16 research outputs found
System condensation for design optimization and finite element model updating of large structures
νμλ
Όλ¬Έ (λ°μ¬)-- μμΈλνκ΅ λνμ : κΈ°κ³ν곡곡νλΆ, 2015. 2. μ‘°λ§Ήν¨.λ³Έ λ
Όλ¬Έμμλ λν ꡬ쑰물μ μμ€ν
μλ³κ³Ό μ΅μ μ€κ³λ₯Ό μν΄ λ°λ³΅ μ°μ°κ³Ό λ³λ ¬ μ»΄ν¨ν
μ μ ν©ν μμ λ κΈ°λ° μΆμ κΈ°λ²μ κ°λ°νκ³ μΈ‘μ μ€μ°¨λ₯Ό κ³ λ €ν μμ€ν
μλ³κΈ°λ²κ³Ό μμ€ν
μλ³μ μ ν©ν μλ¬Έμ ν΄μ μκ³ λ¦¬μ¦λ€μ κ³ μνμλ€. λν μΈ‘μ μ€μ°¨λ₯Ό κ³ λ €ν μΌμ μμΉ μ μ κΈ°λ²μ κ°λ°νκ³ μ΄λ₯Ό μ€μ νν μ§λ μ€νμ ν΅ν΄ κ²μ¦νμλ€. λ§μ§λ§μΌλ‘ κ°λ°λ μΆμ κΈ°λ²μ ꡬ쑰 ν΄μ μμ© νλ‘κ·Έλ¨κ³Ό μ°λνμ¬ μ΅μ μ€κ³λ₯Ό μννμλ€.
μ μ° κΈ°μ μ μ§μμ μΈ λ°μ κ³Ό μ€κ³ μμ λ€μν μκ΅¬λ‘ μΈνμ¬ κ΅¬μ‘° ν΄μμ μ€μλμ νμμ±μ΄ μ¦κ°νκ³ μλ€. ꡬ쑰 ν΄μ λͺ¨λΈμ μμ μ νν λ±μ λ¨μν λΆνμμ μ°¨λ λ°λ λ±μ 쑰립λ μ 체 κ΅¬μ‘°λ¬Όλ‘ λννλμμΌλ©°, ν΄μμμ€μ λ¨μν μ μ ν΄μμμ λ€μν λμ κ±°λμ ν΄μνλ ννλ‘ κ·Έ λ²μκ° λμ΄λκ³ μλ€. λν λ¨μν ν΄μμ λμ΄μ μ΅μ ν κΈ°λ²μ ν΅ν΄ μ€μ μ€κ³μ λ°μλλ ννλ‘ μμΉν΄μμ μμμ΄ λμ΄λκ³ μλ μ€μ μ΄λ€. μ΄λ‘ μΈνμ¬ μ μ° μμμ μ¦κ°μλ λΆκ΅¬νκ³ λν ꡬ쑰물μ λμ κ±°λμ μ΅μ νμλ λ§μ μ΄λ €μμ΄ μ‘΄μ¬νκ³ μλ€. μ΄λ₯Ό ν΄κ²°νκΈ° μν΄μ λ€μν μΆμκΈ°λ²μ΄ μ°κ΅¬λκ³ μλ€.
κΈ°μ‘΄ μΆμ κΈ°λ²λ€μ λ¨μΌ CPUμμ νλ²μ ν΄μμ μ΄μ μ λ ννλ‘ λν ꡬ쑰물μ ν΄μμ μ μ μ νλ μμ€ νμμ μ μ λ©λͺ¨λ¦¬μ κ³μ°μκ°μ ν΅ν΄ μννλ κ²μ λͺ©νλ‘ νμλ€. νμ§λ§ νμ¬λ CPU ν΄λμ μ¦κ° μλκ° λνλκ³ CPU κ°μκ° μ¦κ°νλ λ©ν°μ½μ΄ ννλ‘ λ³νλκ³ μλ€. λν λ¨μ ν΄μμ λμ΄ μ΅μ μ€κ³μ λν μμκ° λλ μ΄ μ¦κ°νκ³ μλ€. μ΄λ¬ν νμ¬ μν©μμ λ³λ ¬νμ λ°λ³΅ ν΄μμ μ ν©ν μΆμ κΈ°λ²μ κ°λ°μ΄ μΆμλ² κ΄λ ¨ μ°κ΅¬ μ€ ν΅μ¬ μ°κ΅¬λΌκ³ μκ°λλ€.
λ³Έ λ
Όλ¬Έμμλ μμ λ κΈ°λ° μΆμ κΈ°λ²μ μ ν©ν λΆκ΅¬μ‘° κΈ°λ²μ κ³ μνμ¬ λ³λ ¬ν ν¨μ¨μ±μ μ¦κ° μν€κ³ , μ΄μ κ³Όμ μμ μΆμλ νλ ¬μ λ€μ ν΄μμμ μ¬μ¬μ©νμ¬ μ νλ μμ€ μμ΄ λ°λ³΅ ν΄μμ ν¨κ³Όμ μΌλ‘ μννλ μΆμ κΈ°λ²μ κ°λ°νμλ€. μ΄λ κ² κ°λ°λ μμ λ κΈ°λ° μΆμ κΈ°λ²μ μλ¬Έμ μΈ κ΅¬μ‘° μμ€ν
μλ³κ³Ό μ΅μ μ€κ³μ νμ© ν μ μλ€. νΉν μ μλ κΈ°λ²μ κΈ°μ‘΄ λΆκ΅¬μ‘° κΈ°λ²κ³Ό λ¬λ¦¬ μ νλ μμ€μ΄ μμ΄ κ³μ°μ λμ μ νλλ₯Ό μꡬνλ μμ€ν
μλ³ κΈ°λ² νμ©λκ° λλ€.
λ³Έ λ
Όλ¬Έμμλ κ³ μλ κΈ°λ²μ νμ©νμ¬ λν ꡬ쑰물μ μμ€ν
μλ³μ λν μ°κ΅¬λ₯Ό μ§ννμλ€. μ μλ μΆμ κΈ°λ²μ μ¬μ©νμ¬ μμ€ν
μλ³ κ³μ°μμ ν¨μ¨μ λμμΌλ©°, μΈ‘μ μ€μ°¨λ₯Ό κ³ λ €ν μμ€ν
μλ³κΈ°λ²μ ꡬμ±νμλ€. λν ꡬ쑰물μ μμλ¨μμ μ νμμ λͺ¨λΈμ κ°±μ νλ λκ·λͺ¨ μμ€ν
μλ³ λ¬Έμ λ₯Ό μν΄ μμ€ν
μλ³μ μ ν©ν μλ¬Έμ ν΄μ μκ³ λ¦¬μ¦λ€μ κ°λ°νμλ€. κ·Έλ¦¬κ³ μ£Όμμ λ μ μ κΈ°λ²μ νμ©ν μΌμ μμΉ μ μ κΈ°λ²μ κ³ μνμλ€. κ³ μλ μΌμ μ μ κΈ°λ²μ κ²μ¦μ μνμ¬ μ€μ ꡬ쑰물μ μ§λ μ€νμ μννμμΌλ©°, μΈ‘μ λ μ 보λ₯Ό ν΅νμ¬ μμ€ν
μλ³μ μννμλ€.
