양자화된 학습을 통한 저전력 딥러닝 훈련 가속기 설계

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 융합과학기술대학원 융합과학부(지능형융합시스템전공), 2022.2. 전동석.딥러닝의 시대가 도래함에 따라, 심층 인공 신경망 (DNN)을 처리하기 위해 요구되는 학습 및 추론 연산량 또한 기하급수적으로 증가하였다. 딥 러닝 시대의 도래와 함께 다양한 작업에 대한 신경망 훈련 및 특정 용도에 대해 훈련된 신경망 추론 수행 측면에서 심층 신경망 (DNN) 처리에 대한 컴퓨팅 요구가 극적으로 증가하였으며, 이러한 추세는 인공지능의 사용이 더욱 범용적으로 진화함에 따라 더욱 가속화 될 것으로 예상된다. 이러한 연산 요구를 해결하기 위해 데이터 센터 내부에 배치하기 위한 FPGA (Field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) 기반 시스템에서 저전력을 위한 SoC (System-on-Chip)의 가속 블록에 이르기까지 다양한 맞춤형 하드웨어가 산업 및 학계에서 제안되었다. 본 논문에서는, 인공 신경망의 에너지 효율적인 훈련 처리를 위한 맞춤형 집적 회로 하드웨어를 보다 에너지 효율적으로 설계할 수 있는 다양한 방법론을 제안하고 실제 저전력 인공 신경망 훈련 시스템을 설계하고 제작하여, 그 효율을 평가하고자 한다. 특히, 본 논문에서는 이러한 저전력 고성능 설계 방법론을 크게 세 가지로 분류하여 분석을 진행하였다. 이러한 분류는 다음과 같다. (1) 훈련 알고리즘. 표준적으로 심층 신경망 훈련은 역전파 (Back-Propagation) 알고리즘으로 수행되지만, 더 효율적인 하드웨어 구현을 위해 스파이크을 기반으로 통신하는 뉴런이 있는 뉴로모픽 학습 알고리즘 또는 비대칭 피드백 을 기반으로 하는 생물학적 모사도가 높은 (Bio-Plausible) 알고리즘을 활용하여 더 효율적인 훈련 시스템을 설계하는 방법을 조사 및 제시하고, 그 하드웨어 효율성을 분석하였다. (2) 저정밀도 수 체계 활용. 일반적으로 사용되는 DNN 가속기에서 효율성을 높이는 가장 강력한 방법 중 하나는 수치 정밀도를 조정하는 것이다. DNN의 추론 단계에 낮은 정밀도 숫자를 사용하는 것은 잘 연구되었지만, 성능 저하 없이 DNN을 훈련하는 것은 상대적으 기술적 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 모델과 시나리오에서 DNN을 성능 저하 없이 훈련하기 위한 새로운 수 체계를 제안하였다. (3) 시스템 구현 기법. 집적 회로에서 맞춤형 훈련 시스템을 실제로 실현할 때, 거의 무한한 설계 공간은 칩 내부의 데이터 흐름, 시스템 부하 분산, 가속/게이팅 블록 등 다양한 요소에 따라 결과의 품질이 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 더 나은 성능과 효율성으로 이어지는 다양한 설계 기법을 소개하고 분석하고자 한다. 첫째로, 손글씨 분류 학습을 위한 뉴로모픽 학습 시스템을 제작하여 평가하였다. 이 학습 시스템은 전통적인 기계 학습의 훈련 성능을 유지하면서 낮은 훈련 오버헤드를 제공하는 것을 목표로 하여 설계되었다. 이 목적을 달성하기 위해, 더 적은 연산 요구량과 버퍼 메모리 필요치를 위해 기존의 뉴로모픽 알고리즘을 수정하였으며, 이 과정에서 훈련 성능 손실 없이 기존 역전파 기반 알고리즘에 근접한 훈련 성능을 달성하였다. 뿐만 아니라, 업데이트를 건너뛰는 메커니즘을 구현하고 Lock-Free 매개변수 업데이트 방식을 채택하여 훈련에 소모되는 에너지를 훈련이 진행됨에 따라 동적으로 감소시킬 수 있는 시스템 구현 기법 또한 소개하고 그 성능을 분석하였다. 이런 기법을 통해, 이 학습 시스템은 기존의 훈련 시스템 대비 뛰어난 분류 성능-에너지 소모량 관계를 보이면서도 기존의 역전파 알고리즘 기반의 인공 신경망의 훈련 성능을 유지하였다. 둘째로, 특수 명령어 체계 및 맞춤형 수 체계를 활용한 프로그램 가능한 DNN 훈련용 프로세서가 설계되고 제작되었다. 기존 DNN 추론용 가속기는 8비트 정수 기반으로 이루어진 경우가 많았지만, DNN 학습 설계시 8비트 수 체계를 이용하며 훈련 성능 저하를 보이지 않는 것은 상당한 기술적 난이도를 가지고 있었다. 이런 문제를 극복하기 위해, 본 논문에서는 공유형 멱지수 편향값을 활용하는 8비트 부동 소수점 수 체계를 새로이 제안하였으며, 이 수 체계의 효용성을 보이기 위해 이 DNN 훈련 프로세서가 설계되었다. 뿐만 아니라, 이 프로세서는 단순한 MAC 기반 Matrix-Multiplication 가속기가 아닌, Fused-Multiply-Add 트리를 기반으로 하는 에너지 효율적인 가속기 구조를 채택하면서도, 칩 내부에서의 데이터 이동량 최적화 및 컨볼루션의 공간성을 극대화할 수 있기 위해 데이터 전달 유닛을 입출력부에 2D로 제작하여 트리 기반에서의 컨볼루션 추론 및 훈련 단계에서의 공간성을 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 DNN 훈련 프로세서는 맞춤형 벡터 연산기, 가속 명령어 체계, 외부 DRAM으로의 직접적인 접근 제어 방식 등을 통해 한 프로세서 내에서 DNN 훈련의 모든 단계를 다양한 모델 및 환경에서 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 본 프로세서는 기존의 연구에서 제시되었던 다른 프로세서에 비해 동일 모델을 처리하면서 2.48배 가량 더 높은 에너지 효율성, 43% 적은 DRAM 접근 요구량, 0.8%p 높은 훈련 성능을 달성하였다. 이렇게 소개된 두 가지 설계는 모두 실제 칩으로 제작되어 검증되었다. 측정 데이터 및 전력 소모량을 통해 본 논문에서 제안된 저전력 딥러닝 훈련 시스템 설계 기법의 효율을 검증하였으며, 특히 생물학적 모사도가 높은 훈련 알고리즘, 딥러닝 훈련에 최적화된 수 체계, 그리고 효율적인 시스템 구현 기법을 활용하여 시스템의 에너지 효율성을 개선하는 목표를 달성하였는지 정량적으로 분석하였다.With the advent of the deep learning era, the computational need for processing deep neural networks (DNN) have increased dramatically, both in terms of performing training the neural networks on various tasks as well as in performing inference on the trained neural networks for specific use cases. To address those needs, many custom hardware ranging from systems based on field-programmable gate arrays (FPGA) or application-specific integrated circuits (ASIC) for deployment inside data centers to acceleration blocks in system-on-chip (SoC) for low-power processing in mobile devices were proposed. In this dissertation, custom integrated circuits hardware for energy efficient processing of training neural networks are designed, fabricated, and measured for evaluation of different methodologies that could be utilized for more energy efficient processing under same training performance constraints. In particular, these methodologies are categorized to three different categories for evaluation: (1) Training algorithm. While standard deep neural network training is performed with the back-propagation (BP) algorithm, we investigate various training algorithms, such as neuromorphic learning algorithms with spiking neurons or bio-plausible algorithms with asymmetric feedback for exploiting computational properties for more efficient hardware implementation. (2) Low-precision arithmetic. One of the most powerful methods for increased efficiency in DNN accelerators is through scaling numerical precision. While utilizing low precision numerics for inference phase of DNNs is well studied, training DNNs without performance degradation is relatively more challenging. A novel numerical scheme for training DNNs in various models and scenarios is proposed in this