Earticle

본 연구는 1994년 이후부터 2016년 2월까지 발간된 KCI 등재지 및 등재후보지 논문 64편의 연구동향을 분석하였다. 이를 통해 아동의 학습요인에 관한 예술심리치료 연구의 향후 방향성을 제시하고자 한다. 분석기준에 따라 연도별 현황, 연구대상 유형, 학습저해 관련요인, 연구설계 유형, 예술심리치료 영역, 중재프로그램 실행횟수로 나누었으며 기술통계를 이용하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 아동의 학습요인에 관한 예술심리치료 연구논문은 2006년-2010년에 29편으로 가장 많았고 2011년-2016년 2월까지 연구도 23편으로 2006년 이후부터 꾸준히 연구되고 있었다. 둘째, 연구대상 유형에서는 저소득 및 결손가정을 대상으로 한 연구가 가장 많았으며, 모두 집단치료적 접근법이 사용되었다. 셋째, 아동의 예술심리치료 영역에 따른 학습저해 관련요인 결과, 학습동기, 자아개념, 자아존중감, 자기효능감 등과 같이 ‘학습의 정의적 측면’에 관한 연구가 주로 이루어지고 있었다. 넷째, 연구설계 유형은 단일집단 및 단일 사례연구가 전체 논문 중 약 60%를 차지하고 있음을 확인할 수 있었다. 다섯째, 예술심리치료 영역에 따른 동향을 분석한 결과, 개별적, 집단적 미술치료를 적용한 연구가 가장 많았다. 여섯째, 중재프로그램의 실행횟수를 살펴보면, 16-20회기가 24편으로 가장 많았다. 이상의 결과를 바탕으로 아동의 학습요인에 관한 향후 예술심리치료 연구의 방향에 대해 논의하고 제언하였다.

This study analyzes research trend of 64 KCI registered journals, from 1994 to february 2016. This study suggests the future direction of art psychotherapy research to improve children's learning factor. This analysis looks for a trend by classifying them into year, subject per disability types, relevant factors hinder learning, research design types, art psychotherapy techniques, the number of times to apply the intervention program. and the research methods were analysis standard and reported descriptive statistics by percentage. The results are as follows; first, research of Art psychotherapy research on childhood learning had been increased from 2006. second, in the study of subject per disability types had the most common type of a study of low-income and broken families. third, the trend analysis of learning factors had been proven effective mainly in the affective aspects such as motivation, self-concept, self-esteem, self-efficacy. forth, types of research design art psychotherapy study on childhood learning is a single group and a single case study. fifth, analysis of the trend in art psychotherapy, 64 art of therapeutic research on childhood learning psychology research apply the individual and collective art therapy most frequently. sixth, Looking at the number of interventions, depending on the application, art psychotherapy study on childhood learning interventions are applied research program for 16 to 20 sessions. based on the above results, we discussed and suggested the future directions of art psychotherapy research on the learning factors of children.

본 연구는 경호학을 전공하는 대학생을 대상으로 전공수업만족도가 진로 결정 효능감에 미치는 영향에 대해 알아보는데 있으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 성별에 따른 전공수업만족도와 진로 결정 효능감의 차이에서는 전공수업만족도의 하위변인 중 학습요인, 대인관계, 적성요인, 진로요인, 진로 결정 효능감의 하위변인 중 미래계획, 목표해결, 직업정보, 문제해결에서 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 둘째, 소속 학교와 학년에 따른 전공수업만족도와 진로 결정 효능감의 차이에서는 전공수업만족도의 하위변인 중 학습요인, 대인관계, 적성요인에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 전공수업만족이 미래계획에 미치는 영향을 분석한 결과 전공수업만족도의 학습요인, 적성요인, 진로요인이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 전공수업만족이 목표해결에 미치는 영향을 분석한 결과 전공수업만족도의 학습요인, 적성요인이 목표해결에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 전공수업만족이 직업정보에 미치는 영향을 분석한 결과 전공수업만족도의 적성요인, 진로요인이 직업정보에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 전공수업만족이 문제해결에 미치는 영향을 분석한 결과 전공수업만족도의 진로요인이 문제해결에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