λ§μ§λ§μΌλ‘ μ μλ κΈ°λ²λ€μ΄ μ€μ μ°μ
μ μ΅μ μ€κ³μ νμ© κ°λ₯μ±μ λμ΄κΈ° μν΄ μ°μ
체μμ λ§μ΄ μ¬μ©λκ³ μλ μμ© νλ‘κ·Έλ¨(Nastran, Abaqus, Ansys)κ³Ό μ μλ κΈ°λ²μ ꡬνν Matlabνλ‘κ·Έλ¨μ μ°λμ ν΅νμ¬ μ΅μ μ€κ³λ₯Ό μννμλ€. μμ© νλ‘κ·Έλ¨κ³Ό Matlabμ μ°λμ Matlabμ΄ λ©μΈ νλ‘κ·Έλ¨μΌλ‘ μ μλ κΈ°λ²μΌλ‘ μ΅μ νλ₯Ό μ§ννκ³ μ΄ λ νμν κ°μ’
μ 보 λ€μ μλμΌλ‘ μμ© νλ‘κ·Έλ¨μμ μ»λ ννλ‘ κ΅¬μ±νμλ€. μ΄λ₯Ό μν΄ μμ© νλ‘κ·Έλ¨ λ³λ‘ μ 곡νλ λͺ
λ Ήμ΄λ€μ μ΅νκ³ , μ΄λ¬ν λͺ
λ Ήμ΄λ€λ‘ ꡬμ±λ μμ© νλ‘κ·Έλ¨ input νμΌμ μμ±νλ Matlab ν¨μλ₯Ό μμ© νλ‘κ·Έλ¨ λ³λ‘ μμ±νμλ€. μμ© νλ‘κ·Έλ¨μμ μμ±λ μΆλ ₯ νμΌμ MatlabμΌλ‘ μ½λ κ² λν μμ© νλ‘κ·Έλ¨ λ³λ‘ ν¨μλ‘ μμ±νμ¬ μ΅μ ν λμ€μ νμν μ 보λ₯Ό μΈμ λ μ§ μλμΌλ‘ μ»μ μ μκ² κ΅¬μ±νμλ€. μ΄λ κ² κ΅¬μ±ν μμ©νλ‘κ·Έλ¨κ³Ό Matlabμ μ°λ μ΅μ ν κ²°κ³Όλ μ΅μ’
μ μΌλ‘ μ΅μ ν κ²°κ³Όλ‘λΆν° λμΆλ μ€κ³ λ³μλ₯Ό μμ© νλ‘κ·Έλ¨μ μ
λ ₯ν ν ν΄μμ ν΅νμ¬ κ²μ¦νμλ€.1. μ λ‘ 1
1.1 μμ λ κΈ°λ° μΆμκΈ°λ² 2
1.2 μμ€ν
μλ³ 4
1.3 λ
Όλ¬Έ κ΅¬μ± λ° μ μ λ΄μ© 7
2. μμ λ κΈ°λ° μΆμκΈ°λ² 9
2.1 μμ λ κΈ°λ° μΆμ κΈ°λ² μ μν 10
2.1.1. μ μ μμ€ν
μΆμκΈ°λ² 12
2.1.2. λμ μμ€ν
μΆμκΈ°λ²: λ¨μΌ μ°μ° 13
2.1.3. λμ μμ€ν
μΆμκΈ°λ²: λ°λ³΅ μ°μ° 14
2.2 μ£Όμμ λ μ μ κΈ°λ² 16
2.2.1. μμ°¨μ μκ±°λ² 16
2.2.2. μλμ§μμΈ‘ κΈ°λ² 17
2.2.3. 2λ¨κ³ μΆμκΈ°λ² 18
2.3 μ μλ μΆμκΈ°λ² 21
2.3.1. λ³λ ¬νλGuyanκΈ°λ²κΈ°λ° λ€λ¨κ³ μΆμκΈ°λ² 24
2.3.2. λ³λ ¬νλ λΆκ΅¬μ‘° λμ μΆμκΈ°λ² 28
2.3.3. λ°λ³΅ κ³μ°μ μν μΆμκΈ°λ² 31
2.4 μμΉ μμ 35
μμΉμμ 1. λ¨μ νν (simple plate) 35
μμΉμμ 2. μλμ°¨ νλ μ(Car frame) 40
3. μμ€ν
μλ³ κΈ°λ² 46
3.1 μμ€ν
μλ³ μ μν 47
3.2 μ μν μμ€ν
μλ³ μκ³ λ¦¬μ¦ 54
3.3 μμΉ μμ 72
μμΉμμ 1. κ³μΈ΅μ κ΅°μ§ κΈ°λ² κ²μ¦ 72
μμΉμμ 2. μ μ μκ³ λ¦¬μ¦μ νμ©ν κΈ°λ² κ²μ¦ 81
μμΉμμ 3. Iν 보(I-beam)μμ (λ€μ€ μν μΈνΈ κΈ°λ² κ²μ¦) 90
μμΉμμ 4. μΈ‘μ μ€μ°¨λ₯Ό κ³ λ €ν μμ€ν
μλ³ κ²μ¦ 98
4. μΌμ μμΉ μ μ κΈ°λ² κ³ μ λ° μ§λ μ€νμ ν΅ν κ²μ¦ 103
4.1 μ£Όμμ λ μ μ κΈ°λ² κΈ°λ° μΌμ μμΉ μ μ κΈ°λ² 103
4.2 μΌμ μμΉμ λ°λ₯Έ μΈ‘μ μ€μ°¨μ μν₯λ ₯μ λΆμ 107
4.3 κ²μ¦μ μν μ€ν λͺ¨λΈ μ€μ λ° μ§λ μ€ν κ΅¬μΆ 113
4.4 μΌμ μμΉ μ μ κ²°κ³Ό 122
4.5 μ§λ μ€ν λ° μμ€ν
μλ³ κ²°κ³Ό 132
5. μ΅μ μ€κ³ 138
5.1 μμ©νλ‘κ·Έλ¨κ³Όμ μ°κ³λ₯Ό ν΅ν μ΅μ μ€κ³ 138
5.2 μ μ μκ³ λ¦¬μ¦μ νμ©ν μ΅μ ν μμΉ μμ 146
6. κ²° λ‘ 152
μ°Έ κ³ λ¬Έ ν 155Docto
