedrichsen, Driel, & Abell(2011)이 제안한 과학 교수지향의 세 측면(과학 교수의 목적과 목표에 관한 신념, 과학의 본성에 관한 신념, 과학 교수학습에 관한 신념)을 가장 잘 표현할 수 있는 어구를 찾고, 이를 상위 범주로 분류하여 이에 이름을 붙이는 범주화 작업을 하였다. 과학 교수지향을 제외한 다른 PCK 요소들의 특징은 CoRe 응답지와 수업 관찰 자료를 Magnusson, Krajcik, & Borko 1999)의 PCK 모델에 따라 연역적으로 분석하였다. 연구 결과, 과학교수지향의 세 측면과 관련하여 그는 각각 '과학과 일상생활과의 관계와 과학 개념의 습득', '앎에 이르는 방법으로서의 과학', '학생 중심수업' 신념을 가지고 있었다. 이러한 세 측면은 다중적이고 복합적으로 얽혀 있었으나 '과학 탐구'라는 하나의 과학 교수지향으로 수렴됨을 확인할 수 있었다. 또한 교사가 다른 PCK 요소의 선정과 조직에 관련하여 의사결정을 내릴 때 더 주요하게 영향을 미치는 신념이 있음을 관찰할 수 있었다. 과학수업 전문성을 가지고 있다고 인정받는 초등교사의 과학 교수지향의 특징, 과학 교수지향과 다른 PCK 요소들과의 관련성을 탐색한 이 연구의 결과는 초등교사의 과학수업 실천을 이해하는데 있어 과학 교수지향의 역할과 의미에 시사점을 줄 수 있을 것이다.
고령인구가 증가함에 따라 국가차원에서 노인의 건강노화 실현을 위한 장기요양 필요 발생의 예방 방안을 마련하는 것은 매우 중요하며, 정책적 효과를 극대화하기 위해서는 적절한 대상자의 선정이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 국민건강보험공단의 국민건강정보를 활용하여, 장기요양 필요를 야기하는 기능장애 발생 가능성이 높은 대상자를 발굴하기 위한 예측모형을 개발하고자 한다. 본 연구는 연구대상자의 과거 수집된 자료를 활용하는 후향적 연구로, 본 연구의 연구대상자는 만 65세 이상 의료보장등록인구이다(총 7,724,101명). 예측모형 개발을 위해 고유 방법인 로지스틱 회귀모형, 머신러닝 방법인 의사결정나무와 랜덤포레스트, 딥러닝 방법인 다층퍼셉트론 신경망을 분석하였다. 체계적 분석절차를 통해 각 분석방법별 모형을 적합하였고, 내적 타당성 및 외적 타당성 평가 결과를 기반으로 최종 예측모형을 랜덤포레스트로 선정하였다. 랜덤포레스트는 모집단에서의 4.50%밖에 되지 않는 장기요양 필요 대상자의 약 90%를 장기요양 필요 발생 고위험 대상자로 예측할 수 있다. 본 연구의 예측모형 및 고위험군 기준은 노인의 욕구 중심에서 예방 서비스가 필요한 대상자를 선제적으로 발굴하는데 기여할 것으로 기대된다.
Background: Dentists make various efforts to reduce patients' anxiety and fear associated with dental treatment. Dental sedation is an advanced method that dentists can perform to reduce patients' anxiety and fear and provide effective dental treatment. However, dental sedation is different from general dental treatment and requires separate learning, and if done incorrectly, can lead to serious complications. Therefore, sedation is performed by a limited number of dentists who have received specific training. This study aimed to investigate the proportion of dentists who practice sedation and the main sedatives they use in the context of the Republic of Korea. Methods: We used the customized health information data provided by the Korean National Health Insurance. We investigated the number of dental hospitals or clinics that claimed insurance for eight main sedatives commonly used in dental sedation from January, 2007 to September, 2019 at the Health Insurance Review and Assessment Service. We also identified the changes in the number of dental medical institutions by region and year and analyzed the number and proportion of dental medical institutions prescribing each sedative. Results: In 2007, 302 dental hospitals prescribed sedatives, and the number increased to 613 in 2019. In 2007, approximately 2.18% of the total 13,796 dental institutions prescribed sedatives, increasing to 3.31% in 2019. In 2007, 168 institutions (55.6%) prescribed N2O alone, and in 2019, 510 institutions (83.1%) made claims for it. In 2007, 76 (25.1%) hospitals made claims for chloral hydrate, but the number gradually decreased, with only 29 hospitals (4.7%) prescribing it in 2019. Hospitals that prescribed a combination of N2O, chloral hydrate, and hydroxyzine increased from 27 (8.9%) in 2007 to 51 (9%) in 2017 but decreased to 38 (6.1%) in 2019. The use of a combination of N2O and midazolam increased from 20 hospitals (6.6%) in 2007 to 51 hospitals (8.3%) in 2019. Conclusion: While there is a critical limitation to the investigation of dental hospitals performing sedation using insurance claims data, namely exclusion of dental clinics providing non-insured treatments, we found that in 2019, approximately 3.31% of the dental clinics were practicing sedation and that N2O was the most commonly prescribed sedative.
탄성파 탐사는 지하자원 개발, 지반 조사, 지층 모니터링 등에 널리 사용되고 있는 지구물리탐사 방법으로 정확한 지층 구조 영상을 제공해주기 때문에 지층의 지질학적 특성 해석에 필수적으로 활용된다. 일반적으로는 탄성파 구조 보정 영상을 시각적으로 분석하여 지질학적 특성을 해석하지만 최근에는 탄성파 구조 보정 자료에 대한 정량적인 분석을 통해 원하는 지질학적 특성을 정확하게 추출하고 해석하는 탄성파 속성 분석이 널리 연구되고 있다. 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료에 기반한 지질학적 해석에 정량적인 근거를 제시해줄 수 있기 때문에 석유 및 가스 저류층 분석, 단층 및 균열대 조사, 지층 가스 분포 파악 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료 내 잡음에 취약하므로 속성 분석의 정확도 향상을 위해서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 추가적인 잡음 제거가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 무작위 잡음 제거 및 및 탄성파 속성 분석 정확도 개선을 위해 4가지의 잡음 제거 방법을 적용하고 비교한다. FX 디콘볼루션, DSMF, Noise2Noiose, DnCNN을 각각 포항 영일만 고해상 탄성파 자료에 적용하여 탄성파 무작위 잡음을 제거하고 잡음이 제거된 탄성파 자료로부터 에너지, 스위트니스, 유사도 속성을 계산한다. 그리고 각 잡음 제거 방법의 특성, 잡음 제거 결과, 탄성파 속성 분석 결과를 정성적 및 정량적으로 분석한 후, 이를 기반으로 탄성파 속성 분석 결과 향상을 위한 최적의 잡음 제거 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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