목적: 본 연구는 Q-방법을 적용하여 배우자 사별여성들의 경험에 대한 주관성 유형을 확인하고 그 특성을 알아보고자 수행되었다. 방법: Q-모집단은 문헌고찰과 사별한지 2년 미만의 배우자 사별 여성 5인의 면담을 통하여 209개의 진술문을 추출하여 구성되었다. Q-표본은 Q-모집단 진술문들을 통합, 범주화한 후 자문을 거쳐 46개의 진술문으로 선정되었다. P-표본은 사별한지 2년 미만의 배우자 사별 여성 13인을 대상으로 선정되었으며, 2004년 10월부터 2006년 12월까지 연구자가 개인면담을 진행하였다. 이들 P-표본 대상자들은 Q-표본 진술문을 강제정규분포 방식으로 Q-분류하였다. 자료는 Quanl PC 프로그램으로 처리하여 유형을 분류하고, 그 특성을 파악하였다. 결과: 배우자를 사별한 여성들의 경험은 2개의 유형 즉, 상실고통형과 수용적응형으로 분류되었다. 상실고통형은 비교적 젊은 나이의 남편과 예측하지 못한 사별을 한 후 얼마 되지 않는 여성들로, 이들은 남편의 빈자리를 정서적, 가정적, 사회경제적 영역에서 크게 느끼면서 불안감, 외로움, 죄책감 등이 높은 특성을 지녔다. 수용적응형은 어느 정도 예측된 고인의 죽음을 수용하는 태도를 보이며, 어려움을 신앙과 성숙으로 극복하여, 긍정적으로 세상을 대하며, 새로운 삶에 재적응하는 모습을 보여주고 있다. 결론: 이상의 연구결과 배우자를 사별한 여성들은 공통적으로는 모두 사별로 인한 슬픔과 고통을 느끼고 있었으나 죽음의 성격, 사별기간, 개인 성격과 영적상태에 따라 상실고통형과 수용적응형으로 유형화할 수 있었다. 따라서 사별가족관리 전문가들은 배우자를 사별한 여성들의 유형을 파악하여 각 유형에 맞는 사별돌봄 전략을 개발하여 섬세한 돌봄을 제공하여야 하겠다.
본 연구는 충남 금산군에 위치한 진악산 산림식생을 대상으로 식물사회학적 방법으로 산림군락을 분류하고 방형구법으로 임분 특성을 분석하였다. 진악산의 26개 조사구를 분석한 결과, 산림군락은 신갈나무군락, 굴참나무군락, 갈참나무군락 및 소나무군락으로 구분되었으며, 피도율은 교목층이 79.4%, 아교목층이 27.6%, 관목층이 37.0%, 초본층이 31.1%의 순으로 나타났다. DBH 2 cm이상의 수목을 대상으로 중요치를 분석한 결과는 신갈나무가 45.51, 소나무가 44.17, 굴참나무가 27.56, 졸참나무가 26.78, 갈참나무가 20.81, 벚나무가 15.58등의 순으로 나타났으며, 흉고직경급을 분석한 결과 신갈나무, 굴참나무, 갈참나무, 소나무는 5 cm이하의 어린 개체와 15 cm이상의 큰 개체는 적고 5~15cm의 중간 개체가 많아 이들이 당분간 우점할 것으로 판단된다.
터널 굴착 시 정확한 암반 분류는 적합한 지보패턴을 설치하는 데 도움을 준다. 암반의 분류를 위해 주로 RMR (Rock Mass Ration)과 Q값을 산정하여 수행되며, 페이스 매핑(face mapping)을 바탕으로 산정된다. 점보드릴 및 프로브드릴의 기계 데이터을 활용하거나 딥러닝을 활용한 굴착면 사진 분석 등의 방법이 암반등급 분류를 예측하기 위해 사용되고 있으나, 분석 시 오랜 시간이 소요되거나, 굴착면 전방의 암반등급을 파악할 수 없다는 점에서 한계를 갖는다. 본 연구에서는 순환인공신경망(Recurrent neural network, RNN)을 활용하여 굴착면 전방의 Q값을 예측하는 방법을 개발하였고 페이스 매핑으로부터 획득한 Q값과 비교/검증하였다. 4,600여개의 굴착면 데이터 중 70%를 학습에 활용하였고, 나머지 30%는 검증에 사용하였다. 학습의 횟수와 학습에 활용한 이전굴착면의 개수를 변경하여 학습을 수행하였다. 예측된 Q값과 실제 Q값의 유사도는 RMSE (root mean square error)를 기준으로 비교하였다. 현재 굴착면과 바로 직전의 굴착면의 Q값을 활용하여 600회 학습하여 예측한 Q값의 RMSE값이 가장 작은 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 학습에 사용한 데이터 값 등이 변화하는 경우 변화할 수 있으나 터널에서의 이전 지반상태가 앞으로의 지반상태에 영향을 미치는 시스템을 이해하고, 이를 통해 터널 굴착면 전방의 Q값의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 Q방법론을 통하여 성소수자에 대한 인식을 분석하여, 향후 성소수자 이미지 제고에 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 32개의 Q 표본을 선정하여 21명에게 분류토록 한 결과 모두 3개의 성소수자의 인식에 대한 유형이 도출되었다. 총 3가지의 유형인 제1유형(N=8) : 우호적 인권 중시형, 제2유형[(N=5) : 부정적 고정관념 및 편견형, 제3유형(N=8) : 중립 추구형으로 분류되었다. 우호적 인권중시형은 성소수자의 인권을 보장해야 한다는 의견을 보였고, 부정적 고정관념 및 편견형은 성소수자들에게 차별적 인식을 강하게 가지고 있으며 성소수자에 대한 정확한 지식이 없어서 막연한 편견들을 가지고 있었으며, 중립 추구형은 성소수자에 대한 부정적 고정관념과 편견에는 반대하지만 막연하게 동성애에 대하여 동의하지는 않는 태도를 보였다.
