• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.59-68
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• 2009

이 연구는 온라인 다중참여 역할수행 게임(Massive Multiplayer Online Role Playing Game, 이하 MMORPG)에서 학습자의 몰입에 영향을 미치는 요인들을 탐색한 후, 그 결과를 토대로 학습몰입 정도를 측정하는 척도를 개발하는데 목적이 있다. 관련 연구들의 분석을 통해, MMORPG 상에서의 학습자 몰입에 영향을 미치는 주요 요인으로 6가지 영역(학습자 심리특성, 학습자기술능력, 게임의 중요도, 학습자환경, 교수 학습설계 교수 학습환경)과 16개 하위 영역, 48개 예비문항으로 구성된 학습자 몰입 측정척도를 개발했다. 이것의 구성적 타당성을 검증하기 위해서 국내 A사가 개발한 '영어학습을 위한 상업용 MMORPG를 이용해 온 초등학생 293명을 대상으로 학습몰입도를 측정하고, 이 과정에서 수집된 자료(N=288)를 활용하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과, 각 영역 별로 하위 영역에 속한 변인들이 1요인으로 묶여지는 것으로 확인되었으며, 선정된 문항들이 각 하위 영역을 구성하는 문항으로서 갖는 내적합치도도 매우 높은 것으로 나타났다. 또한 확인적 요인분석 결과, 본 연구를 통해 개발된 학습자몰입 측정척도는 높은 구성타당성을 보여주었다(CFI=.95, NFI=.92, NNFI=.94). 따라서 이 연구에서 개발된 학습자 몰입 측정척도는 통계적으로 신비롭고 타당한 것임을 확인할 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제26권1호
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• pp.10-19
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• 2022

Purpose: To evaluate whether the added value of contrast leakage information from dynamic susceptibility contrast magnetic resonance imaging (DSC MRI) is a better prognostic imaging biomarker than the cerebral blood volume (CBV) value in distinguishing true progression from pseudoprogression in glioblastoma patients. Materials and Methods: Forty-nine glioblastoma patients who had undergone MRI after concurrent chemoradiotherapy with temozolomide were enrolled in this retrospective study. Twenty features were extracted from the normalized relative CBV (nCBV) and extraction fraction (EF) map of the contrast-enhancing region in each patient. After univariable analysis, we used multivariable stepwise logistic regression analysis to identify significant predictors for differentiating between pseudoprogression and true progression. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was employed to determine the best cutoff values for the nCBV and EF features. Finally, leave-one-out cross-validation was used to validate the best predictor in differentiating between true progression and pseudoprogression. Results: Multivariable stepwise logistic regression analysis showed that MGMT (O⁶-methylguanine-DNA methyltransferase) and EF max were independent differentiating variables (P = 0.004 and P = 0.02, respectively). ROC analysis yielded the best cutoff value of 95.75 for the EF max value for differentiating the two groups (sensitivity, 61%; specificity, 84.6%; AUC, 0.681 ± 0.08; 95% CI, 0.524-0.837; P = 0.03). In the leave-one-out cross-validation of the EF max value, the cross-validated values for predicting true progression and pseudoprogression accuracies were 69.4% and 71.4%, respectively. Conclusion: We demonstrated that contrast leakage information parameter from DSC MRI showed significance in differentiating true progression from pseudoprogression in glioblastoma patients.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.267-278
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• 2017

본 연구의 목적은 스포츠 활동에 참여하는 성인남녀(남성 114명, 여성 193명)를 대상으로 성 정체성 측정도구를 개발하는 것이다. 성 정체성 측정도구에 대한 타당도 검증을 위하여 구인동등성과 잠재평균 분석을 하였다. 자료처리방법으로는 빈도분석, 탐색적·확인적 요인분석, 신뢰도, 상관관계, 문항의 정상성 분포, 구인동등성, 잠재평균 분석을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 본 연구변인인 성 정체성에 대한 구인동등성 검증결과, 형태동일성, 측정동일성, 그리고 절편동일성이 확보되어 본 측정도구는 성별과 상관없이 측정할 수 있다. 둘째, 스포츠 활동 참여 시 여성이 남성보다 개방적인 성향이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 스포츠 활동 참여 시 여성이 남성보다 보수적인 성향이 높은 것으로 나타났다. 넷째, 스포츠 활동 참여 시 여성이 남성보다 주관적인 성향이 높은 것으로 나타났다. 다섯째, 스포츠 활동 참여 시 외향적인 성향에 대해서는 통계적으로 차이가 나타나지 않았다. 이상의 연구결과로 미루어 보다, 여성의 사회적 진출과 같은 시대적 변화가 스포츠에서도 남성과 여성이라는 성별에 영향을 받지 않는다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권8호
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• pp.63-72
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• 2016

