• 한국가정과교육학회지
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• 제31권3호
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• pp.91-116
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• 2019

이 연구는 문헌 고찰을 통해 체인지메이커 교육의 의미를 살펴보고, 가정과 수업에 맞는 체인지메이커 교육 프로그램을 개발한 후 이를 적용한 학습자의 성장에 관한 사례를 통해 가정교과에서의 체인지메이커 교육의 의의에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해서 먼저 체인지메이커 교육에 대한 개념을 정의하였다. 체인지메이커 교육이란, 실생활 속에서 우리가 직면하는 문제들에 대해 생각하고(Thinking), 배우고(Education), 만들고(Making), 참여하고(Participation) 즐기며(Play) 다양한 문제해결 방안을 도출하고 서로 공유(Share)하여 변화(Change)시키는 교육을 말한다. 둘째, 본 연구에서는 가정교과에서의 체인지메이커 교육의 방향을 "폭넓은 메이커 활동을 통해 사회 문제에 관심을 가지고 문제를 해결하고 타인과 공감, 협업하여 행복하고 건강한 가정생활과 직업생활을 주도적으로 영위할 수 있도록 하는 것"으로 하고 내용의 범위를 "아동 가족, 식생활, 의생활, 주생활, 소비생활의 5개의 영역의 내용 요소를 추출하여 이를 교육할 수 있는 세부 주제를 선정"하고 교육 방법으로 "주제별로 TEMPS 단계를 통해 교과의 목적을 달성할 수 있도록 한다."로 제안하였다. 셋째, 체인지메이커 프로그램의 설계는 체인지메이커 교육의 5가지 핵심 아이디어 중에서 TEMPS를 단계로 프로그램을 설계하였다. T(Thinking)는 문제에 대해 파악하고 해결방법을 생각하는 단계이고, E(Education)는 다음 단계(Making)를 위한 배경지식을 얻는 단계이다. M(Making)은 문제 해결을 위해 필요한 목표물을 만드는 단계이고, P(Participation)와 P(Play)는 참여하고 즐기는 단계이다. S(Share)는 결과물 전시, SNS공유, 수업 발표회 등을 통해 교육적으로 확산을 시켜 궁극적으로 사회를 변화(Change)시키는 단계이다. 본 연구에서는 TEMPS 단계를 기본으로 하여 중학교 12개 프로그램, 고등학교 15개 프로그램을 개발하였고, 프로그램 당 각각 2차시~12차시로 중학교 총 68차시, 고등학교 총 68차시 분량이다. 체인지메이커 프로그램에 1년 간(2018년 3월 2일~2018년 12월 31일) 참여한 학습자들은 삶과 교육의 연계, 실천 능력의 향상, 자기 주도 학습, 자존감 향상, 성취감과 자기 성찰, 비판적 인식 향상, 감각적인 관찰 등에서 긍정적인 성장을 보여주었다.

• 분석과학
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• 제17권6호
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• pp.496-513
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• 2004

본 연구는 환경 대기 중 독성 VOC 측정을 위하여 흡착제를 이용한 시료채취와 열탈착을 병용한 GC/MSD 분석방법론 전반을 총괄적으로 평가하고, 나아가 각종 흡착제의 VOC 시료채취 특성을 비교 평가하기 위하여 수행하였다. 측정대상물질은 BTEX와 유기염소계 화합물을 포함하는 총 33개의 VOC를 선정하였으며, 조사된 흡착제는 상용중인 10종을 대상으로 하였다. 이들 흡착제는 총 6종의 탄소계 (Carbotrap, Carbopack B, Carbotrap C, Carbosieve-SIII, Carboxene 1000 및 Activated Charcoal)와 4종의 고분자 수지계 (Tenax TA, Porapak Q, Chromosorb 102, Chromosorb 106) 로 구분되어 진다. 시료채취과정은 단일 흡착관과 다중흡착관을 대상으로 표준시료와 실제 현장시료를 대상으로 재현성과 감응계수 측면에서 평가하였으며, 측정 정확성은 Carbotrap을 기준으로 평가하였다. 실험결과, 독성 VOC에 가장 적합한 흡착제로는 Carbotrap과 Carbopack B 및 Tenax TA 인 것으로 나타났으며, 강한 흡착제는 열탈착 성능이 떨어지고, 시료 중 수분의 영향으로 감도와 재현성이 현저히 떨어지는 문제점으로 인하여 적합하지 않은 것으로 나타났다. 3 종류의 이중흡착관과 2 종류의 삼중흡착관의 시료채취특성을 평가한 결과, Carbotrap C와 Carbotarp으로 조합된 경우가 가장 우수한 것으로 나타났다. 반면, 친수성인 강한 흡착제가 같이 충전된 삼중 흡착관의 사용은 수분의 영향을 최소화하는데 매우 세심한 주의가 필요한 것으로 나타났다. 결과적으로 흡착시료채취법을 이용하여 실내외 환경에서의 독성 VOC 농도에 대한 신뢰성 있는 자료를 얻기 위해서는 적절한 흡착제의 선정 (혹은 조합) 및 그에 따른 최적 분석 조건의 설정에 무엇보다도 세심한 주의가 요망된다.

