• 제목/요약/키워드: statistical processing

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Sentinel-1 SAR 영상을 이용한 주성분분석 및 K-means Clustering 기반 산불 탐지 (Detection of Forest Fire Damage from Sentinel-1 SAR Data through the Synergistic Use of Principal Component Analysis and K-means Clustering)

  • 이재세;김우혁;임정호;권춘근;김성용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1373-1387
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    • 2021
  • 산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

디지털 산림자원정보 구축을 위한 최적의 지상LiDAR 스캔 경로 분석 (Analysis of Optimal Pathways for Terrestrial LiDAR Scanning for the Establishment of Digital Inventory of Forest Resources)

  • 고치웅;임종수;김동근;강진택
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.245-256
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    • 2021
  • 본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.

뇌혈류 단일광자방출단층촬영 영상 품질 향상에 대한 연구 (A Study on the Quality Improvement of Brain Perfusion SPECT Image)

  • 길상형;임영현;박광열;조성묵
    • 핵의학기술
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    • 제23권2호
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    • pp.13-19
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    • 2019
  • 뇌혈류 영상용 방사성의약품 Tc-99m HMPAO는 방사분해에 의해 발생하는 중간산물 때문에 화학적으로 불안정하고, 불순물 생성이 많아 표지효율 저하가 나타나기 쉽다. 과산화테크네슘(free pertechnetate)은 뇌혈류장벽을 통과하지 못하고 침샘과 구강 점막에 집적되며, 불순물이 제거되지 않으면 영상 품질이 저하되어 시각적 평가에 오류가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구는 Tc-99m HMPAO를 이용한 뇌혈류 단일광자방출단층촬영(brain perfusion SPECT)에서 타액분비촉진제(sialogogues) 투여가 침샘 및 구강 점막에 집적된 불순물을 줄여 영상 품질 향상에 유용한지 알아보고자 하였다. 뇌혈류 단일광자방출단층촬영을 시행한 환자 중 연구에 동의한 30명을 대상으로 침샘 섭취계수(uptake coefficient)와 뇌혈류 영상을 비교 분석 하였다. 방사성의약품 Tc-99m HMPAO 555 MBq을 투여 후 기저(basal) 두 경부 전면 영상과 뇌혈류 투사상(projection view)을 획득하였다. 타액분비촉진제 구연산(citric acid)을 사용하여 침샘을 자극시킨 후 기저영상 획득 방법과 동일하게 침샘 자극 후 영상(post-citric acid image)을 얻었다. Siemens사의 영상처리 프로그램을 사용하여 좌 우 침샘부위에 관심영역을 설정한 다음 타액분비촉진제 투여 전 후 침샘 섭취계수의 평균차이를 분석(paired t-test)하였으며, 뇌혈류 영상 비교는 획득한 투사상을 반복적재구성(iterative reconstruction) 방법으로 영상을 재구성하여 비교 분석하였다. 두 경부 전면 영상의 침샘 섭취계수를 비교 분석한 결과 구연산 투여 전 섭취계수의 평균값은 $12900{\pm}3101$, 투여 후 섭취계수의 평균값은 $10677{\pm}2742$였다. 타액분비촉진제 투여 후 불순물이 많이 감소되었으며 통계적으로 유의하게 나타났다(t = 10.78, P < 0.05). 뇌혈류 영상을 비교 한 결과 침샘과 구강점막에 집적되었던 불순물이 제거되어 이미지 품질이 크게 향상되었다. 타액분비촉진제를 투여하면 침샘 및 구강 점막에 집적된 불필요한 불순물이 제거되어, 생리적 섭취에 따른 영상 품질저하를 줄일 수 있어 정확한 뇌혈류 평가에 도움이 될 것이다.

고해상도 규모상세화모델 KMAPP의 농업지역 기온 및 일사량 예측 성능: 맑은 날 철원 및 전북 사례 연구 (Temperature and Solar Radiation Prediction Performance of High-resolution KMAPP Model in Agricultural Areas: Clear Sky Case Studies in Cheorwon and Jeonbuk Province)

  • 신설은;이승재;노일석;김수현;소윤영;이서연;민병훈;김규랑
    • 한국농림기상학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.312-326
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    • 2020
  • KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

해양 이상 자료 탐지를 위한 오토인코더 활용 기법 최적화 연구 (An Outlier Detection Using Autoencoder for Ocean Observation Data)

  • 김현재;김동훈;임채욱;신용탁;이상철;최영진;우승범
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제33권6호
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    • pp.265-274
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    • 2021
  • 해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

전문어의 범용 공간 매핑을 위한 비선형 벡터 정렬 방법론 (Nonlinear Vector Alignment Methodology for Mapping Domain-Specific Terminology into General Space)

  • 김준우;윤병호;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.127-146
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    • 2022
  • 최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

