Earticle

웹캠을 이용한 온라인 회의 및 수업에서 크로마키 기법을 이용한 콘텐츠 제작은 중요한 기법중의 하나이다. 본 연구에서는 크로마키 배경을 사용하지 않고 배경 합성이 가능한 기술을 제안하였다. 제안하는 방법은 HSI 이미 지 변환 단계, 배경에서 변경된 영역을 감지하는 단계, 배경 영역을 크로마키로 대체하여 적용하는 단계의 3단계로 구성된다. 입력 영상에서 각 프레임의 블록 평균 영상을 계산하고, 배경 영상의 블록 평균 영상과 입력 영상의 블록 평균 영상의 차이를 이용하여 변화 영역을 검출한다. 개발된 크로마키 효과 기술은 하나의 카메라에서 물체 가 없는 배경 이미지를 획득하고 움직이는 물체와 배경을 구분하여 물체만 추출하는 기술을 사용하였다. 실험결과, 제안한 방법은 배경색이 다양한 경우에도 처리가 가능할 뿐만 아니라 물체의 경계선을 매끄럽게 처리할 수 있어서 현장에서 쉽게 적용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

In online meetings and classes using webcams, the chromakey technique is a very necessary part to produce content. We proposed a technology that enables background synthesis without using a cloth for chromakey. The proposed method consists of three steps: an HSI image conversion step, a step of detecting a region changed from a background, and a step of replacing the background region with a chromakey and applying it. In the input video, the block average image of each frame is calculated, and the difference between the block average image of the background image and the block average image of the input image is used to detect the change area. The developed chromakey effect technology uses a technique of acquiring a background image without an object from a single camera and extracting only an object by distinguishing the moving object and the background. The proposed method is not only capable of processing even if the background has a variety of colors, but also has the seamless processing of the boundary lines of objects.

최근 빅데이터 분석, 인공지능, 기계학습 등의 발전으로 인해서 데이터를 과학적으로 분석하는 기술이 발전하고 있으며 이는 의사결정 문제를 최적으로 해결해주고 있다. 그러나 특정 분야의 경우에는 데이터의 양이 부족해서 과학적 방식에 적용하는 것이 어렵다. 예컨대 부동산과 같은 데이터는 데이터 발표 시점이 최근이거나 비 유동성 자산이다 보니 발표 주기가 긴 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하기 위해서 TimeGAN 모형을 통해 기존의 시계열의 확장 가능성에 대해서 연구하고자 한다. 이를 위해 부동산과 관련된 총 45개의 시계열을 데이터 셋에 맞게 2012년부터 2021년까지 주 단위로 데이터를 수집하고 시계열 간의 상관관계 를 고려해서 총 15개의 최종 시계열을 선정한다. 15개의 시계열에 대해서 TimeGAN 모형을 통해 데이터 확장을 한 결과, PCA 및 T-SNE 시각화 알고리즘을 통해 실제 데이터와 확장 데이터 간의 통계적 분포가 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통해서 데이터의 과적합 또는 과소적합이라는 한계점을 극복할 수 있는 다양한 실험이 연구되기를 기대한다.

With the advancement of big data analysis, artificial intelligence, machine learning, etc., data analytics technology has developed to help with optimal decision-making. However, in certain areas, the lack of data restricts the use of these techniques. For example, real estate related data often have a long release cycle because of its recent release or being a non-liquid asset. In order to overcome these limitations, we studied the scalability of the existing time series through the TimeGAN model. A total of 45 time series related to weekly real estate data were collected within the period of 2012 to 2021, and a total of 15 final time series were selected by considering the correlation between the time series. As a result of data expansion through the TimeGAN model for the 15 time series, it was found that the statistical distribution between the real data and the extended data was similar through the PCA and t-SNE visualization algorithms.

본 연구는 니팅머신을 이용한 니트 커스터마이징 웹 사이트 개발 작업을 2년 반 동안 실시한 후 도출된 결과물 을 담고 있다. 최근 패션계에서는 커스터마이징을 활용한 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 니트 또한 니팅머신을 활용 하여 사용자가 직접 디자인할 수 있는 기기가 개발되고 있다. 그러나 기존의 니팅머신용 웹 사이트는 일정한 사용성이 나 레이아웃이 제공되지 않아 사용자가 오픈소스와 커스터마이징 디자인을 이용하는 것에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 니팅머신을 이용하여 니트 커스터마이징 서비스를 이용하게 될 사용자에게 사용편의성을 제공하는 웹 사이트 개발을 목적으로 진행되었다. 연구 방법으로는 니트 커스터마이징 웹 사이트 개발 작업을 위해 진행된 연구들을 종합하 여 1차 사용성 평가를 진행하였다. 연구 결과 초기 커스텀 화면과 초기 출력 화면의 문제점을 찾았으며, 편의성, 직관성, 가독성 부분을 개선하였다. 수정된 웹사이트를 대상으로 2차 사용성 평가를 진행하여 문제점이 보완된 것을 확인 하였 다.본 연구에서 최종적으로 도출된 웹 사이트를 통해 국내 니트 시장의 새로운 플랫폼의 대중화와 커스터마이징 웹사이 트의 사용성 향상을 기대한다.

This study contains the results obtained after two and a half years of developing a knitting customization website using a knitting machine. Recently in the fashion world, various services using customization are being provided, and devices that users can design directly using knitting machines are being developed. However the existing website for knitting machine does not provide a certain usability or layout, so it is difficult for users to use open source and custom design. Therefore, this study was conducted for the purpose of developing a website that provides ease of use to users who will use the knitting customizing service using a knitting machine. As a research method, the first usability evaluation was conducted by synthesizing the studies conducted for the knit customization website development work. As a result of the study, found the problems of the initial custom screen and the initial output screen were found, and convenience, intuition, and readability were improved. Secondary usability evaluation was conducted on the modified website and it was confirmed that the problem was corrected. Through the website finally derived from this study, it is expected that the new platform in the domestic knit market will be popularized and the usability of the custom website will be improved.

기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구 는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어 모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였 으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구 에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용 하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시 키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

Automatic post editing is a research field that aims to automatically correct errors in machine translation results. This research is mainly being focus on high resource language pairs, such as English-German. Recent APE studies are mainly adopting transfer learning based research, where pre-training language models, or translation models generated through self-supervised learning methodologies are utilized. While translation based APE model shows superior performance in recent researches, as such researches are conducted on the high resource languages, the same perspective cannot be directly applied to the low resource languages. In this work, we apply two transfer learning strategies to Korean-English APE studies and show that transfer learning with translation model can significantly improves APE performance.

