• Journal of Nutrition and Health
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• 제50권2호
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• pp.142-157
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• 2017

본 연구는 생애주기별 영양지수 중 청소년을 위한 영양지수 (Nutrition Quotient for Adolescents, NQ-A) 모형을 개발하고자 수행되었다. 영양지수 평가항목 선정을 위해 식품섭취영역에서 20개 문항, 식행동 식습관 영역에서 21개 문항의 총 41개 문항으로 구성된 파일럿 조사용 체크리스트를 개발하였다. 청소년 213명을 대상으로 1일의 식사섭취실태 조사를 포함한 파일럿 조사를 수행하고, 체크리스트 항목 점수와 식사섭취실태 관련 변수들 간의 상관관계가 높은 24개의 평가항목으로 구성된 전국단위 조사용 체크리스트를 개발하였다. 전국단위 조사는 시도별 집락별로 층화추출된 중고등학생 1,547명에 대해 구조화된 설문지로 면대면 조사를 수행하였고, 탐색적 요인분석을 수행하여 청소년 영양지수의 평가 항목을 19개 항목의 5개요인으로 분류하고, 구조방정식 모형을 이용해 평가 항목의 구성타당도를 검증하고 추정된 경로계수를 가중치로 적용하였다. 청소년 영양지수를 위한 5개의 요인과 가중치는 각각 균형 0.25, 다양 0.15, 절제 0.25, 환경 0.15, 실천 0.20이었다. 균형 영역에는 과일 섭취 빈도, 흰 우유 섭취 빈도, 콩류 섭취 빈도, 생선 섭취 빈도의 4개 항목이 포함되었고, 다양 영역은 채소 반찬 섭취 빈도, 반찬 골고루 먹는 정도, 편식 정도의 3개 항목, 절제 영역은 과자 또는 달거나 기름진 빵 섭취 빈도, 가공 음료 섭취 빈도, 라면 섭취 빈도, 카페인 음료 섭취 빈도, 야식 섭취 빈도, 길거리 음식 섭취 빈도의 6개 항목, 환경 영역은 아침식사 빈도, 식탁에 앉아서 식사하는 정도, TV 핸드폰 컴퓨터 사용 시간의 3개 항목, 그리고 실천 영역은 영양 표시 확인 정도, 음식 먹기 전 손 씻는 정도, 운동 빈도의 3개 항목이 포함되었다. 전국단위 조사대상자의 영양지수 (NQ-A) 평균 점수는 56.0점이었고, 세부 영역별로는 균형 58.6점, 다양 55.6점, 절제 48.1점, 환경 70.6점, 실천 52.1점이었다. 영양지수 점수와 각 영역별 등급은 전국 조사 결과의 백분위수 분포를 기준으로 75~100 백분위의 경우 '상' 등급, 25 ~ <75 백분위의 경우 '중' 등급, 0 ~ <25 백분위는 '하' 등급으로 분류하였다. 영양지수의 경우 63.1~100점은 '상' 등급, 49.0~63점은 '중' 등급, 0~48.9점은 '하' 등급으로 판정되었다. 본 연구에서 개발된 청소년을 위한 영양지수는 19개 항목으로 구성된 식행동 체크리스트를 통해 영양지수 점수와 균형, 다양, 절제, 환경, 실천 영역의 점수를 산출할 수 있으며, 상대적인 NQ 등급 부여를 통해 식사의 질과 식행동이 양호한 지를 판정할 수 있다. 본 연구에서 개발된 청소년용 영양지수 (NQ-A)가 청소년의 식사의 질과 식행동 평가 및 영양교육의 효과 평가 등에 많이 활용될 것으로 기대된다.

• 에너지공학
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• 제24권4호
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• pp.200-210
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• 2015

