• 한국지구과학회지
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• 제44권3호
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• pp.210-221
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• 2023

본 연구의 목적은 예비 지구과학교사들이 지질도에서 단층을 판별하는 동안 그들이 사용하는 내용 지식과 문제해결 과정을 분석하는 것이다. 이를 위해 연구자들은 시선 추적기(Tobii Pro Glasses 2 모델)를 활용하여 예비 지구과학교사들(N=12)이 단층 해석에 대한 문제를 해결하는 동안 그들의 시선 고정 시간, 시선 경로에 대한 자료를 수집하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 그들은 정단층, 역단층, 주향이동단층 등에 대한 개념은 인지하고 있지만, 대부분의 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층 해석에 필요한 절차적 지식은 인지하고 있지 않다. 둘째, 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층을 해석하기 위해 지질 단면도를 그리지 않았고, 3차원적 정보가 아니라 지질도에서 수집한 2차원적 정보를 바탕으로 단층을 판별하였다. 그러므로 차후 교육 현장으로 진출하는 예비 지구과학교사들이 자연현상에 대한 이해와 더불어 그 자연현상을 이해하는데 필요한 절차적 지식을 학습할 수 있도록 교수학습환경을 개선할 필요가 있다. 그리고 본 연구의 결과는 차후 새로운 교육과정을 구성하거나 교사 교육에 대한 자료를 개발하는데 실질적으로 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.334-343
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• 2021

Objective: We aimed to develop a prediction model for diagnosing severe aortic stenosis (AS) using computed tomography (CT) radiomics features of aortic valve calcium (AVC) and machine learning (ML) algorithms. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 408 patients who underwent cardiac CT between March 2010 and August 2017 and had echocardiographic examinations (240 patients with severe AS on echocardiography [the severe AS group] and 168 patients without severe AS [the non-severe AS group]). Data were divided into a training set (312 patients) and a validation set (96 patients). Using non-contrast-enhanced cardiac CT scans, AVC was segmented, and 128 radiomics features for AVC were extracted. After feature selection was performed with three ML algorithms (least absolute shrinkage and selection operator [LASSO], random forests [RFs], and eXtreme Gradient Boosting [XGBoost]), model classifiers for diagnosing severe AS on echocardiography were developed in combination with three different model classifier methods (logistic regression, RF, and XGBoost). The performance (c-index) of each radiomics prediction model was compared with predictions based on AVC volume and score. Results: The radiomics scores derived from LASSO were significantly different between the severe AS and non-severe AS groups in the validation set (median, 1.563 vs. 0.197, respectively, p < 0.001). A radiomics prediction model based on feature selection by LASSO + model classifier by XGBoost showed the highest c-index of 0.921 (95% confidence interval [CI], 0.869-0.973) in the validation set. Compared to prediction models based on AVC volume and score (c-indexes of 0.894 [95% CI, 0.815-0.948] and 0.899 [95% CI, 0.820-0.951], respectively), eight and three of the nine radiomics prediction models showed higher discrimination abilities for severe AS. However, the differences were not statistically significant (p > 0.05 for all). Conclusion: Models based on the radiomics features of AVC and ML algorithms may perform well for diagnosing severe AS, but the added value compared to AVC volume and score should be investigated further.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.201-211
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• 2013

본 연구는 다양한 가중치 산출방법을 적용하여 각 차원별 가중치 및 고객만족도지수를 비교하고 시사점을 밝혀보고자 한다. 이를 위해 가중치 산출방법을 주관적 방법과 통계적 방법으로 구분하고, 다시 주관적 방법은 고정총합법, 그리고 통계적 방법은 상관분석, 회귀분석, 주성분분석, 요인분석, 구조방정식으로 세분화하였다. 연구결과 주관적 방법과 통계적 방법에 의한 가중치는 서로 차이가 있는 것으로 나타났고, 분석방법에 따른 가중치의 순위는 유사한 패턴으로 구분되었다. 그리고 가중치 산출방법에 따른 각 차원별 가중치는 큰 편차를 보여 차원간의 변별력 및 안정성에 차이를 나타냈다. 마지막으로 다양한 가중치 산출방법에 따른 고객만족도지수는 구조방정식, 회귀분석, 상관분석, 산술평균, 주성분분석, 고정총합법, 요인분석의 순으로 높게 나타났고, 각 방법론에 따른 고객만족도지수는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.814-825
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• 2009