본 연구는 대학생의 중도탈락 패턴을 식별하는 효과적인 자동 분류 기법을 제안하고, 이를 바탕으로 중도 탈락을 예방하기 위한 지능형 추천 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 1) 실제 대학생의 재학/제적 데이터를 기반으로 기계 학습의 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 처리 방안을 제안하고, 2) 5종의 기계 학습 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 실시하였다. 3) 실험 결과, 제안 기법이 베이스라인에 비해 모든 알고 리즘에서 우수한 성능을 보여주었다. 제적생의 식별 정확률(precision)은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 사용 할 때 최대 95.6%, 제적생의 재현율(recall)은 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 사용할 때 최대 80.0%로 측정되었 다. 4) 마지막으로, 실험 결과를 바탕으로 중도탈락 가능성이 높은 학생을 우선 상담하는 추천 시스템의 활용 방안 을 제시하였다. 교육 현안 문제를 해결하기 위해 IT 분야의 기술을 활용하는 융합 연구를 통해 합리적인 의사결정 을 수행할 수 있음을 확인하였으며 향후 지속적인 연구를 통해 다양한 인공지능 기술을 적용하고자 한다.

This study proposed an effective automatic classification technique to identify dropout patterns of university students, and based on this, an intelligent recommender system to prevent dropouts. To this end, 1) a data processing method to improve the performance of machine learning was proposed based on actual enrollment/dropout data of university students, and 2) performance comparison experiments were conducted using five types of machine learning algorithms. 3) As a result of the experiment, the proposed method showed superior performance in all algorithms compared to the baseline method. The precision rate of discrimination of enrolled students was measured to be up to 95.6% when using a Random Forest(RF), and the recall rate of dropout students was measured to be up to 80.0% when using Naive Bayes(NB). 4) Finally, based on the experimental results, a method for using a counseling recommender system to give priority to students who are likely to drop out was suggested. It was confirmed that reasonable decision-making can be conducted through convergence research that utilizes technologies in the IT field to solve the educational issues, and we plan to apply various artificial intelligence technologies through continuous research in the future.

교육 장소에서 실제 수업하거나, 시뮬레이션 환경에서 교육하는 방법에 대한 방향이 제시되고 있다. 4차 산업혁명 이후에 다양한 분야의 산업 발전이 이루어지고 있고, 특히 IoT와 관련된 교육이 실행되고 있는 실정이다. 제안 모델은 3D 환경에서의 시뮬레이션 시스템을 응용하여 큰 비용 없이 다양한 IoT 시스템을 간접적으로 구축 하여 교육할 수 있는 모델로서, 아두이노 플랫폼을 기반으로 가상 리모트 IO를 구현하였으며, 이를 통하여 교육 을 위한 시스템 구축비용의 경감과 시스템을 간접적으로 구축하여 학습할 수 있는 모델이다. 또한 교육과 관련된 콘텐츠들을 다양하게 실습할 수 있다. 테스트 코드를 작성하여 실제 시스템과 가상의 시스템과의 동작 일치성을 확인하였다.

In our technology-driven world, various methods for teaching in an educational venue or in a simulated environment have been suggested especially for computer and coding education. In particular, IoT related education has been made possible owing to the industrial developments that have occurred in various fields since the Fourth Industrial Revolution. The proposed model allows various IoT systems to be indirectly built; it provides an inexpensive learning method by applying a simulation system in a 3D environment. The model is implemented on Virtual Remote IO based on the Arduino platform, thereby reducing the cost of building an education system. In addition various education-related content can be provided to learners through such an indirectly developed system. Test code was written to check the consistency of an operation between the real system and the virtual system.

본 논문에서는 정밀한 semantic segmentation을 위해 강조 기법을 활용한 DeepLabv3+ 기반의 인코더-디코 더 모델을 제안하였다. DeepLabv3+는 딥러닝 기반 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 적외선 이미 지 분석 등의 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 DeepLabv3+는 디코더 부분에서 인코더의 중간 특징맵 활용이 적어 복원 과정에서 손실이 발생한다. 이러한 복원 손실은 분할 정확도를 감소시키는 문제를 초래한다. 따라서 제안하는 방법 은 하나의 중간 특징맵을 추가로 활용하여 복원 손실을 최소화하였다. 또한, 추가 중간 특징맵을 효과적으로 활용하기 위해 작은 크기의 특징맵부터 계층적으로 융합하였다. 마지막으로, 디코더에 강조 기법을 적용하여 디코더의 중간 특징맵 융합 능력을 극대화하였다. 본 논문은 거리 영상 분할연구에 공통으로 사용되는 Cityscapes 데이터셋에서 제안하는 방법 을 평가하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 DeepLabv3+와 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 제안 하는 방법은 높은 정확도가 필요한 응용 분야에서 활용될 수 있다.

In this paper, we proposed a DeepLabv3+ based encoder-decoder model utilizing an attention mechanism for precise semantic segmentation. The DeepLabv3+ is a semantic segmentation method based on deep learning and is mainly used in applications such as autonomous vehicles, and infrared image analysis. In the conventional DeepLabv3+, there is little use of the encoder's intermediate feature map in the decoder part, resulting in loss in restoration process. Such restoration loss causes a problem of reducing segmentation accuracy. Therefore, the proposed method firstly minimized the restoration loss by additionally using one intermediate feature map. Furthermore, we fused hierarchically from small feature map in order to effectively utilize this. Finally, we applied an attention mechanism to the decoder to maximize the decoder's ability to converge intermediate feature maps. We evaluated the proposed method on the Cityscapes dataset, which is commonly used for street scene image segmentation research. Experiment results showed that our proposed method improved segmentation results compared to the conventional DeepLabv3+. The proposed method can be used in applications that require high accuracy.

