[라이브영상+가사] Adele - Someone Like You ( Live at Royal Albert Hall )

I heard that you're settled down
That you found a girl and you're married now
I heard that your dreams came true
Guess she gave you things I didn't give to you


Old friend, why are you so shy?

Ain't like you to hold back or hide from the light


I hate to turn up out of the blue, uninvited

But I couldn't stay away, I couldn't fight it
I had hoped you'd see my face and that you'd be reminded
That for me, it isn't over


Never mind, I'll find someone like you

I wish nothing but the best for you, too
Don't forget me, I begged, I remember you said
Sometimes it lasts in love, but sometimes it hurts instead
Sometimes it lasts in love, but sometimes it hurts instead


You know how the time flies

Only yesterday was the time of our lives
We were born and raised in a summer haze
Bound by the surprise of our glory days


I hate to turn up out of the blue, uninvited

But I couldn't stay away, I couldn't fight it
I had hoped you'd see my face and that you'd be reminded
That for me, it isn't over yet


Never mind, I'll find someone like you

I wish nothing but the best for you, too
Don't forget me, I begged, I remember you said
Sometimes it lasts in love, but sometimes it hurts instead, yeah


Nothing compares, no worries or cares

Regrets and mistakes, they're memories made
Who would have known how bittersweet this would taste?


Never mind, I'll find someone like you

I wish nothing but the best for you
Don't forget me, I begged, I remember you said
Sometimes it lasts in love, but sometimes it hurts instead


Never mind, I'll find someone like you

I wish nothing but the best for you, too
Don't forget me, I begged, I remember you said
Sometimes it lasts in love, but sometimes it hurts instead
Sometimes it lasts in love, but sometimes it hurts instead

메타분석 참고자료

<효과크기의 선정>
1. post, 실험-통제
2. post, 실험-비교
3. post, 실험-baseline group
4. 실험, post-pre
5. post, 실험-baseline group
(Norris & Ortega, 2000 p. 446)

1. post, 실험-통제
2. post, 실험s-통제
3. (사전 동질성 확보가 되지 않았을 경우), 실험, post-pre
4. (pretest data가 제시되지 않았을 경우), post, 실험-통제
5. (실험집단만 있을 경우) 실험, post-pre
(Jeon & Kaya, 2006, p. 178)



"A third option is to include only published studies." (Light & Pillemer, 1984, p. 163)
"3. Is there publication bias?" (Light & Pillemer, 1984, p. 164)


Taking a vote (Light & Pillemer, 1984, p. 74)
Vote Counding - A New Name for an Old Problem (Borenstein et al., 2009, p. 251)


<동질성 검정 통계(Q)>
"Q 검사(Q test, Test of Consistency or homogeneity)는 동질성 검사 또는 효과 크기의 일관성 검사로서, 모든 효과 크기들이 동일한 모집단 평균값을 추정하고 있는가의 여부를 검정한다. 만약 동질성 검정이 실패한다면, 이는 효과 크기들의 분포가 이질적임을 뜻하기 때문에, 이를 해결하기 위해 표집오차 이외에 또 다른 랜덤오차 요인을 첨가한 랜덤효과 모형(random effects model)을 사용할 수 있다(오성삼, 2002). 또한 평균 효과 크기의 비교에 있어 이질 부노의 한계를 보완하기 위하여 ANOVA의 접근 논리와 수정된 가중치를 적용한 회기분석의 논리를 혼합한 혼합효과 모형(mixed effects model)을 활용할 수 있다.
본 연구에서는 위와 같은 Q 검사를 두 가지 용도로 활용하였다. 먼저 전체 평균 효과 크기를 산출하는데 있어 랜덤효과 모형을 채택할 것인가를 결정하는데 사용하였다. 다음으로 각 변인별평균 효과 크기 사이에 통계적 차이가 존재하는지 비교하는 용도로서 Q 검사를 활용하였는데, 이때는 혼합효과 모형을 채택하여 동질적이지 않은 연구 결과에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다."(이제영, 2012, p. 90)


