본 연구의 목적은 노인성 우울, 노인성 스트레스와 인지기능과의 연관성을 확인하는 것이다. 구체적으로 치매를 유발 원인에 따라 알츠하이머성 치매와 혈관성 치매의 두 그룹으로 분류하고 각 그룹의 인지장애 및 노인성 우울, 노인성 스트레스의 정도와 특성의 차이를 확인하고 상호간의 연관성을 비교하고자 한다. 인지기능의 변수는 한국형 간이정신상태검사, 치매임상평가척도, 이마엽 기능검사, 한국형 도구적 일상생활능력 평가를 사용하였고, 노인성 우울변수는 노인우울척도(GDS), 노인성 스트레스변수는 노인스트레스척도(GSS)를 사용하였다. 통계적 방법은 알츠하이머성 치매환자 80명, 혈관성 치매환자 80명, 통제를 위한 정상군 80명을 설정하여 기술 통계량, Kruskall-Wallis, 상관분석, 다중회귀분석으로 통계적으로 유의한 차이 및 연관성을 확인하였다. 알츠하이머성 치매군에서는 GDS, GSS와 대체적으로 인지기능 변수들과의 상관관계는 확인하였다. 특히 GDS는 남성에서만 인지기능 변수들과 상관관계가 있고, 인지기능 변수들과의 인과관계도 확인되었다. 또한 GSS와 GDS와의 인과관계를 확인하여 GSS가 GDS의 원인이 된다는 유의성을 확인하였다. 결론적으로 GDS는 알츠하이머성 치매군에서 인지기능 변수와의 상관관계와 직접적인 인과관계를 확인하였고, GSS는 직접적인 상관관계보다 GDS를 유발하여 인지기능 장애와의 간접적인 인과관계를 확인할 수 있었다.
공감은 사회관계의 중요한 요소로, 소통 및 과제 수행의 효율을 증가시킨다. 타인과의 상호작용에서 공감하기 위해 상대방의 얼굴 표정, 말투, 움직임 등을 무의식적으로 모방을 한다. 이 때 생리 반응인 심장 반응도 동기화 되는 현상을 보인다. 따라서 본 연구는 두 사람 사이의 심장 리듬 동기화를 통해 공감의 유무를 객관적이고 정량적으로 인식하는 규칙을 정의하고자 한다. 피험자 74명은 두 명씩 그룹을 지어 공감을 유발하는 표정 모방 과제를 수행하며 심전도(electrocardiogram, ECG)를 측정하였다. 공감 유무에 따른 두 사람의 심장 리듬의 동기화를 확인하기 위해 심장 리듬 패턴(heart rhythm pattern, HRP)과 일관성(heart rhythm coherence, HRC) 신호에서 정량적으로 분석 가능한 지표들을 추출하였고 독립 표본 t검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공감하는 경우 심장 리듬 패턴과 일관성에서 두 신호의 상관계수(correlation, r)가 공감하지 않는 경우보다 유의미하게 높았고, SDNN(the standard deviation of NN intervals) 차이와 우세한 피크의 주파수 차이는 유의미하게 낮은 형태를 보이며 동기화되었다. 공감도 규칙은 통계적으로 유의한 지표로 단계적 판별 분석을 수행하여 정의하였다. 본 연구에서 제안한 공감도 규칙을 직무, 인사 관리에 활용한다면 어떤 구성원들 사이에서 공감이 잘 일어나는지 정량적 판단이 가능해 효율적인 팀구성이 가능할 것이다.
