본 연구는 와전류 형상인식 기법을 증기발생기 세관의 보다 실제적인 결함 평가 문제에 적용하기 위한 목적으로 시도되었다. 이를 위해 증기발생기 세관에 발생하는 실제적인 결함을 보다 사실적으로 모사하는 다섯 가지 형태의 외벽 결함을 선택하고, 이들 결함의 크기 인자와 시험주파수를 변화시켜 가면서, 유한요소 수치해석 프로그램을 이용하여 이론적인 결함신호를 생성하였다. 그리고, 이들 결함신호의 분석을 효율적으로 수행하기 위한 도구로서, '와전류 특징추출 프로그램', '와전류 특징분석 프로그램', 그리고 'PNN 결함분류 프로그램'을 자체적으로 개발하였다. 비대칭 단면을 갖는 결함의 신호는 교점이 원점으로부터 이격되는 현상이 관찰되었는데, 이러한 특성을 반영하는 특징을 추가하여 총 18개의 특징을 시험주파수 별로 정의하였다. 이 특징들을 이용하여 결함을 분류하는 확률신경회로망을 구성하고 결함 분류를 수행한 결과, 결함단면의 대칭성 여부를 결정하는 문제에서는 비교적 높은 정확도를 얻었으나, 결함선단의 첨도를 판단하는 문제에서는 낮은 정확도를 얻었다.
지금까지 연안에서 발생하는 쇄파에 대한 연구는 지속적으로 수행되었으며, 그에 따른 많은 실험자료가 축적되어 왔다. 또한, 다양한 실험자료로부터 공학적인 적용을 위한 쇄파 정보를 정량적으로 예측하기 위하여 회귀분석에 기반한 다양한 경험식이 제안되었다. 그러나 쇄파는 내재하고 있는 변동성이 있으므로 선형 회귀분석과 같은 선형적 통계접근 방법에는 한계가 있다. 본 연구에서는 쇄파파고 및 쇄파수심을 예측하기 위하여 기계학습 중 하나인 신경망을 사용하는 비선형 방법을 제안하였다. 신경망은 구글에서 배포하고 있는 머신러닝 오픈소스 플랫폼인 텐서플로(Tensorflow)를 이용하여 구축하였다. 신경망 모델은 수집된 실험자료를 무작위로 선택하여 학습하였으며, 학습에 이용하지 않은 자료를 사용하여 학습된 신경망을 평가하였다. 학습된 신경망에 의해 예측된 쇄파파고와 쇄파수심에 대한 예측결과는 기존의 경험식에 의한 계산결과에 비해 높은 예측성능을 보였으며, 이는 충분히 학습된 신경망은 쇄파파고 및 수심을 예측하기 위한 유용한 도구로 사용될 수 있음을 보여준다.
최근 탁수문제는 댐과 저수지관리 업무에서 중요한 이슈중의 하나가 되고 있으며, 고탁수를 유발하는 주요원인은 강우강도 에너지에 의한 유사량이다. 기존의 연구들은 다양한 작물형태를 고려하지 않아 정확한 토양 침식 및 유사량을 계산할 수 없었다. 본 연구에서는 IKONOS 위성영상으로부터 추출한 인삼밭 레이어를 이용하여 토양침식량과 유사량의 저감효과를 분석하였으며, 인삼밭의 면적과 점유비율은 각각 $0.290km^2$와 0.94%로 나타났다. GIS 기반 RUSLE 모델을 이용하여 인삼밭을 고려한 토양침식량의 저감효과를 분석한 결과는 0.9%로 낮게 나타났으며, 이는 인삼밭의 면적이 다른 농경지에 비해 상대적으로 작기 때문으로 해석된다. 미래의 토지이용변화를 반영하기 위해, 본 연구에서는 논, 밭, 과수원 그리고 기타 재배지들이 인삼밭 지역으로 전환된다는 시나리오를 고려하여 토양침식과 유사량의 저감효과를 평가하였다. 시나리오에 따른 인삼밭의 저감효과를 분석한 결과, 밭지역을 인삼밭으로 전환한 시나리오 (1)과 모든 농경지를 인삼밭으로 전환한 (4)가 인삼밭을 고려하지 않은 기존의 연구와 비교할 때 31.3% 및 34.8% 더 높은 저감효과를 나타내었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 고탁수와 관련된 저수지관리를 지원하기 위한 매우 효과적인 도구가 될 수 있을 것이다.
