nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
농촌진흥청에서는 식품산업진흥법 제19조 제1항에 의거하여 국가표준식품성분표를 5년 주기로 발표하고 있다. 본 논문에서는 2021년 국가표준식품성분표 제10개정판 발간을 앞두고 우리나라 국민들이 많이 소비하고 있는 식품으로 선정된 182개 식품의 대표시료를 합리적이고 과학적으로 추출하기 위한 방안을 제안하였다. 농수산물을 포함한 식품을 판매하는 식료품점을 유통형태에 따라 대형마트와 전통시장으로 구분한 후 NFNAP에서 제안한 층화다단추출법을 각각 적용하여 8개 표본을 추출하였다. NFNAP는 미국인들이 소비하고 있는 식료품의 성분표에 대한 신뢰성 있는 추정을 담보하기 위해 미국 농무성과 국립보건원이 1977년에 협약을 맺고 공동 연구로 개발한 국가식품 영양분석 프로그램이다. 대형마트에 기초한 표본추출에서는 이마트 가양점, 홈플러스 시흥점, 롯데마트 동두천점, 이마트 수원점, 롯데마트 둔산점, 롯데마트 여수점, 이마트 울산점, 하나로클럽 울산점이 표본으로 추출되었고, 전통시장에 기초한 표본추출에서는 서울시 금천구 독산동우시장과 송파구 풍납시장, 고양시 일산서구 일산시장, 광주광역시 북구 운암시장, 대전광역시 대덕구 법동시장, 부산광역시 영도구 봉래시장과 해운대구 좌동재래시장, 창원시 진해구 중앙시장이 표본으로 추출되었다.

Under Article 19, Paragraph 1 of the Food Industry Promotion Act, Rural Development Administration renews the Korean foods composition table every five years. Before the publication of the tenth revision of the Korean foods composition table in 2021, this paper suggests methods for collecting representative samples of 182 highly consumed foods in Korea. Food markets are categorized by their distribution channels, which are supermarkets and local markets. Eight samples are collected from each category by applying the National Food and Nutrient Analysis Program (NFNAP)'s stratified multi-stage sampling. The NFNAP was implemented in 1997 as a collaborative food composition research effort between the National Institute of Health (NIH) and the US Department of Agriculture (USDA) to secure reliable estimates for the nutrient content of food and beverages consumed by the US population. Selected supermarkets for selecting representative food samples are Emart Kayang, Homeplus Siheung, Lottemart Dongducheon, Emart Suwon, Lottemart Dunsan, Lottemart Yeosu, Emart Ulsan, and Hanaroclub Ulsan. Selected local markets also are Doksandongusijang in Geumcheon-gu and Pungnapsijang in Songpa-gu, Seoul, Ilsansijang in Ilsanseo-gu, Goyang, Unamsijang in Buk-gu, Gwangju, Beopdongsijang in Daedeok-gu, Daejeon, Bongnaesijang in Yeongdo-gu and Jwadongjaeraesijang in Haeundae-gu, Busan, and Jungangsijang in Jinhae-gu, Changwon.

(게재일: 2020.04.30)
하나의 개체에서 여러가지 측정치가 동시에 관찰되는 경우는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 발달 독성학 연구에서는 특정 독성 물질의 각기 다른 수준에 노출된 임신한 어미 쥐에 대해 기형인 태아의 존재와 태아의 무게가 동시에 측정된다. 이런 두 변수를 결합하여 모형화하는 것은 각기 독립적인 두 모형으로 분석하는 것보다 더 효율적인 결과를 낸다고 알려져 있다. 대부분의 결합 모형은 정규분포를 랜덤효과로 가정하여 분석한다. 그러나 발달 독성학 연구에서처럼 반응변수들의 분포가 독성 물질이 변함에 따라 불규칙하게 변하는 경우 정규분포의 가정으로는 그 특징을 잡아낼 수 없게 된다. 본 논문에서는 이진수 자료와 연속형 자료에 대해 비대칭 로짓 모형을 사용한 베이지안 결합모형을 제시한다. 본 모형은 비대칭 로짓 모형을 사용함으로써 반응변수의 분포의 형태가 독성 물질의 수준에 따라 대칭/비대칭의 형태를 자유롭게 띨 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형의 적합성을 살펴보기 위해 발달 독성학 연구에서 독성 물질 DEHP에 적용하여 그 결과를 확인해본다.

