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- 저자 : 기쁨 ( Ppeum Ki ) (검색결과 4 건)
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김기쁨 ( Ki Ppeum Kim ),김민정 ( Min Jeong Kim ) 한국어린이문학교육학회 2014 어린이문학교육연구 Vol.15 No.2
본 연구는 스토리텔링을 활용한 수학활동이 유아의 수학적 문제해결력, 사고력, 언어 이해력 및 표현력, 수학적 태도에 미치는 효과를 살펴보는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 창원시에 위치한 어린이집 34명의 5세 유아를 대상으로 15회에 걸쳐 스토리텔링을 활용한 수학활동에 대한 실험연구를 실시하였으며, 실험집단과 비교집단은 각 17명씩이었다. 연구결과 실험집단의 수학적 문제해결력, 사고력, 언어이해력 및 표현력, 수학적 태도에 긍정적인 변화가 관찰되었으며, 이로써 스토리텔링을 활용한 수학활동이 유의미한 효과가 있음을 추론할 수 있었다. The purpose of this study was to examine the effects of mathematics through storytelling on mathematical problem-solving skills, thinking ability, linguistic comprehension, expression ability, and mathematical attitudes. The subjects in this study were 34 5-year-old preschoolers in a child-care center located in the city of Chang-Won. The experimental group experienced mathematics through storytelling 15 times during eight weeks. As a result, the experimental group exhibited positive changes in mathematical problem-solving skills, thinking ability, linguistic comprehension, expression ability, and mathematical attitudes.
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우상우 ( Sang Woo Woo ),박기쁨 ( Ki Ppeum Park ),정성훈 ( Sung Hoon Jung ),장문선 ( Moon Sun Chang ) 한국동서정신과학회 2010 동서정신과학 Vol.13 No.1
본 연구에서는 DSM-V에서 기존의 ``충동조절장애``를 대체할 것으로 활발한 논의가 진행 중인 ``행동중독``에 영향을 미치는 심리적변인에 대하여 탐색하였다. ``행동중독``에는 다양한 양상이 있을 수 있으나, 현대 문명의 발달로 최근 관심이 주목되고 있는 ``인터넷중독``, ``휴대폰 중독`` 그리고 ``쇼핑 중독``을 중심으로 행동중독을 개념화 하였으며, 이에 영향을 줄 수 있는 변인들로 정서특성, 인지적 특성 그리고 자기 특성을 중심으로 그 영향력을 확인하였다. 이를 위하여 D시의 K대학에서 심리학을 수강하는 학생 368명을 대상으로 인터넷 중독 척도, 휴대폰 중독 척도, 쇼핑 중독 척도, BDI, BAI, 비합리적 신념 척도, 자아강도 척도, 자기효능감 척도, 자기통제 척도를 웹기반 시스템을 사용하여 인터넷 상에서 설문을 실시하였다. 연구결과 첫째, 인터넷 중독을 설명하는 비합리적 신념으로 무기력, 과잉불안, 문제회피가 도출되었으며, 휴대폰 중독을 설명하는 비합리적 신념으로 개인완벽, 과잉불안, 의존성이, 쇼핑중독을 설명하는 비합리적 신념으로는 개인완벽, 문제회피, 의존성이 도출되어 행동중독의 양상에 따라 비합리적 신념의 공통점 및 차이점이 발견되었다. 둘째, 행동중독에 영향을 미치는 변인들의 설명력을 확인하기 위하여 중다회귀 분석을 실시한 결과 ``인터넷 중독``, ``휴대폰 중독`` 그리고 ``쇼핑 중독`` 모두에서 비합리적 신념과 정서특성 및 자아특성의 유의미한 설명력이 도출되었다. 분석에 투입된 변인들과 그 하위요인에 대한 통계결과를 표와 그래프로 제시하였다. 마지막으로, 본 연구가 가지는 임상적 의의와 제한점에 대하여 논의하였다. This research was to investigate the intellectual trait, Emotional trait and ego trait as predictors of behavior addiction. In study, 368 undergraduate students completed the following questionnaires: the irrational beliefs scale, Beck`s anxiety inventory, Beck`s depression inventory, ego strength scale, self esteem scale, self control scale, mobile phone addiction Scale, shopping addiction scale, internet addiction scale. The results of hierarchical multiple regression showed that the effects of Intellectual trait, Emotional trait and Ego trait on each behavior addiction were significant. Second, sub factors of each predictor were differential significantly attributed to each behavior addiction. finally, the implications and limitations of this study are discussed.
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근적외 분광분석법을 이용한 국내 유통 식품 함유 탄수화물, 단백질 및 지방의 정량 분석
송이슬(Lee-Seul Song),김영학(Young-Hak Kim),김기쁨(Gi-Ppeum Kim),안경근(Kyung-Geun Ahn),황영선(Young-Sun Hwang),강인규(In-Kyu Kang),윤성원(Sung-Won Yoon),이준수(Junsoo Lee),신기용(Ki-Yong Shin),이우영(Woo-Young Lee),조영숙(Young Sook 한국식품영양과학회 2014 한국식품영양과학회지 Vol.43 No.3
식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(nearinfrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용 (calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set)162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 R2값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 r2(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 r²값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수(R², r²)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다. Foods contain various nutrients such as carbohydrates, protein, oil, vitamins, and minerals. Among them, carbohydrates, protein, and oil are the main constituents of foods. Usually, these constituents are analyzed by the Kjeldahl and Soxhlet method and so on. However, these analytical methods are complex, costly, and time-consuming. Thus, this study aimed to rapidly and effectively analyze carbohydrate, protein, and oil contents with near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS). A total of 517 food samples were measured within the wavelength range of 400 to 2,500 nm. Exactly 412 food calibration samples and 162 validation samples were used for NIRS equation development and validation, respectively. In the NIRS equation of carbohydrates, the most accurate equation was obtained under 1, 4, 5, 1 (1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, and 1 point second smoothing) math treatment conditions using the weighted MSC (multiplicative scatter correction) scatter correction method with MPLS (modified partial least square) regression. In the case of protein and oil, the best equation were obtained under 2, 5, 5, 3 and 1, 1, 1, 1 conditions, respectively, using standard MSC and standard normal variate only scatter correction methods with MPLS regression. Calibrations of these NIRS equations showed a very high coefficient of determination in calibration (R²: carbohydrates, 0.971; protein, 0.974; oil, 0.937) and low standard error of calibration (carbohydrates, 4.066; protein, 1.080; oil, 1.890). Optimal equation conditions were applied to a validation set of 162 samples. Validation results of these NIRS equations showed a very high coefficient of determination in prediction (r²: carbohydrates, 0.987; protein, 0.970; oil, 0.947) and low standard error of prediction (carbohydrates, 2.515; protein, 1.144; oil, 1.370). Therefore, these NIRS equations can be applicable for determination of carbohydrates, proteins, and oil contents in various foods.
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