고해상도 심층신경망을 이용하여 기상데이터를 초해상화하면 보다 더 정밀한 연구와 실생활에 유용한 서비스를 제공 할 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 심층신경망 학습에 사용하기 위한 개선된 훈련자료 생산기술을 최초로 제안한다. 기상 전문 지식으로 고해상도 기상 자료를 생성하기 위해, 전문 기관의 관측자료와 ERA5 재분석장 자료를 바탕으로 람베르트 정각원추도법과 객관분석을 적용했다. 그 결과, 기상 전문 지식 기반의 기온 및 습도 분석자료는 기존 배경장 대비 RMSE 값이 각각 최대 42%, 46% 개선되었다. 다음으로, 기상 전문 기술을 이용한 수동적인 데이터 생성 기법을 자동화하기 위해 인공지능 기술 중 하나인 SRGAN을 이용했고, 10 km 해상도를 가지는 전지구모델자료로부터 1 km 해상도를 가지는 고해 상도 자료를 생성하는 실험을 진행했다. 최종적으로, SRGAN으로 생성한 결과는 전지구모델입력자료에 비해 높은 해상도를 가지며 수동으로 생성한 고해상도 분석자료와 유사한 분석 패턴을 보이면서도 부드러운 경계를 보였다.

Generating a super-resolution meteological data by using a high-resolution deep neural network can provide precise research and useful real-life services. We propose a new technique of generating improved training data for super-resolution deep neural networks. To generate high-resolution meteorological data with domain specific knowledge, Lambert conformal conic projection and objective analysis were applied based on observation data and ERA5 reanalysis field data of specialized institutions. As a result, temperature and humidity analysis data based on domain specific knowledge showed improved RMSE by up to 42% and 46%, respectively. Next, a super-resolution generative adversarial network (SRGAN) which is one of the aritifial intelligence techniques was used to automate the manual data generation technique using damain specific techniques as described above. Experiments were conducted to generate high-resolution data with 1 km resolution from global model data with 10 km resolution. Finally, the results generated with SRGAN have a higher resoltuion than the global model input data, and showed a similar analysis pattern to the manually generated high-resolution analysis data, but also showed a smooth boundary.

제조업 분야에서는 경쟁력 강화를 위하여 다품종 생산으로의 전환이 이루어지고 있으며, 하이브리드 제조 기술이 증가하고 있다. 특히 제조실행시스템과 ERP 등의 도입을 통하여 생산 품질 향상에 많은 노력을 기울이고 있기에, 신속하고 효과적인 관리를 위한 MES 운영이 필요하다. MES는 제품 생산과 관련된 모든 단계를 관리하면 서, 생산 활동에 비효율적인 부분은 개선하고, 공정 변경의 경우에 시스템에 변경 사항을 반영해야 한다. 그러나 대부분의 MES는 시스템 관리자를 통하여 수동적이고, 반복적으로 비효율적인 작업을 계속 하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 생산과 관련된 요구사항을 시스템 관리자가 특정 라인의 장비에 대한 참조 정보를, 다른 라인의 동일한 장비에도 일괄 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 참조 정보의 일괄 적용과 선택 적용의 구분으로 생산 라인에 대한 유연한 대처가 가능할 것으로 기대된다.

In the manufacturing industry, there is a transition to multi-item production for reinforcement of competitiveness. Therefore, the hybrid manufacturing technology is increasing. Especially, many efforts in production quality improvement are made through the adoption of the manufacturing execution system and ERP, so it is necessary to operate MES for prompt and effective management. MES should improve ineffective parts in production activities while managing all stages related to production of products. If there is change in the process, the changed items should be reflected to the system. However, most manufacturing execution systems are operated passively and repetitively by system administrators. This study presents a model that system administrators can comprehensively apply reference information about production related requirements on specific line’s equipment to the same equipment of other lines. The flexible response for application to production lines is possible thanks to the division of blanket application and selective application of reference information through proposed model.

전환사채는 채권과 주식의 성격을 모두 내포하고 있는 금융 상품인데 일반적으로 신용등급이 낮은 기업이 유동성을 확대하기 위해서 발행한다. 전환사채의 투자자와 발행 기업은 투자자의 전환권 행사 여부와 시점에 대한 의사결정 문제가 가장 중요한데 투자 판단 지표가 미약하기 때문에 정성적 판단에 의존한다. 따라서 본 논문은 과학적으로 전환권 행사 결정 문제에 인공신경망 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 과거에 발행한 총 1,800개의 학습 데이터와 200개의 예측 실험 데이터로 구분을 하고 인공신경망 학습 모형을 구축한다. 그 결과 대부분의 그룹에서 패리티 성과가 우수하였고 평균 약 10% 이상의 초과 수익을 달성하였다. 특히 3~6 그룹에서는 평균 약 20% 이상의 초과 수익을 보였으며 그룹 6의 경우에는 약 37%의 초과 수익을 기록했다. 본 논문은 금융 분야에 4차 산업의 대표적 기술인 기계학습 기법을 융합·적용하여 의사결정 문제 해결에 집중했다는 것에서 의의가 있으 며 데이터 접근에 한계가 많은 전환사채 상품을 대상으로 실험을 했다는 점에서 향후 다양한 연구에서 참고 문헌 이 되기를 기대한다.

Convertible bonds are financial products that contain the nature of both bonds and shares, which are generally issued by companies with lower credit ratings to increase liquidity. Conversion bonds rely on qualitative judgment in the past, although decision-making on whether and when to exercise the right to convert is the most important issue. Therefore, this paper proposes to apply artificial neural network techniques to scientifically determine the exercise of conversion rights. We distinguish between a total of 1,800 learning data published in the past and 200 predictive experimental data and build an artificial neural network learning model. As a result, the parity performance in most groups was excellent, achieving an average excess of about 10% or more. In particular, groups 3-6 recorded an average excess of about 20% and group 6 recorded an average excess of about 37%. This paper is meaningful in that it focused on solving decision problems by converging and applying machine learning techniques, a representative technology of the fourth industry, to the financial sector.

이 연구는 저신장의 원인에 따른 치열궁 발육의 차이점을 분석하여 교정치료의 방향을 설정하는 것을 목적 으로 한다. 저신장 진단을 받은 소아들에 대해 치과 진단 검사를 시행하였다. 성장호르몬 부족이 원인인 저신장 소아의 연령과 성별을 기준으로 하여 짝진 표본추출(paired sampling)을 하여 특발성 원인 저신장 소아를 분류하였다. 대조군은 1급 부정교합이고 arch length discrepancy가 3mm 미만인 대상자들을 선정하여 동일한 방법으로 분류하였다. 결론적 으로 성장호르몬이 부족하거나 특발성 원인을 가진 저신장 소아에서 정상 소아에 비해 총생의 발현율이 더 높았고 수직피 개 값은 작았다. 그러므로 저신장 소아의 교정치료는 총생을 치료하기 위해 조기에 Arch length discrepancy에 대한 평가를 포함한 치료계획을 세워야 할 것이다. 본 연구는 저신장 소아의 치열교합의 특성에 따른 성공적인 교정치료를 위한 중요한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

This study is aimed to establish the direction of orthodontic treatment by analyzing the differences in the dental arch development due to the cause of short stature. Dental diagnostic tests were conducted on patients who were diagnosed with short stature. Idiopathic short statured children were classified through the paired sampling based on the age and gender of a short statured children with growth hormone shortage. Control groups were classified using same method as above, after selecting candidates with an arch length of less than 3mm and malocclusion. In conclusion, short statured children with growth hormone shortage or idiopathic had the higher rate of crowding and the small value of overbite compared to normal children. Therefore orthodontic treatment for short statured children needs treatment plan included evaluation for Arch length discrepancy to treat a crowding early. This study will provide important data for successful orthodontic treatment according to the characteristics of dental occlusion of short statured children.

