21 research outputs found
λ ΈμΈμ₯κΈ°μμ보ν μλ£μμ μ’ λ¨μ¬κ±΄μ΄ μ‘΄μ¬νλ λ°λ³΅μΈ‘μ μλ£μ μ΄λ³λ μ¬λ°μ¬κ±΄ κ°μ μκ΄μ±μ κ³ λ €ν κ²°ν©λͺ¨ν κ°λ°
Dept. of Biostatistics and Computing/λ°μ¬In many longitudinal studies, we observe several correlated processes: a repeated measures process and a recurrent events process. Occasionally, bivariate types of recurrent events are observed. Furthermore, the follow-up of both processes may be stopped by an informative terminal event. For example, in the Long-term Care Insurance data, higher long-term care level scores for beneficiaries are well associated with higher risk of recurrent hospitalizations or out-patient services. These processes also show strong correlation with mortality.In this thesis, a joint random effects model for the repeated measures and bivariate types of recurrent events precess with the presence of death has been proposed. These relationships are modelled by conditioning of shared random effects. Maximum likelihood estimation and inference are carried out through a Gaussian quadrature technique, assuming piecewise constant baseline hazards for recurrent events and death. The proposed model can be fitted easily by Gaussian quadrature tool, e.g. procedure NLMIXED in SAS.We applied the proposed model to the LTC Insurance data to evaluate which LTC service (institutional care or home care) is better for functional status and survival. We also compared the proposed model with other various joint models. As a result, we can not find significant differences in the effectiveness between institutional care and home care from the proposed model. However, we note that home care is associated with better survival in other joint models. These suggest that ignoring the relationships between dependent processes may lead to biased results.In this research, the proposed model greatly facilitates the application of joint random effects models with SAS NLMIXED. So we expect that the joint model can be more easily applied to real data through our thesis. And we can extend the proposed model to multiple types
for terminal event.ope
Unraveling the apoptotic role of PDCD5 by analysis of interactome
μκ³Όνκ³Ό/μμ¬PDCD5 (programmed cell death5)λ μΈν¬μ¬λ©Έμ μ€μν μν μ νλ€κ³ μλ €μ§ μ μ μμ΄λ€. νμμμλ ν΅κ³Ό μΈν¬μ§μ μ½νκ² μ‘΄μ¬νλ€κ° UV μ€νΈλ μ€μ κ°μ μ¬ν¬μ¬λ©Έμ μ λ°νλ μκ·Ήμ΄ μ£Όμ΄μ‘μ λ μΈν¬μ§μμ ν΅μΌλ‘ λΉ λ₯΄κ² μ΄λνμ¬ κΈ°λ₯μ νλ€κ³ μλ €μ Έ μμ§λ§ μμ§κΉμ§ μ΄μ λ°λ₯Έ PDCD5μ λΆμ λ€νΈμν¬λ λΆλΆλͺ
ν μν©μ΄λ€. PDCD5λ μ±μμΈν¬μ’
