목적 : 상상연습(mental practice)이 노인의 균형 능력에 미치는 효과를 규명하고 노인 낙상 예방을 위한 효과적인 중재 방법으로써 적용 가능성에 대해 알아보는 것이었다. 연구방법 : 본 연구는 2013년 7월부터 10월 까지 인지에 문제가 없고 낙상에 경험이 있지만 보조 도구 없이 자립보행이 가능한 65세 이상 노인 3명에게 상상연습을 제공하였다. 개별 사례 실험 연구 중 ABA' 설계를 사용하여 기초선 과정 4회기, 중재 과정 5회기, 재 기초선 과정 4회, 총 13회기로 진행되었다. 독립변수는 노인의 균형 능력 및 낙상 효능감 증진을 위해 상상연습을 사용하였고, 종속변수로는 전반적 균형능력의 변화를 알아보기 위해 버그 균형 척도(Berg Blance Scale; BBS), 낙상효능감에 변화를 알아보기 위해 낙상효능감척도(Fall Efficacy Scale: FES), 정적, 동적 균형에 변화를 측정하기 위해 각각 외다리기립검사(One-Leg Standing test; OLS), 일어나 걸어가기 검사(Timed Up & Go test : TUG)를 실시하였다. 결과 분석은 평균값과 시각적 그래프를 통해 제시하였다. 결과 : 상상연습 기법 적용 후 모든 대상자의 낙상효능감이 기초선 과정에서 측정된 수치 보다 증가된 결과를 보였으며 또한 전반적 균형 능력과 정적 동적 균형 능력 또한 증진 또는 유지 되었다. 결론 : 본 연구는 상상연습이 노인의 낙상효능감과 균형능력의 향상과 유지에 효과가 있는 것으로 나타났음으로 노인의 낙상 예방 활동으로 상상연습의 적용을 추천한다.
본 연구에서는 퇴원한 정신분열병 환자와 가족에 대한 지역사회복지관에서의 단기가족교육 프로그램의 효과를 알아보기 위하여 전형적인 실험연구인 전-후 시험 통제집단설계를 이용하여 그 개입효과를 검증하였다. 본 연구의 결과, 지역사회복지관에서의 단기가족교육 프로그램이 정신분열병 환자 가족의 정신분열병에 대한 병적 지식, 가족의 정신분열병 환자에 대한 거부감과 불안 그리고 정신분열병 환자가 인지하는 가족의 정서적 지지에서 긍정적인 개입효과가 있는 것으로 검증되었다. 이러한 연구결과들을 볼 때, 지역사회복지관에서의 단기가족교육 프로그램이 정신분열병 환자의 치료와 재활 그리고 환자 가족의 안정에 긍정적인 영향을 미치는 지역사회 자원으로서 적극 활용될 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 전문 인력의 확보, 보다 다양한 프로그램 내용의 개발, 프로그램 종료 후의 가족모임에 대한 지원 등을 지속적인 연구와 함께 제안하였다.
본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
경제성장과 더불어 우리 삶을 구성하고 있는 주변 환경의 질에 대한 관심과 요구가 높아지고 도로 이용자 측면에서도 쾌적성, 심리적 안정 및 안락성 등을 고려한 도로경관 조성에 대한 관심이 확대되면서 도로의 질적인 개선 노력이 요구되고 있다. 따라서 공학적인 측면에서 기준화된 설계지침이 아닌 도로 이용자 측면에서의 감성인지를 고려한 안전하고 쾌적한 도로설계 기준의 정립이 절실히 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 도심지 주요 도로의 도로 횡단면 구성요소를 중심으로 도로 이용자들이 느끼는 도로경관에 대한 감성인지 실험을 통해 만족도를 조사하고 주성분과 군집분석, 다중회귀모형 등을 통해 도로경관 구성요소와의 관계성을 규명하였다. 분석결과 보통의 보도경관 만족도를 확보하기 위해서는 차로 폭은 3~5m, 차로 수는 2~5차로, 길어깨 폭은 0.55~1.43m, 유효 보도 폭은 2.2~3.9m, 중앙 화단 폭은 1.05~1.9m, 중앙 가로수 높이는 6.25~14.5m, 중앙 여유 폭은 0.65~1.625m, 보도 가로수 높이는 6.4~15m, 건물 높이는 18~44m(6~15층) 범위에 있어야 함을 알 수 있었다.
