• 한국의류학회지
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• 제40권6호
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• pp.1150-1163
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• 2016

This study makes use of meta-analysis to statistically integrate the quantitative results of individual research on the influence of fashion product attributes on purchase; in addition, this study utilizes the effect sizes of correlation coefficients. This study was based on 24 individual studies from January 2000 to March 2015. The meta-analysis analyzed 91 effect sizes and 24 studies and calculated the correlation coefficient effect sizes. A random effect model was employed for meta-analysis because the results for the homogeneity test indicated that the effect sizes of each research were heterogeneous. The analysis results are as follows. First, when the total effect sizes of the fashion product attributes that influence clothing purchase decisions were calculated as .256; this indicated that the effect size is slightly below the mid-sized level. Second, upon examining the effect sizes of the categorized fashion product attributes, the intrinsic attributes yielded .222, extrinsic factors yielded .235, and the compiled attributes yielded .420; this demonstrated that the compiled attributes have a larger effect size than individual attributes. Third, when they were measured by the characteristics of study targets, they were larger for a mixed-gender group than women as well as for ordinary citizens than university students. When the effect sizes were measured based on the characteristics of fashion products as suggested in the study, there were significant differences with respect to sportswear, followed by SPA brand clothing, general clothing, fashion accessories, and designer clothing. The cases where the clothing were purchased in non-retail stores were found to have a slightly larger effect size than those of offline retail stores when the effect sizes were measured based on purchase routes; however, the difference was not statistically significant. Next, an investigation of the trend of effect sizes based on published year via the meta regression analysis indicated slightly larger effect sizes as shown in more recent publications, but this was not statistically significant.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.52-54
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• 2021

인공 지능 시대가 도래함에 따라, 로봇 교육과 그 역량 강화에 대한 교육은 전 세계적으로 널리 적용되고 적용되었습니다. 본 연구의 목적 : 학생 교육 및 교육에서 AI 교육 로봇의 응용 효과를 체계적으로 평가; 본 연구의 방법 : 컴퓨터를 사용하여 "Web of Science", "CNKI", "ERIC", "IEEE"와 같은 검색 도구에서 관련 교육을 검색하십시오. 로봇 티칭과 전통적인 티칭의 효과에 대한 비교 연구 검색 시간은 2000 년 1 월부터 2020 년 1 월까지입니다. 포괄적인 MetaAnalysis 2.0을 메타 분석에 사용했습니다. 본 연구 결과 : 31 개의 유효한 연구 문헌에 대한 정량 분석과 메타 분석이 AI 교육 로봇에 미치는 영향에 대한 객관적인 평가 분석 결과 AI 교육 로봇이 학생 학습 효과에 미치는 효과는 0.465임 이는 교육용 로봇이 학생의 학습 효과에 어느 정도 긍정적인 영향을 미침을 나타냅니다. 이 연구의 결론 : 학생 교육 및 교육에서 AI 교육 로봇의 적용 효과는 전통적인 교육 방법보다 우수하며 학생 학습을보다 효과적으로 홍보 할 수 있습니다.

• 정보화연구
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• 제10권3호
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• pp.315-321
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• 2013

우리군은 국방 아키텍처프레임워크(MND-AF)를 제정하여 전군적, 기관별, 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 적용하고 있다. MND-AF의 아키텍처메타모델(AMM)은 국방아키텍처 산출물에서 정의된 아키텍처 정보의 구조를 조직화하고 정보간의 관계를 묘사하고, 참조모델 및 국방 상호운용성 표준인 정보기술표준, 공통컴포넌트, 국방메타데이터 등과 연계를 통해 표준을 기반으로 상호운용성 달성을 지원해야 한다. 그러나 AMM을 살펴보면 상호운용성 표준과의 연계성이 미흡하여 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 상호운용성 표준을 원활하게 적용하는 것이 제한되고 있다. 본 논문에서는 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 국방 상호운용성 표준으로 관리되는 국방메타데이터 적용을 촉진시킬 수 있도록 국방메타데이터 기반 아키텍처메타모델의 논리데이터모델(OV-7c)을 제안한다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제11권1호
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• pp.43-59
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• 2007

수학교육에서 문제 해결을 위한 노력은 끊임없이 계속되고 있다. 그러나 그동안 수학 문제 해결에서 발견술만이 지나치게 강조되었다는 지적이 제기되었고 여러 학자들이 메타인지적 능력을 향상시키는 것이 중요함을 강조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 메타인지적 문제 해결력을 향상시키고 수학 수업에서 문제 해결 교육을 자연스럽게 할 수 있는 방안으로 개발된 메타문제를 초등학교 수학 수업에 적용해 봄으로써 메타문제를 중심으로 한 수업이 학생들의 수학 학업 성취도에 있어서 어떤 효과를 가져오며, 수학적 신념 및 태도에는 어떤 영향을 미치는지 알아 보고자한다.

