본 연구는 1990년부터 2008년까지 8개의 유아교육 및 아동학 관련학회지에 발표된 영어교육/이중언어 관련 논문을 37편의 연구대상, 방법, 주제, 변인의 일반적인 경향을 살펴보았다. 또한 이러한 연구들이 가설 검증을 통해 경험적으로 도달한 결론들을 무엇인지 분석하였다. 그 결과, 유아교육/아동학계에서 가장 관심 있게 다루어진 주제들은 영어교육 경험과 유아의 발달, 유아기 영어교육 실태 및 인식, 그리고 영어교육프로그램의 개발 및 효과임을 알 수 있었다. 그러나 가정환경변인과 영어교육/이중언어 발달을 다룬 연구는 소수에 그쳤으며, 이른바 '영어유치원'을 적극적으로 탐색한 연구는 한 편도 없었다. 경험적으로 증명된 결론들을 요약하면, 이중언어 아동들의 언어발달의 양상은 단일언어 아동과는 약간 다를 수 있으나 일정한 연령에 도달하면 단일언어 아동과 유사한 언어능력을 갖게 되는 것으로 보고되었다. 또한 외국어로 유아교육기관에서 영어를 배울 경우 연령이 높은 아동들이 어린 아동들보다 영어와 관련된 정보를 더 잘 처리하여 결론적으로 영어학습의 효과가 크게 나타났다. 유아기 때의 영어교육경험이 초등학생들의 영어능력에 미치는 장기적 영향은 관련 연구부족으로 아직 미지수이다. 유아교육기관에서 쉽게 접할 수 있는 교수 매체를 이용한 영어교육프로그램의 개발과 효과검증연구가 여러 편 이루어졌고, 모두 대상프로그램이 어느 정도 효과적이었다고 주장하고 있다. 그러나 연구 설계나 방법이 엄정한 과학적 연구기준에 미치지 못하는 경우가 있으므로 연구결과에 해석에 주의를 요한다. 외국어로서의 영어교육연구와 이중언어발달 연구에서 공통적으로 주장하는 바는 하나 이상의 언어에 노출된 경험은 유아들의 상위언어발달에 긍정적인 영향을 준다는 것이다.
Zepeda-Batista, Jose Luis;Saavedra-Jimenez, Luis Antonio;Ruiz-Flores, Agustin;Nunez-Dominguez, Rafael;Ramirez-Valverde, Rodolfo
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제30권12호
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pp.1684-1688
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2017
Objective: From a review of published information on genetic association studies, a meta-analysis was conducted to determine the influence of the genes ${\kappa}-casein$ (CSN3) and ${\beta}-lactoglobulin$ (LGB) on milk yield traits in Holstein, Jersey, Brown Swiss, and Fleckvieh. Methods: The GLIMMIX procedure was used to analyze milk production and percentage of protein and fat in milk. Models included the main effects and all their possible two-way interactions; not estimable effects and non-significant (p>0.05) two-way interactions were dropped from the models. The three traits analyzed used Poisson distribution and a log link function and were determined with the Interactive Data Analysis of SAS software. Least square means and multiple mean comparisons were obtained and performed for significant main effects and their interactions (p<0.0255). Results: Interaction of breed by gene showed that Holstein and Fleckvieh were the breeds on which CSN3 ($6.01%{\pm}0.19%$ and $5.98%{\pm}0.22%$), and LGB ($6.02%{\pm}0.19%$ and $5.70%{\pm}0.22%$) have the greatest influence. Interaction of breed by genotype nested in the analyzed gene indicated that Holstein and Jersey showed greater influence of the CSN3 AA genotype, $6.04%{\pm}0.22%$ and $5.59%{\pm}0.31%$ than the other genotypes, while LGB AA genotype had the largest influence on the traits analyzed, $6.05%{\pm}0.20%$ and $5.60%{\pm}0.19%$, respectively. Furthermore, interaction of type of statistical model by genotype nested in the analyzed gene indicated that CSN3 and LGB genes had similar behavior, maintaining a difference of more than 7% across analyzed genotypes. These results could indicate that both Holstein and Jersey have had lower substitution allele effect in selection programs that include CSN3 and LGB genes than Brown Swiss and Fleckvieh. Conclusion: Breed determined which genotypes had the greatest association with analyzed traits. The mixed model based in Bayesian or Ridge Regression was the best alternative to analyze CSN3 and LGB gene effects on milk yield and protein and fat percentages.
