• 산경연구논집
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• 제11권7호
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• pp.29-40
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• 2020

Purpose: In modern society, many urban problems are occurring, such as aging, hollowing out old city centers and polarization within cities. In this study, we intend to apply big data and machine learning methodologies to predict depression symptoms in the elderly population early on, thus contributing to solving the problem of elderly depression. Research design, data and methodology: Machine learning techniques used random forest and analyzed the correlation between CES-D10 and other variables, which are widely used worldwide, to estimate important variables. Dependent variables were set up as two variables that distinguish normal/depression from moderate/severe depression, and a total of 106 independent variables were included, including subjective health conditions, cognitive abilities, and daily life quality surveys, as well as the objective characteristics of the elderly as well as the subjective health, health, employment, household background, income, consumption, assets, subjective expectations, and quality of life surveys. Results: Studies have shown that satisfaction with residential areas and quality of life and cognitive ability scores have important effects in classifying elderly depression, satisfaction with living quality and economic conditions, and number of outpatient care in living areas and clinics have been important variables. In addition, the results of a random forest performance evaluation, the accuracy of classification model that classify whether elderly depression or not was 86.3%, the sensitivity 79.5%, and the specificity 93.3%. And the accuracy of classification model the degree of elderly depression was 86.1%, sensitivity 93.9% and specificity 74.7%. Conclusions: In this study, the important variables of the estimated predictive model were identified using the random forest technique and the study was conducted with a focus on the predictive performance itself. Although there are limitations in research, such as the lack of clear criteria for the classification of depression levels and the failure to reflect variables other than KLoSA data, it is expected that if additional variables are secured in the future and high-performance predictive models are estimated and utilized through various machine learning techniques, it will be able to consider ways to improve the quality of life of senior citizens through early detection of depression and thus help them make public policy decisions.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권17호
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• pp.37-51
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• 2009

허구서사 애니메이션 감상 경험에 있어 관객의 몰입은 작품의 성패를 결정하는 중요한 요소다. 특히, 대중 애니메이션의 경우, 흥행성공과 같은 사회경제적 성취 이외에도 관객의 몰입은 작품성 성취의 중요한 전제조건이 된다는 점에서 연구의 필요성이 제기된다. 허구서사 애니메이션은 이야기가 (소리를 포함한) 이미지로 서술된다는 특성에 최근 2D 애니메이션에 비해 질료적 사실주의를 강조하는 3D 형식이 보편화된 현상까지 더해져, 서사체 텍스트와 가상현실의 수용자 몰입 방식을 일정부분 공유한다고 볼 수 있다. 즉, 작품 텍스트 안에 몰입을 견인하는 요소가 내재되어 있다는 관점과, 매체의 물리적 특성이 수용자를 몰입하도록 강제한다는 이론 가운데 놓여있다. 어떤 경우에도 몰입하는 주체는 관객이므로, 허구서사 애니메이션에의 몰입에 대한 연구에 가장 유용한 이론은 작품(성) 분석이나 시청각 효과에 대한 연구보다 텍스트-관객의 관계를 중심에 둔 구성주의 인지서사학적 접근이라고 볼 수 있다. 본 연구는 서사에 대한 수용자의 몰입에 대한 기존의 연구를 구성주의 인지서사학을 중심으로 검토하고 애니메이션의 특수성에 적용하여, 관객을 작품에 몰입하게 만드는 애니메이션의 요인과 특성을 연구하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.552-562
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• 2016