순환식 펄라이트재배에서 배액 재사용을 위한 양분흡수 모델링을 작성하고자 EC 처리(1.5, 1.8, 2.1, 2.4, 2.7 dSㆍm-1)를 수행하였다. 생육 중기까지 EC 수준에 따른 양액흡수량은 차이가 없었지만 중기 이후 EC가 높을수록 흡수량이 감소되는 경항을 보였다(Fig. 1). NO$_3$-N, P 및 K의 흡수량은 생육기간 동안 처리간 차이를 유지하였는데 N과 K는 생육 중기 이후 일정 수준을 유지하였으나 P는 생육기간 동안 다소 증가되는 경향을 보였다. S의 흡수량은 생육 중기 이후 모든 처리에서 급격한 감소를 보였으며 생육 후기에는 처리간에 차이가 없었다(Fig. 2). 오이의 무기이온 흡수율에서와 같이 흡수량에서도 EC간 차이를 보여 EC를 무기이온 흡수량을 추정하는 요소로 이용할 수 있을 것으로 생각되었다. 무기이온 흡수량은 모든 EC 처리간에 생육 초기에는 차이를 보이지 않았으나 생육중기 이후에는 뚜렷한 차이를 보인 후 생육 후기의 높은 농도에서 그 차이가 다소 감소되는 경향을 보였다. 단위일사량에 따른 양액흡수량과 EC를 주된 변수로 한 오이의 이온 흡수량 예측 회귀식을 작성하였는데 모든 무기이온 흡수량 추정식의 상관계수는 S를 제외한 모든 이온에서 높게 나타났는데 특히 N, P, K 및 Ca에서 높았다. S이온에서의 상관계수는 0.47로 낮게 나타났으나 각 이온들의 회귀식에 대한 상관계수는 모두 1% 수준에서 유의성을 보여 위의 모델식을 순환식 양액재배에서 무기이온 추정식으로 사용이 가능할 것으로 생각되었다(Table 1). 이를 이용한 실측치와의 비교는 신뢰구간 1%내에서 높은 정의상관을 보여 실제적인 적용이 가능할 것으로 생각되었다(Fig 3)..ble 3D)를 바탕으로 MPEG-4 시스템의 특징들을 수용하여 구성되고 BIFS와 일대일로 대응된다. 반면에 XMT-0는 멀티미디어 문서를 웹문서로 표현하는 SMIL 2.0 을 그 기반으로 하였기에 MPEG-4 시스템의 특징보다는 컨텐츠를 저작하는 제작자의 초점에 맞추어 개발된 형태이다. XMT를 이용하여 컨텐츠를 저작하기 위해서는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 저작 정보들을 손쉽게 저장하고 조작할 수 있으며, 또한 XMT 파일 형태로 출력하기 위한 API 가 필요하다. 이에, 본 논문에서는 XMT 형태의 중간 자료형으로의 저장 및 조작을 위하여 XML 에서 표준 인터페이스로 사용하고 있는 DOM(Document Object Model)을 기반으로 하여 XMT 문법에 적합하게 API를 정의하였으며, 또한, XMT 파일을 생성하기 위한 API를 구현하였다. 본 논문에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.x factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.0$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%
연구목적 우울증은 감정, 생장증상, 자살 사고 등 다양한 증상들이 혼재되어 있으나 암 환자에서개별 우울증상간의 연관성에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 암 진단군과 대조군에서의 우울증상 네트워크 구조의 차이를 밝히고자 했다. 방 법 제7기 국민건강영양조사 데이터를 활용하여 진행하였다. 599명의 암 진단군과 연령 성별을 맞춘 599명의 대조군을 선정하였다. 우울증 선별도구인 PHQ-9을 활용하여 우울증상을 평가하였고, 각 증상에 대해 Ising fit 모델을 활용하여 네트워크 구조를 도출하였다. 결 과 두 군에서 개별 PHQ-9의 점수 차이는 유의하지 않았고, 두 군 모두에서 집중력저하-정신운동성 변화, 흥미의감소-우울한 기분, 우울한기분-자살사고 간에 강한 연결성을 보였다. 그러나 무가치함의 중심연결성은 암 진단군에서 대조군에 비해 유의하게 높았다. 결 론 암 진단군에서 무가치함과 다른 우울증상들 간의 연결성이 강했음을 의미한다. 이러한 점은 암 환자의 우울증상에서 무가치함이 치료목표가 되는 중요한 증상이 될 수 있음을 시사한다.