dissertation. (3) System implementation techniques. In actual realization of a custom training system in integrated circuits, nearly infinite design space leads to vastly different quality of results depending on dataflow inside the chip, system load balancing, acceleration and gating blocks, et cetera. Different design techniques which leads to better performance and efficiency are introduced in this dissertation. First, a neuromorphic learning system for classifying handwritten digits (MNIST) is introduced. This learning system aims to deliver low training overhead while maintaining the training performance of classical machine learning. In order to achieve this goal, a neuromorphic learning algorithm is modified for lower operation count and memory buffer requirement while maintaining or even obtaining higher machine learning performance. Moreover, implementation techniques such as update skipping mechanism and lock-free parameter updates allow even lower training overhead, dynamically reducing training energy overhead from 25.6% to 7.5%. With these proposed methodologies, this system greatly improves the accuracy-energy trade-off in on-chip learning system as well as showing close learning performance to classical DNN training through back propagation. Second, a programmable DNN training processor with a custom numerical format is introduced. While prior DNN inference accelerators have utilized 8-bit integers, implementing 8-bit numerics for a training accelerator remained to be a challenge due to higher precision requirements in the backward step of DNN training. To overcome this limitation, a custom 8-bit floating point format dubbed 8-bit floating point with shared exponent bias (FP8-SEB) is introduced in this dissertation. Moreover, a processing architecture of 24-way fused-multiply-adder (FMA) tree greatly increases processing energy efficiency per MAC, while complemented with a novel 2-dimensional routing data-path for making use of spatiality to increase data reuse in both forward, backward, and weight gradient step of convolutional neural networks. This DNN training processor is implemented with a custom vector processing unit, acceleration instructions, and DMA in external DRAMs for end-to-end DNN training in various models and datasets. Compared against prior low-precision training processor in ResNet-18 training, this work achieves 2.48× higher energy efficiency, 43% less DRAM accesses, and 0.8\p higher training accuracy. Both of the designs introduced are fabricated in real silicon and verified both in simulations and in physical measurements. Design methodologies are carefully evaluated using simulations of the fabricated chip and measurements with monitored data and power consumption under varying conditions that expose the design techniques in effect. The efficiency of various biologically plausible algorithms, novel numerical formats, and system implementation techniques are analyzed in discussed in this dissertations based on the obtained measurements.Abstract i Contents iv List of Tables vii List of Figures viii 1 Introduction 1 1.1 Study Background 1 1.2 Purpose of Research 6 1.3 Contents 8 2 Hardware-Friendly Learning Algorithms 9 2.1 Modified Learning Rule for Neuromorphic System 9 2.1.1 The Segregated Dendrites Algorithm 9 2.1.2 Modification of the Segregated Dendrites Algorithm 13 2.2 Non-BP Learning Rules on DNN Training Processor 18 2.2.1 Feedback Alignment and Direct Feedback Alignment 18 2.2.2 Reduced Memory Access in Non-BP Learning Rules 23 3 Optimal Numerical Format for DNN Training 27 3.1 Related Works 27 3.2 Proposed FP8 with Shared Exponent Bias 30 3.3 Training Results with FP8-SEB 33 3.4 Fused Multiply Adder Tree for FP8-SEB 37 4 System Implementations 41 4.1 Neuromorphic Learning System 41 4.1.1 Bio-Plausibility 41 4.1.2 Top Level Architecture 43 4.1.3 Lock-Free Weight Updates 47 4.1.4 Update Skipping Mechanism 48 4.2 Low-Precision DNN Training System 51 4.2.1 Top Level Architecture 52 4.2.2 Optimized Auxiliary Instructions in the Vector Processing Unit 55 4.2.3 Buffer Organization 57 4.2.4 Input-Output 2D Spatial Routing for FMA Trees 60 5 Measurement Results 70 5.1 Measurement Results on the Neuromorphic Learning System 70 5.1.1 Measurement Results and Test Setup . 70 5.1.2 Comparison against other works 73 5.1.3 Scalability of the Learning Algorithm 77 5.2 Measurements Results on the Low-Precision DNN Training Processor 79 5.2.1 Measurement Results in Benchmarked Tests 79 5.2.2 Comparison Against Other DNN Training Processors 89 6 Conclusion 93 6.1 Discussion for Future Works 93 6.1.1 Scaling to CNNs in the Neuromorphic System 93 6.1.2 Discussions for Improvements on DNN Training Processor 96 6.2 Conclusion 99 Abstract (In Korean) 108박

