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한미 대학생의 색지각에 대한 비교연구 (The Comparison of Color Perception between Korean and American undergrauates)

  • 안옥희;박진호
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.10-16
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    • 2003
  • 본 연구는 육안비색법으로 파악한 13개의 미국표준색을 색채색차계를 이용하여 측색하여 미국표준색에 대한 남녀대학생의 색지각 범위를 CIE색도도 위에서 파악하여 이를 한국의 결과와 비교하는데 그 목적이 있다. 남자 60명, 여자 51명 계 111명의 미국대학생을 대상으로 한 실험결과 다음과 같은 사항을 밝혔다. 1) 눈동자 색에 따른 색지각의 차이는 나타나지 않았다. 2) 미국대학생의 색지각은 크게 4가지 유형으로 구분되었다. 즉 Yellow, Green, Blue, White, Gray, Black이 속한 단순형, Yellow Red가 속한 X형, Blue Green, Purple이 속한 Y형, Yellow Red, Purple Blue가 속한 복합형이다. 3) 한미 양국인의 색지각유형을 비교한 결과, Yellow Red, Green, Blue, Purple의 경우는 지각유형이 다르다는 것을 알았다. 4) 표준색과 평균지각색을 비교한 결과, 모든 색에서 표준색과 평균 지각색 간의 차이가 크다. 그리고 한미간의 비교를 한 결과, 한국인이 미국인보다 정확하게 색을 지각하고 있음을 알았다. 5) 표준색과 1순위 지각색을 비교한 결과, 미국인은 Red, Yellow, Green은 비교적 정확하게 지각하고 있으나, Blue Green, Blue, Purple Blue, Red Purple의 색지각 정확도는 매우 낮았다.

3D프린터 활용 체험형 STEAM 프로그램 개발 연구: '태양' 개념을 중심으로 (A Study on the Development of Experiential STEAM Program Based on Visual Impairment Using 3D Printer: Focusing on 'Sun' Concept)

  • 김상걸;김형범;김용기
    • 대한지구과학교육학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.62-75
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    • 2022
  • 이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정 중 '태양'에 관한 내용 요소를 중심으로, 3D 프린터를 활용한 체험형 STEAM(Science, Technology, Engineering, Arts & Mathematics) 프로그램을 개발하고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 2개의 중학교 77명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문제해결력, STEAM 태도 및 수업만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 3D프린터를 활용하여 태양촉각모델을 제작하고 시각장애 체험을 통해 학생들이 체험 위주의 적극적인 학습이 가능하도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 '소통', '유용성·가치 인식' 구인을 제외한 '흥미', '배려', '자아 개념', '자아 효능감', '이공계 진로선택' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p< .05)를 얻었다. 셋째, 3D프린터 활용 시각장애 중심의 체험형 STEAM 프로그램 적용 후에 실시한 만족도 검사에서는 하위구인들의 평균값의 범위가 3.66 ~ 3.97로, 전반적으로 수업에 대한 긍정적인 반응을 나타내었다.

자아존중감과 청소년 외현화 문제행동 간의 영향과 아버지애착의 조절효과 연구-남학생을 중심으로- (The moderate effects of father's attachment between self-esteem and adolescents' internalizing problem behavior -Focusing on the male students-)

  • 김민주;지은구;조미정
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제6권8호
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    • pp.63-72
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    • 2016
  • 본 연구의 주목적은 자아존중감과 청소년 외현화 문제행동 간의 영향분석과 아버지애착이 조절효과를 통하여 청소년 외현화 문제행동을 감소시키는 요인으로 작용하는지를 실증적으로 검증하고자 한다. 연구대상은 D지역의 남자 고등학생을 대상으로 무작위표집방법을 활용하여 연구자가 학교를 직접 방문하여 남자 고등학생 336명에게 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 무성의 설문지 38부를 제외하고 최종 298부를 분석에 활용하였다. SPSS 21.0을 사용하여 변수 간의 관계에 관한 기초적인 판단자료로 활용하기 위해 단순상관관계분석을 실시한 후, 상호작용모형을 알아보기 위하여 위계적중다회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 자아존중감과 아버지애착이 청소년의 외현화 문제행동에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 아버지애착은 자아존중감과 외현화 문제행동의 관계에서 조절하는 효과가 나타났다. 이러한 결과를 통하여 청소년들의 자아존중감 향상 방안과 아버지와의 애착 증진 방안을 통하여 외현화 문제행동을 줄이기 위한 제언을 하고자 한다.

