전자감독(Electronic Monitoring System)제도의 성패는 대상자에게 부착한 전자 장치를 활용하여 담당 보호관찰관이 어떻게 범죄자를 사회에서 효과적으로 지도･감독 하느냐에 달려있다. 이 연구의 목적은 전자감독 보호관찰 대상자의 자료를 활용하여 보호관찰관의 지도･감독 방법과 재범의 관계를 알아보는데 있다. 따라서 이 연구에서는 Ohlin과 동료들(1956)이 제시한 보호관찰관의 지도･감독 방법 모델을 변용하여 우리나라의 지도･감독 방법을 세 가지로 분류하여 분석에 활용하였다. Ohlin과 동료들(1956)의 연구를 바탕으로 보호관찰관의 태도를 복지적 보호관찰, 처벌적 보호관찰, 수동-보호적 보호관찰로 구분지어 대상자의 재범과의 관계성을 알아보았다. 2008 년부터 2010년까지 전자감독 보호관찰 대상자 총 957명의 자료를 로지스틱 회귀분석 으로 살펴본 결과, 세 가지 지도･감독 방법 중에서 복지적 지도･감독과 처벌적 지도･ 감독 방법이 재범 발생에 통계적 유의미성을 갖는 것으로 나타났다. 예상과 달리, 복지적 지도･감독은 오히려 재범을 증가시키는 것으로 나타났고, 처벌적 지도･감독 또한 대상자의 재범을 증가시키는 것으로 나타났다. 대상자의 재범을 감소시키기 위해서는 원호･지원과 관련된 복지적 지도･감독 방법 및 경고장 발송과 관련된 처벌적 지도･감독 방법이 재범 방지 차원에서 새롭게 운영되어야 하며, 해당 보호관찰 처우 방법이 현장에서 과감히 개선될 필요가 있다.

발레의 핵심을 가장 잘 가르칠 수 있는 교수방법은 무엇인가? 모든 발레교육자들이 알고 싶 어하는 대답일 것이다. 예술로서 발레는 기술적 측면과 정신적 측면이 조화를 이루어야 하는데, 기술의 지도방법에 대한 합의는 어느 정도 이루어진 상태이다. 반면, 정신을 교육시키는 방법에 대한 이해는 매우 부족하다. 본 연구는 발레정신의 구성요소에 대한 1차 연구를 바탕으로 발레 의 교육내용으로서 발레정신을 가르치기 위한 교수방법 중 간접교수방법에 초점을 맞춘다. 이에 따라 본 연구의 목적은 발레정신 지도에서의 간접교수방법의 유형 및 교육적 효과를 살펴보고 그 역할이 무엇인지 이해하는 것이다. 간접교수방법이란 교수행동(교수자의 열정, 사랑, 유머, 말투, 표정, 태도 등)과 간접전달(개인의 사상과 삶이 일치되도록 하려는 교육방법)을 사용하는 교수방법을 의미한다. 질적 연구방법론을 활용하여 문헌분석, 예비조사, 심층면담, 비참여관찰, 개방형 설문지, 전문가회의를 통해 자료를 수집하였으며, 수집된 자료는 Spradley(1980)의 문화연 구 분석방법, 개별코딩분석을 이용하여 분석하였다. 연구의 진실성을 확보하기 위해서 삼각검증 법, 참여자브리핑, 구성원간체크를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 발레정신을 지도 하는데 사용되는 간접교수방법은 체험권유, 음악감지, 성찰자극, 환경조성, 인성전이의 유형으로 분류된다. 둘째, 발레교육에서 간접교수방법의 사용은 신체와 움직임에 대한 이해 향상 및 학습 내용의 내면화를 통해 학습자에게 자기성찰의 기회를 제공할 뿐만 아니라 인성을 함양시키는 교육적 효과를 지닌다. 셋째, 교수자의 간접교수행동은 전인교육을 실현할 수 있는 잠재적 교육 과정으로서의 역할을 한다. 예술교육으로서 발레교육을 실행할 때에는 발레정신이 강조될 수밖 에 없다는 점을 감안한다면, 본 연구의 결과는 발레교육자가 간접교수방법을 효과적으로 발휘할 수 있도록 교육받아야 한다는 점을 알려준다.