Investigation on the Effects of Target Localization and Dielectric Spacers on Sensitivity Enhancement of Metallic Nanowire-based Surface Plasmon Resonance Biosensors
νμλ
Όλ¬Έ(μμ¬) --μμΈλνκ΅ λνμ :μ κΈ°. μ»΄ν¨ν°κ³΅νλΆ,2010.2.Maste
A Study on Teaching Persuasive Writing Using Empirical Arguments
νμλ
Όλ¬Έ (μμ¬)-- μμΈλνκ΅ λνμ : κ΅μ΄κ΅μ‘κ³Ό(κ΅μ΄κ΅μ‘μ 곡), 2013. 2. κΉμ’
μ² .μ΄ μ°κ΅¬λ λ³΄νΈ λ
μλ₯Ό λμμΌλ‘ νλ μ€λμ κΈμ°κΈ°μμ κ²½νμ λ
Όκ±°κ° μ΄λ»κ² νμ©λκ³ λ
μμ νλ λ³μ©μ κ΄μ¬νλμ§ μ΄ν΄λ³΄κ³ κ·Έ κ΅μ‘ λ°©μμ λͺ¨μνλ λ° λͺ©μ μ΄ μλ€. μ΄λ μΌμ μνμμ μ¬λλ€μ΄ μλ―Έμλ μμ μ κ²½νμΌλ‘λΆν° μμ μμ 곡κ°μ μ λνμ¬ μ€λλ ₯μ νλνκ³ μμμλ λΆκ΅¬νκ³ μ μ κ΅μ‘ νμ₯μμλ νμ λ
Όλ¦¬νκ³Ό μμ°κ³Όνμ νλ§₯λ½μ μ κ·Όμ΄ μ£Όμ’
μ μ΄λ£¨μ΄ μ¨ κΈ°μ‘΄μ μ€λμ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘μ λν λ°μ±μΌλ‘λΆν° μΆλ°ν κ²μ΄λ€.
μ΄ μ°κ΅¬μμ μ€λμ κΈμ°κΈ°λ λ³΄νΈ λ
μλ₯Ό λμμΌλ‘ νμ¬ λ
μμ νλλ₯Ό λ³μ©μν€κΈ° μν μλλ‘ μ±λ¦½λλ λ¬Έμ μΈμ΄ μμ¬μν΅ νμλ₯Ό κ°λ¦¬ν¨λ€. μ€λμ κΈμ°κΈ°λ λ¬Έμ λ¬Ένμ μμ±μ λ³΄νΈ λ
μλ₯Ό λμμΌλ‘ νλ©°, λ
μμ νλ λ³μ©μ΄λΌλ λͺ©μ μ λ¬μ±νκΈ° μν΄ μ΄μ±μ μꡬμ κ°μ±μ μꡬλ₯Ό μ¬μ©νλ€. κ·Έλ¦¬κ³ λ¬Έμ μΈμ΄ μμ¬μν΅ νμλ‘μ μ€λμ κΈμ°κΈ°μμλ νμμ νμ€μ λν νλκ° λͺ
μ μ ννλ‘, μ΄λ₯Ό λ·λ°μΉ¨νλ νμ€ μ¬λ‘μ νμ€ κ΅¬μ‘°κ° κ²½νμ λ
Όκ±°μ ννλ‘ μ μλμ΄ λ
Όλ¦¬μ μΌλ‘ μ°κ²°λλ€. κ²½νμ λ
Όκ±°λ νμ€ μ¬λ‘λ ꡬ쑰λ‘λΆν° μΈμ΄μ μΌλ‘ λΆνΈννμ¬ μμ μμ κ²½νκ³Ό κ°μΉκ΄μ νΈμν¨μΌλ‘μ¨ μ΄λ€ μμ¬μ ν¨κ³Όλ₯Ό μλν μ€λμ λ
Όκ±°λ₯Ό κ°λ¦¬ν€λ©° νμ€κ³Όμ μ‘°νλ₯Ό μ μ λ‘ μ±λ¦½λλ€. μ΄ μ°κ΅¬μμλ μ€λμ κΈμ°κΈ°μμ κ²½νμ λ
Όκ±° νμ©μ μ€κ±°λ₯Ό λ§λ ¨νκΈ° μν΄ λ
μμ μ κ²° λμλ₯Ό μ€μ¬μΌλ‘ κ²½νμ λ
Όκ±°μ μμκ³Ό νμ€κ³Όμ μ‘°νλ₯Ό λ€λ£¬ μꡬ μ μμ¬ν μ΄λ‘ μ κ²ν νμλ€. μ΄μ λ°λ₯΄λ©΄ κ²½νμ λ
Όκ±°λ νμ€μ λν νμμ νλμ λ€μν νμ€ λ§₯λ½κ³Όμ μ‘°νλ₯Ό λ°νμΌλ‘ μ λΉμ±μ΄ νλ¨λλ©°, λ³΄νΈ λ
μμ μ κ²° λμ μ¬λΆλ₯Ό μ€κ±°λ‘ μ€νλλ€.
κ²½νμ λ
Όκ±° νμ©μ μ€κ±°λ₯Ό λ§λ ¨ν λ€μμλ νμ΅μμ μ€λμ κΈμ°κΈ° μλ£λ₯Ό μμ§νμ¬ νμ€μ λν νλ, νμ€ μ¬λ‘μ μμ©, νμ€ κ΅¬μ‘°μ μμ©μ΄λΌλ μΈ κ°μ§ μΈ‘λ©΄μμ κ²½νμ λ
Όκ±° νμ© μμμ λΆμνμλ€. νμ€μ λν νμμ νλλ λ
Όμ νμμ λν νλμ λ§₯λ½μ λν νλλ‘ λλ μ μλ€. λ
Όμ νμμ λν νλλ λ€μ νμ μ€νκ³Ό νμ μ€μ§μ νλ μ νμ λ°λΌ λ¬Έμ μ κΈ°λ₯Ό μν λ
Όκ±°μ λμμ μ λΉνλ₯Ό μν λ
Όκ±°λ‘ ꡬ체νλμλ€. λ§₯λ½μ λν νλμ κ΄λ ¨ν΄μλ μΈμ΄μ λ§₯λ½, μν© λ§₯λ½, μ¬νγλ¬Ένμ λ§₯λ½μ΄ κ²½νμ λ
Όκ±°λ₯Ό νμ©νλ λ° μν₯μ λ―ΈμΉκ³ μμμ νμΈνμλ€.
