이 연구의 목적은 초임 과학교사의 PCK를 분석하는 것이다. 이 연구를 위하여 공립중학교에 근무하는 두 명의 초임 과학교사를 선정하였다. 연구의 자료는 수업 촬영, 반구조화된 면담, 기타 문서자료 등이 질적 연구방법을 통해 수집되었다. 자료 분석은 반복적 비교 분석법에 의하여 이루어졌다. 연구결과, 교육과정에 대한 지식과 평가에 대한 지식은 약간 차이가 있지만 그 수준은 부족한 편이었으며, 교수전략과 교수 지향은 교사에 따라 매우 상이했다. 교사들은 학습자의 다양한 수준을 인식하였지만, 학습자에 대한 올바른 이해가 부족해 두 초임과학교사의 수업은 공통적으로 과학교과서의 내용전달에 초점이 있었다. 결론적으로 두 초임교사의 PCK는 예비교사의 PCK와 비슷했다. 초임교사의 PCK 발달을 위해 예비교사 프로그램의 패러다임전환과 현직교사 연수 및 지원 프로그램의 확충이 필요하다.
본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.
Purpose: The goal of this systematic review was to compare the use of cone-beam computed tomography (CBCT) with that of computed tomography (CT) for volumetric evaluations of the tongue and oral cavity. Materials and Methods: A search for articles was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analyses guidelines. The PubMed, Scopus, ScienceDirect, and SAGE Journals databases were searched for articles published between 2011 and 2021. Articles were screened and assessed for eligibility. Screening involved checking for duplication, reading the title and abstract, and reading the full text. Results: The initial search retrieved 25,780 articles. Application of the eligibility criteria yielded 16 articles for qualitative analysis. Multiple uses of CBCT were identified. In several studies, researchers assessed the volumetric correlation between tongue and oral cavity volumes, as well as other parameters. Post-treatment volumetric evaluations of the oral cavity were also reported, and the reliability of CBCT was assessed. The use of CT resembled that of CBCT. Conclusion: CBCT has been used in the evaluation of tongue and oral cavity volumes to assess correlations between those volumes and with the upper airway. It has also been used for volumetric evaluation after surgical and nonsurgical procedures and to assess the relationships between tongue volume, tooth position, occlusion, and body mass index. Participants with obstructive sleep apnea and malocclusion have been evaluated, and the reliability of CBCT has been assessed. In the included studies, CT was utilized for similar purposes as CBCT, but its reliability was not assessed.
본 연구의 목적은 인공지능 교육에서 체화된 메타포를 활용한 실제적 학습 과정과 학습자 인식을 포함한 교육 맥락을 이해하는 것이다. 이를 위해 질적 접근을 통해 체화된 메타포 기반 언플러그드 활동 활용 수업을 설계하고, 심층인터뷰를 실시하였다. 수업 전 과정에서 수집된 자료는 학습자 특성과 학습환경, 학습 맥락에 따른 경험과 인식을 분석하기 위해 매트릭스 분석기법을 활용하였다. 연구결과는 첫째, 표상 지식과 이후 실습 과정에 미치는 영향에 학습자의 사전 경험에 따라 차이가 나타났다. 다음으로 체화된 메타포를 활용한 언플러그드 활동은 실습 및 텍스트 코딩에 연착륙 효과를 나타냈다. 끝으로, 언플러그드 방식과 플러그드 방식의 수업의 유기적 통합은 컴퓨팅 사고의 잠재력을 이해하는 데 도움이 되었다.