• 생태와환경
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• 제49권4호
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• pp.279-288
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• 2016

탄소와 질소 안정동위원소비를 이용한 먹이망 구조 해석 기법은 수생태계 연구에서 폭 넓게 활용되고 있으며, 먹이원의 정량적 기여율을 분석하는 믹싱모델에 적용될 수 있다. 본 연구에서는 Bayesian 모델을 이용한 믹싱모델의 적용이 가능한 통계 패키지(R, SIAR package)의 사용방법을 제시하고, 사용 예로 저수지 및 메소코즘 배양조에서의 동물플랑크톤과 먹이원의 탄소, 질소 안정동위원소비를 이용한 섭식 성향 분석 방법 및 결과를 제시하였다. 분석 결과, 국내 저수지 및 대형하천 등에서 주로 우점하는 Daphnia galeata는 소형의 POM (<$50{\mu}m$)을 주로 섭식하는 것으로 나타나, 부영양화된 환경에서 녹조 발생시 먹이로의 활용이 용이하지 않은 것으로 나타났다. 논 생태계 등에서 빈번히 출현하는 패충류의 경우 D. galeata와 유사한 섭식 성향을 나타내었다. 반면 습지 등에서 주로 출현하는 Simocephalus vetulus의 경우, 부착성 POM이 아닌 부유성 POM을 주로 섭식하며 Microcystis를 포함하는 대형의 POM (>$50{\mu}m$)을 섭식하는 것으로 분석되었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제32권5호
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• pp.519-542
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• 2019

본 연구에서는 국내 콩 유전체의 변이밀집영역(dVB)에서 유래한 27개 InDel 마커를 신품종 20개에 적용하여 품종판별용 마커로서 범용성을 검증하고 신품종의 구별성과 국내 품종의 유전적 다양성을 확인하였다. 20개 신품종과 MyCrops에 포함된 기존 149개 품종과의 유사도는 평균 61.3%이고, 최저 25.9%에서 최대 96.3%의 유사도로 완전 일치(100%)되는 바코드는 없어 20개 신품종의 유전적 구별성을 모두 확인할 수 있었다. 유연관계를 분석한 결과에서는 신품종을 포함한 국내 169품종이 4개의 유전집단으로 구분되었으며 풋콩 및 단기성 콩의 80%가 I-2 소그룹, 나물콩의 65.9%가 II-2 소그룹에 주로 속한 반면, 장류 및 두부콩은 I-1 (44.4%), I-2 (26.4%), II-2 (23.6%) 소그룹에 고르게 분포하였다. 20개 신품종에 대한 계보도는 나물콩 주요 계보와 장류 및 두부콩으로 크게 두 그룹으로 나누어지며 유연관계분석을 뒷받침하였다. 품종판별을 위한 최소 마커를 선발하기 위해 PIC가 높은 공통마커와 품종별 특이마커를 선발하는 2단계 과정을 통해 품종에 따라 7~9개의 최소 마커로 신품종의 진위를 판별할 수 있었다. 이처럼 콩 변이밀집영역에서 유래된 27개 InDel 마커와 이를 이용한 신품종 바코드 정보의 지속적인 업데이트는 수입산에 대한 국산 품종의 보호와 육성가의 권리 증진에 기여하며, 더불어 육종과정 중 신규 유전변이를 도입하고 목표형질을 선발하는 등 육종 효율을 개선하는데도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.419-428
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• 2021

