코로나-19의 전염을 피하기 위해 전세계적으로 실외 활동이 줄어지고 집에서 생활하는 시간이 길어지고 있다. 그 결과 신체 활동이 저하되면서 지루함과 불안감 및 면역저하를 호소하는 사람들이 늘고 있다. 실내 생활이 장기화하면서 집에서 할 수 있는 다양한 방식의 홈 트레이닝이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 언택트 시대에 생긴 코로나 블루(지루함 및 사회적 불안감)가 홈 트레이닝 앱의 사용을 통해 삶의 질에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 중국 설문조사 전문 사이트를 사용하여 중국인을 대상으로 설문지를 수집하였으며, 최종적으로 383개의 적정 자료를 SPSS24.0와 AMOS 24.0를 이용하여 분석하였다. 연구결과에 의하면, 홈 트레이닝을 실제 사용한 경험이 삶의 질에 긍정적 영향을 미쳤고, 언택트 시대에 대한 사용자가 지각하는 사회적 불안감이 높을수록 홈 트레이닝 앱에 대한 상호작용성과 운동만족도가 높은것으로 나타났다. 홈 트레이닝 앱은 소비자의 지루하다는 심리를 해소하는 결과를 넘어서 보다 긍정적인 효과인 운동만족 및 삶의 질을 높일 수 있기에, 다양한 디지털 서비스의 통로로 활용될 수 있을 것이다.
4차 산업의 혁신적인 발달과 코로나 팬데믹은 교육시장에 커다란 변화를 일으켜 급기야는 유치원을 비롯한 초중고교에 인공지능(AI)교육을 실행하도록 하였다. 그러나 미처 준비되지 않은 상황에서의 유아 AI 교육은 결과 중심적, 특별활동 형태로 이루어지고 있어 유아 AI 교육이란 무엇이며, AI 교육내용 규명과 이를 어떻게 누리교육과정에 접목하는가에 관한 연구의 필요성이 제기되었다. 이에 따라 본 연구에서는 문헌 연구를 통하여 유아 AI 교육을 정의하고 AI 교육내용을 규명하여 이를 누리교육과정에 편성하여 운영하도록 하였다. 분석 결과 유아 AI 교육은 컴퓨팅 사고력을 기반으로 디지털 역량을 함양하는 것을 목적으로 이루어져야 하며, 컴퓨터, 인터넷, 프로그램을 AI 교육의 하위요소로 추출하였다. 이를 누리교육과정에 접목시키기 위해 두 가지 접근 방법을 제시하였다. 첫째는 설정된 세 개의 AI 교육내용을 각각 생활주제로 설정하여 그에 따른 하위요인을 선정하고 각각의 하위요인에 적합한 활동을 계획하여 시행하는 것이다. 둘째는 기존 누리 교육과정의 생활주제에 적합하게 AI 교육내용을 하위 교육활동 차원으로 전개하여 운영하는 것이다. 본 연구가 유아교육의 특성을 고려하고 누리교육과정에 편성되어 진정한 의미의 유아 AI 교육이 실현되기를 희망하며, 누리과정 5개 영역에 따른 AI 놀이 교육 프로그램에 대한 보다 많은 연구가 이루어지기를 희망하는 바이다.
본 연구의 목적은 코로나-19가 몰고 온 갑작스러운 환경변화 중 여행산업의 변화에 있어서 가장 핵심이 될 디지털 건강/면역 여권(DHP, Digital Health Passport)에 대한 접근법을 제시하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 최근 DHP에 관한 다양한 실증적 문헌 고찰을 통해 DHP에 대한 프레임워크를 제안했다. 본 프레임워크는 크게 여행 의도, 건강정보 제공 의도, 신기술 채택·수용 등으로 구성된다. 첫째, 여행 의도의 관점에서, DHP에 정보를 제공하는 것이 여행자의 여행 의도를 훼손하지 않아야 한다. 여행자로부터 받은 정보를 활용하여 여행자의 여행 즐거움을 배증 할 수 있어야 한다. 또한, 여행자에게 받은 데이터가 신뢰할 수 있는 방법으로 관리된다는 것을 확신시켜줄 필요가 있다. 둘째, 건강 관련 정보를 의무적 정보 제공의 관점에서만 보지 말고 여행자가 자신의 개인정보를 제공함으로써 얻을 수 있는 것이 무엇인지 인지시킬 필요가 있다. 마지막으로, 신기술의 관점에서 DHP에 대한 여행자들의 활용·수용 의도를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 트래블 버블(Travel Bubble)을 실현하는 데 있어서 핵심기술인 DHP에 대한 여행자들의 반응을 예측하고 대응할 방안을 제안했다는 점에서 의의가 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권1호
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pp.19-27
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2022
Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.
