Purpose: This study is designed as a non-equivalent, control group pre/post-test for identifying effectiveness of a workplace walking program using a fitness tracker including individual counseling and tailored text messaging. Methods: Seventy-nine employees from two large companies were allocated into an intervention group (n=39) and a control group (n=40). Participants were asked to wear a fitness tracker (Fitbit Charger HR) during 24-hour, 5-days per week, for 10 weeks. The intervention group was provided with daily walking steps measured by Fitbit, weekly counseling with a specifically designed workbook, and seven weekly text messaging, and the control group with the fitness tracker only. Results: At the week 10 measurement, there were significant differences between the intervention and control groups in physical activity self-efficacy (p<.001), physical activity behavior (p<.001), daily walking steps (p<.001), systolic blood pressure (p=.033), and wellness (p<.001). Conclusion: These results suggest that the workplace walking program using a fitness tracker including individual counseling and tailored text messaging is more effective for persons with 10,000 steps/day. Therefore, it is recommended to actively apply this workplace walking program to inactive employees for encouraging regular physical activities and improving their wellness.
문자 메시지는 휴대폰을 사용하는 사람들에게 중요한 의사소통의 방법 중 하나이다. 또한 친구맺기 방식이 필요 없이 사용이 가능하기 때문에 이를 악용한 불법 광고 스팸메시지가 기승을 부리고 있다. 최근 스팸 필터링을 위해 기계 학습을 이용한 시스템들이 등장 하였지만 많은 계산을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검색할 쿼리를 입력할 때 부정확한 쿼리를 입력하더라도 저장된 데이터베이스와 비교하여 가장 비슷한 단어를 차수 개념을 적용하여 유추하는 집합 기반 POI(Point of Interest) 검색 알고리즘을 이용하여 스팸 필터링 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하면 서버 컴퓨팅 없이 문자의 조합만을 이용해 쿼리를 유추할 수 있기 때문에 스팸 필터링에 적용하여 입력된 문자메시지가 교묘하게 변형되더라도 스팸이라고 필터링이 가능하다. 또한 문장 유사도 측정 기법을 활용하여 스팸 필터링 성능을 향상시켰으며, 스팸 필터링에 취약한 특정 유형도 걸러내기 위해 특정 전처리 과정을 지원함으로써 대부분의 스팸메세지를 필터링 가능하도록 하였다. 기존 집합기반 POI 검색 알고리즘과 이를 확장 시킨 문장 유사도 측정 기법, 특정 전처리 과정을 추가한 시스템으로 필터링 시스템의 성능평가를 진행하였다. 그 결과 본 논문에서 구현한 시스템이 기존 집합기반 POI 알고리즘과 비교하여 향상된 스팸 필터링 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 이동통신사 3사에서 필터링에 취약한 유형이 본 논문에서 구현한 시스템으로 높은 성능으로 필터링이 가능하다는 것을 확인하였다.
최근 이동통신기술의 발전과 높은 휴대전화보급률 덕분에 접근성이 높은 긴급재난문자 서비스에 대한 기술연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히, 최근 COVID-19 감염병의 전 세계적인 확산으로 재난에 의한 피해를 막기 위한 노력이 계속되고 있다. 현재 긴급재난문자 서비스는 복잡성이 낮고 효율적이다. 하지만 수신지역이 불명확하여 불필요한 메시지의 반복수신 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 전문가 인터뷰와 설문 분석을 통하여 긴급재난문자 서비스 개선을 위한 요구사항을 도출하고, 단말의 능동적 재난문자 수신이 가능한 Active Geo-Targeting을 이용한 긴급재난문자 서비스 시나리오를 제안한다. 또한 제안 시나리오를 실현하기 위하여 새로 정의된 CIB(Control Information Block)를 포함하는 인터페이스 프로토콜을 고안한다.
