본고는 현대 학습자들의 수업환경과 요구를 분석한 결과를 토대로 탄뎀학습법과 플립러닝 의 장점을 응용하여 접목시킨 “플립-탄뎀 중국어-한국어 수업모형”을 제안하였다. 본 모형은 탄뎀학습법과 플립러닝의 공통적인 학습원리인 자기주도학습과 협동학습을 기본 철학으로 삼 아, 플립러닝의 선행학습방법과 탄뎀학습법의 이중언어학습법, 그리고 과제기반학습법을 유기 적으로 연계하여 설계한 온-오프라인 블렌디드 모형으로서, 각각의 교수-학습법의 장점을 살 리고 부족한 점을 보완하여 좀 더 효율적인 수업모형을 개발하고자 설계하였다. 또한 모형을 적용하여 실시한 실제 수업사례를 소개하고, 본 모형을 활용함에 있어 발생할 수 있는 한계 점에 대한 몇 가지 방안을 제시하였다.
우리나라의 보편적 장치산업의 각 생산공정 공정 세팅(setting)치는 Adjacent Point를 지향한다. 바로 이 점이 운전 세팅치를 자주 변경하게 하는 것이다. 다시 말해 근접한 점에 맞추려고 하는 행동이 군내 변동은 작게 만들지만, 군간 변동은 더욱 크게 만드는 현상을 초래하고 있다. 이 경우 데이터의 자기상관에도 나쁜 영향을 미친다고 할 수 있다. 또한 빈번히 사고성 Control-out도 나타나게 되며, 장기적으로 보았을 때 설비의 내구성에도 영향을 마치게 된다. 이는 4M 표준화의 필요성과 중요성이 강조되는 이유이기도 하다. 최근에는 다행스럽게 현장 작업자의 4M 표준화(세팅치 포함) 변화의 권한과 행위는 지양되고 담당 Engineer에게 절대적인 책임과 권한이 주어져 4M 표준화 및 공정의 Control-in 개념도 자연스럽게 재고되고 있는 상황이다.
ARIMA를 이용한 통계적 모형을 만들어 분석하는 것이 최고의 결과를 도출하기 위한 방법이라고 할 수 있으나, 이 방법은 모형을 만들고 분석하는 과정이 너무 어렵고 복잡하여 많은 데이터를 다루는 공정에서 사용하기에 무리가 있는 것이 사실이다. 다소 간편하다 할 수 있는 AR모형을 이용하여 관리 상한과 하한 폭을 넓혀서 분석하는 방법도 있지만, 이 또한 마찬가지로 과정이 어렵고 복잡하다.
실제공정에서는 자기상관이 소멸되는 시간간격 데이터를 이용한 Shewhart 관리도로도 공정 관리 상태를 판독하고 관리하는데 별 무리가 없다고 인지되는 상황이다. 그러나 Adjacent Point를 지향한 운전 습관은 그대로 남아 이상원인 검출에 어려움이 생길 수 있다.
본 연구에서는 기존의 Shewhart 관리도보다 가중치에 따라 작은 변화에 보다 더 민감하게 반응하는 EWMA 관리도를 바탕으로 장치 공정에서의 모니터링 효율성 재고를 위한 모델을 제안하고자 한다.
지구과학 탐구 대상은 다른 학문의 탐구 대상과 달리 거대한 시 공간적 규모, 접근 불가능성, 통제 불가능성, 복잡성 등을 지니고 있다. 그렇기 때문에 지구과학의 탐구 대상을 실험실 내에서 실제 조작을 통해 탐구하는 것은 매우 어렵거나 심지어 불가능하다. 따라서 지구과학에서는 실제 조작을 하지 않고도 탐구를 할 수 있는 대안이 필요하다. 실제 조작을 하지 않고 탐구를 수행하는 대표적인 탐구인 사고실험으로부터 추론의 역할을 재조명하고 추론을 사용한기존의 탐구 수업 모형들의 특징을 조사하였다. 각 탐구 모형들을 지구과학에 적용하는데 있어서의 시사점을 살펴보고 이들을 바탕으로 지구과학적 현상의 탐구에 적합한 추론 중심 탐구수업 모형을 제안한다.
The present study contributes reviewing and suggesting various models for measurement system analysis (MSA). Measurement errors consist of accuracy, linearity, stability, part precision, repeatability and reproducibility (R&R). First, the major content presents split-plot design, and the combination method of crossed and nested design for obtaining gage R&R. Second, we propose x-s variable control chart for calculating the gage R&R and number of distinct category. Lastly, investigating the determination of gage performance curve which establishes the control specification propagating calibration uncertainties and measurement errors is described.