많은 학생 및 학부모가 선행학습에 쏟는 시간과 경제력이 적지 않다는 점과 인터넷 기반 사회의 환경이 빠르게 변화되는 점을 고려해 볼 때, 선행학습의 실태와 그 효과를 연구해 볼 가치가 있다고 판단하였다. 본 연구는 창원지역 A고등학교 1학년 학생 186명을 대상으로 과학 선행학습의 기본적인 실태를 조사하였다. 실태 조사결과, 과학선행학습의 경험이 있다고 응답한 학생은 조사대상자 중 39.8% (74명)이였다. 또한 경험대상자 중 중학교 3학년 겨울방학 시작 이후에 과학 선행학습을 시작한 학생 56명을 대상으로, 과학 선행학습에 따른 과학성취도를 분석하였다. 그 결과, 선행학습의 형태는 타의적 선행학습이 50.0%로 가장 높았으며, 선행학습의 시작동기는 시험점수 향상이 33.9%로 가장 높았다. 반타의적 형태로 선행학습을 하는 경우 자신감과 학습의향이 긍정적으로 나타났으며, 자기주도적 형태로 선행학습을 하는 경우 흥미도와 가치가 긍정적으로 나타났다. 결론적으로, 과학 선행학습을 받은 학생 중 71.4%의 학생이 과학성취도에서 긍정적으로 나타났다.
Co-60 및 Ir-192 등의 방사성 동위원소가 비파괴 검사(Non-Destructive Test; NDT) 등의 분야에서 널리 쓰임에 따라 방사선 안전관리가 매우 중요시되고 있다. 본 연구에서는 요오드화수은(Mercury(II) Iodide; $HgI_2$)의 선원추적 시스템 적용 가능성을 평가하였다. $HgI_2$로 제작된 Unit cell 센서의 신뢰도 검증을 위한 전기적 특성평가를 수행한 후, 방사선에 대한 센서의 위치의존성을 분석하고, Planning system의 선량 분포와 비교하였다. 평가결과, R-sq>0.99 이상의 선형성과 CV<0.015 이하의 재현성을 보이며 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 위치의존성 평가에서는 센서의 isocenter에서 최댓값이 측정되었으며, 거리에 따라 점진적 감소를 나타냈다. 그러나 Planning system 상의 선량 분포 데이터와는 최대 30%의 차이를 보였는데, 센서는 단일지점으로부터 데이터를 수집하는 Planning system과 달리 면적으로부터 수집하기 때문으로 사료된다.
본 연구는 40~60대를 위한 골프웨어 설계 및 연구개발을 위한 기초자료를 제공하고자 연 1회 이상 라운딩 활동과 골프 연습 활동을 꾸준히 하고 있는 의도표집된 대상자 64명을 대상으로 골프웨어 구매 및 선호도 조사를 실시하였다. 그 결과, 골프웨어는 상설할인매장에서 구매하고 TV 및 인터넷광고를 통하여 정보를 활용하며, 구매빈도는 연간 1~2회로 연간 구입비 50만원~100만원 미만, 1회 지출 비용 20만원~50만원 미만이 가장 많았다. 골프웨어 구매 시 디자인을 먼저 고려하고 여성은 흰색, 남성은 검은색·회색을 가장 선호하였다. 남성은 PK 칼라의 단추여밈 스타일, 여성은 라운드 네크라인의 니트 스타일을 선호하는 편이었고 상의여유량은 여성은 세미 피티드, 피티드, 남성은 세미 피티드, 루즈한 핏을 선호하여 유의차를 보였다. 골프웨어 제작 시 고려사항으로 젊어 보이는 디자인에 대한 응답결과가 연령이 낮을수록 비율은 높아져 연령에 맞는 디자인을 우선시하여 골프활동을 위한 기능성을 반영한 골프웨어 설계가 필요할 것으로 사료되었다.
본 연구는 기혼 유자녀 맞벌이 남성의 부성역할 수행 경험을 탐색하는 것으로 목적으로 한다. 이를 위해 심층면담과 문서를 활용하여 자료를 수집하였으며, 맞벌이 아버지 10명이 연구에 참여하였다. 자료수집은 2012년 9월부터 12월 사이에 이루어졌으며, 수집된 자료는 분석적 귀납에 근거한 지속적 비교분석방법을 사용해 분석하였다. 자료의 분석결과 참여자들은 바람직한 아버지 상에 대한 인식과 실제적인 역할 수행의 불일치, 생계부양자와 돌봄 제공자 역할 수행으로 인한 긴장, 그리고 자녀에 대한 헌신과 직업적 성취욕구 간의 갈등을 경험하고 있었으며, 이러한 갈등은 점진적으로 가족 의사소통과정에서의 소외라는 결과를 가져왔다. 이를 토대로 아버지의 적극적인 가족생활 참여를 지원하기 위한 사회적 인식 제고방안과 함께 가족, 노동시장, 지역사회, 그리고 정부 차원의 다각적인 접근과 제도의 운영을 제안하였다.
