• 한국과학교육학회지
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• 제31권4호
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• pp.539-556
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• 2011

이 연구는 원자모형 사례를 이용한 과학의 본성 검사지를 사용하여 중등예비 과학교사들이 가지고 있는 과학의 본성에 대한 인식이 '원자모형'이라는 과학지식과 관련되어 어떻게 드러나는지를 살펴보고, 기존의 선행연구와 비교해 보았다. '모형에 관한 인식', '과학지식의 잠정성', '과학에서의 주관성', '추론과 상상력의 사용', '보편적인 과학적 방법에 대한 잘못된 신념', '과학과 예술의 비교'라는 6 관점을 조사하였다. 연구결과, 예비과학교사들은 과학지식(구름원자모형)의 잠정성, 과학에서의 주관성(톰슨과 러더퍼드의 알파입자 산란실험에 대한 해석)에 대해 비교적 잘 이해하고 있는 것으로 나타난 반면, 보편적인 과학적 방법과 관련하여 가장 바람직하지 못한 인식을 드러냈다. 모형(원자모형)에 관한 인식과 과학(보어의 원자모형)과 예술(피카소의 작품)을 비교하는 영역에서는 존재론적 관점과 구성주의적 관점이 혼재되어 나타났으며, 과학연구에서 상상력의 사용은 필수적인 동시에 최대한 자제되어야 한다는 다소 모순된 생각을 보여줬다. '모형'이나 '과학이론'과 같은 일반적인 용어를 사용하여 조사된 기존의 선행연구들을 본 연구결과와 비교한 결과, 과학지식의 잠정성에 대해 보다 높은 긍정을 나타내게 했으며, 과학자의 연구방법에 대해 구체적인 과학자를 제시하였을 때, 응답자들은 좀 더 바람직한 인식을 드러내는 경향을 보였다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제60권7호
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• pp.227-231
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• 2017

Purpose: This study aimed to verify the safety of low-dose topiramate on language development in pediatric patients with migraine. Methods: Thirty newly diagnosed pediatric patients with migraine who needed topiramate were enrolled and assessed twice with standard language tests, including the Test of Language Problem Solving Abilities (TOPs), Receptive and Expressive Vocabulary Test, Urimal Test of Articulation and Phonology, and computerized speech laboratory analysis. Data were collected before treatment, and topiramate as monotherapy was sustained for at least 3 months. The mean follow-up period was $4.3{\pm}2.7months$. The mean topiramate dosage was 0.9 mg/kg/day. Results: The patient's mean age was $144.1{\pm}42.3months$ (male-to-female ratio, 9:21). The values of all the language parameters of the TOPs were not changed significantly after the topiramate treatment as follows: Determine cause, from $15.0{\pm}4.4$ to $15.4{\pm}4.8$ (P>0.05); making inference, from $17.6{\pm}5.6$ to $17.5{\pm}6.6$ (P>0.05); predicting, from $11.5{\pm}4.5$ to $12.3{\pm}4.0$ (P>0.05); and total TOPs score, from $44.1{\pm}13.4$ to $45.3{\pm}13.6$ (P>0.05). The total mean length of utterance in words during the test decreased from $44.1{\pm}13.4$ to $45.3{\pm}13.6$ (P<0.05). The Receptive and Expressive Vocabulary Test results decreased from $97.7{\pm}22.1$ to $96.3{\pm}19.9months$, and from $81.8{\pm}23.4$ to $82.3{\pm}25.4months$, respectively (P>0.05). In the articulation and phonology validation in both groups, speech pitch and energy were not significant, and all the vowel test results showed no other significant values. Conclusion: No significant difference was found in the language-speaking ability between the patients; however, the number of vocabularies used decreased. Therefore, topiramate should be used cautiously for children with migraine.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.171-179
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• 2011

본 연구는 디자인발상 과정에서 구글의 연관 검색어를 언어 자극으로 제공했을 경우 디자인 결과에 어떠한 결과를 주는지 그리고 그러한 과정에서 창의적 인지 과정이 어떻게 사용되는 지를 분석하였다. 디자인 발상 과정에 구글의 연관 검색어를 자극제로 5단계에 걸쳐 제공하였다. 구글 검색어는 다수의 사용자의 참여와 공헌에 의해 새롭게 재창조된 지식과 정보를 제공하는 집단지성에 기반을 두고 있다. 실험을 위해 두 가지 과제를 연관 검색어들과 함께 제공하였다. 디자인 발상실험 후 연관검색어의 사용여부와 빈도수 그리고 핀케의 12가지 제네플로어 모델이라는 3가지 기준에 의해 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 여러 단계의 연관 검색어들을 사용했으나, 초기 연관 검색어와 연관성이 높은 상위 단계의 검색어가 하위 단계의 검색어보다 더 많이 사용되었다. 또한 상위 단계와 하위 단계의 검색어들을 함께 사용했을 때 더 창의적의 결과가 나타났다. 핀케의 제네플로어 모델의 12가지 인지 과정에 따라 실험결과물을 분석한 결과 창의적 결과물은 단순히 연관 검색어를 사용하기 보다는 여러 단어들을 연합하고 변형하였으며 또한 창의적인 결과에는 12가지 인지 과정 중 개념적 해석, 기능적 추론과 맥락적 전이와 같은 인지 과정이 사용되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.21-30
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• 2017

