정렬되지 않은 3차원 측정점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법(shrink-wrapped boundary face: SWBF) 으로, 측정점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다. 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제약이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 점들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.
정규경로표현은 전통적 스키마를 가정하지 않는 준구조적 데이타에 대해 질의를 고안하기 위한 기본적 질의 요소이다. 그리고 질의전지는 정규경로표현의 처리에 있어 불필요한 탐색을 제거하기 위한 중요한 최적화 기법이다. 그러나 기존 질의전지는 다중 정규경로표현들은 완전히 최적화하지 못하는 경우가 많으며, 기존 질의전지의 결과를 후처리하는 기존의 방법은 지수적으로 증가하는 많은 부분결과들의 조합들을 확인해야 한다. 본 논문에서는 전처리 단계와 전지 단계로 구성된 두 단계 질의전지라 부르는 새로운 기법을 소개한다. 우리의 두 단계 질의전지는 다중 정규경로표현의 최적화에 효과적이며, 지수적으로 증가하는 많은 부분결과들의 조합들을 화인하지 않는다는 점에서 기존의 방법보다 더 확장성이 있다.
이 논문은 드모르간의 음수 지도 방법을 연구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 드모르간이 제시한 대수발달 단계에 따라 드모르간의 음수관을 정리하고, 드모르간의 음수 지도 방법을 불가능한 뺄셈의 탐색, 불가능한 뺄셈에 대한 수정규칙 탐구, 불가능한 뺄셈에 대한 의미의 구성의 3단계로 나누어 고찰하였다. 드모르간의 음수 지도 방법의 특징은 방정식 지도와 결합되었다는 점, 불가능한 뺄셈 기호를 사용한다는 점, 역사발생적 과정을 준수하는 점진적 형식화를 추구한다는 점이다. 또한, 드모르간의 방법을 학교수학의 방법과 비교함으로써, 그 장점과 단점을 분석하였다. 드모르간은 수학적 실재를 형식과 의미를 동시에 갖는 것으로 보았던 자신의 수학관에 따라 음수를 설명하였으며, 대수의 발달 단계에 맞추어 음수를 서로 상이한 존재로 간주하였고 이에 따라 여러 단계를 거쳐 음수를 지도하도록 하고 있다. 그의 이러한 세심한 조처는 음수의 지도가 단시간에 마무리될 수 없는 성격의 것임을 분명히 인식하게 해 준다.
연구목적: 본 연구는 군에서 가장 많이 발생하는 교통사고의 예방을 위해 부대별로 교통사고가 발생할 확률을 사전에 예측하는 모형의 개발 방안을 제시하는 것이다. 연구방법: 이를 위해 CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining) 방법론을 적용하였다. CRISP-DM 프로세스는 6단계로 구성되어 있고, 각 단계는 Waterfall Model처럼 일방향으로 구성되어 있지 않고 단계 간 피드백을 통하여 단계별 완성도를 높이게 되어 있다. 연구결과:전체 집단을 대상으로 기 구축된 사고조사 데이터와 동일한 데이터 세트(data set)를 구축하여 모델링한 결과 분류기준 0.5로 했을 때, 교통사고예측을 위한 모형의 정확도, 특이도, 민감도, AUC에서 의미있는 결과치를 도출하였다. 결론: 예측모형을 설계하는 과정에서 데이터의 부족으로 인해 의미 있는 예측값을 얻기 어려운 문제점이 확인되었다. 이를 해결하기 위해 합리적 추론이 가능한 데이터 세트(data set)를 재구성 및 확대하여 데이터 부족을 해소하고, 이를 활용한 예측모형을 설계할 수 있는 방법론을 제시하였다.
이 연구의 목적은 IPA 기법을 활용하여 과학영재교육 수혜자들이 경험한 교육프로그램의 중요도와 만족도에 대한 인식을 분석하고, 과학영재들의 요구에 맞는 교육프로그램 제공을 위한 개선사항을 도출하는 것이다. 이를 위하여 과학영재교육 수혜자 288명을 대상으로 설문 및 심층면담을 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 20.0을 이용하여 교육프로그램에 대한 중요도와 만족도의 차이를 분석하기 위해 대응표본 t-검정을 실시하였고, 교육프로그램 개선 사항을 탐색하기 위해 중요도-만족도 분석(Importance-Performance Analysis; IPA)을 실시하였다. 분석 결과 과학영재교육 수혜자들은 대체로 기존의 영재교육 프로그램에 대한 중요도보다 만족도가 낮게 나타났다. 또한 학교 급에 따라 요구하는 교육프로그램의 유형에 차이가 있었다. 즉, 초등학교 단계일수록 현장견학, 캠프 등 체험 중심의 교육, 중학교 단계는 탐구활동 중심의 교육, 고등학교 단계는 연구 중심의 교육을 선호하는 것으로 나타났다. 그러나 과학영재들의 진로탐색이나 리더십 향상을 위한 교육프로그램은 학교 급에 관계없이 시급하게 개선이 필요한 유형으로 인식하고 있었다. 이 연구는 착수효과를 고려하여 과학영재들이 요구하는 교육프로그램 유형을 분석했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 아들러의 개인심리학을 연구하여 거기에서 도출된 상담이론을 토대로 상담과정과 상담기법을 연구하고자 하였다. 아들러의 상담과정의 진행은 첫째, 관계형성단계는 상담자와 내담자 상호 간의 합의된 목표를 향해 적극적인 파트너로서 일하는 평등하고 상호 협력적인 관계를 추구하는 단계이다. 둘째, 생활양식 탐색단계는 생활양식을 이해하고 생활양식이 삶의 과업에 어떠한 영향을 미치는지를 이해하는 것을 중요한 목표로 하는 단계이다. 셋째, 통찰단계는 통찰력을 가지는 단계이다. 넷째, 재정향(행동 전환)단계로 진행된다. 아들러의 상담기법은 일반적기법과 특수기법이 있는데, 일반적 기법으로는 즉시성, 충고하기, 격려하기, 역설적 의도, 시법보이기, 역할놀이 등이 있다. 특수기법으로는 초인종 누르기, 내담자의 수프에 침 뱉기, 마이더스 기법, 타인을 즐겁게 하기, 저질의 아이 피하기, 스스로 억제하기 등이 있다. 결론적으로 개인심리상담은 의학적 모델이 아니라 성장모델에 기초하며, 치료한다는 측면보다는 건강한 개인과 사회를 재교육하고 재조명하는 데 더 많은 관심을 가지고 있다. 그러므로 아동지도센터, 부모-아동상담, 부부상담, 가족상담, 집단상담과 치료, 아동과 청소년의 개인상담, 문화적 갈등, 정신건강 운동 등 다양한 영역에 적용된다.
