디자인은 주어진 어떤 목적을 달성하기 위하여 여러 조형요소(造形要素) 가운데서 의도적으로 선택하여 그것을 합리적으로 구성하여 유기적인 통일을 얻기 위한 창조활동이며, 디자인교육은 기술공학, 예술, 인간학, 과학 등 여러 학문분야와 연계된 협업을 통한 문제점 발견, 이해(심화)하고, 문제해결능력을 배양하는 것이라 하겠다. 한편, 지식은 개인의 인지적 작용과 개인이 속한 사회에의 참여라는 두 요소의 상호작용에 의해 지속적으로 변화, 수정, 보완을 통해 구성되어 가는 것이고, 학습은 제시된 정보를 그대로 재생하는 것이 아니라 주어진 정보를 뛰어넘어 새로운 의미를 채워나가는 과정이라고 파악하는 구성주의적 학습관은 교수와 학습의 중심이 교수자중심, 지식전달위주의 교육에서 자연스럽게 학습자 중심, 학습자 주 도의 정보습득과정으로 바뀌어 간다. 오늘날 인터넷에 접속할수 있는 가장 쉽고, 가장 인기 있는 방법인 '웹을 이용한 교수학습(Web Based Instruction: WBI)'이 디자인의 특성과 디자인 교육의 특이성과도 부합할 것인가. 또한 만약 WBI가 디자인 교육에 부합한다고 하더라도 그것이 가지는 한계와 문제점은 무엇인가. 먼저 WBI의 디자인교육에의 적용 또는 웹기반교육과 디자인교육의 연계문제에 관하여는 리챠드 브랜햄(Richard Branham)의 예견에 따라, 학습자 중심의 학습은 앞으로 디자인 교육의 지배적인 교수방법이 되어 있음을 이 미 현실화한 국내의 여러 선례에서 확인할 수 있었다. 디자인 교육은 문제의 해결책을 그대로 가르쳐주는 보완적 전략(supplantive strategies) 보다는 직접경험학습을 통한 탐구적 전략(generative strategies)을 취하는 교육이라는 점에서 웹기반교육의 장점을 십분 살릴 수 있다. 그러나 웹기반 디자인교육은 그 속성상 몇 가지 문제점을 안고 있거니와 무엇보다도그것이 온라인 상에서 이루어진다는 데에서 그 한계도 지닌다. 교수자의 적극적인 참여와 안내가 있어야 하고, 학습자의 참여도를 교육에 반영하는 원칙과 방법의 모색, 학습동기를 유발할 수 있는 유연한 피드 백 외에도 오프라인 수업을 병행하는 보완이 요구된다는 점을 지적된다.
국내의 기능성 난연성 섬유 제조기술은 원사 자체에 난연제가 포함된 상태인 난연 PET 원사나, 일반 PET 원단에 후방염 처리한 원단이 사용되기에 난연 방염성능이 만족스럽지 못하고 친환경적이지 못한 실정이다. 오늘날 세계 난연섬유 시장 규모는 10조원에 이르고 있으며 국내에서도 화재에 대한 경각심이 높아지는 추세이므로 기능성을 갖춘 고부가가치 난연소재의 개발이 시급하다. 폴리페닐렌술피드(PPS)는 내열성 및 내화학약품성이 뛰어난 열가소성 고분자로 용융방사가 가능하다. 난연성이 높은 양모섬유 또는 아크릴계 난연섬유, 아라미드 섬유 등은 비용 문제로 범용화에 한계가 있으므로 비교적 저렴한 PPS 섬유가 개발될 경우 범용화를 기대할 수 있다. 