고령화는 우리나라가 반드시 해결해야 하는 국가적 과제이다. 세계 각국은 고령화에 대응하여 활동적 노화, 생산적 노화, 성공적 노화, 웰 에이징(Well Aging), 항노화 등 새로운 개념을 통해 고령화 문제에 대응하고 있다. 이 논문은 고령화에 대응하는 새로운 개념으로서 디지털 에이징(Digital Aging)의 새로운 개념을 제시하고서 이에 근거한 새로운 고령화정책의 방향과 정책영역에 대해 모색하는 것이 목적이다. 디지털 에이징은 아직 학술적으로 정립되지 않은 개념이기에 문헌 분석방법을 통해 연구하였다. 병약, 보호, 의존 등 노화에 대한 부정적인 관점을 탈피하여 학습 활동 생산 참여하는 노인의 상을 형성하는데 있어서 디지털 기술을 어떻게 도입할 것인지를 목표로 삼고서 노인들의 4가지 특징인 질병, 외로움, 사회적 역할 감소, 빈곤에 대하여 적용 가능한 디지털 정책을 탐색적으로 모색했다. 이 연구는 고령화와 함께 대두되고 있는 제4차 산업혁명의 요체인 디지털 기술을 적용하여 고령화의 대안을 국내에서 처음으로 제시한다는 점에 의의가 있다. 향후 디지털 기술과 서비스를 고령화 문제에 직접 적용하여 효과성을 검증하는 절차가 필요하다.
초등 수학의 주요 내용인 산술 지도의 바람직한 방향 모색을 위해 산술적 사고의 수준을 고려할 필요가 있고, 이를 위해 산술적 사고 수준별 특징을 탐색하고 학생 개인의 산술적 사고 수준 판단을 위한 검사 도구를 마련하는 것은 교육적으로 매우 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 문헌 분석 결과에 따라 산술적 사고 요소에 기초한 산술적 사고의 수준별 특징을 탐색하고, Guttman 척도를 따르는 산술적 사고 수준 검사 도구를 구성하는 것을 목적으로 하였다. 연구 결과, 산술적 사고는 산술적 사고 요소에 따라 특징이 상이한 4가지 수준으로 구별 가능하며, 그 특징을 반영하여 개발한 산술적 사고 수준 검사 도구는 학생들의 산술적 사고 수준 판별에 유용할 것으로 기대된다. 또한 검사 도구의 적용 결과는 우리나라 초등 수학에서 관계 수준(3수준) 및 적용 수준(4수준)을 위한 학습 경험을 더욱 풍부히 제공해야 함을 시사한다.
대공표적을 탐지/추적하기 위해 운용되는 레이다는 임무 특성에 따라 표적의 탐지를 목적으로 안테나 구동장치가 회전하며 운용되는 탐색레이다와 표적의 예측 위치에 주기적으로 빔을 조향하여 추적하는 추적레이다로 구분한다. 일반적으로 추적레이다는 탐색레이다에 비해 표적 정보 획득 주기가 짧은 특징이 있는데 이러한 특징으로 인하여 추적 정확도는 탐색레이다에 비해 좋지만 짧은 획득 주기로 인한 추적 초기 속도 오차로 인해 표적 예측 오차가 커짐에 따라 항적 연관에 실패하거나 빔 조향을 정상적으로 수행하지 못하여 추적 초반에 표적 추적이 실패하는 경우가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 위에서 기술한 추적레이다의 추적 초반 문제점들을 해결하기 위해 기존 표적 추적을 위해 활용했던 측정치의 위치 정보(거리, 방위각, 고각) 외에 표적 시선속도 측정값을 활용한 초기 표적 정보 정확도 향상 알고리즘을 제안하고 기존에 추적 초기화 시 많이 사용하는 알고리즘인 Two Point Differential 알고리즘과 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하였다.
이 연구의 목적은 대학 신입생을 사례로 하여 집단적 관점에서 드러나는 성격적 특성과 정보행태 사이의 관계를 밝혀내는데 있다. 이처럼 '성격적 특성'과 '정보행태'는 이 연구를 구성하는 핵심 변인이다. 이 연구에서는 성격적 특성 중에서 감성도과 의존도에 주목하고 있으며, 정보행태와 관련하여서는 정보요구, 정보추구, 정보소스, 정보탐색에서 나타나는 행태적 특징에 주목하고 있다. 연구에 필요한 데이터는 P대학교 2009년도 신입생 162명을 대상으로 하여 설문조사를 통해 수집하였다. 수집한 데이터는 성격과 정보행태에서 나타나는 전반적인 특징을 살펴보기위해서 빈도분석을 하였으며, 이들 두 변인 사이의 관계를 검증하기 위해서 Chi-square 검증을 실시하였다. 검증결과, 성격적 특성과 정보행태 사이에는 부분적이지만 통계적으로 의미있는 관계가 존재하며, 감성보다 의존성이 정보행태에 보다 밀접한 관계를 갖는 것으로 드러났다. 한편, 연구의 결론에서는 후속연구를 위한 방법론적 검증과 제언을 포함하고 있다.