사람의 티로시나제는 사람의 피부색을 결정하는 멜라닌 생합성의 첫 번째 반응을 촉매하며, 이 단계는 반응 속도를 결정하는 가장 중요한 단계이다. 따라서, 많은 화장품 회사들은 hTyr의 저해제를 찾고자 하였으나 사람 티로시나제의 3차원구조의 부재로 구조기반의 가상탐색은 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 구조기반의 저해제 탐색을 위하여 기존에 그 구조가 알려진 Bacillus megaterium의 티로시나제의 3차 구조를 이용하여 인간 티로시나제의 3차원 구조를 상동모델링법으로 예측하였다. 3차원 구조 분석 결과 인간 티로시나제의 활성부위에 위치한 여섯 개의 히스티딘 잔기가 2개의 구리원자와 결합할 수 있으며, 이 활성부위는 단백질의 안쪽에 위치함을 알 수 있었다. 기질 또는 저해제가 결합할 수 있는 결합부위는 단백질의 표면에서 안쪽 깊은 곳의 활성부위와 연결되어 있으며 입구 쪽은 넓고 납작했으며 활성부위로 갈수록 좁아지는 깔대기와 같은 모양의 구조를 하고 있었다. 자체 제작 소프트웨어를 활용하여 solvent accessible surface를 만들고 여기에 가장 최적의 위치 및 형태를 갖는 모델을 티로신과 저해제로 가장 잘 알려진 코직산의 결합모델을 제안하였다. 이 결과 티로신과 코직산의 페놀그룹의 히드록시 기능단의 산소가 정확히 구리와 배위결합하는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구 결과는 새로운 미백제를 설계하고 스크리닝하는데 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 영역 분할과 영상의 움직임 정보를 이용한 깊이맵 생성에 관한 기법을 제안하였다. 2D/3D 변환 알고리즘에서 2차원 영상에서 얻은 깊이 정보는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환 가능하게 하는 핵심 기술이 된다. 영역을 분할하고 계산되어진 움직임 값 (intensity)을 분할된 각 영역에 부여함으로서 깊이맵을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 초기 단계에서 영역을 분할한 뒤, 입력 영상을 그룹화 하여 양방향 탐색을 통한 움직임 추정 연산을 수행토록 하여 보다 정확한 깊이 정보를 획득하고, 최종적으로 얻은 결과에 각 화소에 해당 되는 확률적 통계에 의한 후처리 기법을 사용하였다. 보다 정확한 깊이정보를 영역별로 지정하고, 후처리 기법을 사용함에 따라 보다 신뢰도 높은 깊이맵 영상을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 Legacy 데이터베이스에서 추출된 정보들에 대해 XML 기술을 적용하고자 했을 때, 참조할 DTD(Document Type Definition) 생성과정 방법을 제안한다. 이를 위해 테이블간의 복잡한 상호 연결 관계를 표현하고 사전에 ID의 일방적인 추가 단계를 배제할 수 있는 IDREF-ID속성 관계 모델링을 적용한다. 이 방식에서는 테이블 사이의 관계 및 테이블 사이의 데이터들이 빈번하게 탐색되는 방향을 조사하면서 동시에 ID 추가 작업을 병행 처리하게 된다. 그 결과 IDREF-ID 속성 관계를 파악하면서 동시에 ID 추가 작업이 가능하며, 참조할 DTD 생성도 가능하다.
본 논문에서는 DigComp를 분석하여 데이터 리터러시 수준을 분석하고자 하였다. 이를 위해 DigComp의 구성요소인 데이터 리터러시, 소통 및 협업, 디지털 콘텐츠 제작, 보안, 문제해결 중 데이터 리러터시 영역의 세부 요소를 살펴보았다. 데이터 리터러시는 탐색·검색·필터링, 평가, 관리 3가지로 세분되어 있었고, 각각은 수준에 따라 기초, 중급, 고급, 전문가의 4단계로 구분되어 있었다. 그리고 3가지 영역의 수준을 분석하여 각 수준을 대표하는 핵심 단어를 추출하였다. 향후 이를 바탕으로 한 구체적 적용방안에 관한 연구가 이뤄지길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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