본 연구는 1960년대 이후 과학적 소양을 정의하고 분류를 시도했던 연구자들의 분류 결과를 3가지 분류 기준에 의하여 재분류하고, 과학적 소양의 정의 분류의 경향을 파악하는데 목적이 있다. 과학적 소양이 과학교육의 주요 목표를 대변하는 개념이므로 그 정의에 따른 분류는 과학교육의 목적에 대한 동향을 검토할 수 있는 주요자료가 될 수 있다. 분류 기준은 1) "literate"의 의미로서 '학습됨', '능력 있음', '사회에서 최소 기능을 할 수 있음', 2) 과학적 소양을 표현하는 방식으로서 용어와 서술, 3) 과학적 소양의 내부 구조로서 '단일 구조', '직렬식 위계구조', '병렬식 수평구조'이다. 분류 결과와 해석은 다음과 같다. 첫째, 과학적 소양의 구조로서 위계 구조는 90년대 후반부터 표현방식으로서 용어를 사용하는 정의와 함께 나타나고 있으며, 학습과 능력사이에서만 위계를 인정하고 사회적 기능으로서의 과학적 소양의 의미는 수용하지 않고 있다. 수평구조는 과학적 소양의 하위 요소 간의 위계 구조를 보이지 않는 대신 사회적 기능으로서 과학적 소양의 의미를 전반적으로 수용하고 있다. 또, 단일 구조는 대부분 과학적 소양을 새로운 시각에서 제안하는 연구에서 나타나고 있으며, 소양의 의미도 최근으로 오면서 학습에서 능력을 거쳐 사회적 기능을 강조하는 특성이 있다. 둘째, 근래로 오면서 과학적 소양을 용어 형식으로 정의하려는 연구가 증가하고, 이들 사이에도 위계를 설정하는 분류가 주도하고 있다. 또한 소양의 세 가지 의미인 학습, 능력, 사회적 기능을 전반적으로 수용하는 분류가 빈번해졌으나, 이들 간에는 위계 구조보다는 오히려 수평 구조를 설정하는 경향이 있다. 위와 같은 분석 결과를 토대로 살펴 볼 때, 과학 교육의 목표로서 과학적 소양의 의미는 학습이나 과제 해결 능력뿐만 아니라, 근래에는 사회적 맥락에서 어떤 역할을 하는 개인을 육성하려는 목표로서 인정되고 있다는 점이다. 또한 주목할 것은 과학적 소양의 이러한 사회적 기능 측면은 위계적이 아닌 독립적인 목표로서의 특성을 견지하고 있다는 점이다. 이러한 변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 과학교육이 교과 내 개념학습에서 벗어나 다양한 맥락에서의 적용과 사회적 역할을 중시하는 목표로 전환할 준비를 해야 할 것으로 보인다.
자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.
최근 기후변화에 따른 대응을 위해 기존 수자원 활용의 고도화 및 배수능력 증대를 위해 다양한 방안이 추진되고 있으며, 그에 따라 기존 개수로에 신규 수로를 연결하여 합류와 분류를 시키는 사례가 증가하고 있다. 특히 신규 개수로 연결을 위한 분류부 형상은 관련 설계기준, 분류유량의 규모, 해당 지점의 하상변동 경향, 지형여건, 흐름 분류시설 및 구조물의 형태(양수펌프장, 스크린이나 수문, 암거설치)와 같은 구조적 요인 등에 의해 달라지지만, 이와 관련된 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 2차원 수치모형을 이용하여 분류부 평면형상 변화에 따른 분류유량비와 흐름분리구역 분포 등에 대한 흐름특성을 분석하고 이수와 치수계획 수립 등에 활용하고자 한다. 본 연구에서는 TELEMAC-2D 모형을 이용하여 주수로 상류 유입흐름의 프루우드 수가 0.74, 0.52인 두 흐름에 대해 형상변화 폭을 주수로 폭(B)의 1B, 주수로 형상변화를 급확대, 점진적 확대 구간길이를 1B~3B로 변화시키며 분류유량비(분류수로 유입유량/상류 유입유량)와 흐름분리구역의 위치와 크기 등에 대한 분석을 수행하였다. 