현재는 PPS 섬유가 특수한 용도에 주로 사용되고 있으나 우수한 난연 특성을 이용하여 일반 용도로의 사용 및 수요가 급격히 늘어날 것으로 예상되며 우선적으로 인테리어용 원단, 특히 커튼이나 소파용 원단으로 용도 전개가 가능할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 소파용 PPS 원단의 후가공 조건의 선정 및 불소계 발수방오가공을 위한 최적의 조건을 선정하고자 하였다. Padding(wet pick up율 $80{\pm}3%$)-Drying($105^{\circ}C$, 2.5min)-Curing은 시간은 1분으로 고정시킨 후, 온도를 150, 160, 170, 180, 190, $200^{\circ}C$에서 처리하여 Yellowness값을 측정한 결과, 온도가 높아질수록 Yellowness값이 커지는 것으로 미루어 보아 PPS원단은 높은 열에 영향을 받아 황변 현상이 일어나는 것으로 사료된다. 특히 $180^{\circ}C$를 기점으로 값에 큰 변화를 보였으므로 최적의 열처리 온도는 $170^{\circ}C$로 선정하여 이후의 실험을 진행하였다. 또한 큐어링 시간이 황변에 미치는 영향을 분석한 결과 온도에 의한 영향에 비해 적은 편으로 사료되었으나, 1.5min을 기점으로 Yellowess값이 높아졌으므로 최적의 열처리 시간을 1분으로 선정하였다. 최종 가공조건인 $170^{\circ}C$, 1분에서 처리한 시험포는 처리전 원단과 비교하였을 때, ${\Delta}$Yellowness가 2.84 정도로 나타났다. 그 후, PPS 원단에 불소가공제 (TG-991N, 동인텍스켐)의 적정 농도를 선정하기 위해 1~7%까지 농도를 높이며 처리한 결과, 불소가공제의 농도가 높아짐에 따라 황변현상이 나타남을 알 수 있었다. 농도가 높아짐에 따라 Yellowness값은 증가하다가 4% 이후 완만해지는 것을 알 수 있었으므로 IPA/Water Drop test와 발수도시험 (KS K 0590;2008)을 통해 적정 농도를 선정하였다. PPS 원단은 불소가공제의 농도가 높아짐에 따라 발수도가 우수해졌으며, 가공제 농도 3% 처리만으로도 우수한 발수도를 나타내었으나 100% 발수를 위해서는 가공제 농도가 5% 이상 처리되어야 하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 SNAGs(Sustained natural apophyseal glides)기법과 시각을 융합한 바이오피드백 훈련이 목 기능 장애 환자에게 고유수용성 감각과 목의 기능장애에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 목 기능장애 환자 31명을 대상으로 무작위로 SNAGs기법과 바이오피드백 훈련으로 할당하였으며, 관절위치 감각과 목 기능장애 평가를 중재 전-후 실시하였다. 16명의 SNAGs 중재그룹은 멀리건 벨트를 이용하여 굽힘, 폄, 회전을 실시하였고, 15명의 바이오피드백군은 시각적 피드백을 통한 깊은목 굽힘근 훈련을 실시하였다. 두 집단은 동일한 시간, 동일한 조건에서 20분 동안 주당 2회를 4주간 실시하였다. 바이오피드백 훈련 집단이 SNAGs 집단보다 고유수용성 감각에서 좌, 우 회전 모두 유의한 향상을 보였으며(p< 0.05), 목 기능장애는 SNAGs기법을 이용한 집단이 바이오피드백 훈련 집단보다 유의한 효과를 보였다(p<0.05). 따라서 SNAGs기법은 목의 기능제한 해결에 효과적이며, 바이오피드백 훈련은 고유수용성 감각 향상에 긍정적인 중재 방법이 될 것이다. 향후 목 통증 환자에 대한 연구를 진행시, 질환의 특성에 따라 중재방법을 선택 할 수 있을 것이다.