자율성을 가지는 소프트웨어와 사물 인터넷 기술 등의 발달로 단일 시스템이 제공하는 서비스들이 다양해짐은 물론, 기존에는 상상하지 못했던 새로운 서비스들이 시스템간의 협업을 통해 제공되고 있다. 자율성을 가지는 시스템 간의 협업은 마치 생물학적 관점에서의 생태계 구성과 닮아 있다는 점에서 IT 생태계의 개념이 근래 들어 새롭게 대두되었다. IT 생태계란 단일 시스템이 아닌 다수개의 이기종 시스템들이 하나의 공통된 목적을 달성하기 위해 각자의 자율성을 활용하여 자신의 미션을 달성하는 동시에 전체 시스템 그룹의 목적을 이뤄나가는 개념이다. 우리는 앞선 연구에서 IT생태계 구현을 위한 기본적인 몇 가지 메타모델과 초보적인 수준의 아키텍처를 제안한 바 있다. 본 논문은 이러한 선행연구를 정제하여 IT생태계 시스템 구현을 위한 참조 아키텍처 프레임워크를 제안하고 있다. 제안된 프레임워크는 시스템 구성원의 동적 재구성 문제에 비용-혜택 모델을 기반으로 하는 유틸리티 함수와 IT생태계 구성원의 개체 숫자 확장에 따라 기하급수적으로 증가하는 동적 재구성 오버헤드를 감소시킬 수 있는 해결책으로서의 유전자 알고리즘 활용 방안을 포함하고 있다. 무인삼림관리를 위한 IT 생태계 시스템이라는 개연성 있는 사례 연구를 통해 제안된 프레임워크의 효용성을 정량적으로 검증하고 있다.
제품 계열 공학에서 제품의 공통성 및 가변성 분석을 결정짓게 하는 기준인 휘처 (feature) 분석에 대한 기존 연구는 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 근간으로 분석 기준이 객관적이지 못하며, 비정형적인 휘처 분석으로 인한 이해 당사자 (stakeholder)의 공통된 휘처의 이해 부족 및 불명확한 휘처를 추출하는 문제점이 있었고, 기 개발된 소프트웨어에서 사용된 휘처의 재사용 개념이 부족했었다. 본 논문에서는 특정 도메인의 휘처 모델을 온톨로지로 변환하여 의미 기반 유사성 분석 기준에 의해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 먼저 공통된 휘처 중심의 메타 휘처 모델 기반으로 휘처의 속성을 정립하고, 메타 모텔에 준거하여 휘처 모델을 생성하여 온톨로지로 변환 후, 휘처 온톨로지 리포지토리 (Repository)에 저장한다. 이후, 동일 제품 계열 도메인의 휘처 모델 구축 시, 기 존 생성 모델과 온톨로지의 의미 기반 유사성 비교 분석 기법을 통해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 것이다 또한 유사성 비교 알고리즘을 툴로 구현하였으며, 전자 결재 시스템 도메인의 실험 및 평가를 통 해 효과성을 보인다. 본 기법을 통해 메타 휘처 모델의 구문적 정립으로 이해성과 정확성을 제고시켜 고품질의 휘처 모델을 구축할 수 있으며, 온톨로지의 의미 기반 매핑으로 휘처의 공통성 및 가변성 추출을 정형화할 수 있고, 재사용성을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자인 Dominant Color와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비교 연산 식은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에 기술자의 각 속성들을 하나의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape 기술자는 두 단계 형태의 알고리즘을 사용하는데, 첫 번째 단계에서는 글로벌 변수인 Eccentricity와 Circularity를 사용한 대략적인 비교를 통해서 비슷하지 않은 이미지 오브젝트를 배제시키고 두 번째 단계에서 남겨진 오브젝트들과 질의 오브젝트들간의 Peak 변수를 사용한 비교 연산을 통해 인덱싱을 수행한다. 또한 본 논문은 효율적인 멀티미디어 데이타 검색을 위해서 두 가지의 MPEG-7 시각 정보 기술자 결합 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 결합 알고리즘은 가중치를 확률로 변환해서 반영하는 것이고 두 번째는 가중치를 각 비교 연산 결과값의 중요도로 간주하는 방법이다. 실험을 통해서 결과를 분석해 보면 근사화를 통한 인덱스 생성으로 100%의 정확도를 유지 할 수는 없지만 논문에서 제안된 각 기술자의 인덱싱 알고리즘과 기술자들의 결합 알고리즘은 기본 검색 알고리즘과 비교했을 때 매우 빠른 속도 향상을 보여주었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 MPEG-7을 사용하는 검색 시스템의 데이타베이스 구축에 효율적으로 사용될 수 있다.