본 연구는 지역사회 환경문제에 관한 토론 수업이 고등학생들의 환경 인식, 환경 문제에 대한 의견과 그 판단근거, 환경 문제 해결방안에 미치는 영향을 알아보는 연구이다. 본 연구에서 개발된 토론 수업은 도심 내의 백로 서식지 문제를 주제로 3차시에 걸쳐 지역사회 환경문제에 대해 알아보고, 토론하는 수업이다. 연구의 주요 데이터로 수업 전후 환경 인식 검사지, 환경 인식 설문지, 학습지가 수집되었다. 환경인식 검사지는 Likert 척도로 기술적 통계로 분석되었으며, 환경 인식 설문지의 응답은 귀납적 질적연구 방법을 통해 분석되었다. 본 연구의 결과는 먼저 환경 인식 검사지의 환경 인식에서 사전-사후 유의미한 통계적 효과가 있었다. 다음으로 SSI 토론 주제인 "백로의 서식지를 이동해야 하는가?"에 대하여 과반수의 학생들이 찬성하였으며, 토론 수업이후에도 의견에 변화가 없었다. 하지만 토론 수업 이후 학생들의 해경방안은 단기적이고 실현 가능하며, 구체적이고 비용이 적게 드는 해결방안으로 바뀌었다. 본 연구 결과를 바탕으로 학생들의 지역환경문제에 대한 관심을 높이고 문제해결력 증가를 위해 학교 과학 수업에서 지역 환경 문제와 관련된 SSI 토론 수업의 필요성을 제언한다.
머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.
Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.
오늘날 주거형태 중 공동주택이 차지하는 비중은 매우 높다. 본 연구는 장기수선충당금과 일반보수비를 사용한 입찰공사비의 차이와 이들 두 항목의 사용액에 영향을 미치는 요인들의 차이를 분석하였다. 이를 위해 공동주택관리정보시스템에서 2017년부터 2021년까지 부산시의 대표적인 7개 구에 소재하는 공동주택단지에 대한 관련 자료를 수집하여 분석하였다. 통계분석결과 입찰형태변수가 입찰공사비에 가장 큰 음(-)의 영향을 미쳤고, 그 다음으로 영향을 미치는 요인은 장기수선충당금 사용액과 일반보수비 사용액 간에 차이가 있었다. 또한 입찰공사건수에 대한 공사년도별 입찰형태도 장기수선충당금을 사용한 경우와 일반보수비를 사용한 경우 간에 통계적 유의성에 차이가 있었다. 본 분석결과는 입찰공사비의 절감방안을 모색하는데 도움이 될 것이다. 다만 기술능력 등 좀 더 세부적인 변수의 투입을 통해 추가적인 의미를 찾기를 기대한다.
하천의 수위변화 특성에 대한 이해는 여러 수방활동 및 하천환경의 관리를 위하여 필수적이다. 본 연구는 각종 수방활동에서 종사하는 현장 엔지니어가 특정 지점의 홍수시 수위상승 특성을 간편하게 확인하고 활용할 수 있는 방법론을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 한강수계의 홍수취약지구에 홍수정보를 제공하고 있는 45개 관측소의 2010년부터 2022년까지의 10분 단위 수위자료를 이용하여 홍수 사상에서 발생하는 시간적인 상승량을 단위시간을 통하여 정량화하고 분위화한 수위상승거동곡선(WRBC) 개념을 제시하였으며, 그 적용성을 검토하였다. 분석결과, 홍수시의 수위상승 거동은 평균적으로 초반 6.2시간 이내에 전체 수위상승량의 80% 이상이 상승하며 그 이후에는 점진적으로 상승하는 것으로 분석되었으며, 수위상승 이후에 일정한 평형상태에 도달하는 시간은 상류유역의 면적과 유출 특성에 따라 다른 것으로 나타났다. 이러한 WRBC는 홍수유출로 인하여 발생하는 수위상승의 평균적인 경향에 대해 통계적이고 직관적인 검토에 장점이 있으며, 하천변에 위치한 친수공간, 수리시설 등의 수방활동에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 국내에서는 이상기후로 인해 가뭄의 빈도 및 심도가 증가하고 있으며 장기간의 가뭄으로 인한 저수지의 저수량 감소로 전국적인 가뭄 피해가 발생하였다. 가뭄 기간 동안의 피해를 최소화하기 위해 관측자료를 이용한 최적의 저수지 운영 방법을 제안하는 다양한 연구가 수행되었지만, 실측 자료만을 활용할 경우 과거 가뭄 사상에 대해서만 분석이 가능하기 때문에 미래에 발생할 수 있는 극심한 가뭄을 예측하고 분석하기 위한 기술이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 최근 가뭄피해가 발생한 섬진강 유역에 위치한 섬진강댐을 대상으로 최소유입량 예측 기법을 제시하였다. 