본 예비연구는 강의중심학습 (LBL) 방식 과 문제중심학습 (PBL) 방식이 기초의학 지식의 이해력의 향상에 미치는 영향을 사후-사전 검사의 변화량의 차이의 비교를 통해서 그리고 과학적 추론을 동반한 반 구조화된 문제해결의 질에 미치는 영향을 사후 검사의 차이의 비교를 통해서 평가하는 것이 목적이다. 이 반 구조화된 문제는 다섯 개- 샘플 크기, 원인과 결과의 연구설계, 위험요인 구성, 데이터의 통계 분석, 결과 해석- 의 요소를 포함하고 있다. 본 실험은 2004년 이 주에 걸쳐 서울대학교 치과대학 100명의 학부 학생들을 대상으로 실시되었다. 상이한 두 학습들이 실시되기 전 과 후에 감염방지와 예방에 관한 48개의 사지 혹은 오지 선다형의 문제가 학생들에게 주어졌다. 또 두 학습이 종결된 후에 역학관련 반 구조화된 문제를 해결하도록 하는 과제를 통하여 문제해결의 능력에 미치는 두 학습 방식의 영향을 분석하였다. 사전-사후 테스트의 결과 기초의학 지식의 이해 향상 정도는 두 그룹 간의 유 의미한 차이를 보이지 않았다. 반면, 반 구조화된 문제해결의 질은 문제중심학습 방식이 유 의미하게 높았으며 (p=.029), 특히 문제 해결 과정에서 나타난 인과성 연구설계 (p=.000)와 결과 해석(p=.001)에 관한 과학적 추론의 점수가 유 의미하게 우수하였다. 결론적으로 동일한 시간 동안 문제중심학습 방식은 강의중심학습 방식에 비해 하위 기초지식의 이해를 위한 학습 환경에서 불리하지 않았을 뿐만 아니라 상위 인지 활동인 문제해결 과정에서 과학적 추론을 개발하는데 공헌 하였다.
제주도에서는 절멸된 것으로 간주되었던 멧돼지들이 최근 한라산 인근지역에서 발견되었다. 본 연구는 분자유전학적 실험기법을 바탕으로 한라산 멧돼지들이 가축돼지들과 이종교배된 것들인지를 조사하였다. 또한 동일 종내에서의 유전적 유연관계와 분자 성판별을 시험하였다. 가축돼지 품종들(Landrace, Large White, Berkshire, Hampshire, Duroc)과의 교배여부는 핵 DNA와 미토콘드리아 DNA에서 4 종류의 분자 표지인자(MC1R, KIT, 조절영역, ND2)를 적용하여 시험하였다. 야생멧돼지 집단의 모든 개체들이 동일한 mtDNA 조절영역 서열을 나타내었고, 그 서열들은 중국 동북부 재래돼지들과 동일하였으나 기존에 보고된 한반도 멧돼지의 서열들과는 다른 것으로 확인되었다. 이상의 연구결과는 한라산 멧돼지집단이 중국 재래돼지 품종들과 근연이면서, 기존에 연구되지 않았던 유전적 계통에서 유래한 것으로 사료된다. 분자 성판별 결과 수컷에 비해 암컷이 2 배 이상으로 확인되어, 한라산 야생멧돼지 집단이 팽창하고 있으며, 조절하지 않으면 집단 규모는 극적으로 증가할 것이다.
본 연구는 조리 실기 교육에 있어서 어떤 교육방법이 가장 효과적인지 알아보고 실험 대상에 따라 어떤 학습방법이 효과적인지 알아보고자 차이를 분석하였다. 조리 관련 학과를 전공하고 있는 일부 4년제 대학생을 대상으로 1,2,3,4,학년과 남녀를 비율을 생각하여 설문지를 배부하였으며 조리 실습 교육을 향상시키고자 외부 프로그램과 현재 수업의 만족도와 희망도를 알아보고 추가적으로 더 학습 하여야야할 요인은 무엇 인지 알아보고자 하였다. 고학년으로 갈수록 이론의 중요성을 인식하고 있었고 현재 진행되고 있는 수업은 기능사 중심 이였으며 학생들은 단지 먹기 위한 조리가 아니라 예술로서 조리에 대한 접근을 하고 있어 창작요리나 융합요리에 대한 관심이 증가 하고 있었다. 수업 시 평가는 전반적인 부분의 고른 평가를 원하고 있어 평가에 대한 기준을 세울 필요성이 있으며 세계화의 시대로 인하여 해외 취업에 대한 관심과 조리의 세계화를 위해서 외국어 분야에 대한 공부의 필요성을 느끼고 있었다. 이에 본 연구에서는 조리교육서비스 현재 상태를 알아보고, 이를 통하여 대학 조리 실습교육 품질을 결정하는 요인을 도출해 보았으며, 20개의 품질속성에 대해 요인분석을 이용하여 해석한 결과, 이론교육만족도, 실기교육만족도, 평가만족도, 외부교육만족도를 도출하였다.
