본 연구는 초등학교 SW 교육에서 로봇의 활용이 몰입에 미치는 효과를 살펴보고, 성별의 차이를 알아보고자 하였다. 이를 위해 경기도 A 초등학교 로봇 활용 SW 교육에 참여한 초등학생 155명을 대상으로 로봇 활용 SW 교육을 실시하고, 대응 표본 t검정, 공분산분석을 통해 평균의 차이를 분석하였다. 연구 결과, 로봇 활용 SW 교육을 실시한 후 몰입이 유의하게 향상되었으나, 성별에 따른 몰입의 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 초등학생의 로봇 활용 SW 교육의 효과를 검증하고, 성별의 차이를 규명하여 로봇 활용 SW 교육에 대한 이해를 확장시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.
이 연구는 활자와 인쇄매체보다 영상과 음향매체 그리고 다양한 멀티미디어 기기에 익숙한 다매체세대인 청소년을 대상으로 북트레일러를 활용한 독후활동 프로그램을 실행하여 그 효과를 검증하는데 목적이 있다. 효과를 검증하기 위해 중학교 1학년 6학급을 실험집단 3학급(104명)과 비교집단 3학급(100명)으로 설정하여 창의성과 독서태도 측정도구를 활용하여 사전 사후검사를 실시하였다. 공분산분석(ANCOVA)을 통하여 발달정도를 측정하였으며, 선정도서의 독서퀴즈 문제를 활용하여 집단 간 선정도서에 대한 이해도 차이를 분석하였다. 연구 결과 북트레일러를 활용한 독후활동 프로그램을 적용한 실험집단의 창의성과 독서태도, 선정도서에 대한 이해도가 비교집단보다 높은 것으로 나타났다.
음성신호는 주변 잡음과 화자의 발성 패턴 변화, 음성 검출 오류에서 생기는 이상치(outlier)에 많은 영향을 받고 있다. 이러한 음성 신호를 이용하여 화자인식에 이용할 경우 인식률이 저하된다. 본 논문에서는 화자식별 (speaker identification)에서 학습 특징 벡터의 이상치와 고차원 문제를 해결하기 위하여 M-추정을 이용한 강인한 주성분 분석 가우시안 혼합모델 (Robust Principal Component Analysis-Gaussian Mixture Model)방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저, 특징 벡터에 이상치가 존재할 경우 M-추정에 의하여 강인한 공분산 행렬을 재추정하여 얻어진 고유벡터로부터 변환 행렬을 구하여 감소된 차원을 갖는 새로운 특징벡터를 구한다. 여기에서 얻은 선형변환된 특징벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 화자식별 실험을 하였다. 실험은 전형적인 가우시안 혼합 모델 방법과 주성분 분석법, 제안된 방법을 비교 분석하였다. 이상치가 2%씩 증가할 때마다 가우시안 혼합모델 방법과 주성분 분석법은 각각 0.65%, 0.55%씩 화자식별 성능이 저하되었지만, 제안된 방법은 0.03%정도 감소하였으므로 이상치에 더욱 강인함을 알 수 있다.
본 연구는 모바일 베이커리 어플리케이션에 대한 혁신성, 정보의존성, 정보제공 충분성 및 리뷰 신뢰성이 지각된 유용성과 지각된 용이성 그리고 최종적으로 지속적 이용에 미치는 영향관계를 검증하여 베이커리산업에 유용한 정보를 제시하고자 하였다. 자료 수집은 2014년 9월 1일부터 30일까지 실시하였으며, 설문지는 총 500부를 배포하여 455부를 회수하였고, 이 중 통계분석이 가능한 441부에 대하여 SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 이용하여 요인분석과 신뢰성 검증을 실시하고, 제시된 연구가설을 검증하기 위해서 공분산 구조분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 혁신성은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정보의존성은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 정보제공 충분성은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 리뷰신뢰성은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 지각된 용이성은 지각된 유용성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 마지막으로 지각된 유용성과 지각된 용이성은 모바일 베이커리 어플리케이션의 지속적 이용에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
본 연구는 농촌 지역에 거주하며 당뇨병이 없는 건강한 성인을 대상으로 혈청 비타민 D와 인슐린 저항성 및 췌장의 베타세포 기능과의 관련성을 확인하기 위하여 시행되었다. 연구대상은 전라남도 해남군에 소재한 종합병원 건강검진실에서 건강검진을 받은 당뇨병이 없는 20세 이상 성인 374명이었고, 분산분석과 공분산분석을 이용하여 혈청 비타민 D 수준에 따라 HOMA-IR과 $HOMA-{\beta}$을 비교하였다. 분석결과, 연구대상 중 비타민 D 결핍군, 불충분군, 충분군은 각각 38.5%, 48.1%, 13.4%이었다. 비타민 D 수준에 따른 HOMA-IR 평균은 충분군 $1.92{\pm}1.08$, 불충분군 $1.99{\pm}1.04$, 결핍군 $2.91{\pm}1.05$로 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 다른 관련변수를 통제한 상태에서 비교한 공분산 분석 결과에서도 비타민 D 수준에 따른 HOMA-IR은 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 비타민 D 수준에 따른 $HOMA-{\beta}$ 평균은 충분군 $84.69{\pm}1.07$, 불충분군 $78.41{\pm}1.04$, 결핍군 $80.48{\pm}1.04$ 이었고, 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 결론적으로 우리나라 농촌지역 성인의 혈청 비타민 D 수준은 부족한 경우가 매우 높았고, 비타민 D 수준에 따른 인슐린 저항성은 관련이 있음을 알 수 있었다. 인슐린 저항성 및 당뇨병 예방을 위해서 비타민 D의 충분한 형성을 위한 보충제, 햇볕 노출과 영양 섭취 등에 대한 충분한 정보 및 교육이 필요할 것으로 생각된다.