군의 정비체계에서 표준정비인시는 정비부대의 정비능력을 판단하는 도구로서 정비 소요와 작업량을 결정하는 기준을 제공하고, 정비계획 수립의 기초 자료로 활용된다. 군 주요 장비의 평시 표준정비인시는 이미 선정되어 활용하고 있으나 전시 정비환경에서 표준정비인시는 미선정되어 이를 산출할 필요성이 제기되었다. 이는 전시에 정비 시설, 공구, 장비, 인력 등이 충분치 않고, 정비 목표와 수준이 평시와는 상이하므로 평시 표준정비인시를 직접 적용하는 것은 적절하지 못하기 때문이다. 따라서 본 연구는 전시 표준정비인시 산정을 위해 필요한 데이터를 수집·선별하는 과정과 기준을 제시하고, 표준정비인시 산출 프로세스에서 정비인시 분포의 특징을 분석하여 표준정비인시로서의 대푯값을 선정하는 방법을 제안한다. 제시되는 전시 정비인시 산출 프로세스는 먼저 전시 정비환경을 고려한 기준과 가정사항 등을 반영한 모델을 설계하고, 표준정비인시 도출의 통계적 기법을 결정하며, 전시와 유사한 환경의 평시 정비실적 데이터를 수집하여 기술통계 분석과 정비인시 분포를 추정 및 검증하고 최종적으로 대푯값을 제시하는 방법을 사용한다. 제안된 방법을 토대로 육군이 운용 중인 4개 주요 전투장비의 전시 표준정비인시를 도출하였으며, 해당 장비들의 정비인시 분포가 로그 정규분포를 따르고 있는 것으로 분석되어 신뢰성 있는 결과값을 제시하였다.
본 연구의 목적은 디지털 리터러시의 구성요인을 확인하고 요인별 문항들을 추출하여 디지털 리터러시 측정을 위한 척도를 개발, 타당화하는 것이다. 선행연구 분석과 연구진의 숙의을 통하여 예비문항들을 개발하여 2차례에 걸쳐 전문가 델파이 조사를 실시한 결과, 본조사를 위한 65개의 문항이 선정되었다. 문항의 타당화 작업은 본조사로 수집된 데이터에 대한 탐색적, 확인적 요인분석과 신뢰도 검사 및 준거타당도 검증의 과정으로 진행되었다. 그 결과, 31문항으로 구성된 4요인 구조(1요인: 디지털 테크놀로지 & 데이터 리터러시-9문항, 2요인: 디지털 콘텐츠 & 미디어 리터러시-8문항, 3요인: 디지털 커뮤니케이션 & 공동체(Community) 리터러시-9문항, 4요인: 디지털 웰니스 리터러시-5문항)를 확인하였으며, 모델의 적합도 지수들이 양호한 것으로 나타났고, 척도의 신뢰도 Cronbach's alpha도 .956으로 매우 적절한 수준으로 평가되었다. 또한, 기존 근거에서 디지털 리터러시와 상관관계에 있을 것으로 예측되었던 인터넷자기효능감과 자기주도학습능력이 통계적으로 유의미한 정적 상관관계(p<.001)로 나타나 개발된 척도의 준거타당도가 확보되었다. 마지막으로, 연구의 실천적, 학문적 함의와 후속연구에 대한 제언 및 한계점이 제공되었다.
본 연구는 OpenAI가 개발한 고급 언어 모델인 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)와 사용자의 애착 유형 간의 관계를 탐구한다. 인공지능(AI)이 점차 일상생활에 통합되면서, 다양한 애착 유형을 가진 개인들이 AI 챗봇과 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 특정 사용자 요구를 충족하고 사용자와 가장 이상적인 방식으로 상호 작용하는 더 나은 사용자 경험을 구축하기 위해 중요하다. 심리학의 애착 이론을 기반으로 한 이 연구에서는 애착 유형이 ChatGPT와 상호 작용에 미치는 영향을 탐구하여 인간과 AI 간의 상호 작용에 대한 이해에서 중요한 공백을 메우고 있다. 예상과는 달리, 애착 유형은 ChatGPT 사용에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 애착 유형에 관계없이 중요한 정보를 전달하는 ChatGPT를 완전히 신뢰하는 것을 주저했으며, AI 시스템의 신뢰 문제를 해결해야 할 필요성을 강조한다. 단, 본 연구는 사용자와 ChatGPT 간 독특한 상호 작용에 중점을 두어, 애착 유형이 이러한 상호 작용에 미치는 영향을 해명하여 AI 챗봇의 개인화된 사용자 경험을 개발하는 데에 도움이 되고자 한다. 또, 본 연구는 Perceived Partner Responsiveness Scale의 도입은 사용자가 ChatGPT의 역할에 대한 인식을 평가하는 유용한 도구로 기능하며, AI의 인격화에 대한 관점을 제시한다. 본 연구는 인간과 AI 간의 관계에 대한 넓은 토론에 기여하며, 사용자 중심의 미래를 위해 AI 시스템에 감정 지능을 통합하는 중요성을 강조한다.