It is common to encounter correlated multiple outcomes measured on the same subject in various research fields. In developmental toxicity studies, presence of malformed pups and fetal weight are measured on the pregnant dams exposed to different levels of a toxic substance. Joint analysis of such two outcomes can result in more efficient inferences than separate models for each outcome. Most methods for joint modeling assume a normal distribution as random effects. However, in developmental toxicity studies, the response distributions may change irregularly in location and shape as the level of toxic substance changes, which may not be captured by a normal random effects model. Motivated by applications in developmental toxicity studies, we propose a Bayesian joint model for binary and continuous outcomes. In our model, we incorporate a skewed logit model for the binary outcome to allow the response distributions to have flexibly in both symmetric and asymmetric shapes on the toxic levels. We apply our proposed method to data from a developmental toxicity study of diethylhexyl phthalate.

(게재일: 2020.04.30)
본 논문은 시계열 일반화 선형 모형의 하나인 계수형 시계열 모형에서 중요한 역할을 하는 과거 관측값과 조건부 평균값의 차수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 연구한다. 본 알고리즘은 ARIMA 모형의 차수를 기반으로 시계열 일반화 선형 모형의 차수 후보군을 만들고, 차수 후보군의 조합을 이용하여 정보량 기준으로 최종 모형으로 선택한다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여, 내재적 모형 및 내재적 시계열의 종류에 따른 시뮬레이션 및 실증 분석을 수행하고 예측력을 ARIMA 모형과 비교한다. 예측 성능 평가 결과, 계수형 시계열 분석에서 ARIMA 모형에 비해 시계열 일반화 선형 모형의 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 실증분석으로서, 살인사건 발생 건수의 예측결과 ARIMA 모형보다 중기 및 장기 예측에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

In this paper, we study an algorithm that automatically determines the orders of past observations and conditional mean values that play an important role in count time series models. Based on the orders of the ARIMA model, the algorithm constitutes the order candidates group for time series generalized linear models and selects the final model based on information criterion among the combinations of the order candidates group. To evaluate the proposed algorithm, we perform small simulations and empirical analysis according to underlying models and time series as well as compare forecasting performances with the ARIMA model. The results of the comparison confirm that the time series generalized linear model offers better performance than the ARIMA model for the count time series analysis. In addition, the empirical analysis shows better performance in mid and long term forecasting than the ARIMA model.

(게재일: 2020.04.30)
고혈압은 발병률이 꾸준히 증가하고 있을 뿐 아니라, 심혈관 질환과 같은 2차 질병의 주된 위험 요인이 되었다. 게다가 고혈압은 뇌졸중, 혈관성 치매와 같은 다른 합병증을 유발하는 질병이다. 따라서 고혈압 발병률을 예측하는 것은 중요한 일이다. 본 연구에서, 고혈압 발병률을 예측할 수 있는 노모그램을 구축하였다. 데이터는 2013년부터 2016년까지의 국민건강영양조사로부터 얻어졌다. 복합 표본의 특성을 고려하여 Rao-Scott chi-squared test를 통해 고혈압에 영향을 미치는 10가지 요인을 규명하였다. 하지만 로지스틱 회귀분석 시, 흡연 상태와, 운동 유무는 유의하지 않았다. 따라서 8개의 주 효과를 고혈압의 위험요인으로 최종 선별하였다. 그리고 최종 선별된 위험 요인들로 로지스틱 노모그램과 베이지안 노모그램을 제시 및 비교하였다. 마지막으로 ROC curve 그래프와 calibration plot을 통해 노모그램을 검증하였다.

Hypertension has a steadily increasing incidence rate as well as represents a risk factors for secondary diseases such as cardiovascular disease. Therefore, it is important to predict the incidence rate of the disease. In this study, we constructed nomograms that can predict the incidence rate of hypertension. We use data from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) for 2013-2016. The complex sampling data required the use of a Rao-Scott chi-squared test to identify 10 risk factors for hypertension. Smoking and exercise variables were not statistically significant in the Logistic regression; therefore, eight effects were selected as risk factors for hypertension. Logistic and Bayesian nomograms constructed from the selected risk factors were proposed and compared. The constructed nomograms were then verified using a receiver operating characteristics curve and calibration plot.