본 연구에서는 연령집단별로 지역사회 노인의 대면이름대기 능력, 생성이름대기 능력, 청력장애 수준, 우울 수준 에 차이가 있는지, 그리고 이들 간에 어떠한 상관관계가 있는지, 마지막으로 지역사회 노인의 두 가지 이름대기 능력(대 면이름대기와 생성이름대기)을 설명하는 요인은 무엇인지 알아보고자 하였다. 노인 65명을 65~74세 연소 노인, 75~84 세 고령 노인, 85세 이상 초고령 노인으로 구분하였고, 이들을 대상으로 대면이름대기 검사로는 K-BNT-15를, 생성이 름대기 검사로는 동물 이름대기 검사를, 주관적 청력장애의 측정은 K-HHIE를, 주관적 우울 정도 측정은 GDS를 사용 하였다. 첫째, 연령 집단에 따라 대면이름대기 능력과 우울 수준에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 둘째, 연령과 우울 수준, 청력장애 수준과 우울 수준 간에 정적 상관을, 교육 수준과 우울 수준 간에는 부적 상관을 보였다. 셋째, 대면이름대기 점수는 연령이, 생성이름대기 점수는 우울 수준이 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 노년층의 이름대기 능력, 청력장애 정도, 우울 수준을 연령대별로 세분화하여 살펴보고, 이들이 단순히 노화의 결과가 아니라는 것과, 이를 해결하기 위해서는 다양한 분야에서 보다 융합적인 접근이 필요함을 보여주었다.

The purpose of the study was to investigate whether there are differences in confrontation naming ability, generative naming ability, hearing handicap, and depression in community-dwelling elderly by age group, and whether there is any correlation among them, and to find out what factors explain the two naming abilities (confront and generative) of the elderly. Sixty-five community-dwelling elderly people participated: 65~74 years were classified into young-old; 75~84 years into old-old; and 85 years and over into oldest-old. K-BNT-15 for the confrontation naming ability, animal naming test for the generative naming ability, K-HHIE for the subjective hearing handicap, and GDS for the subjective depression were administered. First, there was a statistically significant difference in confrontation naming and depression levels according to age groups. Second, there was a positive correlation between chronological age and subjective depression level and between subjective hearing handicap level and subjective depression level, and a negative correlation between education level and subjective depression level. Third, the confrontation naming score was explained by age, and the generative naming score was explained by subjective depression level. The results show that naming abilities, subjective hearing handicap, and subjective depression level are not simply the result of normal aging and that a convergence approach is needed in various fields to solve the issue.

고지방 식이로 고지혈증과 산화적 스트레스를 유도한 생쥐에서 메밀식이섬유의 개선 효과를 확인하고자 하였다. 고지방 식이와 함께 메밀식이섬유(저농도, 500 mg/kg; 고농도, 1,000 mg/kg)를 제공한 그룹의 체중은 고지방 식이만 제공한 그룹과 비교하여 유의적으로 감소하였다(p<0.05). 또한 메밀식이섬유를 제공한 그룹의 지질 프로파일 개선 효과는 저농도에서 고농도로 용량 의존적으로 관찰되었다. 혈청 지질 프로파일과 인슐린, 포도당 및 유리 지방산의 수준은 메밀식이섬유 제공으로 유의하게 감소한 반면, HDL-C와 디포넥틴은 유의하게 증가했다 (p<0.05). 한편, 고지방 식이만 제공한 그룹과 비교하여 메밀식이섬유 제공으로 혈청 말론다이알데히드(MDA) 수 준이 농도 의존적으로 감소하였다(p<0.05). 결과적으로 메밀식이섬유의 섭취는 이상지질혈증과 산화 스트레스를 개선함으로써 비만과 관련 대사 장애를 예방할 수 있을 것으로 기대할 수 있었다.

The effect of buckwheat dietary fiber (BDF) as hypolipidemic and antioxidant agent were determined in C57BL/6 mice fed a high fat diet (HFD) with different doses of 500 (low, BDF-L) or 1,000 (high, BDF-H) mg/kg of body weight, compared with the HFD-diet control group (HFD). The negative control group (ND) was fed the basal diet. Body weights in the BDF-L and BDF-H groups were significantly decreased as compared to those in the HFD group (p<0.05). BDF also improved the lipid profile in a dose-dependent manner; serum lipid profiles and levels of insulin, glucose, and free fatty acid were significantly decreased in the BDF-L and BDF-H groups, whereas HDL-C and adiponectin significantly increased as compared to the HFD group (p<0.05). Meanwhile, BDF lowered serum malondialdehyde (MDA) in comparison with the HFD group (p<0.05). The results demonstrate that the intake of BDF might prevent obesity and its related metabolic disorders by inducing dyslipidemia and oxidative stress.

본 연구는 치위생(학)과 학생의 전공만족도, 회복탄력성 및 임상실습만족도 정도를 알아보고, 임상실습만족 도에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위하여 시행되었다. 임상실습 경험이 있는 치위생(학)과 학생을 대상으로 설 문조사를 시행하여 총 256부를 최종 분석하였다. 자료분석은 연구 목적에 따라 기술통계, t-test, ANOVA, 다중회 귀분석을 실시하였다. 연구결과 임상실습만족도에 영향을 미치는 변인은 전공만족도의 관계만족이 유의한 정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 임상실습만족도를 향상시키기 위해서는 전공만족도 중 관계 만족을 높이는 것이 중요하며, 학생에 대한 교수자의 지지, 라포 형성 등 관계만족을 높이기 위한 다양한 노력이 필요하다.