The aim of this study was to evaluate the competency of the Easyperio test, a genetic test method based on real time PCR for the detection of bacteria that cause dental caries and periodontal disease. To verify the validity of this text, various dental health evaluations were administered to 33 boys between the ages of 12 to 14, as this age group commonly experiences dental caries. These evaluations included a dental caries experience survey, a first molar health evaluation, the Dentocult Streptococcus mutans (SM) strip mutans, the Dentocult Lactobacillus spp (LB) test, and the Easyperio test. The correlation coefficients between the level of the Dentocult SM strip mutans and the dental caries experience were DT (R=0.570, p=0.001), DMFT (R=0.376, p=0.031), and first molar health (R=-0.395, p=0.023). The correlation coefficients between the amount of SM in the Easyperio test and dental caries experience were DT (R=0.528, p=0.002), DMFT (R=0.369, p=0.035), and first molar health (R=-0.426, p=0.013). The correlation coefficients between the level of the dentocult SM strip mutans and the SM amounts of the Easyperio test were S.mi (R=0.564 p=0.001) and S.mu (R=0.621, p=0.002). The correlation coefficients between the level of the Dentocult LB test and the SM amount of Easyperio test was S.mi (R=0.495, p=0.003). In conclusion, Easyperio test may be an easy and effective method for the differentiation and diagnosis of dental caries through quantitative and qualitative analysis of oral bacteria.
본 연구에서는 모바일 결제 서비스 이용률이 세계에서 가장 높은 중국 이용자들을 대상으로 어떤 이슈에 관심이 있는지를 미래신호 예측 방법론을 이용하여 예측하여 보았다. 이를 위하여 중국의 SNS 사이트로부터 모바일 결제와 연관된 텍스트 데이터를 수집한 후, 문장에서 추출한 키워드들을 키워드 등장 지도 (KEM: Keyword Emergence Map)와 키워드 이슈 지도 (KIM: Keyword Issue Map)를 이용하여 강신호, 약신호, 잠재신호, 그리고 강하지만 증가율이 낮은 신호로 분류하였다. 한 걸음 더 나아가서 본 연구에서는 4가지 종류의 신호를 구체적으로 이해하기 위해서 각 신호와 연관된 텍스트를 추가적으로 정성적인 분석을 실시하였다. 그 결과, 현재 뿐만 아니라 본 연구 기간 동안 키워드 출현 빈도가 빠르게 성장하고 있는 강신호에는 버스, 지하철, 가계부와 같이 중국인들의 일상생활과 관련된 키워드가 많이 포함되어 있음을 발견하였고, 현재에는 자주 등장하지만 강신호와는 달리 증가율이 낮은 신호에는 홍바오 (현금결제), 은행카드와 같이 현금 결제를 대체할 수 있는 다양한 서비스가 언급되었음을 발견하였다. 다른 신호에 비하여 출현 빈도가 저조한 약신호와 잠재신호에는 서비스 규정 변화나 이벤트와 연관된 키워드들이 포함되었다. 본 연구 결과를 통하여 모바일 결제 서비스는 중국 이용자들에게 편리함을 제공하는 것을 넘어서 그들의 일상생활을 크게 변화시켰음을 알 수 있었다. 그리고 신용카드 결제가 보편화되지 않은 중국에서 모바일 결제 서비스는 현금결제를 완전히 대체할 수 있는 서비스로 성장할 가능성이 높음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.
기술예측은 현재까지 관측된 특정기술에 대한 데이터를 바탕으로 미래에 그 기술이 어떠한 상태가 될 지를 알아보는 것으로써 기술경영 전략 수립 시 유용하게 사용된다. 현재는 전문가 의견을 바탕으로 한 분석법을 이용하여 기술예측을 실시하고, 국가, 기업 그리고 연구자는 이를 근거로 연구개발의 방향 및 전략을 수립한다. 전문가의 의견을 바탕으로 하는 정성적 기술예측은 전문가마다 다른 결과를 예상할 수 있고, 여러 전문가의 의견을 수집하여야 하므로 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 이러한 문제점을 극복하고 예측에 대한 객관성을 확보하여 기업의 연구개발 의사결정을 돕기 위해 정량적 예측법을 바탕으로 한 기술예측 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 정량적 분석법에 기반 한 기술예측 방법론에 대한 연구를 제안한다. 제안된 방법은 데이터 수집, 주성분 분석, 그리고 데이터마이닝 기법 중 하나인 로지스틱 회귀분석을 이용한 예측 단계로 구성되어 있다. 본 연구에서는 무인자동차에 관련된 특허 문서를 이용하여 데이터를 수집 및 추출하고, 특허문서의 텍스트를 마이닝하여 분석이 가능한 형태로 구축한다. 주성분분석 후 추출된 주성분 점수를 이용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하며 이를 바탕으로 개발현황 분석 및 기술예측을 시행한다.
