• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.73-80
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• 2022

본 연구에서는 공장에서 L형강을 이용하여 선조립한 NRC 보와 NRC 기둥을 현장에서 볼트 조립하는 NRC 보-기둥접합부 상세를 개발하였다. 개발된 접합부 상세는 NRC-J형과 NRC-JD형이다. NRC-J형은 NRC 기둥 측면의 강재 플레이트와 NRC 보의 엔드플레이트의 측면과 하부면에 TS볼트로 인장접합하는 방식이다. NRC-JD형은 전단에 대해서 NRC 보와 NRC 기둥의 측면을 고력볼트접합하고, 휨에 대해서 접합부를 관통하는 철근연결재와 보의 보강재를 겹침이음하도록하는 강접합 방식이다. 접합부 내진성능평가를 위하여, 두 가지 NRC 보-기둥 접합부 상세를 가지는 NRC-J 실험체, NRC-JD 실험체와 RC 보-기둥 접합부 상세를 가지는 RC-J 실험체 등 3개의 실험체를 제작하였다. 반복횡하중가력 실험결과, 모든 실험체의 최종 파괴형상은 보-기둥 접합면에서 보의 휨파괴로 나타났다. 정가력에 의한 실험체 최대내력은 RC-J 실험체에 비하여 NRC-J 실험체와 NRC-JD 실험체가 각각 10.1%, 29.6% 크게 나타났다. 두가지 NRC 접합부 상세 모두 KDS 기준(KDS 41 3100)의 합성중간모멘트골조 모멘트접합부에서 요구되는 최소 총층간변위각 0.03 rad 이상의 연성능력을 확보는 것으로 평가되었다. 부재각 5.7%에서 NRC-J실험체, NRC-JD 실험체가 RC실험체에 비해 약 34.8%, 61.1% 큰 누적 에너지 소산능력을 보유하고 있었다. NRC 보-기둥 접합부의 실험내력이 KDS 기준식에 의한 이론내력에 비하여 30%~53% 큰 것으로 평가되어, 기준식이 보유성능을 안전측으로 평가하였다.

• 기독교교육논총
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• 제76권
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• pp.27-49
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• 2023

연구 목적 : 이 논문은 소위 학교식 모델의 대안으로 부상하는 어린이영성교육의 특성과 방향성을 고찰함으로써, 기독교아동교육이 현재의 교회학교식 패러다임을 극복할 수 있는 대안적 가능성에 대한 통찰을 얻는 것을 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 본고는 두 부분으로 이루어지는데, 어린이영성교육의 특성과 그 특성을 구체화할 수 있는 방법들의 모색이 그것이다. 첫째, 어린이 영성교육은 어린이를 '영적 존재'로 보는 어린이영성 연구에 기반하여 어린이의 영성을 형성하는 것에 목표를 둔 "형성적" 모델이다. 이 모델은 특별히 '경험', '하나님만남', 그리고 '몰입'이라는 세 가지의 핵심 지향점을 갖는다. 즉 어린이영성교육은 '지식보다는 경험'을 추구하며, 하나님에 대해 3인칭적 지식을 가르치기보다는 2인칭으로 하나님을 만나는 경험을 추구하고, 그 무엇보다 몰입이라는 영성적 순간을 중시하는 교육이다. 둘째, 본고는 그러한 세 가지의 핵심 지향점들이 구현될 수 있는 구체적 통로와 방법들을 모색하였는바, '감각', '예전', 그리고 '이야기'가 그것이라는 것을 발견하였다. 감각은 경험을 불러일으키는 통로가 되며, 예전은 '하나님만남'의 자리가 되고, '이야기'는 '몰입'에의 핵심적 통로가 된다. 그리고 그 셋은 서로 유기적으로 결합될 때 어린이영성교육이 추구하는 지향점들을 통전적으로 수렴할 수 있다. 