(게재일: 2020.10.31)
자기조직화지도는 고차원의 원자료를 노드들로 이루어진 저차원의 공간으로 투영하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 고차원의 자료를 노드들을 사용하여 2 또는 3차원의 공간에서 시각화할 수 있고, 이를 통해 자료의 특성을 탐색하는데 유용하다. 자료의 구조를 파악하기 위해 종종 노드들에 대한 군집분석을 시도하는데, 군집분석의 중요한 문제중 하나는 군집의 개수를 결정하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 군집타당성지수들이 지금까지 개발되어 왔고, 이러한 지수들은 자기조직화지도의 노드들의 군집분석에 직접적으로 적용될 수 있다. 그러나, 자기조직화 지도가 원자료의 위상적 특성을 저차원 공간에 반영할 수 있다는 특징을 갖는데 반해, 이러한 일반적인 지수들은 이를 고려하지 않는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 원자료의 위상적 특성을 고려한 노드들 사이의 연결강도를 기반으로 하는 군집타당성지수를 제안한다. 이 새로운 군집타당성지수의 성능은 모의실험을 통해 기존의 군집타당성지수들과의 비교되고 검증된다.

The self-organizing map (SOM) is a unsupervised learning method projecting high-dimensional data into low-dimensional nodes. It can visualize data in 2 or 3 dimensional space using the nodes and it is available to explore characteristics of data through the nodes. To understand the structure of data, cluster analysis is often used for nodes obtained from SOM. In cluster analysis, the optimal number of clusters is one of important issues. To help to determine it, various cluster validity indexes have been developed and they can be applied to clustering outcomes for nodes from SOM. However, while SOM has an advantage in that it reflects the topological properties of original data in the low-dimensional space, these indexes do not consider it. Thus, we propose a new cluster validity index for SOM based on connectivity between nodes which considers topological properties of data. The performance of the proposed index is evaluated through simulations and it is compared with various existing cluster validity indexes.

(게재일: 2020.10.31)
우리는 버블 검정과 이에 해당하는 date-stamping 방법을 통해 주요 국가의 COVID-19 일일 신규 확진자 수 데이터를 분석하였다. 2020.06.30 현재 미국, 브라질, 러시아, 스페인, 터키, 중국, 한국은 확진자 수가 지수적으로 급증하는 공황 상태를 벗어나 어느정도 COVID-19 질병에 대한 통제가 이루어지고 있는 상태임을 확인하였으나 인도는 COVID-19 급증기가 지속되고 있어 한동안 국가적 공황 상태가 지속 될 것으로 평가되었다. 한국은 1차 확산(2020.02.20-2020.03.06)이 지나가고 2020.05.27 에 재 확산기에 잠깐 진입하여 다시 위기를 맞이했다가 최근 2020.06.01 이후 다시 안정기에 재 진입하여 신규 확진자 수가 크게 늘지 않고 안정적이게 유지하고 있다.

We apply the GSADF bubble test and its date-stamping method for the daily number of new COVID-19 cases. The test indicates statistically significant explosive expansions of the number of new cases whose periods of panic explosion are identified by the date-stamping method of the bubble test. The date-stamping analysis reveals that as of June 30 2020, the number of daily COVID-19 new cases are still explosively increasing for India; however, they stop explosively increasing (or are under control) for USA, Brazil, Russia, Spain, Turkey, China, and South Korea. It also reveals that South Korea has two disjoint periods of explosion: a stable period follows after the first explosion of 2020.02.20-2020.03.06, and then the second explosion occurs 2020.05.27-2020.06.01 with a stable period that continues up to 2020.06.30.

(게재일: 2020.10.31)
COVID-19 대유행, 미·중 무역분쟁, 글로벌 금융위기 등 대내외 환경변화에 따른 경제불확실성이 증가하고 있다. 경제불확실성은 경제 전반의 성장을 지연·제약하고 있어 정책 수행과 경제분석에서 경제불확실성을 측정하는 것이 중요하다. Baker 등 (2016) 등은 주요 언론사의 기사의 키워드를 분석하여 우리나라를 포함한 주요국의 경제불확실성(economic policy uncertainty) 지수를 산출하여 공개하고 있다. 그런데 Baker 등의 우리나라 경제불확실성 지수는 키워드 선정, 기사 수집 방법, 대상 언론사의 선정 등에 있어 우리나라 상황을 충분히 반영하지 못하고 있다. 이 논문에서는 우리나라 상황에 맞게 우리나라 경제불확실성 지수를 수정·보완하여 작성하고, 그 유용성을 거시경제 통계와의 관련성, 예측력과 경제분석 측면에서 비교·검증하였다.