모바일 기반 온실에너지 계산프로그램을 제작하기 위해 먼저 주요 단일 피복재 10종 및 보온재 16종에 대한 열관류율 측정하였다. 또한 피복 및 보온재를 이중 및 삼중으로 다층 설치할 때 열관류율 추정을 위하여 이중 설치시 24조합, 삼중설치 시 59조합에 대한 열관류율을 핫박스를 이용하여 측정하였다. 단일 피복재에서는 PE필름(0.08mm) 대비 PO필름(0.15mm)이 가장 열관류율이 가장 작고 열절감율이 가장 큰 것으로 나타났다. 단일 보온재에서는 열관류율에서는 외피가 있는 5겹의 다겹보온커튼이 가장 보온력이 좋은 것으로 나타났다. 또한 단일자재에 대한 열관류율 값과 열저항값을 이용한 피복 및 보온재의 다층설치시의 총 열관류율 값을 산정하였고 실측 값과의 오차를 보정하는 선형회귀식을 도출하였다. 단일재료의 열관류율값에 의한 피복 및 보온재의 다층설치시 열관류율 추정 모형을 개발한 결과 모형평가지수가 0.90(0.5 이상일 때 양호)으로 나타나 추정치가 실측치를 매우 잘 재현 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 시험온실을 통한 실증시험결과 예측된 열절감율이 실측치보다 상대오차 2%로 작게 나타나는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 모바일 기반의 온실 에너지계산 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 HTML5 표준 웹 기반 모바일 웹 애플리케이션으로 구현하였으며 N-Screen 지원을 통해 다양한 모바일 장치 및 PC 브라우저에서 동작이 가능하게 제작되었다. 또한 온실 피복(12종) 및 보온재(16종)의 조합별 열관류율 및 난방부하계수를 제공하여 농민이 모바일로 온실 위치, 형태 및 피복·보온재 등을 반영한 최대 주야간 냉난방부하 및 기간 난방부하를 산정할 수 있다. 대상 온실의 에너지 소비량에 대한 평가가 가능하며 온실의 지역 및 형태에 따라 피복 및 보온재의 최적 선택으로 에너지 절감형 온실 설계가 가능할 것으로 판단되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.567-574
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• 2022

관상동맥 질환과 심방세동은 많은 위험인자들을 공유하고 있는 것으로 알려져 있다. 특히 급성 관상동맥 증후군의 경우 혈관 완전 폐색과 혈전 등으로 인해 혈관 직경을 명확히 파악하기 어려운 경우가 있다. 따라서 심방세동 동반 환자의 관상동맥 치료 및 약물 선택 전 참고할 수 있는 자료로 활용하고자 관상동맥의 직경 관계를 평가하였다. 2020년 01월부터 2022년 08월까지 심방세동을 동반해 관상동맥 조영술을 시행한 영상과 정상 리듬의 심전도 소견을 보이는 상태의 영상을 대상으로 하였다. 두 대상 모두 관상동맥 조영술 결과 병변을 동반하지 않은 정상인 상태의 혈관 영상을 대상으로 하였다. 모든 혈관에 대해 근위 부, 중부, 말단 부로 삼등분하여 혈관의 직경을 측정하였고, 측정된 직경을 평균으로 나누어 평가하였다. 좌전하행동맥 직경을 분석한 결과 심방세동 환자의 혈관 직경이 2.24±0.26 mm로 정상 심전도 환자의 혈관 직경 2.86±0.38 mm보다 작았으며 통계적으로 유의했다. (p<0.001) 좌회선동맥 직경을 분석한 결과 심방세동 환자의 혈관 직경이 2.34±0.28 mm로 정상 심전도 환자의 혈관 직경 2.87±0.29 mm보다 작았으며 통계적으로 유의했다. (p<0.001) 우 관상동맥의 직경을 분석한 결과 심방세동 환자의 혈관 직경이 2.68±0.5 mm로 정상 심전도 환자의 혈관 직경 3.35±0.4 mm보다 작았으며 통계적으로 유의했다. (p<0.001) 정상 심전도를 보이는 환자의 혈관 크기보다 심방세동을 동반한 환자의 혈관 크기가 유의할 만큼 작은 것을 보아, 발생된 부정맥 상태가 심방세동인 경우 관상동맥 직경 평가 시 참고 될 유용한 연구로 생각된다. 특히 병변 진단 및 시술 전 후 약물 사용, 혈관 내 초음파와 같은 보조 기구 사용 선택 시 판단에 도움이 될 수 있을 연구로 사료된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.694-709
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• 2021

