본 연구의 목적은 치매노인의 보호를 위해 필요한 주요문제특성의 추출이다. 시설에 입소해 있는 치매노인 110명과 정상노인 30명을 대상으로 기본특성 조사, 인지기능 선별검사(Korean Mini-Mental State Examination: K-MMSE), 문제특성 설문조사를 실시하였다. 요인분석(factor analysis)을 이용하여 치매노인의 주요문제특성을 추출하고, 일원변량분석(one-way ANOVA)을 이용하여 성별과 치매 중증도에 따른 문제특성의 빈도차이를 검증하였다. 요인분석결과 총 20개의 주요문제특성이 추출되었다. 문제특성의 빈도는 성별에 따라 폭력적 언어 및 작화, 수집행동, 반복행동에서 유의한 차이가 있었다. 치매 중증도에 따라서는 성적 이상행동과 시청력 장애를 제외한 모든 특성에서 유의한 차이가 나타났다. 본 연구 결과는 치매노인 보호를 위한 유비쿼터스 기술의 활용에 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.
최근 우리사회에서 소외계층에 대한 관심과 배려의 목소리가 더욱 높아지면서, 수학교육에서도 수학학습부진아 지도에 대한 교육계의 관심이 더욱 증대되고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 수학학습부진아 지도를 위해서 학생들의 인지적 특성을 고려한 교수원리가 수학학습부진아의 문제해결력과 수학적 성향에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해서 서울특별시 소재의 한 초등학교 5학년 학생들 가운데서 수학학습부진아로 판명된 학생들을 대상으로 자발적 지원자 10명을 선정하여 '인지적으로 안내된 교수 원리'를 적용하였다. 이 결과 이 연구 프로그램에 참여한 학생들은 문제를 다양한 방법으로 풀 수 있는 능력과 함께 풀이 과정을 말이나 글, 그림으로 설명하는 능력이 신장되었다. 또한, 학생들의 사고를 존중하는 학습 환경으로 인해서 학생들이 수학 학습에 임하는 태도 및 수학적 성향 측면에서 긍정적 변화가 있었다. 그리고, 이 연구를 통해서 수학학습부진아들은 대체로 자신의 수학적 생각을 표현하는데 언어적 어려움을 드러내고 있는 것을 관찰할 수 있었다. 결론적으로 수학학습부진아에 대한 효과적인 지도를 위해서는 학생 개개인의 특성에 대한 이해뿐만 아니라 학생들이 갖고 있는 수학적 지식을 바탕으로 지도하는 것이 바람직하다.
교과서를 통한 학습의 효율성을 최대화하기 위해서는 교과서에 수록된 텍스트 특성이 예상된 학습자의 특성(i.e., 언어적 및 인지적 능력, 배경지식 수준)에 따라 체계적으로 조절되어야 한다. 이에 따라 현재 연구에서는 과학교과서 개발에 이러한 체계적인 원칙이 반영되어 있는지를 알아보기 위하여 중학교 1, 2, 3학년 과학교과서의 학년 간 언어적 특성을 비교 분석하였다. 구체적으로 한국어 분석 프로그램인 Auto-Kohesion 시스템을 활용하여 기존 텍스트 분석 연구에 많이 활용되었던 텍스트 표층 구조 측정치, 어휘 관련 측정치, 통사적 복잡성 측정치와 같은 피상적 측정치에 더하여 여러 정합성 관련 측정치(e.g., 명사 반복, 접속사, 대명사)를 분석하였다. 주요 분석 결과, 대체로 어절 및 문장 길이, 어휘 빈도와 같은 피상적으로 두드러지는 특성에 대해서는 학년이 증가함에 따라 텍스트 복잡도가 상승하는 방향으로 단계적으로 조절이 이루어졌지만, 그 외의 많은 언어적 특질에 대해서는 체계적으로 조절되지 않은 것으로 나타났다. 특히 여러 정합성 측정치들이 교과서 개발 과정에서 충분히 고려되지 않은 것으로 시사되었다. 이러한 결과는 저학년 학습자들이 교과서를 사용할 때 발달 단계에 맞지 않는 어려운 텍스트를 접할 가능성이 있어서 학습 의욕 및 효율성 저하 현상이 발생할 수 있다는 것을 제시한다. 아울러 고학년 교과서가 고등 교육을 대비하여 더욱 복잡한 텍스트를 처리할 수 있는 능력을 개발시키기 위한 용도로 적절하지 않을 수 있음을 시사한다. 본 연구는, 추후 교과서 개발 과정에서, 예상된 독자 특성의 변화에 따라 정합성 측정치를 포함한 여러 언어적 특성이 단계적으로 조절되어야 함을 제안한다.
딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.
