본 연구는 초등학교에서 이루어지는 수행평가 실시에서의 문제점을 인식하고 자기평가, 동료평가 및 관찰평가의 실천을 통하여 평가에 따르는 시간적인 제약을 줄이고, 평가의 결과를 교수 학습계획에 반영시킴으로써 평가를 통한 초등수학과 교수 학습의 개선에 대한 시사점을 찾아보고자 이루어졌다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 연구자는 초등학교 2학년 1개 반 학생 40명을 대상으로 자기평가, 동료평가를 실시하고 '재미있는 놀이를 하여 봅시다' 차시의 운영과정에서 관찰평가를 한 학기동안 적용하였으며 평가의 적용과정에서 얻어진 학생들의 자기평가결과물(수학일지, 자기평가지, 평가의 과정에서의 대화내용)과 관찰평가 결과물(체크리스트, 놀이 활동 결과물, 놀이의 과정에서의 대화내용)을 분석해 보았다.
본 연구의 목적은 정규교육과정 내에서 초등학교 일반학급 수학 영재아를 위한 효율적인 영재교육 방안을 탐색해 보고, 영재의 특성을 고려한 심화학습 프로그램을 개발하여 실제로 일반학급의 교수 학습 환경에 적용한 후, 그 효과를 분석하는 것이다. 문헌연구를 통해 초등학교 일반학급 수학 영재아 지도를 위한 복식수업 형태의 영재교육 방안을 제시하였고, 수학영재 심화학습 프로그램을 개발하여 초등학교 1학년 한 학급 6명을 대상으로 적용하여 그 효과를 분석하였다. 연구의 결과 첫째, 일반학급에서 복식수업 형태로 수학 영재교육을 실시하는 것은 수학 영재아 측면에서 매우 효과적이었다. 둘째, 수학영재 심화학습 프로그램은 수학 영재아의 수학적 사고력과 창의성 계발에 매우 효과적이었다. 셋째, 수학 영재아 선발 과정에서 교사의 추천과 영재성 검사는 둘 다 매우 중요한 것으로 나타났다. 이 연구는 영재교육이 방과후 교육 형태의 특별교육으로만 운영될 것이 아니라 정규교육과정 내에서 보다 효율적인 방법으로 운영함으로써 수학 영재아의 요구에 부합되면서도 영재교육의 효과를 극대화할 수 있음을 제안하고 있다.
Probiotics are considered as the best effective alternatives to antibiotics. The aim of this study was to characterize the probiotic potential of lactobacilli for use in swine farming by using in vitro evaluation methods. A total of 106 lactic acid bacterial isolates, originating from porcine feces, were first screened for the capacity to survive stresses considered important for putative probiotic strains. Sixteen isolates showed notable acid and bile resistance, antibacterial activity, and adherence to intestinal porcine epithelial cells (IPEC-1). One isolate, LR1, identified as Lactobacillus reuteri, was selected for extensive study of its probiotic and functional properties in IPEC-1 cell models. L. reuteri LR1 exhibited good adhesion to IPEC-1 cells and could inhibit the adhesion of enterotoxigenic Escherichia coli (ETEC) to IPEC-1 cells. L. reuteri LR1 could also modulate transcript and protein expression of cytokines involved in inflammation in IPEC-1 cells; the Lactobacillus strain inhibited the ETEC-induced expression of proinflammatory transcripts (IL-6 and TNF-α) and protein (IL-6), and increased the level of anti-inflammatory cytokine (IL-10). Measurement of the permeation of FD-4 showed that L. reuteri LR1 could maintain barrier integrity in monolayer IPEC-1 cells exposed to ETEC. Immunolocalization experiments showed L. reuteri LR1 could also prevent ETEC-induced tight junction ZO-1 disruption. Together, these results indicate that L. reuteri LR1 exhibits desirable probiotic properties and could be a potential probiotic for use in swine production.
새로운 개념과 알고리즘으로 완성된 지표 변수 데이터베이스인 Ecoclimap-1이 전 지구 영역에 대해 1km의 해상도로 제공 된 바 있다. 이것은 기상과 기후의 모델에서 토양과 식물과 대기 사이의 이동을 정량적으로 표현하기 위해 고안 되었으며, Ecoclimap-1 데이터베이스를 구성하는 지표변수 자료들은 토지피복지도와 기후지도를 중첩하여 얻어진 생태기후 지도를 기본 주제도로 사용하여 각 클래스에 대한 값(per-class)로 제공된다. 생태기후지도의 제작은 일반적으로 사용하는 토지피복분류가 나타내지 못하는 동질 피복 내 생장 주기의 변동성을 고려하기 위한 것이다. 그러나 이렇게 중첩하여 얻은 주제를 사용하더라도 역시 같은 class내부의 식생 생장 주기의 변동성은 여전히 높게 나타나는 경향을 보였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 새로운 방법으로, SPOT/VEGETATION S10 NDVI 자료를 이용하여 토지피복지도와 기후지도의 단순 중첩이 아닌 동일 토지피복 클래스 내의 sub-clustering을 통하여 보다 동질의 하위 집단으로 분류한다. 본 연구는 Ecoclimap-2 project의 전 지구 데이터 베이스 구축의 일환으로 동북 아시아 지역의 생태기후지도 제작을 수행하였다. 사용된 토지피복지도는 University of Maryland Global Land Cover Database를 사용하였고 기후지도는 각 토지피복 클래스의 sub-clustering시 초기 군집의 수를 결정하기 위한 보조 자료로 사용하였다. 1999년부터 2004년 총 6년 동안의 NDVI 10-day 자료를 이용하였고 한 UMD토지피복 class내에 존재하는 모든 화소의 시 공간 긴밀도를 분석하여 비슷한 NDVI 정보를 가지는 화소들을 통합하였다. 이러한 과정을 통해 동북아시아를 총 29개의 ecosystem으로 정의 하였다. 이러한 ecosystem map은 앞으로의 기후 모델 연구에 있어 중요한 기본 주제도로 유용할 것으로 보이며 또한 생태계모델, 기상모델의 중요한 input 자료로서 쓰여 질 것으로 사료 된다.