휴대폰과 메신저 등 통신 환경에서 문자 메시지를 전송할 때 표준어가 아닌 왜곡된 어휘들을 사용하고 있으며, 이러한 변형된 어휘들은 음성 인식, 음성 합성, 문서 정보 추출 등 언어처리 및 관련 분야의 응용 시스템에서 많은 문제점을 유발시킨다. 본 논문에서는SMS 문장들의 변형 및 띄어쓰기 오류를 자동으로 교정하여 형태소 분석 및 품사 태깅의 성능 저하 문제를 방지하는 문자열 오류의 교정 방법을 제안하고 시스템을 구현하였다. 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 변형된 문자열 사전을 구축하는 방법으로 (1) 통신 어휘집을 기반으로 수동으로 구축하는 방법, (2) 수작업으로 구축된 말뭉치로부터 자동으로 변형된 문자열을 추출하는 방법, (3) 자동으로 변형된 문자열을 추출할 때 좌우 문맥을 고려하는 방법에 대하여 시스템을 구현하고 실험을 통하여 비교-분석 및 성능 평가 결과를 제시하였다.
HDTV의 새로운 기술은 맑고 뚜렷한 방송영상과 다중음향 사운드를 제공하며 방송의 기대수준을 높이는데 기여하고 있으며, 이러한 HDTV의 고품격화는 기존의 TV에 비해 4배나 높은 해상도와 16:9 와이드 화면 제공이 큰 역할을 했다고 해도 과언이 아닐 것이다. 이 같은 방송시청의 환경변화는 특히 문자그래픽(Character Graphic)이 단지 영상 메시지를 '전달'하기 위해 쓰였던 보조적 수단이 아니라 프로그램의 가치를 높여주는 시각적인 요소로 자리잡게 하였다. 따라서 TV화면의 대형화와 영상의 고품질화에 적합한 글자표현을 위해 문자의 글꼴, 크기, 색상, 이동속도 등 문자의 속성에도 다양한 변화가 필요한 실정에 이르렀다. 본 논문에서는 방송제작과정의 역할에 따라 전문가 그룹을 세 그룹(아트 디렉터, CG 디자이너, 제작 및 송출기술)으로 나누어 두 차례 실시한 델파이 조사를 통해 방송시청의 환경변화에 따른 문자그래픽의 시각적 요소 및 시각 인지도를 분석하였고, 이에 따라 OSMU 환경에 따른 매체로의 변형이 가능한 문자그래픽의 제작기준과 개선방향을 제안한다.
스마트 기기가 보급화 됨에 따라서 사용자는 다양한 방법을 이용하여 인증 서비스를 이용할 수 있게 되었다. 인증 서비스로는 아이디와 비밀번호를 이용한 인증, 문자 메시지를 이용한 인증, OTP(One Time Password)와 같은 일회용 비밀번호를 이용한 인증 등이 있다. 본 논문은 광학문자인식 기술을 이용하여 지식기반 인증의 보안성 문제를 해결하고 쉽고 빠르게 사용자를 인증할 수 있는 인증 시스템을 제안한다. 제안하는 인증 시스템은 사용자가 업로드한 이미지에서 문자를 추출하고 추출된 문자 정보를 이용하여 사용자를 인증한다. 제안하는 인증 시스템은 외부로 쉽게 노출되거나 분실 위험이있는 비밀번호나 OTP를 사용하지 않으며 정확한 사진을 사용하지 않으면 인증이 불가능하다는 장점을 가진다. 제안한 인증 시스템은 플랫폼에 구애받지 않으며 사용자 인증 및 파일 암호화, 복호화에도 활용이 가능하다.
