본 논문에서는 멀티미디어 게임 흡인요소를 매개로 유식학 수행단계와 행동수정방법간의 연관성을 밝혔다. 수행단계와 흡인요소간의 연관성 파악을 위하여 11가지 선심소를 기저범주로 놓고 Roget 시소러스를 이용하여 참조정보를 탐색한 곁과 선심소의 상세범주를 얻었다. 이것과 함께 게임 흡인요소 분류를 Roget 시소러스에서 같은 방법으로 탐색하여 수행단계와 게임 흡인요소의 대응관계를 확인하였다. 한편, 게임 흡인요소에 대응하는 행동수정방법은 문헌연구를 통하여 확인하였다. 이로써 게임 흡인요소 악영향 순화방안을 서구의 심리학이론인 행동수정방법과 함께 불친 심리학인 유식학 이론의 수행방법을 적용하여 상호보완적으로 생각할 수 있었다.
본 연구는 최근 SNS의 폭발적인 성장에도 불구하고 공개형 SNS에 비해 폐쇄형 SNS가 활성화되고 있는 것이 장기적으로는 SNS 콘텐츠를 제공하는 기업이나 SNS를 이용해 마케팅전략을 구사하는 기업들에 모두 부정적인 영향을 미칠 것이라는 점에 주목하고 SNS 이용저하의 원인을 찾고자 하였다. 연구수행을 위해 대학생 이상의 남녀 성인 총 205명을 대상으로 설문을 실시하고 이중 불성실한 응답을 한 8명을 제외한 197명의 유효설문지를 분석에 활용하였다. 수정된 원형/행동경향 모형에서 제안한 두 가지의 경로인 즉흥적이거나 상황에 반응하여 행동하는 행동경향의 경로와 합리적으로 생각하여 행동하는 경로가 각각 존재한다는 것을 확인하였다. 이론적 근거와 수정지수를 사용한 수정모형 분석결과 상호작용성은 즉흥적이거나 상황에 반응하여 행동하는 행동경향 경로 뿐 아니라, 합리적으로 생각하여 행동하는 행위의도 경로에 영향을 미치는 양면성을 지니고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
자율무인잠수정은 탐사 목적에 따라 다양한 임무를 수행해야 하며, 임무에 따라 자율무인잠수정 행동의 유형과 순서는 달라질 수 있다. 그러나 대부분의 자율무인잠수정은 한정된 임무에 대하여 프로그램 내부에 고정된 행동 유형으로 동작하며, 다른 유형의 임무를 수행해야 할 경우에는 프로그램을 수정해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 자율무인잠수정이 수행할 수 있는 다양한 임무를 명시할 수 있는 임무 언어를 개발하였다. 이 임무 언어는 명령어의 실행 순서를 제어할 수 있는 제어문과 자율무인잠수정의 행동을 지정하거나 자율무인잠수정의 상태를 입출력 할 수 있는 명령어, 그리고 변수 정의를 제공하기 때문에, 사용자가 자율무인잠수정의 임무를 자유롭게 표현하는 것이 가능하다. 임무 언어로 작성된 임무 파일은 전용 어셈블러에 의해 이진 형식의 실행이미지로 변환된 후에, 자율무인잠수정 내장 소프트웨어 내부의 가상기계 기억장치에 적재되어 실행된다. 실행이미지를 가상기계에서 해석하고 실행하는데 필요한 시스템의 자원을 최소화하기 위하여 임무 언어는 자율무인잠수정의 임무를 표현하기 위한 필수적인 부분만을 고려하여 설계되었으며, 문법은 ARM v5 어셈블리와 유사한 형태이다. 개발된 임무 언어는 한국해양연구원에서 개발한 이심이100 자율무인잠수정에 적용되었으며, 이후 개발할 6,000m급의 이심이6000 자율무인잠수정에도 사용될 예정이다.
본 연구는 가임여성을 위한 영양중재의 방안으로 사회인지론과 행동변화단계모형에 근거하여 영양교육 프로그램을 개발하여 그 타당성을 검증하였다. 영양교육은 올바른 식생활, 골다공증 예방, 변비예방, 영양표시에 대해 실시하였다. 주제별로 프로그램은 인식전환, 식행동 수정, 바른 식행동 유지에 대한 내용을 포함하였으며 이 중 식행동 수정단계가 상대적으로 많은 부분을 차지하였다. 교육대상자는 총 108명으로 여고생 59명 (2 집단)과 여대생 51명 (1 집단)을 포함하였다.(중략)
한국산 도롱뇽(Hynobius leechii)의 암수의 신체적 특성 및 구애,싸움 행동에 대한 연구를 수행하였다. 몸의 길이, 코부터 총배설까지의 길이, 몸의 길이에 대한 코부터 총 배설강까지 길이의 비에 있어서 암컷이 수컷보다 더 길었으며, 수컷들은 몸의 길이, 코부터 총배설까지의 길이, 머리의 넓이, 꼬리부터 총배설까지의 길이, 꼬리의 넓이의 5개 요소에 있어서 모든 요소들이 서로 유의미한 상관을 보인 반면, 암컷에 있어서는 꼬리의 넓이를 제외한 모든 요소에서 의미 있는 상관을 보였다. 체외수정을 하는 한국산 도롱뇽의 성적인 행동은 암컷을 확인하는 단계,암컷을 유인하는 단계, 그리고 수정 단계로 구성되어진다. 안컷을 확인하는 단계는 암컷에게로 접근 행동 및 서로 코를 맞대는 행동으로 구성되며, 유인단계에서는 턱부비기, 꼬리치기, 냄새맡기, 파기의 네 가지의 과시 행동이 나타났다. 수정의 과정은 포집, 암컷으로부터 알주머니의 분리, 알의 수정, 수정 후 과시행동으로 구성되었다. 싸움 행동은 간단한 편으로, 공격하는 개체는 상대편의 위턱이나 뒷다리 부근을 주로 물었으며, 문 상태에서 자신의 머리를 2-3회 흔드는 행동을 보였다. 대부분의 경우에 있어서 개체의 크기에 상관없이 공격을 당한 개체는 공격한 개체로부터 재 빨리 회피를 하였으며, 승리를 한 개체는 빠른 꼬리치기 과시 행동을 보였다.