, μ λ°©μ, λ§μ±κ³¨μμ±λ°±νλ³, μμ, κ°μ λ±μ λ€μν μ μ’
μμ λ°νμ κ°μκ° νμΈλμμΌλ©°, μ’
μμ μ§νκ³Ό μνμλ κ΄λ ¨ μμμ΄ λ³΄κ³ λμ΄ μλ€. μ¬λ¬ μ ν μ°κ΅¬λ€μ ν΅ν΄ PDCD5κ° μ’
μλ°λ¬ μ΅μ μ μ μλ‘μ μ€μν μν μ νλ€κ³ 보μ¬μ£Όκ³ μκΈ° λλ¬Έμ, λ³Έ μ°κ΅¬μμλ λΆμμμ€μμ PDCD5μ μΈν¬μ¬λ©Έ κΈ°λ₯μ μ°κ΅¬νκ³ μ, yeast-two hybridλ₯Ό ν΅νμ¬ PDCD5μ μ κ· κ²°ν©λ¨λ°±μ§μΈ STK31 (serine/threonine kinase31)μ λμ νμλ€. Co-IPμ ν΅νμ¬ PDCD5μ STK31μ μΈν¬ λ΄ κ²°ν©μ νμΈνμκ³ , STK31μ κ³Όλ°ν μ€νμ ν΅ν΄ PDCD5κ° STK31 λλ μμ‘΄μ μΌλ‘ μ¦κ°νλ κ²μ νμΈνμλ€. μ΄λ¬ν STK31 κ³Όλ°νμ λ°λ₯Έ PDCD5μ μμ νλ p53μ΄ λ§€κ°νλ μΈν¬μ¬λ©Έκ³Ό p53μ μ μ¬ νμ±μ μ¦κ°μμΌ°λ€. shRNAλ₯Ό μ΄μ©νμ¬ μ μν PDCD5μ μ λ°ν μΈν¬μμ μνν STK31 κ³Όλ°ν μ€νμ ν΅νμ¬ STK31μ μν μΈν¬μ¬λ©Έ μ¦κ°κ° PDCD5 μμ‘΄μ μ΄λΌλ κ²μ μ μ μμλ€.μ΄λ¬ν κ²°κ³Όλ₯Ό ν΅νμ¬ STK31-PDCD5-p53μ νμ±κ²½λ‘λ μμΈν¬ μ¬λ©Έμ μμ΄μ μ€μν μν μ ν κ²μΌλ‘ μκ°λλ€ope
(A)study on variables related to preference for being homerm teachers : In Case of public middle school teachers in Seoul
νμλ
Όλ¬Έ(μμ¬)--μμΈλνκ΅ λνμ :κ΅μ‘νκ³Ό κ΅μ‘νμ μ 곡,2005.Maste
Screening test data analysis for cataract happening prediction model using Random forests
μνμ μ°ν΅κ³ννλκ³Όμ μνμ μ°ν΅κ³νμ 곡/μμ¬[νκΈ]
λ°±λ΄μ₯ μ§νμ κ΅κ°κ²½μ μ λ¬Ένμ λ°λ¬λ‘ λ
Έλ ΉμΈκ΅¬κ° μ¦κ°νκ³ μλ μμ μμ μ¬ν, κ²½μ μ μΌλ‘ μ¬κ°ν λ¬Έμ λ‘ λΆκ°λκ³ μλ μ§λ³μΌλ‘ 건κ°κ²μ§ μλ£λ₯Ό μ΄μ©νμ¬ λ°±λ΄μ₯ μ§νμ λν μ‘°κΈ° μ§λ¨μ μ΄λ£¨μ΄μ§λ€λ©΄ λ°λ³λ₯ μ ν¬κ² μ€μΌ μ μλ μ§λ³μ΄λ€. λ³Έ λ
Όλ¬Έμμλ 1994λ
λΆν° 2001λ
κΉμ§ μΈλΈλμ€λ³μμμ 건κ°κ²μ§μ λ°μ 62.555λͺ
μ 건κ°κ²μ§ μλ£(screening test data)λ₯Ό ν λλ‘ λ°±λ΄μ₯ λ°μ μνκ΅°μ λν μμΈ‘λͺ¨νμ κ΅¬μΆ λ° risk factor(μνμΈμ) κ·λͺ
μ κ΄νμ¬ μ°κ΅¬νμλ€. λ°±λ΄μ₯ λ°μ μνκ΅°μ λ κ°μ§ κ΄μ μμ λΆμν μ μμλλ° μ²«μ§Έ, 건κ°κ²μ§μ μλ£λ₯Ό ν΅ν΄ μ°¨νμ λ°±λ΄μ₯μ΄ κ±Έλ¦΄ μνμ΄ μλ κ²μ§μλ₯Ό λ°±λ΄μ₯ μνκ΅°μΌλ‘ μ μνμ¬ μ΄μ λν μμΈ‘λͺ¨ν μΆμ λ° risk factorλ₯Ό κ·λͺ
νμκ³ λμ§Έ, μ΄λ€ μ€ λ€μ μΈλΈλμ€μ λ΄μν κ²μ§μλ₯Ό λμμΌλ‘ μ€μ λ°±λ΄μ₯μ κ±Έλ¦° κ²μ§μλ₯Ό λ°±λ΄μ₯ μ§νκ΅°μΌλ‘ μ μνμ¬ λ°±λ΄μ₯ μ§ν μμΈ‘λͺ¨νμ μΆμ νκ³ risk factorλ₯Ό κ·λͺ
νμλ€. μμΈ‘λͺ¨ν μΆμ μλ Random ForestsκΈ°λ²μ μ¬μ©νμκ³ κΈ°μ‘΄μ λ°μ΄νλ§μ΄λ(datamining)κΈ°λ²μΈ λ‘μ§μ€ν± νκ·λΆμ, νλ³λΆμ, Decision Tree(μμ¬κ²°μ λ무), NaiveBayes, Bagging, Arcingκ³Ό κ·Έ μ±λ₯μ λΉκ΅ λΆμνμλ€.
Random Forestsλ₯Ό μ΄μ©ν λ°±λ΄μ₯ μνκ΅° μμΈ‘λͺ¨νμ μ νλ 64.7%μ λ―Όκ°λ 53.31%μκ³ risk factorλ λμ΄, albumin, AST, creatinine, Ca, Cl λ± μ 체μ κ΄λ ¨λ λͺ¨λ νλͺ©μ΄ risk factorκ° λ μ μμλ€.
λ°±λ΄μ₯ μ§ν μμΈ‘λͺ¨νμ μ νλκ° 67.16%, λ―Όκ°λκ° 72.28%μκ³ risk factorλ λμ΄, glucose, WBC, platelet(νμνμμΉ), triglyceride(μ€μ± μ§μ§), BMIμλ€. μ΄ κ²°κ³Όλ μ μμΈ‘λͺ¨νμ ν΅ν΄ μμ¬μ μ§λ¨ μμ΄ κ±΄κ°κ²μ§ μλ£λ§μ ν΅ν΄μ λ°±λ΄μ₯ μ§ν μ ・무μ κ΄ν μ 보λ₯Ό 70% μ λ μμΈ‘ν μ μμμ 보μΈλ€.