Baker et al. (Quarterly Journal of Economics, 134, 1593-1636, 2016) developed an Economic Policy Uncertainty (EPU) index for South Korea in the same way as the U.S. EPU Index. However, the South Korean EPU index of Baker et al. (2016) has limitations as it did not fully reflect South Korean situation in terms of keyword selection and the selection of newspapers. We develop monthly South Korean economic policy uncertainty indexes with different keywords and news media. Various analyses have been conducted in order to examine the usefulness of the newly compiled indexes.

(게재일: 2020.10.31)
우리는 게임에 앞서 먼저 가위바위보 게임을 통하여 공격할 팀을 결정하곤 한다. 가위바위보 게임은 둘 중 혹은 여러 사람 중에서 하나를 선택하고자 할 때도 사용된다. 두 팀 중 한 팀을 선택하고자 할 때 가위바위보 게임을 사용할 경우 다양한 승부 결정방식이 존재한다. 각 팀에서 1명씩 가위바위보 게임을 하여 승자가 다른 팀의 남은 사람과 계속하여 상대 팀의 남은 자가 없는 경우 승자 팀이 최종 승리하는 승부 결정방식을 생각할 수 있다. 참여한 모든 사람이 함께 가위바위보 게임을 하여 매 게임에서 승자들의 수가 많은 팀이 승리하는 경우와 한 팀에만 승자가 남는 경우 그 팀이 승리하는 승부 결정방식도 고려할 수 있다. 본 연구에서는 승부 결정방식에 따라 게임이 끝날 때까지 가위바위보의 총 게임 수에 대한 평균과 분산을 구하는 방법을 연구하였다.

We would use a coin or a game of Rock-Paper Scissors before the a main game to determine which team will begin first. We can use the game of Rock-Paper Scissors to choose one of two or one of many. There can be many rules in a game of Rock-Paper Scissors between two teams and two teams may consist of a different number of players. In this paper, we find the means and variances of the total number of games till the winning team is decided according to different game rules.

(게재일: 2020.10.31)
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.

By estimating conditional quantile functions of the response, quantile regression (QR) can provide comprehensive information of the relationship between the response and the predictors. In addition, kernel quantile regression (KQR) estimates a nonlinear conditional quantile function in reproducing kernel Hilbert spaces generated by a positive definite kernel function. However, it is infeasible to use the KQR in analysing a massive data due to the limitations of computer primary memory. We propose a divide and conquer based KQR (DC-KQR) method to overcome such a limitation. The proposed DC-KQR divides the entire data into a few subsets, then applies the KQR onto each subsets and derives a final estimator by aggregating all results from subsets. Simulation studies are presented to demonstrate the satisfactory performance of the proposed method.

(게재일: 2020.10.31)
본 논문에서는 건강보험심사평가원에서 제공한 약 120만명의 2014년 고령환자의료자료(HIRA-APS-2014-0053)과 기상자료를 일반화추정방정식(generalized estimating equation; GEE) 모형과 long short term memory (LSTM) 기반 순환신경망(recurrent neural network; RNN) 모형으로 분석하여 기상 조건에 따른 주요 주상병의 발생 빈도를 예측한다. 이를 위해 환자가 의료 서비스를 받은 기관의 지역을 이용하여 환자의 거주지를 추정하고 해당 지역의 주별 기상 관측소 자료와 의료자료를 병합하였다. 질병 발생 상태를 세 개의 범주(질병에 걸리지 않음, 관심 주상병 발생, 다른 질병 방생)로 나누었으며 각 범주에 속할 확률을 GEE 모형과 RNN 모형으로 추정하였다. 각 범주별 발생 건수는 해당 범주의 속할 추정확률의 합으로 계산하였으며 비교분석결과 RNN을 이용한 예측이 GEE를 이용한 예측보다 정확도가 높은 것으로 나타났다.