모든 사물에서 네트워크 및 컴퓨팅이 가능한 IoT(Internet of Things) 환경이 빠르게 확산되고 있다. IoT 환경은 클라우드 기반 중앙처리 구조를 통해 데이터를 처리하고 사용자에게 서비스를 제공하기 때문에 병목현상 및 서비스 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 최근 단말 IoT 노드와 네트워크에서 직접 데이터를 처리하여 사용자에게 서비스를 제공하는 Edge Computing이 주목받고 있으며 이러한 Edge Computing 환경에서 사용자에게 효율적으로 지능형 서비스를 제공하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 Edge Computing을 위한 전문가 시스템 기반 상황 인식 서비스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 제한적인 IoT 노드 간 효율적인 협업을 기반으로 데이터를 실시간으로 처리하고 상황 인식을 통해 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공한다. 또한, 사용자는 사용 용도에 따라 직접 상황 인식 서비스를 수정하여 원하는 서비스를 제공받을 수 있다. 제안하는 기법을 스마트 홈 환경에서 3가지 방범 서비스 모드를 이용하여 테스트하였으며, 본 논문의 IoT 기반 전문가 시스템 서버와 기존 PC 기반 전문가 시스템 서버의 자원 소모량을 비교하여 제안하는 기법의 안정성을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.532-536
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• 2007

급속한 도시화 및 지구온난화로 인한 집중호우로 홍수피해가 해마다 증가하고 있다. 홍수피해를 최소화하기 위하여 4대강 중심의 홍수예경보시스템이 구축되는 등 다양한 제도적 장치가 마련되고 있으나 중소하천이 분포되어 있는 도시유역에서의 홍수예측기능은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중소 도시하천에 적용 가능한 실시간 도시홍수예측서비스 시스템(Realtime Urban Flood Forecasting Service, U-FFS)을 개발하였다. 경기도 성남에 위치한 탄천을 대상유역으로 선정하고 실시간 강우 및 수위관측소를 설치하여 수문데이타를 수집하였으며 이를 바탕으로 수위예측모형을 구축하였다. 모형구축에는 이미 국내외 학계에서 그 정확도가 입증된 바 있는 Data-driven 모델의 일종인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하였다. 개발된 수위예측모형은 지정된 시간에 자동으로 작동 가능한 실행파일로 프로그래밍되어 최종적으로 홍수예측 웹서비스와 연동된다. U-FFS는 집중호우 발생 시 최종 유출구의 30분, 1시간, 2시간 후의 수위 예측값을 웹 상을 통해 제공함으로써 언제 어디서나 홍수예측 정보를 누구나 손쉽게 획득할 수 있는 장점이 있다. 시범운영 결과, 30분 및 1시간 후의 수위 예측은 정확도가 매우 뛰어났으며 2시간 후의 수위 예측의 정확성은 다소 떨어지는 것으로 확인되었으나 전반적인 홍수예측 판단에는 무리가 없을 것으로 예상된다. 본 시스템의 홍수예측모형은 생성 및 수정이 간편하여 그 활용성이 매우 높을 것으로 기대된다. 특히 안전함을 지향하는 각종 U-City나 홍수피해가 빈번한 도시유역에 적용하면 기존 시스템과 차별화된 실시간 홍수예측 서비스가 가능해져 홍수피해를 최소화할 수 있을 것이다. 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001

• 한국축산식품학회지
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• 제28권2호
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• pp.187-195
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• 2008

The purpose of this study was to establish proper shipping weight and backfat thickness by applying the growth model to backfat thickness, measured by means of not only body weight, but also ultrasonography, and predicting the changes by age. Three breeds, i.e. Duroc, Landrace, and Yorkshie, were analyzed, and the Gompertz, logistic, and Von Bertalanffy model were used for inference with the parameter of the growth model being sex. As a result, both body weight and backfat thickness showed different growth curve parameters and characteristics at inflection points depending on model selection and sex. As for backfat thickness, in estimating the inflection point, unlike the case of body weight, the inflection ages of the boars of the Duroc breed was earlier than that of sows, whereas the inflection ages of the sows of the Landrace and Yorkshire breeds was earlier than that of boars. More than anything else, in the analysis of the changes in backfat thickness according to body weight, as the body weight reached 145kg, the backfat thickness showed much variation as great as 1.7-3.2 cm in each breed and sex. In addition, unlike the other breeds, the boars of the Landrace breed showed an exponential type of relationship between body weight and backfat thickness. As they grow to become 100 kg or heavier, abrupt change in back fat thickness was confirmed. If the growth of body weight and backfat thickness is understood and the genetic relationship is taken advantage of like this, it would be possible to set desired body weight and backfat thickness, and thus help effectively set the shipping time. If not only the phenotype, but also genetic parameters about growth characteristics are estimated and analyzed additionally, more effective data can be generated.