The Relationships between Founders Entrepreneurial Leadership, Team Learning Behavior, Team Boundary Spanning, and Performance in the Early-Stage Startups

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :농업생명과학대학 농산업교육과,2020. 2. 김진모.이 연구의 목적은 초기 스타트업 창업가의 기업가적 리더십, 팀 학습 행동, 팀 경계 확장 행동 및 성과의 관계를 구명하는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위하여 초기 스타트업 창업가의 기업가적 리더십과 성과, 창업가의 기업가적 리더십과 팀 학습 행동, 팀 학습 행동과 성과의 직접적인 정적 관계를 검증하였다. 또한, 창업가의 기업가적 리더십이 성과에 미치는 직접적인 정적 영향에서 팀 학습 행동이 갖는 매개효과와 팀 학습 행동이 성과에 미치는 직접적인 정적 영향에서 팀 경계 확장 행동이 갖는 조절효과도 분석하였다. 본 연구의 대상인 초기 스타트업은 일관된 정의가 없다. 따라서 본 연구에서는 학계와 현장의 경험적 근거들을 종합하여 창업 후 5년 이내, 10명 이내의 인원으로 구성된, 조직의 분화가 이루어지지 않은 신생 창업 기업으로 정의하였다. 2019년 10월4일부터 10월25일까지 초기 스타트업의 정의에 부합하는 기업들을 대상으로 자료를 수집하였다. 총 147개의 초기 스타트업 중 대표만 응답한 29곳, 구성원만 응답한 24곳, 대표와 구성원 일부만 응답한 9곳, 창업가들로만 구성된 창업팀 5곳, 총 67곳을 제외한 80개사, 409명의 표본으로 팀 수준 합산 가능성을 검토하였다. 팀 합산 과정에서 집단 내 일치도가 낮은 2개를 제외하고 최종적으로 78개 기업의 자료를 분석에 사용하였다. 기술통계, 위계적 회귀분석, 부트스래핑을 활용한 매개효과 분석을 활용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초기 스타트업 창업가의 기업가적 리더십은 성과에 통계적으로 유의미한 정적 영향을 미쳤다(β=.277, p<.05). 또한 창업가의 기업가적 리더십은 팀 학습 행동에 유의미한 정적 영향을(β=.773, p<.001), 팀 학습 행동은 성과에 유의미한 정적 영향을 미쳤다(β=.360, p<.01). 둘째, 초기 스타트업 창업가의 기업가적 리더십이 성과에 미치는 정적 영향을 팀 학습 행동이 완전 매개하는 것으로 나타났다. 매개 변인인 팀 학습 행동을 투입한 상태에서 독립 변인인 창업가의 기업가적 리더십이 종속 변인인 성과에 미치는 영향은 통계적으로 유의미하지 않았으며 경로 계수가 0에 가깝게 나타났다(β=.-.028, p=.865). 하지만 창업가의 기업가적 리더십이 팀 학습 행동을 거쳐 성과에 영향을 미치는 간접효과는 통계적으로 유의미했다(β=.309, p<.05). 즉 팀 학습 행동은 창업가의 기업가적 리더십이 성과에 미치는 정적인 영향을 완전 매개하는 것을 발견하였다. 셋째, 초기 스타트업에서 팀 학습 행동이 성과에 미치는 정적 영향은 팀 경계 확장 행동에 의해 조절되었다(β=.259, p<.05). 팀 경계 확장 행동은 팀 학습 행동이 성과에 미치는 영향을 선형적으로 강화하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과와 논의를 통해 후속 연구를 위한 세 가지 제언을 도출하였다. 첫째, 창업가의 기업가적 리더십과 팀 학습 행동을 시점 차이를 두고 측정하여 인과관계를 실증해야 한다. 둘째, 초기 스타트업 맥락에서 창업가의 기업가적 리더십, 팀 학습 행동, 팀 경계 확장 행동에 대한 질적인 탐구도 중요하다. 셋째, 초기 스타트업들이 성장한 이후 재무성과와 본 연구에서 측정한 창업가의 기업가적 리더십, 팀 학습 행동, 팀 경계 확장 행동과의 관계를 구명해야 한다. 실천적으로는 팀 학습 행동의 활성화를 위한 팀 학습 준비도 및 학습 자극 수준을 유지하고, 창업가의 기업가적 리더십을 개발하는 것이 필요하다.This study aimed to examine relationships between founders entrepreneurial leadership, team learning behavior, team boundary spanning, and performance in early-stage startups. Due to the inconsistent definition of an early-stage startup, this study defines one as a newly established company less than five years old, with fewer than 10 employees and the functions or products of which are not differentiated within the organization. It was difficult to identify the target population of the study, early-stage startups in South Korea, as most are not registered and as a result, there are no official statistics. Accordingly, using non-probability sampling, data were collected with the support of Korean accelerators, government agencies and companies offering co-working spaces for startups from October 4th to 25th. A total of 78 responses out of 147 were used for data analysis. Path analysis and stepwise hierarchical regression were used to estimate mediation and moderation effects in the proposed research model. The following results were recorded: (i) entrepreneurial leadership had positive and significant effects on performance (β=.277, p<.05) and team learning behavior (β=.773, p<.001), while team learning behavior significantly affected performance (β=.360, p<.01); (ii) the indirect effects of entrepreneurial leadership on performance via team learning behavior were statistically significant (β=.309, p<.05). Nonetheless, in the case where team learning behavior was included in the model, the direct impacts of entrepreneurial leadership on performance were not significant and near to zero (β=-.028, p=.865), which means team learning behavior could fully mediate the relationships between entrepreneurial leadership and performance; and (iii) relationships between team learning behavior and performance were strengthened by team boundary spanning behavior (β=.259, p<.05). In this study, three directions for future research are suggested as follows: (i) future researchers need to test causal relationships between entrepreneurial leadership and team learning behavior based on a newly designed time-series measurement plan; (ii) a qualitative method can be applied when clarifying the patterns of entrepreneurial leadership, team learning behavior and team boundary spanning in early-stage startups to explore fundamental and invisible findings; and (iii) the actual effects of entrepreneurial leadership, team learning behavior and team boundary spanning on financial performance need to be tested two or three years later when the financial performance of early-stage startups usually becomes evident. Furthermore, two practical implications are provided as follows: (i) startups need to seek team learning readiness and external learning stimulus to facilitate generative and transformative team learning; and (ii) accelerators in both the public and private sectors need to develop an entrepreneurial leadership program for founders.I. 서 론 1 1. 연구의 필요성 1 2. 연구의 목적 4 3. 연구문제 4 4. 용어의 정의 5 5. 연구의 제한 7 II. 이론적 배경 9 1. 초기 스타트업의 개념 및 특성 9 2. 창업가의 기업가적 리더십 21 3. 팀 학습 행동 27 4. 팀 경계 확장 행동 47 5. 성과 52 6. 변인 간 관계 55 III. 연구 방법 75 1. 연구모형 및 절차 75 2. 연구 대상 76 3. 측정 도구 79 4. 자료 수집 104 5. 자료 분석 112 IV. 연구 결과 및 논의 127 1. 변인의 일반적 특성 127 2. 창업가의 기업가적 리더십, 팀 학습 행동 및 성과의 관계 131 3. 창업가의 기업가적 리더십이 성과에 미치는 영향에서 팀 학습 행동의 매개 효과 133 4. 팀 학습 행동이 성과에 미치는 영향에서 팀 경계 확장 행동의 조절 효과 135 5. 변인 간 관계 종합 137 6. 연구 결과에 대한 논의 138 V. 요약, 결론 및 제언 153 1. 요약 153 2. 결론 155 3. 제언 157 참고문헌 161 부록 195 Abstract 241Docto

Temperature-Dependent Release of Guest Molecules and Structural Transformation of Hydroquinone Clathrates

The CO2-, CH4-, and CO2/CH4-loaded β-form hydroquinone (HQ) clathrates were synthesized by the gas phase reaction between α-form HQ and high pressure gases. Temperature-dependent Raman spectra of guest-free, CO2-loaded, CH4-loaded, and CO2/CH4-loaded β-form HQ clathrates were measured in the temperature range 300−385K at increments of 5 K. The CH4 molecules rapidly escaped from the β-form HQ clathrate in the temperature range 360−380 K, whereas the CO2 molecules were gradually released from the β-form HQ clathrate framework in the wide temperature range 300−380 K. It was also found that both CO2 and CH4 molecules were rapidly released from the CO2/ CH4-loaded β-form HQ clathrate framework in the temperature range 360−380 K. However, all of the guest-free and guest-loaded β-form HQ clathrates were fully converted to the α-form HQ at the same temperature of 385 K. These results demonstrate the strong effect of temperature on both guest−host interactions and the stability of the framework structure.목 차 List of Tables iv List of Figures v Abstract vii 1. 서 론 1.1 연구배경 1 1.1.1 가스하이드레이트 (gas hydrate) 2 1.1.2 하이드로퀴논 (hydroquinone) 8 1.2 연구범위 10 2. 실험장비 및 방법 2.1 하이드로퀴논 합성 11 2.2 반응기 12 2.3 High resolution Powder X-ray diffraction 12 2.3.1 실험원리 12 2.3.2 실험장비 및 방법 12 2.4 Raman spectroscopy 14 2.4.1 실험원리 14 2.4.2 실험장비 및 방법 15 3. 실험결과 및 토의 3.1 X-선 회절 분석 19 3.2 Raman 분광법 분석 21 3.2.1 Raman 분광 측정 결과 21 3.2.2 in-situ Raman 분광 측정 결과 23 4. 결론 33 참고문헌 35 감사의 글 37 List of Tables Table 1 Structural characteristics of gas hydrate 4 Table 2 Chemicophysical properties of hydroquinone 8 Table 3 Experimental condition of Raman spectroscopy 16 List of Figures Fig. 1.1 Photography of gas hydrate 3 Fig. 1.2 Crystalline lattice of gas hydrate, sI. 5 Fig. 1.3 Crystalline lattice of gas hydrate, sII. 6 Fig. 1.4 Crystalline lattice of gas hydrate, sH. 7 Fig. 1.5 Hydrogen-bond of hydroquinone (a) α-hydroquinone (b) β-hydroquinone 9 Fig. 2.1 Synthesize of hydroquinone 11 Fig. 2.2 Smartlab. high resolution powder X-ray diffraction 13 Fig. 2.3 Species of Raman scattering 14 Fig. 2.4 Schematic diagram of Raman scattering 15 Fig. 2.5 Raman spectroscopy 17 Fig. 3.1 Powder X-ray diffraction patterns of hydroquinone compounds : (A) α-form hydroquinone(E) CO2/CH4-loaded β-form hydroquinone 21 Fig. 3.3 Temperature-dependent Raman profiles of CH4-loaded β-form hydroquinone clathrate, showing the structural transformation to α-form hydroquinone 23 Fig. 3.4 Raman spectra of hydroquinone clathrates containing CH4 molecules encaged in the hydroquinone clathrate framework in the temperature range 300-385 K. 24 Fig. 3.5 Raman spectra of hydroquinone clathrates containing CO2 molecules encaged in the hydroquinone clathrate framework in the temperature range 300-385 K. 25 Fig. 3.6 Normalized relative intensities of Raman peaks at 1380 and 2903cm-1 as a function of temperature for the CO2-loaded β-form and CH4-loaded β-form hydroquinone clathrates. 26 Fig. 3.7 Raman spectra of CH4-loaded β-form hydroquinone clathrate at temperature in the region of the structural transformation. 28 Fig. 3.8 Raman spectra of CO2-loaded β-form hydroquinone clathrate at temperature in the region of the structural transformation. 29 Fig. 3.9 Raman spectra of guest-free β-form hydroquinone clathrate at temperature in the region of the structural transformation. 30 Fig. 3.10 Normalized relative intensities of Raman peaks at 1380 and 2903 cm-1 as a function of temperature for the CO2/CH4-loaded hydroquinone clathrates. 32(D) CO2-loaded β-form hydroquinone(E) CO2/CH4-loaded β-form hydroquinone 19 Fig. 3.2 Raman spectra of hydroquinone compounds : (A) α-form hydroquinone(D) CO2-loaded β-form hydroquinone(C) CH4-loaded β-form hydroquinone(B) guest-free β-form hydroquinon

