• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.295-305
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• 2022

이 연구는 중·고등 학생선수를 대상으로 인권침해 피해 경험에 영향을 미치는 요인의 인권침해 발생 메커니즘을 분석하여 인권침해를 줄일 수 있는 현실적인 정책적 방향 제시를 목적에 둔다. 이를 위해 구조화된 설문을 통해 수집된 학생선수 13,205명의 응답 자료를 로지스틱 회귀분석을 활용하여 분석하였다. 독립변인은 팀 분위기, 소속 종목 인권의식, 체육계 인권의식 등, 종속변인은 성적폭력, 성적 수치심, 신체 폭력, 언어폭력, 따돌림, 사생활 및 학습권 침해, 운동 관련 공정하지 않은 지도자의 행동 등으로 구성하였다. 분석 결과 첫째, 팀 분위기, 소속 종목 인권의식, 체육계 인권의식은 신체 폭력, 언어폭력, 따돌림, 사생활 및 학습권 침해 피해에 유의미한 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 둘째, 성적폭력 경험에 대해서는 팀 분위기, 체육계 인권침해 의식 수준 변수는 유의미한 영향을 미쳤으나 체육계 폭력허용도, 소속 종목 인권의식은 의미 있는 변수로 나타나지 않았다. 셋째, 운동 관련 불공정 경험은 팀 분위기, 체육계 전반적인 폭력허용도 수준, 체육계 인권침해 의식 수준이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권1호
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• pp.59-70
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• 2023

본 연구는 국내 간호대학생에게 적용한 플립러닝 교수법의 효과에 관한 연구를 체계적 고찰을 통해 통합적으로 규명하기 위한 메타분석연구이다. 자료수집은 2022년 11월 20일에서 12월 20일까지 코크란 연합의 체계적 고찰 보고지침을 준수하여 진행하였다. 국내 데이터베이스를 통해 검색된 논문은 RISS 72건, KISS 11건, Dbpia 46건 총 129편이었으며, 중복논문 제거 및 선정기준에 따라 최종 9편의 연구를 선정하였다. 국내 간호대학생을 대상으로 플립러닝 수업을 적용한 결과 플립러닝이 간호대학생의 비판적 사고성향 0.91(Z=8.36, p<.001), 학업적 자기효능감 0.35(Z=2.62, p=.009), 자기주도적 학습능력 0.81(Z=6.53, p<.001), 학업성취도 0.60(Z=5.18, p<.001), 자기효능감 0.66(Z=4.79, p<.001) 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 플립러닝은 국내 간호교육 현장에 적용 가능한 효과적인 교수법임을 확인하였고, 플립러닝 수업설계 방향성에 객관적인 근거를 제시하였으며, 향후 플립러닝에 긍정적인 효과를 주는 다양한 결과 변인들의 효과를 통합적으로 분석하는 반복연구를 제언한다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제24권1호
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• pp.101-130
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• 2018

사회계층이 인간의 삶에 미치는 지대한 영향으로 인해 서구 심리학에서는 사회계층에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 국내 심리학계에서는 심화되고 있는 사회계층화 현상에도 불구하고 학문적 관심은 미비하였으며, 그 개념이나 측정 또한 사회학에서 사용하는 방식을 그대로 차용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 사회계층 연구의 중요성과 관심을 환기시키기 위해 사회계층이 무엇이며, 어떻게 측정할 것인가에 대한 기초적인 물음을 다루었다. 이를 위해 사회계층 측정과 관련된 다양한 이론적 배경을 살펴보고, 사회계층의 동의어로 사용되는 사회경제적 지위(SES)를 서로 비교하였다. 또한 사회계층 측정 방식을 객관적 사회계층과 주관식 사회계층으로 나누어 각 접근의 특성과 주요 사용 지표를 개관하였다. 마지막으로 국내 심리학에서 발표된 사회계층을 다룬 연구들을 수집, 검토함으로써 현재 사회계층 연구의 현황을 파악하였다. 대상 논문 총 23편 중 65.2%가 객관적 사회계층 지표를 사용하였으며 주로 사용된 지표는 학력, 소득, 직업순이었다. 주관적 사회계층이 사용된 연구는 7편으로 모두 사회계층 정체성 측정 방식을 사용하였으며, 사회계층을 언급하는 용어로는 총 7가지로 밝혀졌다. 이러한 검토결과를 토대로 향후 연구에서는 사회계층 변인에 대한 보다 직접적 연구가 필요하다는 것, 사회경제적 지위보다 '사회계층'을 사용함으로써 용어의 통일성을 기하고, 객관적 지표와 주관적 사회계층 측정에 있어 유의점 등을 제안하였다.

• 한국결정성장학회지
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• 제33권3호
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• pp.116-123
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• 2023

압전 HIFU 트랜스듀서는 바이오 의료분야에 적용되고 있는 새로운 기술로 발생한 초음파 에너지를 열로 변환하여 사용하는 디바이스이다. 최근 HIFU 디바이스는 7 MHz 이상의 고 작동 주파수를 갖는 디바이스를 개발하는 추세이다. 본 논문에서는 유한요소법을 이용해 10MHz 작동주파수를 갖는 HIFU 트랜스듀서에 의해 발생된 tissue에서의 음압 및 온도분포를 계산하고, 압력의 focusing 특성 등을 분석하였다. HIFU의 형상변수로는 압전소재 두께, 렌즈 형상, 물 높이, 필름의 두께 등을 고려하였다. 그 결과, 디바이스의 발생 음압은 렌즈의 H_L/R_L 비가 증가함에 따라 증가하다 일정한 값에 도달하는 경향을 보이고 있다. 그러나 디바이스의 focusing 면적은 렌즈의 H_L/R_L 비가 증가함에 급격하게 감소하는 특성을 보이고 있다. 최적 형상을 갖는 HIFU 디바이스의 경우, 최대 음압 및 온도는 각각 19 MPa 및 65도 정도로 분석되었다. 또한 축방향 및 이와 수직한 방향에서 -3 d B 초점 거리는 각각 2.3 mm 및 0.23 mm 정도인 것으로 나타났다