HL7 (Health Level 7)은 Healthcare 환경의 이질적 시스템간에 임상 및 관리정보의 교환을 가능하게 하는 국제 표준 프로토콜로서 표준 인코딩 규칙에 따른 다양한 HL7 메시지 양식을 정의하고 있다. 본 논문에서는 메시지 객체 모델(Message Object Model)과 메시지 정의 저장소(Message Definition Repository)를 이용하여 유연성, 재사용성, 확장성이 탁월한 HL7 인코딩/디코딩 프레임워크의 설계 및 구현을 제시한다. 메시지 객체 모델은 HL7 메시지를 구성하는 객체들과 그들 간의 다양한 관계를 나타내는 추상적 HL7 메시지 양식으로서, 세그먼트, 필드, 컴포넌트 등과 같은 HL7 메시지의 표준 구성요소들 간의 논리적 관계를 반영하는 동시에 표준안에 의해 규정된 구조적 제약사항을 만족하도록 하여 준다. 메시지 객체 모델은 플랫폼 종속적인 데이터 양식과 상관없이 독립적으로 HL7 인코더와 디코더를 구축할 수 있도록 하여 주기 때문에 최소의 노력으로 임의의 이질적 병원 정보 시스템들을 상호 연결할 수 있도록 한다. 한편, HL7 메시지들을 정의하고 있는 외부 데이터베이스인 메시지 정의 저장소는 표준 HL7 메시지 양식이 수정되더라도 인코더와 디코더의 구현이 영향을 받지 않게 하여 준다. 게다가, 메시지 정의 저장소는 인코더와 디코더 각각의 입력(즉, 메시지 객체 모델로 표현된 HL7 메시지 객체와 인코딩된 HL7 메시지 문자열)에 대하여 합법성 여부를 조사하는 데 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 프로토타입 HL7 인코더와 디코더의 구현을 위해 JAVA를 이용하였지만, 제시된 인코딩/디코딩 프레임워크는 인코더와 디코더를 ActiveX, JAVABEAN 또는 CORBA 객체 등과 같이 독립된 표준 컴포넌트로서 쉽게 구현될 수 있도록 하여 준다.
스마트폰은 폭발적인 성장세와 더불어 어플리케이션의 시장규모가 크게 증대될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 직접 사진을 캡처 시킨 문자들을 텍스트로 변환시켜주고 데이터베이스를 이용해서 그 문자들의 의미를 표현하는 어플리케이션을 구현한다. 어플리케이션의 기능으로는 텍스트로 변환하고자 하는 사진을 찍거나 혹은 앨범에 있는 사진을 불러내어 텍스트로 변환을 시켜서 상대방에게 메시지나 블루투스 등을 이용하여 전송을 가능하게 해줄 수 있으며, 글꼴을 바꾼다거나 크기 등 편집 기능까지 추가적으로 가능하도록 할 수 있다. 이 어플리케이션으로 인한 효과로 인터넷이나 거리를 돌아다니다가 원하는 문구가 있으면 바로 원하는 상대방에게 쉽고 간편하고 빠르게 전달할 수 있는 편리함 등이 있다.
한극 문서의 자동 띄어쓰기는 웹 문서와 검색 질의어, 법률안 제목, 문자 메시지 등에서 띄어쓰지 않은 문장에 대해 자동으로 공백을 삽입해 주는 기능이다. 기존의 자동 띄어쓰기 기법은 각 문자 경계마다 공백 삽입 일치도를 비교하는 방식으로 평가되었으나, 실제 응용 시스템에서는 어절 인식 정확률이 높고, 공백의 과생성 오류가 적으며, 바이그램 데이터 크기가 작아야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구 조건에 따라 새로운 평가 기준을 제시하고, 이에 따라 기존 방법보다 바이그램 데이터 크기가 매우 작고, 정확률이 높은 자동 띄어씌기 방법을 제안하였다.
팩스가 보편적인 정보 전달 매체로 자리잡게 됨에 따라 기업체나 관공서 뿐만 아니라 가정에서도 많은 작업이 팩스를 통해 이루어지게 되었다. 이에 따라 팩스 문서의 분석 및 인식의 필요성이 증가하게 되었다. 팩스 문서는 표지와 내용이 두 부분으로 이루어지는데 팩스 문서의 처리를 위해서는 성명, 주소등을 포함하는 팩스 표지의 분석이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 팩스 표지 영상의 구조 분석 방법을 제안한다. 제안한 팩스 표지 구조 분석 방법은 팩스 표지가 헤드, 송/수신 정보, 메시지로 구성된다는 점에 착안하여 위치 정보를 이용한 영역 분리에 중점을 두었으며, 팩스 표지의 종류를 몇 가지로 분류하여 도표 형태의 팩스 표지도 분석이 가능하도록 하였다. 분자 인식에서는 팩스 문자 인식에 우수한 성능을 보이고 있는 자소 기반 한글 문자 인식기를 사용하였다. 또한 한글의 자소 모델에 기반한 후처리 방법을 개발하여 인식 오류를 교정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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