계절내-계절 기후예측의 딥러닝 기반 후보정을 위한 입력자료 전처리 기법 평가 (Investigating Data Preprocessing Algorithms of a Deep Learning Postprocessing Model for the Improvement of Sub-Seasonal to Seasonal Climate Predictions)

  • 정유란;이진영;김미애;손수진
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.80-98
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    • 2023
  • 본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

기온감률 보정과 최적크리깅을 이용한 산악기상관측망 기온자료의 우리나라 500미터 격자화 (Gridding of Automatic Mountain Meteorology Observation Station (AMOS) Temperature Data Using Optimal Kriging with Lapse Rate Correction)

  • 윤유정;김서연;강종구;정예민;최소연;임윤교;서영민;원명수;천정화;김경민;장근창;임중빈;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.715-727
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    • 2023
  • 산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.

주의력결핍 과잉행동장애의 아형별 신경심리학적 특성 비교 (CLINICAL AND NEUROPSYCHOLOGICAL CHARACTERISTICS OF DSM-IV SUBTYPES OF ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER)

  • 정성덕;이종범;김진성;서완석;배대석;천은진;서해숙
    • Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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    • 제13권1호
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    • pp.139-152
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    • 2002
  • 연구 목적:ADHD 아동을 대상으로 DSM-Ⅳ 진단기준을 이용하여 세 아형으로 분류한 후, 임상적 특징과 신경심리학적 차이를 비교하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법:연구는 1998년 7월부터 2001년 7월까지 주의력결핍 증상을 주소로 영남대학교 부속병원 정신과를 내원하여 ADHD로 진단된 6~15세 아동을 대상으로 하였고, 신경정신과적 공존질환이나 신경학적 이상이 있는 아동은 배제하여 총 404명으로부터 자료를 얻었다. DSM-Ⅳ 진단기준을 사용하여 아형으로 분류하였고, ADHD-C형이 234명(57.9%), ADHD-Ⅰ형이 156명(38.6%), ADHD-HI형이 14명(3.5%)이었다. 평균 연령은 9.63±2.49세였다. 약물치료 시작 전에, 정신병리평가, 지능 평가, 행동증상평가, 신경심리학적 실행기능에 대해 각각 평가를 하였다. 평가도구로는 정신병리를 평가하기 위해 한국아동인성검사(K-PIC)를, ADHD행동증상을 평가하기 위해 4종의 설문지형 평가도구인 한국판 주의력결핍장애 평가척도-가정판(ADDES-HV), ADD-H comprehensive teacher’s rating scale(ACTeRS), 한국형 소아기 집중력 문제척도(CAP)와 SNAP을 이용하였다. 지능은 K-ABC와 KEDI-WISC로 평가하였고, 주의력 및 실행기능검사는 Conner의 연속수행검사(CPT), 위스콘신분류검사(WCST), 정지신호검사(SST)를 사용하였다. 결 과:세 아형 별 비교에서 ADHD-C형이 가장 많았고 ADHD-Ⅰ, ADHD-HI 순 이었다. 아형간 남녀성별에 따른 유병율 차이는 보이지 않았다. 연령은 ADHD-Ⅰ형이 가장 높았다(p<.001). 정신병리평가에서 비행 과잉행동 정신증 점수는 ADHD-C형과 ADHD-HI형이 ADHD-Ⅰ형보다 높게 나타났고(p<.05), ADHD-C형에서 가족관계의 문제와 자폐증 점수가 ADHD-Ⅰ형보다 높게 나타났으며(p<.05), 자아탄력성 점수는 ADHD-Ⅰ형 보다 낮았다(p<.05). 불안, 우울, 신체화 증상은 세 아형간 차이를 보이지 않았다. 아형별 행동증상측정 결과 ADHD-C형이 ADHD-Ⅰ형보다 주의력결핍, 과잉행동, 충동성 점수가 더 높게 나타났다(p<.05). 단, 교사가 평가하는 ACTeRS에 의한 결과는 ADHD-HI형에서 주의력 결핍 증상과 과잉행동점수가 더 높았다(p<.05). 아형간 지능의 비교에서는 K-ABC를 이용한 평가에서 ADHD-HI 형이 순차처리항목과 계산능력에서 유의하게 높았고(p<.05), KEDI-WISC를 이용한 평가에서는 ADHD- HI형은 대상수가 소수여서 비교할 수 없었으며, ADHD-C형과 ADHD-Ⅰ형 사이에 유의한 차이는 보이지 않았다. CPT, WCST, SST를 이용한 신경심리학적 실행기능의 비교에서 아형간 계량적인 차이는 있었으나 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 결 론:결론적으로 ADHD 세 아형은 임상적으로 뚜렷한 차이를 보였지만, 실행기능상 유의한 차이를 발견할 수 없었다. 향후 보다 잘 고안 된 연구와 발달중인 아동에 적절한 신경심리 평가 도구의 개발을 통해 결과를 보완해야 할 것으로 사료된다.

