본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에 내장된 중력 센서와 GPS 센서, NFC 태그를 활용한 조난 방지 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 중력 센서를 통해 사용자의 움직임을 감지하고 GPS 센서를 사용해 사용자의 위치 정보를 확인하여 필요에 따라 회원가입 시 등록한 보호자에게 문자 메시지를 전송하거나 신고할 수 있도록 구현한다. 또한 등산 중 길을 잃었을 경우, NFC 태그를 통해 등산로의 정보를 이미지로 확인할 수 있도록 구현한다.
본 논문에서는 Semi-supervised Learning 방식의 이상감지 방법을 제안한다. 취득한 소음 데이터를 이미지화 시킨 후 Convolution AutoEncoder 학습 방법을 이용하여 모델을 학습한다. 고장 데이터와 정상 데이터 간의 데이터 불균형 문제가 대두되기 때문에 정상 데이터만을 활용한 이상감지는 실제 산업현장의 상황에 알맞게 사용할 수 있을 것이라 기대한다.
인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템의 기반 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 랭크를 사용한 중심 문장 추출을 통한 서비스와 사용자 이미지에 대한 한국어 OCR, 맞춤법 검사와 문장 생성을 가능케 하는 통합 한국어 처리 서비스 사이트를 구현함으로써, 신문 기사를 읽는 다수의 경제성을 확보했고, 한국어 처리의 편의성을 제공한다.
본 논문에서는 현재 운영되고 있는 온라인 게임에서 실력을 겨루는 형태의 경쟁적인 온라인 게임들에서 사용되어지고 있는 게임 핵이 게임에 미치는 영향을 제시한다. 그리고 게임 핵을 검출하기 위한 객체 인식 기술로 실시간 정보 획득이 가능한 YOLOv3 알고리즘을 사용하였다. 이는 속도가 빠른 객체인식 기술이며 이미지 속 물체의 외관 뿐만 아니라 전체적인 컨텍스트까지 학습을 진행한다. 그리고 나아가 게임 핵 검출을 위한 개발 및 운영적 측면에서 어떻게 지원돼야 하는 등의 내용을 제시한다.
본 논문은 간호대학생이 지각하는 간호사 이미지와 전공만족도의 관계에서 간호전문직관의 매개효과를 검증하기 위해 수행되었다. 2014년 5월 12일부터 16일까지 G시 1개 대학의 간호학과 학생 200명을 편의표집하였으며, 수집된 자료는 SPSS/PC ver 21.0 program으로 분석하였다. 간호사 이미지, 간호전문직관, 전공만족도 간에는 유의한 정적 상관관계가 있었으며, 간호대학생이 지각하는 간호사 이미지와 전공만족도 사이의 관계를 간호전문직관이 매개하는지 확인하기 위해 3단계의 회귀분석을 실시한 결과 완전매개하는 것으로 나타났으며, Sobel 검증을 실시한 결과 통계적으로 유의하였다. 따라서 간호교육과정 운영시 전공만족도 향상을 위해 재학생들의 간호전문직관을 바르게 정립해야 하며, 특히 임상실습시 기존에 가지고 있던 간호사 이미지와 현장에서 경험하는 간호사 이미지 사이의 괴리를 극복할 수 있는 대안으로 간호전문직관 정립이 더욱 필요하다.
본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose: To examine the image of nurses as perceived by nursing students and clarify the image determinants. Methods: Subjects were 260 nursing students from a nursing college in Chungcheongbuk-Do. They received and completed a structured questionnaire from March 12 to April 20. 2007. The questionnaire data was analyzed using SPSS Win 12.0. Results: The mean score of the image of nurses was 115.89 of a total 165. According to the subjects' general characteristics, the image of nurses was lower in 2nd and 3rd year nursing students who did not profess a religious affiliation, those without a nurse among their relatives, those who were neutral concerning nursing science, those whose perceived personality was negative, and in those whose perceived adaptability was moderate. The mean score of the image of nurses per item was 3.51 of a total 5, the lowest item of image of nurses was 'Many opportunities for promotion'. The mean score of factors determining the image of nurses was 3.86 of a total 5, the highest one was 'Nurses' expert knowledge'. Conclusion: Intervention to improve the image of nurses by nursing students is prudent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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