기술로드맵은 기술, 제품, 시장의 관계를 고려하여 기술전략 및 기획을 지원하는 강력한 도구로서 기술 로드맵을 개발하거나 실무에 적용시킨 사례 등과 관련된 연구가 다수 수행되었다. 그러나 대부분의 기술로드맵 연구들은 체계적이고 정량적인 분석보다는 브레인스토밍, 전문가 그룹 활용, 델파이 등과 같은 정성적인 방법에 의존하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 대표적인 정량적 분석인 특허분석을 활용하였다. 따라서 본 연구의 목적은 기술수명주기를 고려한 특허인용네트워크를 개발하여 기술로드맵 작성에 적용하고, 이를 통해 유망한 미개발 기술을 기획하는 것이다. 이를 위하여, 우선 특허데이터와 인용정보가 수집되고 이를 바탕으로 특허인용 네트워크가 작성된다. 둘째, 기술수명주기 및 특허출원연도를 고려하여 수명주기에서의 위치를 분석하고, 향후 기술개발기간이 추정된다. 기술진화를 보여주기 위해 하위 세부기술들은 그룹핑되어 상위기술을 설명하고 이는 기술로드맵에 포함되는 노드로서 지칭된다. 마지막으로 기술 층의 각 기술 노드들을 연결 짓고 개발기간을 추정하여 기술로드맵을 작성한다. 이 기술로드맵을 바탕으로 기술기획을 수행하기 위해 텍스트 마이닝을 적용하여 미개발 기술을 제시하고, 향후 개발될 필요가 있는 기술의 특성을 제안한다. 본 연구는 수소저장 기술을 선정하여 앞에서 제시된 방법과 과정을 설명하였다.
최근 정보기술의 발달로 인해 소비자들은 온라인상에서 많은 정보를 쉽고 빠르게 획득할 수 있다. 소비자가 제품 구매시에는 소비자들이나 전문가들이 작성한 제품 후기 정보를 주로 탐색한다. 기존의 연구들이 소비자들이 창출한 제품 후기 중심으로 주로 진행되어 왔기 때문에, 전문가 제품 후기의 영향력에 대해서는 상대적으로 소수의 연구들만 존재하고 있다. 본 연구는 전문가가 생성하는 제품 후기에 초점을 맞추어, 방대한 실제 비정형데이터인 전문가의 후기를 어떻게 언어학적인 차원과 심리학적인 차원으로 나눌 수 있는지의 방법론을 제안하며, 실제 전문가 제품 후기를 사용하여 의미 있는 다섯 가지 차원의 새로운 변수들을 도출하였다. 그 결과 소비자들이 전문가 후기에서 반응하고 있는 언어적 특성은 제품에 대한 깊이 있는 정보의 양이나 충분한 설명을 나타내는 변수인 Review Depth, 그리고 전문가가 기술하는 방식이 제품에 대한 확신이 없는 듯한 말투를 나타내는 변수인 Lack of Assurance는 소비자의 전반적인 제품평가에 유의한 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 또한, 제품에 대한 칭찬이나 긍정적인 면을 서술하는 방식인 Positive Polarity가 소비자의 제품 평가에 영향을 미치지 않았지만, 전문가가 하는 제품에 대한 비관적인 평가인 Negative Polarity는 소비자들의 평가와 유의한 음의 상관관계가 있었다는 점이다. 전문가가 스토리텔링 관점에서 자주 사용하는 Social Orientation 특성은 유의한 관계를 미치지 못함이 밝혀졌다. 본 연구는 새로운 방법론을 제안하고 이를 실제로 활용한 결과를 보여준다는 차원에서 이론적이고 실무적인 공헌을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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