강화학습의 대표적인 알고리즘인 Q-Learning은 상태공간의 모든 상태-행동 쌍(state-action pairs)의 평가값이 수렴할 때까지 반복해서 경험하여 최적의 전략(policy)을 얻는다. 상태공간을 구성하는 요소(feature)들이 많거나 요소의 데이타 형태가 연속형(continuous)인 경우, 상태공간은 지수적으로 증가하게 되어, 모든 상태들을 반복해서 경험해야 하고 모든 상태-행동 쌍의 Q값을 저장하는 것은 시간과 메모리에 있어서 어려운 문제이다. 본 논문에서는 온라인으로 학습을 진행하면서 비슷한 상황의 상태들을 클러스터링(clustering)하고 새로운 경험에 적응해서 클러스터(cluster)의 수정(update)을 반복하여, 분류된 최적의 전략(policy)을 얻는 새로운 함수근사(function approximation)방법인 Q-Map을 소개한다. 클러스터링으로 인해 정교한 제어가 필요한 상태(state)는 규칙(rule)으로 추출하여 보완하였다. 미로환경과 마운틴 카 문제를 제안한 Q-Map으로 실험한 결과 분류된 지식을 얻을 수 있었으며 가시화된(explicit) 지식의 형태인 규칙(rule)으로도 쉽게 변환할 수 있었다.
본 연구는 교사가 지니고 있는 남아와 여아에 대한 인식을 알아보고, 교실에서 남아 및 여아와 상호작용하는 과정에서 나타나는 교사의 행동을 분석해보고자 하였다. 남아와 여아에 대한 이미지 분석을 위해서는 Q 방법을 이용하여 50명의 교사들에게 Q 분포를 분류하도록 하였고, 응답을 분석한 결과 교사의 인식 유형은 남아에 대해서는 3유형, 여아에 대해서는 4유형으로 분류되었다. 교사의 성에 대한 인식이 교실 내에서 어떻게 표현되는지 알아보기 위하여 교수실제에서 나타나는 상호작용을 분석하기 위하여 두 명의 교사를 선정하여 관찰한 결과 전체적으로 여아보다 남아와 상호작용 빈도가 더 높았으며, 특히 부정적인 상호작용의 빈도에서 많은 차이를 보였다. 교사들은 면담과정에서 남아들과 상호작용하는 과정에서의 어려움과 함께 남아에 대한 이해 및 배려 부족의 문제를 스스로 인식하고 있었다.
기존의 NATM 터널에서는 숏크리트가 임시적인 지보재로 사용되었으나 싱글쉘에서는 영구적인 구조물의 역할을 담당하게 된다. 따라서 숏크리트에 작용하는 하중과 변위를 신뢰성 있게 예측하는 것이 터널의 안정성을 확보하기 위한 필수조건이므로 지반정수 산정의 정확성이 매우 중요하다. 특히, 국내의 지질상태는 외국과 다르므로 싱글쉘 공법을 국내에 적용하기 위해서는 국내 지질상태를 고려한 지반정수 산정기법의 기술 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 국내 25개 터널 현장에서의 암반분류 사례 및 지반정수 사례를 조사하였다. 국내 싱글쉘 터널공법을 위한 지보 패턴안을, Q분류에서 수정된 NMT방법과 국내 암반상태를 고려하여 제안하였다. 또한 사례연구를 통한 Q시스템과 RMR값의 상관성을 이용하여 RMR을 이용한 지보량을 제시하였다.