In this paper, the 1.24 million elderly patient medical data (HIRA-APS-2014-0053) provided by the Health Insurance Review and Assessment Service and weather data are analyzed with generalized estimating equation (GEE) model and long short term memory (LSTM) based recurrent neural network (RNN) model to predict the number of disease occurrence. To this end, we estimate the patient's residence as the area of the served medical institution, and the local weather data and medical data were merged. The status of disease occurrence is divided into three categories(occurrence of disease of interest, occurrence of other disease, no occurrence) during a week. The probabilities of categories are estimated by the GEE model and the RNN model. The number of cases of categories are predicted by adding the probabilities of categories. The comparison result shows that predictions of RNN model are more accurate than that of GEE model.

(게재일: 2020.10.31)
문서-용어 빈도행렬은 그룹정보가 존재하는 문서들의 용어를 추출한 것으로 일반적인 텍스트 마이닝에서의 자료이다. 본 연구에서는 연구 분야 성격에 따른 문서 분류를 위해 문서-용어 빈도행렬을 생성하고, 전통적인 용어 가중치 함수인 TF-IDF와 최근 잘 알려진 용어 가중치 함수인 TF-IGM을 적용하였다. 또 용어 가중치가 적용된 문서-용어 가중행렬에 문서분류 정확도 향상을 위해 핵심어를 추출하여 문서-핵심어 가중행렬을 생성하였다. 핵심어가 추출된 행렬을 바탕으로, 심층 신경망을 이용해 문서를 분류하였다. 심층 신경망에서 최적의 모델을 찾기 위해 매개변수인 은닉층과 은닉노드수를 변화해가며 문서 분류 정확도를 확인하였다. 그 결과 8개의 은닉층을 가진 심층 신경망 모델이 가장 높은 정확도를 보였으며 매개변수 변화에 따른 모든 TF-IGM 문서 분류 정확도가 TF-IDF 문서 분류 정확도보다 높은 것을 확인하였다. 또한 개별 범주에 대한 문서 분류 분석 결과를 서포트 벡터 머신과 비교했을 때 심층 신경망이 대부분의 결과에서 더 좋은 정확도를 보임을 확인하였다.

The document-term frequency matrix is a term extracted from documents in which the group information exists in text mining. In this study, we generated the document-term frequency matrix for document classification according to research field. We applied the traditional term weighting function term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) to the generated document-term frequency matrix. In addition, we applied term frequency-inverse gravity moment (TF-IGM). We also generated a document-keyword weighted matrix by extracting keywords to improve the document classification accuracy. Based on the keywords matrix extracted, we classify documents using a deep neural network. In order to find the optimal model in the deep neural network, the accuracy of document classification was verified by changing the number of hidden layers and hidden nodes. Consequently, the model with eight hidden layers showed the highest accuracy and all TF-IGM document classification accuracy (according to parameter changes) were higher than TF-IDF. In addition, the deep neural network was confirmed to have better accuracy than the support vector machine. Therefore, we propose a method to apply TF-IGM and a deep neural network in the document classification.

(게재일: 2020.10.31)
본 연구는 이미지 데이터에 대한 예측 모형으로 뛰어난 성능을 보여온 convolutional neural networks (CNN) 모형을 이용하여 서울 아파트 가격의 예측과 서울 각 지역 아파트들의 가격결정요인들을 연구한다. 이를 위해 강, 녹지, 고도와 같은 자연환경요인, 버스정류장, 지하철역, 상권, 학교 등과 같은 기반시설요소, 일자리수, 범죄율 등의 사회경제요소들을 설명변수로 고려하고, CNN 모형이 이미지 데이터에 좋은 성능을 보여온 것을 기반으로 이 설명변수들의 값들을 CNN 모형 입력층으로써 이미지 채널의 픽셀값과 같은 역할을 하도록 변환하여 아파트 가격의 예측과 가격결정요인에 대한 해석을 시도한다. 덧붙여 본 연구에서 사용된 CNN 모형은 자연환경요인과 기반시설요인 변수들을 각 아파트를 중심으로 하는 각 입력층의 채널에 이진의 이미지로 표현함으로써 각 아파트의 공간적인 특성을 고려할 수 있다.