The global demand for oil and natural gas has increased, and resource development is moving to the deep sea. Floating and flexible offshore structures such as semi-submersible, spar, and FPSO structures have been widely used. The major equipment of floating structures is always exposed to waves, currents, and other marine environmental factors, which cause structural damage. Moreover, flexible risers are susceptible to an exciting force due to the motion of the floating body. The inline and transverse responses from the three-dimensional behavior of a floating structure occur because of various forces. Typical risers are made of steel pipe and applied in the oil and gas development field, but flexible materials such as polyethylene are suitable for OTEC risers. Consequently, the optimal design of a flexible offshore plant requires a dynamic behavior analysis of slender bodies made of the different materials commonly used for offshore flexible risers. In this study, a three-dimensional motion measurement device was used to analyze the displacements of riser models induced by external force factors, and forced oscillation of a riser was linked to forced oscillation under a steady flow and regular wave condition.
철도는 이제 대표적인 대중교통 수단이다. 하지만, 철도를 운영하는 운영기관마다 철도정보를 관리하고, 서비스를 제공하고 있다. 즉, 철도 운영기관 별로 관리하고, 서비스하는 정보와 정보의 형태가 다르기 때문에, 철도이용객은 정확하고, 통합된 정보를 제공받지 못하게 된다. 따라서 다양한 형태의 역사정보, 운영정보, 열차정보, 이용객정보와 같은 철도정보를 단일화된 표준철도정보로 통합하기 위한 방안이 필요하다. 이에, 본 연구에서는 각 운영기관에 산재해 있는 철도정보에 대한 표준분류체계 및 표준정보를 정의하고, 표준정보로의 시스템적 수집 및 마이그레이션 방법을 고찰하였다. 이를 통해, 철도이용객은 실시간으로 모든 철도정보를 한 번에, 한 눈에, 한 곳에서 이용할 수 있으며, 이러한 체계적이고 통합적인 철도정보 관리는 새로운 서비스를 창출할 수 있는 기회를 제공하고, 철도 정보서비스를 획기적으로 발전시킬 수 판단된다.
기존의 GrabCut 알고리즘은 자동 객체 추출이 아닌 사용자가 객체 영역에 사각형 윈도우를 설정해야하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 자동 시스템으로 변환하기 위해 인간의 시각 시스템을 기반으로 영상에서 가장 눈에 띄는 영역을 탐지하는 방법을 연구하였다. 주의 시각 영역인 Saliency Map을 생성하기 위해서 인간이 색채를 감지하는 '적/녹' '황/청'의 대립색설을 기반으로 하는 Lab 색공간을 이용하여 생성한다. 생성된 Saliency Map을 주파수 공간으로 변환하여 저주파 영역에 국부적인 경계를 나타내고 경계를 탐지해내어 Saliency Point를 생성한다. 이렇게 생성된 Saliency Point의 좌표 값을 이용하여 윈도우를 자동으로 생성한 후 GrabCut 알고리즘을 기반으로 객체를 추출하였다. 다양한 영상에 제안한 알고리즘을 적용한 결과 객체 영역에 자동으로 윈도우가 생성되었고 객체가 추출되었다.
최근 스마트 기기 보급 등 유비쿼터스 환경의 등장에 따른 새로운 교육방법에 대한 논의가 증가하고 있다. 이 같은 추세 속에서 본 연구는 대학에서 스마트 패드를 활용한 수업을 실시하고, 그 결과를 바탕으로 향후 스마트 캠퍼스의 발전방향에 대한 제언을 하기 위해 실시되었다. 이를 위해 경기도 소재 S대학교에서 스마트 캠퍼스 구축사업의 일환으로 실시된 '스마트 시대와 교육' 시범수업이 연구의 주요 환경으로 선정되었다. 해당 수업은 2011년 여름학기에 12회차시에 걸쳐 진행되었으며, 총 6명의 학습자가 참여하여 스마트 패드를 활용한 다양한 형태의 교수학습을 경험하였다. 반구조화된 인터뷰 및 자극회상기법 등의 연구방법론을 바탕으로 학습효과, 만족도, 그리고 스마트 패드 사용성 결과 등이 제시되었다. 주요 결과로는 높은 수준의 인지된 학습효과 및 만족도가 나타났으며 유용한 사용성이 확인되었으나, 각 변수들에 대한 상반된 논의도 제기되었다. 이에 근거한 제언 및 발전방향으로는 하드웨어 측면, 소프트웨어 측면, 그리고 휴먼웨어 측면으로 구분된 세부적인 고려사항이 제시되었다.
본 논문은 시점 벡터 추정과 명도 차분 맵에 기반하여 직물 텍스쳐 매핑을 수행하는 객체 VR 기반 가상 직물 착용 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 객체 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착용 상태를 다시점에서 입체적으로 관측할 수 있도록 한 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이 선택된 의류 형상 영역의 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 가상 착용 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
전통적인 방식의 예측모형 구축에서 사용되는 데이터는 주로 데이터베이스에 잘 보관되어 있는 정형데이터를 사용하였다. 하지만 지금의 상황은 스마트 시대의 도래로 인한 통신수단의 획기적인 발달로 비정형 데이터가 전체데이터의 80%를 상회하는 현실이다. 이러한 현실에서 기존의 방법대로 정형데이터 만을 이용하여 예측모형을 개발하면 예측모형의 신뢰성에 문제가 있을 것이다. 즉 전체데이터의 80%에 해당하는 비정형(SNS, 페이스북, 트위트, 이미지, 동영상 등)과 반정형(로그데이터)데이터를 반드시 포함하여 모형을 구축해야 만이 신뢰성을 현실화 시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 예측모형 개발시 빅데이타 방법론을 적용하여 예측 모형의 신뢰성을 높이고, 데이터를 이용하여 제안된 방법과 전통적인 방법의 예측모형의 신뢰도를 비교 분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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