본 연구는 일부 여대생의 자아존중감, 무망감, 우울, 통제위치 및 A형행동유형과 취업스트레스간의 관련성을 파악하고 취업스트레스에 미치는 융복합적 영향을 분석하였다. 조사대상은 전북지역에서 임의로 선정된 531명의 여대생으로 하였으며, 자료수집은 2016년 3월 28일부터 4월 29일까지 자기기입식 설문지를 통해 이루어졌다. 위계적다중회귀분석 결과, 자아존중감이 낮을수록, 무망감이 높을수록, 우울이 높을수록, 외적통제위치가 높을수록, A형행동 유행이 높을수록 취업스트레스가 높았으며 이들의 설명력은 43.2%이었다. 공분산 구조분석 결과, 자아존중감, 무망감, 우울, 통제위치 및 A형 행동유형과 취업스트레스의 인과관계가 확인되었다. 이상의 연구결과를 볼 때, 여대생의 취업스트레스를 낮추기 위해서는 자아존중감을 높이고 무망감, 우울, 통제위치 및 A형행동유형을 낮추는 노력이 필요하다. 이러한 결과는 여대생의 취업스트레스를 줄이는 프로그램 및 정책 개발에 활용이 기대된다. 향후연구에서는 취업스트레스에 영향을 미치는 추가요인에 대한 분석이 필요하다.
본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.
이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.
생명현상의 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 융합분석의 중요성이 점점 커지고 있다. 하나의 연구대상을 다양한 관점에서 관찰하여 얻게 되는 여러 데이터의 융합분석은 통해 좀 더 대상에 대한 깊은 이해를 가능하게 한다. 본 연구에서는 그중에서도 특히 하나의 샘플에서 두개의 고차원 데이터가 생성된 경우 다룰 수 있는 분석인 공관성분석과 정준상관분석을 비교하였다. 정준상관분석의 경우 고차원 데이터를 다룰 수 없는 단점이 있기에, 해당 문제를 극복하기 위하여 능형상수를 이용하는 방법(CCA-ridge)과 각 데이터의 공분산행렬을 항등행렬로 가정하여 벌점화 특이값분해를 이용한 방법(CCA-PMD) 두 가지를 고려하였으며 각 방법을 NCI60 세포주 패널에서 얻은 RNA 시퀀싱 데이터와 단백질 시퀀싱 데이터 분석에 적용하였다. 그 결과 정준상관분석의 경우 두 정준변수간의 상관관계에 좀 더 집중하는 반면 공관성분석은 각 데이터의 선형조합간의 상관관계뿐 아니라 각 선형조합의 변동성을 함께 고려함을 확인할 수 있었다. 또한 공관성분석의 경우 여러가지의 가중치행렬을 고려하여 그 결과값을 비교하고 중요 시사점을 도출하였다.
최근 병원은 의료에 대한 수요가 점차 증가하면서 신설과 확장을 통해 다양한 경쟁 상황에 직면하고 있는 실정이다. 이러한 현실에서 병원의 물리적 환경요인에 대한 중요성은 곧 병원의 생존과 발전을 위해 병원 본래의 기능뿐만 아니라 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 요인으로 평가되고 있다. 따라서 본 연구는 병원의 의료외적인 서비스라 할 수 있는 물리적 환경요인이 방문환자의 만족과 구전, 재방문의도에 미치는 영향을 분석하여 병원 관계자에게 시사점을 제공하고 환경에 대한 속성을 측정하고자 한다. 연구대상은 병 의원 내원환자 324명을 자기기입식 현장 설문조사의 방법으로 실시하였으며, AMOS를 이용하여 확인적 요인분석과 공분산 분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, 의료기관의 지각된 물리적 환경에 대한 요인분석을 실시한 결과 접근성, 매력성, 청결성, 편의성으로 나뉘어졌다. 둘째, 의료기관의 지각된 물리적 환경은 방문환자에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 방문환자의 고객만족이 높게 지각될수록 구전은 높아지는 것으로 나타났다. 넷째, 방문환자의 고객만족이 높게 지각될수록 재방문 의도는 높아지는 것으로 나타났다. 특히, 물리적 환경의 편의성은 내원환자의 대기시간 예측 어려움을 반증하는 중요한 요인이며, 고객만족을 높게 지각할수록 구전의 심화는 새로운 정보원천의 심리상태로 예측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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