This study attempted to investigate the effect of class satisfaction of the students majoring in the studies of security services on the efficacy of career decision. To do this, I chose 430 security services of the students majoring by the systematic stratified cluster random sampling as the subject of study. All data were analyzed the causal relationship of the collected equation. In order to do a data analysis used descriptive statistics analysis, t-test, one-way ANOVA and multiple regression analysis of SPSS. As a result, the following conclusion was drawn: First, it was found that there was not a statistically significant(learning factor, interpersonal relation, aptitude factor) difference in their major class satisfaction and career decision efficacy(goal choice, future plan, working information) according to gender. Second, it was found that there was a statistically signifiant difference in such factors as learning, interpersonal relations and aptitude, in relation to the difference in subfactor such as major class satisfaction and career decision efficacy. Third, it was found that the learning, aptitude and career factors of major class satisfaction had a statistically significant effect on the future plan. Fourth, it was found that he learning and career factors of major class satisfaction had a statistically significant effect on the resolution of the goal. Fifth, it was found that the aptitude and career factors of major class satisfaction had a statistically significant effect on job information. Sixth, it was found that the career factors of major class satisfaction had a statistically significant effect on the problem-solution. Therefore, we must first give priority to improve the class satisfaction. By doing this, we can raise the efficacy level of career decision.

Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) patients show learning difficulty and impulsiveness. Exercise is known to improve learning abil-ity and memory function. In the present study, we investigated the dura-tion-dependence of the effect of treadmill exercise on spatial learning ability in relation with brain-derived neurotrophic factor (BDNF) expres-sion in ADHD rats. For this study, radial 8-arm maze test and western blot for BDNF and tyrosine kinase B (TrkB) were performed. Sponta-neous hypertensive rats were used as the ADHD rats and Wistar-Kyoto rats were used as the control rats. The rats in the exercise groups were forced to run on a treadmill for 10 min, 30 min, and 60 min once a day for 28 consecutive days. ADHD rats displayed impairment of spatial learn-ing ability, in contrast treadmill exercise ameliorated impairment of spa-tial learning ability. Treadmill exercise for 30 min per day showed most potent ameliorating effect on impairment of spatial learning ability. BDNF and TrkB expressions in the hippocampus were decreased in the ADHD rats, in contrast treadmill exercise enhanced BDNF and TrkB ex-pressions. Treadmill exercise for 30 min and for 60 min per day showed enhancing effects on BDNF and TrkB expressions. Treadmill exercise alleviated deficits in the spatial learning ability through enhancing BDNF and TrkB expressions in the ADHD rats. Treadmill exercise for 30 min per day can be considered as the most effective therapeutic mo-dality for the ADHD symptoms.

Parkinson’s Disease (PD) patients were reported to exceed approximately 10 million worldwide, and the number has been consistently increasing every year. Factors causing PD are genetic and environmental factors. We focus on the effects of environmental factors on epigenetic. Specifically, the α- synuclein (SNCA) gene is a risk factor causing PD, and we analyze it based on its regulation by the methylated 3’ Untranslated Region (UTR). The analysis data consists of Deoxyribonucleic Acid (DNA) methylation by NCBI GEO datasets, including 40 samples from PD cases and 38 from cognitively healthy subjects. The total number of CpG islands (CGI) is 863,159. To select the distinctive CGI from the DNA methylation data, we apply the Recursive Feature Elimination (RFE) method. Consequently, we have the results from selecting the 20 CGIs. Based on 20 CGI, we employ four models, Support Vector Machine (SVM), RandomForest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Neural Network (NN), to divide the control and PD. Among the results, the RF model achieved the highest accuracy at 87.5%. Our findings indicate that changes in DNA methylation levels of the 20 selected CGIs are associated with PD occurrence. Based on these results, we suggest that PD occurrence is related to environmental factors such as chemical stress, eating habits, and general stress. Furthermore, our paper provides insights into the relationship between epigenetics and neurodegenerative disease.

