• 제목/요약/키워드: Model Validation

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영유아 부모의 놀이참여태도 척도 타당화 연구 (The Validation of the Play Participation Attitude Scale for Parents of Preschoolers)

  • 이소연;위영희;유재령;정윤주;이영애;김리진
    • 한국놀이치료학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.491-507
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    • 2018
  • 본 연구는 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 타당도를 검증하기 위해 수행되었다. 질문지는 영유아 자녀의 놀이에 대한 부모의 참여태도를 측정하기 위해, 본 연구자들이 델파이 조사를 통해 개발한 33개 자기보고식 질문지를 사용하였고, 예비조사를 거쳐 문항의 가독성과 의미전달 정도를 파악하였다. 본 조사는 서울 및 인천 지역에 위치한 9곳의 어린이집에 재원 중인 영유아 부모 447명을 대상으로 수행되었으며, 최종적으로 339명의 자료를 이용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 상관분석, 중다회귀분석과 신뢰도 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 구인타당도를 검증한 결과, '민감하게 놀기(7문항),' '반응적으로 놀기(6문항),' 그리고 '즐겁게 놀기(7문항)'의 3개 요인 총 20문항으로 정리되었고, 3요인 모형의 적합도는 우수한 것을 확인하였다. 둘째, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 내적일관성은 양호한 것으로 나타났다. 셋째, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 공인타당도를 검증한 결과, 본 척도와 부모의 놀이성과는 통계적으로 유의미한 정적상관을 나타내어 공인타당도가 확인되었다. 마지막으로, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도는 부모의 양육스트레스와 유아의 자기조절능력을 예측하는 준거타당도가 있음이 확인되었다. 본 연구를 통해 타당화된 영유아부모를 위한 놀이참여태도 척도는 자녀의 놀이에 참여하는데 있어 부모의 어떠한 태도가 적합한지를 제안하는 부모교육자료로 활용되거나 자녀와의 놀이 참여 태도 개선 및 향상을 위한 부모교육프로그램이나 놀이치료의 효과성을 평가하는 지표로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Validity and reliability of the Korean version of the Quality of Recovery-40 questionnaire

  • Lee, Jun Ho;Kim, Deokkyu;Seo, Donghak;Son, Ji-seon;Kim, Dong-Chan
    • Korean Journal of Anesthesiology
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    • 제71권6호
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    • pp.467-475
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    • 2018
  • Background: The Quality of Recovery-40 (QoR-40) is a widely-used, self-rated, and self-completed questionnaire for postoperative patients. The questionnaire is intended to elicit information from each patient regarding the quality of recovery during the postoperative period. It is noteworthy, however, that an official Korean version of the QoR-40 (QoR-40K) has not been established. The purpose of this study was to develop the QoR-40K by translation and cultural adaptation process and to evaluate the validity and reliability of the QoR-40K. Methods: After pre-authorization from the original author of the QoR-40, the translation procedure was established and carried out based upon Beaton's recommendation to create a QoR-40K model comparable to the original English QoR-40. Two hundred surgical patients were enrolled, and each completed the questionnaire during the preoperative period, on the third day, and 1 month after surgery. The QoR-40K was compared with the visual analogue scale (VAS) and another health-related questionnaire, the Short-form Health Survery-36 (SF-36). The method of validation for QoR-40K included test-retest reliability, internal consistency, and level of responsiveness. Results: Spearman's correlation coefficient for test-retest reliability was 0.895 (P < 0.001), and Cronbach's alpha of the global QoR-40K on the third day after surgery was 0.956. A positive correlation was obtained between the QoR-40K and the mental component summary of SF-36 (${\rho}=0.474$, P < 0.001), and a negative correlation was observed between QoR-40K and VAS (${\rho}=-0.341$, P < 0.001). The standardized responsive mean of the total QoR-40K was 0.71. Conclusions: The QoR-40K was found to be as acceptable and reliable as the original English QoR-40 for Korean patients after surgery, despite the apparent differences in the respective patients' cultural backgrounds.