목적 : 본 연구는 노인들의 인지기능과 구강건강관련 삶의 질 사이의 연관성을 분석하기 위해 수행되었다. 연구방법 : 2020년에 수집된 제8차 고령화연구패널조사에 참여한 지역에 거주하는 45세 이상의 중고령자를 대상으로 인구통계학적 및 임상적 특성을 추출하여 활용하였다. 독립변수는 한국형 간이정신상태검사 점수를 기준으로 분류한 인지기능, 종속변수는 구강건강관련 삶의 질을 측정하기 위한 노인구강건강평가지수이다. 인지기능 그룹 간 공변량의 차이를 보정하기 위해 성향점수 활용법 중 역확률가중치를 적용 후 인지기능과 구강건강관련 삶의 질의 연관성을 분석하기 위해 역확률가중치 적용 전의 다중회귀분석과 적용 후의 다중회귀분석 결과에 차이가 있는지 결과를 비교하였다. 결과 : 연구 대상자는 총 6,116명으로 인지정상군 4,367명, 경도 인지손상군 1,155명, 중증 인지손상군 594명으로 구성되었다. 성향점수 역확률가중치 적용 결과로 표준화된 평균 차이(standardized mean difference)를 확인하여 0.2 이상인 변수를 다시 통제하고 분석한 다중회귀모델에서 인지기능 그룹과 구강건강관련 삶의 질 간의 부정적인 연관성이 있었다(정상 vs. 경도: β = -2.534, p < .0001; 정상 vs. 중증: β = -2.452, p < .0001). 결론 : 본 연구 결과에서 인지손상과 구강건강관련 삶의 질은 음의 연관성을 나타내었다. 성향점수 활용 후 중증 인지손상보다 경도 인지손상에서 더 부정적인 연관성을 나타낸 결과는 인지손상은 저하된 정도와 관계없이 구강건강관련 삶의 질에 부정적인 영향을 미치는 것을 의미한다. 따라서 인지기능의 감퇴가 나타난 모든 환자들은 구강관리의 중요성과 교육이 필요하다는 것을 시사한다.
본 연구에서는 과학 수업에서의 적응적 실행에 대한 과학교사의 사례와 과학 교과에서의 적응적 실행의 특징에 대한 교사의 사례를 분석하였다. 이를 위하여 전국의 중고등학교 과학교사 128명이 제시한 적응적 실행의 사례 339개와 과학 교과의 특징적인 적응적 실행 사례 199개를 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학 교과의 적응적 실행의 가장 두드러진 특징은 실험과 관련된 적응적 실행이었다. 가장 많은 적응적 사례로 제시한 항목인 '추가적인 자료/활동의 제시'에서 학생들의 이해나 동기유발을 위해 시범실험을 추가하여 제시하는 것이나 두 번째로 많은 사례가 제시된 '실험기구 조작이나 탐구기능 제시'에서도 실험과 관련된 적응적 실행을 제시하였다. 또한 교사들이 응답한 과학 교과의 특징적인 적응적 실행에 대해서도 50%가 넘는 사례가 실험 지도와 관련된 내용이었다. 둘째, 수리력과 문해력 등 학습 상황에서 학생들이 겪는 어려움과 관련된 적응적 실행도 많이 제시되었는데, 과학 학습에서 도구로 사용되는 수학의 기본 능력과 관련된 사례와 한자어로 된 과학 용어의 이해와 관련된 사례가 많이 제시되었다. 셋째, '실험 지도' 이외에 '과학이론과 실세계의 연결', '과학 오개념 지도', '과학적 사고 함양', '융복합적 접근' 등을 위한 적응적 실행이 과학 교과의 특징적인 유형이었다. 넷째, 과학교사들이 제시한 적응적 실행의 사례는 학교급별로 전공별로 차이가 있어 적응적 실행과 관련된 추후 연구에서 학교급이나 전공을 고려할 필요가 있다. 다섯째, 사례수가 적은 적응적 실행 항목들은 대부분 거시적 측면에서 실행되는 적응적 실행으로 이와 연관된 전문성 향상에 관심을 기울일 필요가 있다. 추가적으로 본 연구 결과를 바탕으로 과학교육에 주는 시사점을 논의하였다.