[μλ¬Έ]Cataracts is becoming economic and social problem seriously because national economy growth and cultural development are inducing increase of ageing population. But also this incidence of cataracts can be reduced sharply through early diagnosis using medical check-up data. This dissertation has been studied for cataract happening risk group and risk factor of predict model based on the screening data which was collected from the patients who were had screening test from 1994 to 2001.
cataract happening risk group was analyzed. First, Possible cataract risk group was defined in order to predict cataract risk predict model from screening test. Second, from this group, cataract disease group was defined by the patients who were actually suffering from cataract to predict cataract disease predict model and to find out fisk factor.
Forecasting model of cataract was used by random forest technique, and compared the efficiency between this model and other existing datamining ways, like logistic regression, discriminant analysis, Decision Tree, NaiveBayes, Bagging, Arcing.
As for random forests was 64.7% in accuracy and 53.31% in sensitivity, risk factors were age, albumin, AST, creatinine, Ca, Cl, and so on. As mentioned, the factors were possibly related with body.
Cataract disease predict model was the accuracy of risk factors was 67.16% and sensitivity was 72.68%, risk factors were age, albumin, WBC, platelet, triglyceride, BMI.
This result show that we can predict 70% about Cataract disease existence by screening test.ope
ν΄νμ± μ¬κ΄μ μΌμ μ¬νμ λΉμ©μ κ΄ν μ°κ΅¬
νμλ
Όλ¬Έ(μμ¬)--μμΈλνκ΅ λ³΄κ±΄λνμ :보건νκ³Ό,1999.Maste
κ΅μ¬μμ±κΈ°κ΄μμμ μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ μ μ©κ³Ό νμ΅κ²½ν μ°κ΅¬: μ€λ§νΈν° μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ μ€μ¬μΌλ‘
νμλ
Όλ¬Έ (λ°μ¬)-- μμΈλνκ΅ λνμ : κ΅μ‘νκ³Ό, 2014. 8. μ§λμ.μ§μμ°½μ‘°μ¬νμ λλλ μ°λ¦¬μκ² μ‘°ν, κ³΅κ° λ±μ κ°μ±μ λ₯λ ₯μ κ°μΆ μ°½μμ μΈ μΈμ¬λ₯Ό μꡬνκ³ μλ€(Hargreaves, 2011Pink, 2012). μ΄μ κ΅μ¬μκ²λ μ°½μμ±, μμλ ₯, ν΅μ°°λ ₯, μ¬λ―Έμ λ±μ μ¬κ³ λ₯λ ₯μ λ°νμΌλ‘ νμ¬, μ§μμ νμ©νκ³ μ°½μ‘°ν μ μλ μλμ΄ μꡬλκ³ μλ€. κ·Έλ¬λ μ ν μ°κ΅¬μ λ°λ₯΄λ©΄, νμ¬μ κ΅μ¬μμ±κ΅μ‘μ κ΅μμ μ£Όλμ μ΄λ‘ μ€μ¬μ μΈ μμ
κ³Ό νμμ μΈ μ΄μ λ±μΌλ‘ μΈν΄, νμ΅μλ€μκ² μ΄λ¬ν μ¬κ³ λ₯λ ₯μ ν¨μμν€μ§ λͺ»νκ³ μλ€(κΉλ³μ°¬, 2002μμ€κ²½, 2009μμ°κΈ°, 2009). λ°λΌμ κ΅μ¬μμ±κ΅μ‘μμ μλΉκ΅μ¬λ€μ΄ κΈ°μ‘΄μ κ³Όνμ , ν©λ¦¬μ μ¬κ³ μ νκ³λ₯Ό 보μν μ μλ μλ‘μ΄ μ¬κ³ λ₯Ό κ²½ννκ³ νμ΅νκΈ° μν κ΅μ‘λ°©λ²μ΄ λμ
λ νμκ° μλ€. μ΄μ κ΄λ ¨νμ¬, Eisner(2007)λ Gardner(1993, 1998) λ±μ νμλ€μ μμ μ μ¬κ³ κ° κ³Όνμ μ¬κ³ μ νκ³λ₯Ό 보μν μ μλ€κ³ μ£Όμ₯νλ©°, μμ μ νμ©ν κ΅μ‘μ κ°μ‘°νμλ€. μμ μ€μμλ μνλ λμμ μ΄ν΄λ₯Ό μ¬ννκ³ νμ€μ μ°½μ‘°μ μΌλ‘ μ¬κ΅¬μ±ν μ μλ μ¬κ³ λ₯λ ₯μ κΈΈλ¬μ£Όλ©°, μ§λ¨μΌλ‘ μ΄λ£¨μ΄μ§λ μ μ κ³Όμ μ ν΅ν΄ μ¬νμ λ₯λ ₯μ ν¨μν μ μλ€λ μ μμ κ΅μ‘μ ν¨κ³Όκ° μ
μ¦λκ³ μλ€(μ΄μΈν¬, 2000μ΄μ°¬λ³΅, 2005μ μκ·Ό, 2003μ μ¬ν μΈ, 2004). μ΄μ μ°κ΅¬μλ μ€λ§νΈν°μ λμ€νλ‘ μΈν΄ μΌλ°μΈλ€λ μμ½κ² μνλ₯Ό μ μν μ μλ€λ μ μ κ³ λ €νμ¬, μ€λ§νΈν°μ νμ©ν μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ μ°©μνκ² λμλ€(μ§λμ, νμμ , 2013).