본 연구에서는 개인의 혁신행동에 영향을 주는 요인을 학습조직이론과 사회적 자본이론에 근거하여 살펴보았다. 또한 팀제의 보편화로 인한 현대조직의 실정을 고려하여 팀 맥락에서 연구를 실시하였고, 팀 적응수행을 통하여 개인의 혁신행동에 대한 교차수준 직접효과와 매개효과를 살펴봄으로써 좀 더 다양하고 실무적인 시사점을 찾고자 하였다. 구체적으로 개인수준에서 지속학습활동과 네트워크 중심성을, 팀 수준에서 팀 네트워크 밀도와 팀 피드백환경이 개인의 혁신행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 팀 적응수행의 교차수준 매개효과와, 팀 수준 변인과 개인수준 변인의 상호작용을 통한 조절효과의 여부를 검증하였다. 연구를 위하여 국내의 기업들을 대상으로 35개 팀에서 158명의 자료를 수집하였다. 분석결과 개인수준의 지속학습활동은 혁신행동에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 팀 수준의 팀 피드백환경은 팀 적응수행에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 팀 적응수행은 개인의 혁신행동에 교차수준 직접효과의 영향을 주었으며 팀 피드백환경과 개인의 혁신행동의 관계를 매개하였다. 본 연구는 조직과 팀 내에서 학습에 대한 전략을 통하여 구성원의 혁신행동을 증가시킬 수 있다는 면에서 연구의 의의를 제시하였다.

This study examined the factors that may affect the innovative behavior based on the learning organization theory and the social capital theory. Also, considering the prevalence of the team system in modern organizations, the study was carried out in team context. Specifically, the study investigated the individual-level factors (i.e., continuous learning activity and network centrality) and the team-level factors (i.e., team network density and feedback environment) as predictors of the innovative behavior. The study also tested the moderating roles of the two team factors and the mediation effect of team adaptive performance. Using the survey research method, data were collected from 158 employees in 35 teams. To test the suggested model, multi-level analysis was conducted using the HLM. The results showed positive relationships between continuous learning and innovative behavior at the individual level. and between team feedback environment and team adaptive performance at the team level. The mediation effect of adaptive performance was confirmed only between team feedback environment and innovative behavior, showing that a significant cross-level effect of team adaptive performance on innovative behavior. From the confirmed meso-mediational relationships of the team factors on the innovative behavior, this study provided theoretical and practical implications regarding the innovative behavior at team contexts.

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대 하여 연구 하였다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업과정에서 학습요인을 고려한 유한고장수를 가진 비동질 적인 포아송 과정에 기초하였다. 수명강도는 다양한 형상모수와 척도모수에 이용 할 수 있기 때문에 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 로그 선형 모형을 이용한 방출시기에 관한 문제를 제시하였다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소 프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 시간 자료를 적용하였으며 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 최적 방출시기를 추정하였다.

In this paper, make a study decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transfer it to the user. When correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model, considering learning factor, presented and propose release policies of the life distribution, log linear type model which used to an area of reliability because of various shape and scale parameter. In this paper, discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement. In a numerical example, the parameters estimation using maximum likelihood estimation of failure time data, make out estimating software optimal release time.

이 연구는 e-러닝 효과성에 영향을 미치는 변인인 학습전략의 요인을 분석함으로써, 초등학생에게 효과적인 e-러닝 학습전략의 구조 변인을 규명하고자 수행되었다. 이 연구의 대상은 기존에 e-러닝 수강 경험이 있거나 현재 e-러닝을 수강하는 수도권 소재 초등학생들이며, 면대면 학습 상황과 e-러닝 학습상황의 학습전략과 관련된 선행 연구를 분석하고 학습전략 검사 도구를 분석하여 e-러닝 환경에서 초등학생이 사용하는 학습전략 요인을 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 초등학생의 e-러닝 학습전략은 학습활동전략, 학습태도전략, 자원활용전략, 계획전략, 과부하관리전략의 다섯 가지로 규명되었으며, 각 전략은 제시한 순서대로 설명력을 갖는 것으로 나타났다.

This study aims to analyze strategy, one of the predictor variables that have influence on the effectiveness of learning in e-learning environment and to define the factors of e-learning strategies of elementary school students. Preceding studies on face-to-face strategy and e-learning strategy, and existing face-to-face and e-learning strategy test sheets were analyzed. Questions are developed based on the results to make clear the area of leaning strategies used by elementary school students in e-learning environment and to analyze the e-learning strategies of elementary school students. The results from this study are, the e-learning strategies of elementary school students are shown in five areas including strategy for learning activity, strategy for learning attitude, resource use strategy, planning strategy, and overload management strategy. It was found that five strategy areas have explanatory power in the order of strategy for learning activity, strategy for learning attitude, resource use strategy, planning strategy, and overload management strategy.