본 연구는 소비자 공감반응의 여러 가지 측면에 대한 이론적 근거를 바탕으로 소비자 스스로가 자기 공감화하는 과정으로 확장할 수 있는지에 대한 문제제기와 함께 탐색적 차원에서 심층면접을 적용하여 확인하고자 하였다. 소비자 공감과 관련된 대부분의 연구들은 공감이론을 바탕으로 소비자 공감의 반응적 차원을 이성적, 감성적 차원으로 구분을 하고 있으며, 현재의 관점에서 제시되는 자극에 국한하여 소비자가 지각하는 공감적 반응을 살펴보고 있다는 특징이 있다. 하지만 본 연구에서는 여기서 한 단계 더 나아가 소비자 스스로가 해당 콘텐츠에 대하여 재생산 및 재개발 과정의 창조적 거리를 형성하는 자기공감화의 과정으로 나아감으로써 궁극적으로 자아성찰 단계로 나아갈 수 있음을 확인하고자 하였다. 심층면접을 통한 탐색적 연구결과, 특정 마케팅 자극에 대한 소비자의 공감적 반응은 선행연구들이 강조하고 있는 차원과 함께 보다 창조적이고 자기공감적 차원에서도 존재하고 있음이 간접적으로 확인되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구에서는 소비자 공감적 반응은 단순히 하나의 단일차원을 넘어 다차원적 구조를 형성함과 동시에 공감적 자기화의 확장적 구조로 나아갈 수 있음을 확인할 수 있었다. 이는 소비자의 공감적 반응이 특정 차원으로 설명되기보다는 공감적 반응의 연속성 측면에서 총체적으로 파악해야 함을 시사한다. 본 연구가 탐색적인 성격의 초기 연구로서 의의를 가지지만 여러 가지 내용적 타당성의 보완 및 연구방법의 정교화는 후속연구를 통하여 보완을 해야 할 것으로 사료된다. 본 연구를 통하여 소비자 공감의 반응이 타인공감을 넘어 창조적 차원의 자기공감으로 확장될 수 있다는 이해의 폭이 확장됨과 동시에, 향후 이와 관련된 많은 후속 연구들이 파생될 것으로 기대된다.
본 연구는 과학 논변 활동을 생산적으로 프레이밍하는 초임 과학교사의 반응적 교수 실행의 특징과 한계에 대해 프레이밍 관점에서 분석했다. 논변 수업을 해본 적이 없는 초임 교사와 2개 학급 총 52명의 중학생이 연구에 참여하였고, 자극과 반응 단원에서 논변 활동을 도입하였다. 학생들은 귀의 구조와 기능을 학습한 뒤, 고막이 찢어지면 들을 수 없을까에 대한 개인의 논변을 구성하고 논의를 통해 소집단 논변을 구성하는 활동에 참여하였다. 교사의 반응적 교수 실행이 활발한 집단 중에서 소집단 구성원의 특징이 유사하였으나 논변 활동의 양상이 달랐던 두 소집단을 초점 집단으로 선정하였다. 학생들의 소집단 논의 과정과 교사 면담, 학생 면담, 학생 추가 면담은 녹화·녹음 되었다. 이를 전사하여 인식론적 프레이밍과 위치 짓기 프레이밍의 관점에서 반응적 교수 실행의 특징과 한계에 대하여 분석하였다. 연구 결과, 교사는 논변 활동에서 촉진자로서 학생들의 아이디어를 공유시킨 후, 서로 다른 의견을 합의해야 한다고 프레이밍하고 있었다. 이는 반응적 교수 실행에서 일치하게 나타났다. 교사는 소집단 과학 논변 활동에서 촉진자로서 학생 사고를 이끌어내고 탐색함으로써 학생 의견을 더욱 명료하게 제시하도록 논의를 아이디어 공유 논의로 프레이밍한 후, 서로 다른 의견의 불일치를 부각시키며 논의를 논쟁적 논의로 전환시키고자 노력하였다. 하지만 교사의 생산적인 프레이밍이 학생들의 생산적인 실행을 보장하지는 않았다. 초임교사는 학습자에 대한 이해가 부족하여 학생들의 추론을 정교화시킬 때 개념을 활성화시켜주는 데에 한계를 보였으며, 학생들의 인식론적 프레이밍에 주목하지 못했다는 한계를 보였다. 본 연구는 과학 수업에서 학생에게 반응적인 교수를 실행하는 문화를 정착시키는 데에 기여할 것이다.