μ΄ μ°κ΅¬μμλ μ€λ§νΈν° μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ 2012λ
1νκΈ°, Sλνκ΅ μ¬λ²λνμγκ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬γκ°μμ μ μ©νκ³ , νμλ€μ΄ μν μ μμ ν΅ν΄ μ§μμ μ¬κ΅¬μ±ν΄κ°λ μ¬κ³ κ³Όμ μ μ€μ¬μΌλ‘ νμ΅ κ²½νμ νΉμ§μ λΆμνμλ€. λΆμ μλ£λ νμλ€μ κ°μΈ μ λκ³Ό νλ³ ν¬νΈν΄λ¦¬μ€μ΄λ©°, 보쑰μ μΌλ‘ μμ
κ΄μ°° μΌμ§, λ©΄λ΄ μλ£λ νμ©νμλ€. μ°κ΅¬ λ°©λ²μΌλ‘λ μμ λ΄μ©λΆμκ³Ό μ§μ λΆμ λ°©λ²μ νμ©νμλ€.
ꡬ체μ μΈ μ°κ΅¬ λ¬Έμ λ λ€μκ³Ό κ°λ€.
첫째, νμλ€μ κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ κ΄ν μ ν μ§μ λ° κ΄μ μ 무μμΈκ°?
λμ§Έ, μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ μ μ©ν γκ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬γ μμ
μμ, νμλ€μ νμ΅ κ³Όμ μ μ΄λ»κ² μ΄λ£¨μ΄μ§λ©°, κ·Έ νΉμ§μ 무μμΈκ°?
μ
μ§Έ, μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ μ μ©ν γκ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬γ μμ
μμ, νμλ€μ νμ΅ κ³Όμ μμ λνλλ λ³νλ 무μμΈκ°?
μ°κ΅¬ κ²°κ³Όλ λ€μκ³Ό κ°λ€. 첫째, κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ λν νμλ€μ μ ν μ§μ λ° κ΄μ μ κ΄μ¬ μ£Όμ μΈ‘λ©΄μμ κ΅μ§μ¬νν, κ΅μ¬μ μΈκ°κ΄κ³, κ΅μ¬μμ±μ λ, κ΅μ¬μ λ¬Έμ± λ±μΌλ‘ μ£Όλ‘ μ΄κΈ° κ΅μ§ μ
μ§ λ¨κ³μ κ΄λ ¨λ μ£Όμ μ μ§μ€λμλ€. λν κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ κ΄ν μ ν μΈμ λ° κ΄μ μ νμμ μ
μ₯μμμ κ΅μ¬μ λν μ΄ν΄, κ΅μ¬μ λͺ¨λ²μ μΆμ λν λΉμμ μΈμ, κ΅μ₯μ λν λΆμ μ μΈ μΈμκ³Ό λ°μ±μΌλ‘ λνλ¬λ€.
λμ§Έ, νμ΅ κ³Όμ μ μ§λ¨λ³λ‘ μ νν μ£Όμ μ λ°λΌ νμ΅ κ³Όμ κ³Ό μ λ΅μ μ°¨μ΄κ° λνλ¬μΌλ©°, μ 체μ μΌλ‘λ μ£Όμ μ μ , μ£Όμ ꡬ체ν, μ€ν 리λΌμΈ ꡬμ±, 곡λ μλλ¦¬μ€ λ° μ€ν 리보λ μμ±, 촬μ, νΈμ§, μμμΌλ‘ μ΄λ£¨μ΄μ‘λ€. νμ΅ κ³Όμ μ νΉμ§μΌλ‘λ μ£Όμ λ³ νΉμ±μ λ°λ₯Έ νμ΅ κ³Όμ κ³Ό μ λ΅μ μ°¨μ΄, λ
Όλ¦¬μ μ¬κ³ λ₯Ό ν΅ν μ£Όμ ꡬ체ν, μ§λ¨ μ§μ±κ³Ό ν©μβ§νλ ₯μ ν΅ν μ§μμ ꡬμ±, μμ μ μμλ₯Ό νμ©ν μ§μμ νν, λ°μ±μ μ¬κ³ λ₯Ό ν΅ν μ±μ°° λ±μ λ€ μ μλ€.
