PURPOSES : This study develops a model that can estimate travel speed of each movement flow using deep-learning-based probe vehicles at urban intersections. METHODS : Current technologies cannot determine average travel speeds for all vehicles passing through a specific real-world area under obseravation. A virtual simulation environment was established to collect information on all vehicles. A model estimate turning speeds was developed by deep learning using probe vehicles sampled during information processing time. The speed estimation model was divided into straight and left-turn models, developed as fully-offset, non-offset, and integrated models. RESULTS : For fully-offset models, speed estimation for both straight and left-turn models achieved MAPE within 10%. For non-offset models, straight models using data drawn from four or more probe vehicles achieved a MAPE of less than 15%. The MAPE for left turns was approximately 20%. CONCLUSIONS : Using probe-vehicle data(PVD), a deep learning model was developed to estimate speeds each movement flow. This, confirmed the viability of real-time signal control information processing using a small number of probe vehicles.

본 연구는 간호대학생의 진로적응력을 증진하기 위한 고려로 낙관성과 진로적응력 간 관계에서 학습몰입의 매개 효과를 파악하고자 수행된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 G시와 M시의 4년제 대학 간호학과에 재학 중인 학생이며, 자료는 2023년 4월부터 5월까지 수집하였다. 자료 분석을 위해 기술적 통 계, Pearson 상관계수, Baron과 Kenny의 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 낙관성은 학습몰입에 정 적인 영향을 나타냈다. 둘째, 낙관성은 진로적응력에 정적인 영향을 나타냈다. 셋째, 학습몰입은 낙관성과 진로적응력 사이에서 부분 매개효과를 나타냈다. 이로써 간호대학생의 진로적응력을 증진하기 위해서는 낙 관성과 학습몰입을 촉진하기 위한 전략들이 간호교육현장에서 필요함을 알 수 있다.

Gate valves are hydraulic components used to shut-off the water flow in water distribution systems. Gate valves may fail owing to various aspects such as leakage through seats, wearing of packing, and corrosion. Because it is considerably challenging to detect valve malfunctioning until the operator identifies a significant fault, failure of the gate valve may lead to a severe accident event associated with water distribution systems. In this study, we proposed a methodology to diagnose the faults of gate valves. To measure the pressure difference across a gate valve, two pressure transducers were installed before and after the gate valve in a pilot-scaled water distribution system. The obtained time-series pressure difference data were analyzed using a machine learning algorithm to diagnose faults. The validation of whether the flow rate of the pipeline can be predicted based on the pressure difference between the upstream and downstream sides of the valve was also performed.

본 연구는 미용 전공 대학생의 비대면 수업 경험이 학습몰입에 미치는 영향에 대해 알아보고 With Corona 시대에 맞는 미용 교육산업에 기초자료를 제공하기 위함에 목적이 있다. 미용 전공 대학생 300명을 대상으로 2022년 06월 07일부터 06월 21일까지 자가기입식 설문법을 실시하였으며 총 286부를 표본으로 실증 분석하였다. SPSS ver. 21.0 프로그램을 활용하여 빈도분석, 요인분석, 탐색적 요인분석, 기 술통계분석, 상관관계분석, 다중회귀분석법을 사용하여 연구하였다. 그 결과, 비대면 학습경험을 요인 분석 한 결과 수업만족 2개의 하위요인으로 분석되었으며 학습몰입을 요인 분석한 결과 학습 즐거움과 학습몰입 의 2개의 하위요인으로 분석되었다. 수업 활동이 학습몰입의 하위요인인 학습 즐거움(β=.279, p<.007)과 학습몰입(β=.221, p<.031)에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<.05). 수업 만족이 학습몰입의 하위요인인 학습몰입(β=.223, p<.041)에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<.05). 본 연구결과를 토대로 비대면 수업 경험이 학습몰입에 영향을 미친다는 사실을 알 수 있었으며 이를 통해 시대에 맞는 효율적 비대면 교육 방안이 활발히 모색되기를 기대하는 바이다.

