• 재활복지
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• 제21권1호
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• pp.193-212
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• 2017

노년층은 이야기를 산출하면서 주제로부터 벗어나는 이야기를 하거나 문장구조를 단순화하기도 하며 문법 형태소의 오류를 보일 수 있다. 이야기를 말하는 능력과 글로 쓰는 능력은 서로 다를 수 있는데, 글을 쓰는 능력은 복잡한 인지과정을 필요로 하므로 노화에 더 취약할 수 있다. 이에 본 연구는 정상 노년층 32명과 청년층 32명을 대상으로 이야기 쓰기 능력을 살펴보았다. 과제는 전래동화('흥부놀부')에 대한 그림들을 보고 자유롭게 이야기를 구성하여 써보도록 하였다. 자료 분석 시에는 이야기 구성적 측면과 이야기 구문구조적 측면으로 나누어 그 특성을 확인하였다. 연구결과, 노년층은 청년층에 비하여 이야기 구성적으로는 이야기문법과 완전한 에피소드의 수가 유의하게 적었으며 주제에서 벗어난 문장을 더 많이 산출하였다. 구문구조적으로는 복문의 사용빈도는 청년층과 차이가 없었으나 관형절과 부사절 내포문의 사용이 저하되고 부적절한 결속표지를 많이 산출하였다. 이러한 결과는 노년층이 이야기 글쓰기를 할 때 주제의 유지가 저하되고 수식적으로 꾸며주는 표현의 사용이 부족하게 되면서 전체적인 글의 응집성이 저하되지만 쓰기 활동의 시각적 피드백에 도움을 받을 수 있게 되므로 긴 복문의 사용이 가능할 수 있었음을 시사한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제23권2호
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• pp.155-164
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• 2003

본 연구의 목적은 물리 외 교과서의 물리 내용 설명이 학생들의 물리개념 형성에 미치는 영향에 대하여 조사하는 것이다. 본 연구를 위해 부산에 있는 두 중학교에서 각 39명의 학생들로 구성된 한 학급씩을 선정하였으며, 학생들의 개념 조사를 위해 두 종류의 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구는 A는 물리 외 교과서의 물리 내용에 관한 설명을 읽은 후에 학생들의 개념을 조사하기 위한 것이고, 검사 도구는 B는 똑같은 물리적 현상에 대해 물리 교육 전문가에 의해서 물리학적으로 이해가 가능하도록 다시 진술한 설명을 읽은 후에 학생들의 개념을 조사하기 위한 것이다. 각 학급에 두 검사 도구 모두를 적용시켰다. 이때 공평한 조사를 위해 한 학급에는 검사 도구 A를 적용한 후 검사 도구 B를 적용하였고, 다른 학급에는 검사 도구 B를 적용한 후 검사도구 A를 적용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 두 학급 모두에서 물리 교육 전문가에 의해서 재진술된 설명에 대한 학생들의 이해도가 물리 외 교과서의 설명에 대한 이해도 보다 더 높게 나타났다(p< .01). 이것은 물리 외 교과서에서의 모호하고 바르지 못한 물리 개념의 설명이 학생들의 오개념을 유발할 가능성이 있으며, 적절치 못한 문장의 표현 및 용어의 선택, 애매한 문장의 문법적인 구조가 물리 개념을 올바르게 이해하는데 방해가 됨을 알 수 있다. 또한 적절치 못한 예와 잘못된 그림을 제시하는 것이 오개념을 형성시킬 가능성이 높다고 볼 수 있다. 그리고 물리 교과서에 사용하는 용어와 물리 외 교과서에서 사용하는 용어가 다른 것이 학생들의 혼동을 야기 시킬 수 있다는 것을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.749-758
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• 2004

본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different