μ
μ§Έ, νμ΅ κ³Όμ μμ λνλ λ³νλ κ΅μ§μ λν κ΄μ μ λ³νμ νμ₯, μ£Όμ μ λν λͺ°μ
, μλ‘μ΄ κ΅μ‘λ°©λ²μ λν μμ©κ³Ό λΉν λ±μΌλ‘ λνλ¬λ€. κ·Έ μΈ νμ΅ κ²½νμΌλ‘λ λλ°μν©μ λν λ¬Έμ ν΄κ²°, μνμ κ΄ν κΈ°λ³Έ μ§μμ μ΅λ, μν μ λν μ΄ν΄μ λ΄λ©΄ν, ν
ν¬λλ‘μ§μ νμ©, μ¬λ¦¬μ μΈ‘λ©΄μμμ λ³νμΈ λ€μν κ°μ μ κ²½ν, μ¬λ―Έμ μ¦κ±°μ, μ’μ μνλ₯Ό λ§λ€κ³ μΆμ μμ, μ±
μκ° λ±μ΄ μλ€.
μ΄μμ μ°κ΅¬ κ²°κ³Όλ₯Ό ν λλ‘ νμ¬, μ€λ§νΈν° μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ ν¨κ³Όμ μ μ©κ°λ₯μ± μΈ‘λ©΄μμ λ
Όμλ₯Ό νλ©΄ λ€μκ³Ό κ°λ€. 첫째, μν μ μ κ³Όμ μ ν΅ν΄ νμλ€ κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ κ΄ν μ§μ λ° κ΄μ μ λ³νκ° λνλ¬λ€. μ΄κΈ°μλ κ΅μ§ μ
μ§ λ¨κ³λ μ μ
κ΅μ¬μ μ¬νν λ± μκΈ° μ£Όλ³μ κ²½νμ κ΄μ¬μ¬κ° μ§μ€λμλ€κ°, μν μ μ κ³Όμ μ κ±°μΉλ©΄μ νκ΅ μ‘°μ§κ³Ό κ΅μ§ μ 체 μ°¨μμΌλ‘μ κ΄μ μ νλκ° λνλ¬λ€. λν μ΄κΈ°μ λνλ¬λ κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ κ΄ν λΆμ μ μΈ μΈμμ΄ μν μ μ κ³Όμ μ ν΅ν΄ λ³΄λ€ μμ©μ μΈ κ΄μ μΌλ‘ λ³ννμλ€. λμ§Έ, μν μ μ κ³Όμ μ ν΅ν΄ νμλ€μ μμ§ λ° νλ μΈ‘λ©΄μμμ λ³νκ° λνλ¬λ€. μμ§λ¨ νμ΅ κ³Όμ μ ν΅ν΄ μμ¬μν΅, λ¬Έμ ν΄κ²°λ₯λ ₯ λ±μ μ¬νμ λ₯λ ₯μ κ²½ννμκ³ , μ΄μ λ―Έλ κ΅μ¬ μλμ μ€μν λΆλΆμΈ μΌλ° μλμ΄ ν¨μλ κ°λ₯μ±μ 보μ¬μ£Όμλ€. λν μνμ μμ μ μμ±μ ν΅ν μ£Όμ μμ λͺ°μ
κ³Ό λ€μν κ°μ μ νμ΅ λ± νμ΅ νλ λ° μ μμ μΈ‘λ©΄μμμ λ³νκ° λνλ¬λ€. μ
μ§Έ, μν μ μ νμ© κ΅μ‘λ°©λ²μ ν κ΅κ³Όλͺ©μμμ μ μ© κ°λ₯μ±μ λ
Όμν κ²°κ³Ό, λ
Όλ¦¬μ μ΄ν΄μ μ¬κ³ μ νμ λ§λ ¨νλ κ³Όλͺ©μμ νμ©μ΄ κ°λ₯νλ, νμλ€μ΄ μλ°μ μΌλ‘ μ£Όμ λ₯Ό μ νν΄μΌ νλ€λ μ μμ νμ€ μμμ λ¬Έμ μμμ μ°©μν μ μλ κ΅κ³Όκ° μ μ νλ€κ³ 보μλ€. μ΄ κ΅μ‘λ°©λ²μ νκ³λ‘λ κ΅μμμ νμ΅μμ μμ
μ λν κΈ°λκ° μμΆ©λμλ€λ μ , νμ΅ κ³Όμ μμ 촬μκ³Ό νΈμ§ νλμ΄ λμ λΉμ€μΌλ‘ λνλ κ΅κ³Όμ κ΄ν μ΄ν΄λ κ³ λ―Όμ μκ°μ΄ λΆμ‘±νμλ€λ μ μ λ
Όμνμλ€.