This study was conducted to investigate the degree of major satisfaction, resilience and clinical practice satisfaction of dental hygiene students, and to find out factors affecting clinical practice satisfaction. A survey was conducted for students from the dental hygiene department with clinical practice experience, and a total of 256 questionnaires were finally analyzed. For data analysis, descriptive statistics, t-test, ANOVA, and multiple regression analysis were performed according to the purpose of the study. As a result of the study, it was found that relational of major satisfaction had a significant positive effect on the variables affecting clinical practice satisfaction. Based on these results, in order to improve clinical practice satisfaction, it is important to increase relationship satisfaction as a sub-factor of major satisfaction.

본 연구는 노인의 정신 건강과 구강 건강 문제와의 관련성을 알아보고자 국민건강영양조사 제7기 3차(2018) 원시자료를 이용하여 65세 이상 노인 753명을 대상으로 조사하였다. 자료 분석은 IBM SPSS 22.0 프로그램을 이용하여 복합표본분석을 시행하였다. 씹기 불편감 문제는 스트레스 인지 와 우울증 정도가 증가함에 따라 오즈비 가 증가하였다(p<0.05). 말하기 불편감 문제는 정신 건강 상담을 받은 그룹에서 오즈비가 증가하였다(p<0.05). 본 연구결과 노인의 정신 건강과 구강 건강 문제는 연관성이 있는 것으로 나타났다. 따라서 노인의 정신 건강 관리와 구강 건강 문제 향상을 위한 프로그램 개발을 통하여 삶의 질 향상이 필요하리라 사료된다.

To investigate the relationship between mental health and oral health problems in the elderly, this study was conducted using raw data from the 7th 3rd(2018) National Health and Nutrition Examination Survey, targeting 753 elderly people aged 65 and over. For data analysis, complex sample analysis was performed using IBM SPSS 22.0 program. In the case of chewing problem, the odds ratio increased in the group with high stress perception and depression(p<0.05). In the case of speaking problem, the odds ratio increased in the group that received mental health counseling(p<0.05). As a result of this study, it was found that there is a relationship between mental health and oral health problems in the elderly. Therefore, it is thought that it is necessary to improve the quality of life through the development of programs to improve the mental health of the elderly and oral health problems.

본 의료기관에서 사용되는 방사선 차폐체는 주로 납을 활용하여 제품과 부속품을 제작한다. 납은 가공성과 경제성이 우수하지만 폐기 시 환경 문제로 인해 사용량을 줄이고 있으며, 오랫동안 사용했을 시 크랙 현상과 중력 에 의한 처짐 현상으로 인해 차폐막, 차폐벽, 의료기기 부픔 등으로 장기간 사용하기에는 한계가 있다. 이러한 문 제점을 해결하기 위해 구리, 주석 등을 사용하지만, 아직 차폐성능을 제어하기에는 제작 공정에 어려움이 있어 대부분 텅스텐을 많이 사용하고 있다. 그러나 아직 텅스텐의 종류에 따른 특성이 잘 제시되지 못해 다른 차폐재와 의 비교가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 순수 텅스텐, 탄화텅스텐, 산화 텅스텐을 이용하여 동일한 공정으로 의료 방사선 차폐시트를 제작하여 시트 단면의 입자 구성과 차폐성능을 비교하였다. 비교 결과 순수 텅스텐, 탄화텅스 텐, 산화 텅스텐 순으로 차폐성능이 우수한 것으로 나타났다.

Radiation shields used in medical institutions mainly use lead to manufacture products and fitments. Although lead has excellent processability and economic efficiency, its use is being reduced due to environmental issues when it is disposed of. In addition, when used for a long time, there is a limit to using it as a shielding film, shielding wall, medical device parts, etc. due to cracking and sagging due to gravity. To solve this problem, copper, tin, etc. are used, but tungsten is mostly used because there is a difficulty in the manufacturing process to control the shielding performance. However, it is difficult to compare with other shielding materials because the characteristics according to the type of tungsten are not well presented. Therefore, in this study, a medical radiation shielding sheet was manufactured in the same process using pure tungsten, tungsten carbide, and tungsten oxide, and the particle composition and shielding performance of the sheet cross-section were compared.As a result of comparison, it was found that the shielding performance was excellent in the order of pure tungsten, tungsten carbide, and tungsten oxide.

이 연구는 치과 종사자들의 치과 건강보험 교육경험 및 교육요구도와 산정기준에 대한 지식수준에 미치는 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 대구·경북 지역의 치과 종사자들을 연구대상으로 하였으며, 구글 설문지를 활용한 온라인 조사를 실시하였다. 연구대상자의 일반적 특성, 교육 경험, 교육 경험 및 교육요구도에 따른 지식수 준을 알아보기 위하여 빈도분석과 교차분석 및 ANOVA분석을 사용하였다. 분석 결과, 치과 건강보험에 대한 지식 수준 조사에서 청구 프로그램에서 자동으로 처리를 해주거나 오류창으로 알려주는 경우의 산정기준에 대한 오답 률이 높았다. 근무경력이 많고 치과에서 보험청구를 하고 있거나 최근 6개월 동안 치과보험 교육 경험이 있는 대상자들에서 산정기준에 대한 지식수준이 높았다. 결론적으로, 정기적인 치과 건강보험 교육을 통해 변경되는 산정기준을 숙지하도록 해야만 정확하고 올바른 보험청구가 가능하다고 보여진다. 이 연구는 치과 종사자들의 전 문적인 치과 보험청구를 위한 교육체계 마련에 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.

The purpose of this study is to analyze the factors affecting the education experience, education needs, and knowledge level of calculation criteria for dental workers. It was conducted on dental workers in Daegu and Gyeongbuk province and an online survey was conducted using Google Survey. We used frequency analysis, crossover analysis, and ANOVA analysis method to find out general characteristic, education experience, education needs, and knowledge level according to education experience and education needs of candidates. As a result of in the knowledge level survey of dental health insurance, there were high rates of incorrect answers to the calculation criteria when the claim program automatically processes it or notifies you through an error window. The level of knowledge of candidates who are experienced, on a claim, and with experience in dental insurance training in the last six months was high. In conclusion, it seems that accurate and correct insurance claims are possible when the dental workers are familiar with the calculation criteria changed through regular dental health insurance education. We look forward to this study providing basic data in preparation of education system for professional dental insurance claims for dental workers.