결론 및 제언 : 이상의 고찰을 통해 본고는 어린이영성교육 안에서 어린이 이해로부터 교육의 방법에 이르기까지 교육의 핵심가치와 방향성이 수미일관하게 유지되고 있는 것을 발견하였다. 그리고 이러한 발견으로부터 '무엇을 가르칠 것인가'보다는 '무엇을 경험하게 할 것인가', '가르침'보다는 '예전', '설명'보다는 '이야기', 그리고 '추상적' 지식보다는 '감각적' 경험을 중시하는 방향성은 단지 어린이영성교육에게만이 아니라 전인적 신앙교육을 지향하는 모든 이들이 공유해야할 기독교 아동교육의 방향이라는 통찰을 얻는다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제13권2호
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• pp.279-294
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• 1996

불안의 존재나 정도를 양적으로 측정하고 평가하기 위해서 한국형 자가평가 불안척도를 연구 개발하기 위하여 1994년 8월 부터 1996년 9월까지 영남대학교 의과대학 부속병원 정신과 및 국립 부곡 정신병원 정신과에 외래 및 입원한 불안장애 환자를 대상으로 하여 본 연구를 시행하였다. 불안장애 환자 집단은 남자 52명(53.6%), 여자 45명(46.4%)으로 총 97명(32.1%)이며, 이들 진단의 정확도를 위하여 환자의 선정 기준은 DSM-IV에 의해 불안장애 환자로 진단한 사람들을 대상으로 하였다. 비교 집단은 검사 당시 정상적인 사회 활동에 참여하고 있는 피험자로 주로 고등학교 학생과 일반 대학생 그리고 지역 사회 일반 성인 및 그 가족을 중심으로 하여 남자 104명(50.7%), 여자 101명(49.3%)인 총 205명(67.9%)이였다. 이들에게 Zung의 자가평가 불안척도를 한국형으로 번안하여 조사 방법으로 시행하였다. 본 조사에서 수집된 자료는 종합 검토하여 불충분한 자료를 제거하고 SPSS의 프로그램을 통해서 분석하였다. SAS의 문항 분석을 시행하여 각 문항간의 상관관계, 문항 내적 상관도, 검사의 신뢰도 검증 및 요인분석 그리고 불안척도를 사용하여 정상과 이상 집단을 판별 할 수 있는 판별력을 알아 보기위하여 판별분석 등을 시행하였다. 불안척도로 평가된 비교 집단의 평균 총점은 $32.36{\pm}6.35$이였다. 불안척도로 평가된 불안장애 환자 집단의 평균 총점은 $50.53{\pm}7.67$이였다. 비교 집단인 정상 집단은 전체 불안 점수의 분포는 50점 이상인 경우가 1.0%(2명)이었고, 불안장애 집단의 전체 불안 점수의 분포는 50점 이상인 경우가 25.9%(56명)이었다. 본 척도에 대한 검사-재검사의 신뢰도 검증에서 신뢰도 계수는 0.98(p < 0.001), 항목-전체간의 상관계수의 평균치는 0.60(0.16-0.76), 내적 일관성은 0.96(p < 0.001)이며, 모두 통계적으로 의미있는 신뢰도를 보여주었다. 요인분석에서 4개의 요인이 추출되었는데, 이러한 점은 불안이 여러 가지 요소로 구성되어 있을 가능성도 시사한다. 불안척도에서 비교 집단인 정상인 집단에서 항목별로 높게 평가된 상위 문항들은 발한, 초조, 우려, 불면 및 호흡곤란 등이었고, 하위 항목은 졸도감, 혼돈, 이상감각, 현기증 및 진전 등의 항목이였다. 불안장애 집단이 SAS에서 항목별로 높게 평가된 상위 문항들은 우려, 초조, 발한, 호흡곤란 및 불면 등이며, 하위 항목은 졸도감, 이상감각, 악몽, 현기증 및 진전 등으로 본 연구에서 분석한 결과에서 서로 항목별 내용이 비슷한 결과를 보였다. 본 연구에서 한국형 자가평가 불안척도를 사용하여 판별분석을 한 결과 두 집단을 정상인 집단과 불안장애 환자 집단으로 판별하는 전체 정확 판별율(93.7%)이 비교적 양호한 결과를 보였다. 앞으로 한국형 자가평가 불안척도를 사용하여 불안장애가 있는 피험자를 객관적인 자료에 의해 선발 할 수 있는 도구가 될 것이라고 사려된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.247-258