가상현실과 증강현실은 교육 분야에서 학습자가 직접 관찰하기 어렵거나 텍스트로 설명하기 어려운 학습의 내용 을 교육 분야에 적용하기에 유용하다. 본 연구는 TAM (technology acceptance model)을 바탕으로 증강현실을 이용 한 해부학 교육을 통하여 간호학생의 기술 수용도를 탐색하는 연구로 2019년 5월 K대학에 재학 중인 간호학과 1, 2학 년 학생들 중 편의표집한 17명을 대상으로 하였다. 대상자에게 증강현실을 활용한 해부학 학습을 완료한 후 기술 수용 도에 대한 설문을 작성하도록 하였고 증강현실을 활용한 학습방법의 사용성(usability)을 탐색하였다. 다중회귀분석 결 과 51.2%의 설명력으로 인지된 유용성이 높을수록 기술 수용도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 새로운 기술을 활용한 학습방법을 적용할 때 기술의 유용성을 고려한 학습전략을 개발하는 것이 필요하다.

Augmented reality (AR) or virtual reality is suitable to apply the contents of a textbook so as to be directly observable by learners. This study aimed to examine the applicability and technology acceptance of anatomy learning using AR in nursing students. This study was conducted in May 2019 with 17 nursing students who studied an anatomy textbook using AR and answered a questionnaire about technology acceptance and the usability of AR in combination with the anatomy textbook. Perceived usefulness was identified as an influencing factor on technology acceptance with 51.2% acceptance rate and thus should be taken into consideration in the development of learning strategies using new technological learning methods.

The purpose of the present study is to discuss the development of a measuring instrument for Korean high school students’ motivation in learning English within the framework of motivation as a contextually and temporally dynamic construct. Based on the results of a previous study, exploring Korean high school students’ English-learning motivation through exploratory factor analysis, this study examines the reliability of a survey instrument used in the previous study and the fit of five factor solutions(i.e., a measurement model consisting of five factors) and tests the significance of factor loadings through confirmatory factor analysis. The data were collected from a total of 815 Korean high school students through two different data collection waves (1st wave=367 students, 2nd wave=448 students). The results show that (1) the reliability of the instrument is above 0.70, a criterion recommended and often used for defining acceptable reliability in the literature, in all two samples; (2) the 5 factor model acceptably fits well in all samples; and (3) all factor loadings are statistically significant

The research presents a relationship of academic persistence influences based on individual psychological factors of learners in non-face-to-face classes(untact classes). When measuring tools according to research models, this study defines self-directedness, sociality, and self-efficacy as independent variables, class satisfaction and the orientation of the learning system as dependent variables and then explores the degree of academic continuity influence through correlation and multiple regression analysis between variables. According to the study, self-directedness and self-efficacy have something to do with academic conation, but sociality has no significant impact. Therefore, this study suggests not only improving self-directed learning environment centered on enhancing creativity and convergence but also cultivating self-efficacy to reduce academic stress in online spaces in order to increase non-face-to-face class satisfaction and academic conation.

본 연구는 기술수용모형을 사이버학습시스템에 적용하여 공공부문 구성원들에 의한 사이버학습 활용을 실증적으로 검정함을 목적으로 하였다. 분석결과의 함의는 다음과 같다. 첫째, 사이버학습시스템의 지각된 용이성의 경우 지각된 상호작용성은 영향을 미치지 못하지만 지각된 즐거움은 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 유용성에는 지각된 용이성이 다른 외생변수들에 비해 가장 높은 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 셋째, 사용태도에는 지각된 유용성이 가장 높은 영향을 미쳤으며, 다음으로 지각된 용이성 , 지각된 즐거움 순으로 나타났다. 넷째, 지각된 용이성과 사용태도간의 관계에서 컴퓨터 자기효능감의 조절효과는 통계적으로 유의한 것으로 조사되었다. 즉, 매개변수를 통한 간접효과만을 모두 고려한다면 지각된 즐거움에서 사용의도에 이르는 경로가 가장 중요하다는 사실이 입증되었다. 따라서 본 연구는 사이버학습시스템의 사용의도에 대한 중요한 영향요인들을 새로운 관점에서 발견하였으며, 특히 기술수용모형상의 지각된 즐거움이 매우 중요한 요인으로 조사되었다.

