• 한국가정과교육학회지
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• 제13권2호
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• pp.73-83
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• 2001

This study attempts to enhance the research quality and the desirable direction of Home Economics Education research in Korea. based upon the analyses of the articles appeared in The Journal of Korea Home Economics Education published by The Korea Home Economics Education Association since 1989. Total number of 142 articles were collected for analysis from the number 1 of volume 1 in 1989 to the number 2 of volume 10 in 1998 of the journal. The major findings by each factors considered in analysis are as follows : 1. Total numbers have been 15 volume for the last 10 years. and published bi-annually. and the size of the article ranges from minimum 7 pages to maximum 46 pages. 2. Among 9 major fields or research. 3 major fields consist of I) 32 articles in the perception of Home Economics(22.54%) : ⅱ) 31 articles in teaching-learning method and teaching materials(21.83%) : and ⅲ)22 articles in curriculum and textbooks(15.49%). 3. Among various types of research. survey research was the most frequently used. 91 articles(64.08%). followed by 16 experimental researches(11.27%) and others of descriptive research. content analysis. and case study. 4. The major data collecting method was the questionnaire survey method of 87 articles(61.27%). followed by the interview. braining storming. and experiment. The major data analysis technique was the statistical analysis of 118 articles. 5. The major target groups for data collection of researches were teacher of junior and high school. followed by the student. The size of the target ranges from 101 to 200 of 12.04% from 201 to 300 of 11.11%. 501 to 600 of 9.26%. and over 1.000 of 6.48%. 6. The numbers of researchers consist of roughly between 1 to 7. Among them. articles by one individual was 35 articles(24.65%). Most studies were not financially supported by ant institutions and universities and the researches with outside financial support were counted only 14 articles(9.86%).

• KIEAE Journal
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• 제16권3호
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• pp.89-94
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• 2016

Purpose: This study aimed at developing an artificial neural network (ANN) model to predict the optimal start moment of the setback temperature during the normal occupied period of a building. Method: For achieving this objective, three major steps were conducted: the development of an initial ANN model, optimization of the initial model, and performance tests of the optimized model. The development and performance testing of the ANN model were conducted through numerical simulation methods using transient systems simulation (TRNSYS) and matrix laboratory (MATLAB) software. Result: The results analysis in the development and test processes revealed that the indoor temperature, outdoor temperature, and temperature difference from the setback temperature presented strong relationship with the optimal start moment of the setback temperature; thus, these variables were used as input neurons in the ANN model. The optimal values for the number of hidden layers, number of hidden neurons, learning rate, and moment were found to be 4, 9, 0.6, and 0.9, respectively, and these values were applied to the optimized ANN model. The optimized model proved its prediction accuracy with the very storing statistical correlation between the predicted values from the ANN model and the simulated values in the TRNSYS model. Thus, the optimized model showed its potential to be applied in the control algorithm.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1173-1181
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• 2012

특성화고등학교와 일반계고등학교 학생들의 수학교과에 대한 태도를 비교 검토하고, 수학교과의 기초학습능력에 영향을 주는 요인을 파악하여, 특성화고에서 수학교과를 가르치는 교사들에게 효율적으로 수학교과를 교수 학습하는 방안을 마련하는 기초자료를 제공하고자 한다. 고등학생 654명을 대상으로 설문조사를 실시하여 통계분석하였다. 설문지에 대한 타당성과 신뢰성을 검토하고, 그 자료에 대하여 카이제곱검정과 감마값을 통하여 학교급 및 학년과 내 외적 요인들의 관련성을 분석한다. 또한 수학교과 기초학습능력이 학교급과 학년사이에 차이가 있는지 일반화선형모형을 적합해 본다. 그리고 기초학습능력에 영향을 주는 내 외적 요인을 회귀분석의 단계적 변수선택방법을 이용하여 찾아본다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.205-212
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• 2018