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• 2015

학생은 대화뿐만 아니라 비언어적인 행동을 통해서도 수업에 참여한다. 특히 과학교실에서는 다른 교과수업과 다르게 과학기구의 사용, 관찰, 측정 등의 비언어적인 행동들이 나타난다. 그런데 학생의 행동적 참여를 분석하는 기존의 도구들은 과학교과에서 나타나는 이러한 특징적인 활동을 반영하지 못하고 있다. 본 연구는 과학교과의 학습 활동을 고려한 행동적 참여 영상 분석 도구를 개발하였다. 분석 도구를 개발하기 위하여, 첫째, 문헌연구와 초등학교 과학수업 관찰을 바탕으로 수업 중에 나타나는 학생의 행동을 14가지로 범주화하였다(자유발화, 음독, 경청하기, 묵독, 쓰기, 주의 집중하기, 손들기, 이동하기, 비참여적 움직임, 과제 움직임, 관찰하기, 측정하기, 분류하기, 실험도구 다루기). 둘째, 이를 바탕으로 '과학수업 중 행동적 참여 상태 분석틀'을 개발하였다. 셋째, Microsoft Excel Visual Basic을 이용하여 분석틀에 따라 학생들의 발화 여부, 시선, 몸의 움직임 등을 기록하고 분석할 수 있는 분석 도구를 개발하였다. 개발된 도구를 이용하면 수업 중학생의 각 행동이 수행된 시간과 학생의 네 가지 수업참여 상태(즉, 참여적 발화, 참여적 침묵, 비참여적 발화, 비참여적 침묵)를 파악할 수 있다. 개발된 분석 도구를 실제 과학시간의 초등학생 두 명을 대상으로 예시적으로 적용해 본 결과, 교사는 수업활동(일반, 시범실험, 실험활동)에 따라 발화의 양을 달리하였으며, 분석대상인 두 학생은 전체 수업시간 동안 참여적 침묵 상태에 있는 시간이 가장 길었다(학생 A: 63%, 학생 B: 72%). 참여적 침묵 상태에 있는 두 학생은 '경청하기'를 하는 시간이 가장 길었는데(학생 A: 51%, 학생 B: 42%), 교사의 발화가 상대적으로 적었던 실험활동 시간에는 오히려 '경청하기'를 거의 하지 않은 대신에 '관찰하기'를 가장 많이 하였다(학생 A: 47%, 학생 B: 53%). 개발된 분석 도구가 비언어적인 행동을 통하여 과학수업에 참여하고 있는 학생의 행동을 이해하는 데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 핵의학기술
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• 제25권1호
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• pp.34-40
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• 2021

[목 적] 의료기관의 핵의학 검사실에서 신규검사를 도입하거나 사용하던 시약을 변경하게 되는 경우 절차에 따라 검사의 특성이 분석되고 시약에 대한 평가가 이루어져야 한다. 그러나 요구되어지는 비교실험을 모두 수행하기 위해서는 몇 가지 필요한 조건이 충족되어야 하는데, 첫째 각 검사별로 수행하기에 충분한 검체량이 준비되어야하며, 둘째 비교실험에 적용 가능한 다양한 시약의 공급이 가능해야한다. 충분한 비교실험이 이루어졌다고 하더라도 변경된 시약에 의한 데이터 변동이 전체 환자데이터 변동을 의미하는 것에는 한계가 있으므로 검사실에서 시약이 변경되는 것에 대한 부담이 있다. 이러한 다양한 어려움으로 검사실에서의 시약변경은 제한적으로 이루어지고 있다. 