μ΄μμ μ°κ΅¬ κ²°κ³Όλ₯Ό λ°νμΌλ‘ κ΅μ¬μμ±κ΅μ‘μ λ°©ν₯κ³Ό νμ μ°κ΅¬μ λν μ μΈμ μ μνλ©΄ λ€μκ³Ό κ°λ€. 첫째, κ΅μ¬μμ±κ΅μ‘μ μ§μ κ°μ μ μν΄ λ΄μ© μ€μ¬ μ κ·Όμ΄ μλ, λ΄μ©κ³Ό κ²°ν©ν λ°©λ² μ€μ¬ μ κ·Όμ΄ μ΄λ£¨μ΄μ ΈμΌ νλ€. λμ§Έ, κ΅μ¬μμ±κ΅μ‘μ μλ‘μ΄ λ°©λ²μΌλ‘ μν μ μ νμ© κ΅μ‘λ°©λ²κ³Ό κ°μ, μμ μ νμ©ν κ΅μ‘ λ°©λ²μ μλκ° νμνλ€. μμ μ κ³ μ°¨μμ μΈ μ¬κ³ λ₯λ ₯κ³Ό κ°μ± κ΅μ‘μ κ°λ₯νκ² ν¨μΌλ‘μ¨ νμ΅ κ²½νμ νλΆνκ² νλ κΈ°μ κ° λλ€. λμΌλ‘, νμ μ°κ΅¬μ κ΄λ ¨ν΄μλ μ€λ§νΈν° μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ λ³΄λ€ μ λ°ν 곡νμ μ κ·Ό λ°©μκ³Ό 보μ κ³Όμ μ ν΅ν΄, κ΅μ¬κ΅μ‘μ κ΅μ-νμ΅ λͺ¨λΈλ‘μ κ°λ°ν νμκ° μμμ μ μνλ€. λλΆμ΄ κ΅μ¬μμ±κ΅μ‘μ μμ΄μ μνλΏλ§μ΄ μλλΌ λ€μν μμ μ₯λ₯΄λ₯Ό νμ©ν κ΅μ‘λ°©λ²μ νμμ΄ νμνλ©°, μ΄μ κ΅ννμ§ μλλΌλ κ΅κ³Όλͺ©μ νΉμ±μ λ§λ μλ‘μ΄ κ΅μ‘λ°©λ²μ΄ κ°λ°, μ μ©λμ΄μΌ νλ€. κ΅μ¬κ° μμ μ΄ νμ μμ μ κ΅μ‘λ°μλ λ°©μμΌλ‘ νμμ κ°λ₯΄μΉλ€λ μ μ κ³ λ €νλ€λ©΄, κ΅μ¬μμ±κΈ°κ΄μμμ μλ‘μ΄ κ΅μ‘λ°©λ²μ λμ
κ³Ό μ€μ²μ κ΅μ¬μ μμ
λ°©μμ λ³νμν€κ³ μ΄λ νκ΅κ΅μ‘μ μ§ κ°μ μΌλ‘ μ΄μ΄μ§ μ μμ κ²μ΄λ€.β
. μλ‘ 1
1. μ°κ΅¬μ νμμ± λ° λͺ©μ 1
2. μ°κ΅¬ λ¬Έμ 6
3. μ°κ΅¬μ μμ 8
4. μ°κ΅¬μ νκ³ 10
β
‘. μ΄λ‘ μ λ°°κ²½ 13
1. κ΅μ¬μμ±κ΅μ‘ 13
κ°. κ΅μ¬κ΅μ‘ ν¨λ¬λ€μμ λ³νμ κ΅μ¬ μλ 13
λ. κ΅μ¬μμ±κ΅μ‘ λ΄μ©κ³Ό μ κ·Ό λ°©μμ νκ³ 30
λ€. κ΅μ¬μμ±κ΅μ‘ λ°©λ²μ λ³ν 37
2. μμ κ³Ό μνμ κ΅μ‘μ νμ© 41
κ°. μμ μ κ΅μ‘μ νμ© 41
λ. μνμ κ΅μ‘μ νμ©κ³Ό μμ 45
β
’. μ°κ΅¬ λ°©λ² 51
1. μ€λ§νΈν° μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ ꡬμ±κ³Ό μ μ© 51
κ°. λͺ©μ 51
λ. κ΅¬μ± λ° μ μ°¨ 52
λ€. κ³Όμ λ° νκ° 58
λΌ. μ¬λ‘ μ μ μ μ΄μ 60
2. λΆμ λμ λ° μλ£ 62
κ°. λΆμ λμ 62
λ. λΆμ μλ£ 63
3. λΆμ λ°©λ² 64
κ°. μμ λ΄μ©λΆμ 65
λ. μ§μ λΆμ 68
β
£. μ°κ΅¬ κ²°κ³Ό 70
1. νμλ€μ κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ κ΄ν μ ν μ§μ λ° κ΄μ 70
κ°. κ΄μ¬ μ£Όμ 70
λ. κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ κ΄ν κ΄μ 81
2. μν μ μμ ν΅ν νμλ€μ κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ κ΄ν νμ΅ κ³Όμ 85
κ°. μν μ μ κ³Όμ μμ λνλ μ§λ¨λ³ νμ΅ κ³Όμ 85
λ. μν μμ¬νλ₯Ό ν΅ν νμ΅ κ²°κ³Όλ¬Ό 곡μ λ° νΌλλ°± 129
λ€. μν μ μμ ν΅ν νμ΅ κ³Όμ μ νλ¦ 135
λΌ. νμ΅ κ³Όμ μ νΉμ§ 140
3. μν μ μμ ν΅ν νμλ€μ νμ΅ κ³Όμ μμ λνλλ λ³ν 150
κ°. κ΅μ§μ λν κ΄μ μ λ³νμ νμ₯ 150
λ. μ£Όμ μ λν λͺ°μ
152
