본 연구는 경제활동에 참여하는 은퇴 전 한국 베이비부머의 소비유형을 실증적으로 탐색하고, 유형별 소비가 우울에 미치는 영향을 검증하는 데 목적을 두고 있다. 잠재프로파일분석을 이용하여 베이비부머의 소비를 분석한 결과, 기초생활중심형, 사회생활중심형, 주거생활중심형, 고급소비중심형의 4가지 유형이 구조화되었다. 이러한 소비유형과 우울은 유의미한 상관관계가 있는 것으로 증명되었는데, 특히 사회생활중심형 소비유형과 비교하여 기초생활중심형과 고급소비중심형의 우울수준이 유의하게 높았다. 또한 교육수준이 낮을수록, 배우자가 없는 경우, 주관적 건강상태가 나쁜 경우, 신체기능에 제한이 있을수록, 장애진단을 받을수록, 여가활동에 만족하지 않을수록, 소득이 낮은 경우, 주관적 경제상태가 부정적일 때 우울수준이 높은 것으로 조사되었다. 본 연구결과를 바탕으로 한국 베이비부머를 위한 특화된 노후준비 정책과 프로그램의 개발 필요성을 제언한다.
교육이 이루어지는 현장에서 자발적이든 비자발적이든지 간에 학습자의 참여는 모든 교수-학습의 기본적인 전제가 된다. 지금까지 행동주의나 인지주의적 교육심리학은 교수-학습 이론의 발달에 상당한 도움을 준 것은 사실이지만 학습자의 학습유형에 따른 학습자 중심의 교육을 실시하는 부분에는 크게 도움이 되지 못한 것도 사실이다. 학습자의 학습유형에 따른 학습자 중심의 교육을 대학의 상황에 맞추어 적용하는 것은 결코 쉬운 일이 아니며 그 방법론을 교육현장에 적용하는 것에 어려움을 겪는 것이 오늘날 대학 교육의 현실이다. 현재, 신학대학에서 전문적인 신학지식과 통찰력을 가지고 목회 현장의 어려움과 문제들을 진단하고 해결하는 지식을 스스로 갖추도록 하며, 더 나아가 미래 사회를 이끌 수 있는 영적 지도력을 갖추도록 학생들을 교육시키는 것은 점점 어려운 현실이다. 학생 개개인의 특성을 이해하고 그들의 학습유형에 맞게 교수해야 함을 알고 있음에도 불구하고, 실행이 어려운 것은 학습자 개개인이 서로 다른 능력, 조건, 문화적 배경을 갖고 있으며 특별히 다양한 학습유형을 지니고 있기 때문이다. 이런 점에서 개인의 학습 효과를 높이기 위해서는 학생의 학습유형을 고려한 개별 학습이 효과적이라 할 수 있다.
스마트폰의 등장은 컴퓨터를 손바닥 안으로 옮기는 혁명을 가져왔으며, 그 혁명은 생활의 편리함과 즐거움을 제공하는 스마트 사회를 선도하고 있지만, 스마트폰 증후군을 포함한 부작용 요소가 과거의 그 어떤 IT 기기들보다 더욱 폭넓고 다양한 형태로 나타나고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 이용 목적별로 위험 요인을 중심으로 부작용 유형과 유형별 핵심 이슈를 도출하고 이를 토대로 사회적 영향을 진단하였다. 그리고 진단 결과를 토대로 바람직한 스마트폰 활용에 대한 사회적 이해와 공감대가 형성될 수 있도록 부작용을 최소화하기 위한 대응 방안을 제시하였다. 제시한 대응 방안은 스마트 사회의 창의 협력 소통 오락통의 플랫폼인 스마트폰을 바람직하게 활용하게 함으로써 가시적이고 잠재적인 부작용에 대해 체계적으로 대응할 수 있을 것이다.
본 연구는 FSM 공법의 PSC 박스 거더교를 최소경비로 자동 설계하는 최적설계 프로그램을 이용하여 다양한 변단면 거더유형을 가진 등경간 및 부등경간 거더교에 대하여 최적설계를 수행하였다. 또한 각 변단면 거더유형에서 산출된 최적의 긴장재 배치에 관하여 연구함으로서 향후 복잡한 구조물에 대하여 더욱 적절한 긴장재의 배치형태에 대한 방향을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 사용된 최적설계 프로그램은 축차 무제약 최소화 기법을 이용하였고, 설계과정에서 설계점들이 설계가능 영역밖에 있는 것을 허용할 수 있도록 Kavlie가 제안한 확장 벌칙함수를 도입하였다. 또한 설계점들의 탐사 방법은 Powell's direct search method를 사용하며, 설계시간을 단축시키기 위해 설계점 변화에 따른 단면력 변화를 Gradient를 이용하여 근사화 시키는 방법을 사용하였다.
본 논문에서는 유도 전동기의 기계적 결함을 진단하기 위해 진동신호와 질감 분석을 이용한 알고리즘을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 무늬, 색상 대비의 특징을 분석하고, 그레이레벨 동시발생행렬(Gray-Level Co-occurrence Model, GLCM)을통해 세 가지 질감특징을추출한다. 추출된 세 가지질감 특징을 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수를 사용하는 다중레벨 서포터 벡터 머신(Multi-Level Support Vector Machine, MLSVM)의 입력으로 사용하여 결함 유형을 분류한다. 결함 유형을 분류하는 최적의 MLSVM을 위한 RBF 커널 함수의 매개변수를 찾기 위해 매개변수 값을 0.3부터 1.0으로 바꿔가며 분류성능을 평가한 결과, 결함 유형별로 0.3에서 0.6사이의 매개변수 값에서 100%에 가까운 분류 정확성을 보였다. 또한 15dB, 20dB의 잡음이 첨가된 진동신호를 이용한 실험에서도 평균 98%이상의 높은 분류 정확성을 보였다.