유동층반응기에서 바이오매스 급속 열분해의 모델화를 통해 열분해로부터 발생되는 바이오오일(Bio-oil) 및 비응축 가스(Non-condensable gas) 성분의 예측과, 이를 통한 수율 향상을 목표로 한다. 본 연구의 목적은 유동층반응기 내부에 투입된 바이오매스가 급속 열분해되는 동안 발생되는 생성물의 수율 예측과 실험 및 시뮬레이션 값을 비교 및 분석하는 것이다. 급속 열분해의 시뮬레이션을 위해 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 프로그램이 사용되었으며, 바이오매스의 급속 열분해의 시뮬레이션을 위해 바이오매스 하위 구성 성분의 상세한 열분해 반응 경로가 적용되었다. 이 열분해 반응은 세부적으로 셀룰로오스(Cellulose), 헤미셀룰로오스(Hemicellulose) 및 리그닌(Lignin)의 반응을 포함하고 있으며, 열분해로부터 발생되는 주요 가스 성분은 이산화탄소($CO_2$), 일산화탄소(CO), 메탄($CH_4$), 수소($H_2$), 에틸렌($C_2H_4$)이다. 본 모델의 예측치와 기존 문헌(Mellin et al., 2014)의 실험 및 시뮬레이션 결과를 비교하였으며, 그 결과, $CH_4$, $H_2$ 및 $C_2H_4$의 경우, 각각 3.7%p, 4.6%p 및 3.9%p로 비교적 일치하게 예측되었지만, $CO_2$ 및 CO의 경우, 각각 9.6%p 및 6.7%p로 높게 예측되었다. 이러한 차이가 발생하는 이유는 이차 열분해 반응에서의 세부 반응조건에 해당되는 각각의 인자의 부재에 기인한 것으로 판단된다. 연구 결과, 시뮬레이션을 통한 모델화 접근이 가능한 것으로 판단되며, 추후에 연구된 모델화를 통해 바이오오일 및 기타 성분들의 예측도 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.427-436
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• 2018

본 논문에서는 긴 파이프 이뤄진 세장형 부이 구조물의 파랑 중 거동특성에 관한 모형시험과 수치해석 연구를 수행하였다. 대상 부이 구조물은 긴 파이프를 기본 뼈대로 하여, 상부구조물, 부력재, 중력식 앵커로 구성된 아티큘레이트(Articulated)형 부이 구조물이다. 대상 해역인 서해에서의 본 부이 구조물의 생존성을 평가하기 위하여, 축척비 1/22의 축소 모형을 제작하여 선박해양플랜트연구소 해양공학수조에서 일련의 모형시험을 진행하였다. 이 때 50년 재현주기의 극한파 조건을 고려하였으며, 또한 조류 및 주기 효과를 검토하기 위하여 추가적인 실험을 수행하였다. 생존성 평가를 위한 주된 평가항목으로는 구조물의 거동, 앵커 지지력, 침수 횟수를 고려하였다. 모형시험 결과와의 상호검증을 수행하기 위하여 상용계류해석 프로그램인 OrcaFlex를 이용하여 수치 시뮬레이션을 병행하였다. 평가결과로써 먼저 조위차에 따른 본 부이 구조물의 거동 특성에 대해 살펴보았다. 고조위와 저조위 조건에서의 종동요 응답, 앵커지지력의 변화를 살펴보았으며, 수치 시뮬레이션 결과와의 직접 비교 검토하였다. 두 번째로는 파도 주기와 조류의 유무에 따른 부이 구조물의 응답 특성 변화에 대해 고찰하였다. 세 번째로는 상부구조물의 침수와 관련하여 비디오 분석을 통한 침수 횟수를 수치해석 결과와 비교 제시하였다. 마지막으로 모형시험에서 직접 계측하지 못한 구조응답과 관련하여 수치 시뮬레이션 결과를 제시하고, 극한파 중 구조적 안전성에 대해서 논하였다. 일련의 생존성 평가 연구를 통하여 본 부이 구조물의 극한파 중 거동 특성에 대해 살펴볼 수 있었으며, 파도, 조류, 조위차에 따른 민감도 특성을 통해 본 부이구조물의 취약점 및 활용성에 대해 고찰해 보고자 하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.239-249
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• 2020