조기 영어교육이 필요한 것인지, 그리고 효과가 있는 것인지에 대해서는 2000년대 이후 많은 연구들이 실시되어 왔으나, 상당수 연구들은 통제집단의 부재, 관련변인 통제의 실패, 혹은 간이검사의 사용 등으로 인해 해석의 어려움이 존재했다. 본 연구는 8개월간의 영어학습 프로그램이 유아의 영어능력에 유의미한 효과를 미치는 지를 알아보기 위해 미국에서 공식 언어검사로 가장 많이 사용되고 있는 WIDA검사를 사용하여 개입집단과 통제집단의 영어능력치를 3회에 걸쳐 측정하였다. 또 영어학습이 본격화 되기 이전의 아동의 한국어 능력, 지능, 성격변인, 그리고 부모의 사회경제적 변인 및 영어교육에 대한 태도를 측정하고 이를 통제하여 영어학습만의 고유효과를 알아보고자 하였다. 3차 검사를 완료한 39명의 유아들의 영어능력을 분석한 결과, 개입집단은 수용언어 발달과 표현언어 발달에 있어 관련변인의 효과를 통제한 후에도 여전히 통제집단 유아에 비해 우수하였다. 하지만 이러한 효과는 영어검사의 정답문항 수에 근거하였을 때에만 유의미하였으며, 집단간 질적인 측면에서 유의미한 변화는 발견되지 않았다. 본 연구의 결과는 단순 노출교육이라 하더라도 조기영어교육은 최소한 단기간 효과가 있음을 시사한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권6호
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• pp.707-715
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• 2019

학생들의 과학핵심역량을 신장시키기 위하여 학생 중심의 자기주도탐구는 중요한 교수학습법이다. 학생들은 탐구과제를 수행하는 과정에서 다양한 어려움을 경험하게 되고, 때로는 원하는 결과물을 산출하지 못하거나, 예상했던 것에 비하여 의미 없는 탐구를 수행하는 등의 실패를 경험하게 된다. 이 연구는 학생들의 자기주도적 과학탐구에서의 어려움과 실패 원인을 확인하기 위해 진행되었다. 이 연구는 과학고등학교 및 과학중점 고등학교에서 과제연구의 경험이 있는 고등학생 16명을 대상으로 하였다. 자료 수집은 반구조화된 개방형 질문을 중심으로 한 심층면담으로 이루어졌다. 질적 자료 분석은 면담 원자료로부터 참여자들이 경험한 어려움과 실패 상황과 그 원인이 드러낼 수 있는 문단을 찾아 귀납적으로 분석하였다. 연구 결과 대부분의 실패 원인은 능력 부족, 불완전한 절차, 어려운 과제의 선정으로 나타났다. 학생들의 과잉확신, 계획오류, 집단사고 등 다양한 인지편향도 원인으로 분석되었다. 연구 결과들을 토대로 학생들이 자기주도 탐구에서 논리적, 반성적, 합리적 문제해결 역량을 발휘하여 실패와 시행착오의 단계를 최대한 줄이도록 충분한 준비를 할 수 있도록 해주는 교육 전략의 개발이 필요하다.

• Spatial Information Research
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• 제22권6호
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• pp.55-65
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• 2014

본 논문은 조경설계를 위한 창의적 개념화를 지향하는 공간 의사 결정 시스템 모델에 대한 연구이다. (1)정보의 폭발 및 무시 (2)원칙성과 융통성의 딜레마 (3)비구조화된 성격의 계획 및 설계라는 세가지 특징 때문에, 현재 정보중심의 GIS는 큰 역할을 못하고 있다. 이에 현재의 정보중심의 GIS에 대한 대안으로 공간 개념화를 지향하는 SDSS(공간의 사결정지원시스템)모델을 제시하고자 한다. 미래의 공간 개념화 지향의 SDSS는 인지적 관점을 기반으로 한 공간개념화를 현재의 GIS기술과 연계시킴으로써 조경설계의 비구조적인 문제를 효율적이고, 창조적으로 해결할 수 있다. 공간개념화 지향의 SDSS 모델은 (1)인간정보처리 (2)도구 및 이론의 상호작용 (3)인지과학 및 실천인식론 (4)의사결정지원 시스템 (5)인간과 컴퓨터의 상호작용 (6)창조적인 사고라는 핵심이론 및 기술을 반영한다. 향후 구현될 공간 개념화 지향의 SDSS는 설계자가 공간계획 및 설계상에서 "숨겨진 조직"을 파악할 수 있게 하고, 생성 및 개념화 능력을 통해 새로운 아이디어를 개발하고 이를 다른 설계자와 공유할 수 있게 한다. 공간개념화는 (1)버블다이어그램 지향의 설계지원 시스템 (2)어의적 기억의 확장으로서의 프로토타입 (3)삽화적 기억의 확장으로서 스크립트라는 세 가지 핵심 아이디어를 통해 공간 설계의 개념화를 보다 용이하게 할 수 있다. 앞으로 이 세 가지 아이디어는 계획 및 설계를 위한 GIS기술의 미래 방향을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제25권4호
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• pp.249-277
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• 2019