조기진통 및 조기양막파열 산모에서 양수배양 음성인 조직학적 융모양막염의 임상적 의미 및 조직학적 융모양막염의 비침습적 예측지표 개발

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 의과대학 의학과, 2018. 2. 박교훈.Objectives: (1) To evaluate the effect of histologic chorioamnionitis (HCA) with a negative amniotic fluid (AF) culture on adverse pregnancy and neonatal outcomes and inflammatory status in the AF compartment in women with preterm labor (PTL) or preterm premature rupture of membranes (PPROM) and (2) to identify novel immunoregulatory proteins in maternal plasma associated with HCA by using a membrane-based human cytokine microarray technology in women with PTL and PPROM. Methods: This study consisted of two phases. (1) In the first phase of the study, 153 consecutive women diagnosed as having a PTL or PPROM (20–34 weeks) who delivered singleton gestations within 48 hours of amniocentesis participated. AF obtained through amniocentesis was cultured, and interleukin (IL)-6, IL-8, and metalloproteinase-9 (MMP-9) levels were determined. The placentas were examined histologically. (2) In the second phase of the study, a nested case-control study was conducted to identify novel plasma biomarkers associated with HCA. The second phase consisted of two stages. Firstly, plasma samples were obtained < 96 h before delivery from 14 cases with HCA and 14 control subjects (without HCA) in women with PTL. Discovery work using by membrane-based protein microarray was performed to compare the profiles of immunoregulatory proteins in the maternal plasma. Secondly, validation of selected candidate biomarkers was done by ELISA in the final cohort (n=74) with additional 46 plasma samples in women with PTL. Membrane-based microarray analysis (n=28) and validation (n=82) with additional 54 plasma samples in women with PPROM was performed in the same manner as in PTL patients. Receiver operating characteristic curves were generated to compare the diagnostic accuracy to predict HCA between serum C-reactive protein which has been in clinical use and the candidate proteins. Results: (1) In the first phase of the study, the prevalence of HCA with negative AF culture was 23.5% (36/153). The women with HCA but with a negative AF culture (group 2) and those with a positive AF culture (group 3) had a significantly lower mean gestational age at amniocentesis and delivery than those with a negative AF culture and without HCA (group 1). Women in group 3 had the highest levels of AF IL-6, IL-8, and MMP-9, followed by those in group 2, and those in group 1. Composite neonatal morbidity was significantly higher in groups 2 and 3 than in group 1, but this was no longer significant after adjusting for confounders caused mainly by the impact of gestational age. (2) In the second phase of the study, differentially expressed proteins (12 proteins in PTL and 14 proteins in PPROM) were identified by membrane-based protein microarray analysis. In women with PTL (n=74), validation by ELISA confirmed significantly higher levels of S100 A8/A9 in women with HCA, compared with control subjects. However, this significance was not remained after adjusting for gestational age at sampling. In women with PPROM (n=82), ELISA validation found S100 A8/A9, MMP-9, and IL-6 in maternal plasma to have significantly higher levels in women with HCA, compared with those without HCA. After adjusting for gestational age at sampling, use of tocolytics, and corticosteroids administration, increased plasma MMP-9 was significantly associated with HCA in women with PPROM. However, its diagnostic indices were not superior to those of serum C-reactive protein in predicting HCA. Conclusion: (1) In women who delivered preterm neonates, HCA with a negative AF culture was associated with increased risks of preterm birth, intense intra-amniotic inflammatory response, and prematurity-associated composite neonatal morbidity, and its risks are similar to the risk posed by positive AF culture. (2) The protein expression pattern in the maternal plasma is significantly altered between women with and without HCA. Although not found in women with PTL using by membrane-based protein microarray and ELISA validation, in our cohort of PPROM patients, increased levels of MMP-9 in maternal plasma can be a potentially novel candidate biomarker for predicting HCA non-invasively and antenatally.1 Introduction 1 2 Materials and Methods 3 3 Results 12 4 Discussion 32 references 39 국문초록 46Docto

A Comparison Study on E-Health Literacy and Self-care Ability between Nursing Students and Other University Students from Non-Health Department