국내 개발 재배품종인 코스피드 이탈리안 라이그라스의 최적 배양조건을 확립하기 위하여 성숙종자로부터 캘러스 유도조건 및 식물체 재분화 조건을 조사하였다. 캘러스 유도시 첨가되는 auxin으로는 2,4-D가 NAA 보다 효율적이었으며, 5 mg/L 2,4-D가 첨가된 N6 배지에서 캘러스가 가장 높은 빈도로 유도되었다. 캘러스로부터 식물체 재분화는 1 mg/L 2,4-D와 5mg/L BA가 첨가된 N6 배지에서 배양했을 때 67% 이상의 재분화율을 나타내었다. 기본배지의 종류에 따른 배양효율의 차이는 캘러스 유도와 식물체 재분화에는 N6배지가 효과적이었으며, 재분화배지에 첨가되는 탄소원에는 30g/L의 sucrose가 가장 높은 재분화 효율을 나타내었다. 본 연구를 통하여 확립된 고효율 재분화 시스템은 분자육종을 통한 신품종 이탈리안라이그라스의 실용화 연구에 큰 도움이 될 것으로 추측된다.
기후변화나 여러 환경문제들로부터 지속 가능한 산림자원 관리 및 모니터링을 위해 임상도의 지속적인 갱신은 필수적이다. 따라서 효율적이고 광역적인 산림 원격탐사의 필요성에 따라 차세대 중형위성 4호의 사업이 확정되어 2023년 발사 예정에 있다. 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 5 m급 공간해상도와 Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infra Red 총 5개 밴드를 가진다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용하여 위성 기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 수행되었다. 본 연구는 춘천 선도산림경영단지를 연구 대상지로 하였으며, RapidEye 위성 영상기반 모의 수종분류는 생육기 영상으로부터 추출한 분광정보와 생육기와 비생육기의 NIR 밴드로부터 추출한 GLCM 질감특성 정보가 활용되었고, 이를 입력데이터로 하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 침엽수종 3종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종 5종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 기타활엽수), 침활혼효림 총 9종으로 임상을 분류하였다. 분류 정확도는 임상도와 분류 결과를 대조하여 산출하였으며, 분류 정확도는 분광정보만 사용한 경우 39.41%, 분광정보과 질감정보를 모두 사용한 경우 69.29%의 정확도를 보였으며, 다중시기 분광정보 및 질감정보의 활용을 통해 5 m 해상도의 위성영상으로부터 수종분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 생태적 특성을 더욱 효과적으로 반영한 추가 변수를 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.
본 연구의 목적은 방문간호사를 위한 국가 건강검진에 관한 온라인 보수교육 프로그램을 개발하기 위함이다. 연구 기간은 2016년 11월부터 2017년 12월까지 시행되었다. 교육 프로그램은 래피드프로토타입 방법을 활용하여 단계적으로 개발하였다. : 1) 관련 문헌 검토와 이해관계자 및 전문가의 포커스그룹 면담(FGI)을 통해 학습자의 요구도를 확인하였다. 2) 방문 간호사의 건강 검진에 관한 상담 전략을 포함하는 교육내용의 개요를 작성하였다. 3) 온라인 교육자료 개발자와 연구자가 회의를 거쳐 온라인 교육 프로그램을 개발하여 학습자에게 모의 조사를 실시하였다. 4) 확정된 교육내용을 8개의 모듈로 구분하여 온라인 교육 자료 초안을 개발하여 파일롯 과정을 실행하였다. 5) 학습자의 피드백을 반영하여 교육 프로그램을 확정하여 지역사회 간호사를 위한 건강검진 온라인 보수교육 프로그램을 최종적으로 개발 및 운영하였다. 개발 된 온라인 보수교육 프로그램은 방문 간호사가 건강검진에 관한 상담을 수행하도록 돕는 데 효과적이었다. 따라서 온라인 보수교육 프로그램은 간호사의 실무역량을 향상하는데 효과적인 교육적 접근이라 할 수 있겠다.