본 연구는 자연 조건에서 쌀가루용 벼의 수발아율을 예측하기 위한 것으로 기계학습을 이용하여 기상요소들에 따른 수발아율을 간단히 예측할 수 있는 초기 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 강원도, 충청북도, 경상북도에 위치한 6개 지역에서 쌀가루용 벼 3품종을 재배하였다. 수확 후 수발아율과 출수일을 조사하였으며, 각 지역의 종관기상대의 일평균 기온과 상대 습도, 그리고 강수량 정보를 이용하여 기계학습 모델 중 하나이며, 정확도가 높은 GBM 모델로 수발아율을 예측하였다. 2017년부터 2019년까지 강원과 충북, 그리고 경북의 6개 지역에서 쌀가루 용 벼 3품종에 대해 재배 실험을 수행하였다. 조사 항목은 출수일과 수발아율이었다. 기상자료는 동일한 지역명의 종관기상대를 이용하여 일 평균 기온 및 상대 습도, 그리고 강수량 자료를 수집하였다. 수발아율 예측을 위해 기계학습 모델인 Gradient Boosting Machine (GBM)을 이용하였으며, 학습 투입 변수로는 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량이었다. 또한 수발아 피해 관련 기간을 설정하기 위해 출수 후 몇일 후부터 그 이후의 기간에 대한 실험도 수행하였다. 자료는 수발아 피해 관련 기간의 교정을 위한 training-set과 vali-set, 검증을 위한 test-set으로 구분하였다. training-set과 vali-set으로 교정한 결과, 출수 후 22일 후부터 24일동안에서 가장 높은 score를 나타내었다. test-set으로 검증한 결과는 3.0%보다 낮은 구간에서 수발아율을 약간 높게 예측한 경향이 있었지만, 높은 예측력을 보였다(R2=0.76). 따라서, 기계학습을 이용하여 특정기간동안의 기상요소들로 수발아율을 간단하게 예측할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 기계학습을 이용하여 특정 기간 동안에 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량으로 높은 수발아율 예측 성능을 보였으며, 이 시스템을 이용하여 일반 농가들을 대상으로 수발아에 관한 피해를 예방할 수 있는 조기 수발아 예측 시스템으로 이용가능 할 것으로 판단된다. 하지만 품종마다 휴면 정도 차이로 인한 수발아 관련 기간에 차이가 있으므로, 다른 쌀가루용 벼 품종에 대해서도 추가로 조사하고, 개별 품종으로 세분화하여 분석한다면 좀 더 정확도 높은 예측 시스템을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.231-241
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• 2021

본 연구는 근로자의 학업 열망이 대학교육 참여에 미치는 연구를 통해 대학교 관계자들에게 신입생유치 및 맞춤 교육을 위한 전략과 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 선행자료들을 분석하여 변수들을 도출하였고, 변수들 간의 인과관계 설정과 질문지를 개발하였다. 조사 대상은 대학교육 참여에 관심 있는 근로자 331명을 대상으로 대인면접법으로 자료 수집을 하였다. 수집된 자료는 데이터화를 하였고, 신뢰성 및 타당성 검증과 빈도분석을 실시하였다. 마지막으로 구조 방정식 모형의 적합도와 각 개념에 대한 인과관계를 검증하였다. 따라서 검증결과 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 적성에 맞는 직업군으로 전환한 경험자와의 멘토·멘티 제도를 통해 동기부여를 해야 할 것이다. 또한 미래를 위해 지속적인 자기계발을 할 수 있도록 프로그램을 개발하고 보급해야 할 것이다. 이를 위해 전문가와의 상담을 통해 본인의 적성과 장점을 파악할 수 있도록 지원해야 할 것이다. 둘째, 대학 관계자들은 추천을 통해 입학을 한 근로자들이 직업전환을 이룬 사례와 정보를 입학 예정자가 알 수 있도록 홍보를 강화해야 할 것이다. 또한 자기 계발을 할 수 있는 대학교육 프로그램을 개발하고 '공모전' 등을 통해 다양한 아이디어를 수용하고 재가공을 통해 근로자에게 대학교육에 대한 정확한 정보를 제공해야 할 것이다. 셋째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 직업전환과 자기계발이라는 두 마리의 토끼를 잡을 수 있다는 프로그램을 근로자에게 제공해야 한다. 즉, 대학 입학시 해외 선진 기업 견학, 다양한 자격증 취득, 블루칼라·화이트칼라의 부서 간 이동, 이직 기회 획득 등 다양한 정보제공과 졸업 선배들의 성공 사례들을 제공함으로써 근로자들의 학습 동기 유발을 자극시켜야 할 것이다. 넷째, 대학 관계자들은 직업전환을 위해서는 대학교육에 참여하여 체계적인 교육과 사회 환경의 흐름 등을 교육받음으로써 한층 더 발전할 수 있는 곳이 대학이라는 것과 이와 관련된 대학교육 프로그램을 적극적으로 홍보해야 할 것이다. 마지막으로 대학 관계자들은 근로자가 대학교육 참여시 자기계발을 할 수 있다는 인식이 발생하도록 근로자와의 상담 및 홍보를 실시해야 할 것이고, 근로자들의 수요조사 및 분석을 통해 자기계발을 위해 필요한 사항들이 무엇인지 파악하여 이에 대한 대응방안들을 마련해야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1423-1444
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• 2022