νμ€ μ¬λ‘μ μμ©μ νΉμ μ¬μ€μ΄λ μ¬λ‘λ₯Ό 보μ¬μ€μΌλ‘μ¨ λ³΄νΈ λ
μμ λμλ₯Ό μ»κΈ° μν κ²μ΄λ€. νμ€ μ¬λ‘λ₯Ό μμ©ν κ²½νμ λ
Όκ±°λ ꡬ체μ±μ κΈ°λ°ν κ²½μ°μ μ μ¬μ±μ κΈ°λ°ν κ²½μ°λ‘ λλμ΄ λ³Ό μ μλ€. ꡬ체μ±μ κΈ°λ°ν νμ€ μ¬λ‘μ μμ©μΌλ‘λ μλ‘μ΄ μ¬μ€λ‘λΆν° μΌλ°νλ₯Ό ν΅ν΄ λ
μμ λμλ₯Ό μ»κ³ μ νλ μμμ λ³΄νΈ λ
μμ μ κ²° λμλ₯Ό μ μ ν μμ¦μ΄ λ°κ²¬λμλ€. μ μ¬μ±μ κΈ°λ°ν νμ€ μ¬λ‘μ μμ©μ λ³΄νΈ λ
μλ‘λΆν° μ΄λ―Έ λμλ₯Ό μ»μ μ€κ±°μΉμ λμλ₯Ό μ»κ³ μ νλ μ£Όμ μ κ΄κ³λ‘λΆν° νμ±λλ κ²μΌλ‘μ μ μΆμ μμ κ° ν΄λΉνλ€.
νμ€ κ΅¬μ‘°μ μμ©μ λ μ΄μμ νμ€ μ¬λ‘ μ¬μ΄μ μ‘΄μ¬νλ μ΄λ€ μΈμ§μ κ΄κ³λ₯Ό μ μ ν κ²μΌλ‘ κ²½νμ λ
Όκ±°λ₯Ό νμ©νλ λ° λ³΄νΈ λ
μλ‘λΆν° μ κ²° λμλ₯Ό μ»μ λͺ
μ λ μ리λ₯Ό μ¬μ©νλ κ²μ΄λ€. μ¬κΈ°μμλ λμΌν μΈ΅μμ μ¬λ‘λ₯Ό μ°κ²°ν μ°μμ κ΄κ³μ μλ‘ λ€λ₯Έ μΈ΅μμ μ¬λ‘λ₯Ό μ°κ²°ν λμμ κ΄κ³λ‘ λλμ΄ μ΄ν΄ 보μλ€. μ°μμ κ΄κ³μ μν κ²½νμ λ
Όκ±°λ λ€μ μμΈκ³Ό κ²°κ³Όμ μΈκ³Όμ κ΄λ ¨μ±μ μν λ
Όκ±°μ μλ¨κ³Ό λͺ©μ μ μν©μ κ΄λ ¨μ±μ μν λ
Όκ±°λ‘ ꡬ체νλμλ€. λμμ κ΄κ³μ μν κ²½νμ λ
Όκ±°λ κΆμμ μν λ
Όκ±°μ μ¬κ³ μ λΆλ¦¬μ μν λ
Όκ±°λ‘ λλμλ€.
λΆμν κ²°κ³Όλ₯Ό λ°νμΌλ‘ μ€λμ κΈμ°κΈ°μ κ΅μγνμ΅ λ΄μ©κ³Ό λ°©λ²μ ꡬ체ννμλ€. μ€λμ κΈμ°κΈ°μ κ³Όμ μ νμ€μ λν νμμ νλλ₯Ό κ²°μ νκ³ νμ€ μ¬λ‘λ ꡬ쑰λ‘λΆν° μ΄λ₯Ό λ·λ°μΉ¨νκΈ° μν κ²½νμ λ
Όκ±°λ₯Ό νμ©νλ κ³Όμ μΌλ‘ λ³Ό μ μλ€. μ¬κΈ°μμλ μ€λμ κΈμ°κΈ°μ κ΅¬μ± μμλ₯Ό μ£Όμ₯, κ·Όκ±°, λ§₯λ½μ μΈ λ²μ£Όλ‘ λλκ³ μ΄λ₯Ό λͺ
μ μ μ§μκ³Ό λ°©λ²μ μ§μμ κ΅μ‘ λ΄μ©μΌλ‘ ꡬ체ννμλ€. μ€λμ κΈμ°κΈ°μ κ΅μγνμ΅ λͺ¨νμ κ΅μ¬μ μν λ
Όμ κ΅¬μ± λ° μ μνκΈ°μ νμ΅μμ μν λ
Όμ κ³Όμ νμνκΈ°, λ
Όκ±° λ΄μ© κ³ννκΈ°, λ
Όκ±° λ΄μ© νννκΈ°, λ
Όκ±° λ΄μ© νκ°νκΈ°μ κ³Όμ μΌλ‘ ꡬμ±νλ€. μ€λμ κΈμ°κΈ°μ νκ°μ κ²μ¦μ κ·Όκ±°μ ν©λ¦¬μ±, κ°κ΄μ±, ꡬ체μ±, λ
Όλ¦¬μ±μ μ€κ±°λ‘ μ΄λ£¨μ΄μ‘λ€.
