망막색소변성(RP: Retinitis Pigmentosa)이란 가장 흔한 유전성 망막질환이다. 정상적인 사회활동을 영위하던 사람들이 이 질병으로 시력이 손상되면서 좌절과 고통을 겪는다. 또한 국가적 차원에서 이들의 경제활동이 끊김에 따라 경제활동 인구 감소에 따른 손실 또한 크다고 하겠다. 이에 망막색소변성 질환에 대한 임상 예후 정보를 제공할 수 있는 연구기반이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 망막색소변성 데이터에 대한 패턴 분류를 통해 예후 예측이 가능함을 제안한다. 기존에는 주로 SPSS등을 활용한 통계 처리 결과가 데이터 분석에 적용되었다. 그러나 본 연구에서는 기계학습과 자동 패턴 분류를 실험하였다. SVM(Support Vector Machine)과 여러 다양한 패턴분류기들을 실험을 위해 사용하였다. 제안한 방법은 SVM 분류기에 의하여 RP 데이터가 자동적으로 분류된 결과를 바탕으로 예후 예측이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 서울시에서 발생한 포스퀘어 사용자의 체크인 데이터를 이용하여 위치 기반 소셜 네트워크 사용자의 집단적 활동 군집을 발견하는 방법을 제안하였다. 집단적 활동 군집을 발견하기 위하여 순차 규칙 마이닝을 통해 활동의 순차 규칙을 생성하고, 그 규칙을 기반으로 활동 네트워크를 구성하였다. 활동 네트워크를 분석하여 네트워크의 구조와 허브 활동을 확인하였고 군집 분석을 실시하여 활동 군집을 분류하였다. 본 연구는 위치 기반 소셜 네트워크 사용자의 활동에 대한 전환 패턴을 분석한 이전 연구들과 달리 연속적인 여러 활동의 전체적인 구조와 군집을 분석하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구에서 제안한 방법을 이용하여 파악할 수 있는 허브 활동과 활동 군집은 위치 기반의 서비스나 마케팅에 활용할 수 있을 것이다. 또한 바이러스 감염과 관련된 업무나 도시 정책과 같이 공공부문에서 사용할 수도 있을 것이다.
본 연구는 전 세계에서 발생한 200,578,703건의 지오트윗을 수집하여 트윗 봇을 제거한 후, 인간의 도시 내 이동패턴을 분석하였다. 활동반경(Activity Radius)이라는 개념을 이용하여 트위터 사용자를 구분하였으며, 거주지역을 국내와 국외로 구분하고 국내는 다시 시내와 시외로 구분하였다. 그리고 활동반경과 거주지역에 따라 트위터 사용자의 활동성과 활동지역에 대한 통계적 특성을 기술하였고 지리적 분포를 시각적으로 표현하였다. 라스베이거스를 대상으로 하는 사례 분석을 통해, 거주지역에 따른 활동성과 활동지역의 차이를 확인하였다. 향후 본 연구의 방법에 따라 다양한 도시를 대상으로 분석을 수행하면, 인간의 이동성에 대한 다양한 이론을 도출할 수 있을 것이다.
전 국민의 인터넷 이용율 향상과 유비쿼터스 기술의 확산으로 인터넷 중독은 심각한 사회문제가 되고 있다. 하지만, 한국형 성인 인터넷 중독 자가진단 척도인 K-척도는 사용자의 특성을 구분하지 않는 일반적인 진단법이다. 본 연구에서는 사용자의 직무 연관 또는 직무와 무관하게 웹사이트에 접속하는 기본적인 인터넷 이용 패턴을 취득하는 설문조사를 통하여 사용자의 직무 무관한 인터넷 활동을 기반으로 인터넷 중독을 진단하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 솔직하게 인터넷 중독 문항에 표시하는 것을 꺼리는 인터넷 이용자에게 기본적인 인터넷 이용 패턴만 요구하여 K-척도에서 발견되지 않는 숨겨진 인터넷 중독자를 찾을 수 있음을 SPSS 통계 분석 도구로 제시한다.