비만의 치료와 관리에 있어서 식이요법과 운동요법은 비교적 단기간의 효과는 입증 되었지만, 장기간 체중유지가 되지 못한다는 문제가 있다. 그래서 비만연구가들은 치료의 현장에서 행동수정요법을 활용한다. 그러나 행동수정요법의 식습관 및 생활습관 개선만으론 체중관리에 있어서 지속적인 결과유지는 여전히 큰 문제로 남아 있다. 그래서 본 연구에서는 기존 비만치료의 한계를 조금이나마 해결하고자, 행동수정요법의 장점에 인공지능을 활용한 비만관리를 제안한다. 인공지능 비만관리는 대상자들에게 인공지능으로 테이터화 된 문자메시지를 각자의 상황에 맞게 보내는 프로그램이다. 무엇보다도 인공지능 일대일 맞춤형 비만관리 메시지는 유연한 설득, 격려, 동기부여를 통한 운동지속의 효과를 강화시키는 연구 제안이다.
다양한 생물체의 행동 원리를 이용하여 모델링한 알고리즘을 생체모방 알고리즘(Biologically Inspired Algorithm)이라고 한다. 본 논문에서는 생체모방 알고리즘 중 동물 집단의 행동을 모델링한 플로킹 알고리즘(Flocking Algorithm)을 이용한 집단 게임 캐릭터의 길찾기 방법을 제안한다. 플로킹 알고리즘의 조타행동은 크게 분리(Separation), 정렬(Alignment), 응집(Cohesion), 회피(Avoidance)로 구성되어 있다. 게임에서의 기존 플로킹 알고리즘은 주로 여러 개의 몬스터나 NPC 들로 구성된 몇 개의 그룹 단위로 독자적인 집단 행동을 하는 경우에 적합하다. 그러나, 게임플레이어가 제어하는 캐릭터가 많은 경우, 기존 알고리즘은 플레이어가 선택한 캐릭터 그룹을 목표지점으로 이동하는 방법으로 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 게임 플레이어가 제어하는 집단 게임캐릭터의 목표 지점까지의 길찾기를 위한 수정된 정렬 조타행동 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 복합적 구조의 자기주도학습 과정을 구성하고, 이를 토대로 대학생들을 위한 복합적 구조의 자기주도학습 측정 도구를 개발하는 것을 목적으로 하였다. 연구 목적을 달성하기 위해 문헌 분석 및 선행 연구 검토를 통해서 동기와 학습실행 행동(학습목표 설정, 학습 계획 수립, 학습 활동, 학습결과 평가 행동)과 학습관리 행동(자기관찰, 자기검토, 자기수정)이 복합적으로 구성된 자기주도학습 모형을 구성하였다. 이를 토대로 19개의 하위요인을 구성하였고, 114개 측정 문항을 개발하였다. 먼저 예비 척도를 개발하여 수도권의 D대학 학생 128명을 대상으로 신뢰도 검증을 수행하였다. 그 결과 모든 하위 요인의 신뢰도가 양호한 것으로 나타나 제외된 문항 없이 본 척도를 개발하였다. 본 척도의 타당성을 검증하기 위해 수도권의 D대학 학생 674명을 대상으로 신뢰도와 구인타당도를 검증하였다. 신뢰도는 목표행동 (.834), 목표관찰(.809), 목표검토(.839), 목표수정(.773), 계획행동(.765), 계획관찰(.861), 계획검토(.890), 계획수정(.810), 학습전략(.784), 학습관리(.775), 학습유지(.809), 자원획득(.828), 학습관찰(.846), 학습검토(.827), 학습수정(.830), 평가행동(.892), 평가관찰(.866), 평가검토(.891), 평가수정(.868)로서 모든 하위 요인이 양호한 것으로 나타났다. 구인타당도 검증을 위해 확인적 요인분석을 실시한 결과 최초 모형은 적합한 것으로 나타나지 않았다. 이에 모형 수정지수를 고려하여 1차 수정한 결과 ${\chi}^2$(563.254), CFI=.963, NFI=.951, RMSEA=.064로 나타나 모형이 타당한 것으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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