본 연구는 사회적 배제 상황에 직면한 개인의 심리를 즉각적(reflexive), 숙고적(reflective) 그리고 체념(resignation) 단계로 설명한 Williams(2009)의 욕구위협모델(need-threat temporal model of ostracism)에 기초하여, 대기업 임원들의 비자발적 퇴직을 알아보았다. 대기업 퇴직 임원 15명을 심층면담하고 그 내용을 현상학적 방법으로 분석하였다. 그 결과, 욕구위협모델의 즉각적 단계에서 그들은 퇴직 직후 '인지적 공황'과 '정서적 공황'을 경험했다. 퇴직 통보라는 예기치 못한 충격적 경험으로 인해 사고의 마비를 가장 먼저 경험했으며, 그 다음 나타나는 부정적 정서를 인지적으로 억압하여 드러내지 않으려 했다. 숙고적 단계에서 퇴직자들은 '과거자신이 가장 잘 나가던 모습으로 완전한 복원'을 꿈꾸지만, 이런 기대가 좌절되는 상황에서 '비현실적 사고', '자기기만'과 '책임전가'로. 인해 현실에 더욱 부적응하게 되었다. 체념단계에서, 장기간의 욕구충족 실패는 그들에게 패배감과 무력감을 경험하게 했다. 이러한 결과를 Williams의 욕구위협모델과 비교 및 검토하였으며, 이러한 결과가 국가, 기업 그리고 퇴직자에게 은퇴에 대한 대처 관련 시사점을 논의했다.

• 유통과학연구
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• 제13권2호
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• pp.63-73
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• 2015

Purpose - Satisfaction with service is evaluated according to customers' subjective judgment. The expected value of customer service and its evaluations depend on the customers' position. The customer recognizes two different forms of service levels. One is satisfaction and the other is dissatisfaction. Customers who are satisfied want to receive the service in future. However, those dissatisfied try to change the service. The service provider tries to improve the service. There are two different service cycles. One is the successful cycle and the other is the failure cycle. This study aimed to empirically determine the effects of the justice and authenticity of service recovery on customer behavioral intention through an integrated approach to cognitive justice and psychological authenticity. Research design, data, and methodology - Based on a literature review, justice of service recovery was categorized into three types: distributive, procedural, and interactive. Then, authenticity was added to obtain four independent variables, along with recovery satisfaction as a parameter. Behavioral intention, as an outcome variable, was divided into the repurchase intention and positive word-of-mouth. The model and hypotheses were created and measurement items were developed. A questionnaire survey of items concerning the service recovery experience at family restaurants was conducted on college students and residents in Gwangju from September 30 to October 31, 2013. A total of 400 copies of the questionnaire were sent out and 385 were returned. Respondents answered questions about the importance of, and satisfaction with service recovery on a 5-point Likert scale. Excluding 174 copies without service failure experiences and 7 inappropriate copies, 204 copies were analyzed using SPSS 21.0 for Windows and AMOS 20.0 to determine the reliability and validity of measurements. The hypotheses were tested through a goodness-of-fit analysis. Results - First, distributive justice positively affected recovery satisfaction. Second, procedural and interactive justice had no impact. Third, authenticity positively affected recovery satisfaction. Fourth, distributive justice had relatively stronger effects on recovery satisfaction than authenticity. Fifth, recovery satisfaction significantly affected repurchase intention and positive word-of-mouth and it proved effective in mediation. Finally, additional analysis was performed for descriptive statistics of the principal variables by various demographic characteristics and significant differences were found in gender, occupation, and so on. Conclusions - This study has academic significance as the fairness and authenticity of service recovery were investigated to reveal the effects on behavior. The findings could be applied to a wide range of service recovery strategies. However, there are some limitations. First, data was collected only from the residents of Gwangju and most respondents were aged 20-30. Future studies should target a wide range of areas and age groups. Second, because the questionnaire used in this study targets only convenience family restaurants, the results of this study cannot be generalized to all services companies. Future research should be done on a wide range of industries such as hotels, airlines, and hospitals, and perform a comparison between sectors.

