본 연구는 블렌디드 러닝 기반 시뮬레이션 교육이 간호대학생의 전문심폐소생술 지식, 수행 능력, 학습 만족도에 주는 효과를 파악하기 위해 실시되었다. 연구 방법은 비동등성 대조군 전후설계이었다. 연구대상은 C대학 간호학과 4학년 학생 88명으로 하였다. 연구 기간은 2021년 9월 1일부터 12월 31일까지이었고 자료는 SPSS 22.0 프로그램을 이용해 X2 test, independent t-test로 분석하였다. 연구 결과 실험군의 전문심폐소생술의 수행 능력(t=-9.843, p=.001)과 학습 만족도(t=-3.484, p<.001)가 대조군에 비해 유의하게 높았다. 결론적으로 블렌디드 러닝 기반 전문심폐소생술 시뮬레이션 교육은 간호대학생의 수행 능력과 학습 만족도를 향상시키는 효율적인 교수법임을 시사하였다.
최근 국내산 고추의 생산 비용 상승과 수입산 고추의 도입으로 고춧가루 원산지 허위표기 등의 피해사례가 속출하고 있다. 이에 따라 원산지를 신속하고 정확하게 판별하는 문제가 대두되었다. 기존의 고춧가루 원산지 판별법의 경우 무기 및 유기성분을 실험적으로 대조 및 분석하여 비용과 시간이 많이 든다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해, 본 연구는 머신러닝을 도입하여 국내산, 수입산 고춧가루 분류를 제안한다. 고춧가루에 포함된 53가지 성분에 대하여 머신러닝 모델을 설계하고 검증하였다. 본 연구를 통해 어떠한 성분이 원산지 판별 시 중요하게 활용되는지 파악 할 수 있었다. 추후 고춧가루뿐만 아니라 다양한 식품으로 확장하여 원산지 판별에 드는 비용을 보다 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 층화추출법과 통제변수기법을 시뮬레이션 실험설계에서 동시에 사용하여 파라미터의 추정 효율성을 개선하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션을 수행하는 도중에 수집한 표준화 부가변수를 통제변수기법에 활용하여 파라미터 추정을 위한 반응변수의 오차를 줄이도록 하였으며 통제변수 구성에 사용되지 않은 부가변수를 층화변수로 활용하는 층화추출기법을 적용하여 통제반응변수의 변이성을 추가로 감소하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 공분산 관계가 알려진 경우에 두 방법을 동시에 활용하여 파라미터를 추정하는 기법의 시뮬레이션 효율성을 이론적으로 도출하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 상관관계 구조가 알려지지 않은 경우 선택된 모형의 시뮬레이션 결과는 제안된 층화 통제 추정기법이 층화추출법이나 통제변수기법을 개별적으로 적용하여 파라미터를 추정하는 것보다 우수한 것으로 나타나고 있다.
분말야금법 및 고온진공가압기술, 열간등가압성형기술을 이용하여 알루미늄 금속기 복합재료를 제작하였으며 이들과 관련한 미시역학 기반 강화공정 모델을 개발하였다. 고온, 가압 성형공정은 기지재료의 비탄성거동과 성형체 내부의 기공 제거를 통한 충진을 수반하게 되며 이러한 공정은 압력, 온도 및 강화재의 체적분률 등과 같은 공정변수의 영향을 받게 된다. 따라서 개발된 강화공정 모델을 유한요소해석 프로그램에 적용함으로써 고온진공가압과 열간등가압 동안 기공의 상대밀도 변화에 따른 충진거동을 예측하였고 다양한 공정조건 하에서 실험결과와 잘 일치함을 확인하였다. 완성된 알루미늄 금속기 복합재료의 건전성 평가와 관련하여 인장시험을 수행하였으며 초기 잔존하는 기공의 영향에 따른 제반 기계적 특성을 고찰할 수 있었다.
구조물 설계에 복합재료-금속 접착제 결합 조인트의 개발 및 사용을 제한하는 가장 큰 요인은 접착 조인트의 하중지지 능력 예측을 위한 접착 계면의 강도 평가 방법의 부재이다. 본 연구에서는 복합재료-탄소강의 접착 강도를 계면 모서리에서의 응력강도계수와 파괴 인성 값으로 평가하였다. 구체적으로 동시 경화 성형법으로 제작된 복합재료-탄소강 양면 겹치기 접착조인트의 하중지지 능력을 파괴 역학적 분석 방법을 통하여 결정하였다. 이종재료 계면 모서리 첨단의 응력 특이성과 그 지수를 제시하고 최종적으로 응력강도계수와 실험을 통한 계면의 파괴인성 값을 획득하였다. 서로 다른 접합 길이를 갖는 조인트의 하중지지 능력 비교를 통하여 양면 겹치기 접착 조인트의 파괴 인성치와 혼합 모드에서의 균열 진전 기준을 $K_1-K_{11}$ 평면 내에 도시하였다.
굴착된 터널 형상 재현에서 단면의 종단 데이터는 터널의 유지를 위해서는 아주 중요하다. 터널이 완성되기전에 설계된 모델을 고려한 완성된 터널의 변형이 고려되어져야 한다. 그리고 변형은 터널 단면 전체를 따라 연속적으로 나타날 수 있다. 본 연구에서는 먼저 수학적 분석으로 접근하였고, 그것을 관측된 터널단면 데이터에 실험 하였다. 그 다음 선추적 방법, 유전자 알고리즘, 패턴 추적 방법 등으로 3D 터널 형상 재현을 비교하였다. 수학적 방법론은 철도 터널과 같은 간단한 원통형은 쉽게 해결이 되었으나, 도로터널과 같은 더욱 복잡한 모델(복심 곡선형과 비원통형)은 구속된 상태하에서 소프트 컴퓨팅 툴을 가지고 해결할 수 있었다. 유전자 알고리즘과 직접탐색법은 많은 계산 시간이 걸렸으나 복잡한 상태하에서 더욱 유연함을 보였으며, 선추적 방법은 초기값들이 제한된 범위 하에서 가장 빠르게 계산되어졌다.
