• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제18권1호
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• pp.7-29
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• 2019

This study describes an approach for comparative bibliometric analysis of scientific publications related to (i) individual or several departments comprising a university, and (ii) broader integrated subject areas using multiple disciplinary schemes. It uses a custom dataset of scientific publications (ca. 15,000 articles and reviews, published during 2009-2013, and recorded in the Web of Science Core Collections) with author affiliations to the research departments, dedicated to science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM), of a comprehensive university. The dataset was subjected, at first, to the department level and discipline level analyses using the newly available KAKEN-L3 classification (based on MEXT/JSPS Grants-in-Aid system), hierarchical clustering, correspondence analysis to decipher the major departmental and disciplinary clusters, and visualization of the department-discipline relationships using two-dimensional stacked bar diagrams. The next step involved the creation of subsets covering integrated subject areas and a comparative analysis of departmental contributions to a specific area (medical, health and life science) using several disciplinary schemes: Essential Science Indicators (ESI) 22 research fields, SCOPUS 27 subject areas, OECD Frascati 38 subordinate research fields, and KAKEN-L3 66 subject categories. To illustrate the effective use of the science mapping techniques, the same subset for medical, health and life science area was subjected to network analyses for co-occurrences of keywords, bibliographic coupling of the publication sources, and co-citation of sources in the reference lists. The science mapping approach demonstrates the ways to extract information on the prolific research themes, the most frequently used journals for publishing research findings, and the knowledge base underlying the research activities covered by the publications concerned.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.197-205
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• 2019

이 연구는 문제중심학습(PBL)이 문제해결능력에 미치는 효과에 대한 일반화된 결론을 도출하고, 이와 관련된 조절변인을 발견하는 데 목적이 있었다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내에서 1998년부터 2017년까지 발행된 석사학위 논문과 국내 학술지 논문 41편을 분석하고, 41개의 개별 효과 크기를 산출하였다. PBL이 문제해결능력에 미치는 평균 효과 크기는 .753이었으며, 이것은 PBL이 문제해결능력에 유의미한 교수-학습 방법이라는 것을 의미한다. 한편 문제해결능력에 영향을 미치는 조절변인은 교과, 유형, 학교급이었다. PBL의 문제해결능력 효과는 수학(d=.922), 예술(d=.916), 실과(d=.827), E-PBL(d=.791), 중학교(d=.972)에서 더 높았다. 교사들은 학생들의 문제해결능력 신장을 위하여, PBL 학습 환경을 유의미하게 조성할 필요가 있었다. PBL이 4차 산업혁명 시대의 학습 환경 변화에 따른 학생들의 고차원적인 문제해결능력을 신장하는 교수-학습방법으로 활용되기를 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제36권1호
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• pp.169-190
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• 2019

본 연구는 고등학교 공통 과목을 중심으로 교과 교사들의 2015 개정 교육과정 현장 적용 실태와 인식이 교육정보요구에 미치는 영향을 확인하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 인천광역시 일반계 공립 고등학교에 재직 중인 국어, 수학, 영어, 사회, 과학 교과(군) 교사를 대상으로 개별 심층 면담과 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 2015 개정 교육과정 현장 적용 실태와 인식은 교육정보요구에 일부 유의한 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 특히 교육정보요구 부분에서 2015 개정 교육과정 적용에 따른 새로운 복본 요구 형태와 학습자료 정보원 요구 양태를 발견하였으며, 이를 바탕으로 지역적 범위 내 소규모 학교도서관 컨소시엄 형성과 레퍼럴 서비스 제공, 게이트웨이 역할 수행 기능 강화 등의 학교도서관 운영 방안을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제24권2호
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• pp.103-114
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• 2021

본 연구는 소수 나눗셈에서의 '몫'과 '나머지' 용어 사용의 문제점을 인식하고 이를 개선하기 위한 방안을 탐색하였다. 지금까지의 선행 연구와 현행 교과서를 분석한 결과, '몫', '나머지' 용어 사용에 대해 연구자마다 상이한 견해를 주장한 근원에 나눗셈 알고리즘에서의 q, r값과 계산 결과의 해석에 따른 결과 값과 남는 양을 동일하게 보는 데에 원인이 있음을 밝히고, 소수 나눗셈의 '몫'과 '나머지' 취급에 대한 일관된 관점과 교과서 개선 방안을 제안하였다. 즉, 나눗셈 알고리즘 b=a×q+r에 의한 소수 나눗셈의 결과인 q, r을 '몫', '나머지'로 보고, 문제 맥락에 따라 q와 같거나 작은 양을 최종적인 '결과 값'으로, 결과 값을 취하고 난 잔여량을 '남는 양'으로 지칭할 것을 제안하였다. 또한, 몫을 반올림하여 나타낸 근삿값을 '몫'으로 지칭하지 않을 것을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권4호
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• pp.631-651
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• 2022

우리나라 학생들의 수학 정의적 성취도가 낮고 학년이 올라갈수록 학생들이 수학을 포기하는 비율이 증가한다는 점이 지속적으로 문제 제기되어 왔다. 이에 국가 기관이나 교육청, 학교 차원에서 다양한 수학 정의적 영역 관련 정책이 추진되어 왔으나, 더욱 본질적인 측면에서의 개선을 위해 기존의 여러 정책을 살펴보고 개선 방향을 탐색할 필요가 있다. 본 연구는 성장 마인드셋이 정의적 성취의 신장에 도움을 준다는 선행연구에 기초하여, 학생의 수학에 관한 성장 마인드셋을 향상시켜서 궁극적으로 수학 정의적 성취를 신장시킬 수 있는 정책을 탐색하는 데 초점을 두었다. 이에, 먼저 문헌 연구를 통해 우리나라 학생들의 수학 정의적 성취 실태 및 변화 추이를 살펴보고, 국내외에서 이루어진 수학 정의적 영역 관련 정책 및 사례를 조사하였다. 그 결과를 토대로 키워드를 설정하여 수학 마인드셋 향상과 정의적 성취 신장을 위한 정책의 방향을 제안하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.363-369
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• 2020