심층 신경망을 이용한 TBM 데이터 기반의 굴착 지반 예측 연구 (A TBM data-based ground prediction using deep neural network)

  • 김태환;곽노상;김택곤;정사범;고태영
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.13-24
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    • 2021
  • 암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

근적외선분광법을 이용한 수수×수단그라스 교잡종 종자의 품종 판별 (Variey Discrimination of Sorghum-Sudangrass Hybrids Seed Using near Infrared Spectroscopy)

  • 이기원;송요욱;김지혜;라하만 아티쿨;오미래;박형수
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.259-264
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    • 2020
  • 본 연구는 근적외선분광법을 이용하여 국내에서 재배중인 수수×수단그라스 교잡종 품 판별 가능성을 검토하고자 수행되었다. 근적외선분광기를 이용하여 수수×수단그라스 교잡종 종자를 가시파장 대역대 (680 - 1,099 nm), NIRS 파장 대역대 (1,100 - 2,500 nm) 및 NIRS 전체 파장 대역대 (680 - 2,500 nm)로 구분하여 스펙트라를 얻은 후 1차 미분과 8 nm gap으로 수 처리를 수행하였으며 부분최소자승 (PLS) 회귀분석법을 통해 품종판별 검량식을 개발하고 판별 정확성을 검증하였다. 수수×수단그라스 교잡종품종 판별의 정확성은 NIR파장대역에서 SECV 8.44 그리고 R2CV 0.89로 가장 판별 정확성이 낮았으며 NIRS 전체 파장대역에서 SECV 7.88 그리고 R2CV 0.90로 가장 높은 판별 정확성을 나타내었다. 파장대역별 예측 정확성은 NIR 파장대역 (1,100 - 2,500 nm)이 가장 우수하였으며, 교차검증오차 (SECV) 8.44에서 예측오차 (SEP) 12.03로 높아졌으며 가시영역대 (680 - 1,099)는 SECV 8.23에서 SEP 12.51로 높아졌다. Discrimination equation 분석법에 의한 NIRS 전체 파장대역별 수수×수단그라스 교잡종 종자의 판별 결과는 품종간에 판별 정확성의 차이가 크게 나타났으며 1, 2, 4 그리고 8번 품종 (G-7, BMR Gold II, Honey chew and SX-17)에서는 100 %의 정확성으로 가장 높게 나타났다. 따라서 NIRS를 이용한 수수×수단그라스 교잡종 종자의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.

머신러닝을 활용한 자동차 시트용 폴리우레탄 발포공정의 불량 예측 모델 개발 (A Development of Defeat Prediction Model Using Machine Learning in Polyurethane Foaming Process for Automotive Seat)

  • 최낙훈;오종석;안종록;김기선
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.36-42
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    • 2021
  • 최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.

천리안위성 2A호 위성영상을 위한 영상융합기법의 비교평가 (A Comparison of Pan-sharpening Algorithms for GK-2A Satellite Imagery)

  • 이수봉;최재완
    • 한국측량학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.275-292
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    • 2022
  • 기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.

공주 무령왕릉과 왕릉원 내부 미세변위 정밀모니터링을 위한 디지털 기록화 연구 (A Study on Digital Documentation of Precise Monitoring for Microscale Displacements within the Tomb of King Muryeong and the Royal Tombs in Gongju, Korea)

  • 최일규;양혜리;이찬희
    • 보존과학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.626-637
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    • 2021
  • 공주 무령왕릉과 왕릉원은 세계유산으로 등재된 웅진백제시대(AD 475~538) 왕족의 고분군이다. 1971년 무령왕릉 발굴 이후 안전한 보존관리 체계 없이 공개됨에 따라 급격한 환경변화를 겪으며 고분 내부에 다양한 손상이 발생하였다. 이 연구에서는 왕릉원의 미시적 변위분석을 위해 각 고분 내부에 취약부를 선정하여 3차원 정밀스캐닝을 바탕으로 디지털 형상정보를 구축하였다. 5호분에서는 진행성 변위를 검출하였으며, 6호분과 무령왕릉은 향후 모니터링을 위한 기초자료를 획득하였다. 특히 5호분 남측 회벽의 편차분석 결과, 공차범위 ±18 mm와 ±2 mm에서 추가 손상은 나타나지 않았다. 그러나 인방석은 평균 0.32 mm의 처짐이 발생하였고, 벽체 사이의 거리는 평균 0.36 mm가 증가하였다. 5호분 내부는 직접적인 누수가 있어 탈락과 처짐거동 등 손상을 가중시킨 것으로 해석된다. 이 연구에서 획득한 3차원 형상정보는 계속 연구를 위한 자료로 중요한 기준이 되며, 정밀 계측모니터링과 교차검증을 거쳐 왕릉원의 안정적 보존방안을 검토하는 데 활용할 것이다.