본 연구의 주목적은 자아존중감과 청소년 외현화 문제행동 간의 영향분석과 아버지애착이 조절효과를 통하여 청소년 외현화 문제행동을 감소시키는 요인으로 작용하는지를 실증적으로 검증하고자 한다. 연구대상은 D지역의 남자 고등학생을 대상으로 무작위표집방법을 활용하여 연구자가 학교를 직접 방문하여 남자 고등학생 336명에게 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 무성의 설문지 38부를 제외하고 최종 298부를 분석에 활용하였다. SPSS 21.0을 사용하여 변수 간의 관계에 관한 기초적인 판단자료로 활용하기 위해 단순상관관계분석을 실시한 후, 상호작용모형을 알아보기 위하여 위계적중다회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 자아존중감과 아버지애착이 청소년의 외현화 문제행동에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 아버지애착은 자아존중감과 외현화 문제행동의 관계에서 조절하는 효과가 나타났다. 이러한 결과를 통하여 청소년들의 자아존중감 향상 방안과 아버지와의 애착 증진 방안을 통하여 외현화 문제행동을 줄이기 위한 제언을 하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.285-301
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• 2023

비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.

• 산업융합연구
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• 제21권7호
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• pp.29-39
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• 2023

최근 국내‧외적으로 많은 지진이 발생하고 있는 상황에서, 우리나라의 건물은 내진설계 및 지진피해에 매우 취약한 상황이다. 따라서 현 연구의 목적은 건물에 대한 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석을 수행하는 효과적인 방법을 발굴하고 이를 모델화하여, 시범지역(서울시)자료를 활용해 검증해 보는데 있다. 이를 위해 활용된 두 가지 모델링 기법 중, 통계 분석 기법의 예측정확도는 87%였고, 머신러닝 기법은 Random Forest모델의 예측정확도가 가장 높았으며, 해당 모델의 Test Set 정확도는 97.1%로 도출되었다. 분석결과, 구별 등급화 결과는 광진구와 송파구가 상대적으로 위험하다고 예측되었으며, 위험건물 밀도분석은 서초구, 관악구, 강서구가 상대적으로 위험하다고 예측되었다. 최종적으로, 통계분석 기법을 활용한 분석결과가 머신러닝 기법을 활용한 분석결과보다 위험하게 도출되었으나, 우리나라에서는 지진 강도 6.5(MMI)가 내진설계의 기준인데, 서울시 건물의 약 18.9%가 내진설계 되어있는 것으로 확인된 것을 고려하면, 머신러닝 기법의 결과가 더 정확할 것으로 예측되었다. 현 연구는 인구 및 인프라와 경찰서, 소방서 등을 고려 않은 오직 건물만을 고려한 한계점이 있으며, 해당 한계를 포함해 수행하면 더욱 포괄적인 연구가 될 것이다.

• 한국산업보건학회지
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• 제33권2호
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• pp.215-229
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• 2023

Objectives: To validate the effectiveness of a real-time chemical exposure monitoring system developed by KOSHA (Korea Occupational Safety and Health Agency), we applied the system to a workplace in the electronics industry for 153 days. Methods: The monitoring system consisted of a PID chemical sensor, a LTE communication equipment, and a web-based platform. To monitor chemical exposure, four sets of sensors were placed in two manufacturing tasks - inspection and jig cleaning - which used TCE as a degreasing agent. We reviewed previous reports of work environment measurements and conducted a new work environment measurement on one day during the period. The PID sensor systems detected the chemical exposure levels in the workplace every second and transmitted it to the platform. Daily average and maximum chemical exposure levels were also recorded. Results: We compared the results from the real-time monitoring system and the work environment measurement by traditional methods. Generally, the data from the real-time monitoring system showed a higher level because the sensors were closer to the chemical source. We found that 28% of jig cleaning task data exceeded the STEL. Peak exposure levels of sensor data were useful for understanding the characteristics of the task's chemical use. Limitations and implications were reviewed for the adoption of the system for preventing poisoning caused by chemical substances. Conclusions: We found that the real-time chemical exposure monitoring system was an efficient tool for preventing occupational diseases caused by chemical exposure, such as acute poisoning. Further research is needed to improve the reliability and applicability of the system. We also believe that forming a social consensus around the system is essential.