λ€. μλ‘μ΄ κ΅μ‘λ°©λ²μ λν μμ©κ³Ό λΉν 153
λΌ. κΈ°ν νμ΅ κ²½νμ νΉμ§ 158
β
€. λ
Όμ 166
1. μν μ μμ ν΅ν νμλ€μ κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ κ΄ν μ§μ λ° κ΄μ μ λ³ν 166
κ°. μκΈ° μ£Όλ³μ κ²½νμμ κ΅μ§κ³Ό νκ΅ μ‘°μ§μ κ΄ν κ΄μ μΌλ‘ 166
λ. κ΅μ§κ³Ό κ΅μ¬μ κ΄ν λΆμ μ μΈμμμ μμ©μ κ΄μ μΌλ‘ 168
2. μν μ μμ ν΅ν νμλ€μ μμ§ λ° νλμ λ³ν 170
κ°. μμ§λ¨ νμ΅ κ³Όμ μ ν΅ν μ¬νμ λ₯λ ₯ λ° μΌλ° μλμ ν¨μ 170
λ. μνμ μμ μ μμ±μ ν΅ν νμ΅ νλ λ° μ μμ μΈ‘λ©΄μ λ³ν 171
3. μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ μ μ©κ°λ₯μ±κ³Ό νκ³ 174
κ°. κ΅μ¬μμ±κΈ°κ΄μ ν κ΅κ³Όλͺ©μμμ μ μ© κ°λ₯μ± 174
λ. μν μ μ κ΅μ‘λ°©λ²μ νκ³ 175
β
₯. μμ½ λ° κ²°λ‘ 179
1. μμ½ 179
2. κ²°λ‘ λ° μ μΈ 183
μ°Έκ³ λ¬Έν 187
Abstract 201
λΆλ‘ 205Docto
(A) study on teaching efficacy of resident teachers for clerkships of a medical school
μΈλ¬Έμ¬νμν νλκ³Όμ /μμ¬λ³Έ μ°κ΅¬λ μκ³Όλν μμμ€μ΅κ΅μ‘μμ νμκ΅μ‘μ λ΄λΉνλ κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ κ΅μν¨λ₯κ° μμ€μ μ΄ν΄λ³΄κ³ , κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ κ΅μν¨λ₯κ°κ³Ό κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ μμμ€μ΅κ΅μ‘μΈμ λ° νμλ€μ μμμ€μ΅κ΅μ‘μ λν μΈμκ³Όμ κ΄κ³λ₯Ό μμ보λ κ²μ λͺ©μ μΌλ‘ νμλ€. μ΄λ¬ν λͺ©μ μ λ¬μ±νκΈ° μνμ¬ A μκ³Όλν κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μ 50λͺ
μ λμμΌλ‘ κ΅μν¨λ₯κ°κ³Ό μμμ€μ΅κ΅μ‘ μΈμμ λν μ€λ¬Έμ‘°μ¬λ₯Ό μ€μνμμΌλ©°, A μκ³Όλν μνκ³Ό 3νλ
κ³Ό 4νλ
νμ μ΄ 184λͺ
μ λμμΌλ‘ μμμ€μ΅κ΅μ‘ μΈμμ λν μ€λ¬Έμ‘°μ¬λ₯Ό μ€μνμλ€. μμ§λ μλ£λ λΉλλΆμ, κΈ°μ ν΅κ³, λ
립νλ³Έ tκ²μ , μΌμλΆμ°λΆμ, μ΄μλΆμ°λΆμ, μκ΄λΆμ, νκ·λΆμμ λ°νμΌλ‘ μλ£λ₯Ό λΆμνμλ€. λ³Έ μ°κ΅¬μμ λ°νμ§ κ²°κ³Όλ λ€μκ³Ό κ°λ€. 첫째, κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μκ° μμμ€μ΅κ΅μ‘μ μ°Έμ¬νλ μκ°μ΄ λ§μμλ‘ κ΅μν¨λ₯κ°μ΄ λμλ€. νΉν κ΅μν¨λ₯κ° νμμμΈ μ€ νμμ λν 리λμκ³Ό μμ
μ λ΅μ λν μ‘°μ κ°μ΄ λκ² λνλ¬λ€. νμλ€λ μ 곡μμ κ΅μ‘ μ°Έμ¬μκ°μ΄ λ§λ€κ³ μΈμν μλ‘ κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μλ₯Ό λ κΈμ μ μΌλ‘ μΈμνμλ€. λμ§Έ, κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ νμ λͺ¨λ νμ μμμ€μ΅κ΅μ‘λ³΄λ€ μ ν μμμ€μ΅κ΅μ‘μ λ κΈμ μ μΌλ‘ μΈμνκ³ μμλ€. μ