본 연구는 에너지와 물질 순환을 주제로 한 대학생들의 집단적 과제 수행 상황에서 구성원들의 상호작용 기능과 요소에 따른 역할 분배의 양상을 밝히고자 하였다. 집단 내 구성원에게 개별적인 역할이 주어져 있지 않은 상태에서 과제가 부여되었을 때, 집단 내에서 자연스럽게 형성되는 역할의 종류를 상호작용 기능과 양상에 따라 유형화해보았다. 연구 참여자는 9명의 환경 교육 전공 대학생으로, 2008년 11월에 열린 한중일 환경교육 캠프에 참여한 한국 학생들이다. 캠프 활동 중 하나로 충남 홍성 문당리 환경농업마을의 에너지와 물질 순환에 대해 토의하고 그 결과를 그림으로 표현하여 발표하는 활동이 있었는데, 본 연구에서는 발표를 위해 준비하는 과정을 연구 맥락으로 하였다. 그리고 약 2시간에 걸친 과제 수행 과정을 촬영 후 전사하여 연구 자료로 삼았다. 관련 선행 연구 고찰과 연구 자료에의 적용 및 수정을 통해 상호작용 기능과 요소를 코딩하기 위한 분석틀을 마련하였으며, 문제가 제기되고 그 문제에 대한 합의가 이루어지는 대화를 분석의 단위로 정하였다. 대화 단위별로 구성원 간 말차례가 오고간 모습을 화살표로 도식화하여 대화 패턴을 분류하였으며, 대화를 말차례별로 상호작용 기능과 요소에 따라 코딩화하였다. 화살표로 도식화된 대화 패턴과 상호작용 코딩 결과에 따라 집단 내에서 자발적으로 형성되는 구성원의 역할을 분류하고 명명하였다. 이렇게 집단적 과제 수행 상황에서 학생들에 의해 자생되는 역할을 상호작용의 관점에서 유형화해봄으로써 협동 학습이나 토의 활동 등 집단적 상호작용을 통한 과제 수행에 있어서 학생이나 교사의 역할에 대해 시사점을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 만 65세 이상의 노인 49명을 대상으로 가속도계와 신체활동일기를 함께 사용하여 신체활동량과 좌식행동패턴을 성별에 따라 비교하고 WHO 신체활동지침의 실천율을 평가하였다. 1. CPM과 METs는 성별에 따른 유의한 차이가 없었으나 PAEE는 남자가 여자보다 유의하게 높았다. 활동 강도별 1일 평균 소요시간을 살펴보면, 본 연구대상자들은 좌식행동에 소요되는 시간 (남녀 각각 60.6%, 57.6%)이 가장 많았으며 좌식행동 및 중 고강도 활동의 소요시간에서는 남녀간의 유의한 차이를 보이지 않았으나 저강도 활동의 소요시간은 여자가 $364.2{\pm}74.5$분으로 남자 ($313.7{\pm}70.8$분)보다 유의하게 많았다. 2. 남녀 모두 수면시간을 제외한 좌식행동 (2 ~ 5단계) 중 2단계의 '휴식, 담화 및 TV보기' 활동으로 가장 많은 시간 (남자 26.9%, 여자 22.0%)을 보내고 있었으며, 남자가 $388.0{\pm}134.3$분으로 여자 ($316.1{\pm}65.2$분)보다 유의하게 많았다. 저강도 활동에 포함되는 활동 중에서는 7단계의 '미용 및 옷 갈아입기' 활동과 9단계의 '음식 준비 및 정리하기' 활동의 소요시간에서 여자가 남자보다 유의하게 많았다. 중 고강도 활동에서는 15단계의 '체조, 탁구 및 자전거타기' 활동의 소요시간에서 남자가 여자보다 유의하게 많게 나타났다. 3. 좌식행동패턴을 성별에 따라 비교한 결과, 좌식행동을 30분과 40분 이상 지속한 횟수에서 남자가 각각 $3.10{\pm}1.34$회, $1.78{\pm}1.09$회로 여자 ($2.34{\pm}1.22$회, $1.32{\pm}1.07$회)보다 유의하게 많았으나 시간당 좌식행동의 지속을 끊어주는 횟수는 남자 ($5.74{\pm}0.89$회)가 여자 ($6.44{\pm}0.71$회) 보다 유의하게 적었다. 좌식행동을 30분 이상 지속한 횟수 및 시간 당 좌식행동을 끊어주는 횟수는 2단계의 '휴식, 담화 및 TV보기' 활동의 소요시간과 유의한 상관관계를 보였으며 주로 저강도 활동을 통해서 좌식행동의 지속이 끊어지는 것으로 나타났다. 4. 일주일 동안 중 고강도 활동을 각각 2분과 5분 이상 지속한 시간에서는 남자가 $319.8{\pm}255.2$분과 $247.3{\pm}228.2$분으로 여자 ($193.3{\pm}130.6$분, $137.2{\pm}101.9$분)보다 유의하게 많은 것으로 나타났다. 또한 본 연구대상자의 경우 중 고강도 활동의 짧은 지속시간 (10분 미만)으로 인하여 WHO 신체활동지침의 실천율이 22.4% (남자 30.8%, 여자 13.0%)으로 매우 낮았다. 본 연구 결과를 통하여 노인의 경우 장시간 지속되는 좌식행동 패턴을 줄이기 위하여 노력해야함을 알 수 있었다. 이를 위하여 무엇보다도 앉아서 TV를 시청하는 시간을 줄이는 것이 중요함이 지적되었다. 앞으로 노인의 만성질환 예방을 위하여, 노인의 신체활동량 및 좌식행동 패턴과 건강 관련 지표와의 관련성 분석 평가 연구가 필요하다. 특별히 본 연구에서 노인만을 위한 별도의 신체활동지침 마련의 필요성이 제시된 바, 노인에게 적합한 신체활동의 적정 강도 및 적정 유지 시간 등이 반영된 새로운 지침이 개발되어야 할 것이다.