본 연구에서는 대기 및 지표면 인자들에 대한 중적외 파장역의 복사휘도의 민감도를 복사전달모델인 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)6을 이용하여 분석하고 이를 이용하여 야간에 중적외 파장역 만을 이용한 지표면온도 산출 가능성을 평가하였다. 이를 기반으로 야간에 대해 다양한 조건을 반영한 지표면온도 산출식을 개발하고 처방 온도 자료와 현장 관측 자료를 이용하여 개발된 지표면온도 산출식의 수준을 평가하였다. 중적외 파장역을 활용한 위성 원격탐사에 주로 영향을 미치는 대기연직구조, 이산화탄소와 오존, 지표면온도의 일 변동, 지표면 방출률 그리고 위성의 관측각에 대해 민감도 실험을 실시하였다. 이때 분리대기창 기법 활용 가능성을 평가하기 위해 중적외 파장역을 투과율을 근거로 2개의 밴드로 분리한 후 민감도를 분석한 결과 밴드와 관계없이 대기연직구조에 가장 큰 영향을 받으며 지표면 방출률, 지표면온도의 일 변동, 위성의 관측각 순으로 영향을 받았다. 주요 변인 실험 모두에서 대기의 창에 해당되는 밴드 1은 민감도가 낮은 반면 오존과 수증기 흡수가 포함된 밴드 2에서는 민감도가 높아서 분리대기창 기법을 활용하여 지표면온도 산출이 가능할 것으로 판단하였다. 중적외 2개 밴드와 다양한 변인들을 이용하여 개발된 지표면온도 산출식은 복사모의 시 입력된 기준 지표면온도와 상관계수, 편의 그리고 root mean squared error (RMSE)가 각각 0.999, 0.023K과 0.437K의 수준을 보였다. 또한 26개의 현장관측 지표면온도 자료로 검증한 결과 상관계수는 0.993, 편의는 1.875K, RMSE는 2.079K을 보였다. 본 연구의 결과는 대기 및 지표면 조건이 야간의 중적외 두 밴드에 미치는 영향이 다른 특성을 이용하여 지표면온도를 산출할 수 있음을 제시한다. 따라서 향후에는 중적외 파장역 센서를 탑재한 위성자료를 이용하여 지표면온도를 산출하고 그 수준을 평가해 볼 필요가 있다.

• 한국심리학회지:학교
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• 제17권3호
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• pp.401-419
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• 2020

본 연구의 목적은 국내의 교육실정에 맞는 한국형 학교차원의 긍정적 행동지원 1차 실행충실도 척도를 개발하고 타당화하는 것이었다. 다층지원으로 구성된 학교차원의 긍정적 행동지원 중 1차 지원인 보편적 지원은 학교의 전체 학생들을 대상으로, 학생들의 문제행동을 예방하는 목적으로 지원하는 단계이다. 본 연구에서 개발된 1차 실행충실도 척도는 문헌연구와 전문가의 내용타당도 검증을 거쳐 11개의 평가준거의 48개 예비문항으로 구성되었다. 그 후에 학교차원의 긍정적 행동지원을 실행한 경험이 있는 특수학교 교사 185명을 대상으로 자료를 수집하였다. 수집한 자료를 기반으로 1차 실행충실도 척도의 요인분석과 문항의 속성을 분석하고, 내적 일관성 계수를 이용한 신뢰도 분석을 하였으며, 긍정적 행동지원 평가도구, 학생지도척도, 학교풍토척도, 긍정적 행동지원 효과성 척도와의 상관분석을 통해 공인 타당도를 검증하였다. 그 결과, 1차 실행충실도 척도는 35문항의 5요인 구조가 가장 타당한 것으로 나타났고, 신뢰도도 양호하였다(Cronbach's α=.956, 각 하위요인별 α=.834~.951). 또한 긍정적 행동지원 평가도구, 학생지도척도, 긍정적 행동지원 효과성 척도와는 유의미한 정적 상관관계를 나타내었다. 그러나 학교풍토척도와는 유의미한 상관관계를 보이지 않았고 이에 대해 논의에서 다루었다. 종합해 볼 때, 본 연구에서 개발된 1차 실행충실도 척도는 학교 현장에서 보편적 지원 실행 시 매우 중요한 충실도를 신뢰롭고 타당하게 평가할 수 있음을 시사한다.