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4D호
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• pp.351-360
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• 2010

2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.1-18
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• 2024

본 연구는 서울시에서 도로 방향과 가로수 식재형태가 여름철 도시 열환경에 미치는 영향을 분석하여 최적의 식재방식을 찾는 것을 목표로 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램 ENVI-met을 이용하여, 도로 4방향과 가로수 식재형태에 따라 68가지 시나리오를 수행하였다. 그 결과, 수목 식재 시 기온, 평균복사온도, 인간 열환경지수가 개선되는 것으로 나타났다. 평균복사온도의 감소는 도로와 접한 건물에 의한 태양 복사에너지 차단과 수목의 그늘효과에 기인하였으며, 도로방향은 풍속 감소에 영향을 주는 것으로 나타났다. 모든 시나리오에서 낮은 수고(6m), 넓은 수관폭(9m), 높은 엽면적 지수(3.0), 좁은 식재간격(8m)일 때 가장 큰 열환경 개선효과를 보였다. 도로 방향은 동-서 방향의 북측 보도에서 열환경이 가장 크게 개선되었다. 본 연구는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 현실도시공간과의 차이를 감안해야 하고, 현장 실측과 더 많은 변수 고려를 통한 추가연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권8호
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• pp.549-559
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• 2024

본 연구에서는 수중에서 방출되는 기포의 유동특성 분석 및 거동을 해석을 위해 이용하는 영상분석기법의 적용성을 검토하기 위하여 실내실험을 수행하고 기포유동장 해석을 위한 격자의 민감도 분석을 하였다. 실내실험 수로 내에 정지유체 상태에서 여러 개의 노즐을 이용하여 기포를 발생시켜 기포장벽을 만들고 유동특성을 검토함으로써 분석방법의 적절성과 해석격자의 민감도를 분석하였다. 수리실험을 통한 기포의 유동특성을 분석하기 위해 해석격자에 대한 기포의 평균투영면적의 비인 투영면적비, 해석영역의 중심부 수심과 총수심과의 비인 수심비 등 매개변수를 정의하고, 각각의 변수간의 관계를 파악하기 위하여 상관분석 및 회귀분석을 수행하였다. 8가지 수심비에 따른 기포투영면적, 기포상승속도와의 관계를 분석한 결과, 수심비가 증가할수록 압력의 영향으로 인해 수면으로 상승할수록 기포의 크기는 높은 상관성을 가지며 선형적으로 증가하였다. 영상분석기법 적용을 위한 8가지 해석격자의 크기별 민감도 영향에서 투영면적비(0.09~0.96)에 따른 격자크기에 대한 민감도는 크지 않은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 통해 영상분석기법이 기포의 유동특성을 관측할 수 있는 적절한 기법이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.678-688
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• 2021

본 연구는 소나무 모수작업에 따른 천연갱신 조성방안 및 산림시업지침을 마련할 수 있도록 2001년 실시된 소나무 천연하종갱신 시업지를 대상으로 작업 후 18년이 경과한 시기에 표준지조사를 실시하고 임분현황 및 치수생육상태를 분석하여 생장특성 및 임분자료를 제공하고자 하였다. 연구대상지는 강원도 춘천시 동산면 원창리 내 강원대학교 학술림에 위치하고 있으며, 설치된 모수시험림에서 2018년 11월 조사된 흉고직경, 수고, 수관급, 수간형질, 수령, 수고생장량 등의 자료를 활용하였다. 분석 시 흉고단면적, 재적, 형상비와 더불어 임분상대밀도, 임목축적도 등의 추가인자를 산출하여 시업지의 현황을 분석하였다. 잔존모수는 58본/ha으로 임목축적도 17.7%이었으며, 치수는 2,330본/ha으로 임목축적도 79.0%로 진단되었다. 치수의 수령은 2001~2007년에 발아분포를 보이고 있었는데 대부분은 15~16년생에 속하였다. 치수 생육상태는 흉고직경 10 cm, 수고 8 m로 파악되었다. 수관급이 우세할수록 흉고직경과 수고가 더 크게 나타났으며, 분산분석 및 Duncan 다중비교검정에서도 수관급별 차이는 통계적으로 매우 유의하였다(p<0.0001). 형상비는 80~90% 범위에 많이 분포하였으며, 95%이상 대부분 치수의 형질은 수간이 곧고 분지가 없으며, 초두부가 부러지지 않고 병해충의 피해가 없는 양질의 형태로 파악되었다. 치수의 평균 연년수고생장량은 1년생 21.9 cm, 5년생 43.3 cm, 10년생 54.3 cm, 15년생 64.3 cm이었으며, 전체적으로 수령증가에 따라 생장량이 우상향하는 것으로 나타났다. 공분산분석 결과, 수관급별 연년수고생장량에서도 유의적인 차이가 나타났으며, 회귀분석의 파라미터 추정치는 수령이 증가하거나 수관급이 우세할수록 연년수고생장량이 높은 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.