수문 분석 모형인 Stochastic Analysis Modeling and Simulation (SAMS) 2007을 이용하여 섬진강댐의 관측자료와 통계적 특성이 유사한 동일한 길이의 유입량을 다수 발생시키고, 저수지 모의운영에 따른 보장공급량 산정 결과를 활용하여 최소유입량을 예측하였다. 본 연구에서는 최소유입량을 대상 저수지의 관측자료와 동일한 기간을 갖는 다수의 발생유입량 중 보장공급량을 기준으로 95%는 이보다 작지 않은 값을 갖는 유입량으로 정의하였다. Case별 저수지 모의운영 분석 결과 섬진강댐 최소유입량의 보장공급량은 관측자료의 보장공급량인 10.51 m3/s 대비 평균 1.07 m3/s 낮게 분석되었다. 본 연구에서 산정한 최소유입량은 가뭄 시 저수지 운영 기준을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 판단되며 최소유입량을 활용하여 댐 연계운영, 추가 확보 가능한 용수공급량 등을 검토할 수 있다. 이는 가뭄 시 용수공급 안정성 확보 및 하류 물부족 문제 해소 등을 위한 대안 마련 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, Rrs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 Rrs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 Rrs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 Rrs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 Rrs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, Rrs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, Rrs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 Rrs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 Rrs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
식용 곤충은 인구증가에 따른 식량 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 제시되며 최근 곤충의 생리활성 기능과 관련한 연구가 많이 수행되고 있다. 반면 식품으로서 활용 가능한 기초연구는 부족한 실정으로 본 연구에서 장수풍뎅이 유충의 단백질 대체 자원으로서 영양학적 기능을 규명하기 위한 실험을 실시하여 장수풍뎅이 유충 단백질(ADP)의 식이 효율, 단백질 효율, 순 소화율 등을 동물실험을 통해 알아보았다. 4주령 SD-rat 24마리를 이용하여 각 그룹 당 8마리 3그룹으로 실험을 실시하였다. 실험군은 사료 내 전체 kcal 20%가 Casein 단백질로 구성된 사료를 식이 하는 일반 식이군(Con), 전체 kcal 20%가 장수풍뎅이 유충의 단백질로 구성된 사료를 식이 하는 장수풍뎅이 유충 단백질식이군(ADP), 그리고 체내 대사작용에 의해 배설되는 단백질(metabolic fecal nitrogen)을 측정하기 위하여 단백질 무 첨가 식이군(NP, non-protein diet)으로 설정했다. 4주간 식이를 공급하여 장수풍뎅이 유충 단백질의 식이 효율(Food Efficiency Ratio, FER), 단백질 효율(Protein Efficiency Ratio, PER), 순 소화율(true digestibility, TD)을 평가했다. 본 실험 결과 식이 효율은 Con군에서 0.52, 장수풍뎅이 유충 단백질 섭취군에서 0.41로 ADP에서 유의적으로 낮은 수준을 보였다. 단백질 효율은 ADP군에서 2.39, Con군에서 2.63으로 ADP군은 Con군에 비해 낮았으나 유의적인 차이는 없었다. 순 소화율은 Con군에서 91%, ADP군에서 80%로 나타났으며 통계적인 유의적 차이는 없었다. 장수풍뎅이 유충의 순 소화율은 80%로 나타났으며 콩과류의 단백질 순 소화율 64-77%에 비해 높은 수준을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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