• 과학교육연구지
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• 제36권1호
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• pp.153-165
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• 2012

이 연구에서는 중학생(N=300)을 대상으로 질문지와 면담을 통해 주요 동물의 분류에 관한 오류와 그 이유가 되는 사고 내용을 조사하였다. 연구결과, 척추동물과 무척추동물로 분류하는데 있어서 뱀(31.7%), 새우(28.3%), 거북이(25.6%), 개구리(24.7%), 불가사리(10.7%) 등의 순서로 오류의 빈도가 높았다. 이러한 오류의 이유는 각 동물의 운동 특성과 외형적 특성에 따른 직관적 사고, 다른 동물의 특성에 비유하여 잘못된 유추를 하는 것, 각 동물의 척추 관찰 부족 때문인 것으로 나타났다. 또한 척추동물의 하위분류군을 구분함에 있어서 '도롱뇽은 파충류(45.3%), 거북이는 양서류(40.3%)'로 대안개념을 갖는 오류가 높게 나타났다. 그 이유는 분류 용어의 모호함으로 인한 혼동과 각 동물의 생리 생태적 특성을 분류 기준의 특성에 연계시키지 못하는 것에 있었다. 박쥐, 고래, 펭귄의 분류에서는 사회 문화적 요인이 오류의 빈도에 영향을 주었다. 동물 분류의 교수 학습이 암기 위주의 주입식보다는 관찰을 통한 분류 기준의 특성을 탐색하는 활동의 지도가 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.47-59
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• 2020

본 논문에서는 마코프 이항 회귀 모형의 시차가 알려져 있거나 그렇지 않은 경우일 때, t-링크 함수를 갖는 종단적 마코프 이항 회귀 모형을 제시한다. 일반적으로, 이항 회귀 모형에서는 로직 모형이나 프로빗 모형이 주로 사용된다. t-링크 함수는 t 분포가 자유도가 커질수록 정규분포로 근사하기 때문에 프로빗 모형을 대신 더 많은 유연성을 위해 사용될 수 있다. 게다가 마코프 회귀모형은 종단 자료에 대해 사용될 수 있다. 우리는 마코프 회귀 모형의 시차를 결정하기 위해 베이지안 방법을 제시하고자 한다. 특히, 각 모델의 차수에 대해 알고 있는 경우에는 DIC를 기준으로 모델 비교를 실시하였다. 모델의 차수에 대해 모르는 경우에는 가능한 모델들의 사후 확률을 이용하였다. 복잡한 베이지안 계산을 해결하기 위하여 Albert와 Chib (1993), Kuo와 Mallick (1998)과 Erkanli 등 (2001)의 방법을 이용하여 모델을 재설정하였다. 제안하는 방법은 시뮬레이션 데이터와 Somer 등 (1984)에 의해 조사된 인도네시아 어린이 종단 데이터에 적용했다. 마코프 이항 회귀모형의 순서에 대해서 아는 경우와 모르는 경우를 각각 가정하여 최적의 모델을 알아보기 위해 MCMC 방법을 사용하였다. 또한, 매트로폴리스 해스팅 알고리즘의 수렴성을 점검하기 위해 Gelman과 Rubin의 진단을 이용했다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권7호
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• pp.565-574
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• 2005

평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MDNN 모형이 ANFIS 모형보다 좋은 결과를 보였으며, 정량적 자료에 정성적 자료인 시간을 학습한 MDNN 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 연구에서는 평창강 수질자동측정망 지점의 유출예측을 위한 신경망 모형을 구성하여 수질예측 모형과 연계하였으며, 연계된 모형은 수질예측에 개선된 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.495-503
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• 2014

최근 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 로그와 같은 네트워크 정보를 수집하고 분석함으로써 네트워크 위협에 대응할 수 있는 침입탐지 시스템에 대한 연구를 활발히 진행되고 있다. 특히, 베이지안 네트워크는 주어진 몇 몇 자료만으로도 정확도 높은 침입에 대한 추론이 가능한 이점으로 이를 이용한 침입탐지 시스템의 모델링 기법들이 이전에도 진행되어 왔다. 그러나 이전 연구들에서는 네트워크 패킷간의 복잡성 문제와 이용되는 패킷 데이터의 연속성 문제를 반영하지 못하고 있기 때문에 높은 탐지정확도 산출에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이전 모델들이 갖는 문제들의 개선을 통하여 탐지율을 향상시키기 위해 K-means 클러스터링 기반의 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째로는 K-means 클러스터링 기반의 정교한 노드구간 범위를 설정방법을 제안하여 연속성 데이터 처리 문제를 개선할 수 있다. 또한, 두 번째로는 K-means 클러스터링 기반으로 산출된 가중치를 학습에 적용하여 보다 견고한 CPT를 산출하여 탐지성능을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 방법론들의 성능을 입증하기 위하여 방법론 모두를 적용한 K_WTAN_EM에 대한 탐지율을 이전 모델들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 모델의 탐지율이 이전의 순수베이지안 네트워크기반(NBN) 모델 보다는 약 7.78%의 향상도를 보였고 트리확장 순수베이지안 네트워크(TAN) 모델 보다는 약 5.24%의 향상도를 산출하여 제안하는 방법의 우수성을 입증하였다.