우리는 부산광역시에 소재한 대학교의 유아교육과에 재학 중인 예비유아교사 297명을 대상으로 교직윤리와 공감능력이 아동권리인식에 미치는 영향이 어떠한 지를 알아보고자 하였다. 이를 통해 질 높은 유아교사 양성기관의 인성 함양 프로그램 개발을 위한 기초자료를 제시하는데 연구 목적이 있다. 우리는 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 예비유아교사의 교직윤리와 공감능력 및 아동권리인식의 인식 정도를 살펴본 결과 교직윤리, 아동권리인식, 공감능력 순으로 평균값이 높게 나타났다. 둘째, 예비유아교사의 공감능력, 교직윤리와 아동권리인식, 공감능력과 아동권리인식 간에는 정적인 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 예비유아교사의 교직윤리와 공감능력이 아동권리인식에 미치는 상대적 영향을 살펴본 결과 교직윤리 중 사회윤리가 가장 강력한 예측변인으로 나타났다. 우리는 본 연구에서 예비유아교사의 아동권리인식 증진을 위한 다양한 접근방법에서 교직윤리와 공감능력이 효과적임을 규명하였다. 그리고 우리의 연구는 예비유아교사가 지녀야 할 바람직한 교사의 인성 함양을 위한 교육적 기초자료를 제공했다는 점에서 그 의의가 있다.
고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
세계화는 경제적, 기술적, 문화적으로 급속한 변화를 가져왔다. 세계 각국이 소통하고, 세계화들을 잘 인식하고 이해하려면, 창의력이나 기획력이 코딩화되는 능력을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 세계 문제를 풀 수 있는 데이터 분석을 제시하고 방증하고자 한다. 글로벌 시장에서 상품이나 서비스의 가치가 연결성에 따라 높아진다. 이러한 연결성이 문화의 가치를 높여주는 요인 중 하나가 되고 있다. 이를 고려한 변화는 문화적 확산과 혁신성장을 촉진하고, 세계 각 지역에서의 생산성과 경쟁력을 증대시켰다. 본 논문에서는 세계화와 반세계화가 문화적 확산과 혁신성장에 미친 영향에 대해 미국 중상층의 소득을 비교해 다루고 있다. 세계화는 K-문화의 다양한 요소들이 상호 교류하고 확산될 수 있도록 환경을 조성했다. 인터넷, 소셜미디어, 국제여행 등을 통해 세계화는 한국의 혁신성장에도 긍정적인 영향을 끼쳤다. 경제 활동, 기술 혁신, 창조적인 산업 등의 분야에서 세계화는 새로운 기술과 접근법을 촉진하며, 이를 통해 기존의 경제 모델을 변화시키고 새로운 중상층 모델로 K-문화수출에 기여하였다. 그러나 문화 산업에서의 세계화는 지역적인 특성과 개성을 잃어버리는 결과를 초래해서 성장이 감소할 수 있으며, 이는 중상층의 문화적인 단일화와 소외(단절)를 가져와 도태될 수 있다. 미국 중상층소득에 대한 K-수출의 실증분석결과, 반세계화에도 문화적 확산과 혁신을 개발해야 한다. 이러한 산업변화로 한류의 소프트파워가치는 주요 수출국의 중상층에 대한 사용가치를 만들 수 있음을 방증한 연구이다.
기존의 구조물의 설계에서는 안전성 및 경제성 등을 향상시키기 위해서 시방서에 명시된 설계지침을 제약조건으로 하여 확정론적 최적설계를 수행하는 것이 일반적이다. 하지만, 구조물의 설계에는 본질적으로 재료성질, 작용하중 및 시공오차 등의 불확실성이 내포되어 있으며, 이러한 불확실성과 경제성을 동시에 고려한 설계가 보다 더 합리적인 설계라 할 수 있다. 기존의 확정론적 최적설계에서는 이러한 불확실성을 고려하기 위하여 결정론적인 안전율을 도입하여 설계하지만, 이러한 경우 각 한계상태 및 파괴모드에 대한 일관된 안전성 및 신뢰도 수준을 확보하지 못한다. 최근에 이러한 불확실성 및 경제성을 동시에 고려하는 신뢰도 기반 최적설계에 대한 연구가 수행되고 있다. 신뢰도 기반 최적설계는 확률구속조건을 평가하는 방법에 따라 RIA(reliability index approach) 및 PMA(performance measure approach)로 구분된다. 일반적으로 PMA가 RIA 보다 안정성 및 효율성 측면에서 더 우수하다는 비교연구가 수행된 바 있다. 하지만 아직도 대형구조해석을 필요로 하는 경우에는 계산비용이 과다하여 최적설계가 불가능하므로 보다 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 계산비용을 줄이면서도 안정적으로 수렴하는 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안한다. PMA에 적합한 응답면 기법을 개발하였으며, 한계상태식의 근사는 이동최소자승근사법을 사용하였다. 이로부터 더 적은 표본점의 추출만으로 더욱더 정확한 응답면 함수를 얻게 되어 정확도 및 효율성을 개선할 수 있었다. 수학적 문제 및 10-bar truss 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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