PISA의 두 번째 주기에 해당되는 PISA 2003에서는 문제해결 영역에 대한 평가가 새로이 도입되었다. PISA 2003 본검사 문제해결 영역에서는 (1) 의사결정, (2) 체제 분석 및 설계, (3) 문제점 해결 등의 세 가지 문제해결 유형에 따라 학생들의 범교과적 문제해결 능력을 평가하였다. 본 논문에서는 PISA 2003 본검사에 포함된 문제해결 영역문항들에 대한 우리나라 학생들의 정답률을 살펴보고, 문제해결 문항들 중 개방형 서술형 문항에 대한 학생들의 답안을 상세하게 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 우리나라 학생들은 그림이나 그래프로 표상하는 과제에 취약하며, 긴 문장으로 제시된 지문 해석에서 어려움을 겪은 것으로 보인다. 또한, 우리 나라 학생들에게는 다소 낯선 맥락이나 소재를 활용한 과제의 경우 낮은 정답률을 기록하였다. PISA 2003 문제해결 영역을 분석한 결과가 과학교육에 주는 시사점도 논의하였다.

이 연구는 체육교과 인지 영역 평가에서 지필형 검사와 멀티미디어형 검사에 대한 차이를 분석하여 체육교과의 특성에 적합한 평가 방법을 제안하기 위한 목적으로 설계되었다. 전문가 집단 회의를 통해 혼성학급으로 구성된 D중학교 2학년 3개 학급 93명(남 58명, 여 35명)을 연 구 대상으로 선정하였으며, 연구 대상 학교의 평가 문항을 수정·보완한 지필형 검사 12문항과, 같은 내용으로 매체를 달리하여 제작한 멀티미디어형 검사 12문항을 연구 도구로 사용하였다. 평형 설계(Count Balanced Design)를 적용하여 얻은 개인별 점수는 윈도우용 SPSS 18.0을 이 용하여 독립표본 t-test와 종속표본 t-test를 실시하였다. 연구 결과 체육교과 인지 영역 평가 에서 지필형 검사보다 멀티미디어형 검사가 효과적인 것으로 나타났다. 특히 ‘지식 영역’ 보다 는 ‘이해․적용 영역’에서, ‘경쟁 활동’ 보다는 ‘표현 활동’ 영역에서 멀티미디어형 검사가 효과 적인 것으로 나타났다. 따라서 멀티미디어형 검사 매체는 체육교과에서 ‘실제 상황을 이해하고, 경기 규칙 및 과학적 원리를 적용하여 문제를 해결할 수 있는 지식’에 대한 검사 정보 전달에 적합한 도구로 활용될 수 있을 것이다.

유방 자기공명영상검사 시 확산강조영상에서 발생하는 심장과 폐에 의한 불수의적 움직임 인공물과 감소된 영상영역 에코평면영상기법으로 발생하는 둘러겹침 인공물을 추가적인 사전포화기법을 사용하여 이를 저감화시키고자 하였다. 2014년 08월 1일부터 11월 30일까지 여성 환자 38명을 대상으로 하였으며 사용 장비로는 유방 검사에 최적화된 3.0T와 유방 전용 코일을 사용하였다. 영상의 평가와 분석은 정량적, 정성적 분석을 하였으며 통계적 유의성은 Paired T-test와 Wilcoxon rank test를 하였다. 결과적으로 추가적인 사전포화펄스의 사용으로 정량적인 평가에서는 병변에서 15.69%, 병변 근접 부위에서 13.72%, 지방에서 20.63%의 증가를 보였으며, 대조도 대 잡음비의 경우는 병변과 병변 근접 부위에서 10.58%, 병변과 지방 부위에서 12.03%의 증가로 나타났다. 정성적인 평가에서는 확산경사계수 0에서 22.05%, 1000에서 21.42%, 현성확산계수에서 16.10%의 증가로 나타났으며, 통계적 평가에서는 신호 대 잡음비와 대조도 잡음비, 확산경사계수와 현성확산계수에서 모두 유의한 결과로 나타났다(p<0.05). 따라서 사전포화펄스의 추가적인 사용으로 유방 자기공명영상 검사에서 확산강조영상 획득 시 위상 부호화 방향으로 발생하는 불수의적 움직임 인공물과 둘러겹침 인공물이 감소가 되어 최적의 영상을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 목자판과 수면이 포함되어 있는 시차를 가진 두 영상에 대해 직사각형 검사영역을 설정하고 그 상관계수를 분석하여 수면을 판단하는 새로운 수면인식 기법을 제안하였다. 상관계수의 수직적인 값들로부터 임계치, 첨두값, 기울기, 분산비 등 4가지 방법을 이용하여 수면의 위치를 판정하였다. 흔들림 등으로 인해 두 영상의 위치가 불일치하여 생기는 문제를 제거하기 위해 추가로 영상의 흔들림을 보정하는 알고리즘과 통계적 필터링 기법을 적용하였다. 저수시에 촬영한 28개 지점의 영상에 개발한 수면 인식 방법을 적용하였다. 이 방법으로 계산한 수면은 목측 수면과의 평균상대오차가 3.4～5.7 cm 정도로 나타났다. 수면의 요동이 있을 경우, 이 방법은 기존 방법을 보완하여 영상수위계의 수위 측정성능을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.