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학과 간 전출과 전입의 특성분석 - D대학교의 사례를 중심으로- (Characteristic analysis for moving in and moving out of departments - Focused on the D university example -)

  • 최승배
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권1호
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    • pp.105-115
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    • 2013
  • 인구의 감소로 대학 입학생들이 줄어듦으로써 입학생 모집을 위해서 각 대학들은 나름대로의 대책을 강구하고 있고, 교육과학기술부에서는 몇몇의 지표들을 적용하여 대학평가를 하여 대학구조 조정을 실시하고 있다. 평가지표 중에 하나인 '충원률'의 지표를 높이기 위한 방법으로 대부분의 대학에서는 학과들 간의 전과 (전출과 전입)의 폭을 넓혀 대학 내에서 학과 간에 학생들의 전과를 허용하고 있다. 이러한 전입과 전출문제는 성적이 낮은 학과로 입학하여 성적이 높은 학과로 이동하는 현상을 낳아 학과로 입학생을 모집하고 있는 현재의 학사 운영상에 잘못된 결과를 낳을 수 있다. 또한 전과율을 높이는 문제는 대학을 운영하는 입장에서는 학생들의 손실은 없지만 전출이 많은 학과의 입장은 학생의 부족현상으로 매우 어려운 처지에 놓일 수 있다. 본 연구에서는 D대학교의 사례를 중심으로 일반적인 통계분석과 사회연결망분석을 통하여 전과의 특성을 분석한다. 분석결과, 이공계열에서 인문사회계열로, 입학성적이 낮은 학과에서 높은 학과로, 취업률이 낮은 학과에서 높은 학과로 전과를 하고 있는 것으로 나타났다.

한국산 가잠계 견사섬도가 생사섬도 편차에 미치는 영향 (The Raw silk Size-Deviation Relationship with the Cocoon cultured in Korea)

  • 최병희;김동욱
    • 한국잠사곤충학회지
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    • 제3권
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    • pp.61-67
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    • 1963
  • 본보의 목적은 현재 우리나라에서 장려품종으로 지정된 잠품종 3종과 시험도중에 있는 잠품종 2종을 재료로 하여 그 견계섬도의 변이가 생계섬도편차에 미치는 영향을 조사하여 생계제조전에 원료견만으로서 생계섬도편차를 평가하여 운영계획에 과학성을 유지하게 하는데 있고 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 교잡종견의 견계섬도변이는 정립조건으로 볼때 P$_{k}$ $\times$ S$_{n}$은 21 중용견으로 가장 적합하다. 그러나 입촌수가 8립으로 되기 때문에 능률에는 지장이 있을 것이고 생계촉감면으로는 다른 품종보다우수하다. 2. 백두$\times$금강 및 묘향$\times$청천은 21 중용견으로서 능률위주의 원료견이다. 3. 설악$\times$소양은 14중, 및 28 중용견으로서 적합하다. 4. 묘향$\times$청천은 생계섬도편차입장으로 볼 때 이용가치가 희박하다. 5. 원료견의 평균견계섬도와 종합견계섬도표준편차간에는 소야씨의 실험을 재확인하는 동시에 밀접한 상관관계가 있었다. 6. 우리나라 산견의 원료견 평균섬도조사만으로 생계섬도편차를 중수별로 도표에 의해 추정할 수 있는 도표를 작성하였다. 7. 동시에 목적섬도에 따라 획득할 수 있는 최고등급표도 작성하였다. 8. 본보고에 사용한 견품종별 견사섬도변이가 생계섬도 및 등급에 미치는 영향은 제오표와 같다. 9. 현재 한국생계 21 중의 섬도편차성적은 평균 1.25D인 바 상기 표의 평균치와 합치하고 있다. 단지 그편차분포를 향상시킬 필요가 있다.다.