파킨슨병은 임상적으로 인지 및 신경정신과 증상을 포함한 다양한 운동 및 비운동 증상으로 특징지어진다. 이러한 다양한 증상을 통합하여 임상적 하위유형(clinical subtype)으로 분류하는 것은 초기 치료 개입에 유용할 수 있다. 본 연구에서는 치매로 진단받지 않은 파킨슨병 환자의 운동, 인지, 신경정신증상과의 상관관계 패턴을 확인하고자 한다. 파킨슨병으로 진단받은 104명의 환자에게 운동 및 인지기능 검사와 신경정신증상에 대하여 종합적인 평가를 시행하였다. 인구통계학적 요인과 운동, 인지, 신경정신증상을 포함한 변수 사이의 상관관계를 확인하고 임상적 하위유형을 추출하기 위하여 요인분석을 실시하였다. 분석결과 1개의 운동관련 요인과 3개의 인지관련 요인 및 4개의 신경정신과적 요인이 추출되었다. 본 연구결과 상관관계의 특성이 파킨슨병의 질병과정에서 특징적인 동반증상 패턴을 가질 수 있음을 확인하였으며, 이를 통해 향후 하위유형을 확인하고 치료적 전략을 수립하는데 유용할 수 있을 것으로 사료된다.
심전도 신호의 신뢰성 있는 진단을 위해서는 높은 분류 정확도와 함께 낮은 오분류 성능이 중요하며, 특히 비정상을 정상으로 진단하는 것은 심검자에게 치명적인 문제로 귀결될 수 있다. 본 논문에서는 임상 진단 기준을 반영하는 규칙기반 분류 알고리즘을 이용하여 비정상 리듬을 검출 및 분류하는 방법을 제안한다. 규칙기반 분류는 리듬 구간의 특징에 대한 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하도록 하며, 이 때 규칙 베이스는 임상 및 내과 분야의 심전도 전문 임상 자료에 기반한 본 논문의 기준표에 따라 구성된다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 제안 방법의 실험을 통하여 정상동조율, 박동조율, 및 다양한 비정상 리듬에 대한 리듬 유형의 분류가 가능함을 확인하였으며, 특히 비정상 리듬 검출 측면에서는 오분류가 전혀 발생되지 않는 결과를 보였다.
본 연구는 학교 현장에 지속적이고 체계적인 기초학력 지원을 위해 2015년부터 초 중등 교사를 대상으로 활용되고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템의 사용성 문제를 개선하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사용자 유형(학교관리자 및 교사)별 UX/UI를 기초 설문조사, 사용자 테스팅, 심층 인터뷰, 전문가 휴리스틱스 등 사용성 평가를 수행하였다. 이러한 양적/질적 사용성 평가결과 분석을 통해 도출된 개선사항을 반영한 프로토타입을 개발하고 이를 반복적으로 평가함으로써 사용자 중심의 시스템으로 개선하였다. 본 연구는 전국단위로 활용하고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템을 사용자 유형(관리자/교사/학생)별 맞춤형 기능 및 UX/UI 개선을 통해 사용자 친화적 시스템으로 개발하였다는데 의의가 있다.
기존의 일학습병행 사업 성과 분석은 주로 거시적 차원에서 제도 자체의 효과성을 진단하는 방향으로 전개되어 왔다. 본 연구에서는 일학습병행의 운영 주체 관점에서 공동훈련센터 전담인력의 조직성과에 초점을 둔 진단조사를 시행하고 그 결과를 분석하여 공동훈련센터 및 전담인력을 둘러싸고 산재하는 조직관리상의 다양한 이슈들을 확인하였다. 연구결과 특히 일학습병행 유형과 전담인력 고용형태에 따라 전담인력이 공동훈련센터를 바라보는 인식 및 태도가 차이남을 확인하였다. 일학습병행 유형 중에서는 전반적으로 IPP형 일학습병행에서 전담인력의 조직성과가 낮게 나타난 반면, 산학일체형 도제학교의 경우 상대적으로 높게 나타났다. 고용형태는 특히 프로젝트 계약직에 대한 제도적 개선의 필요성이 도출되었다.
본 논문에서는 웨이블렛(Wavelet) 변환을 이용한 태양광 발전시스템의 고장진단에 관한 연구를 수행하였다. 기존에는 추가적인 하드웨어와 센서를 사용하여 인버터의 고장을 진단하는 방법으로, 단가가 상승하고 사양이 바뀔 경우 재설계를 해야 하는 문제점이 있었다. 제안된 방식은 인버터 전류나 전압과 같은 상태변수들을 다단계 변환을 통해 얻어낸 웨이블렛 계수들의 변화를 감지하여 고장의 종류와 부위를 인식하는 방법이다. 정규화 표준 편차를 이용하여 웨이블렛 계수의 변화로부터 정확하고 신속한 고장 진단이 가능하다. 이 방법은 간단한 계산과 고장 유형을 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 제어기 제작을 통한 실험 결과로서 연구의 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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