μ΄ μ°κ΅¬λ κΈ°μ‘΄μ μ¬λ³μ μΈ κ±°λλ΄λ‘ κ³Ό μμ°κ³Όνμ κΆμλ§μ κ°μ‘°νλ μ΄μ±μ μꡬ μ€μ¬μ μ€λμ κ΄νμμ λ²μ΄λ νμ΅μμ μΆμμ μλ―Έλ₯Ό ꡬμ±νκ³ κ°μ±μ μꡬλ₯Ό κ³ λ €νμ¬ κ· νμλ μ€λ νμλ₯Ό μλνμλ€λ μ μμ μμλ₯Ό μ°Ύμ μ μλ€.β
. μ λ‘
1. μ°κ΅¬μ λͺ©μ κ³Ό νμμ±
2. μ°κ΅¬μ¬
3. μ°κ΅¬μ λμ λ° λ°©λ²
β
‘. μ€λμ κΈμ°κΈ°μμ κ²½νμ λ
Όκ±° νμ©μ μ΄λ‘ μ μ μ
1. μ€λμ κΈμ°κΈ°μ νΉμ§
1.1. μ€λμ κΈμ°κΈ°μ κ°λ
κ³Ό μ±κ²©
1.2. μ€λμ κΈμ°κΈ°μ κ΅μ‘ νν©
2. μ€λμ κΈμ°κΈ°μμ κ²½νμ λ
Όκ±°μ νμ©
2.1. κ²½νμ λ
Όκ±°μ κ°λ
2.2. κ²½νμ λ
Όκ±° νμ©μ μ€κ±°
2.3. κ²½νμ λ
Όκ±° νμ© κ΅μ‘μ μμ
β
’. μ€λμ κΈμ°κΈ°μμ κ²½νμ λ
Όκ±°μ νμ© μμ
1. νμ€μ λν νλμ λ°λ₯Έ λ
Όκ±°
1.1. λ
Όμ νμμ λν νλ
1.1.1. λ¬Έμ μ κΈ°λ₯Ό μν λ
Όκ±°
1.1.2. λμμ μ λΉνλ₯Ό μν λ
Όκ±°
1.2. λ§₯λ½μ λν νλ
1.2.1. μΈμ΄μ λ§₯λ½κ³Ό μν© λ§₯λ½μ λ°λ₯Έ λ
Όκ±° νμ©
1.2.2. μ¬νγλ¬Ένμ λ§₯λ½μ λ°λ₯Έ λ
Όκ±° νμ©
2. νμ€ μ¬λ‘μ μμ©μ μν λ
Όκ±°
2.1. ꡬ체μ±μ κΈ°λ°ν νμ€ μ¬λ‘μ μμ©
2.1.1. μμμ μν λ
Όκ±°
2.1.2. μμ¦μ μν λ
Όκ±°
2.2. μ μ¬μ±μ κΈ°λ°ν νμ€ μ¬λ‘μ μμ©
2.2.1. μ μΆμ μν λ
Όκ±°
2.2.2. μμ μ μν λ
Όκ±°
3. νμ€ κ΅¬μ‘°μ μμ©μ μν λ
Όκ±°
3.1. μ°μμ κ΄κ³μ μν λ
Όκ±°
3.1.1. μΈκ³Όμ κ΄λ ¨μ±μ μν λ
Όκ±°
3.1.2. μν©μ κ΄λ ¨μ±μ μν λ
Όκ±°
3.2. λμμ κ΄κ³μ μν λ
Όκ±°
3.2.1. κΆμμ μν λ
Όκ±°
3.2.2. μ¬κ³ μ λΆλ¦¬μ μν λ
Όκ±°
β
£. μ€λμ κΈμ°κΈ°μ κ΅μγνμ΅ λ°©μ
1. μ€λμ κΈμ°κΈ°μ κ΅μγνμ΅ λ΄μ©
1.1. μ€λμ κΈμ°κΈ° κ΅μγνμ΅ λ΄μ© μ€κ³μ μ μ
1.2. μ€λμ κΈμ°κΈ° κ΅μγνμ΅ λ΄μ© μμ
1.2.1. λͺ
μ μ μ§μμ λ΄μ© μμ
1.2.2. λ°©λ²μ μ§μμ λ΄μ© μμ
2. μ€λμ κΈμ°κΈ°μ κ΅μγνμ΅ λ°©λ²
2.1. μ€λμ κΈμ°κΈ° κ΅μγνμ΅ λͺ¨ν
2.2. μ€λμ κΈμ°κΈ° κ΅μγνμ΅μ μ€μ
2.2.1. λ
Όμ κ΅¬μ± λ° μ μ
2.2.2. κ΅μγνμ΅
2.2.3. νκ° λ° κ²μ¦
β
€. κ²° λ‘
μ°Έκ³ λ¬Έν
AbstractMaste
A Study of the Writing-to-Learn Education based on the Abductive Perspective
νμλ
Όλ¬Έ (λ°μ¬)-- μμΈλνκ΅ λνμ : μ¬λ²λν κ΅μ΄κ΅μ‘κ³Ό, 2018. 8. λ―Όλ³κ³€.μ΄ μ°κ΅¬λ νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ°λ₯Ό μννλ νμμ μλ£ ν΅ν© νλμ μν₯μ λ―ΈμΉλ μμΈμ νμνκ³ , νμ΅ κ²°κ³Όλ¬Όμ μ±ν¨λ₯Ό μ’μ°νλ μ μλ―Έν μμΈ‘ κ²½λ‘λ₯Ό λ°νμΌλ‘μ¨ κ΅μ‘μ μμ¬μ μ λμΆνκ³ κ΅μβ§νμ΅ λ°©μμ μ€κ³νλ λ° λͺ©μ μ΄ μλ€. μ΄ μ°κ΅¬μμ μ£Όλͺ©ν νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ°(writing to learn) κ°λ
μ λ΄μ© μ§μμ νμ΅μ λͺ©μ μΌλ‘ μνλλ μλ£ ν΅ν©μ κΈμ°κΈ°(writing-from-sources as a learning activity)λ₯Ό μ§μΉνλ κ°λ
μΌλ‘ μ¬μ©λμλ€. μ΄λ νμ΅μ λμμ΄ λλ νμ μ λν μ¬μΈ΅μ μ΄ν΄λ₯Ό λͺ©μ μΌλ‘ 볡μμ μλ£λ₯Ό μ½κ³ μ΄λ₯Ό ν΅ν©νμ¬ λ
μμκ² ν©λ¦¬μ μΈ κ²μΌλ‘ μμ©λ μ μλλ‘ μμ μ κ΄μ μ μ 립νλ λ¬ΈμμΈμ΄ μμ¬μν΅ νμλ‘ μ μν μ μλ€. μ΄λ μ¬μΈ΅μ μ΄ν΄μ λλ¬νκΈ° μν νμμ μΈμ§ μ²λ¦¬ κ³Όμ μ ν‘μ , μ’
μ μΌλ‘ μ€λͺ
νλ λ
Όμ¦μ μ€ν€λ§μ μΈμλ‘ μ μνμ λ°μμ ν¬ν¨νλ κ·μΆμ μ¬κ³ μ κ΄μ μΌλ‘λΆν° μ€λͺ
λ μ μλ€.