이 연구는 고등학교 지구과학 탐구활동에서 소그룹활동을 학생들의 대화를 중심으로 분석하고, 반성적 탐구활동이 교육과정별로 어떤 차이를 보이고 소그룹내의 상호작용특성에 따라 반성적 탐구양식의 차이가 어떠한지 알아보는 것이다. 그럼으로써 학생들이 어떤 반성적 탐구양식을 보이며 어떻게 발달시키는지에 관한 이해를 제공하고, 수업속의 맥락은 이러한 반성적 탐구학습을 증진시키고 억압하기위해서 어떻게 상호작용 하는지를 알아보고자 하였다. 이에 대한 연구문제로 소그룹을 이용한 탐구활동 수업과 반성적 탐구활동수업 중 반성적 에피소드의 차이가 있는가, 소그룹내의 그룹상호작용의 특징에 따른 반성적 탐구유형의 차이는 있는가를 설정하였다. 이를 위해 고등학교 1학년 2개 학급을 선정 기존의 우리나라 교육과정에 의거한 탐구활동수업 4차시, 반성적 탐구교육과정 수업 4차시를 각각 실시하고 수업을 녹화 전사해서 언어행동 분석틀과 반성적 탐구의 3가지 맥락을 통해 분석하였다. 연구 결과 두 교육과정 모두 도입에서 두 교육과정 모두 A-AD맥락의 반성적 탐구가 전형적으로 자주 나타나며, 반성적 탐구 교육과정수업에서는 AD-SR가 주로 나오는 것으로 보아 과제활동초기에 역할 분담과 과제 활동의 전략을 세우며, 전략을 세울 때 영역개념을 이용하는 것을 안수 있었다. 우리나라 교육과정 수업에서는 반성적 탐구진술이 간단하고 계획과정이 짧으며, 주로 과제 맥락 내에서 반성적 탐구를 하는 것으로 나타났다. 전개부분에서는 두 교육과정모두 DI-DP, DI-A맥락의 반성적 탐구가 나타나 자료 항목과 자료 패턴 그리고 인공물과 관련시키는 반성적 탐구가 공통적으로 나타나며 반성적 교육과정수업에서는 대체로 자료 맥락의 영역개념과 과제 맥락을 연결시키는 반성적 탐구가 잘 나타나고 있다. 반면 우리나라 교육과정에서 주로 과제 맥락 내에서 반성적 탐구가 나타났다. 정리단계에서는 반성적 교육과정 수업에서는 DC-DP가 주로 나타났으며 우리나라 교육과정수업에서는 DC-DP DP-AD맥락의 반성적 탐구가 나타났다. 정리활동에서 우리나라 교육과정은 반성적 교육과정보다 자료 맥락의 영역개념을 더 자주 이용하고 다양한 맥락의 반성적 탐구가 나오고 있으며, 이는 우리나라 교육과정의 학습지의 활동이나 문제는 학생들에게 익숙하고, 자료 패턴을 가지고 행동결정으로 연결짓는 활동이 명확히 제시되었기 때문이라고 판단된다. 두 그룹의 상호작용 특징에 따른 반성적 탐구의 성향의 차이는 도입단계에서 그룹의 특징과 상관없이 A-AD, AD-SR맥락의 반성적 탐구가 나왔으며 전개와 정리단계에서는 N그룹에서는 DP와 관련된 의미 있는 반성적 탐구가 나오는 반면 M그룹에서는 이러한 맥락의 반성적 탐구는 아주 드물게 나타나며, GN과 관련된 행동결정이 자주 보이고 있었다. 정리활동시 주로 하는 기록 활동에서 N그룹에서는 다양한 맥락에서 반성적 탐구를 하고 있는 것에 비해 비교 그룹에서는 서로 견제하고 확인하는 상호작용의 특징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다