본 연구의 목적은 계층적 분석방법을 통해 IPTV를 선택하는데 있어서 개인들이 중요하게 고려하는 요인을 분석하는 것이다. 미디어 이용 및 수용, 정보시스템 그리고 기술수용과 관련된 문헌을 토대로 IPTV 선택요인을 크게 품질수용 요인, 사회적 영향 요인, 이용동기 요인, 개인 심리적 요인이 네 가지로 분류하였다. 분석결과 사용자들은 품질수용 요인을 가장 중요하게 고려하는 것으로 나타났고, 그 다음으로 이용동기 요인, 개인 심리적 요인, 사회적 영향 요인의 순으로 나타났다. 응답자들이 IPTV선택에 있어서 품질수용 요인이 상대적으로 가장 중요하다고 선택한 것은 IPTV가 가지고 있는 특성을 반영한 것이라 할 수 있다. 상위 요인에서는 이용동기 요인이 품질수용 요인에 이어 두 번째로 중요한 요인으로 나타났지만 하위요인에서는 이용동기의 하위요인이 상대적으로 중요하게 나타났다. 15개 하위요인 중에서는 이용동기 요인의 하나인 경제성이 가장 중요한 요인으로 도출되었다. 그 뒤를 이어서 편의성, 정보성, 차별성, 자기 효능감, 혁신성, 상대적 이점의 순으로 나타났다. 차후 연구에서는 다른 분석방법을 이용하여 IPTV 이용의도를 분석함으로써 보다 확장된 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권2호
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• pp.181-200
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• 2013

정보활용교육을 효과적으로 전개하기 위해서는 피교육자의 능력을 진단, 측정하고 교육목표의 도달 여부를 판단할 수 있는 검사도구가 필수적이다. 그럼에도 불구하고 초 중등 학생들의 정보활용능력을 종합적으로 측정할 수 있는 검사도구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 중학생의 정보활용능력 측정을 위한 웹기반의 표준화된 검사도구를 개발하고, 검사도구의 신뢰도와 타당성을 검증하였다. 검사도구의 개발을 위해서 우선 정보활용능력의 구성요인을 추출하고, 길포드의 지능구조모형과 메이커의 학습능력 측정도구를 바탕으로 정보활용능력 검사도구의 프레임을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발한 검사도구는 웹 기반의 선다형 30문항으로 구성되어 있으며, 794명의 중학생들을 대상으로 검사를 시행하여 문항의 난이도, 신뢰도, 변별력 지수, 타당도 등을 분석하였다. 또한, 검사도구를 이용하여 학생들의 정보활용능력을 진단하고, 평가하기 위한 표준 점수를 제시하였다.

• 노동경제논집
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• 제25권1호
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• pp.97-129
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• 2002

이 글은 근로자가 직장을 선택하는 과정에서 원하는 직장을 선택하는지 여부가 근로자와 일자리의 일치도를 나타내는 데 한 지표로 활용될 수 있다는 점에 착안하여, 그러한 입직 과정에서의 희망직장 선택 여부가 근로자의 임금에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 한다. 특히 이 글에서는 패널 자료를 활용하여 근로자의 비관측된 이질성이 임금에 미치는 영향을 통제할 수 있는 모형을 제시하고, 그를 한국노동패널 조사의 3개년 조사 결과에 적용하여 희망직장의 선택 여부에 따른 임금격차를 계산하였다. 그 결과 우리는 희망직장의 선택 여부에 따라 약 50% 이상의 임금격차가 발생함을 발견할 수 있었으며, 이러한 임금격차가 전통적인 임금격차의 설명틀로 설명될 수 없다는 점에서 일자리에서의 생산성 격차가 그 원인일 가능성을 제기하였다. 이 경우 이러한 가능성에 대한 분석이 이뤄지지 않았다는 점은 이 글의 한계로 지적될 수 있으며, 추후 연구를 통해 규명되어야 할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고 이 글의 분석 결과는 직업알선 활동의 개선을 통해 경제 효율성이 증대될 수 있으리라는 점을 시사하는 것으로 보인다.