<역변량 가중치(w)의 활용>
"메타분석은 연구 결과별로 개별 효과 크기를 산출한 후, 효과 크기들을 종합한 평균 효과 크기를 산출하는 방법으로 진행돈다. 효과 크기는 다양한 연구 결과들을 수량적으로 통합하여 분석하고자 할 때, 서로 다른 척도와 통계적 방법을 사용하여 얻어진 개별 연구 결과들을 하나의 공통 척도로 나타내어 주는 표준화된 평균치의 방법이라고 할 수 있다 .본 연구의 대상이 된 개별 연구물들은 기술 통계값이 제시되어 있으므로, 각 연구물들의 효과 크기를 알아보기 위해 비교집단과 실험집단, 또는 사전검사와 사후검사의 평균과 표준편차를 비교하여 개별 효과 크기를 산출하였다.
이때 연구마다 사례수가 다르고 연구의 질 역시 동일하지 않기 때문에 사례수가 큰 연구와 질이 높은 연구에는 가중치를 부여해 주어 메타분석에서 생기는 오류를 완화시켜야 한다. 가중치를 적용하는 방법의 한 가지로 표준오차의 역수를 가중치로 사용하는 역변량 가중치(w)를 활용하는 방법이 보다 안정된 가중치를 제공하는 방법으로 평가되고 있다(오성삼, 2002). 이에 본 연구에서도 평균 효과 크기 산출시 연구의 질을 고려한 역변량 가중치를 적용하였다." (이제영, 2012, p. 90)

<평균 효과 크기의 해석>
"역변량 가중치를 사용해 평균 효과 크기가 산출되면, 그 결과의 해석은 1) 평균 효과 크기의 95% 신뢰구간, 2) z값, 3) U3 지수(비중복 백분위수: percentile of nonoverlap) 등을 통해 검증할 수 있다. 이 때 평균 효과 크기의 95% 신뢰구간에 0이 포함되어 있지 않은 경우, 산출된 z 의 절대값이 1.96보다 큰 경우에 산출된 효과 크기가 통계적으로 유의미한 것으로 판단하게 된다. U3 지수는 효과크기를 z 점수로 보고 표준정규분포표(normal distribution table)에서 누적 면적에 해당하는 값을 찾아, 이 값을 백분위수(percentile)로 나타낸 것이다." (이제영, 2012, p. 91)


Reference

• 이제영 (2012). 코퍼스 기반 국내 CALL 연구의 동향: 메타분석을 통한 효과 분석. Multimedia-Assisted Language Learning, 15(3), 83-111.
• Borenstein, m., Hedge, L. V., Higgins, j. P. T., & Rothestein, H. R. (2009). Introduction to meta-analysis. West Sussex, UK: John Wiley & Sons, Ltd.
• Jeon, E. H., & Kaya, T. (2006). Effects of L2 instruction on interlanguage pragmatic development. In J. M. Norris & L. Ortega (Eds.), Synthesizing research on language learning and teaching (pp. 165-211). Amsterdam: John Benjamins.
• Light, R. J., & Pillemer, D. B. (1984). Summing up: The science of reviewing research. Cambridge, MA: Harvard University Press.
• Norris, J. M., & Ortega, L. (2000). Effectiveness of L2 instruction: A research synthesis and quantitative meta-analysis. Language Learning, 50, 417-528.

메타분석 참고자료

<효과크기의 선정>
1. post, 실험-통제
2. post, 실험-비교
3. post, 실험-baseline group
4. 실험, post-pre
5. post, 실험-baseline group
(Norris & Ortega, 2000 p. 446)

1. post, 실험-통제
2. post, 실험s-통제
3. (사전 동질성 확보가 되지 않았을 경우), 실험, post-pre
4. (pretest data가 제시되지 않았을 경우), post, 실험-통제
5. (실험집단만 있을 경우) 실험, post-pre
(Jeon & Kaya, 2006, p. 178)



"A third option is to include only published studies." (Light & Pillemer, 1984, p. 163)
"3. Is there publication bias?" (Light & Pillemer, 1984, p. 164)


Taking a vote (Light & Pillemer, 1984, p. 74)
Vote Counding - A New Name for an Old Problem (Borenstein et al., 2009, p. 251)