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청소년이 지각한 근친상간의 가족역동 (FAMILY DYNAMICS OF INCEST PERCEIVED BY ADOLESECENTS)

  • 김헌수;신화식
    • Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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    • 제6권1호
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    • pp.56-64
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    • 1995
  • 오늘날 우리사회가 맞고 있는 가치관의 변화, 도덕성의 불괴와 더불어 가정폭력은 중대한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 흔히 문제가 되는 가정 폭력으로는 배우자학대, 아동학대, 노인학대, 근친상간등을 들수있는데 특히 근친상간은 그 문제의 은폐성으로 인하여 정확한 발생빈도조차 파악되지 않고 있다는점이 그 심각성을 더해주고 있다. 그러나 아동에 대한 성적학대의 한 형태인 근친상간이 높은 빈도로 발생하고 있다는 사실은 여러문헌을 통하여 간접적으로 알려진 사실이다. 근친상간은 매우 역기능적인 가족관계에서 유발되며 이러한 환경에서 성장한 자녀가 성인이 된후 그들의 자녀를 성적으로 학대하는 경향이 높다는 악순환성에서 그 심각성을 엿볼수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 근친상간 경험청소년의 성격적특성, 근친상간 발생 가정내 가족원의 성격적특성과 정신병력 유무 및 근친상간발생 가정의 가족역동을 알아보기 위함이다. 연구방법은 설문지와 면담을 통한 측정조사연구로써 조사대상자는 중학교 1학년에서 고등학교 3학년까지 재학중인 학생청소년 1,237명과 소년원, 분류심사원에 재원중인 비행분류심사원, 범죄 청소년 601명중 불충분한 응답자 142명을 제외한 1,696명을 대상으로 하였다. 조사결과 전체 연구대상자중 근친상간경험비율은 3.7%였으며 근친상간유형별로는 형제-자매간 근친상간유형이 1.6%로 가장 높았다. 근친상간경험 청소년의 성격특성은 근친상간비경험 청소년에 비해 미숙하고, 융통서이 적으며, 의사표현력의 결여, 충동적, 학업성적의 저조와 긴장, 불안 및 의존적 성향을 보여주었으며 가족원중에도 우울증환자, 알코올중독자, 정신병력자 및 범법행위자등이 많았다. 또한 근친상간발생 가정의 가족역동은 근친상간이 발생하지 않은 가정의 가족역동에 비해 매우 역기능적이었음을 알수 있었다. 즉 근친상간 발생 가정의 가정분위기는 매우 불안정하였으며, 자녀에 대한 부모의 거부적 태도, 가족원간의 불화, 원만하지 않은 부부관계등을 보여주었다.로 나타났으며, 특히 LNNB-C의 지적 과정 척도(C11)와 FSIQ간에 가장 높은 부적 상관을 보여주었다. 이러한 절과들은 모두 뇌손상을 진단하는 신경심리 검사로서 한국판 LNNB-C의 타당도 및 진단 변별력이 우수함을 입증해주는 결과라 할 수 있다.形 父母平定尺度)(CAPRS), 아동행동조사표(兒童行動調査表) 및 연속과제수행(連續課題遂行)에서 호전을 보였고, 투여 2개월후에서도 같은 양상의 호전을 보였으며, 또한 아동행동조사표(兒童行動調査表)에서 외향성(外向性)은 물론 소통불능(疏通不能)${\cdot}$사회적위축(社會的萎縮)${\cdot}$과잉행동(過剩行動)${\cdot}$공격성(攻擊性)${\cdot}$비행요인(非行要因)에서도 호전양상을 보였다. 이와같은 결과는 이 두 약물이 모두 주의력(注意力)과 인지기능(認知機能)을 증진시키기는 하였으나, 보다 뚜렷한 변화는 methylphenidate 투여후에 볼 수 있었다. 특히 methylphenidate투여후 연속과제수행(連續課題遂行)에서 민감도(敏感度)와 반응오류수(反應誤謬數)의 호전이 있었으나 반응기준(反應基準)에는 변화가 없었다는 소견, 그리고 단기기억수행(短期記憶遂行)에서의 호전과 '같은 그림 찾기' 검사의 오류수(誤謬數)에서 변화가 없었다는 소견은 methylphenidate가 훈기요인(勳機要因)의 호전에 의한 이차적인 변화에 의한 것이 아니라 주의집중력(注意集中力)에 직접적으로 효과를 나타내는 것으로 해석할 수 있었다. 또한 이같은 소견으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애환아(過剩運動障碍患兒)에서의 충동성(衝動性)은 이 장애의 중심증상이 아니거나, 이들 약물투여에 의해 호전되지 않거나, 호전의 측정에 문제가 있을 수도 있겠다. 마지막으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)에서 과잉행동(過剩行動)과

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