본 연구는 2020년에 독일식 평화통일이 된다는 가정을 가지고, 사회통합에 돌봄 서비스가 어떠한 역할을 할 것인지 그리고 어떠한 정책적 전략이 필요한지에 대해서 분석하고자 한다. 최근의 통일 논의들이 정치 및 경제적 차원에서의 전략이나 북한이탈주민에 대한 생활상에 초점이 있는데 비해 통일 이후 사회통합을 어떻게 달성할 것인지에 대한 연구는 매우 드물다. 이러한 맥락에서 본 연구는 통일 이후 사회통합에 있어서 돌봄 서비스의 직간접적 역할에 대해 종합적으로 검토하고자 한다. 본 연구는 불확실한 미래 상황에 대한 유의미한 검토를 하기 위해서 시나리오 방법론인 TAIDA 분석을 도입하여 적용하였다. 우선, 문헌연구를 통해서 남북한 지난 20년 경험과 독일의 선제적 통일 경험을 통해서 피드백과 피드포워드를 진행하였으며, 통일과 돌봄 서비스에 전문적 지식을 가지고 있는 전문가들에게 통일 이후 일어날 상황들과 돌봄 서비스의 영향력 그리고 정책적 이슈를 구체적으로 물음으로 미래에 예상 가능한 시나리오와 목표 시나리오를 도출하였다. 이러한 세 가지 흐름의 연구와 분석을 바탕으로 정책전략을 도출하였으며, 세부적 정책방안은 추후 연구로 남겨두었다. 이러한 분석을 통해 본 연구는 선제적 투자로서 돌봄 서비스가 통일 이후 상당한 중요성을 가질 수 있음을 주장하며, 동시에 추후 연구과제들을 제시하였다.
본 연구는 위성영상을 바탕으로 북한 DMZ의 산림현황을 분석하고 산림황폐지의 변화를 분석하기 위해 수행되었다. 생육기·비생육기 RapidEye 위성영상을 활용하여 북한 DMZ의 토지피복을 분류하였다. 토지피복을 입목지(침엽수림, 활엽수림, 혼효림), 산림황폐지(산간나지, 개간산지, 무립목지), 비산림지로 분류하고 산림 및 산림황폐지 면적을 생태지리구획에 따라 집계하였다. 연안-배천지구, 법동-평강지구, 회양-금강지구, 통천-고성지구의 산림황폐율은 14.24%, 16.75%, 5.98%, 16.63%로 각각 산출되었으며, 북한 DMZ 내 산림황폐화 주요 원인은 산불과 산지전용으로 판단되었다. 또한, 구글 어스 영상을 통해 산림황폐지 변화를 분석하였으며, 산림황폐지 면적은 감소하고 있는 것으로 확인되었다. 향후 본 연구 결과는 북한 DMZ의 산림공간정보를 제공함으로 써 남북접경지역의 산림협력 전략 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 COVID-19의 대유행으로 인해 자동 인공 호흡기의 공급이 세계적인 긴급 수요에 비해 원활하지 않은 상황에 도움이 될 수있는 저가형 응급 인공 호흡기의 설계 및 구현을 제안한다. AMBU-bag과 기성용 임베디드 마이크로컨트롤러 보드를 사용하여 구현이 용이하고 비용을 최소화했다. 또한, 3D 프린팅은 전 세계 기업과 전문가들이 프로토타입 하드웨어를 구축하는 데 사용하는 반면, 주변 환경에서 쉽게 구할 수 있는 재료는 많은 첨단 기술에 접근하기 어려운 국가의 사람들이 시스템을 제조할 수 있도록 한다. 설계한 간이 인공호흡기 모형의 특징은 암부 백을 자동화했다는 점, 3d 프린팅을 사용하지 않는다는 점, 속도조절이 가능하다는 점이다. 속도 조절이 가능하게 함으로써 사용하는 환자의 상황에 맞게 환기가 가능하다. 연구 시 보완할 점으로는 첫 번째, 사용한 와이퍼 모터의 구동 시작점을 고정하기 어렵다는 것이다. 이를 보완하기 위한 방법으로 위치 피드백기능이 있는 브러시 DC모터로 교체하는 방법이 있다. 두 번째로 팔부분과 고정 틀이 나무 재질이라 암부 백을 장기적으로 압축하는 과정에서 암부백이 마모될 가능성 있다는 것이다. 이를 보완하기 위해 암부백이 닿는 틀과 팔 부분을 실리콘과 같은 재료로 감싸 마찰을 최소화해야 할 필요가 있다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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