본 연구는 청소년의 돌봄역량을 개념화하고 이에 근거하여 청소년의 돌봄역량을 측정할 수 있는 타당한 측정도구를 개발하여 가정과교육에서 돌봄역량 교육에 대한 명확한 의사소통의 기반을 마련하는데 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 문헌과 선행연구 고찰, 전문가를 통한 내용타당도 검증, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 준거관련 타당도 검증을 실시하였다. 먼저 '돌봄', '역량교육'과 관련한 문헌과 선행연구 고찰을 통해 돌봄의 개념, 역량의 개념을 파악하였다. 돌봄의 대상은 자기, 타인, 공동체로 도출하였으며 역량은 인지적, 정의적, 행동적 영역의 특징을 모두 갖춘 총체성의 특징을 갖는 실천으로 구조화하였다. 이를 토대로 하여 청소년의 돌봄역량 측정도구를 개발하였다. 측정도구 개발은 문항개발, 측정모형수립, 측정모형검증, 모형확정의 4단계로 진행되었다. 청소년 돌봄역량의 측정모형은 가정교과 현장 전문가의 내용타당도 검증과 추출된 문항에 대한 청소년의 응답 자료를 탐색적 요인분석을 함으로써 수립되었다. 청소년의 돌봄역량 측정모형의 신뢰도는 각 요인의 신뢰도 계수 분석, 모형의 전체 신뢰도 분석을 통해 검증되었고, 확인적 요인분석, 공인타당도 분석을 통해 청소년 돌봄역량의 측정모형의 타당도를 검증하였다. 청소년의 돌봄역량 구성요인과 문항은 '타인돌봄 사고' 4문항, '타인돌봄 정서' 7문항, '타인돌봄 행동' 7문항, '자기돌봄' 7문항, '공동체돌봄' 10문항으로 총 5개 요인의 34문항으로 구성된다.
웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.
Alcoholics Anonymous(AA)/Narcotic Anonymous(NA)의 12 단계 중독 회복 프로그램과 선배 회복자의 지지는 중독 치료 모델에서 성공적인 회복에 기여하는 주요한 역할을 한다. 12단계 중독회복 프로그램의 특징은 특정 종교를 기반으로 하지 않지만 자신의 무력감과 영적 존재에 대한 인정을 바탕으로 한다. 어떤 이들에게는 성공의 요인으로 작용하는 이 특징이 일부 참여자에게 거부하게 하는 요인으로 작용한다. 또한 AA/NA의 오프라인 모임에서 발생하는 다양한 부작용으로 인해 사회적 지지가 필요하지만 사회적 지지를 포기하는 이탈이 발생하여 참석자의 회복에 지장을 주기도 한다. 이에 서구 여러 나라에서 AA/NA와 유사하지만 오프라인뿐만 아니라 온라인 모임이 가능하고, 외부의 존재에 대한 의존이 아닌 중독자 스스로가 중독을 극복하게 도와주며 다양한 형태의 중독의 문제를 다루도록 돕는 SMART(Self Management and Recovery Training) Recovery가 대안으로 부상하였다. 따라서 본 연구에서는 중독회복에 상호자조집단의 도움이 필요하지만 12단계 프로그램이나 오프라인 모임 외에 다른 대안이 없는 국내 상황에 대한 새로운 대안으로 SMART Recovery에 대한 정보와 접근방법들을 심도 있게 탐색하고자 한다.
본 논문에서는 모바일 디바이스의 카메라로부터 얻은 RGB이미지를 분석하여 장애물을 안정적으로 탐지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 장애물을 안정적으로 찾기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 위험감지 시스템을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB영상으로부터 특징점(Feature point)을 추출하고, 특징점을 분석(Feature point analysis)하여 영상내의 평면을 감지한다. 복잡한 지형으로 인해 생성되는 다수의 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하고, 이로부터 특징점을 분류하기 위한 기준점을 계산한다. 모바일 디바이스의 위치와 회전 제약 없이 효과적으로 기준평면(Reference plane)을 탐색할 수 있고, 영상 내 특징점을 실시간으로 계산한다. 다양한 실험을 통해 기준평면과 장애물과의 거리를 파악하여 장애물을 효과적으로 분류하는 결과를 얻었다. 우리의 기법은 실세계에서의 위험요소를 감지하고 모바일 디바이스 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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