본원에서는 원할한 경쟁 입찰을 도입하기 위하여 검사별로 radioimmunoassay(RIA)시약을 전수조사하고 비교실험을 통해 검사실에서 사용가능한 시약범위를 설정하였다. 이 과정을 공유하고자 하였다. [대상 및 방법] 본원 핵의학 검체 검사실에서 시행하고 있는 검사는 위탁검사를 제외하고 총 20종목이다. 각각의 검사별로 외부정도관리와 기관간 정도관리 결과보고서를 참고로 사용가능한 RIA시약을 전수 조사하였고, 각 시약에 대한 메뉴얼을 확보하였다. 각각의 시약마다 메뉴얼을 확인하여 검사 방법과 incubation시간, 검사 시 필요한 검체량, 시약량 등을 확인하여 본 검사실에서 사용가능한지 여부에 따라 시약 1차 선정을 하였다. 1차 선정된 시약을 100 test기준으로 2 kit씩 공급받아 데이터 상관성시험, 민감도, 회수율, 희석시험을 진행하였고, 비교실험 결과에 따라 시약을 2차 선정하였다. 1, 2차 선정을 통과한 시약을 경쟁 입찰리스트로 제출하였다. 검사 시약을 단수로 지정할 경우에는 1차, 2차 선정 과정에서 얻은 자료로 단수지정 사유서를 작성하였다. [결 과] 각각의 시약마다 매뉴얼을 확인하여 시약 1차 선정에서 제외되는 경우는 각 검사의 현재 Turn Around Time(TAT)보다 길어지는 경우와 검사 시 사용 시약량이 많아 장비사용이 불가능한 경우였다. 1차 선정에서 사용가능한 시약이 1개인 경우는 5종목 squamous cell carcinoma antigen(SCC Ag), 𝛽-human chorionic gonadotropin(𝛽-HCG), vitamin B12, folate, free testosterone 이었고, 2개인 경우는 8종목 (CA19-9, CA125, CA72-4, ferritin, thyroglobulin antibody(TG Ab), microsomal antibody(Mic Ab), thyroid stimulating hormone-receptor-antibody(TSH-R-Ab), calcitonin), 3개인 경우는 5종목(triiodothyronine(T3), Free T3, Free T4, TSH, intact parathyroid hormone(intact PTH)), 4개인 경우는 2종목(carcinoembryonic antigen(CEA), TG)이었다. 2차 최종 선정결과 사용가능한 시약이 3개인 것은 T3, Free T3, Free T4, TSH, CEA, 2개인 것은 TG Ab, Mic Ab, TSH-R-Ab, CA125, CA72-4, intact PTH, calcitonin이었다. 단수 지정된 종목은 ferritin, TG, CA19-9, SCC, 𝛽-HCG, vitamin B12, folate, free testosterone이었다. 2차 선정에서 제외된 사유에는 비교실험을 위한 시약공급이 안된 경우와 데이터 재현성에 문제가 있었던 경우, 데이터 변동에 대한 수용이 불가능하다고 판단되는 경우였다. 비교실험 시 가장 문제가 되는 부분은 검체 수집이었다. 검사건수가 많고 검사 시 필요한 검체량이 적은 경우에는 문제가 되지 않았지만, 검사건수가 적은 경우(월 100건 이하)에는 다양한 농도 검체를 수집하기가 어려웠으며, 한번 검사 시 필요한 검체량이 상대적으로 많은 경우(100 uL이상)에는 회수율시험을 진행하기가 어려웠다. 또한 민감도 측정이나 희석시험을 위한 희석액이나 표준액0 물질이 부족한 경우도 문제점 중의 하나였다. [결 론] 검사시약 변경을 위한 비교실험 시 다양하고 충분한 검체 수집을 위해 적정한 준비기간이 필요하다. 또한 1회 검사 시 필요한 검체량 및 시약량에 따라 비교실험 시 필요한 총 검체량, 시약량 범위를 설정해 놓는다면 비교실험을 진행할 때마다 검체 수집과 실험계획을 세우는 데 부담이 줄어들 것이다.