이 연구는 대학생들을 대상으로 다양성수용도, 폐기학습, 진로준비행동 간의 영향관계를 파악하고, 다양성수용도가 폐기학습을 매개로 진로준비행동에 미치는 영향을 실증적으로 검증하여 대학교육 관점에서의 진로교육에 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 서울과 충북의 3개 대학의 3, 4학년 학생들을 대상으로 설문조사를 진행하였고 258부의 설문응답을 최종표본으로 사용하여 SPSS 22.0으로 통계분석을 실시하였다. 분석결과 다양성수용도는 폐기학습과 진로준비행동에 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 폐기학습 역시 진로준비행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 폐기학습은 다양성수용도와 진로준비행동의 영향관계에서 부분 매개역할을 하는 것으로 확인되었다. 이는 다양성수용도는 진로준비행동에 직접적으로 영향을 주기도 하지만 폐기학습이 활발하게 일어날 때 진로준비행동에 더 큰 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다. 이러한 결과를 통해 대학의 진로교육에 다양성수용도와 폐기학습을 증진시킬 수 있는 프로그램의 적용이 필요하다는 것을 알 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권4호통권38호
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• pp.71-77
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• 2006

통계학습이론에 기반하고 있는 Support Vector Machine(SVM)은 구조적 위험 최소화원리를 바탕으로 하는 학습 알고리즘이다. 일반적으로SVM은 비선형 경계를 결정하고 자료를 분류하기 위해서 커널(kernel)을 사용한다. 그러나 기존의 커널들은 두 벡터간의 내적이나 거리차를 이용하여 유사도를 측정하기 때문에 하이퍼스펙트럴 영상분류에 효과적으로 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 분광유사도커널(Spectral similarity kernel)을 제안한다. 분광유사도 커널은 두 벡터의 거리차와 각 차이를 모두 계산하는 지역적 커널로 하이퍼스펙트럴 영상의 분광특성을 효과적으로 고려할 수 있다. 이를 검증하기 위해서 Hyperion 영상에 polynomial kernel, RBF kernel을 사용한 SVM 분류기와 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기를 적용하여 토지피복분류를 시행하였다. 분류결과를 통해서 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기가 정량적, 공간적으로 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국식품영양학회지
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• 제29권6호
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• pp.1058-1069
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• 2016

This study is intended to research workers' health, diet and the demand of nutrition education service in Seoul and Gyeonggi-do province. We implemented the survey from September 2012 through August 2013, and analyzed the data from 589 workers' questionnaires out of 890. For the analysis of the compiled data, we utilized the SPSS version 18.0 statistical package program. The study showed that majority of the workers participated in the survey consisted of 447 male (75.9%) and 142 female (24.1%). BMI showed that these men were overweight ($24.5{\pm}2.72$) and women were normal weight ($22.2{\pm}2.70$). Participants often diagnosed with hypertension or hyperlipidemia. In terms of health status, 34.5% answered satisfactory, the most concerned illness was high blood pressure, and the bad eating habits were often associated with general overeating and excessive intake of salt. 65.5% of participants had a meal three times per day. 49.4% of male participants had a meal less than 15 minutes and 66.2% of female participants had a meal between 15 and 30 minutes. The average of workers who needed to nutrition education is 3.74+0.85. The most desired way of learning was through counseling (36.7%), with overweight and weight management identified as the most interested topics. A relatively high portion (80%) passed the nutrition knowledge assessment test. According to the survey the highest rate of full-time employment is 85.2% which showed in small work places (the number of people on meal plan was 100~300), however the lowest rate of full-time employment showed 70.0% in large workplaces (the number of people on meal plan was within 1,000).