This study focuses on the prediction and factors of apartment prices in Seoul using a convolutional neural networks (CNN) model that has shown excellent performance as a predictive model of image data. To do this, we consider natural environmental factors, infrastructure factors, and social economic factors of the apartments as input variables of the CNN model. The natural environmental factors include rivers, green areas, and altitudes of apartments. The infrastructure factors have bus stops, subway stations, commercial districts, schools, and the social economic factors are the number of jobs and criminal rates, etc. We predict apartment prices and interpret the factors for the prices by converting the values of these input variables to play the same role as pixel values of image channels for the input layer in the CNN model. In addition, the CNN model used in this study takes into account the spatial characteristics of each apartment by describing the natural environmental and infrastructure factors variables as binary images centered on each apartment in each input layer.

(게재일: 2020.10.31)
본 연구는 제방모형의 사면 경사에 따른 가속도 증폭특성을 분석하기 위하여 진동대 실험을 수행하였으며, 경계조건의 영향을 최소화할 수 있는 연성토조를 활용하였다. 제방모형의 수직 대 수평 경사는 각각 1:1, 1:1.5, 1:2로 설정되었으며, 위치에 따른 지반증폭을 계측하기 위하여 12개의 가속도계가 축소모형 내부에 매설되었다. 주파수에 따른 지반의 응답을 파악하기 위하여 축소모형에는 다양한 주파수 특성을 갖는 지진동이 가진되었다. 실험 결과, 사면의 경사가 클수록 지반증폭이 더 커짐을 실험적으로 확인하였다. 또한, 본 연구에서 활용된 실험 시스템의 신뢰성을 검토하기 위하여 1차원 지반응답해석 결과와 수평지반 모형에서의 실험 결과를 비교하였다.

In this study, the dynamic response characteristics of the embankment model were analyzed using shaking table experiments. Laminar shear box was used to minimize the boundary effect of the model. The ratio of the vertical length to horizontal length of the slopes were 1:1, 1:1.5, and 1:2. The sensor array which is consist of 12 accelerometers was used to measure acceleration time-histories at each location of the slope model. The dynamic response characteristics of the models were analyzed for sine wave, sinesweep wave, and artificial earthquake wave in this study. The experimental results show that the dynamic response of the embankment model is increased with the slope angle. Furthermore, the experimental setup used in this study was verified with the comparative analysis between experimental results and 1-D analytical simulation on the flat ground model.

(게재일: 2020.06.30)
대구경 현장타설말뚝의 수평지지 특성은 말뚝의 강성, 인접지반의 수평지반반력에 따라 크게 좌우된다. 특히 말뚝설계 시 많이 활용되는 경험적인 수평지반반력계수는 그 결과의 값에 따라서 지지력의 차이가 크므로 수평지지력을 평가하는 데 매우 중요한 요소임에도 불구하고 대구경 현장타설말뚝에 대한 지반반력계수의 평가가 미흡한 실정이다. 또한, 말뚝의 취약부인 수평하중에 대한 영향범위와 최대 모멘트의 발생위치는 서로 상관관계가 있을 수 있고, 수평하중에 대한 말뚝의 보강영역을 판단하는데 주요 고려사항임에도 기존 연구에서는 이 관계에 대해 평가되지 않았다. 이에 본 연구는 대구경 현장타설말뚝의 수평지반반력계수를 평가하고, 말뚝의 영향범위(1/β)와 최대 모멘트의 발생위치(z )의 관계를 조사하고자 대구경 현장타설말뚝에 대한 현장시험과 비선형 해석을 수행하였다. 연구결과, 대구경 현장타설말뚝의 수평지지력은 경험식을 통한 산정결과에 따라 최대 190%정도 차이를 보였다. 또한, 말뚝의 수평거동에 대한 영향범위와 최대 모멘트의 발생위치의 관계는 지반조건에 따라 선형적 관계인 것으로 평가되었다.

The lateral bearing characteristics of large diameter drilled shaft depend greatly on the stiffness of the pile, horizontal subgrade reaction of adjacent ground. In particular, the empirical evaluation results of the horizontal subgrade reaction coefficient which are widely used in pile design are very important factors in evaluating the lateral bearing capacity of drilled shaft because the difference in bearing capacity depends on the estimated result. Nevertheless, the evaluation of the horizontal subgrade reaction coefficient on the large diameter drilled shaft is insufficient. In addition, although the range of influence and the location of the maximum moment which is the weaken zone on the pile may be correlated and relationship of these are major consideration in determining the reinforced zone of drilled shaft, the previous studies have not been evaluated it. In this study, the field test and nonlinear analysis of large diameter drilled shaft were performed to evaluate the horizontal subgrade reaction coefficient and to investigate the relationship between the influence range 1/β of the pile and the location of the maximum moment z . In the result, the lateral bearing capacity of drilled shaft showed a difference in results by about 190% according to the empirical equation on the horizontal subgrade reaction coefficient. And the relationship between the influence range of the pile and the location of the maximum moment was evaluated as a linear relationship depending on the soil density.