기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

Despite the expectation that small green spaces provide high cooling effects, making air temperatures drop such effect in urban areas has been less explored in comparison to larger parks and urban forests. These knowledge gap has required advanced techniques to record spatial and temporal data and analysis small green spaces cooling effects. A temperature-sensing unit with ventilated double cylinder shelter (TVC) meets the needs and is known as an advanced device to record temperature data more accurately using a T-type thermocouple with a ventilator. This device also can be useful to develop guidance to describe thermal environment with a finer scale and an experimental research design for identifying air temperature data with spatial analysis using TVC. However, how we would conduct transect survey with this device and make a thermal map based on the collected data is not well known. The purpose of the study was to find out the usage of TVCs in collecting air temperature data and was to produce a thermal map of the study site and analyze temperature mitigation effect of each green space. The processes to create a thermal map required complicating, endeavoring and time-consuming works as well as skills to use computer programs for space drawing and spatial analysis. The overview of all the processed to get a thermal map should be helpful for researchers and students. Collected air temperature data and recorded time of them were downloaded, converted to Excel file (XLS) and ready to be analyzed through ArcGIS 9. In the mean time, recorded transect routes were drawn on the site map as polylines and made into spatial points through AutoCAD 2007. The routes consisted of five routes classified into the lawn, the rain garden, the residence, the prairie, and the forest. Separately, each route was drawn because it should reflect its spatial and temporal specification as for when the measurement was conducted. The spatial points of each route created by AutoCAD were converted to shape files (*.shp) and added fields of air temperature and time data in their attribute tables through ArcGIS. This work was done in each measurement hour and day. To create a thermal map, were shape files of each measurement time and the boundary of the site required. IDW (Inverse Distance Weighted) in ArcGIS was analyzed for each measurement hour (10h, 13h, 16h and 19h (20h)). In each analysis, the spatial points of measured air temperature were calculated to get an isotherm distribution for the measurement hour which we call a thermal map. The thermal maps show the air temperature distribution at 10h, 13h, 16h, and 20h. They also can show how land covers have an impact on the change of air temperature on their point and the surrounding areas. The air temperature of the prairie raises up in the morning (21℃) and continues to be cool during the day and after sunset. Meanwhile, the lawn starts at lower air temperature and goes to hotter. The residence is kept lower in its air temperature by big trees. The rain garden and the forest seem to have more time to discuss on why they are not sure their cooling effects.

이 연구의 목적은 지금까지 개별적이고 단편적으로 이뤄진 초등학생 대상 영어어휘지도방법 에 관한 연구 결과를 종합적으로 살펴보고, 초등학생 영어학습자를 대상으로 하는 영어 어휘 지도에 있어 효과적인 방법을 찾아보는데 있다. 이 연구에서는 초등학생을 대상으로 하는 영어 어휘 지도 방법에 관한 실험연구 29편을 대상으로 메타분석을 실시하였다. 각 연구는 어휘 지 도 방법, 어휘 제시 방법, 활용 자료 유형에 따라 구별되어 효과크기를 분석하였다. 이 연구의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 어휘 지도 방법에 있어 암시적 지도 방법과 명시적 지도 방법 은 모두 중간 정도의 효과크기를 보였고 두 지도 방법의 효과 사이에는 별 차이가 없었다. 그 러나 두 방법을 적용하는데 있어서 명시적 지도 방법을 우선에 둘 필요가 있다. 둘째, 어휘 제 시 방법에 있어 그림 활용, 번역 활용, 맥락 활용 제시 방법 모두 중간 이상의 효과크기를 보 였고 특히 번역 활용 방법이 가장 효과적이었다. 셋째, 활용 자료 유형에 따른 분석 결과 맥락 적 자료와 탈맥락적 자료 활용의 경우 큰 효과크기를 보였다. 이러한 결과는 현장에서 점차 관 심이 높아지고 있는 영어 어휘 지도 방법에 관한 구체적인 해답을 제시할 수 있을 것으로 기 대된다.