Based on TAM(Technology Acceptance Model), this research examined the utilization of the e-learning system in the context of public employee's e-learning. The results are as follows. First, the perceived joy has significant effects on perceived ease of use in contrast with perceived interaction. Second, the perceived ease of use has the most significant effects on perceived usefulness after comparing other variables, followed by perceived joy and perceived interaction as significant but weaker predictors. In addition, the moderating effect of computer self-efficacy on relationship between perceived ease of use and attitude of use was found to be significant. Finally Comparing with other endogenous variables, the perceived usefulness is the most significant factor which is directly related to the attitude of public employee' s e-learning system. Therefore, In a new perspective, this research examined significantly influencing factors that affect public employee's attitude of the e-learning system and also perceived joy have an important effects on TAM.

최근 CO2 지중저장이 탄소중립 달성을 위한 기술 중 하나로 부상하고 있다. 대상 저장소 중 고갈 가스전은 무결성과 안정성이 높아 저장에 용이하나 고갈 가스전에서 잔류 및 용해 포획을 통한 저장안정성 및 효율 분석 연구는 전무하다. 이 연구에서는 고갈 가스전에 대한 주입 시뮬레이션을 통해CO2 저장안정성 및 효율에 영향을 미치는 저장관련인자를 입력자료로 한 기계학습 기반의 저장효율지수 예측모델을 구축하여 신뢰성을 평가하였다. 그 결과 주입률, 최대 저류층압력, 공극률, 유체투과도, 온도의 영향을 확인하였으며, 저장효율지수 예측 시 랜덤 포레스트, 서포트 벡터머신, 익스트림 그래디언트 부스팅, 합성곱 신경망의 적용성을 검토하였다. 이는 향후 현장 고갈 가스전 정보를 기반으로 신뢰성 있는 저장효율지수 예측을 위한 사전연구로서 유의미하다고 판단된다.

Recently, CO2 geological storage has been increasingly utilized as a technical solution for achieving carbon neutrality. Depleted gas fields are particularly beneficial because of their integrity and stability. However, no analyses have been conducted regarding storage stability and efficiency through residual and solubility trapping. In this study, injection simulations on a depleted gas reservoir model were performed to identify the factors affecting CO2 storage. Machine learning models were developed and evaluated using these data to reliably predict the storage efficiency index. The results confirmed the impact of the injection rate, maximum reservoir pressure, porosity, permeability, and temperature on storage efficiency. The applicability of random forests, support vector machines, extreme gradient boosting, and convolutional neural networks for predicting the storage efficiency index was reviewed. This study provides foundational data for the reliable prediction of storage efficiency using information from depleted gas fields.

본 연구는 노화 흰쥐를 대상으로 해마 신경영양인자와 공간학습 및 기억력에 미치는 영향을 알아봄으로써, 노인 운동처방학적 영역에서 운동의 필요성을 제시하고자 하였다. 이러한 목적을 위해 노화 쥐를 대상으로 트레드밀 운동을 8주간 실시한 후 공간학습기억력과 해마 신경가소성 인자인 BDNF 발현에 어떠한 영향을 미치는 지를 알아보았다. 본 연구에 사용된 실험동물은 Sprague-Dawley 계 흰쥐 72주령 수컷이 사용되었다. 이들은 무작위 표본추출에 의해 노 화 운동군(aging and exercise-trained group, AEG; n=10)과 노화 대조군(aging control group, ACG; n=10)으 로 분류되었다. 운동군은 본 실험하기 일주일 전부터 운동에 대한 적응을 거친 후, 트레드밀 운동을 1일 30분, 주 5회, 8주 동안 실시하였다. 공간학습 및 기억력 평가는 모리스수중미로 검사가 이용되었고, 해마 부위 신경가소성인자인 BDNF 단백질 분석은 Western blotting 분석법으로 분석하여 정량화하였다. 그 결과 트레드밀 운동을 수행한 그룹의 공간학습기억력과 해마 조직 신경가소성 인자인 BDNF발현이 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 트레드밀 운동 이 노화 과정에서 저하되는 공간학습 및 기억력 감소를 지연시킬 수 있는 효과적인 운동이라 생각되며, 그 기저에는 해 마 조직 신경가소성 인자의 증가와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단된다.