분류부 상류 유입흐름의 프루우드 수가 0.74, 분류유량비는 0.33인 흐름은 주수로 형상변화 구간길이가 1B 일 때 0.44~0.46, 3B일 때 0.54~0.60으로 점차 분류유량비가 증가한다. 반면 상류 유입흐름의 프루우드수가 0.52, 분류유량비가 0.52인 흐름은 주수로 형상변화 구간길이가 1B일 때 0.77~0.82에서 3B일 때 0.70~0.80으로 점차 분류유량비 증가율이 감소하는 경향을 나타내게 된다. 주수로 형상변화 폭을 0.5B, 1B로 달리하여 수로 형상변화를 시킨 경우 분류유량비 증가율은 각각 135~162%, 134~176%로 나타났으며, 이는 수로 형상변화 폭보다 변화구간 길이가 더 큰 분류유량비 변화에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 흐름분리구역은 상류 유입흐름의 프루우드 수가 0.74인 경우 수로형상 변화구간과 분류수로 입구에 형성되지만, 상류유입흐름의 프루우드 수가 0.52인 경우 수로형상변화 구간과 주수로 하류에도 형성된다. 수치실험 결과 동일수로 폭 직사각형 $90^{\circ}$ 분류수로에서 분류부 평면형상의 변화에 따라 주수로 하류방향흐름의 관성력은 감소하는 반면 분류수로로 향하는 횡압력경사와 흐름분리구역 발생위치 변화로 인해 분류 수로내 통수능이 증가하여 분류유량비가 급격하게 증가하게 된다. 또한 분류부 상류 유입흐름의 관성력이 작은 경우 분류부 평면형상 변화시 주수로 하류방향에서도 흐름분리구역이 형성되고 주수로 종방향 수위가 상승함에 따라 분류흐름 계획수립 시 세심한 주의가 필요하다.
본 연구는 기혼여성들의 SNS중독경향성에 대한 잠재프로파일을 분류하고, 잠재계층을 분류하는데 있어서 연령, 성인애착, 소외 두려움에 대한 외적동기, 결혼만족도의 영향력을 검증하는 데 목적이 있다. 연구대상자는 SNS를 사용하고 있는 기혼여성으로, 온라인 설문 조사를 통해 진행하였으며 총 300명의 자료가 분석에 사용 되었다. 분석 결과, 기혼여성들의 SNS중독 경향성에 대한 잠재프로파일은 3개의 집단으로 분류되었다. 3개의 집단은 '고위험군', '잠재위험군', '저위험군'으로 세 가지 하위 영역(집착 및 금단, 과잉소통과 몰입, 과도한 소비)에서 모두 점수가 높았던 '고위험군'은 전체의 24.51%를 차지하였고, 하위 영역들에서 중간 정도의 점수를 보이는 '잠재위험군'은 44.33%로 그 비율이 가장 높았다. 잠재계층 분류에 있어서 연령을 제외한 다른 모든 변인이 유의미한 영향력을 지니는 것으로 나타났다. 본 연구는 기혼여성의 SNS중독경향에 특성에 따른 집단을 구분하며 집단별 특성에 따른 상담과 교육에 방향에 대한 시사점을 제공하였으며, 이후 기혼여성의 SNS중독경향에 대한 표준화된 도구개발 등을 통해 다양한 연구 확대가 필요함에 대해 논의하였다.
마이크로어레이 데이터는 매우 많은 수의 유전자로 구성되며, 암 분류 성능을 높이기 위해서는 대상 암과 관련된 유용한 유전자를 선택해야 한다. 기존 필터 기반 유전자 선택 기법은 유전자를 개별적으로 평가하여 암 분류에 사용하기 때문에, 유전자 사이의 관계나 분류기와의 상관성을 고려하지 않으며, 비슷한 특성의 유전자를 중복해서 선택하는 경향이 있다. 본 논문에서는 필터와 래퍼 방식을 결합하여 분류결과를 반복적으로 반영하며 유전자를 선택하는 기법을 제안한다. 필터 기법으로 유전자의 순위를 계산할 때 이전 분류에서 틀린 샘플의 가중치가 높도록 설계하고, 분류를 반복하면서 각 단계에서 유용한 유전자를 추가로 선택한다. 제안하는 방법을 대표적 암 분류 데이터인 림포마 암과 대장암 데이터에 적용하여 유용성을 검증하였다.