연구목적: 지진에 의한 산사태 위험도 평가를 통하여 지진발생 전에는 산사태 예방사업, 지진발생 후에는 피해지 예측 및 복구 우선순위 선정으로 지진유발 산사태 피해저감을 효율적·선제적으로 하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 연구방법: 국외 선행연구를 분석하여 평가 방법론 검토와 평가 인자를 도출하고 국내 산사태 위험지도 활용성을 검토하였다. 또한 지진동 감쇠식을 이용하여 포항지역의 단층대 및 진앙지 기준으로 지진에 의한 산사태 위험지도를 시범 구축하였다. 연구결과: 지진에 의한 산사태 위험도 평가 연구는 중국이 전체의 44%, 이탈리아 16%, 미국 15%, 일본 10%, 대만 8% 순으로 나타났다. 평가 방법론으로 통계적 모형이 59%로 가장 많았고, 물리적 모형이 23%로 나타났다. 통계적 모형에 많이 사용된 인자는 고도, 단층대와의 거리, 경사도, 사면방향, 모암, 지형곡률로 나타났다. 현재 국내의 산사태 위험지도는 지형·지질·임상이 반영되는데 이를 활용한 지진에 의한 산사태 위험도 평가는 합리적인 것으로 나타났다. 포항지역에 단층대 및 진앙지 기준으로 산사태 위험도를 평가한 결과 기존의 낮은 등급이 높은 등급으로 변화하는 등 지진의 영향이 고려되었다. 결론: 광역 단위의 지진유발 산사태 위험도 평가를 위해서는 산사태 위험지도를 활용하는 것이 효율적이다. 단층대 기준의 위험지도는 지진에 의한 산사태 피해방지를 위한 예방사방사업 대상지 선정에 활용하고, 진앙지 기준의 위험지도는 지진이 발생한 이후 산사태 피해 현황을 조사하거나 피해지 복구 등 피해방지 대책 우선순위 선정의 효율적 사후관리에 활용할 수 있다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권3호
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• pp.79-88
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• 2023

Trifludimoxazin은 triazinone 계열 제초제로 프로토포르 피리노겐-IX 산화효소(protoporphyrinogen oxidase, PPO)를 억제하며 벼와 광엽 잡초를 방제하는 데 사용된다. PPO의 결핍은 세포막의 손상을 일으켜 식물을 시들게 한다. Trifludimoxazin의 농산물 중 잔류허용기준은 미국에서 아몬드에 대하여 0.15 mg/kg, 땅콩 등 9종에 대하여 0.01 mg/kg으로 설정되어있으며, 모화합물을 잔류물의 정의로 설정하여 관리하고 있다. 코덱스(CODEX), 유럽(EC) 일본(JFCRF)에서는 잔류허용기준(MRL)과 잔류물의 정의가 설정되어 있지 않다. 호주(APVMA)에서는 trifludimoxazin과 대사체 M850H001의 합을 잔류물의 정의로 설정하였으며, MRL은 보리와 밀에 0.01 mg/kg으로 설정되어 있다. 국내에서 신규 등록 예정임에 따라 본 연구에서는 농산물 중 trifludimoxazin의 잔류량을 분석하기 위한 공정시험법을 마련하고자 하였다. Trifludimoxazin의 물리 화학적 특성을 고려하여 아세토니트릴을 추출용매로 사용하는 Quick, easy, cheap, effective, rugged and safe (QuEChERS)법을 이용하여 추출 및 정제조건을 확립한 후 LC-MS/MS를 분석기기로 선정하였다. Trifludimoxazin의 결정계수(R²)는 모두 0.99 이상으로 우수하였으며 정량한계는 0.01 mg/kg으로 나타났다. 대표 농산물 5종(현미, 감자, 대두, 감귤, 고추)에 대하여 정량한계, 정량한계 10배, 정량한계 50배 수준으로 처리하여 회수율 실험을 한 결과 평균 회수율은(5반복) 73.5-85.3%로 나타났으며, 상대 표준편차(RSD)는 3.8% 이하로 나타났다. 본 연구는 국제식품규격위원회 농약 분석법 가이드라인의 잔류농약 분석 기준 및 식품의약품안전평가원의 식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)에 적합한 수준이며, 향후 공정시험법으로 활용될 예정이다. 본 연구에서 개발한 시험법에 대해 농산물 125건을 대상으로 잔류농약 모니터링을 한 결과 trifludimoxazin의 잔류량이 확인되지 않았다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.15-25
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• 2012

