운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없 었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 “cloudynight” 을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역 으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량(“Cloudiness”)은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그 램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하 지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

본 연구는 정서 영상을 보며 웨어러블 기구로 측정된 생리적 반응과 정서평정을 분석하여 유발된 정서가 어떻게 표상되는지 알아보고자 하였다. 연구 목적을 위해, 공유된 데이터셋을 다차원척도법(multidimensional scaling)을 통 해 정서 영상, 생리적 반응 및 정서 평정을 2차원에 표상하였다. 또한, 참가자간 분류분석(cross-participant classification)을 활용해 참가자 간 정서표상이 얼마나 일관적인지 분석하였다. 추가적으로, 참가자들의 반응이 유사 한 정도가 각 정서 조건 별로 다른지 확인하기 위해, 정서 영상 별 정확분류와 오분류를 혼동행렬(confusion matrix) 을 통해 탐색하였다. 다차원척도법 결과, 정서 영상들과 정서 평정의 위치가 기존 이론과 부합하게 정서가 및 각성가 벡터에 따라 표상되어, Russell(1980)의 핵심정서이론을 지지하는 것을 확인했다. 표상된 생리적 반응 벡터를 통해, 심박률 증가-저각성, 높은 심박률변산성-부정정서 고각성, 피부전기활동 증가-부정정서 저각성의 관계를 시각화했다. 행동 및 생리 데이터로 학습한 참가자간 분류분석 결과, 평균 정확도가 우연수준보다 높았다. 이는 동일한 영상에 대한 참가자들의 공유되는 정서 표상이 있음을 지지한다. 혼동행렬표를 통해, 저각성 긍정정서로 표상된 감탄, 열정, 그리고 선호는 상대적으로 잘 분류되지 않았고, 서로 더 많이 오분류되는 것을 확인하였다. 다변량 분석인 다차원척 도법과 분류분석을 통해, 본 연구는 영상 자극에 웨어러블 기구로 측정한 생리적 반응과 정서 평정도 핵심 정서 이론 과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.

본 연구에서는 3D 프린팅 기술과 인체공학 순설계를 이용하여 턱관절 자기공명영상 동적 턱관절 검사 보조기구를 개발하고자 하였다. 3D 프린팅 기술 재료는 3D 프린터(Sindo, 3DWOX1, Korea), 3D 모델러 프로그램(Fusion 360, autodesk, USA), PLA(polylactic Acid) 필라멘트 소재를 이용하였고, 영상 검사는 3.0T 자기공명영상 장비 (Magnetom Vida, Siemens, Germany)를 사용하였다. 개발 방법은 성인 30명(남:13명, 여:17명, 평균나이 22.9±2.0세)의 안면뼈 CT(computed tomography) 검사의 단면 영상을 역학적으로 실측하여 상/하악궁의 형상을 모델링하였다. 모델링된 파일은 FDM(fused deposition modeling) 방식으로 3D 프린팅하였다. 출력된 보조기구는 자화 감수성 인공물 실험, 동적 영상 비교, 만족도 평가로 성능을 평가하였다. 그 결과, 자화감수성 인공물 발생은 개발된 개구 보조 장비와 비교하여 모든 영상에서 유의한 차이가 없었다. 동적 비교 영상에서는 TSE 기법이 모든 평가 법에서 가장 우수한 영상 품질을 보였다. 만족도 평가에서는 피검자는 평균 4.3점, 방사선사는 평균 4.4점으로 높은 만족도를 보였다. 결론적으로 인공물 발생이 없는 환자 맞춤형 보조기구에 개구의 동적 기능이 탑재된 보조기구 를 개발하였다.

본 연구에서는 자기공명영상검사실 방사선사의 환자안전 문화 인식을 분석하고자 하였다. 수도권 자기공명영상검사 실에서 근무하는 방사선사 109명을 대상으로 일반적인 특성, 실태조사, 환자안전 문화 인식에 대해 설문 조사하였 다. 의료종사자들을 대상으로 개발된 한국형 환자안전문화 측정 도구에서 최상위 리더십을 경영진으로, 부서장이라 는 단어를 파트장으로 수정하였고 전문가 5인에게 내용 타당도를 검증받았다. 결과적으로 자기공명영상검사실에서 근무하는 방사선사의 환자안전 문화 인식 점수는 평균 3.97로 높았지만, 안전사고경험 비율이 65.1%로 높게 나타났 다. 따라서 정기적으로 이루어지고 있는 자기공명영상검사 안전교육의 효율성 제고를 위한 연구가 필요하며 본 연구 가 기초자료를 제공할 것이라 사료된다.