• 대한치과의사협회지
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• 제56권1호
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• pp.18-40
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• 2018

Meta-analysis is a statistical method that combines the results of individual studies on the same topic. This method is becoming popular, due to providing the combined result that individual studies cannot provide and giving a more precise result. Despite meta-analysis having such significance, there were few Korean guides for the use of the Review Manager (RevMan) software. This study will provide a step-by-step guide, using orthodontic mini-screw as a dental example, to help researcher carry out meta-analysis more easily and accurately.

• 한국운동역학회지
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• 제30권1호
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• pp.63-72
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• 2020

Objective: The purpose of this study was to investigate meta-analysis on the effects of exercise therapy and physiotherapy on pain in korean patients with chronic low back pain. Method: Meta-analysis was performed on the type and method of treatment. A total of 23 experimental studies were coding into 31 individual studies, into types, methods, visual analogue scale (VAS), each pre/post value of the effect size was calculated by meta-analysis. Results: Sling exercise, stretching, thermal therapy, kinesio-taping, lumbar stabilization exercise, electrotherapy is large effect size (ES ≥ .08). In addition, big effects occurred in order of treatment period is more than 9 weeks, three times a week. Conclusion: Our results indicated that persistent treatment of chronic back pain is the most effective method of self-sufficiency rather than temporary relief.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권3호
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• pp.150-156
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• 2022

Recently, the use of Unreal Engine for animation production is increasing. In this situation, Unreal Engine's 'MetaHuman Creator' helps make it easier to apply realistic characters to animation. In this regard, we tried to produce animations using 'MetaHuman' and verify the effectiveness and differences from the animation production process using only Maya software. To increase the efficiency of the production process, the animation process was made with Maya software. We tried to import animation data from Unreal Engine and go through the process of making animations, and try to find out if there are any problems. And we tried to compare animations made with realistic 'MetaHuman' characters and animation works using cartoon-type characters. The use of the same camera lens in realistic character animations and cartoon character animations produced based on the same scenario was judged to be the cause of the lack of realistic animation screen composition. The analysis revealed that a different approach from the existing animation camera lens selection is required for the selection of the camera lens in the production of realistic animation.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제64권12호
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• pp.642-651
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• 2021

Background: Infantile colic (IC) is excessive crying in otherwise healthy children. Despite vast research efforts, its etiology remains unknown. Purpose: Most treatments for IC carry various side effects. The collection of evidence may inform researchers of new strategies for the management and treatment of IC as well as new clues for understanding its pathogenesis. This review and meta-analysis aimed to evaluate the efficacy and possible mechanisms of probiotics for mananaging IC. Methods: Ten papers met the study inclusion and exclusion criteria, and the meta-analysis was conducted using Review Manager (RevMan) software and a random-effects model. Results: This meta-analysis revealed that probiotics are effective for treating infantile colic, while the review showed that this efficacy may be due to their anti-inflammatory effects. Conclusion: Probiotics may be an important treatment option for managing infantile colic due to their anti-inflammatory properties.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제22권2호
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• pp.143-159
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• 2018

수학 문제해결 교육 연구에 있어서 문제해결 과정에 나타나는 인지적, 정의적 요소의 상호작용 및 메타정의적 측면에 대한 연구의 비중이 점차 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 수학 학습 성취 수준에 따라 초등학생의 문제해결 과정에 작용하는 메타정의의 기능적 특성을 파악하기 위하여 빈도 분석과 사례 분석을 병행하였다. 수학 학습 성취 수준에 따라 협업적 문제해결 활동에서 나타나는 메타정의 출현 빈도, 메타정의 유형별 빈도, 메타정의의 메타적 기능 유형별 빈도를 비교 분석하였다. 또한, 수학 학습 성취 수준별 메타정의의 메타적 기능 유형별 사례의 분석을 통하여 메타정의의 실제적인 작용 메카니즘을 파악하였다. 그 결과, 수학 학습 성취 하 수준 집단의 문제해결 과정에서 상 수준 집단에 비해 메타정의의 출현 비율이 상대적으로 높았으며, 상 수준 집단의 메타정의는 하 수준 집단에 비해 상대적으로 다양한 유형의 메타적 기능으로 작용하였다. 이와 같은 연구 결과로부터 수학 문제해결 수업에 적용해 볼 수 있는 메타정의의 기능적 특성과 관련한 교육적 시사점을 도출하였다.