Karanam U. M. Rao;Choon Sunwoo;Chuug, So-Keul;Park, Sung-Oong;Jeon, Yang-Soo
터널과지하공간
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제13권6호
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pp.421-433
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2003
자원개발에 있어서 환경문제로 석회석광산의 채굴이 노천에서 지하채굴로 점차 전환되면서 석회석 채광에 따르는 갱도의 안전문제가 대두되고 있다. 무지보로 유지해야 하는 갱도의 크기문제를 결정하는 것이 현장에서 가장 어려 문제중의 하나이다. 따라서 석회석 지하채광장과 갱도에서 Q시스템과 RMR 암반분류법을 적용하여 지하갱도의 안전성을 평가하기 위한 암반분류법을 개발하기 위해서 두 개의 석회석 광산을 대상으로 암반조사가 이루어 졌다. 기본적으로 Q 시스템과 RMR 암반분류법의 상관관계를 이용하여, 석회석 광산에 적용할 수 있도록 암반분류법을 수정하였고 또한 무지보 안전갱도 폭을 결정하기 위한 새로운 시도가 이루어 졌다.
지리산국립공원의 동부지역에 인접한 웅석봉지역의 식생구조를 파악하고자 밤머리재-웅석봉구간에 방형구($400m^2$) 25개를 설정하여 식생을 조사하였다. 식물 군집분석을 통하여 분류한 결과 신갈나무-소나무군집, 떡갈나무군집, 신갈나무-떡갈나무군집으로 분류되었다. 웅석봉지역의 식생은 신갈나무가 가장 우점하고, 다음으로 떡갈나무, 굴참나무, 소나무, 당단풍 등이 우점하고 있었다. 이 지역에서 굴참나무, 소나무가 부분적으로 우점종으로 분포하고 있지만, 점차적으로 소나무의 상대우점치는 작아지는 반면에 신갈나무, 굴참나무, 떡갈나무의 우점치가 점차 커져 전형적인 신갈나무, 굴참나무, 떡갈나무의 혼효림으로 천이가 일어날 것으로 예상된다. 수종간의 상관관계에서는 소나무와 산초나무, 생강나무, 신갈나무와 진달래, 쪽동백나무와 철쭉, 쇠물푸레와 산초나무, 쪽동백나무, 당단풍과 물푸레나무, 층층나무와 히어리 등의 수종들 간에는 높은 정의상관이 인정되었고, 떡갈나무와 신갈나무, 비목나무와 신갈나무, 굴참나무, 신갈나무와 낙엽송, 굴참나무, 노린재나무와 진달래 등의 수종들 간에는 약한 부의상관이 인정되었다. 조사지의 군집별 종다양성 지수는 0.09832~1.1102 범위로 나타났다.
본 연구는 봉화 장군봉의 자연림을 대상으로 산림식생의 유형을 분류하고, 그에 따른 임분특성을 구명하고자 수행되었다. 2014년 6월부터 2016년 8월까지 식생조사를 실시하였으며, 총 71개소의 식생조사자료를 토대로, 종-면적곡선, 식물사회학적 식생유형분류, 중요치, 종다양도, 일치법, CCA 분석을 실시하였다. 종-면적곡선과 누적종수 추정치를 분석해본 결과, 조사구의 설치는 적절하게 이루어졌으며, 총 227개 분류군(67과 152속 197종 3아종 27변종)이 출현하였다. 식생유형분류를 실시한 결과, 총 7개의 식생단위로 분류되었으며, 최상위 수준에서 신갈나무군락군, 신갈나무군락군은 고로쇠나무군락(동자꽃군과 물참대군), 잣나무군락(시닥나무군과 잣나무전형군), 굴참나무군락(담쟁이덩굴군과 굴참나무전형군)으로 분류되었으며, 담쟁이덩굴군은 담쟁이덩굴전형소군과 호랑버들소군으로 분류되었다. 중요치 분석결과, 식생단위 1~5의 교목층에서는 신갈나무(38.0~70.4%), 식생단위 6은 박달나무(35.3%), 식생단위 7은 소나무(45.4%)가 각각 가장 높게 나타났다. 박달나무와 소나무가 우점하는 식생단위 6과 7은 교목층을 제외한 층위에서 신갈나무와 굴참나무가 높은 중요치를 나타내어, 향후 이들 식생단위는 신갈나무와 굴참나무에 의한 군락이 형성될 것으로 사료되었다. 종다양도는 식생단위 1, 2, 3의 종다양도(2.130~2.353)가 높게 나타났으며, 이는 계곡의 지형적 특성에 의한 영향 때문인 것으로 사료되었다. 일치법과 CCA를 실시한 결과, 식생유형은 해발고도와 가장 높은 상관관계를 가지고 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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