온라인 스터디 플랫폼으로 학습하는 시간이 증가하며 플랫폼의 지속적인 이용을 위한 학습자들의 동기유발 또한 중요해지고 있다. 학습뿐 만이 아닌 다양한 서비스들에서도 사용자들의 지속적인 이용을 위해 흥미를 유발하 는 게이미피케이션 기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 게이미피케이션 요소들 중에서도 보상시스템과 스토리 텔링 기법을 사용하여 온라인 스터디 플랫폼에서 학습자들의 흥미와 능률을 높일 수 있는 방법을 제안하기 위해 성공적인 서비스 사례들을 분석한 후 학습 플랫폼의 성격에 알맞게 가이드라인을 제시한다. 본 연구를 통해 도출 한 세 가지 가이드라인을 바탕으로 향후에는 더욱 상용화 될 온라인 스터디 플랫폼 내에서 학습자들의 몰입도를 높여 교육 인프라 디지털화에 기여할 수 있다.

The trend of learning as an online study platform continues, and motivation of learners for continued use of the platform is also becoming important. In addition to learning, various services use gamification techniques that excite users for continued use. This study analyzes successful service cases and proposes guidelines applicable to learning platforms to present ways to increase learners’ interest and efficiency in online study platforms using reward systems and storytelling techniques among gamification elements. Based on the three guidelines drawn through this study, it can contribute to the digitization of educational infrastructure by increasing the immersion of learners within the online study platform that will be more commercialized in the future.

본 연구는 지역축제의 심층적인 분석과 논의를 통해 포스트 코로나 시대에 가장 적절한 축제콘셉트를 설정 하고 국제 경쟁력과 관광자 만족을 위한 관광축제를 제안하고자 한다. 또한 포스트 코로나 시대에 새로운 축제콘셉 트를 설정하여 구현함으로써 지역관광 활성화와 지역경제 활성화에 기여하는데 목적이 있다. 선행연구의 고찰와 실증적 조사 및 종합적인 메타분석 결과는 축제콘셉트 설정의 변화가 필요한 시점으로 나타났다. 포스트 코로나 시대에는 온라인 동영상 플랫폼을 통한 콘셉트 구축, 안전 패키지형 관광축제 방역시스템 구축, 관광축제시기와 공간의 최대한 분산 관광축제시기와 공간의 최대한 분산 개최가 필요하다. 또한 주민들의 참여를 통한 마을관광축 제의 기획과 실행, 마을 단위 소규모 이웃과 이웃이 함께 즐기는 관광축제 콘셉트 적용이 필요한 것으로 나타났다.

This study aims to establish the most appropriate festival concept in the post-corona era through in-depth analysis and discussion of local festivals, and to propose a tourism festival for international competitiveness and tourist satisfaction. It also aims to contribute to revitalization of local tourism and the revitalization of the local economy by establishing and implementing a new festival concept in the post-corona era. The results of the review of previous studies, empirical research, and comprehensive meta-analysis showed that it was necessary to change the festival concept setting. In the post-Corona era, it is necessary to build a concept through an online video platform, establish a safety packaged tourism festival prevention system, and hold the most distributed tourist festival time and space of the tourist festival and space as much as possible. In addition, it appeared that it was necessary to plan and implement the village tourism festival through the participation of residents, and to apply the concept of a tourism festival enjoyed by small neighbors and neighbors in the village unit.

본 논문은 우리나라 기업의 새로운 시장으로 부상하고 있는 베트남 소비자를 대상으로 균형이론을 적용하 여 우리나라 기업과 베트남 내국 기업의 광고효과를 비교하기 위한 목적으로 실시되었다. 연구가설을 검증하기 위하여 베트남의 여대생을 대상으로 실험을 실시하였으며, 두 국가의 광고에 대한 인지적, 감성적, 그리고 행위적 반응을 조사하였다. 연구결과, 베트남 소비자들은 국가 이미지가 높은 한국과 베트남의 광고에 대한 인지적 차원 에서의 평가는 차이가 없었으나, 감성적 차원 그리고 행위적 차원에서는 차이가 나타났다. 또한 세 가지 종속변인 의 종합 차원에서도 한국 기업의 광고가 베트남 기업의 광고보다 더 긍정적이었다. 본 연구는 국제광고효과 연구 에 있어 균형이론을 확장한 이론적 기여를 하였으며, 연구결과를 바탕으로 후진국 시장에서 한국 기업의 국제광고 시사점을 논의하였다.

This study was conducted for the purpose of comparing the advertising effect of Korean companies and Vietnamese domestic companies by applying the balance theory to Vietnamese consumers emerging as a new market for Korean companies. An experiment was conducted on female university students, and cognitive, emotional, and behavioral responses to advertisements in the two countries were investigated. The results showed that there was no difference in the cognitive dimension of Vietnamese consumers' evaluation of advertisements in Korea and Vietnam, but there is a difference in the emotional dimension and the behavioral dimension. This study contributed theoretically to the possibility of applying the balance theory to the study of international advertising effects, and the implications of international advertising of Korean companies in the underdeveloped markets were discussed.

이 연구는 외국인 유학생을 적극적인 커뮤니케이션이 필요한 공중으로 보고, 대학-유학생 관계성의 선행변 인(교수역량 서비스, 행정서비스), 결과변인(대학생활 적응) 사이의 인과관계를 분석하였다. 분석 결과, 교수역량 서비스와 행정서비스 모두 대학-유학생 관계성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대학-유학생 관계성 은 대학생활 적응에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 대학PR의 관점에서 대학- 유학생 관계성을 주요한 성과지표로 설정하고, 적극적인 커뮤니케이션 전략 및 메시지 개발을 위한 노력이 필요하 다는 점을 논의하였다.

This study viewed foreign students as a publics that requires active communication, and analyzed the causal relationship between the antecedent variables (professor competency service, university administrative service) and outcome variables (adaptation to university life) of the university-foreign student relationships. As a result, both the professor competency service and the university administrative service were found to have a positive effect on the university-foreign student relationships. Also, the university-foreign student relationships was found to have a positive effect on adaptation to university life. Based on these results, we discussed the need to set the university-foreign student relationship as a major performance indicator and use it as basic data for developing active communication strategies and messages.