μ΄ μ°κ΅¬λ μ ν λ΄λ‘ μ μ νμ μ λν λΉνμ κ²ν λ₯Ό ν΅ν΄ μ€λ± νμ΅μμ νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μνμ μ€λͺ
νκΈ° μν μ΄λ‘ μ μ€κ±°νμ λ§λ ¨ν λ€μ(β
‘μ₯), μ€κ³β§κ°λ° μ°κ΅¬μ νμ±μ μν κ³Όμ μ ν΅ν΄ ꡬμ±λ μμ
λͺ¨νμΌλ‘λΆν° μμ§ν νμ΅μ μλ£μ λν΄ κ΅¬μ‘°λ°©μ μ λͺ¨νκ³Ό λ€μ€μ§λ¨ ꡬ쑰방μ μ λͺ¨νμ μ μ©νκ³ , νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ°λ₯Ό μννλ νμμ μλ£ ν΅ν© νλμ μ±ν¨λ₯Ό μμΈ‘νλ λ° μ μλ―Έν λ³μΈκ³Ό κ²½λ‘λ₯Ό λμΆνμλ€(β
’~β
£μ₯). λ μ°¨λ‘μ νμ±μ μνμ κ±°μ³ μ΅μ’
μ μΌλ‘ μΌλ°κ³ λ¨λ
곡ν κ³ λ±νκ΅μ μ¬ν μ€μΈ 2νλ
μΈλ¬Έμ¬νκ³μ΄ νμ΅μ(664λͺ
)λ₯Ό λμμΌλ‘ μ견 μ μν μμΈμ΄(opinion essay) κ³Όμ λ₯Ό λΆκ³Όνκ³ λ΄μ© κ΅κ³Όμ κ΅κ³Όμλ₯Ό νμ΅ μλ£λ‘ μ 곡νμ¬ κΈμ°κΈ° νλ‘μ νΈ μμ
(6μ°¨μ)μ μ€μνμμΌλ©°, μ¬κΈ°μμ μ°μΆλ μΌλ ¨μ μλ£λ€μ μμ§νμ¬ λΆμνμλ€. μμ§λ μλ£(κΈμ°κΈ° κ²°κ³Όλ¬Ό, μ±μ°°μΌμ§ κΈ°λ‘)λ μ§μ λ΄μ©λΆμμ κ²°κ³Όμ λ³νμ μ€κ³(transformative design)μ νΌν© λ°©λ²λ‘ μ μ μ©νκ³ 5μ μ²λλ‘ κ³λννμ¬ μμΈ‘λͺ¨νμ ν¬μ
λμμΌλ©°, μ°Έμ¬μ μ 체 μ§λ¨μ λμμΌλ‘ νλΉνν μμΈ‘λͺ¨νμ΄ νμ μμΈ(μ¬μ μ§μ, μΈμλ‘ μ μ λ
)μ λ°λ₯Έ μΈλΆ μ§λ¨λ³λ‘ μ΄λ»κ² μμ΄νκ² λνλλμ§ μ΄ν΄λ³΄κΈ° μν΄ λ€μ€μ§λ¨ ꡬ쑰방μ μ λͺ¨νμ μ μ©νκ³ κ·Έ κ²°κ³Όλ₯Ό λΉκ΅νμλ€.
β
£μ₯μ μμΈ‘λͺ¨ν νλΉνλ₯Ό ν΅ν΄ λ°νλΈ μ£Όμ κ²°κ³Όλ λ€μκ³Ό κ°λ€. 첫째, νμ΅ μλ£λ₯Ό μ ννκ³ νμ΅ κ²°κ³Όλ¬Ό(μλ¬Έ ν
μ€νΈ)μ ꡬμ±νλ κ²μ νμ΅ κ³Όμ μ μꡬλ₯Ό μΈμνλ κ²μΌλ‘λΆν° μ§β§κ°μ ν¨κ³Όλ₯Ό λ°λ κ²μΌλ‘ λνλ¬μΌλ©°, μ΄λ μ°Έμ¬μλ€μ΄ μΈμν νμ΅ κ³Όμ μ μꡬλ κΆκ·Ήμ μΌλ‘ μ½κΈ°κ° μλ μ°κΈ°μ κ°κΉμ΄ νμμ΄μλ€. λμ§Έ, νμ΅μ λμμ΄ λλ λ΄μ© μ§μμ νμ μ λν μ¬μ μ§μ μμ€μ λ°λΌ νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μνμ μΆλνλ μκΈ° μ‘°μ μ μΈμ§μ μ΄μ© λ°©μμ κ³ννκΈ°μ μμ νκΈ°λ‘ μμ΄νκ² λνλ¬λ€. μ
μ§Έ, μΈμλ‘ μ μ λ
μ μν₯λ ₯μ λμ²΄λ‘ μ½κΈ°μ μ ν¨ν λ°λ©΄ μ°κΈ°μλ μ ν¨νμ§ μμμΌλ©°, νμ ꡬμΈλ³λ‘ λ―ΈμΉλ ν¨κ³Όκ° μμ΄νλ€.