바이러스 분리 및 검출 측면에서의 해양바이러스 연구는 높은 빈도의 돌연변이와 유전적 다양성 때문에 한계가 있어 왔다. 현재 해양바이러스를 검출하기 위해 사용되고 있는 방법 중 ELISA를 기반으로 하는 혈청학적 방법이 가장 보편적이다. 혈청학적 방법은 항체의 질과 고도로 정제된 정확한 항원을 요구한다. 최근에 바이러스 외피단백질을 항원으로 이용하고자하는 새로운 실험시스템이 yeast surface display (YSD)를 사용하여 개발되었다. 이 연구에서는 붉바리 신경괴사 바이러스(RGNNV)의 외피단백질 유전자를 YSD와 HA-tagging 시스템을 이용하여 발현시키고 정제하였다. 2개의 RGNNV 외피단백질 유전자 조각(RGNNV1 및 RGNNV2)을 염기서열 데이터베이스에 기초하여 합성하였고, 효모 발현 벡터인 pCTCON로 클로닝하였다. 효모 strain EBY100에서의 RGNNV 외피단백질의 발현은 발현벡터에 의해 코드되는 C-말단의 c-myc tags를 인지하는 형광표지된 항체를 이용하여 flow cytometry로 검출되었다. 발현된 RGNNV 외피단백질은 ${\beta}$-mercaptoethanol 처리 후 Aga1과 Aga2 사이의 이황화결합 절단에 의해 효모표면으로부터 분리되었다. Anti-HA 항체를 사용한 Western blots을 수행하였을 때 각 RGNNV 외피단백질이 정해진 크기에서 검출되는 것이 확인되었다. 이러한 결과는 YSD와 HA-tagging 시스템이 재조합 RGNNV 외피단백질의 발현과 정제에 적용가능함을 나타낸다.
건설현장에서 발생하는 소음으로 인하여 많은 사람들이 고통을 겪고 있고, 그로 인하여 민원과 분쟁이 증가하고 있다. 이러한 민원은 사업의 지연 및 중단, 배상액 지불과 같은 시간적, 경제적 손실을 초래하므로 엄격하게 관리되어야 한다. 이와 같은 추세에 따라 정부는 기존 방음벽 중심의 소음정책에서 탈피하여 발생원 중심으로 소음을 관리하기 위해 노력하고 있다. 그러나 건설소음은 일시적이고, 불규칙적으로 발생하며, 건설장비 자체의 소음레벨이 높기 때문에 쉽게 제어되기 어렵다. 또한 최근 선진국을 중심으로 사람들에게 쉽게 인지되지는 않지만, 고주파 소음과 마찬가지로 인체에 정신적, 신체적 피해를 주는 저주파 소음에 대한 연구를 활발히 진행하고 있다. 그러나 기존의 수동적인 소음관리방식으로는 고주파 소음을 저감하는데 효과가 있을 뿐, 저주파 소음을 저감하는데는 한계가 있다. 그러므로 본 연구는 건설현장에서 발생하는 소음을 저감하고, 기존의 수동적인 소음관리방식의 한계점을 보완하기 위한 방법으로 능동소음제어를 이용하여 건설현장에서 발생하는 소음을 저감하기 위한 관리모델을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 시뮬레이션 실험을 수행하였고, 능동소음제어의 건설현장 적용성을 검토하였다. 본 논문은 능동소음제어를 통하여 건설현장에서 발생하는 소음을 저감하고, 소음피해로 인한 민원과 분쟁을 최소화하는데 일조할 수 있을 것이라 기대한다.
네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc
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[게시일 2004년 10월 1일]
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