<동질성 검정 통계(Q)>
"Q 검사(Q test, Test of Consistency or homogeneity)는 동질성 검사 또는 효과 크기의 일관성 검사로서, 모든 효과 크기들이 동일한 모집단 평균값을 추정하고 있는가의 여부를 검정한다. 만약 동질성 검정이 실패한다면, 이는 효과 크기들의 분포가 이질적임을 뜻하기 때문에, 이를 해결하기 위해 표집오차 이외에 또 다른 랜덤오차 요인을 첨가한 랜덤효과 모형(random effects model)을 사용할 수 있다(오성삼, 2002). 또한 평균 효과 크기의 비교에 있어 이질 부노의 한계를 보완하기 위하여 ANOVA의 접근 논리와 수정된 가중치를 적용한 회기분석의 논리를 혼합한 혼합효과 모형(mixed effects model)을 활용할 수 있다.
본 연구에서는 위와 같은 Q 검사를 두 가지 용도로 활용하였다. 먼저 전체 평균 효과 크기를 산출하는데 있어 랜덤효과 모형을 채택할 것인가를 결정하는데 사용하였다. 다음으로 각 변인별평균 효과 크기 사이에 통계적 차이가 존재하는지 비교하는 용도로서 Q 검사를 활용하였는데, 이때는 혼합효과 모형을 채택하여 동질적이지 않은 연구 결과에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다."(이제영, 2012, p. 90)


<역변량 가중치(w)의 활용>
"메타분석은 연구 결과별로 개별 효과 크기를 산출한 후, 효과 크기들을 종합한 평균 효과 크기를 산출하는 방법으로 진행돈다. 효과 크기는 다양한 연구 결과들을 수량적으로 통합하여 분석하고자 할 때, 서로 다른 척도와 통계적 방법을 사용하여 얻어진 개별 연구 결과들을 하나의 공통 척도로 나타내어 주는 표준화된 평균치의 방법이라고 할 수 있다 .본 연구의 대상이 된 개별 연구물들은 기술 통계값이 제시되어 있으므로, 각 연구물들의 효과 크기를 알아보기 위해 비교집단과 실험집단, 또는 사전검사와 사후검사의 평균과 표준편차를 비교하여 개별 효과 크기를 산출하였다.
이때 연구마다 사례수가 다르고 연구의 질 역시 동일하지 않기 때문에 사례수가 큰 연구와 질이 높은 연구에는 가중치를 부여해 주어 메타분석에서 생기는 오류를 완화시켜야 한다. 가중치를 적용하는 방법의 한 가지로 표준오차의 역수를 가중치로 사용하는 역변량 가중치(w)를 활용하는 방법이 보다 안정된 가중치를 제공하는 방법으로 평가되고 있다(오성삼, 2002). 이에 본 연구에서도 평균 효과 크기 산출시 연구의 질을 고려한 역변량 가중치를 적용하였다." (이제영, 2012, p. 90)

<평균 효과 크기의 해석>
"역변량 가중치를 사용해 평균 효과 크기가 산출되면, 그 결과의 해석은 1) 평균 효과 크기의 95% 신뢰구간, 2) z값, 3) U3 지수(비중복 백분위수: percentile of nonoverlap) 등을 통해 검증할 수 있다. 이 때 평균 효과 크기의 95% 신뢰구간에 0이 포함되어 있지 않은 경우, 산출된 z 의 절대값이 1.96보다 큰 경우에 산출된 효과 크기가 통계적으로 유의미한 것으로 판단하게 된다. U3 지수는 효과크기를 z 점수로 보고 표준정규분포표(normal distribution table)에서 누적 면적에 해당하는 값을 찾아, 이 값을 백분위수(percentile)로 나타낸 것이다." (이제영, 2012, p. 91)