빅데이터, IoT, 클라우드 인프라 등 기술의 발달에 따라 일상생활 중에서도 개인과 환경의 변화에 대해 실시간 데이터 수집이 용이하게 되었다. 이를 활용하여 개인의 다양한 특성과 상황을 인지하고 다면적으로 의미를 분석할 수 있는 개인의 라이프스타일(lifestyle, 생활습관) 분석 기술이 중요하게 부각되고 있다. 이 라이프스타일 데이터는 개인의 질병이나 사회 심리적 문제의 원인 분석과 미래 트렌드의 변화예측을 할 수 있는 중요한 근거로 활용된다. 최근 이를 위한 연구로서 활동량, 스트레스, 위치, 수면 등의 라이프스타일 패턴을 추출하여 체계적인 프로세스로 삶의 질을 향상시키는 웰니스 (Wellness) 예측케어 서비스 연구와 서비스들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 서비스를 제공하기에 앞서 개인의 복잡한 라이프스타일 패턴의 추출이 단편적으로만 이뤄지고 있어서, 패턴들 사이의 복잡한 관계를 분석하거나 연계 서비스로의 확장 및 라이프스타일 패턴의 재사용적인 측면에서의 문제가 어려운 이슈가 되고 있다. 이 때문에 웰니스 서비스의 신뢰도가 낮아 사용자가 단순히 재미로 느끼는 수준이거나 일회성에 그치는 모바일 어플리케이션 서비스를 제공받는 경우가 다반사이다. 본 논문에서는 IoT환경에서 다양한 스마트 디바이스에 의해 수집되는 라이프로그로 부터 라이프스타일 패턴 추출 및 모델링, 라이프스타일 패턴 분석으로부터 개인의 행동 추론 및 예측, 원인파악과 관련 지표를 정량적으로 설계하는 분석 엔진 개발 방안, 서비스 디자인을 통하여 실효적인 생활개선의 변화를 유도하는 기술, 개인의 심리적 특성까지 고려한 신뢰성 높은 케어 서비스 제공까지의 전반적인 웰니스 예측케어 서비스시스템 프로세스 및 플랫폼 설계 방안을 제시한다.
경제활동참가 증진을 위해서는 노동시장에의 참여나 잔류를 어렵게 하는 요인들을 파악해야 하며, 이를 위해서는 개별 인구그룹들의 이질적인 노동시장 참가 양태에 대한 관찰이 우선적으로 필요하다. 본고는 경제활동인구조사로부터 구성한 패널데이터를 이용하여 각 경제활동상태 간을 이동하는 양태, 지속기간, 산업 간 및 종사상지위 간 이동방향 등을 한계노동자그룹별로 살펴보았다. 이와 함께, 경제활동상태 변화의 빈도를 다항로짓 분석(Multinomial logit)을 통해 경제활동상태 변화패턴에 영향을 미치는 요소들을 파악하였다.
본 연구는 2000년부터 2018년까지를 분석의 시간적 범위로 설정하여 제조업 창업 활동이 공간적으로 어떠한 변화를 보여왔는지를 탐색적으로 분석하고, 향후 창업 활동의 분포 패턴 변화를 예측하는 것을 목적으로 한다. 분석을 위해 2000년부터 2018년까지의 「전국사업체조사」 마이크로데이터 제조업 사업체 자료를 활용하였다. 한국산업연구원의 ISTANS 분류체계에서 제시하는 40대 제조업 기준에 따라 제조업을 4개의 세부 산업군으로 구분한 후, 수도권 행정구역 읍면동 수준에서 공간자기상관 분석 및 공간 마르코프 체인 분석을 수행하였다. 분석 결과에 따르면, 고위기술산업군 및 중고위기술산업군의 창업 활동은 시간이 흐름에 따라 경기도 남부를 중심으로 집중되고 있는 것으로 나타났으며, 중저위기술산업군 및 저위기술산업군 창업 활동의 집중은 수도권 외곽으로 분산되고 있는 것으로 나타났다. 2000년부터 2018년까지의 추세를 연장하여 2036년까지의 분포 변화를 예측하였을 때, 창업 활동이 활발히 발생하는 지역 및 그와 인접하고 있는 지역의 경우 향후 분위 상승의 가능성이 높은 것으로 나타나 긍정적인 공간 효과가 존재하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 일자리 창출의 주요 원천이 되는 제조업 창업 활동의 분포 패턴 변화를 동태적으로 분석함으로써 창업 육성 및 일자리 창출과 관련한 지역 정책에의 시사점을 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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