• Architectural research
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• 제9권2호
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• pp.27-35
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• 2007

Our nation has a problem with discrimination of income distribution and inefficient of resources distribution caused by real estate price rising from a sudden economy growth and industrialization. Specially, in recent years, there is a great disparity of apartment price between the north and south of the Han river. Because the housing price is decided by the immanent value of a house and neighborhood effects of the regional where the house is situated, the housing price is occurred difference. The purpose of study was to analyze the influence of various factors of housing price. Also, this study tried to predict real estate market and to establish previous effective real estate policy. In this study, we analyzed the differences of housing price determinants about apartment developments between the north and south of the Han river, and found the important factors that affect the housing price using Structural Equation Modeling(SEM). As a result of this study, the older the buildings are, the more the housing price and the housing price rising ratio have increased, in Gang Nam area. This reason is that these have large possibility to be reconstructed and many convenient facilities, in this area. In the case of Kang Buk area, the increase rate of housing price are so low that they couldn't take effect on the housing price and they were declined. So to speak, constructing the infrastructure which takes effect on the increase rate of housing price is very urgent.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권9호
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• pp.3735-3740
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• 2015

Context: Insulin-like growth factor peptides play important roles in regulating cell growth, cell differentiation, and apoptosis, and have been demonstrated to promote the development of colorectal cancer (CRC). Objective: To examine the association of insulin-related biomarkers including insulin-like growth factor-1 (IGF-1), insulin-like growth factor binding protein-3 (IGFBP-3) and C-peptide with CRC risk and assess their relevance in predictive models. Materials and Methods: The odds ratios of colorectal cancer for serum levels of IGF-1, IGFBP-3 and C-peptide were estimated using unconditional logistic regression models in 100 colorectal cancer cases and 100 control subjects. Areas under the receiving curve (AUC) and integrated discrimination improvement (IDI) statistics were used to assess the discriminatory potential of the models. Results: Serum levels of IGF-1 and IGFBP-3 were negatively associated with colorectal cancer risk (OR=0.07, 95%CI: 0.03-0.16, P for trend <.01, OR=0.06, 95%CI: 0.03-0.15, P for trend <.01 respectively) and serum C-peptide was positively associated with risk of colorectal cancer (OR=4.38, 95%CI: 2.13-9.06, P for trend <.01). Compared to the risk model, prediction for the risk of colorectal cancer had substantially improved when all selected biomarkers IGF-1, IGFBP-3 and inverse value of C-peptide were simultaneously included inthe reference model [P for AUC improvement was 0.02 and the combined IDI reached 0.166% (95 % CI; 0.114-0.219)]. Conclusions: The results provide evidence for an association of insulin-related biomarkers with colorectal cancer risk and point to consideration as candidate predictor markers.

• Geomechanics and Engineering
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• 제23권4호
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• pp.327-338
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• 2020

The role of precise prediction of subsurface fluids and discrimination among them cannot be ignored in reservoir characterization and petroleum prospecting. A suitable rock physics model should be build for the extraction of valuable information form seismic data. The main intent of current work is to present a rock physics model to analyze the characteristics of seismic wave propagating through a cracked porous rock saturated by a three phase fluid. Furthermore, the influence on wave characteristics due to variation in saturation of water, oil and gas were also analyzed for oil and water as wet cases. With this approach the objective to explore wave attenuation and dispersion due to wave induce fluid flow (WIFF) at seismic and sub-seismic frequencies can be precisely achieved. We accomplished our proposed approach by using BISQ equations and by applying appropriate boundary conditions to incorporate heterogeneity due to saturation of three immiscible fluids forming a layered system. To authenticate the proposed methodology, we compared our results with White's mesoscopic theory and with the results obtained by using Biot's poroelastic relations. The outcomes reveals that, at low frequencies seismic wave characteristics are in good agreement with White's mesoscopic theory, however a slight increase in attenuation at seismic frequencies is because of the squirt flow. Moreover, our work crop up as a practical tool for the development of rock physical theories with the intention to identify and estimate properties of different fluids from seismic data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1505-1514
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• 2004

시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스로부터 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 데이터 시퀀스들을 검색하는 연산이다. 기존의 대부분의 연구에서는 효과적인 시퀀스 매칭을 위하여 다차원 인덱스를 사용하며, 데이터 시퀀스를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)한 후, 단순히 앞의 두 개 내지 세 개의 DFT 계수만을 구성 속성 (organizing attributes)으로 사용함으로써 고차원의 경우 발생하는 차원 저주(dimensionality curse) 문제를 해결한다. 본 논문에서는 기존의 단순한 기법이 가지는 성능 상의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점들을 해결하는 최적의 다차원 인덱스 구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대상이 되는 시계열 데이터베이스의 특성을 사전에 분석함으로써 변별력이 뛰어난 요소들을 다차원 인덱스의 구성 속성으로 선정하며, 비용 모델(cost model)을 기반으로 한 시퀀스 매칭 비용의 추정을 통하여 다차원 인덱스에 참여하는 최적의 구성 속성의 수를 결정한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 실험을 통한기존 기법과의 성능 비교를 수행하였다 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법에 비교하여 매우 큰 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.