본 연구의 목적은 범죄적으로 취약한 지역을 대상으로 지역주민들이 범죄에 대하여 느끼는 불안(걱정)과 두려움, 공포심에 대한 노출 및 잠재적 고충지점(터치포인트)의 도출과 이를 기반으로 한 퍼소나와 범죄두려움지도를 개발하고, 궁극적으로는 범죄예방을 위한 개선사업에 반영하기 위함이다. 연구의 대상지역은 서울시 금천구 가산동 및 독산동 일대이며, 이 지역은 용도지역 상 주거지역과 준공업지역(소공장 밀집지역)이 혼재되고 외국인 근로자들이 다수 거주하고 있는 특성을 지닌다. 터치포인트와 퍼소나는 기본적으로 모두 대상지역의 이해관계자의견조사와 관찰조사를 기반으로 작성하였다. 범죄두려움지도 역시 이해관계자의견조사와 관찰조사를 통한 범죄취약성 요인을 기반으로 하였지만 지역주민의 의견강도와 직간접적 관련성 등도 세분화하여 반영하였고 대상지역의 물리적 여건 및 현황분석과 경찰청 Hot Spot 등의 자료를 함께 고려하여 범죄두려움지수로 계량화하였다. 그리고 이를 대상지역의 공간(지점 및 가로)에 배분하여 범죄두려움지도를 제작하였다. 본 연구를 통하여 개발한 범죄취약지역 터치포인트와 퍼소나, 범죄두려움지도는 향후 안전도시와 관련된 계획수립과 범죄예방디자인사업 등을 수행 시 매우 유용할 것으로 보이며, 특히 범죄두려움지도는 현재 경찰청 Hot Spot 지도가 가지는 제약과 한계점을 보완할 수 있을 것으로 사료된다.

최근 기상이변에 의한 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있으며 피해규모 또한 대형화·광역화되고 있다. 최근 10년간 자연재해 원인별 피해규모는 태풍(57.1%), 호우(31.3%), 대설(11.5%)이 차지하고 있어 이에 대한 대책이 시급하다. 우리나라는 자연재해에 의한 피해에 대응하기 위해 풍수해보험을 시행하고 있다. 풍수해보험은 소방방재청이 주관하며 민간보험사가 운영하는 정책보험으로 보험계약자가 부담해야 하는 보험료의 일부를 국가 및 지방자치단체에서 보조함으로써 국민이 저렴한 보험료로 예기치 못한 풍수해에 대해 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 선진국형 재난관리제도이다. 풍수해보험의 대상 재해는 자연재해대책법 제2조 제3항에서 정의한 태풍, 홍수, 호우, 강풍, 풍랑, 해일, 대설이며, 크게 홍수, 강풍, 대설로 분류할 수 있다. 홍수에는 태풍, 호우, 홍수, 해일이 포함되고, 강풍에는 태풍, 강풍, 풍랑이 포함되며, 이렇게 분류된 홍수, 강풍, 대설은 각각 위험도분석을 통해 풍수해보험관리지도에 반영된다. 본 연구에서는 이러한 풍수해보험관리지도의 보험요율 산정시 필요한 목적물별 피해율을 어떻게 분석하고, 이를 위한 보험목적물 DB 구축과 GIS 분석하는 방법에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 구축한 풍수해 보험의 보험목적물은 단독주택, 공동주택, 온실을 대상으로 하였으며 우리나라 전역의 광범위한 데이터를 어떻게 구축하고, 이 데이터를 실제 시스템으로 어떻게 운영할 것인지에 대하여 제시하였다.

By a SLAM (simultaneous localization and mapping) method, we get a map of an environment for autonomous navigation of a robot. In this case, we want to know how accurate the map is. Or we want to know which map is more accurate when different maps can be obtained by different SLAM methods. So, several methods for map comparison have been studied, but they have their own drawbacks. In this paper, we propose a new method which compares the accuracy or error of maps relatively and quantitatively. This method sets many corresponding points on both reference map and SLAM map, and computes the translational and rotational values of all corresponding points using least-squares solution. Analyzing the standard deviations of all translational and rotational values, we can know the error of two maps. This method can consider both local and global errors while other methods can deal with one of them, and this is verified by a series of simulations and real world experiments.