ννΈ μ΄ μ°κ΅¬μμλ μ νλ³ μ°Έμ¬μμ λνμ μ¬λ‘μ λν λΉκ΅λ₯Ό ν΅ν΄ μμ μ°μΆλ μμΈ‘λͺ¨νμ κ³λνλ κ²°κ³Όλ₯Ό μ§μ μΌλ‘ μ¬ν΄μνλ μ€λͺ
μ μμ°¨ μ€κ³(explanatory sequential design)μ νΌν© λ°©λ²λ‘ μ μ μ©νκ³ , μ΄λ₯Ό λ°νμΌλ‘ νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘μ μ€κ³νκΈ° μν λ°©μμ λͺ¨μνμλ€(β
€μ₯). μ΄λ₯Ό μν΄ λ¨Όμ μμΈ‘λͺ¨νμ ꡬμ±νλ λ³μΈ μ¬μ΄μ κ΄κ³μ λ°λΌ μ°Έμ¬μ μ νμ μΈλΆνλ κ΅°μ§λΆμμ μ€μν λ€μ, μ°μ, λΆμΌμΉ, λ―Έν‘μ κ΅°μ§ μ νλ³λ‘ μ΅λ λ³λμ 보μ΄λ μ°Έμ¬μλ₯Ό μ μ ν΄ νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μνμ μΈλΆ κ΅λ©΄λ³λ‘ μ§μ λ΄μ©λΆμμ μννμλ€. λΆμΌμΉ μ§λ¨μ κ²½μ°μλ μ°μ μ§λ¨κ³Ό λ§μ°¬κ°μ§λ‘ νμ΅ κ²°κ³Όλ¬Όμ ꡬμ±νκΈ° μν΄ ν
μ€νΈ ꡬ쑰μ λ
Όμ¦μ μ€ν€λ§μ λν μΈμμ λ°νμΌλ‘ ꡬ체μ μΈ μ¬λ‘κ° ν¬ν¨λ 1, 2μ°¨ μλ£λ₯Ό μ ννμ¬ νμ©νκ³ μμμΌλ, νμμ μμ¬μ κ΄μ κ³Ό κ°μΈμ μ¬μ μ§μμΌλ‘λΆν° κΈ°μΈνλ κ³Όμ νμμ λΉμ€μ΄ λμ μμ μ΄ μ νν μλ£μ μ 보λ₯Ό κ°μΈμ μ¬μ μ§μκ³Ό λ³λ³νμ¬ λλ¬λ΄κ±°λ νμ΅ μλ£μ λν μΈμ§μ λ°μμ ν
μ€νΈ λ§₯λ½ λ΄μμ μ°μΆνλ λ° μ΄λ €μμ κ²ͺκ³ μμλ€. λ°λ©΄ λ―Έν‘ μ§λ¨μ κ²½μ°μλ λ¨νΈμ μΈ μ₯λ₯΄ μ§μμΌλ‘λΆν° κ³Όμ νμμ΄ μ΄λ°λμ΄ κ΅κ³Όμ μ μμ νΉμ ν κ΄μ μ κ·Έλλ‘ μμ©νκ³ μ΄λ₯Ό μ λΉννλ €λ νμ¦νΈν₯μ λ¬Έμ λ₯Ό 보μ΄κ³ μμλ€. μ°Έμ¬μ μνμ λνλ λ¬Έμ μ μ λμ²΄λ‘ κ·μΆμ μ¬κ³ λ₯Ό λ·λ°μΉ¨νλ λ κ°μ§ μΈμ§μ μ°μ, μ¦ νμ λ΄λΆμ κ°μ (hypothesis)κ³Ό νμ μΈλΆμ μ¦κ±°(data)κ° μλ‘ κ· νμ μ΄λ£¨μ§ λͺ»νκΈ° λλ¬Έμ λ°μν κ²μΌλ‘ ν΄μν μ μμλ€. μ΄ μ°κ΅¬λ μ°Έμ¬μ μνμ λ¬Έμ μ μ μΈμ§μ μ²λ¦¬ λ²μ£Όμ νμ λ²μ£Όλ‘ μΈλΆν λ€μ, μ§μ μ€μ¬μ κ΅μ΄κ³Ό κ΅μ‘ λ΄μ© λ΄λ‘ μ κΈ°λ°νμ¬ κ°κ°μ λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°νκΈ° μν μΌλ ¨μ μμ¬μ μ λ°νμΌλ‘ νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘μ μ€κ³(λͺ©ν, λ΄μ©, λ°©λ², νκ°)λ₯Ό λ
Όμνμλ€.β
. μλ‘ 1
1. μ°κ΅¬μ λͺ©μ κ³Ό νμμ± 1
2. μ°κ΅¬μ¬ 9
3. μ°κ΅¬ λμ λ° μ°κ΅¬ λ°©λ² 13
β
‘. νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μμΈ‘λͺ¨ν ꡬμΆμ μν μ΄λ‘ μ κΈ°λ° 16
1. νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ°μ κ΅μ‘μ λ
Όμλ₯Ό μν μ μ 16
1) νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ°μ κ°λ
16
2) νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μνμ λ³Έμ§ 23
(1) 볡μμ μλ£ ν
μ€νΈμ λν μΈμ§μ λ°μ 26
(2) λ
Όμ¦μ μ€ν€λ§μ μν μ 보μ μ¬κ΅¬μ± 32
(3) μ§μ νμ¦μ μν μΈμλ‘ μ μν 39
2. νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μνμ μμΈ‘λ³μΈ 43
1) νμ΅ κ³Όμ μ μꡬ μΈμ 50
2) νμ΅ μλ£μ μ ν 53
3) νμ΅ μ 보μ λ³ν λ° ν΅ν© 56
4) νμ΅ κ²°κ³Όλ¬Όμ μ κ² 59
5) κ·μΆμ μ¬κ³ μ μΆλ°μ μΌλ‘μ μ¬μ μ§μκ³Ό μΈμλ‘ μ μ λ
61
β
’. νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μμΈ‘λͺ¨ν ꡬμΆμ μν μμ
νλ‘κ·Έλ¨ μ€κ³ 66
1. μμ
νλ‘κ·Έλ¨μ λ§₯λ½ νμ± 71
1) νꡬ(inquiry)μ λμμ΄ λλ νμ 72
2) λ΄μ© μ§μμ νμ΅ λ§₯λ½μ μ ν©ν μλ£ ν
μ€νΈ 74
3) μΈμλ‘ μ μνμ μ΄μ§νλ κ΅μνμ΅ μ§μ 78
2. μμ
νλ‘κ·Έλ¨ μ€κ³μ νμ±μ μν 83
1) 1μ°¨ νμ±μ μν 85
(1) μλ£ μμ§μ κ°μ 85
(2) νμ±μ μνμ κ²°κ³Ό λ° μμ¬μ 91
2) 2μ°¨ νμ±μ μν 93
(1) μλ£ μμ§μ κ°μ 93
(2) νμ±μ μνμ κ²°κ³Ό λ° μμ¬μ 99
3) 3μ°¨ νμ±μ μν 102
(1) μλ£ μμ§μ κ°μ 102
(2) νμ±μ μνμ μ’
λ£ 104
β
£. νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μμΈ‘λͺ¨νμ κ²μ¦ 105
1. λ³μΈ μΈ‘μ λ° μλ£ λΆμ 105
1) λ³μΈμ μΈ‘μ 105
2) μλ£ λΆμ 116
2. μ 체 μ§λ¨μ λμμΌλ‘ ν μμΈ‘λͺ¨νμ κ²μ¦ 122
1) μ£Όμ λ³μΈμ κΈ°μ ν΅κ³μΉ λ° μκ΄ 122
2) μΈ‘μ λͺ¨ν κ²μ¦ 123
3) ꡬ쑰λͺ¨ν κ²μ¦ 123
4) κΈ°μ‘΄ λͺ¨νκ³Όμ λΉκ΅ 126
5) λ
Όμ 128
3. μ¬μ μ§μμ μμ€μ λ°λ₯Έ μ§λ¨λ³ λͺ¨ν λΉκ΅ 132
1) μ£Όμ λ³μΈμ κΈ°μ ν΅κ³μΉ λ° μκ΄ 132
2) μΈ‘μ λμΌμ± κ²μ¦ 133
3) κ²½λ‘κ³μ μ°¨μ΄ κ²μ¦ 135
4) λ
Όμ 137
4. μΈμλ‘ μ μ λ
μ μ±ν₯μ λ°λ₯Έ μ§λ¨λ³ λͺ¨ν λΉκ΅ 141