기후변화에 따른 작물 재배적지의 이동에 관한 정보는 농업분야 적응전략의 기초이기 때문에 연구자들뿐 아니라 정책결정자들도 큰 관심을 보인다. 하지만 재배적지의 개념을 분석차원에서 구체적으로 구현하는 일이 어렵기 때문에 아직 실용적인 적지판정법이 개발된 적이 없다. 본 연구에서는 미래 시나리오 기후조건에서 사과 '후지'의 재배적지를 조사하기 위해 GIS 기반의 탐색기법을 이용하여 전자기후도, 토양전자지도, 수치지형정보, 농업기후 및 작물품질 예측모형 등을 종합적으로 활용, 체계적인 적지판정기법을 구현하였다. '후지'를 대상으로 한 적지판정 1차기준은 지표피복, 경사도, 토성이며, 2차 기준은 월동기간 중 동해위험도, 늦서리 피해위험도, 생육가능기간 등 기후조건, 3차기준은 과피의 색택, 과형지수 등 품질조건이다. 이들 조건을 지리정보시스템의 속성 레이어로 구현하고 중첩분석을 통해 재배적지를 검색하였다. 이 방법을 현재평년(1971-2000년)과 A1B 시나리오의 미래평년(2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년) 기후에 적용하여 남한 전역을 대상으로 재배적지를 검색한 결과 현재평년의 경우 전국의 6.5%가 후지 재배적지에 해당하였고 2011-2040년 평년기후에는 전국의 약 1.8%, 2041-2070년 평년에는 0.3%, 2071-2100년 평년에는 전국의 0.1%까지 감소하여 전국규모에서 재배적지의 한계선 북상추세를 감지할 수 있었다. 뿐만 아니라 개별 주산지 내에서도 적지이동 양상을 정밀하게 추적할 수 있음을 확인하였다.
TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.
정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.
부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.
전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.
최근에 관광기후지수가 생리등가온도(PET)와 범용열기후지수(UTCI)와 같은 완전한 인간 에너지 균형 모델들을 포함함으로써 발전되어 오고 있다. 이 연구는 해변에서의 조경계획 및 설계를 위해, 2015년 봄과 여름에 대한민국 제주특별자치도 월정리해변에서 인간 열환경지수 및 열쾌적성을 조사하였다. 미기후 측정과 국제표준화기구 10551을 바탕으로 만들어진 설문조사를 동시에 실시하였으며, 성인 869명이 참가하였다. 그 결과, 생리적인 요소만 고려된 '열환경 지각'과 '열환경 선호도'가 선형 회귀 분석에서 생리등가온도와 92.8과 87.6%의 높은 결정계수를 나타내었다. 그러나, 생리적 요소와 심리적 요소 둘 다 고려된 '열환경 평가', '열환경 수용도'와 '열환경 부담도'에서는 60.0, 21.1, 46.4%로 낮은 결정계수를 보였다. 그렇지만, 생리등가온도와의 상관성 분석에서는 모두 0.01 레벨에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 인간 열환경 지수를 나타내는 '열환경 지각'에서 덥지도 춥지도 않는 '중간'의 생리등가온도의 범위는 $25{\sim}27^{\circ}C$로 나타났으나, 미국의 냉온난방협회 표준 55에서 추천한 20% 이하의 불만족성 범위는 없었다. 다만, '열환경 평가'와 '열환경 부담도'에서 $21{\sim}32^{\circ}C$와 $17{\sim}37^{\circ}C$의 생리등가온도 범위들이 그 추천범위에 속하는 것으로 나타났다. 그러므로, $21{\sim}32^{\circ}C$의 생리등가온도를 해변지역의 조경계획 및 디자인뿐만 아니라 관광 및 레크리에이션 계획을 위한 인간 열쾌적성 범위로 적용될 수 있을 것이다. 해변에서의 열 스트레스 레벨들은 한국의 내륙들보다 $2{\sim}5^{\circ}C$ 높게 나타났으며, 대만과 나이지리아와 같은 열대지역과 유사한 높은 결과들을 보였고, 서 중유럽과 이스라엘의 텔아비브보다 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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