본 연구는 간호대생과 비보건계열 여대생을 대상으로 e-헬스 리터러시와 자가간호역량을 비교하기 위해 시행된 서술적 상관관계 연구이다. 연구 대상자는 서울시에 소재한 일개 대학교 재학생 중 만 18세 이상의 여대생으로 연구 참여에 자의적으로 동의한 134명이었다. 연구 도구는 e-헬스 리터러시는 Norman과 Skinner (2006)의 eHEALS를 이병관, 변웅준과 임주리(2010)가 수정 번안한 도구를 사용하여 측정하였으며, 자가간호역량은 Geden과 Taylor (1988)가 개발한 Self-As Carer Inventory를 소향숙(1992)이 수정 번안한 도구를 사용하였다. 자료 수집 기간은 2016년 9월 2일부터 2016년 10월 5일까지었고, 자료 수집은 구조화된 설문지를 이용하여 수집하였다. 자료 분석 방법은 IBM SPSS statistics 23(SPSS Inc., Chicago, IL, USA) 프로그램을 이용하여 각 변수의 실수와 백분율, 평균과 표준편차를 이용하여 산출하였으며, 대상자의 e-헬스 리터러시, 자가간호역량의 차이는 t-test를 이용하였고, 간호대생과 비보건계열 여대생의 일반적 특성에 따른 e-헬스 리터러시와 자가간호역량은 ANOVA를 이용하였으며, e-헬스 리터러시와 자가간호역량의 상관관계는 Pearson&amp;apos;s correlation으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 대상자의 e-헬스 리터러시는 평균 3.42±.61점이었고, 간호대생은 평균 3.67±.62점, 비보건계열 여대생은 평균 3.17±.50점이었다. 간호대생과 비보건계열 여대생의 e-헬스 리터러시 점수는 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 2. 대상자의 자가간호역량의 총점은 146.30±20.87점이고, 5점 척도 상 평균은 4.30±.61점이었다. 간호대생의 자가간호역량 총점 평균은 150.78±20.55점이고, 평균은 4.43±.60점이었다. 비보건계열 여대생의 자가간호역량은 총점 평균 141.82±20.36점이고 5점 척도 상 평균은 4.17±.60점이었다. 간호대생과 비보건계열 여대생의 자가간호역량의 전체 평균(t=2.53, p=.012)과 하위영역 중 정보추구행위(t=3.14, p=.002), 의사결정 및 판단과정 영역(t=3.07, p=.003), 인지적 측면(t=2.32, p=.022)에 유의한 차이를 나타냈다. 3. 간호대생의 일반적 특성에 따른 e-헬스 리터러시는 연령(t=9.154, p=.004), 학년(t=6.018, p=.001), 건강관심도(t=6.973, p=.010)에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 사후검정 결과 학년이 높아짐에 따라 e-헬스 리터러시 점수가 더 높은 것으로 나타났다. 자가간호역량은 연령(t=5.672, p=.020), 건강관심도(t=4.797, p=.032), 일주일 간 건강관리시간(t=7.529, p=.008)에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 비보건계열 여대생의 일반적 특성에 따른 e-헬스 리터러시는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 자가간호역량은 주관적 건강상태(t=17.624, p.＜.001), 건강관심도(t=7.470, p=.008), 일주일 간 건강관리시간(t=6.003, p=.017)에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 4. 간호대생의 자가간호역량과 e-헬스 리터러시는 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다(r=.628, p＜.001). 비보건계열 여대생의 자가간호역량과 e-헬스 리터러시와의 상관관계는 유의하지 않았다(r=.187, p=.129). 본 연구의 결과, 간호대생의 e-헬스 리터러시와 자가간호역량은 유의한 상관관계가 있었지만 비보건계열 여대생은 유의한 상관관계를 나타내지 않아 두 그룹 간의 차이를 나타냈다. 따라서 간호대생은 e-헬스 리터러시 중 가장 낮은 점수인 건강정보평가에 대한 리터러시를 높이기 위해 교육프로그램을 제공하고 아울러 자가간호역량을 높이는 방안을 모색해야겠다.;The purpose of this descriptive comparative study was to investigate e-health literacy and self-care ability of nursing students and other university students from non-health department. With written consents, 67 nursing students and 67 other students from non-health department over 18 years old from universities located in Seoul volunteered to participate in the study. Data were collected from September 2nd, 2016 to October 5th, 2016 using a list of structured questionnaires. IBM SPSS statistics 23 program was used to analyze absolute value, percentage, average and standard deviation from each variable. T-test was used for differences among subjects’ e-health literacy and self-care ability. E-health literacy and self-care ability according to general characteristics of nursing students and non-health department students were analyzed using ANOVA, and the correlation between e-health literacy and self-care ability was analyzed using Pearson&amp;apos;s correlation. The result of the study was as follows: 1. The mean value of e-health literacy of the subjects was 3.42±.61, with the average value of 3.67±.62 and 3.17±.50 for nursing students and non-health department students, respectively. Statistically significant difference was noted for e-health literacy score for nursing students and non-health department students. 2. The total score of the subjects&amp;apos; self-care ability was 146.30±20.87 with the mean score on a 5-point scale of 4.30±.61. The total score for the nursing students was 150.78±20.55 with the mean score of 4.43±.60. The total score of the non-health department students was 141.82±20.36 with the mean score of 4.17±.60. Significant differences were noted for the overall average (t=2.53, p=.012). In the lower region, information seeking activities (t=3.14, p=.002), decision making and judgment process (t=3.07, p=.003), and cognitive perspective (t=2.32, p=.022) showed significant differences. 3. e-health literacy of nursing students according to general characteristics showed statistically significant differences by age (t=9.154, p=.004), grade (t=6.018, p=.001), and health concern (t=6.973, p=.010). The Scheffé test showed that the higher the grade year, the higher the e-health literacy the student scored. Self-care ability was statistically significant by age (t=5.672, p=.020), health concern (t=4.797, p=.032), and weekly healthcare time (t=7.529, p=.008. e-health literacy of non-health department students according to general characteristics did not show statistically significant differences. However, self-care ability showed statistically significant differences by subjective health (t=17.624, p.＜.001), health concern (t=7.470, p=.008), and weekly healthcare time (t=6.003, p=.017). 4. A significant positive correlation (r=.628, p＜.001) was found between e-health literacy and self-care ability of nursing students. However, there is no correlation (r=.187, p=.129) between e-health literacy and self-care ability of non-health department students. The result of this study showed a difference between the two groups as e-health literacy and self-care ability of nursing students was significantly correlated, but no significant correlation between e-health literacy and self-care ability of non-health department students was found. As such, nursing students should provide education program to increase the e-literacy of health information evaluation, which was scored lowest, and seek to improve self-care ability.Ⅰ. 서론 1 A. 연구의 필요성 1 B. 연구의 목적 4 C. 용어정의 5 Ⅱ. 문헌 고찰 6 A. 대학생의 e-헬스 리터러시 6 B. 대학생의 자가간호역량 9 Ⅲ. 연구방법 11 A. 연구설계 11 B. 연구대상 11 C. 연구도구 11 D. 자료 수집 방법 및 절차 13 E. 자료 분석 방법 14 F. 연구대상자에 대한 윤리적 고려 15 G. 연구의 제한점 15 Ⅳ. 연구 결과 및 논의 16 A. 대상자의 일반적 특성 16 B. 대상자의 e-헬스 리터러시, 자가간호역량의 차이 18 C. 대상자의 일반적 특성에 따른 e-헬스 리터러시와 자가간호역량의 차이 24 D. e-헬스 리터러시와 자가간호역량의 상관관계 27 Ⅴ. 결론 및 제언 29 A. 결론 29 B. 제언 31 C. 간호학적 의의 32 참고문헌 33 부 록 39 ABSTRACT 4

양자우물 서로섞임을 이용한 파장이동된 레이저 다이오드와 광흡수 변조기에 관한 연구

Thesis (doctoral)--서울대학교 대학원 :전기공학부,2000.Docto

Fiber based a-IGZO thin film transistor fabricated by low temperature using vacuum deposition

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부, 2018.2,[v, 38 p. :]최근 사물 인터넷 시대가 도래하면서 과학 기술에 대한 사람들의 요구가 커지고, 이에 따라 기술 개발의 속도가 급속히 가속되고 있다. 이렇듯 대중의 요구를 만족시키면서 성능이 강화된 IT기기들은 단순히 성능뿐만 아니라, 편리성과 감수성을 충족시키는 것까지 이르고 있다. 이러한 관점에서 필요한 기술 중 하나는‘웨어러블 기술’이라고 할 수 있다. 웨어러블 기술은 우리가 몸에 편하게 지닐 수 있게 전자 제품이 휘어지는 것을 넘어, 접히기도 하고 늘어나기도 하며 그 형태를 자유롭게 변화시킬 수 있는 기술을 의미한다. 이러한 기술이 개발된다면 전자 기기의 활용 폭은 매우 늘어 날 것이며, 산업 시장 역시 확대될 것이다. 플라스틱, 종이, 직물 등 여러 유연한 기판 중 직물의 특성을 유지할 수 있는 섬유를 기판으로 하였으며, 디스플레이, 센서, 회로 등에 사용되는 a-IGZO 박막트랜지스터를 기존의 제작 방법인 증착공정만을 활용하여 구현하였다. 본 연구에서는 굴곡이 있는 유연한 섬유 위에 저온공정으로 a-IGZO TFT를 제작하여, 미래의 웨어러블 기술에 적용이 가능함을 확인하였다.한국과학기술원 :전기및전자공학부