이 연구는 원전 콘크리트 배합설계를 모사한 콘크리트 시험체에 대하여 염수침지 실험을 수행하였으며, 시험체 깊이에 따른 염화물량과 XRF 성분의 상관관계를 분석하였다. 원전 콘크리트의 표면부의 염화물량은 염수 침지기간이 증가함에 따라 소폭 증가하였으나, 깊이 5.5 mm 이상의 콘크리트 시험체 내부 염화물량은 염수 침지기간이 증가함에 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 콘크리트의 염화물량과 XRF 성분의 상관관계 분석결과, OPC 배합과 비교하여 FA가 20% 치환된 배합은 XRF 성분분석을 통한 Cl 이온의 구성비율과 염해저항성 평가결과의 상관관계가 매우 높게 나타났다. 이에 따라 FA가 20% 치환된 원전 콘크리트 배합에서는 반복적인 데이터 누적을 통해 XRF 성분분석을 통하여 염소이온분석 및 염해저항성능 평가가 가능함을 확인하였다.
경로 손실(Path Loss)을 예측하는 것은 셀룰러 네트워크(Cellular Network)에서 기지국(Base Station) 의 설치 위치 선정 등 무선망 설계에 중요한 요인 중 하나다. 기존에는 기지국의 최적 설치 위치를 결정하기 위해 수많은 현장 테스트(Field Tests)를 통해 경로 손실 값을 측정했다. 따라서 측정에 많은 시간이 소요된다는 단점이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 머신러닝(Machine Learning, ML) 기반의 경로 손실 예측 방법을 제안한다. 특히, 경로 손실 예측 성능을 향상시키기 위해서 앙상블 학습(Ensemble Learning) 접근법을 적용하였다. 부트스트랩 데이터 세트(Bootstrap Dataset)을 활용하여 서로 다른 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 구성을 갖는 모델들을 얻고, 이 모델들을 앙상블하여 최종 모델을 구축했다. 인터넷상에 공개된 경로 손실 데이터 세트를 활용하여 제안하는 앙상블 기반 경로 손실 예측 방법과 다양한 ML 기반 방법들의 성능을 평가 및 비교했다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 경로 손실 값을 가장 정확하게 예측할 수 있다는 것을 입증하였다.
이 리뷰 논문은 복합재에 함유되어 충격파를 감쇠하는 물질에 대한 탐구를 통해 폭발로 인한 외상성 뇌손상(bTBI)에 대비하여 인적자원을 보호하는 방법을 살펴보고자 한다. 이에 더하여 복합재의 충격파 감소의 정량화를 위한 충격파의 생성과 측정에 관련된 실험적인 방법들을 알아보고자 한다. 충격파는 고에너지 폭발물, 충격관, 레이저 및 레이저-플라이어 기술과 같은 다양한 접근법을 통해 생성이 가능하다. 충격파 전파 및 감쇠의 평가는 압전, 간섭계, 전자기 유도 및 스트릭 카메라 방법을 비롯한 첨단 기술을 활용하여 진행된다. 또한 충격파 압력감쇠 특성이 알려진 폴리우레아, 이온액체를 포함한 상분리 물질을 조사하였고 복합재 구조의 구성을 통해서 충격파를 감소시킬 수 있는 방법을 제시한다. 본 리뷰에서는 충격파 감쇠 물질 개발에 관한 연구를 종합하고 분석함으로써 폭발로 인한 외상성 뇌 손상에 대한 위험을 낮출 수 있는 재료적인 관점을 제시하고자 한다.
본 연구는 보건계열 대학생을 대상으로 영유아 응급처치에서 동영상을 활용한 사례기반학습을 제공한 실험군과 전통적인 이론학습을 제공한 대조군과의 학습효과 차이를 비교함으로써 동영상을 활용한 사례기반학습의 효과를 평가하는데 그 목적이 있다. 연구 참여자는 J시에 위치한 D대학교에 재학하는 57명의 보건계열 학생들로서 실험군과 대조군으로 각각 29명과 28명으로 나뉘어 구성되었다. 본 연구는 비동등성 대조군 전후시차 설계에 의한 유사 실험연구로 실험군에게는 동영상을 활용한 사례기반학습을 실시하였고, 대조군에게는 전통적인 강의식 교육을 실시하였다. 동영상을 활용한 사례기반 학습은 1주일에 1회씩 3회를 실시하였으며 회당 180분이 소요되었다. 교육 전,후로 연구 참여자를 대상으로 영유아 응급처치 지식과 술기자신감, 학업적 자기효능감 및 문제해결능력을 조사하였다. 연구의 자료수집과 중재는 2014년 11월에서 12월까지 이루어졌다. 수집된 자료는 SPSS 20.0 Program을 사용하였으며 paired t-test, unpaired t-test, $x^2-test$로 분석하였다. 연구결과, 술기자신감에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다(p<001). 또한 학업적 자기효능감의 하부영역 중 과제난이도 조절에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다(p=.029). 문제해결능력의 하부영역 중 접근회피양식(p=.001)과 문제해결자신감(p=.040)에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다. 본 연구결과를 통해 동영상을 활용한 사례기반학습은 간호보건계열 대학생의 전문역량 강화를 위한 효과적인 학습법임을 알 수 있었다. 따라서 다양한 교육 콘텐츠를 활용한 사례기반학습이 개발되고 확대 적용되며, 학습효과에 대한 반복연구가 이루어지길 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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