모바일 디바이스는 크기가 작기 때문에 PC에 비해 컴퓨팅 자원이 부족하여, 높은 복잡도를 가진 애플리케이션을 설치 및 운영하기 어렵다. 그러나, 모바일 디바이스는 풍부한 네트워크 연결 능력이 있어 외부 자원을 사용하기가 용이하므로, 모바일 클라우드 컴퓨팅 (Mobile Cloud Computing, MCC) 연구가 활발히 진행되고 있다. MCC에서는 주로 기능 컴포넌트를 다른 노드로 오프로딩 (Offloading) 시킴으로써, 모바일 노드의 자원 문제를 해결하는 접근법을 적용한다. 그러나, 현재 진행되고 있는 MCC에 대한 연구는 사전에 결정된 노드로 오프로딩하는 연구만 위주로 진행되고 있으며, 모바일 디바이스가 구독하는 서비스 문제를 해결할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 자율 안정화할 수 있는 MCC를 구현하기 위한 실용적인 프로세스와 품질 안정화 기법을 제안한다. 먼저, 효과적으로 품질을 관리하기 위한 MCC 메타모델을 제시하고, 이를 기반으로 8개의 활동으로 구성된 품질 관리 프로세스를 제안하며, 핵심 활동에 대한 상세 기법을 정의한다. 그리고, 실용적 수준으로 연구가 많이 진행되지 않은 오프로딩 기법을 MCC 메타모델에 제시된 여러 요소들과 상호작용하여 QoS 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 설계한다. 마지막으로 실험을 통해 품질 자율 관리 프로세스의 적절성을 증명한다. MCC의 품질 자율 안정 관리 프로세스와 품질 향상 기법들을 채택함으로써, 클라우드 서비스를 구독하는 모바일 애플리케이션의 품질을 관리하는데 여러 기술적 이슈를 효과적으로 해결할 수 있다. 그리고, MCC에 속한 여러 애플리케이션과 서비스들은 관리자의 개입없이 자율적으로 일정 수준의 품질을 유지할 수 있게 된다.
본 연구의 목적은 전문대학 공학계열 학생들의 학업성취와 자기조절학습전략의 향상을 위하여 성찰저널을 수업에 적용하고 그 효과성을 검증하는 데 있다. 본 연구에서 사용한 성찰저널은 학생들의 학업성취와 자기조절학습전략, 특히 메타인지와 비판적 사고 등을 향상시키기 위한 인지도구로서 (1) 5점 Likert 척도로 된 자기평가, (2) 수업에세이, (3) 동료와의 대화, (4) 교수님과의 대화 등으로 구성되어 있는 '구조화된 성찰저널'이다. 이러한 성찰저널의 효과를 검증하기 위하여 2009년 8월 24일부터 10월 16일까지 총 8주 동안 공학계열 1학년 94명(이론반 42명, 실험실습반 52명)을 연구반(성찰저널 적용 수업)과 비교반(성찰저널을 적용하지 않는 반)으로 구분하여 수업을 진행하고, 이러한 수업 유형에 따라 사전과 사후의 학업성취도와 자기조절학습전략의 차이가 있는지를 검증하기 위해 공분산 분석(analysis of covariance)을 실시하였다. 연구 결과, 성찰저널이 공학계열 신입생들의 학업성취도와 자기조절학습전략을 향상시키는 데 긍정적인 효과가 있음이 증명되었다.
