본 연구는 미용 전공을 하는 대학생을 대상으로 부모와의 애착관계의 정도를 파악하고 그에 따른 대학 생활 적응에 어떠한 영향력을 미치는지 연구하고자 하였다. 미용 전공 대학생을 대상으로 총 223부를 최종 표본으로 실증분석 하였다. SPSS ver. 21.0 프로그램을 활용하여 분석하였으며, 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 검증, 기술통계분석, 상관관계 분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 부모애착이 대학생활적응의 정서불안관계에 미치는 영향을 분석한 결과 회 피애착이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 부모애착이 대학생활적응의 부정 적관계에 미치는 영향을 분석한 결과 회피애착이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 부모애착이 대학생활적응의 긍정적관계에 미치는 영향을 분석한 결과 신뢰애착과 회피애착이 통계 적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 미용 전공 대학생의 부모애착과 대학 생활적응에 대한 논의가 활발히 이루어지기를 바란다.

Depression is one of the most important psychiatric disorders worldwide. Most depression-related data mining and machine learning studies have been conducted to predict the presence of depression or to derive individual risk factors. However, since depression is caused by a combination of various factors, it is necessary to identify the complex relationship between the factors in order to establish effective anti-depression and management measures. In this study, we propose a methodology for identifying and interpreting patterns of depression expressions using the method of deriving random forest rules, where the random forest rule consists of the condition for the manifestation of the depressive pattern and the prediction result of depression when the condition is met. The analysis was carried out by subdividing into 4 groups in consideration of the different depressive patterns according to gender and age. Depression rules derived by the proposed methodology were validated by comparing them with the results of previous studies. Also, through the AUC comparison test, the depression diagnosis performance of the derived rules was evaluated, and it was not different from the performance of the existing PHQ-9 summing method. The significance of this study can be found in that it enabled the interpretation of the complex relationship between depressive factors beyond the existing studies that focused on prediction and deduction of major factors.

본 연구는 파인애플로 제조한 와인의 과실주의 제조 가능성을 조사하고, 첨가당의 종류가 발효과정에 어떠한 영향을 주는지를 알아보고자 실시하였다. 발효과정이 진행되는 동안 당도와 알코올 농도의 변화는 첨가한 당의 종류에 따라 다르게 변화 하였다. 당을 첨가하지 않은 과즙의 경우 가장 먼저 알코올의 증가가 종료되었으며, 특히, 포도당을 첨가한 와인에서 가장 많은 알코올(12.8%)이 생성되어 효모의 당 이용성이 높은 것으로 나타났다. 유기산은 모든 와인에서 citric acid와, malic acid, acetic acid, succinic acid 및 lactic acid가 검출되었으며, 그 밖에 oxalic acid도 소량 존재하였다. 그 중에서 설탕을 첨가한 와인에서 citric acid (0.335 mg/mL)와 malic acid (0.127 mg/mL) 함량이 높게 나타났으며, 또한, 가장 많은 유기산이 측정되었다. 총 페놀 함량 및 항산화 활성도(DPPH 라디칼 제거능)는 파인애플 제조 와인에서 약 950 mg/L 및 약 4,900 mg/L으로 나타났다. 관능검사 결과는 비전문가 집단과 비교하여 전문가 집단에서 기호도는 당을 첨가하지 않는 와인에서 가장 높게 나타났다. 특히, 와인전문가들은 알코올 함량이 적은 당을 첨가하지 않은 와인을 더 선호하는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과와 같이 파인애플로 제조한 와인이 가당을 하지 않고서도 과실주로서의 가능성에 대해 긍정적인 평가를 내릴 수 있었다. 이처럼, 건강에도 도움을 주고, 풍미도 좋으며, 알코올 농도가 높지 않은 와인을 제조할 수 있으며, 다양한 소비층의 소비를 유도할 수 있을 것으로 판단된다.

전정안구반사(VOR; vestibulo-ocular reflex)는 머리가 움직이는 동안 안정된 망막상을 얻기 위해 일어나는 안구의 보상적 움직임이다. 망막정보와 전정신호가 감각갈등(sensory conflict)을 일으키면 멀미가 일어나며, VOR 이득(gain) 이 변한다는 것이 알려져 있다. 본 보고에서는 VOR을 측정할 수 있는 실용적이고 저렴한 시스템을 LabVIEW와 Arduino를 이용하여 구현하였다. 그리고 이 시스템을 사용하여 VOR의 특징적 변화를 두 가지 실험을 통해서 측 정하였다. 실험 1에서는 자기회전검사법을 이용하여 실험참가자(n = 4)의 수평 및 수직 전정안구반사의 특성을 살펴보았다. 실험 2에서는 가상환경 하에서 실험참가자(n = 8)가 정지된 화면을 볼 때와 사이버멀미(cybersickness)를 경험하는 3D 가상주행 영상에 노출되었을 때의 머리 움직임과 안구 운동을 측정하였다. 그 결과, 가상주행을 경험할 때 특징적인 머리 움직임과 안구 운동이 측정되었다. 본 보고에서 소개한 전정안구반사 측정 시스템은 가상환경에서의 사이버멀미 경감을 위한 심리생리학적 연구에 기여할 수 있을 것이다.

The seasonal variation of phytoplankton communities and its standing crops in accordance with environmental factors were investigated at Yeongrang-ho, Cheongcho-ho, Mae-ho and Hyang-ho which are located in the East coast of Korea during April to October 2011. High concentrations of T-N and T-P were observed in four lagoons due to the inflowing nutrients from farmlands and residential areas near lagoons. Nutrient salts mainly composed of nitrogen and phosphate caused the eutrophication of the lakes, leading to the robust growth of phytoplankton. During the period of investigation, 64 to 107 taxa of phytoplankton were observed in four lagoons. Diatoms were the most dominant species with high density. Non-point pollution source was estimated as the main cause of water pollution of lagoons. Trophic states of lagoons evaluated using the value of TSI and TSIKO indicated that all the investigated lagoons were in the eutrophication state.