μ§Έ, κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ κ΅μν¨λ₯κ°μ νμ κ΅μ‘ μ°Έμ¬μ λν λ§μ‘±λμ κ΄κ³κ° μμμΌλ©°, κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ κ΅μν¨λ₯κ°μ΄ λμμλ‘ νμ κ΅μ‘ μ°Έμ¬μ λν λ§μ‘±λλ λμλ€. νΉν κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μκ° νμ κ΅μ‘μ μ°Έμ¬ν κ²μ΄ λ§μ‘±μ€λ½κ³ , νμλ€μ΄ μ€μ΅λͺ©νλ₯Ό μκ³ μλ€κ³ μκ°ν μλ‘ κ΅μν¨λ₯κ°λ λμλ€. λ·μ§Έ, κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ μ 곡κ³μ΄λ³λ‘ κ΅μν¨λ₯κ°μ λν μ°¨μ΄λ μμλλ°, κ΅μν¨λ₯κ° νμμμΈ μ€ μ 곡μ§μμ λν μμ κ°μ μΈκ³Όκ³μ΄μ κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μκ° λ΄κ³Όκ³μ΄ κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μλ³΄λ€ λκ² λνλ¬λ€. λν νμλ€λ λ΄κ³Όκ³μ΄ μμμ€μ΅κ΅μ‘λ³΄λ€ μΈκ³Όκ³μ΄ μμμ€μ΅κ΅μ‘μμ μμμ€μ΅ λͺ©νμ λν μΈμμ΄ λμλ€. λ€μ―μ§Έ, κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ κ΅μν¨λ₯κ° μ€ νμμ λν 리λμ μμΈμ΄ μμμ€μ΅κ΅μ‘μ λν νμ μΈμκ³Ό κ΄κ³κ° μμλ€. κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ νμμ λν 리λμ μμΈμμ μ 곡μκ° λ¦¬λμμ΄ μλ€κ³ μκ°ν μλ‘ νμλ€μ μμμ€μ΅κ΅μ‘μ λ κΈμ μ μΌλ‘ νκ°νμμΌλ©°, κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ μμ¬μν΅μ΄ μννκ² μ΄λ£¨μ΄μ§κ³ , μ 곡μκ° νμμκ² κ΄μ¬μ κ°μ§κ³ μλ€κ³ μΈμνμλ€. μ΄μμ κ²°κ³Όλ€μ μ’
ν©ν΄ λ³Ό λ κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ κ΅μν¨λ₯κ°μ νμλ€μ μμμ€μ΅κ΅μ‘μ λν μΈμκ³Ό μ μ μΈ κ΄κ³κ° μμλ€. νΉν κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μλ€μ΄ κ΅μ‘μ μ°Έμ¬νλ μκ°μ΄ λ§μμλ‘ μμμ€μ΅κ΅μ‘μ λν νμλ€μ λ§μ‘±λκ° λμμΌλ©°, νμλ€μ κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μκ° νμμ λν΄ λ¦¬λμμ΄ μλ€κ³ μκ°ν μλ‘ μμ¬μν΅μ΄ μλκ³ νμλ€μκ² κ΄μ¬μ΄ μλ€κ³ μκ°νκ³ μμλ€. κ·Έλ¬λ―λ‘ μμμ€μ΅κ΅μ‘μ μ§ κ°μ κ³Ό νμ λ§μ‘±λλ₯Ό λμ΄κΈ° μν λ°©λ² μ€ νλκ° κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μμ κ΅μν¨λ₯κ°μ μ¦μ§μν€λ κ²μ΄ λ μ μμΌλ©°, κ΅μν¨λ₯κ° μ¦μ§μ λμΈ μ μλ κ΅μ‘λ΄λΉ μ 곡μλ₯Ό λμμΌλ‘ νλ λ€μν κ΅μκ°λ° νλ‘κ·Έλ¨μ κ°λ°νκ³ μ μ©νμ¬μΌ ν κ²μ΄λ€. λν μμμ€μ΅κ΅μ‘μ μ§ κ°μ μ μνμ¬ μμμ€μ΅κ΅μ‘μ μ°Έμ¬νλ μ 곡μ μΈ λ€λ₯Έ κ΅μμλ₯Ό λμμΌλ‘ κ΅μν¨λ₯κ°μ λν νμ μ°κ΅¬κ° μ΄λ£¨μ΄μ§λ κ²μ΄ νμν κ²μ΄λ€.prohibitio
Temperature-dependent bionomics of Bemisia tabaci (Gennadius) (Homoptera: Aleyrodidae) Q biotype
Thesis(masters) --μμΈλνκ΅ λνμ :λμλͺ
곡νλΆ,2008.8.Maste