• Composites Research
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• 제36권3호
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• pp.205-210
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• 2023

본 연구에서는 폼 구조의 효율적인 유효 기계적 물성 및 열전도율 예측을 위한 균질화 데이터 기반 전이학습 프레임워크를 개발하였다. Eshelby 텐서 기반의 평균장 균질화(Mean-field homogenization, MFH)는 타원체 형태의 공동을 포함하는 다공성 구조의 물성을 효율적으로 예측할 수 있지만, 셀룰러(cellular) 폼 구조의 물성은 정확하게 예측하기 어렵다. 한편, 유한요소 균질화(Finite element homogenization, FEH)는 정확성은 높지만 상대적으로 높은 해석 시간을 동반한다. 본 논문에서는 평균장 균질화와 유한요소 균질화의 장점을 결합한 데이터 기반 전이학습 프레임워크(Framework)를 제안하였다. 구체적으로, 대량의 평균장 균질화 데이터를 도출하여 사전학습 모델(Pre-trained model)을 구축하고, 상대적으로 소량의 유한요소 균질화 데이터를 이용하여 미세 조정(Fine-tuning) 하였다. 제안된 프레임워크를 검증하기 위한 수치 예제를 수행하였으며, 해석 정확도를 확인하였다. 본 연구의 결과는 다양한 폼 구조를 가진 재료의 해석에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제24권6호
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• pp.455-475
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• 2023

The present study investigates the non-linear soil-pile interaction using three-dimensional (3D) non-linear finite element models. The numerical models were validated by using the results of extensive pile load and shaking table tests. The pile performance in liquefiable and non-liquefiable soil has been studied by analyzing the liquefaction ratio, pile lateral displacement (LD), pile bending moment (BM), and frictional resistance (FR) results. The pile models have been developed for the different ground conditions. The study reveals that the results obtained during the pile load test and shaking cycles have good agreement with the predicted pile and soil response. The soil density, peak ground acceleration (PGA), slenderness ratio (L/D), and soil condition (i.e., dry and saturated) are considered during modeling. Four ground motions are used for the non-linear time history analyses. Consequently, design charts are proposed depended on the analysis results to be used for design practice. Eleven models have been used to validate the capability of these charts to capture the soil-pile response under different seismic intensities. The results of the present study demonstrate that L/D ratio slightly affects the lateral displacement when compared with other parameters. Also, it has been observed that the increasing in PGA and decreasing L/D decreases the excess pore water pressure ratio; i.e., increasing PGA from 0.1 g to 0.82 g of loose sand model, decrease the liquefaction ratio by about 50%, and increasing L/D from 15 to 75 of the similar models (under Kobe earthquake), increase this ratio by about 30%. This study reveals that the lateral displacement increases nonlinearly under both dry and saturated conditions as the PGA increases. Similarly, it is observed that the BM increases under both dry and saturated states as the L/D ratio increases. Regarding the acceleration histories, the pile BM was reduced by reducing the acceleration intensity. Hence, the pile BM decreased to about 31% when the applied ground motion switched from Kobe (PGA=0.82 g) to Ali Algharbi (PGA=0.10 g). This study reveals that the soil conditions affect the relationship pattern between the FR and the PGA. Also, this research could be helpful in understanding the threat of earthquakes in different ground characteristics.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2B호
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• pp.107-120
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• 2010

본 연구에서는 기후변화를 평가하기 위해 장기수문유출모형인 SLURP 모형이 선택되었으며, 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력 자료를 구축하였고 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역 내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지를 고려하기 위하여 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료를 수집하였다. 한편, 미래 기후변화를 분석하기 위해 미래 기상, 토지이용, 식생자료를 구축하였다. 미래 기상자료는 IPCC에서 제시하고 있는 SRES 특별보고서에 의한 GCMs 중 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오 결과자료를 수집한 후, 편이보정(bias correction) 및 CF(Change Factor) 다운스케일 기법을 적용하여 각 기상관측소별 기상자료를 재구축하였으며, 미래 토지이용자료는 과거 토지이용자료를 이용하여 개선된 CA-Markov기법에 의해 전망하였다. 또한 미래 식생자료는 NOAA/AVHRR을 이용하여 구축한 과거의 월 NDVI와 평균온도와의 선형 회귀식을 이용하여 기후변화 시나리오별 월 NDVI를 구축하였다.