Reference

• 이제영 (2012). 코퍼스 기반 국내 CALL 연구의 동향: 메타분석을 통한 효과 분석. Multimedia-Assisted Language Learning, 15(3), 83-111.
• Borenstein, m., Hedge, L. V., Higgins, j. P. T., & Rothestein, H. R. (2009). Introduction to meta-analysis. West Sussex, UK: John Wiley & Sons, Ltd.
• Jeon, E. H., & Kaya, T. (2006). Effects of L2 instruction on interlanguage pragmatic development. In J. M. Norris & L. Ortega (Eds.), Synthesizing research on language learning and teaching (pp. 165-211). Amsterdam: John Benjamins.
• Light, R. J., & Pillemer, D. B. (1984). Summing up: The science of reviewing research. Cambridge, MA: Harvard University Press.
• Norris, J. M., & Ortega, L. (2000). Effectiveness of L2 instruction: A research synthesis and quantitative meta-analysis. Language Learning, 50, 417-528.

MOTOBATT MB16A 배터리 장착 - 쉐도우1100ACE (VT1100C2)

기존에 장착돼있더던 거지같은 12암페어짜리 중고 배터리를 탈거하고
(YTX14-BS라 14암페어인줄 알았는데 알고보니 12암페어였네요...;;)
무보수 밀폐형 배터리인 MOTOBATT 사의 MB16A를 구입해서 장착했습니다.
액 주입이나 충전할 필요 없이 바로 사용할 수 있습니다.

http://www.automoto.kr/shop/goods/goods_view.php?goodsno=16643&category=044014





생긴게 특이하죠. T자 형태입니다. 근데 이 빌어먹을 전주인들이 이거 구하기 귀찮아서인지 돈이 아까워서인지 용량 적고 사이즈 안맞는 배터리를 꼽아 쓰느라 배터리 장착 공간까지 마음대로 건드려서 엉망으로 만들어 놨네요.

다행히 동봉된 스티로폼 잘라서 공간을 채우니 잘 맞습니다.
장착하고 전압을 재니 13v 정도 나오네요. 일발시동! 아주 좋습니다.

그동안 주행하다가 배터리 방전돼서 멈추고 센터부르고 점프뛰고 실어오고 개고생한거 생각하면 눈물이... ㅠ

내일 비 안오면 한바퀴 돌아봐야겠습니다.

배터리는 정격 용량을 준수합시다.

제 바이크는 원래 16암페어짜리 배터리가 들어가 있어야 하는데,
처음엔 10암페어짜리가 들어가 있었어요. 이전 주인이 거지였던거죠.
그것도 모르고 투어갔다가 방전돼서 실어오고,
구입한 센터에서 14암페어짜리 중고 베터리로 바꿔줬는데,
오늘 투어갔다가 같은 증상으로 멈.춤.... 점프시켜서 겨우 타고 왔어요.
그 14암페어짜리도 중고라 그런지 충전이 제대로 되지 않더군요.

결국 16암페어짜리 새것으로 구입하기로 했습니다.
용달비랑 출장비 합치면 새거 사고도 남네요... 어휴 아까운 돈

이번 기회로 다시 한 번 느꼈습니다.
뭔가 불안하면 순정 쌔놈으로 교체할 것!!!

내 발을 좋아하는 다미

석사학위 논문이라 할 지라도

일개 석사학위 논문이라 할지라도 용어의 선택, 구두점의 사용, 띄어쓰기 하나까지도 예비 학자로서의 자존심을 걸고 나름의 이론적 근거를 바탕으로 막중한 책임감을 느끼며 써야 할 것이다. 그리하여 자기가 쓴 논문에 스스로가 온전히 설득된 다음에야 비로소 본논문 발표를 하고 교수님들께 보여 심사를 받을 자격이 되는 것이다. 논문에 오타가 난무하고, 기본적인 어법에 맞지 않는 문장이 심심치 않게 보인다면 그만큼 자기 논문을 세심하게 살펴보지 않은 것이며 결국 애정이 없다는 것이다. 석사학위를 취득하기 위한 도구로서의 논문이 아닌, 자기 자식같은 논문이 나오도록, 아끼고 보살피고 사랑하고 다독이고 바른 길로 이끌어야 한다. 논문은 한 번 발표하면 끝이다. 더 이상 수정할 수 없다. 그러므로 매 순간 최선을 다해서 논문을 써야 한다.