Reproducibility of Regional Pulse Wave Velocity in Healthy Subjects

  • Im Jae-Joong;Lee, Nak-Bum;Rhee Moo-Yong;Na Sang-Hun;Kim, Young-Kwon;Lee, Myoung-Mook;Cockcroft John R.
    • International Journal of Vascular Biomedical Engineering
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    • 제4권2호
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    • pp.19-24
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    • 2006
  • Background: Pulse wave velocity (PWV), which is inversely related to the distensibility of an arterial wall, offers a simple and potentially useful approach for an evaluation of cardiovascular diseases. In spite of the clinical importance and widespread use of PWV, there exist no standard either for pulse sensors or for system requirements for accurate pulse wave measurement. Objective of this study was to assess the reproducibility of PWV values using a newly developed PWV measurement system in healthy subjects prior to a large-scale clinical study. Methods: System used for the study was the PP-1000 (Hanbyul Meditech Co., Korea), which provides regional PWV values based on the measurements of electrocardiography (ECG), phonocardiography (PCG), and pulse waves from four different sites of arteries (carotid, femoral, radial, and dorsalis pedis) simultaneously. Seventeen healthy male subjects with a mean age of 33 years (ranges 22 to 52 years) without any cardiovascular disease were participated for the experiment. Two observers (observer A and B) performed two consecutive measurements from the same subject in a random order. For an evaluation of system reproducibility, two analyses (within-observer and between-observer) were performed, and expressed in terms of mean difference ${\pm}2SD$, as described by Bland and Altman plots. Results: Mean and SD of PWVs for aorta, arm, and leg were $7.07{\pm}1.48m/sec,\;8.43{\pm}1.14m/sec,\;and\;8.09{\pm}0.98m/sec$ measured from observer A and $6.76{\pm}1.00m/sec,\;7.97{\pm}0.80m/sec,\;and\;\7.97{\pm}0.72m/sec$ from observer B, respectively. Between-observer differences ($mean{\pm}2SD$) for aorta, arm, and leg were $0.14{\pm\}0.62m/sec,\;0.18{\pm\}0.84m/sec,\;and\;0.07{\pm}0.86m/sec$, and the correlation coefficients were high especially 0.93 for aortic PWV. Within-observer differences ($mean{\pm}2SD$) for aorta, arm, and leg were $0.01{\pm}0.26m/sec,\;0.02{\pm}0.26m/sec,\;and\;0.08{\pm}0.32m/sec$ from observer A and $0.01{\pm}0.24m/sec,\;0.04{\pm}0.28m/sec,\;and\;0.01{\pm}0.20m/sec$ from observer B, respectively. All the measurements showed significantly high correlation coefficients ranges from 0.94 to 0.99. Conclusion: PWV measurement system used for the study offers comfortable and simple operation and provides accurate analysis results with high reproducibility. Since the reproducibility of the measurement is critical for the diagnosis in clinical use, it is necessary to provide an accurate algorithm for the detection of additional features such as flow wave, reflection wave, and dicrotic notch from a pulse waveform. This study will be extended for the comparison of PWV values from patients with various vascular risks for clinical application. Data acquired from the study could be used for the determination of the appropriate sample size for further studies relating various types of arteriosclerosis-related vascular disease.

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회사채 신용등급 예측을 위한 SVM 앙상블학습 (Ensemble Learning with Support Vector Machines for Bond Rating)

  • 김명종
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.29-45
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    • 2012
  • 회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.