• 운동과학
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• 제23권1호
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• pp.1-11
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• 2014

본 연구의 목적은 새로운 20 m 점증왕복달리검사(20 m PSRT) 프로토콜을 이용하여 우리나라 여중생의 VO₂max를 추정할 수 있는 타당성과 신뢰도가 확보된 추정식을 개발하는 데 있다. 총 194명의 여중생(13-15세) 중 127명은 타당도 검사를 위해 그리고 99명(나머지 67명+32명은 타당도 분석에도 참여함)은 신뢰도 검사를 위하여 무작위로 배정하였다. 127명의 참여자는 VO₂max 추정식의 개발과 새로운 20 m PSRT 프로토콜의 타당도 분석을 위하여 트레드밀을 이용한 최대점증부하검사(고정식)와 이동식 가스분석기를 착용하고 20 m PSRT(이동식)를 실시하였다. 신뢰도분석을 위하여 99명의 참여자들은 새로운 20 m PSRT를 1주일 간격으로 1회 반복(총 2회) 실시하였다. 이동식 가스분석기를 착용하고 측정한 20 m PSRT VO₂max 실측값(39.2±5.1 ml/kg/min)은 고정식 가스분석기를 이용하여 트레드밀을 이용하여 측정한 VO₂max 실측값(37.7±5.7 ml/kg/min, p=.001)보다 유의하게 높았으나 매우 좁은 범위에 해당하는 것이었다(1.5 ml/kg/min). 또한 이동식과 고정식 가스분석기(20 m PSRT vs. 트레드밀)에서 얻은 VO₂max의 상관계수는 .88(p<.001)이었다. 20 m PSRT의 신뢰도 검사와 관련하여 왕복달리기 횟수(r=.88, p<.001) & 최종속도(r= .85)의 상관계수 역시 매우 높은 것으로 나타났다. VO₂max를 추정하기 위해 본 연구에서 얻은 자료를 바탕으로 개발된 새로운 추정식은 y = .231 × 왕복횟수 - .311×체중 + 46.201 이다(r=.74, SEE=4.29 ml/kg/ml). 결론적으로 첫째, 새로운 20 m PSRT 프로토콜은 타당성과 신뢰도가 확보된 검사이며 둘째, 본 연구에서 개발된 20 m PSRT 추정식은 한국 여중생(14-16세)에게 적합하고 타당성 있는 VO₂max 추정값을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국노년학
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• 제39권4호
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• pp.723-739
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• 2019

본 연구는 개인주의화, 만혼현상, 이혼율 증대 등이 복합적으로 작용하여 가족구조와 기능이 빠른 속도로 변화되는 추세에 고령화가 심화되고 있는 현실 속에서 우리나라 청소년들의 가족친밀감이 노인부양의식의 영향관계에서 노인인식과 치매에 대한 태도의 매개효과를 검증하는 것이다. 이러한 연구목적을 수행하기 위하여 광주광역시 소재 초·중·고등학교 학생을 대상으로 자기기입식 설문지를 통해 자료를 수집하였다. 통계분석을 위해서는 SPSS 20.0과 AMOS 18.0프로그램을 이용하였고, 빈도, 백분율, 기술통계, 상관관계, 요인분석, 구조모형검증, Sobel-Test를 실시하였다. 본 연구를 통해 나타난 결과는 다음과 같다. 첫째, 가족친밀감, 노인인식, 노인부양의식은 초등학생이 가장 높고, 중학생, 고등학생 순으로 '연령'에서 유의미하게 나타났다(P<.001). 또 종교에서는 종교가 있는 청소년의 가족친밀감이 종교가 없는 청소년 보다 더 높았다(p<.001). 둘째, 가족친밀감은 노인인식과 치매에 대한 태도, 노인부양의식에 직접적으로 영향을 미쳤으며, 노인인식은 치매에 대한 태도에, 치매에 대한 태도는 노인부양의식에 직접적으로 영향을 미쳤다. 셋째, 가족친밀감(부모-자녀)은 노인인식에 7.8%, 가족친밀감과 노인인식이 치매에 대한 태도에 20.2%, 치매에 대한 태도와 가족친밀감이 노인부양의식에 34.1%의 영향력이 있는 것으로 나타났다(p<.001). 넷째, 가족친밀감과 노인부양 의식 간의 노인인식, 치매에 대한 태도의 절대 값이 1.96보다 높게 나와 매개역할을 하는 것으로 검증되었다. 이러한 연구결과는 청소년 초기에 가족친밀감과 노인인식, 치매에 대한 태도의 향상을 위한 교육프로그램의 개발과 청소년들의 치매에 대한 지식이나 태도가 올바른 지식을 전달과 긍정적인 부양의식 해결과 함께 세대 간의 갈등 해소를 통해, 노인의 삶의 질을 향상시키기 위한 노인교육복지에 기여하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.521-535
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• 2023

논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.