이 연구는 2015 과학과 교육과정에 제시된 과학과 핵심역량에 관한 서술문을 기초로 학생들의 과학과 핵심역량을 측정할 수 있는 문항을 개발하고, 그 타당도와 신뢰도를 확인하기 위하여 진행되었다. 2015 과학과 교육과정에 제시된 과학적 사고력, 과학적 탐구 능력, 과학적 문제해결력, 과학적 의사소통 능력, 과학적 참여와 평생 학습 능력에 대한 설명을 근거로 각 역량별로 5개 문항씩, 총 25개 문항이 개발되었다. 개발된 문항은 전국 17개 시도에 고루 분포한 학생 참여형 과학수업 선도학교의 초등학교, 중학교, 고등학교 학생 11,348명을 대상으로 과학과 핵심역량을 조사하여 문항의 타당도와 신뢰도를 분석하였다. 타당도는 Messick(1995)이 제안한 6가지 타당도 중 내용 타당도, 실제 타당도, 내적 구조 타당도, 일반화 타당도 등 4가지를 확인하였다. 라쉬 모델의 문항 적합도(MNSQ)를 분석한 결과, 25개 문항 중 부적합 문항은 없었으며, 구조방정식을 활용한 확인적 요인 분석 결과 5개 요인 모델은 적합한 모델로 확인되었다. 성별과 학교급별에 따른 차별적 문항 반응을 분석한 결과, 부적합 값은 175개 중 2개에서 나타났다. 성별과 학교급별 다변량 이원분산분석을 실시한 결과, 학교급 간 및 성별 간에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며, 교호작용 효과 역시 유의미하였다. 결론적으로 2015 과학과 교육과정에 제시된 과학과 핵심역량의 설명에 기초하여 개발한 과학과 핵심역량 평가문항은 정신측정학적 관점에서 타당하며, 따라서 교육 현장에서 그 활용 가치가 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 렉셀 감마나이프 퍼펙션 모델에서 다양한 무게를 가진 자동환자이송장치의 안정성 즉 정렬됨 평가를 위함이다. 퍼펙션 자동환자이송장치의 정렬됨을 평가하기 위해서 부산, 경남 소재 3개 대학병원에서 교정된 서비스 다이오드 테스트 도구를 사용하여 다중 빔의 방사선 초점과 감마나이프 교정 중심점의 일치성에 대한 방사상 편차 △r을 측정하여 평균하였다. 자동환자이송장치 상에 무게 없이 모든 콜리메이터 4, 8, 16 mm에 대한 중심 다이오드에 조사와 4 mm 콜리메이터에 대한 짧은 다이오드와 긴 다이오드에 조사한 경우를 살펴보면 중심 다이오드에 4, 8, 16 mm 콜리메이터 각각 조사 시 검증 차이 즉 방사상 편차의 평균은 각각 0.058 ± 0.023, 0.079 ± 0.023, 0.097 ± 0.049 mm로 나타났고, 중심 다이오드, 짧은 다이오드와 긴 다이오드에 4 mm 콜리메이터 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.058 ± 0.023, 0.078 ± 0.01, 0.070 ± 0.023 mm로 나타났다. 무게 없이 짧은 다이오드와 긴 다이오드에 8, 16 mm 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.07 ± 0.003(8 mm sd), 0.153 ± 0.002 mm(16 mm sd)와 0.031 ± 0.014(8 mm ld), 0.175 ± 0.01 mm(16 mm ld)로 측정되었다. 다양한 무게 50 ~ 90 kg을 자동환자이송장치에 올린 경우 4, 8, 16 mm에 대한 중심 다이오드에 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.061±0.041 ~ 0.075±0.015, 0.023±0.004 ~ 0.034±0.003, 0.158±0.08 ~ 0.17±0.043 mm를 나타냈다. 또한 동일한 상황에서 4, 8, 16 mm에 대한 짧은 다이오드에 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.063±0.024 ~ 0.07±0.017, 0.037±0.006 ~ 0.059±0.001, 0.154±0.03 ~ 0.165±0.07 mm로 나타났다. 그리고 4, 8, 16 mm에 대한 긴 다이오드에 조사 시 방사상 편차의 평균이 각각 0.102±0.029 ~ 0.124±0.036, 0.035±0.004 ~ 0.054±0.02, 0.183±0.092 ~ 0.202±0.012 mm로 측정되었다. 수행된 모든 검증 결과는 제조사의 허용 편차 기준에 적합함을 확인할 수 있었다. 실제 치료 환경을 흉내 낸 자동환자이송장치에 올린 다양한 무게에 따른 정렬됨의 측정 결과 무게 의존성은 무시할 수 있음을 알 수 있었다. 저자들은 다양한 무게에 따른 자동환자이송장치의 검증 테스트가 렉셀 감마나이프 퍼펙션의 통상적인 정도관리를 위하여 적합한 것으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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