본 연구는 가상 시뮬레이션기반 노인간호 실습교육 실시 후 간호대학생의 몰입경험과 학습역량 이 학습만족도에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사연구이다. 연구 대상자는 간호대학 학생 72명을 대상으 로 하였고, 자료수집은 2021년 4월 2일부터 5월 7일까지 온라인 설문을 통해 수행하였다. 자료분석은 SPSS/WIN 24.0을 이용하여 기술통계, 상관관계 및 다중회귀분석을 사용하였다. 연구결과, 가상 시뮬레이 션 교육 후 간호대학생의 학습만족도는 몰입경험(r=.656, p<.001), 학습역량(r=.672, p<.001)과 유의한 정 적 상관관계를 보였다. 학습만족도에 가장 영향력이 있는 요인은 학습역량(β=.459, p<.001), 몰입경험(β =.413, p<.001)으로 나타났으며 모형의 설명력은 60.9%이었다. 그러므로 가상 시뮬레이션 교육 후 학습만 족도를 향상시키기 위해서 실습에 대한 몰입을 촉진하고 개개인의 학습역량을 향상시킬 수 있는 방안들을 개발할 것을 제언한다.

본 연구의 목적은 골프전공 대학생의 학업적 자기효능감과 학습몰입 및 자기주도학습의 관계를 조사하는데 있다. 본 연구는 골프전공 대학 수업에 참여한 257명의 학생들로 구성되었으며, 270명의 학생들의 데이터를 분석하였다. SPSS 21.0 및 AMOS 22.0의 프로그램을 이용하여 구조방정식 모델을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 골프전공 대학생의 학업적 자기효능감은 학습몰입에 긍정적인 영향을 주었다. 둘째, 골프전공 대학생들의 학습몰입은 자기주도학습에 긍정적인 영향을 주었다. 셋째, 골프전공 대학생의 학업적 자기효능감은 자기주도학습에 긍정적인 영향을 주었다.

The numerical analysis of two-dimensional transient flow around the obstacle with rotated square cross sections was carried out. The obtained velocity distributions for each time step and each rotation angle were imaged to provide data for CNN(convolutional neural network). Both classification and regression neural networks were used for prediction of rotation angle. As results The classification method incorrectly predicted the rotation angle in only 2 of the 470 images. The regression method predicted the rotation angle errors within except 2 out of 470 images. From these facts, it could be concluded that both methods can be sufficiently applicable to the flow analysis.

The flow analysis of two dimensional transient flow over the obstacles with rectangular cross sections was performed. And 190 velocity distributions for each aspect ratio were imaged to provide input data for convolutional neural network learning. The classification and regression methods were used in estimating the aspect ratio from given velocity distributions. As a result the classification method was more exact than the regression method. But both the classification and regression methods gave relatively accurate prediction of the defined aspect ratio judging from the imaged velocity distributions. This confirms that the deep learning technique is applicable to the flow analysis.

The flow channel is a game design aspect that has been widely used by experienced game designers. A psychologist named Mihaly Csikszentmihalyi found that a person's skill and the difficulty of a task would interact to result in different cognitive and emotional states. When a person’s skill and the difficulty of the task are roughly balanced, he or she enters the flow state. Otherwise, the person becomes bored or frustrated, and switches to another activity[3]. Unfortunately, for game designers, this is the point where the flow theory stops helping. While a designer strive to keep players in the flow channel for as long as possible, he or she has to figure out how to implement the flow channel in the game by oneself. Therefore, in this paper, we tried to bridge or narrow the gap between game flow and psychology theories. We showed how the whole game flow mechanics work and how several major psychological elements operate dynamically and interactively on the game play. The challenges and skills should be balanced and should work together to create game flow experiences. The contents described in the paper was used to teach university students in game design and media psychology courses. Quantitative and qualitative measures show that our media psychology education could be an effective way of teaching a creative design philosophy.

The purpose of this study was to explore optimal flow experiences of students in an online learning environment for the Chinese language. Based on prior studies, the study adapted the framework of flow theory which consists of 9 sub-factors: challenge, awareness, goal-oriented, feedback, concentration, control, self-consciousness, sense of time, and intrinsic rewarding. The study showed that students had flow experiences in an online learning environment for the Chinese language. The findings by correlation analysis and hierarchical regression analysis indicated that all the sub-factors of the flow construct are positively co-related to overall learning satisfaction as well as students" perceptions on online learning processes and their task accomplishments. In particular, one flow sub-factor is called "control" was identified to have more predictive power to explain perceived satisfaction for online foreign language learning, which might eventually influence students" actual learning outcomes.