Fluorescence Modification of the AAAA (4A) Loop to Probe the Structural Transition of the i-Motif

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The Roles of Visual Perception and Interpretation of Interference Fringe Image in Pre-service Teachers Model Development of Standing Waves in a Pipe

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 과학교육과(물리전공), 2014. 2. 유준희.관 내 정상파의 네 가지 모형유형 중에 예비교사는 미시·추상 모형만을 가지는 경우가 많으며, 이를 현상과 연계해 설명하지 못한다. 이에 예비교사의 구체·추상 모형을 발달시키고 이를 통해 전체 모형을 발달시킬 수 있는 방안에 대한 고민이 요구된다. 관내 정상파는 사실상 시각적으로 관찰 불가능하기 때문에 예비교사는 초기 모형을 통해 예상한 결과를 현상과 비교할 수가 없고, 따라서 모형을 발달시키는데 어려움을 겪는다. 이를 극복하기 위해서는 소리 관련 현상을 시각적 지각 가능하도록 하는 가시화가 선행되어야 할 것이다. 전자 광반점 간섭계(ESPI: Electronic Speckle Pattern Interferometer)는 정상파의 압력변화 현상을 거시적인 영역에서 가시화 할 수 있는 방법이기 때문에, 거시·구체 모형을 발달시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서 사용된 전자 광반점 간섭계는 일반 물리 실험에서 사용되는 광학 기기들을 이용하여 연구자가 구성하였다. 영상처리는 연구자가 LabVIEW 2009로 제작한 영상감산 프로그램을 사용하여 거의 실시간으로 수행하였다. 활동은 4시간동안 진행되었으며, 서울 소재 대학의 물리교육과에 재학 중인 예비 물리교사 29명이 참여하였다. 활동 전과 후에 예비교사가 가지고 있는 모형유형과 모형전환을 알아보기 위하여, 정상파 관련 삽화요소의 의미와 각 표상에 대한 이해를 묻는 검사지를 수정 적용하였다. 예비교사가 작성한 활동지를 수집하였으며, 예비교사의 활동은 모두 녹화, 녹음하였다. 검사지와 활동지를 통해 수집한 자료는 모형유형, 모형조직화, 모형구조 차원에서 분석하였다. 모형유형은 전체 모형을 구성하는 네 가지의 부분 모형을 유형화 한 것으로 미시·구체, 미시·추상, 거시·구체, 거시·추상 등이 있다. 활동 전에 과학적인 거시·구체 모형을 가진 예비교사는 2명(6.9%)에 불과했다. 하지만, 9명(31.0%)의 예비교사가 활동 전의 거시·구체 모형에 비해 활동 후의 거시·구체 모형을 발달시켰다. 9명 중에 7명(77.8%)은 제공한 전자 광반점 간섭계의 간단한 설명을 이용해 간섭무늬영상을 해석하였다. 2명(22.2%)은 직관으로 간섭무늬영상을 해석하였다. 선행연구에서와 마찬가지로 예비교사는 과학적 거시·구체 모형을 갖기는 어려워했지만, 간섭무늬영상의 시각적 지각과 해석 활동을 통하여 거시·구체 모형유형을 발달시킬 수 있는 것으로 나타났다. 모형조직화는 네 가지 모형유형사이의 전환을 통하여 상위모형을 가지는 것을 의미하며, 본 연구에서는 모형전환을 통한 과학적인 모형유형 수의 증가로 모형조직화의 발달을 판단하였다. 활동 전에 예비교사가 사용한 과학적 모형유형의 수는 평균 0.76개였지만, 활동 후에는 1.31개로 증가하였다. 또한 활동 전에는 0개의 과학적 모형유형을 사용한 경우가 17명(58.6%)으로 제일 많았지만, 활동 후에는 2개의 과학적 모형유형을 사용한 경우가 10명(34.5%)으로 많이 나타났다. 본 연구에서는 모형조직화의 발달을 위한 활동으로 두 가지 순서로 모형전환을 적용하였다. 미시·추상, 거시·추상, 미시·구체, 거시·구체의 순서로 모형전환 활동에 참여한 예비교사는 8명이었고, 이 중 네 가지 모형유형이 모두 과학적인 경우는 1명(12.5%)이었으며 모든 과정에서 과학적으로 모형전환을 한 예비교사는 3명(37.5%)이었다. 거시·구체, 미시·구체, 미시·추상, 거시·추상의 순서로 모형전환 활동에 참여한 예비교사는 11명이었으며, 이 중 네 가지 모형이 모두 과학적인 경우는 8명(72.7%)이었으며, 이들은 모두 모든 과정에서 과학적으로 모형전환을 하였다. 이처럼 과학적으로 모형전환을 할 수 있는 경우는 모형조직화를 성공적으로 발달시킨다고 할 수 있다. 구체와 추상 사이의 모형전환은 미시와 거시 사이의 모형전환에 비해 비과학적이었는데, 특히 구체에서 추상으로의 전환보다 추상에서 구체로의 전환에서 비과학적인 전환이 많이 나타났다. 이는 정상파에서는 구체에서 추상으로의 모형전환이 모형조직화의 발달에 효과적이며, 구체적인 모형유형의 발달이 모형조직화의 발달을 위해 필수적임을 시사한다. 모형구조는 변인에 따른 각 모형유형의 변화를 의미하며, 네 가지 모형유형사이의 전환을 통하여 얻은 상위모형이 변인의 변화에도 얼마나 일관적인지로 모형구조의 발달을 판단할 수 있다. 본 연구에서는 모형구조의 발달을 판단하기 위해 진동수와 진폭, 두 변인의 변화에도 일관적인 모형전환을 사용하는 지를 평가하였다. 거시·구체, 미시·구체, 미시·추상, 거시·추상의 모든 전환 과정에서 과학적으로 모형전환을 하여 모형조직화를 발달시켰던 8명은 진동수의 변화에서도 모두 과학적인 모형전환을 하였지만, 진폭의 변화에서 모두 과학적인 모형전환을 한 경우는 단 2명뿐이었다. 즉 예비교사의 모형구조는 진폭의 변화보다 진동수의 변화에서 더 발달하였다. 진동수의 변화에 따른 간섭무늬영상의 변화를 바르게 시각적으로 지각한 예비교사는 25명(86.2%)이었고, 간섭무늬영상의 해석을 통해 거시·구체 모형유형의 변화를 설명한 14명 모두 밀한 부분과 소한 부분의 간격이 줄어든다.고 과학적으로 설명하였다. 반면 진폭의 변화에 따른 간섭무늬영상의 변화를 바르게 시각적으로 지각한 경우는 6명(20.7%)이었고, 간섭무늬영상의 해석을 통해 거시·구체 모형의 변화를 설명한 14명 중에 6명(42.9%)만이 소밀 차이 크다.고 과학적으로 설명하였다. 예비교사는 변인의 변화에 따른 간섭무늬영상의 변화를 시각적으로 잘 지각하지 못하는 경우, 거시·구체 모형유형의 변화를 과학적으로 설명하지 못한다. 거시·구체 모형유형의 모형전환을 통해 획득한 미시·구체, 미시·추상 및 거시·추상 모형유형의 변화가 기존에 알고 있던 모형유형의 변화와 다를 때, 예비교사는 모형전환을 통해 획득한 모형유형의 변화를 쉽게 포기하고 기존에 알던 모형유형의 변화를 기록한다. 