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의료능력을 고려한 대량전상자 환자분류 강화학습 모델 (Reinforcement Learning Model for Mass Casualty Triage Taking into Account the Medical Capability)

  • 박병호;조남석
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제19권1호
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    • pp.44-59
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    • 2023
  • 연구목적: 대량전상자 발생 시 신속하고 정확한 환자분류가 진행되어야 최대한 많은 환자를 회복시켜 전장으로 돌려보낼 수 있다. 그러나 복잡한 전투현장에서 적은 의료인력으로 대량전상자의 환자분류를 시행하기란 임무는 과다하고 환경은 불확실하다. 따라서, 전투현장에서 의료인력을 보조하고 대체할 수 있는 인공지능 모델에 대해 논의하고자 한다. 연구방법:인공지능의 한 분야인 강화학습을 활용하여 환자분류 모델을 제시한다. 모델의 학습은 무작위로 설정된 환자의 상태와 병원시설의 의료능력을 고려하여 최대 다수의 환자가 치료받을 수 있는 정책을 찾도록 진행된다. 연구결과:강화학습 모델이 정상적으로 학습되었음은 누적 보상 값 등을 통하여 확인하였고, 학습된 모델이 정확하게 환자를 분류하는 것은 생존자 수를 통해 확인하였다. 또한, 규칙 기반 모델과 비교하여 성능을 검증하였으며, 강화학습 모델이 규칙 기반 모델에 비해 약 10%만큼 더 많은 환자를 생존시킬 수 있었다. 결론:강화학습을 이용한 환자분류 모델은 의료인력의 대량전상자 환자분류 의사결정을 보조하고 대체하는 대안으로 활용 가능하다.

한국인 6-17세 아동의 성장과 발육에 관한 준종단적 연구 제 1 세부 과제 : 치열궁의 성장 변화 (SEMI-LONGITUDINAL STUDY OF GROWTH AND DEVELOPMENT OF CHILDREN AGED 6 TO 17 Part I :GROWTH AND DEVELOPMENT OF ARCH FORM)

  • 손병화;이정구;김석현;김형순
    • 대한치과교정학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.225-239
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    • 1996
  • 본 연구는 한국인 남.녀 6세에서 17세 사이의 악안면 성장과 발육에 관한 준종단적 연구의 일부로 시행되었으며 3년간에 걸쳐 남.녀 아동 736명을 대상으로 치열궁의 성장변화를 관찰하고자 치아의 근원심 폭경, 견치간 폭경, 구치간 폭경, 견치 치열궁 장경, 구치 치열궁 장경 그리고 치열궁 주위경을 측정하여 연령별, 성별 평균과 표준편차를 구하고 도표로 표시하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 결론 1. 치아의 근원심 폭경 측정에서 상악은 중절치, 제2대구치, 하악은 견치, 제2대구치에서 남.녀 성차이를 인정 할 수 있었다. 2. 견치간 폭경은 11세까지 완만히 증가하는 양상을 보였다. 3. 구치간 폭경은 상악에서는 지속적으로 증가하는 양상을 보이며 그 양상은 9세에서 14세사이에서 가장 두드러지게 나타났다. 하악에서는 9세까지는 다양한 변화를 보이며 이후 14세까지 다소 증가하는 경향을 보였다. 4. 견치 치열궁 장경은 상악에서는 13세까지, 하악에서는 11세까지 증가하는 양상을 보였다. 5. 구치 치열궁 장경은 남자에서는 10세, 여자에서는 9세까지 증가하는 경향을 보이며, 이러한 변화는 상악에서 더 뚜렸하게 나타났다. 이후 상하악 모두에서 감소하는 경향을 보이며 이는 상악에서는 15세, 하악에서는 12세 사이에서 두드러졌다, 6. 치열궁 주위경은 상.하악 모두 10세까지 증가하는 경향을 보이며 그 양상은 상악에서 더 크게 나타났다. 반면에 10세와 14세 사이에서는 감소하는 경향을 보이며 그 양상은 하악에서 더 크게 나타났다.

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