한국의 "항만" 프로젝트가 추진됨에 따라 현대 경제발전에 적응하기 위한 재생사업을 촉진하게 되면서 항구 주변의 건설도 새롭게 정의되었다. 따라서 재생디자인을 통해 항만 주변의 건축물 이미지 건설에 대한 사고가 재조명되고 있으며 그 가운데서 색채는 이미지 건설의 중요한 내용으로 자리잡고 있다. 본 연구에서는 부산 영도의 봉래동 주변지역의 폐공장 건축물의 외벽을 색채 연구대상으로 선정하였으며 재생 후의 공장 건축물의 특징에 근거하여 건축물 색채기능과 상호 결합하 여 평가하였다. 기술측면에서는 KSCP 분석시스템을 사용하여 색채분석 하였다. 이를 통해 공장 건축물 외벽의 색채 기획을 제시하여 시각적 측면에서 재생 후 폐공장 건물의 이미지를 제고하여 이로부터 지역의 경제발전을 추진하는 효과를 이룬다. 본 연구결과는 재생 후 항만 공간이 가지고 있는 지역성, 산업성, 상업성의 특징에 부합되며 건축물 색채의 색상, 명도, 채도 및 사용면적에 대한 변화를 통해 심미성을 제고하여 유도성과 안전성의 작용을 증가하는 효과를 가진다는 것을 보여주고 있다.

In South Korea, with the advancement of the ‘Port’ project, the regeneration industry adapted to the modern economic development has been promoted, leading to construction around the port was also redefined. Therefore, through regeneration, the problem of image construction of buildings around the port has been re-examined, in which color is an important content of image construction. In this study, the exterior walls of abandoned factory buildings in the port area of Bongnaedong, Pusan were selected as the color research object and evaluated according to the characteristics of the regenerated factory buildings combined with the building color function. Technically, KSCP color analysis system is used for color analysis. In this way, the color plan for the exterior walls of the factory buildings is proposed to visually enhance the image of abandoned factory buildings and attract more attention, thus driving the regional economic development. The results of this study show that in order to adapt to the regional, industrial and commercial characteristics of the regenerated port space, the color hue, lightness, chroma and use area of the building can be changed to enhance the aesthetic value and enhance the inductivity and security.

다이나믹 이미지 예술은 실험 영화, 비디오 아트, 뉴미디어 아트라는 세 가지 주요 유형이 있다. 모든 새로운 재료와 미디어를 예술에 도입하여 예술 창작에 더 큰 자유를 가져왔다. 디지털 정보기술의 발달로 다이나믹 영상 이미지 제작에 있어 고도의 시각 예술적 요구가 증가하고 있다. 다이나믹 이미지와 착시 현상의 조합에서 파생될 수 있는 다양한 형태와 표현 방법은 예술 작품을 더욱 생생하게 만든다. 본 논문에서는 멀티미디어 디지털 다이나믹 영상 기술과 착시 현상의 결합을 중심으로 한 공간의 재구성에 초점을 두고 있다. 또한 다이나믹 이미지 개발 맥락에서 시각과 착시의 관계 를 살펴보고자 한다. 끝으로 폴 셔면의 <Telematic Vision> 작품 분석을 통해 그 합리적인 결합을 찾아볼 수 있다. 적절 한 기술적 구현 수단으로 디지털 멀티미디어 기술을 사용하여 공간의 착시 현상을 표현하여 디자인이 더 새롭고 영향력이 있도록 하였다.

The art of dynamic images has experienced three development stages, including experimental films, recording art, and new media image. By introducing all kinds of new materials, new media to the art, and the art of dynamic images has created more freedom for art creation. With the development of digital information technology, dynamic image works have put forward an increasingly high requirement of visual art. The combination of dynamic images and visual illusion can give rise to different forms and expression methods, thus endowing artworks with more vigor. This paper provides an overview by sorting out the lineage and development of dynamic images in the background, as well as understanding the application and performance of contrasted visual illusion. Based on the understanding of the characteristics of visual illusion, we discuss the new characteristics of applying the theory of visual illusion to new media dynamic images in relation to the technical approach of dynamic images. Through the analysis of specific works of Telematic Vision, we search for its reasonable combination and find the appropriate technical means of implementation. We discuss how to use digital multimedia technology and spatial optical illusion to make the design more novel and impactful, and consider how the combination of digital dynamic image technology and visual illusion should be interpreted and applied.

이 연구는 초등학생들이 인공지능 학습원리에 대해 직관적으로 쉽게 이해할 수 있도록 입력 데이터(온도, 습도 등)와 출력 데이터(채소, 과일 등) 모두 생활 속에서 쉽게 접할 수 있는 형태의 스마트팜을 이용한 융합교육 프로그램을 개발하기 위해 수행하였다. 이를 위해 초등학교의 2015 교육과정에 따른 실과교과의 원예⋅sw⋅로봇 단원에 대한 내용 분석과 인공지능교육 내용 체계에 관한 선행연구 분석을 통해 스마트팜 적용이 쉬우며 인공지능 학습원리를 쉽게 설명해 줄 수 있는 구성 요소 13개와 성취 기준 16개를 선정하여 4회기(8차시) 분량의 인공지능 교육 프로그램과 스마트팜 기능이 들어있는 비닐하우스 교구를 개발하였다. 이 연구에서 개발한 융합교육 프로그 램은 추후 초등학생을 대상으로 하는 인공지능교육에 대한 다양한 교수학습자료 개발 시 참고자료로 활용할 수 있다.

This study was conducted to develop a convergence education program using smart farms with both input data(temperature, humidity, etc.) and output data(vegetables, fruits, etc.) that are easily accessible in everyday life so that elementary school students can intuitively and easily understand the principles of artificial intelligence(AI) learning. In order to develop this program, we conducted a prior study analysis of a horticulture, software, robot units in the 2015 Practical Arts curriculum and artificial intelligence education. Based on this, 13 components and 16 achievement criteria were selected, and AI programs of 4 sessions(a total of 8 hours). This program can be used as a reference when developing various teaching materials for artificial intelligence education in the future.

최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고 있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하 였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다 는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

A recent spread of personal mobility devices such as electric kickboards has brought about a rapid increase in accident cases. Such vehicles are susceptible to falling accidents due to their low dynamic stability and lack of outer protection chassis. This paper presents the development of an automatic emergency braking system and a safe starting system as driving assistance devices for electric kickboards. The braking system employed artificial intelligence to detect nearby threaening objects. The starting system was developed to disable powder to the motor until when the driver’s boarding is confirmed. This study is meaningful in that it proposes the convergence technology of advanced driver assistance systems specialized for personal mobility devices.