부피적조절회전방사선치료(VMAT)의 정도관리를 TG-119에서 제시된 권고안을 통해 평가하고자 하였다. 또한 선택적 최적화 변수에 따른 치료계획의 평가와 그에 따른 선량학적 특성을 평가하고자 하였다. Varian사의 iX선형가속기와 Nucletron사의 Oncentra MasterPlan 치료계획장치를 결합하여 VMAT 치료계획을 수립하였다. TG-119에 제시된 5가지의 구조세트를 이용하여 아크 수, 겐트리 간격, 치료 시간 등의 선택적 최적화 변수(selectable optimization parameters)를 변화하여 치료 계획의 평가와 선량검증을 통해 정확성을 평가하였다. 치료계획의 평가는 선량체적히스토그램을 이용하여 표적과 위험장기의 평균값과 표준편차를 이용하였으며 선량검증은 이온 전리함과 $Delta^{4PT}$ bi-planar diode array를 이용하였다. 치료계획의 평가에서 싱글 아크의 경우 C-shape (hard)를 제외한 다른 구조세트에서 목표한 선량에 근접하는 결과를 보였으며 듀얼 아크의 경우에는 C-shape (hard)를 제외한 다른 구조세트에서 제시한 목표 선량에 도달하였다. 또한 선택 변수에 대한 평가에서는 전립선과 같은 간단한 구조 세트에서는 아크 수에 따른 치료계획의 차이는 거의 나타나지 않았으나, 두경부와 같은 복잡한 구조에서는 듀얼 아크가 위험장기에 대하여 좀 더 우수한 결과를 나타내었다. 겐트리 간격의 크기 변화에 의한 선량분포는 $6^{\circ}$에 비해 $4^{\circ}$의 겐트리 간격이 우수하였으나 $2^{\circ}$ 간격과는 거의 차이가 없었다. 점선 량의 정확성 평가에서는 표적과 위험장기에 대한 점선량의 측정값과 계산값의 평균오차는 싱글 아크와 듀얼 아크 모두 3% 이내였으며, 신뢰구간은 싱글아크와 듀얼 아크가 4% 내로 허용범위 안에 포함되었다. 겐트리 간격의 크기에 따른 점선량의 정확성 평가에서는 $2^{\circ}$, $4^{\circ}$, $6^{\circ}$ 모두 3% 이내였으며, 표적과 위험장기에 대한 신뢰한계(Confidence limit)는 5% 내로 허용범위 안에 포함되었다. $Delta^{4PT}$를 이용한 싱글 아크와 듀얼 아크의 선량분포 측정에서는 허용기준 3 mm/3%를 통과하는 감마인덱스는 평균 $98.72{\pm}1.52%$와 $98.30{\pm}1.50%$이었으며 신뢰한계는 2.99%와 3.74%로 허용범위 내에 포함되었다. 겐트리 간격의 크기에 따른 선량의 정확성은 간격이 적을수록 우수한 결과를 나타냈다. 본 연구에서는 VMAT의 정도관리를 TG-119에서 제시된 시험을 수행하였으며 제시된 모든 구조 세트에 대하여 허용기준을 모두 만족하였다. 또한 사용자가 선택할 수 있는 최적화 변수의 변화에 대한 치료계획과 선량학적 영향을 분석하였으며 각 상황에 따른 임상적 특성에 맞는 변수를 선택하는 것이 중요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.