• Nutrition Research and Practice
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• 제8권1호
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• pp.94-102
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• 2014

Diet attrition and failure of long term treatment are very frequent in obese patients. This study aimed to identify pre-treatment variables determining dropout and to customise the characteristics of those most likely to abandon the program before treatment, thus making it possible to modify the therapy to increase compliance. A total of 146 outpatients were consecutively enrolled; 73 patients followed a prescriptive diet while 73 followed a novel brief group Cognitive Behavioural Treatment (CBT) in addition to prescriptive diet. The two interventions lasted for six months. Anthropometric, demographic, psychological parameters and feeding behaviour were assessed, the last two with the Italian instrument VCAO Ansisa; than, a semi-structured interview was performed on motivation to lose weight. To identify the baseline dropout risk factors among these parameters, univariate and multivariate logistic models were used. Comparison of the results in the two different treatments showed a higher attrition rate in CBT group, despite no statistically significant difference between the two treatment arms (P = 0.127). Dropout patients did not differ significantly from those who did not dropout with regards to sex, age, Body Mass Index (BMI), history of cycling, education, work and marriage. Regardless of weight loss, the most important factor that determines the dropout appears to be a high level of stress revealed by General Health Questionnaire-28 items (GHQ-28) score within VCAO test. The identification of hindering factors during the assessment is fundamental to reduce the dropout risk. For subjects at risk, it would be useful to dedicate a stress management program before beginning a dietary restriction.

• 영재교육연구
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• 제18권3호
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• pp.425-442
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• 2008

본 연구의 목적은 초등 영재와 일반학생의 학업성패에 대한 귀인성향과 자기조절 학습전략 사용상의 차이를 분석하는데 있다. 연구 대상은 교육청 주관 영재교육원과 대학교 부설 영재교육원에 다니고 있는 초등학교 5$\sim$6학년 영재와 일반학생 각각 105명이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 학업성패에 대한 영재와 일반학생의 귀인성향의 차이는 능력 요인에서 나타났다. 즉 영재는 일반학생에 비해 성공을 능력요인으로 귀인하는 성향이 높았으며, 일반학생은 영재에 비해 실패를 능력부족으로 귀인하는 성향이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 영재는 일반학생보다 자기조절학습전략 사용능력이 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 셋째, 과학영재가 인문영재보다 숙달목표를 더 지향하는 젓으로 밝혀졌으며, 영재 여학생이 남학생에 비하여 학습에 대한 성취 가치를 더 많이 부여하고 있는 것으로 나타났다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권2호
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• pp.657-665
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• 2021

Nondestructive evaluation methods play an important role in ensuring component integrity and safety in many industries. Operator fatigue can play a critical role in the reliability of such methods. This is important for inspecting high value assets or assets with a high consequence of failure, such as aerospace and nuclear components. Recent advances in convolution neural networks can support and automate these inspection efforts. This paper proposes using residual neural networks (ResNets) for real-time detection of corrosion, including iron oxide discoloration, pitting and stress corrosion cracking, in dry storage stainless steel canisters housing used nuclear fuel. The proposed approach crops nuclear canister images into smaller tiles, trains a ResNet on these tiles, and classifies images as corroded or intact using the per-image count of tiles predicted as corroded by the ResNet. The results demonstrate that such a deep learning approach allows to detect the locus of corrosion via smaller tiles, and at the same time to infer with high accuracy whether an image comes from a corroded canister. Thereby, the proposed approach holds promise to automate and speed up nuclear fuel canister inspections, to minimize inspection costs, and to partially replace human-conducted onsite inspections, thus reducing radiation doses to personnel.