그 결과 모형전환은 비과학적으로 나타나며, 이는 모형구조의 발달을 저해한다. 따라서 간섭무늬영상의 변화를 쉽게 시각적으로 지각할 수 있도록 하는 것이 모형구조의 발달을 위해 중요한 것으로 판단된다. 본 연구결과는 정상파 관련 모형구조와 모형조직화의 발달을 위해 예비교사의 거시·구체 모형을 발달시키는 것이 필수적이며, 가시화된 현상의 시각적 지각과 해석을 통해 거시·구체 모형유형의 발달을 이끌어 낼 수 있음을 시사한다. 또한 정상파 관련 모형 발달에서 구체적 모형 발달의 중요성을 강조하여, 추상적인 영역에 편중되어 현상과 이론을 연결하지 못하는 현재의 정상파 관련 수업에 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.초 록 ⅰ 목 차 ⅳ 표 목차 ⅷ 그림 목차 ⅹ 1. 서 론 1 1.1. 연구의 동기 1 1.2. 연구의 목적 5 1.3. 연구 과정의 개요 6 1.4. 용어의 정의 8 1.5. 연구의 한계 15 2. 선행 연구와 이론적 논의 16 2.1. 국내 교과서와 교사의 정상파 관련 설명 16 2.1.1. 국내 교과서의 정상파 관련 설명 16 2.1.2. 교사의 정상파 관련 설명 20 2.2. 학생의 소리 및 정상파 관련 이해 24 2.2.1. 학생의 소리에 대한 이해 24 2.2.2. 학생의 정상파 관련 이해와 어려움 27 2.3. 표상, 모형 및 모형발달 35 2.3.1. 모형 35 2.3.2. 표상 36 2.3.3. 모형유형 43 2.3.4. 모형조직화 45 2.3.5. 모형구조 47 2.3.6. 모형발달 49 2.4. 자료 해석과 모형발달 51 2.4.1. 자료 해석 51 2.4.2. 자료 해석과 모형발달 52 2.4.3. 가시화와 모형발달 53 2.5. 가시화와 시각적 지각 55 2.5.1. 가시화 55 2.5.2. 시각적 지각 56 2.6. 전자 광반점 간섭계를 통한 기주 진동의 가시화 57 2.6.1. 저가형 전자 광반점 간섭계 57 2.6.2. 전자 광반점 간섭계의 구조 58 2.6.3. 기주 진동의 이론적 계산 59 2.6.4. 영상 처리 60 2.7. 가시화 영상의 시각적 지각과 해석 및 모형전환을 통한 모형발달 62 3. 연구 방법 66 3.1. 연구 대상 66 3.2. 전자 광반점 간섭계 장치 구성 66 3.2.1. 저가형 전자 광반점 간섭계 장치 구성 66 3.2.2. 실험 장치의 개선 67 3.2.3. 영상 감산 프로그램의 개발 및 적용 69 3.2.4. 관 제작 및 관의 특성 확인 71 3.2.5. 모드별 간섭무늬영상 74 3.2.6. 획득한 영상이 압력변화에 의함을 확인 76 3.2.7. 영상의 개선 82 3.3. 모형발달을 위한 활동의 구성 84 3.4. 자료 수집 88 3.5. 분석 방법 89 4. 결과 및 논의 92 4.1. 거시·구체 모형유형 발달에서 나타나는 시각적 지각과 해석의 역할 92 4.1.1. 간섭무늬영상에 대한 시각적 지각 92 4.1.2. 간섭무늬영상에 대한 해석 99 4.1.3. 거시·구체 모형의 발달 103 4.1.4. 시각적 지각 및 해석과 거시·구체 모형의 발달 109 4.2. 모형조직화의 발달에 효과적인 모형전환의 순서 115 4.2.1. 모형조직화의 발달 115 4.2.2. 모형전환의 순서와 모형조직화의 발달 137 4.3. 모형구조의 발달에서 나타나는 시각적 지각과 해석 145 4.3.1. 간섭무늬영상의 변화에 대한 시각적 지각과 해석 145 4.3.2. 변인의 변화에 따른 모형유형의 변화 148 4.3.3. 변인의 변화에 따른 모형구조의 발달 160 5. 요약 및 결론 165 5.1. 요약 165 5.2. 결론 및 시사점 170 참고문헌 172 Abstract 204 표 목 차 [표 2-1] 고등학교 물리1 교과서의 삽화 요소(박정우, 유준희, 2010) 17 [표 2-2] 교과서의 그림과 설명에서 나타난 표상의 수준(박정우, 유준희, 2010) 19 [표 2-3] 교사가 설명에 사용한 표상(박정우, 유준희, 2010) 20 [표 2-4] 교사의 설명과 그림에서 나타난 표상(박정우, 유준희, 2010) 22 [표 2-5] 소리에 대한 미시적 이해에 관한 선행 연구(박정우, 유준희, 2009) 26 [표 2-6] 공동구성에 의한 모형의 발달(Yoo & Park, 2013) 26 [표 2-7] 미시·구체 표상과 추상적 표상을 같이 사용한 학생의 설명(박정우, 유준희, 2009) 29 [표 2-8] 각 점에서의 공기 입자 하나의 움직임에 대한 학생의 설명(n=73)(박정우, 유준희, 2011) 30 [표 2-9] 학생의 MiC 설명 모형(박정우, 유준희, 2011) 32 [표 2-10] MiC 종진동 모형을 가진 학생의 정상파 삽화에 대한 설명(박정우, 유준희, 2011) 33 [표 2-11] 구체적 표상과 추상적 표상의 정의(박정우, 유준희, 2010) 39 [표 2-12] 미시적 수준과 거시적 수준 표상의 정의(박정우, 유준희, 2010) 41 [표 2-13] 정상파 관련 표상의 분류 틀(박정우, 유준희, 2010) 42 [표 2-14] 소리의 모형유형 45 [표 2-15] 소리의 모형구조 48 [표 2-16] 모형의 구성의 차원(Yoo & Park, 2013) 50 [표 3-1] 측정된 관 내 기주의 모드별 고유 진동수 74 [표 3-2] 교수 학습 활동의 단계와 연구의 진행 84 [표 3-3] 모형의 발달 분석틀 89 [표 3-4] 정상파의 모형유형 90 [표 3-5] 정상파의 모형구조 91 [표 4-1] 간섭무늬영상의 밝은 부분과 어두운 부분에 대한 시각적 지각 94 [표 4-2] 간섭무늬영상의 밝은 부분과 어두운 부분의 모양 대한 시각적 지각 95 [표 4-3] 간섭무늬영상에서 시각적 지각하는 부분과 시각적 지각한 부분의 모양에 대한 시각적 지각의 관계 98 [표 4-4] 간섭무늬영상의 해석 101 [표 4-5] MaC 모형의 변화 104 [표 4-6] 비교적 과학적인 MaC 모형의 변화에 대한 상세 분류 105 [표 4-7] 사전 MaC 모형의 유지와 변화 106 [표 4-8] MaC 모형이 변화한 예비교사의 모형유형 발달 107 [표 4-9] 간섭무늬영상의 해석 유형과 활동 후 MaC 모형 110 [표 4-10] MaC 모형이 변화한 예비교사의 간섭무늬영상의 해석 111 [표 4-11] 과학적 모형유형의 사용 수 115 [표 4-12] 예비교사가 사용한 과학적 모형의 유형 117 [표 4-13] 각 유형별 학생의 