이 연구의 목적은 현미경을 이용한 생물 실험에서 고등학생들의 관찰 결과 보고의 오류 유형 분석틀을 고안하고 적용하는 것이다. 연구를 위해 B광역시 소재 인문계열 남자 고등학생 12명을 대상으로 5가지 관찰 실험을 수행하였다. 실험을 수행하기 전 문헌분석을 통해 관찰 결과 보고 오류 분석틀을 고안하였다. 실험 수행에서 학생들은 사전 지식 확인지를 작성하였고, 관찰 결과는 실험보고서에 기록하였다. 실제 결과 사진과 학생들이 제출한 실험보고서를 비교 분석하여 관찰 결과 보고의 오류 유형을 분석하였다. 연구 결과를 실제결과와 결과보고간에 일치한 일치보고의 비율이 낮게 나타났다. 이는 관찰 방법과 기록 방법에 대한 교육의 부재 때문으로 볼 수 있다. 실제 결과를 객관적으로 관찰하는 훈련과 결과 중심의 확인용 관찰이 아니라 제대로 된 관찰이 가능한 실험 환경의 개선이 필요하다. 또한 관찰한 사실대로 기록하는 연구의 진실성과 관련된 과학 연구윤리 교육이 실시되어야 한다. 본 연구에서 고안 적용한 관찰 결과 보고의 오류 분석틀은 교사들이 관찰 전략을 계획하고 올바른 관찰 관점과 방법의 안내를 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
현재 우리나라에서 이용하고 있는 소류사량 직접계측방법에는 Arnhem 소류사 채취기와 Helley-Smith 소류사 채취기 등이 있다. 하지만 이러한 방법은 현장에서 계측하기가 매우 어렵고 많은 비용과 인력, 시간이 소모되며 특히 연속적인 계측이 어려워 소류사량의 직접계측자료를 기초로 하는 연구는 거의 전무한 상태이다. 이에 대한 대안으로 최근 국내외에서는 마이크로폰을 내장한 금속관에 토사가 충돌 시 발생하는 음향데이터를 수집 및 분석하여 소류사량을 계측하는 간접계측방법 하이드로폰을 사용하고 있다. 하이드로폰 시스템의 대부분이 증폭채널방법을 사용하고 있는데 이러한 방법은 개별입자에 대한 음향특성을 반영하기에는 다양한 크기를 가지는 소류사 입자에 대한 음향신호를 하나의 임계치 기준으로 필터링 하기 때문에 한계가 있다. 즉 기존의 방법은 소류사량의 상대적인 크기만 추정할 수 있을 뿐 소류사량을 정량화할 수 없다. 따라서 본 연구는 소류사가 이동할 때 발생하는 충돌음향을 신호 처리하여 소류사량을 추정하는 계측기기인 하이드로폰을 이용하여 기존 소류사량의 계측 방법을 개선하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 실험은 하이드로폰을 적용한 수리모형 실험 장치를 구축하고 현장에서 취득한 시료 중 대표시료로 분류된 두 가지 입자에 대해서 수리 조건 변화에 따른 충돌음향을 계측 및 분석하였다. 연구결과 입자크기 및 수리조건 변화에 따른 하이드로폰의 인지특성을 파악할 수 있었고 소류사 충돌음과 연관성 높은 주파수 대역을 분리하여 소류사 충돌음을 판독할 수 있는 계측알고리즘을 제시하였다. 특히 본 연구에서 제안하는 하이드로폰 충돌음향 분석법 B-P Method는 낮은 유속과 작은 입경의 소류사의 조건일 때 타 방법에 비해 제안된 B-P Method가 높은 판독률을 보여주었다.
데이타 마이닝이란 축적된 방대한 양의 실제 데이타로부터 이전에는 알지 못했던, 숨겨진 임의의 규칙성들을 비전통적인 방식으로 발견해 내는 작업을 말한다. 많은 데이타로부터 무엇인가 흥미로운 경향이나 패턴을 발굴해 내는 것이 데이타 마이닝의 목적이다. 본 연구에서는 다양한 측정값으로 표현되는 \circled1 인지 유형 데이타와, \circled2 생리적 반응 특성 데이터가 \circled3 직관적 예측의 성과에 미치는 영향을 데이타 마이닝 기술을 이용하여 분석함으로써 존재하는 규칙적인 관련성을 탐사하였다. 현재까지 분석한 바로는 첫째, 분석적인 사람이 직관적인 사람보다 예측이 더 정확한 경향이 있었다. 둘째, 실험 전과 실험중 간의 뇌파증가율이 높거나 뇌파량이 적으면 분석적인 사람일 가능성이 많았다. 셋째, 분석적인 사람은 실험 전에 뇌파량이 적을수록 더 정확해지며, 직관적인 사람은 실험전에 뇌파량이 많을수록 더 정확해지는 것으로 관측되었다.
심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.
휴대폰과 메신저 등 통신 환경에서 사용되는 표준어가 아닌 SMS의 변형된 어휘 및 띄어쓰기 오류를 자동으로 교정하여 형태소 분석 및 품사 태깅의 성능 저하 문제를 방지하는 문자열 오류의 교정 방법을 제안하였다. 통신 어휘들의 문자열 사전 구축 방법으로 통신어휘집을 기반으로 수동으로 구축하는 방법과 수작업으로 구축된 말뭉치로부터 자동으로 변형된 문자열을 추출하는 방법, 그리고 문맥을 고려하는 방법을 비교-분석하고 실험 및 성능 평가 결과를 제시하였다.
가입자 망은 광대역화, 서비스 융복합화로 가입자 망의 비대칭적인 트래픽이 심화되어 QoS에 문제점을 안겨주고 있다. 이더넷망에 가입자망의 비대칭 트래픽을 적용하기 위해 대역제어의 기술이 적용되고 있다. 가입자망에 적용되고 있는 대역제한 방법에는 여러 가지 방법이 있다. 본 논문에서는 대역제한의 여러 가지 방법을 알아보고 실험을 통해 대역제한 방법에 대한 분석을 한다.
산업이 다양화.고도화됨에 따라 생산공정중에 불가피하게 발생되는 수많은 유해물질의 포집, 분석 방법에 대하여 우리실정에 알맞는 표준방법을 정함으로써 사업장 유해환경측정에 참고가 되고 나아가서 작업환경측정방법의 일원화를 도모하고자 노동부 국립노동과학연구소에서 수년간에 걸쳐 비교 연구하여 최근 보고한 바 있는 유해물질의 표준 실험 방법을 소개하고자 한다.
산업이 다양화.고도화됨에 따라 생산공정중에 불가피하게 발생되는 수많은 유해물질의 포집, 분석 방법에 대하여 우리실정에 알맞는 표준방법을 정함으로써 사업장 유해환경측정에 참고가 되고 나아가서 작업환경측정방법의 일원화를 도모하고자 노동부 국립노동과학연구소에서 수년간에 걸쳐 비교 연구하여 최근 보고한 바 있는 유해물질의 표준 실험 방법을 소개하고자 한다.
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산업이 다양화.고도화됨에 따라 생산공정중에 불가피하게 발생되는 수많은 유해물질의 포집, 분석 방법에 대하여 우리실정에 알맞는 표준방법을 정함으로써 사업장 유해환경측정에 참고가 되고 나아가서 작업환경측정방법의 일원화를 도모하고자 노동부 국립노동과학연구소에서 수년간에 걸쳐 비교 연구하여 최근 보고한 바 있는 유해물질의 표준 실험 방법을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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