본 연구는 OLS모형을 적용하여 주택보유기간에 영향을 미치는 결정요인을 추정한 후 SVM, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM을 통해 각 모형별 예측력을 비교하였다. 예측력이 가장 높은 모델을 기반모델 삼아 앙상블 모형 중 하나인 Stacking모형을 적용하여 더욱 예측력이 높은 모형을 구축하여 주택시장의 주택거래량을 파악할 수 있다는 점에 선행 연구와의 차이가 있다. OLS분석 결과 매도이익, 주택가격, 가구원 수, 거주주택형태(단독주택, 아파트)이 주택보유기간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, RMSE를 기준삼아 각 머신러닝 모형과 예측력 비교한 결과 머신러닝 모델의 예측력이 더 높은 것으로 나타났다. 이후, 영향을 미치는 변수로 데이터를 재구축한 후 각 머신러닝을 적용하여 예측력을 비교하였으며, 분석 결과 Random Forest의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한 예측력이 가장 높은 Random Forest, Decision Tree, Gradient Boosting, XGBoost모형을 개별모형으로 적용하고, Linear, Ridge, Lasso모형을 메타모델로 하여 Stacking 모형을 구축하였다. 분석 결과, Ridge모형일 때 RMSE값이 0.5181으로 가장 낮게 나타나 예측력이 가장 높은 모델을 구축하였다.
개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱 방법이다. 이것은 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백에 의한 탐색을 이용한 모집단에 근거한 접근법으로 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 최근까지 인접한 노드($v_i, v_j$)가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제인 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근 방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 그리디 알고리즘, 시뮬레이티드어넬링, 타부 탐색 등이 아닌 개미 집단 시스템 알고리즘으로 해법을 구하는 방법인 ANTCOL 알고리즘을 소개하고, ANTCOL을 해결하기 위해 제안된 기존의 생성 함수들(ANT_Random ANT_LF, ANT_SL, ANT_DSATUR, ANT_RLF)과, 본 논문에서 새롭게 제안된 방법으로 RLF에 무작위 기법을 적용한 XRLF를 생성 함수로 사용한 ANT_XRLF 방법과 ANT_XRLF에 재검색을 추가한 방법(ANT_XRLF_R)의 그래프 착색 결과 및 실행 시간을 비교, 분석하여 제안된 방법이 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
SLA(Service Level Agreement)는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 사업자가 이용자에게 신뢰성 있고 일관된 품질을 제공하기 위해서 반드시 보장해야 하는 요소이며 특히 클라우드 서비스 브로커리지를 이용해서 서비스를 중개하는 환경에서는 SLA를 통한 서비스 사업자와 고객 간의 계약이 중요하다. 클라우드 컴퓨팅은 다양한 클라우드 서비스의 IT 자원에 따라 IaaS, PaaS, SaaS 등으로 구분되는데 기존의 SLA는 물리적인 네트워크 환경에 대한 요소만 고려하거나 명세에 대한 방법론적인 접근이 없어서 SaaS를 기반으로 제공되는 소프트웨어 서비스의 품질 요소를 반영하기 어렵다. 본 연구를 통해 SaaS 환경에 적합한 SLA 제공을 위해 소프트웨어적인 품질 특성을 명세할 수 있는 방법을 제시하고 SLA 명세를 서비스 제공자와 소비자 간에 교환할 수 있는 메커니즘과 구조를 제안하였다. SaaS 레벨에서의 SLA 명세를 위한 메타모델을 정의하였고 SaaS의 품질 요구사항은 제안한 명세 언어로 기술될 수 있으며, 사례연구를 통해 다양한 소프트웨어적인 품질 요소가 제안한 명세 언어로 표현됨을 검증하였다. SLA 명세는 이를 교환하기 위한 UDDI 기반의 중개 프로세스 및 아키텍처를 이용하여 품질 명세 저장소에 저장되며 교환 아키텍처를 기반으로 서비스 바인딩 시 교환된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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