The purpose of this study was to investigate the effects of treadmill exercise on spatial learning memory ability and the neurotrophic factor in hippocampus in aged-rats. The experimental animals were divided into each the aging and exercise-trained group(AEG, n=10)and the aging control group(ACG, n=10). Animals in the exercise group were submitted to 5days a week exercise on the treadmill exercise during 8weeks. The spatial learning memory capability was evaluated by Morris water maze in a separate set of rats. Western blotting analysis for the BDNF expression was performed. In this study, treadmill exercises have shown increased spatial cognitive abilities, and also increased neurotrophic factors expression in the hippocampus of aging rats. The results of the present study indicate that treadmill exercise may facilitate recovery from the CNS complications associated with aging by inducing enhanced the neurotrophic factor expression in the hippocampus.

본 연구는 건물의 에너지 소비 효율성 증대 및 최적 관리를 목표로 머신러닝 기술을 활용한 전기 에너지 소비량 예측 모델을 개발하고, 소비에 영향을 미치는 주요 요인을 분석한다. 이를 위해 Kaggle에서 제공된 건물 에너지 소비량 데이터를 기반으로 시간적 특성을 반 영한 피처 엔지니어링과 데이터 정제 과정을 수행했다. 모델의 예측 성능을 높이기 위해 4개의 개별 머신러닝 모델(Ridge, Random Forest, XGBoost, LightGBM)과 이들의 강점을 결합한 스태킹 앙상블(Stacking Ensemble) 모델을 구축했다. 특히, LightGBM과 XGBoost 모델은 베이지안 최적화 프레임워크인 Optuna 내에서 교차 검증을 수행하는 튜닝 기법을 적용하여 잠재적 성능을 향상시켰 다. 성능 평가 결과, 개별 모델들의 예측 결과를 종합하여 최종 예측을 수행하는 스태킹 앙상블 모델이 R2 score 0.613, RMSE 5.037로 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 안정적인 선형 모델(Ridge)과 복잡한 비선형 패턴을 학습하는 부스팅 모델(LightGBM, XGBoost)의 시너지가 예측 정확도 향상에 기여했음을 나타낸다. 또한, 설명가능 인공지능(XAI) 기법인 SHAP 분석을 통해 온도(Temperature), 냉난방 사용여부(HVACUsage), 재실 인원(Occupancy) 등이 에너지 소비량에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 요인임을 규명하였다. 본 연구에서 개발된 모델과 분석 결과는 건물의 에너지 효율을 최적화하고 관련 정책을 수립하는데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있다.

This study aims to develop a machine learning-based electrical energy consumption prediction model and analyze the key influencing factors to enhance the energy efficiency and optimal management of buildings. Based on building energy consumption data provided by Kaggle, advanced feature engineering and data refinement processes were performed to reflect temporal characteristics. To maximize the predictive performance of the models, five individual machine learning models (Ridge, Random Forest, Decision Tree, XGBoost, LightGBM) and a Stacking Ensemble model that combines their strengths were constructed. In particular, the LightGBM and XGBoost models were fine-tuned using a sophisticated method of performing cross-validation within the Bayesian optimization framework, Optuna, to maximize their potential performance. The performance evaluation revealed that the Stacking Ensemble model, which integrates the predictions of the individual models, demonstrated the highest performance with an R2 score of 0.613 and an RMSE of 5.037. This suggests that the synergy between a stable linear model (Ridge) and boosting models (LightGBM, XGBoost) capable of learning complex non-linear patterns contributed to the improved prediction accuracy. Furthermore, through SHAP analysis, an XAI technique, Temperature, HVACUsae, Occupancy were identified as the key factors most significantly influencing energy consumption, The model and analysis results developed in this study can serve as crucial foundational data for optimizing building energy efficiency and establishing related policies.

본 연구는 Kano 모델과 Timko의 고객만족계수를 이용하여 이러닝 학습자인 대학생들의 만족 및 불만족에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 경상북도에 소재한 Y대학의 대학생을 대상으로 실증조사를 실시하였다. 그 결과, 첫째 시·청각적으로 학습하기 편리하고 궁금한 사항에 대해 언제든지 질문이 가능하며 교수자가 관심을 가져줄 때 학생 들은 높은 매력을 느끼는 것으로 나타났다. 둘째 성적과 과제에 대한 합리적인 기준과 정확한 평가는 당연히 충족해야 하는 요소로 나타났다. 셋째 기초연구의 결과에서 언급한 대학생들이 이러닝을 이용하는 가장 큰 이유인 학습시간 및 학습공간의 편의성과 학습과정의 용이성은 더 이상 이러닝을 이용하는 매력적 요소로 작용하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 이원적 인식방법으로 분류된 각 요인들의 전략적 활용방안과 이러닝 교육 개발에 있어 효과적인 방향 을 제시할 수 있을 것으로 생각된다.