1) μ£Όμ λ³μΈμ κΈ°μ ν΅κ³μΉ λ° μκ΄ 141
2) μΈ‘μ λμΌμ± κ²μ¦ 144
3) κ²½λ‘κ³μ μ°¨μ΄ κ²μ¦ 145
4) λ
Όμ 148
β
€. νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μμΈ‘λͺ¨νμ ν΄μ λ° κ΅μ‘μ μ μ© 154
1. νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° μμΈ‘λͺ¨νμ κ²°κ³Ό ν΄μ 154
1) μμΈ‘λͺ¨νμ μμμ νκ³ 154
2) κ΅°μ§ μ νλ³ μ°Έμ¬μ λΆν¬ 156
3) κ΅°μ§ μ νλ³ κ²½λ‘ λ° μ°Έμ¬μ μ¬λ‘ λΉκ΅ 159
(1) μ°μ μ νμ κ²½λ‘ λ° μ°Έμ¬μ μ¬λ‘ 161
(2) λΆμΌμΉ μ νμ κ²½λ‘ λ° μ°Έμ¬μ μ¬λ‘ 173
(3) νκ· λ―Έν‘ μ νμ κ²½λ‘ λ° μ°Έμ¬μ μ¬λ‘ 195
2. νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘ μ€κ³λ₯Ό μν μ μ 204
1) μ°Έμ¬μ μνμ λ¬Έμ μ λΆμ 204
2) νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘ μ€κ³μ λ°©ν₯ 214
3) μΌλ°νλ μ§μμ κ΅¬μ± 218
3. νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘μ μ€κ³ 221
1) νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘μ λͺ©ν 221
2) νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘μ λ΄μ© 222
3) νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘μ λ°©λ² 225
4) νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘μ νκ° 230
β
₯. κ²°λ‘ 234
1. μμ½ 234
2. μ μΈ 238
μ°Έκ³ λ¬Έν 241
Abstract 255Docto
Effects of Summary and Argument Essay Tasks on the Learning of Multiple Texts
μ΄ μ°κ΅¬λ λ΄μ© μμ μ§μμ ν¬ν¨νλ 볡μμ μλ£λ₯Ό νμ©ν νμ΅ μν©μμ μμ΄ν κ³Όμ μ μνμ΄ κ°μΈμ ν
μ€νΈ νμ΅μ μ΄λ»κ² μν₯μ λ―ΈμΉλμ§ μ΄ν΄λ³΄μλ€. μ΄λ₯Ό μν΄ νμ μ λν μΆ©λΆν μ ν μ§μμ κ°μΆμ§ λͺ»ν λνμ νμ 137λͺ
μ λμμΌλ‘ μμ½ν κ³Όμ λλ λ
Όμ¦ν κ³Όμ κ°μ΄λ° νλλ₯Ό μ ννμ¬ κΈμ°κΈ°λ₯Ό μννλλ‘ νκ³ , κ³Όμ μν ν λ΄μ© μμ μ§μμ λν νμ, μλ£ λ΄ ν΅ν©, μλ£κ° ν΅ν©, νμ-μλ£ κ° ν΅ν© μμ€μ μΈ‘μ ν΄ κ·Έ κ²°κ³Όλ₯Ό λΆμνμλ€. μ°κ΅¬μ μ£Όμ μμ¬μ μ μ 리νλ©΄ λ€μκ³Ό κ°λ€. 첫째, μ ν μ§μμ΄ λΆμ‘±ν μ°Έμ¬μλ₯Ό λμμΌλ‘ νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ°λ₯Ό μννλλ‘ νμμ λ λ
Όμ¦ν κ³Όμ μ ν¨κ³Όλ λ°λμ κΈμ μ μΌλ‘ λνλμ§ μμλ€. λμ§Έ, μ°μν νμ΅ ν¨κ³Όλ₯Ό λ³΄μΈ μ§λ¨κ³Ό κ·Έλ μ§ μμ μ§λ¨μ΄ μνν μλ£ ν΅ν© νμλ μμ΄ν κ²½λ‘λ₯Ό κ±°μΉ κ²μΌλ‘ λνλ¬λ€. μ
μ§Έ, νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ°μ μ±ν¨λ ν
μ€νΈ μ 보μ μ κ΅νλΏ μλλΌ νμ΅μ λ²μμ ν΄λΉνλ λͺ¨λ μ 보λ₯Ό κΈμ°κΈ°μ νμ©νλμ§ μ¬λΆμ λ°λΌ ν¬κ² λ¬λΌμ‘λ€. μ΄ μ°κ΅¬λ λͺ
μμ μΌλ‘ μ£Όμ΄μ§ κ³Όμ μ νμ μν₯λΏ μλλΌ μ°Έμ¬μμ κ°μΈμ μμ±μ λ°λ₯Έ μ°¨μ΄λ κ³ λ €νλ€λ μ μμ ν
μ€νΈ νμ΅μ μν₯ μμΈμ κ·λͺ
νκ³ , ν₯ν νμ΅ λͺ©μ κΈμ°κΈ° κ΅μ‘μ μ€κ³νλ λ° νλμ κΈ°μ΄ μλ£λ‘ νμ©λ μ μμ κ²μ΄λ€.
This study aims to compare the effects of summary and argument essay tasks when undergraduates read multiple texts on a particular content domain. For this purpose, data were collected from 137 undergraduates with low prior knowledge on topic. Further, quantitative analyisis by sub-criteria was employed to evaluate the effects of writing tasks on the learning of multiple texts. The results were as follows. First, participants in the summary condition outperformed those in the argument condition, which could be said to bolster the assumption that agument essay tasks are not optimal for everyone, especially those without sufficient prior knowledge. Second, the cognitive processes displaying intertextual & writer-source integration was separated between the naΓ―ve and sophisticated learning groups. Third, participants who used the whole given documents in order to write a argument essay obtained higher scores on the measures developed to assess text recall and intratextual & writer-source integration, respectively