본 연구는 남북한 공영방송국의 날씨방송 영상을 비교·분석하기 위한 연구이다. 이를 위하여 먼저 날씨방송을 이론적으로 고찰하고, 지난 1년 간 우리나라 공영방송인 KBS 뉴스의 날씨방송과 북한 공영방송인 조선중앙TV 뉴스의 날씨방송을 연구 대상으로 삼아, 영상구성과 의미연결망분석을 실시하 였다. 결과는 다음과 같았다. 첫째, 우리나라 날씨방송은 북한 날씨방송에 비 하여 약 3배 정도 짧게 구성되었다. 둘째, 우리나라 날씨방송은 ‘기온’, ‘서울’ 등이 의미연결망의 중심부에 있었고, 북한 날씨방송은 ‘지역’, ‘기온’이 의미 연결망 중심부에 있었다. 셋째, 우리나라 날씨방송이 전달하는 날씨 건강주의 정보는 ‘대기질’이었고, 북한은 ‘지자기’로 분석되었다. 이를 통하여 우리나라 날씨방송은 그 길이가 짧고 주요도시를 중심으로 한 빠른 전개가 특징이었던 반면, 북한 날씨방송은 그 길이가 길고 지역을 중심으로 한 느린 전개가 특징 이었다. 또한 건강주의 정보로 우리나라는 미세먼지 등 대기질 정보를 건강주 의 정보로 전달하는 반면, 북한은 협심증, 고혈압 등 순환기질병 지자기 정보 를 건강주의 정보로 전달하고 있었다. 끝으로 본 연구는 기후변화 및 기후위 기의 시대에 들어, 한반도를 공유하고 있는 남북한 공영방송국의 날씨방송이, 향후 어떤 지점을 어떻게 교류·개선할 수 있는지 추가적인 논의체계가 필요할 수 있다는 점을 밝히며 본 연구를 마쳤다.

태풍은 지구 시스템 내 상호작용을 일으키는 대표적인 해양-대기 현상으로 최근 들어 기후변화로 인해 점점 더 강력해지는 추세이다. 2022 개정 과학과 교육과정은 미래 사회 시민으로서의 디지털 소양 함양을 위하여 첨단 과학기술을 활용한 교수-학습 활동의 중요성에 대해 강조하고 있다. 따라서 교과서 삽화의 시공간적 한계점을 해결하고 지 구과학 분야에서 다루는 전지구적 규모의 빅데이터를 활용한 효과적인 수업자료의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PDIE (준비, 개발, 실행, 평가) 모형의 절차에 따라 천리안 위성 2A호 영상 자료를 활용하여 태풍의 경로를 시각화하는 탐구활동 자료를 개발하였다. 준비 단계에서는 2015 및 2022 개정 교육과정과 현행 교과서의 탐구활동 내용을 분석하 였다. 개발 단계에서는 관측 데이터를 수집, 처리, 시각화, 분석할 수 있는 일련의 과정들로 탐구활동을 구성하였으며, 간단한 조작만으로도 결과를 도출할 수 있는 GUI (Graphic User Interface) 기반 시각화 프로그램을 제작하였다. 실행 및 평가 단계에서는 학생들을 대상으로 수업을 진행하였으며 코드를 활용한 수업과 GUI 프로그램 활용 수업을 각각 실시하여 각 활동의 특징을 비교하고 학교 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 수업자료는 전문 적인 프로그래밍 지식이 없어도 GUI 기반으로 실제 관측 데이터를 활용한 탐구활동에 활용될 수 있으며, 이를 통해 학 생들의 지구과학 분야의 이해도와 디지털 소양 함양에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 에니어그램을 활용한 영상관법 상담전략이 분노 감소에 미치는 효 과를 알아보는 데 그 목적이 있다. 연구 문제로 첫째, 에니어그램을 활용한 영 상관법 상담을 통하여 어떠한 심리적 변화를 경험하는가? 둘째, 에니어그램 활 용한 영상관법의 어떤 요소가 분노 감소에 영향을 미쳤는가? 연구 방법은 단일 사례연구 방법을 채택하였으며, 연구 참여자는 34세 여성 으로 신체적, 정서적 측면에서 분노를 호소했다. 에니어그램을 활용한 영상관법 상담전략을 적용하여 2023년 1월~4월까지 주 1회 60분씩 총 8회기 실시하였 다. 또한 에니어그램의 성격적 특성의 변화를 알아보기 위해서 성격유형 검사 를 사전, 사후검사를 진행하였다. 그 결과 특징적인 면은 9번 유형이 사전검사 13점에서 사후검사 3점으로 낮아져 자기표현을 잘하고 있으며, 연구 참여자 스 스로 자기의 성격유형을 이해하면서 본질과 성장방향으로 향하고 있음을 확인 하였고, 영상관법 상담전략의 개입은 어린 시절 미해결 된 촉발사건을 영상으 로 떠올려 알아차리고 거기에 머물러 지켜보면서 부정적인 감정을 긍정적인 변 화를 통하여 심리적, 신체적으로 안정을 갖게 되어 심리치유가 이루어졌다. 분 노감소를 파악하기 위하여 분노검사 사전 76점, 사후 25점으로 현저하게 감소 되었음을 확인하였다.