유아기는 발달의 가소성이 높은 시기로써, 이 시기에 적절한 발달 과정을 거쳐서 성장한 유아들은 학령기에서 성인기까지 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 유아를 대상으로 교육을 할 때 발달 특징을 충분히 이해하고, 단계별로 진행되는 적합한 교육 프로그램을 제공하여 유아가 균형적이며 전인적인 발달을 하게 하는 것이 중요하다. 반면, 유아를 교육할 때는 신뢰를 형성하고 유용한 관계를 발전시키는데 있어서 즐거움을 갖게 하는 것이 중요한데, 음악은 즐거운 교육 환경을 제공하고 참여하도록 유도하며 음악의 다양한 요소를 활용한 음악 활동은 유아의 각 영역별 발달을 촉진하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 음악치료에서는 이러한 음악의 효율적인 사용을 통해서 대상자의 연령별 수준에 맞는 음악 활동의 과정을 단계적으로 계획하여 대상자로 하여금 긍정적인 경험을 제공하고, 성장을 돕는 것을 궁극적인 목표로 한다. 유아는 운동, 인지, 언어, 사회성과 정서 영역에서 각각 발달의 특징을 보이며, 각 영역의 발달을 위한 음악적 접근 방법이 많은 선행 연구들에서 모색되어져 왔다. 본 연구에서는 이러한 선행연구와 이론을 토대로 유아의 영역별 발달 단계를 구분하고, 각 발달 단계에 따른 세부 목표를 설정하여 목표 달성과 발달 촉진을 위한 음악치료 교육 및 음악적 접근 방법을 적용한 음악치료 교육 활동을 연구, 개발하였다. 연구방법은 크게 문헌 조사와 검사지 조사 방법을 사용하였다. 문헌 조사는 유아의 영역별 발달 특징과 음악적 접근을 모색한 선행 연구를 파악하는 단계에서 활용 되었으며, 이를 실제 유아의 발달 단계에 적용하여 적합한 음악치료 교육 활동을 개발하는 과정에서 전문가의 검토를 받는 검사지 조사 방법을 사용하였다. 개발된 활동들은 관련 영역의 전문가 5명으로부터 타당도를 검토 받았으며, 검토 분석 결과, 유아의 영역별 발달 단계와 각 단계별 목표를 달성하기 위한 음악 활동의 구성이 적합하고, 현장에서 활용하기에 유용성과 효율성이 있으며, 유아의 영역별 발달 촉진에 적합하게 사용될 수 있는 것으로 나타났다. 아울러 본 연구에서는 각 전문가들의 의견을 수렴하여 음악치료 교육 활동을 수정, 보완하여 제시하였다. 이는 유아를 교육하는 현장에서 유아의 발달을 촉진하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이며, 음악치료를 하는 현장에서는 치료사들이 장애아동을 치료하는데 단계별 수준에 적합하게 적용하여 활용할 수 있을 것이다.
목 적 : 청각 장애는 정상 신생아 출생 1,000명 당 2-7명의 높은 발병률을 보이는 것으로 알려져 있으나, 임상적으로 조기발견이 어려워 평균 2-2.5세에 발견된다. 청각은 언어 및 인지발달에 중요한 영향을 미치므로 청각 장애의 조기 발견을 위한 신생아 청력 선별검사의 중요성이 강조되고 있다. 이에 연구자들은 정상 신생아를 대상으로 시행한 선별검사의 결과를 분석하여 신생아에서의 청각 장애의 빈도를 파악하고, 선별검사의 효용성을 알아보고자 하였다. 방 법 : 2004년 7월부터 2005년 6월까지 성균관대학교 의과대학 삼성제일병원 신생아실에서 출생한 신생아 8,664명중 보호자의 신청에 의해 신생아 청력 선별검사를 시행한 정상 신생아 7,171명과 위험인자를 가진 47명 등 총 7,218명을 대상으로 하였다. 신생아 청력 선별검사는 $ALGO^{(3)}$ Newborn hearing screener를 이용하여 35 dB의 청각 자극에 대한 AABR을 시행하였다. 출생 2일째 1차 검사를 시행하였고, 1차 검사에서 통과하지 못한 경우 신생아실 퇴원 전 2차 검사를 시행하였으며 2차 검사에서 통과하지 못한 경우 생후 1개월에 삼성서울병원 이비인후과에서 추적검사를 시행하며 이후 추적관찰을 시행하였다. 결 과 : 선별검사를 받은 총 7,218명 중 7,163명이 정상 판정을 받았으며, 55명이 선별검사에서 재검 판정을 받아 재검율 0.8%이었다. 재검 판정자 중 생후 1개월에 추적 검사를 받지 않은 6명을 제외한 49명 중 정상으로 판정된 경우는 35명(71.4%)이었고, 청각 장애로 진단된 경우는 14명(28.6%)이었다. 추적검사에서 소실된 6명을 고려할 때 청각장애의 발생 빈도는 7,218명 중 14-20명이므로 1,000명 출생 당 1.9-2.8명으로 추정된다. 청각장애 14명 중 남:여 비율은 3.6:1이었으며 좌측이 장애인 경우가 64.3%로 우측(21.4%) 및 양측(14.3%)보다 높게 나타났다. 미숙아 등 위험 요인이 있는 47명 중 청각 장애인 경우는 8명(17.0%)으로 정상 신생아 7,171명에서의 발생 빈도(6명, 0.1%)보다 높았다. 청각 장애 14명 중 3명은 보청기로 치료를 시작하였으며, 나머지는 추적관찰 중에 있다. 결 론 : 신생아에서의 청각 장애의 비율은 신생아 1,000명당 1.9-2.8명으로 다른 연구자들의 연구와 비슷한 빈도를 나타내었다. 신생아에 대한 AABR은 신생아실에서 신속하게 시행할 수 있는 비침습적인 선별 검사이며, 보청기 등 조기치료를 가능하게 하는 유용한 검사로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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