(게재일: 2020.06.30)
이 연구에서는 외국어 고등학교의 화학 I 수업에서 거꾸로 수업의 효과를 탐색하였다. 광역시에 소재한 외국어 고등학교의 1학년 176명(남학생 43명, 여학생 133명)을 대상으로 한 학기 동안 거꾸로 수업을 적용한 후 그 효과를 인지적·정의적 측면에서 조사하였다. 수업 전에 학생들에게 활동지를 제공하여 학습 내용을 요약하도록 하였고 수업 중에는 학생 참여형 활동을 진행하였다. 한 학기 동안 거꾸로 수업을 운영한 후, 중간고사 및 기말고사 점수를 분석하였고, 화학 교과 및 수업 방식에 대한 인식을 설문을 통해 조사하였다. 중간고사 및 기말고사 점수를 분석한 결과, 거꾸로 수업이 인지적 측면에서 효과적일 가능성을 보여주었으며, 화학 교과 및 거꾸로 수업에 대한 태도와 같이 정의적 측면에서도 긍정적인 인식이 조사되었다. 특히 학생들은 거꾸로 수업이 자기 주도 학습과 메타학습을 증진시켰다고 응답하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교육학적 함의를 논의하였다.

In the study, the effect of flipped classroom approach applied to chemistry I class in a foreign language high school was explored. Flipped classroom was applied to 176 grade 10 students (43 boys and 133 girls) from a foreign language high school located in a metropolitan city for one semester and its instructional effects were studied in terms of cognitive and affective aspects. Before the class, students were provided with guiding worksheets and asked to summarize contents. Within the class, various student-centered activities were adopted. After the flipped classroom for one semester, mid-term and final-term exam scores were analyzed, and students' attitude toward chemistry class and flipped classroom were surveyed. Analysis on the exam scores showed the possibility for positive impact on students' achievement and perceptions on chemistry class including flipped classroom approach. Moreover, some students mentioned flipped classroom was helpful for self-directed learning and meta-cognition. Based on these results, educational implications were discussed.

(게재일: 2020.06.20)
본 연구는 습지교육을 정규교육과정으로 채택할 수 있는가에 대한 질문에 답하기 위해 습지교육에 대한 전 세계 연구 동향과 주요 연구내용을 분석하고 습지교육을 정규교육과정으로 운영하고 있는 국가들의 사례를 파악하였다. 습지연구동향 분석을 통해 과거 습지교육은 습지에 대한 태도와 우리가 가져야할 인식에 대해 연구하다가 최근에는 습지의 생태계 기능과 서비스를 강조하는 주제로 변화한 것을 알 수 있었다. 2002년까지 람사르협약에 가입한 국가 중 습지교육을 정규교육과정으로 운영하고 있는 국가는 18개국이었는데 2020년 8월 기준 42 개국으로 확대되었다. 습지에 대한 국가 간 또는 지역 간 과학정보와 지식의 격차가 습지교육을 정규교육과정으로 채택하는데 영향을 미치는 것으로 보인다. 습지교육을 정규교육과정으로 운영하고 있는 국제적 사례를 살펴본 결과 지역단위 또는 학교 단위로 습지교육을 운영하고 있어 이들 사례를 참고할 수 있을 것으로 판단된다.

To answer whether it is proper to adopt wetland education as a part of the formal school curriculum, this study analyzed research trends and topics on wetland education and identified cases of adopting wetland education as a part of the formal school curriculum. Analyzing trends and topics on wetlands resulted in a recent shift of the focus of wetland education from the awareness and attitude towards wetlands to the ecological functions and ecosystem services that wetlands provide. In 2002, 18 Contracting Parties of the Ramsar Convention had adopted wetland education in the formal school curriculum. As of August 2020, the number has increased up to 42 countries. The globally increased awareness on the importance of wetlands seems to have led the positive change. Most of the cases analyzed and reflected in this study showed that the curricula were designed and applied not nationally but locally or school basis for efficiency.

(게재일: 2020.11.30)