이 연구는 청소년 대상 파이썬 활용 교육의 효과를 메타분석을 통해 정리하는 것을 목적으로 한다. 자료 분석을 위해 파이썬 활용 교육의 효과를 보고한 선행연구 6편을 선정하였다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 파이썬 활용 교육의 전체 효과크기는 0.684로 나타났다. 둘째, 교육 효과를 종속변수 유형에 따라 비교 분석한 결과, 학업성취도 0.871, 인지적 영역 0.625, 정의적 영역 0.428로 나타났다. 셋째, 인지적 영역의 경우, 자기효능감 0.833, 문제해결능력 0.283, 컴퓨팅사고력 0.276, 코딩 역량 0.251의 순서로 나타났다. 넷째, 정의적 영역의 경우, 학습 흥미 0.56, 프로그래밍 흥미 0.417의 순서로 나타났다. 다섯째, 학교 급의 경우, 중학교 0.851, 고등학교 0.585, 대학교 0.435의 순서로 나타났다. 여섯째, 교과 영역의 경우, 수학 1.057, 디자인 0.595, 정보 0.585, 소프트웨어 0.28의 순서로 나타났다.

• The Korean Journal of Pain
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• 제34권3호
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• pp.271-287
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• 2021

Background: Postoperative pain management is crucial for patients undergoing total knee arthroplasty (TKA). There have been many recent clinical trials on post-TKA peripheral nerve block; however, they have reported inconsistent findings. In this meta-analysis, we aimed to comprehensively analyze studies on post-TKA analgesia to provide evidence-based clinical suggestions. Methods: We performed a computer-based query of PubMed, Embase, the Cochrane Library, and the Web of Science to retrieve related articles using neurothe following search terms: nerve block, nerve blockade, chemodenervation, chemical neurolysis, peridural block, epidural anesthesia, extradural anesthesia, total knee arthroplasty, total knee replacement, partial knee replacement, and others. After quality evaluation and data extraction, we analyzed the complications, visual analogue scale (VAS) score, patient satisfaction, perioperative opioid dosage, and rehabilitation indices. Evidence was rated using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. Results: We included 16 randomized controlled trials involving 981 patients (511 receiving peripheral nerve block and 470 receiving epidural block) in the final analysis. Compared with an epidural block, a peripheral nerve block significantly reduced complications. There were no significant between-group differences in the postoperative VAS score, patient satisfaction, perioperative opioid dosage, and rehabilitation indices. Conclusions: Our findings demonstrate that the peripheral nerve block is superior to the epidural block in reducing complications without compromising the analgesic effect and patient satisfaction. Therefore, a peripheral nerve block is a safe and effective postoperative analgesic method with encouraging clinical prospects.

• Advances in nano research
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• 제10권1호
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• pp.15-24
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• 2021

Microtubules (MTs) are the main part of the cytoskeleton in living eukaryotic cells. In this article, a mechanical model of MT buckling, considering the modified strain gradient theory, is analytically examined. The MT is assumed as a cylindrical beam and a new single variable trigonometric beam theory is developed in conjunction with a modified strain gradient model. The main benefit of the present formulation is shown in its new kinematic where we found only one unknown as the Euler-Bernoulli beam model, which is even less than the Timoshenko beam model. The governing equations are deduced by considering virtual work principle. The effectiveness of the present method is checked by comparing the obtained results with those reported by other higher shear deformation beam theory involving a higher number of unknowns. It is shown that microstructure-dependent response is more important when material length scale parameters are closer to the outer diameter of MTs. Also, it can be confirmed that influences of shear deformation become more considerable for smaller shear modulus and aspect ratios.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제60권3호
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• pp.321-340
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• 2021

본 연구에서는 롤플레이 게임(Role-play Game) 개념을 차용한 역할연기발표(Role-play Presentation) 기법을 적용하여 미래 교육에서 인간 교사-인공지능 교사 간의 상호작용성에 대한 교사의 인식과 기대감을 시각화함으로써 교사들의 협업과정에서 성과 있는 토론활동을 수행할 수 있도록 하였다. 분석 결과 교사는 수업 상황에서 인간 교사가 수업의 주도권과 학생과의 상호작용 활성화를 전제로 수업의 질적 향상과 개별학습을 지원할 수 있는 보조 도구로써의 인공지능 교사의 상호작용 요인들을 제안하고 있었다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.177-188
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• 2022

일반적으로 support vector machine (SVM)은 높은 수준의 분류 정확도를 제공함으로써 다양한 분야의 분류분석에서 널리 사용되고 있다. 그러나 SVM은 최적화 계산식이 이차계획법(quadratic programming)으로 공식화되어 많은 계산 비용이 필요하므로 대용량 자료의 분류분석에는 그 사용이 제한된다. 또한 불균형 자료(imbalanced data)의 분류분석에서는 다수집단에 편향된 분류함수를 추정함으로써 대부분의 자료를 다수집단으로 분류하여 소수집단의 분류 정확도를 현저히 감소시키게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다수집단을 분할(divide)하고, 소수집단을 과대추출(oversampling)하여 여러 분류함수들을 추정하고 이들을 통합(conquer)하는 DOC-SVM 분류기법을 제안한다. 제안한 DOC-SVM은 분할정복 알고리즘을 다수집단에 적용하여 SVM의 계산 효율을 향상시키고, 과대추출 알고리즘을 소수집단에 적용하여 SVM 분류함수의 편향을 줄이게 된다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DOC-SVM의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.