본 연구는 현직 교사들을 대상으로 소명의식과 일가치감, 심리적 주인의식, 조직시민행동의 관계를 규명함 으로써 교사들의 조직시민행동을 촉진시킬 수 있는 요인들을 확인하고자 하였다. 현직교사를 대상으로 설문을 실 시하여 총 586부를 통계분석하였다. 연구결과, 소명의식은 심리적 주인의식과 조직시민행동에 유의한 영향을 미 치지 못했다. 그리고 일가치감은 심리적 주인의식과 조직시민행동에 유의한 정적영향을 미쳤으며, 심리적 주인의 식은 조직시민행동에 정적인 영향을 미쳤다. 이로써 심리적 주인의식은 일가치감과 조직시민행동 간의 관계에서 부분 매개효과가 나타났다. 그러므로 교사들의 일가치감과 심리적 주인의식이 강하면 조직시민행동을 강화할 수 있으며, 나아가 학교의 성장과 발전으로 이어질 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 교사들의 조직시민행동에 대한 심리적 경로를 파악하고, 학교조직의 구성원으로서 역할을 확인하였다.

The purpose of this study was to examine the relationship between calling, value of work, psychological ownership, and organizational citizenship behavior for 586 teachers. As a result of the study, calling did not have a significant effect on psychological ownership and organizational citizenship behavior. And value of work had a significant positive effect on psychological ownership and organizational citizenship behavior, and psychological ownership had a positive effect on organizational citizenship behavior. So psychological ownership had a partial mediating effect on the relationship between value of work and organizational citizenship behavior. Therefore, organizational citizenship behavior is reinforced when a value of work value and psychological ownership increase.

본 연구는 스마트폰을 통해 의사소통하는 사용자들이 느끼는 외로움에 미치는 선행변수를 도출하기 위해 수행되었다. 특히, 관계적 특성, 사회적 특성, 의사소통 특성 등을 반영하여 3가지 특성이 외로움에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 갈등 해결 능력을 대인 간 갈등과 외로움에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적 스트레스는 대인 간 갈등, 의사소통 피로감, 외로움 등에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 의사소통 부족은 갈등 해결 능력과 외로움에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 마지막으로, 의사소통 피로감은 외로움에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 개인이 느끼 는 외로움을 감소시키기 위해서 자신과 타인 간의 관계 속에서 발생할 수 있는 갈등을 현명하게 해결할 수 있는 능력을 지속해서 향상할 필요가 있으며, 타인과의 관계 형성에 대한 두려움이나 부담감을 떨쳐버릴 필요가 있다는 것을 알 수 있다.

The ultimate aim of this work is to explore the antecedents that affect the loneliness felt by users who actively communicate through smartphones apps. To do this, three characteristics including individual, relational, and communication characteristics that can affect loneliness and the effects of these characteristics on loneliness are empirically analyzed. The research results are as follows. First, we found that conflict resolution ability had a significant effect on interpersonal conflict and loneliness. Second, social stress was found to have a significant effect on interpersonal conflict, communication fatigue, and loneliness. Third, lack of communication was found to have a significant effect on conflict resolution ability and loneliness. Finally, we found that communication fatigue had a significant effect on loneliness. These results are interpreted that in order to reduce the loneliness, it is necessary to continuously improve the ability to wisely resolve conflicts that may arise in the relationship between oneself and others. In addition, it is necessary to reduce the fear or burden of building relationships with others.

본 논문은 주얼리 디자인 전공자에게 요구되는 기본소양인 기초조형의 공간지각 능력과 주얼리 디자인에 있어 가장 중요한 투시도법을 함께 활용하여 조형능력을 창의적으로 발휘 할 수 있는 수업 모형에 대해 연구한 논문 이다. 이를 위해 연구자는 학생들에게 공간감을 나타낼 수 있는 방법에 대해 이론적으로 설명하고 기본도형과 입체도 형, 투시도법에 대한 실기 수업을 진행한 후 창의적 활동을 위한 주제를 제시하고 결과물을 얻었다. 기존의 기초조형 수업에서 단순히 실기위주의 수업만 진행했다면 본 연구를 통해 학생들에게 안에서 창의력을 발휘하기 위한 분석과 기초투시도법, 공간감을 함께 융합적으로 활용할 수 있는 수업모형을 제시함으로 집중교육효과와 명확한 평가기준을 통해 학생과 교수 모두가 공감할 수 있는 평가방법을 알 수 있는 계기가 되었다. 본 논문을 계기로 더 다양한 재료와 융합적 수업모형에 대한 연구가 계속되기를 바란다.

This study is about the class model that can demonstrate the modeling ability using the spatial perception capability on basic modeling required for jewelry design majors and the most important perspective method in jewelry design. The outputs were obtained by presenting the topics for creative activities to students after theoretical explaining how to present a spatial sense and presenting practical classes on basic shapes, stereoscopic shapes and perspective methods. While the existing basic molding classes were only practical classes, this study presented students with a class model that allows them to use creativity, basic perspective, and spatial sense together. And it was found out evaluation method that both students and professors can relate to each other through the intensive education effects and clear evaluation standards. I hope that this paper will continue to study more diverse materials and convergent class models.

이 연구의 목적은 유아대상 소프트웨어 교육을 위한 교수역량을 규명하는데 있다. 이를 위하여 문헌연구 및 유아교육, 컴퓨터교육, 교육공학 전문가 집단의 3차 델파이 조사를 시행하여 교수역량을 도출하였다. 그 결과 ‘소프트웨어 교육목적·목표 및 교육내용 선정’, ‘소프트웨어 교육과정 계획 및 운영’, ‘소프트웨어 교육과정 평가 및 환류’의 3개 역량군 및 15개 역량이 도출되었다. 그리고 연구결과 도출된 교수역량과 선행연구와의 관련성을 논의하고 결과의 시사점을 제시하였다. 이 연구에서 분석된 교수역량은 이후 교사교육 및 교육실행 관점에서 활용 될 수 있을 것이다.

The purpose of this study was to identify the teaching competency for software education for young children. Teaching competency was derived through literature study and Delphi survey of expert groups. The derived competences are composed of ‘selection of software education objectives-goals and educational contents’, ‘software curriculum planning and implementation’ and ‘evaluation and feedback of software curriculum’. The derived competencies were found to be 15 competencies in a total of 3 competencies groups. The relationship between the derived competencies and previous studies was discussed and implications were presented. The teaching competency derived from this study can be used for teacher education and instructional practice.