과학적 모형유형의 변화 118 [표 4-14] 학생의 MiC 모형의 변화 120 [표 4-15] 비교적 과학적인 MiC 모형인 종진동 모형의 변화 122 [표 4-16] 학생의 MiC 모형의 유지와 변화 123 [표 4-17] MiC 모형 변화한 예비교사의 사전, 사후 MiC 모형 124 [표 4-18] 학생의 MiA 모형의 변화 126 [표 4-19] 학생의 MaA 모형의 변화 127 [표 4-20] 진동수 변화에 따른 간섭무늬영상 변화에 대한 시각적 지각 146 [표 4-21] 진폭 변화에 따른 간섭무늬영상 변화에 대한 시각적 지각 146 [표 4-22] 진동수의 변화에 따라 변하는 간섭무늬영상의 해석을 통한 MaC 모형의 변화(MaC-f) 149 [표 4-23] 진폭의 변화에 따라 변하는 간섭무늬영상의 해석을 통한 MaC 모형의 변화(MaC-l) 150 [표 4-24] 진동수의 변화에 따라 변하는 간섭무늬영상의 해석을 통한 MiC 모형의 변화(MiC-f) 152 [표 4-25] 진폭에 따른 MiC 모형의 변화(MiC-l) 154 [표 4-26] 진동수의 변화에 따라 변하는 간섭무늬영상의 해석을 통한 MiA 모형의 변화(MiA-f) 156 [표 4-27] 진동수의 변화에 따라 변하는 간섭무늬영상의 해석을 통한 MaA 모형의 변화(MaA-f) 157 [표 4-28] 진폭에 따른 MiA 모형의 변화(MiA-l) 157 [표 4-29] 진폭에 따른 MaA 모형의 변화(MaA-l) 158 그 림 목 차 [그림 1-1] 연구 과정의 개요 7 [그림 2-1] 각 점의 운동에 대한 학생의 설명 중 가장 많은 설명(박정우, 유준희, 2011) 31 [그림 2-2] 모형의 전환 46 [그림 2-3] 외적으로 표현된 자료를 훑어보는 것은 내적 모형에 이르게 한다(Spence, 2001). 52 [그림 2-4] 특정한 과제와 관련된 모형은 존재하는 모형을 참조하여 형성된다(Spence, 2001). 53 [그림 2-5] 내적 모형과 외적으로 표현된 자료의 해석(Spence, 2001). 53 [그림 2-6] 수정 GEM cycle(유희원 등, 2012) 54 [그림 2-7] 전자 광반점 간섭계의 구조 58 [그림 2-8] 본 연구에서 사용하는 가시화와 모형발달의 관계 63 [그림 3-1] LabVieW로 개발한 영상 처리 장치의 개요 70 [그림 3-2] 실험에 사용 된 관 71 [그림 3-3] 관 내 기주의 FFT 분석 결과 73 [그림 3-4] 측정된 관의 모드별 고유 진동수 73 [그림 3-5] 관 내 기주 진동의 모드별 간섭무늬영상과 압력 위치 그래프 75 [그림 3-6] 클램프로 관을 잡았을 때, 진동하는 기주의 간섭무늬영상 76 [그림 3-7] 관의 진동을 마이켈슨 간섭계로 확인 77 [그림 3-8] 관 내 공기가 정상 진동할 때와 진동하지 않을 때, 압력의 배와 압력의 마디 부분의 마이켈슨 간섭무늬 79 [그림 3-9] 압력 배 부분의 압력에 따른 관의 휘어짐 80 [그림 3-10] 관의 원형 간섭무늬 81 [그림 3-11] 높은 음압에서 얻은 관의 원형 간섭무늬 81 [그림 3-12] 개선된 간섭무늬영상 83 [그림 3-13] 개선 된 관에서 얻은 높은 음압의 간섭무늬영상 83 [그림 4-1] 활동 2의 사전/사후 검사에 학생에게 제공한 간섭무늬영상 92 [그림 4-2] 영상의 어두운 부분을 사각 띠로 시각적 지각한 경우 96 [그림 4-3] 영상의 밝은 부분을 정상파의 변위-위치 그래프와 같은 모양으로 지각한 경우 97 [그림 4-4] 활동 2의 사전검사 이전에 제공한 전자 광반점 간섭계의 간략한 설명 99 [그림 4-5] 어두운 곳이 밀하다고 간섭무늬영상을 해석한 경우 102 [그림 4-6] 과학적인 간섭무늬영상의 해석을 통하여 MaC 모형을 발달시킨 경우 112 [그림 4-7] 간섭무늬영상, 비과학적인 간섭무늬영상 해석을 통하여 사전 MaC 모형을 상대적으로 과학적으로 변화시킨 예비교사가 시각적 지각한 간섭무늬영상 및 사전, 사후 MaC 모형 113 [그림 4-8] 과학적 MiC모형이 퇴보한 경우 129 [그림 4-9] 과학적 MiC모형이 퇴보한 예비교사의 모형전환 129 [그림 4-10] 과학적 MiC모형이 퇴보한 예비교사의 MaC 모형 130 [그림 4-11] 종진동 MiC 모형이 상대적으로 비과학적인 종진동으로 변화한 예비교사 사전 MiC모형(위)과 MaC모형(아래) 132 [그림 4-12] 종진동 MiC 모형이 상대적으로 비과학적인 종진동으로 퇴보한 예비교사의 사후 MiC모형(위)과 MaC모형(아래) 133 [그림 4-13] 원의 중심으로 공기가 모인다는 간섭무늬영상을 해석을 통해 얻을 수 있는 MiC 모형 133 [그림 4-14] 과학적 MaC모형이 퇴보한 경우 2 135 [그림 4-15] 과학적 MaC모형이 퇴보한 경우 2의 예비교사가 가진 MiC 모형 135 [그림 4-16] 사전의 과학적 MaC모형이 퇴보한 경우 2의 예비교사의 모형전환 136 [그림 4-17] 두 번째 진동 모드의 간섭무늬영상 136 [그림 4-18] 추상에서 구체로의 모형전환 137 [그림 4-19] 추상에서 구체로의 모형전환과 더불어 두 다른 상태의 MiC와 MaC 모형의 설명을 요구한 3명의 모형의 전환 140 [그림 4-20] MaC, MiC, MiA, MaA의 모형전환과 더불어 한 순간과 반주기 후의 MiC와 MaC 모형을 요구한 11명의 모형의 전환 141 [그림 4-21] 예비교사 t의 MiC->MiA 전환 143 [그림 4-22] MaC-l을 가진 예비교사의 소리가 클 때의 간섭무늬영상과 MaC 모형 150 [그림 4-23] MaC-l을 가진 예비교사의 소리가 클 때의 간섭무늬영상과 MaC 모형 151 [그림 4-24] 과학적인 MiC-f를 가진 예비교사의 모형의 전환 153 [그림 4-25] 비교적 과학적 MiC-l, 움직임이 더 크다 155 [그림 4-26] 비과학적 MiC-l, 진동의 차이가 없다. 155 [그림 4-27] MaC-l을 가진 예비교사의 소리가 클 때의 간섭무늬영상과 MaC, MiC 모형 156 [그림 4-28] MiA-l은 변화 없는데 MaA-l은 그래프의 높이 차이가 난다고 설명한 예비교사의 소리 크기가 커질 때의 각 모형유형 변화에 대한 설명 159 [그림 4-29] 진동수가 다른 간섭무늬영상의 관찰을 통한 구체에서 추상으로의 모형전환을 요구받은 11명의 모형의 전환 161 [그림 4-30] 진폭이 다른 간섭무늬영상의 관찰을 통한 MaC, MiC, MiA, MaA의 모형전환을 요구받은 11명의 모형의 전환 162Docto