본 연구의 목적은 운동선수들을 대상으로 승리/패배에 대한 귀인차원이 감정과 관찰학습을 매개로 몰입에 미치는 이중매개효과를 검증하는 것이다. 방법: 이를 검증하기 위해 서울과 경기 지역 대학부 11개 종목(레슬링, 배드민턴, 볼링, 복싱, 사격, 사이클, 수영, 양궁, 태권도, 테니스, 스쿼시) 운동선수 165명(남자: 132명)을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 결과: 중요한 시합 승리 이후 그 원인을 내적으로 인지할수록 자부심이 높아지고, 이는 관찰학습행위를 유도하여 몰입경험에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 달리 안정성과 통제성 차원에서는 귀인차원 → 기대감 또는 수치심 → 관찰학습 → 몰입에 미치는 이중매개효과는 존재하지 않았다. 결론: 승리 이후에는 내적, 패배에서는 외적으로 설정하는 과거의 귀인이 미래의 수행력을 예측하는데 중요한 역할을 담당하였다. 3가지 귀인 차원 중 인과소재가 몰입경험에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 볼 수 있다.

NCS 직업교육의 평가 방법이나 기준은 일률적이고 주입식이며 직무 중심 교육(지식.기술.소양)으로 인한 패션디자인 창작 활동에 장애가 되는 교육 프로그램으로, 학습자가 자기 주도적으로 학습을 해 나갈 수 있는 학습경험 플로우의 복합적 상호작용이 필요하다. 이를 검증하기 위한 기초 연구로 학습 상호작용의 요소를 제안하고, 2차 제안된 Personal, Operator, Social Interaction 상호 작용 요소를 통해 자기 주도적 학습 충성도에 대한 효과를 검증하고자 한다. 요소제안을 위해서 수요 조사와 관련 업종 산업체를 대상으로 하여 설문조사를 실시하고, 자문 위원과 NCS 교육 전문가에게 의견을 수렴하여 요소를 최종 결정하였다. 1차 본 연구에서 제안된 상호작용은 첫 번째 Personal Interaction으로 교육 참가자가 정확한 학습 목표를 위해서 교육과정내용을 학습자에게 제시하여 학습 수행 계획에 따른 목표 성취 의지 및 학습 목표방향 설정에 부합할 수 있도록 하는 요소이다. 두 번째 Operator Interaction 요소로는 학습 목표를 해결하기 위해 교육생에게 주어지는 조력자 도구 요소이다. Social Interaction 요소는 실기위주의 수업이 많은 관계로 모든 교육생이 다 따라갈 수 없는 상황의 가상공간에서 의사소통을 수행 과정에서 제공하여 주도적 학습 경험이 될 수 있도록 하는 요소이다. 위 세가지 상호작용은 학습경험 Flow로 학업성취수준을 높여주는 것뿐만 아니라, 학습과정에 대한 만족감과 성취감, 나아가 자긍심과 미래에 대한 취업 성공을 높여준다고 사료된다. 향후 본 연구에서 NCS학습경험 Flow의 인지적 상호작용이 자기 주도적 학습 충성도를 높이기 위해서는 교육 참가자에게 Personal, Operator, Social Interaction에 관련된 요소를 잘 제공해 주는 것이 중요 함을 향후 검증하고자 한다.

본 연구에서는 음악게임을 활용한 음악 감상 교육의 효과 및 만족도를 살펴보았다. 이를 위해 경기도 G초등학교 4학년 남녀학생 107명을 대상으로 실험을 실시하였다. 연구결과 음악 게임을 활용한 수업이 음악 감상을 한 수업보다 학습평가와 학습몰입도에 있어서 높게 나타났고, 특히 만족도에서는 확연히 높은 결과가 나타났다. 또한 학습몰입도와 학습만족도는 학습평가에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 스마트 기기를 학교 정규 수업에 적용하여 학습 콘텐츠 설계 방향을 제시하는데 기여할 것으로 본다.