Multi-fidelity uncertainty quantification of high Reynolds number turbulent flow around a rectangular 5:1 Cylinder

  • Sakuma, Mayu;Pepper, Nick;Warnakulasuriya, Suneth;Montomoli, Francesco;Wuch-ner, Roland;Bletzinger, Kai-Uwe
    • Wind and Structures
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    • 제34권1호
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    • pp.127-136
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    • 2022
  • In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.

한국판 제로섬 신념 척도 타당화 연구 (The Validation Study of the Korean Version of Zero-sum Belief Scale)

  • 정주리
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제27권3호
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    • pp.285-303
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    • 2021
  • 이 연구는 Różycka-Tran, Boski, Wojciszke(2015)이 Belief in a Zero-Sum Game (BZSG) 모델을 토대로 개발한 제로섬 신념 척도를 국내 성인들을 대상으로 신뢰도와 타당도를 검증하고자 하였다. 이를 위해 전국에 거주하는 508명의 성인(대학생 252명, 일반성인 256명)을 대상으로 제로섬 신념, 사회적 신뢰, 주관적 사회경제적 지위, 개인주의-집단주의 문화 성향, 사회비교 지향성 척도로 구성된 온라인 설문조사를 실시하였다. 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석 결과, 한국판 제로섬 신념은 단일요인 구조를 가지고 있는 것으로 확인되었고, 신뢰도 분석 결과, 양호한 내적 일치도를 확인할 수 있었다. 한국판 제로섬 신념 척도는 사회적 신뢰와 주관적 사회경제적 지위와는 관련이 없는 것으로 나타났다. 그러나 제로섬 신념 척도는 수직적 개인주의와 수직적 집단주의 문화 성향과 정적 관계를 나타냈고, 수평적 집단주의 문화 성향과는 부적 관계, 수평적 개인주의와는 관련성이 나타나지 않았으며, 사회비교 지향성과는 정적 관계로 나타났다. 하지만 이러한 결과는 대학생 집단이나 일반 성인 집단이냐에 따라 차이가 있었다. 마지막으로 이 연구가 국내에서 제로섬 신념과 관련된 많은 연구를 촉진할 수 있음을 밝혔고, 제로섬 신념에 영향을 주는 요인들을 살펴보고 제로섬 신념으로 인해 나타날 결과들을 밝히는 후속 연구가 필요하다는 제언을 제시하였다.

온라인 쇼핑의 새벽배송 서비스품질이 고객만족도와 고객행동(재이용의도)에 미치는 영향 (The Effect of Early Morning Delivery Service Quality of Online Shopping on Customer Satisfaction and Customer Behavior (Reuse Intention))

  • 정종우;김철수
    • 서비스연구
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    • 제13권3호
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    • pp.57-69
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    • 2023
  • 새벽배송은 일반 배송 서비스와는 다른 고유한 특성을 가지고 있다. 이 서비스는 일반적으로 새벽 시간대, 주로 새벽 7시 이전에 제품을 고객에게 배송하는 것을 의미한다. 온라인 새벽배송에는 고객측면에서 다양한 가치를 제공하는 반면 판매자와 온라인 쇼핑몰과 같은 서비스 제공자 측면에서는 극복해야 할 적지 않은 도전과제를 가지고 있다. 새벽배송 시장은 PC기반 온라인 쇼핑과 모바일 쇼핑을 합친 온라인 식품판매에서 성장세가 확대되고 있다. 본 논문에서는 확대되어 가는 온라인 쇼핑 새벽배송에 대한 고객만족과 재이용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 한다. 온라인 쇼핑 새벽배송 환경을 모형화하기 위해 독립요인을 다음 세 가지 유형으로 분류하였다: 시스템 특성, 제품특성, 그리고 배달특성. 그리고 본 연구에서는 세 가지 독립요인, 고객만족 (매개요인), 그리고 재이용의도 (종속변수)와의 관계를 실증적으로 탐색하여 보았다. 분석결과, 온라인 쇼핑의 새벽배송 서비스품질에 시스템특성과 제품특성이 영향을 미치는 것으로 조사되었으며, 특히 시스템특성 중에 신뢰성, 편리성, 유용성, 그리고 상호작용, 제품특성 중에는 제품품질, 제품가격, 제품다양성, 제품간편성이 고객만족에 정(+)영향을 주는 것으로 조사되었다. 하지만 배달특성은 고객만족도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하고 있다는 결과가 나왔다.