하천 내에서 하상변동은 치수나 생태계에 직간접적인 영향을 끼치는 것으로 알려져 있다. 하상변동의 예측을 위한 여러 가지 모델들이 존재하지만 하상변동의 양상을 직관적으로 파악하기에는 어려움이 있다. 최근 수행된 연구결과에 따르면 하천의 수리 기하학적 형상이 부유사 농도와 유량과의 관계와 관련이 있는 것으로 밝혀졌다(Kim et al., 2018). 본 연구에서는 하상변동과 부유사의 농도를 밀접한 관련이 있다고 가정하여 수리기하(Hydraulic Geometry) 이론을 이용하여 하상변동의 경향성을 표현하여 하상변동의 경향성을 직관적으로 유추할 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 하상변동을 수리기하적표현을 이용하여 해석적으로 제시하였고 수치모의를 실시하였으며 실제 자연하천에 대해 검증을 수행하였다. 수치모의는 자연에 존재할 수 있는 다양한 하천형상을 표현하기 위해 수리기하 이론에서의 수심과 폭을 나타내는 인자들을 이용하여 하천의 형상을 넓고 얕은 하천, 좁고 깊은 하천, 중간 정도의 하천으로 분류하였으며 흐름조건을 정상류와 부정류조건으로 분류하였다. 또한 하상경사와 하상재료의 입경분포를 고려하였다. 그리고 실제 하천에 대한 검증은 대한민국에 존재하는 갑천, 미호천, 남강, 임진강, 원주천, 금호강의 하상변동 자료를 이용하여 실시하였다. 하상변동의 경향성을 직관적으로 표현하기 위해 Manning 공식을 이용하여 하상전단력의 수리기하 지수를 수심, 유속, 조도계수의 수리기하지수들로 표현하였다.
수직 고체하강관에서 고체하강속도를 측정할 수 있는 편리한 실험방법을 제시하였으며 Geldart 분류 A, B, D 입자를 사용하여 수직관의 직경 및 입자특성 변화에 따른 고체하강속도를 측정 및 고찰하였다. 초기 입자 장입량 변화에 따른 고체하강속도의 변화는 크지 않았으며 고체하강관 직경이 증가함에 따라 고체흐름속도, 고체순환속도 및 고체하강속도가 증가하는 경향을 나타내었다. 특히 고체하강속도의 경우 모든 입자에 대해 하강관의 직경이 증가함에 따라 직선적으로 증가하는 경향을 나타내었으며, Geldart 분류 A 및 B 입자와 Geldart 분류 D 입자의 결과가 확실하게 구별되는 경향을 나타내었다. 측정된 고체하강속도를 바탕으로 Geldart 분류 A 및 B 입자계와 D 입자계에 대한 고체하강속도 상관식을 제시하였으며 측정값과 유사한 값을 예측할 수 있었다.
본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.
종전에는 Brassica napus에서 성분이 개량되지 않은 유채의 일반 품종들의 Winter type만을 대상으로 춘파성 정도를 분류하고 추태로서 분류기준을 삼았으나 본 시험에서는 같은 B. napus인 Summer type까지를 포함하고 성분이 개량된 양질유ㆍ양박 품종을 공시하여 임실여부로서 분류기준을 삼는 새로운 분류를 시도하여 춘파성 정도를 조사하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 현재 목포지장에서 보유하고 있는 양질유ㆍ양박 유채(Brassica napus) 품종 및 육성계통들은 8단계 group으로 춘파성 정도를 분류할 수 있었고 춘파성 정도 제Ⅶ group는 Summer type의 계통들이 이에 속하였으며 이들 계통은 Oro, Midas 등의 Summer type의 품종과 교배하여 선발된 계통들이었다. 2. 춘파 파종기에 따른 성숙기변화는 춘파시기가 늦을수록 성숙기는 지연되는 경향이었고 춘파성 정도가 높음에 따라 생육일수와 적산온도가 줄어드는 경향이었다. 3. 춘파성 정도와 내한성 관계는 춘파성 정도가 높을수록 내한성이 낮았으며 춘파성 정도와 초성간에는 춘파성이 높을수록 초성에서 I형에 가깝고 주경의 신장이 분지보다 빈약한 바 이들 모든 상호관계는 고도의 부상관으로 나타났다. 4. 월동에 안전한 추파재배용계통은 춘파성 정도가 낮은 0, I, II group로서 공시품종중 59 품종이 이에 속하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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