This study was conducted to investigate the factors affecting satisfaction and dissatisfaction of e-learning learner students using Kano model and Timko's customer satisfaction coefficient. The results of the analysis showed that firstly, the students are highly satisfied when it is convenient to learn visually and audibly, when the students can ask questions at any time, and when the professor was interested in the students. Second, the rational criteria and accurate evaluation of grades and assignments were confirmed as factors that should be satisfied. Third, unlike the results of the basic study that the students use e-learning due to the convenience of learning time and learning space and the ease of learning process, it is no longer an attractive factor to use e-learning. The results of this study suggest that it is possible to present effective directions for the development of e-learning education and strategic application of each factor classified by the two-dimensional recognition method.

본 연구는 교육대학원생들을 대상으로 비대면 온라인 수업에 관한 주관적 만족도, 학습지속의향 추천 의향의 관 계와 이에 영향을 미치는 예측 요인들을 실증적 검증하였다. 이에 서울권에 위치하고 있는 E모 대학교의 교육전문 대학원생을 대상으로(N=417) 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 첫째, 교육대학원생의 비대면 수업 학습 만족도에 영향을 미치는 요인은 사회적 현존감, 인지된 유용성, 정보시스템품질로 나타났다. 둘째, 학습지속의향에 영향을 미 치는 요인으로는 인지된 유용성과 사회적 현존감으로 나타났고 인지된 유용성의 영향력이 매우 컸다. 그리고 교육 대학원 학습자의 주관적인 만족도는 학습지속의향에 유의한 영향을 미치지 않아, 만족스러운 태도를 형성한다고 해서 학습지속의향이란 행동으로까지 연결되지는 않음을 검증하였다. 마지막으로 학습만족도는 타인 추천 의향에 긍정적인 영향을 또한 학습지속의향 역시 타인 추천 의향에 긍정적 영향을 미쳤으나, 주목할 점으로 학습만족도가 타인 추천 의향에 미치는 영향력이 상대적으로 매우 컸다는 점이다. 이는 교육대학원 학습자 개인이 인식하는 비 대면 온라인 수업에 대한 주관적 태도인 만족도가 최종적으로 타인에게 교육대학원을 추천하는 중요한 역할을 수 행한다고 볼 수 있다. 본 연구는 교육대학원생들의 온라인 수업에 대한 전반적 인식을 살펴보았고, 향후 본 연구 의 결과가 실제 반영되어 비대면 온라인 수업 커리큘럼과 콘텐츠 구성의 기초 자료로서 실무적 의의를 지닌다.

As a result of the this exploratory study the main results show that the factors affecting the satisfaction of non-face-to-face class learning of graduate students in Education were social presence, perceived easy to use, and information service quality. Secondly, the factors affecting the learning persistence were perceived usefulness and social presence, but perceived usefulness's influence was relatively small. Next, it was found that the subjective satisfaction of graduate students of education did not significantly affect their intention to continue learning persistence. Lastly, learning satisfaction and learning persistence had a positive effect on the intention to recommend to others. Through the this empirical analysitics study it demonstrate the factors such as attitudes, feelings, and friendliness toward non-face-to-face online classes perceived by graduate students in Education.

With the development of cloud computing technology, people not only want to pursue the shortest time to complete the tasks by using cloud computing, but also hope to take into the running costs of machines. Existing task scheduling algorithm in the cloud computing environment has been unable to meet people's needs. As an extension and generalization of the model checking theory, probability model checking is also used in many fields, such as random distributed algorithm and other areas. The task scheduling algorithm based on the particle swarm optimization algorithm combined with probability model is proposed in this paper. The algorithm defines the fitness functions of the time cost and the running cost. The fitness functions can improve the efficiency of the cloud computing platform. At the same time, the probability model can be used to analyze the running states of machines and the computing capability of the nodes in the cloud cluster. The probability, which is calculated by the probability model, provides the basis for changing particle swarm algorithm’s the inertia factor and the learning factor, so as to solve the drawback that the inertia factor and the learning factor solely depend on the fixed value.