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제35권12호
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• pp.3637-3641
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• 2014

In this study, we analyzed the toxicity of mixtures of dimethylformamide (DMF) and methyl ethyl ketone (MEK) or DMF and toluene (TOL) and predicted their toxicity using quantitative structure-activity relationships (QSAR). A QSAR model for single substances and mixtures was analyzed using multiple linear regression (MLR) by taking into account the statistical parameters between the observed and predicted $EC_{50}$. After preprocessing, the best subsets of descriptors in the learning methods were determined using a 5-fold cross-validation method. Significant differences in physico-chemical properties such as boiling point (BP), specific gravity (SG), Reid vapor pressure (rVP), flash point (FP), low explosion limit (LEL), and octanol/water partition coefficient (Pow) were observed between the single substances and the mixtures. The $EC_{50}$ of the mixture of DMF and TOL was significantly lower than that of DMF. The mixture toxicity was directly related to the mixing ratio of TOL and MEK (MLR $EC_{50}$ equation = $1.76997-1.12249{\times}TOL+1.21045{\times}MEK$), as well as to SG, VP, and LEL (MLR equation $EC_{50}=15.44388-19.84549{\times}SG+0.05091{\times}VP+1.85846{\times}LEL$). These results show that QSAR-based models can be used to quantitatively predict the toxicity of mixtures used in manufacturing industries.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.671-681
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• 2019

최근에 부정맥 환자가 증가하면서 머신러닝을 이용한 부정맥을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 많은 연구들은 특정한 시점의 RR 간격 데이터에서 추출한 특징변수 다변량 데이터에 기반하여 부정맥을 예측하였다. 본 연구에서는 심장 상태가 시간에 따라 변해가는 패턴도 부정맥 예측에 중요한 정보가 될 수 있다고 생각하여 일정한 시간 간격을 두고 특징변수의 다변량 벡터를 추출하여 쌓음으써 얻어지는 다변량 시계열 데이터로 부정맥을 예측하는 것의 유용성에 대해 살펴보았다. 1-Nearest Neighbor 방법과 그것을 앙상블(ensemble)한 learner를 중심으로 비교했을 경우 시계열의 특징을 고려한 적절한 시계열 거리함수를 선택하여 시계열 정보를 활용한 다변량 시계열 데이터 기반 방법의 분류 성능이 더 좋게 나오는 것을 확인하였다.

• Human Ecology Research
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• 제58권1호
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• pp.1-12
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• 2020

This study examined if the effect of family functioning on preschoolers' school readiness can be mediated by mothers' affective parenting and preschoolers' self-regulation in the year before children enter elementary school. This study analyzed the 7^th year data of panel study of Korean children collected by the Korean Institute of Child Care and Education. Statistical analysis included 1,513 pairs of 6-year-old children and mothers. Descriptive statistics analysis, correlation analysis, structural equation modeling, and bootstrapping analysis were conducted using SPSS 22 and Amos 20. The primary findings were as follows. First, the sub-factors of preschoolers' school readiness composed of children's social and emotional development, approach to learning, cognitive development and general knowledge, and communication were positively correlated with family functioning, mothers' affective parenting, and preschoolers' self-regulation. Second, the result of structural equation modeling showed that the indirect paths from family functioning to preschoolers' school readiness through mothers' affective parenting and preschoolers' self-regulation were significant, while the direct path was insignificant. Third, bootstrapping analysis showed that mothers' affective parenting and preschoolers' self-regulation fully mediated the relationship between family functioning and preschoolers' self-regulation. The findings provide the grounds for families and parents with preschool aged children to implement effective support practices to maintain a functional family system that can promote preschoolers' school readiness.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.569-575
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• 2020

전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 따라서, 1-D 시간 신호를 직접 활용하여 아크를 검출하는 것이 좋은데, 인공신경망의 분류 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 연속 입력 1-D 신호를 2-D로 변환한 후에, 합성곱신경망으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험 데이터에 적용한 결과 합성곱신경망의 사용이 인공신경망보다 약 8.6%의 아크 분류 성능을 향상시켰다. 또한 2-D 데이터의 부족을 보완하기 위해서 데이터증강을 이용하여, 14%의 분류 성능을 개선하였다.