본 연구는 갑상샘 초음파 영상에서 정상영상과 결절영상을 GLCM과 머신러닝을 이용하여 분류하고자 하였다. 부산 소재 S병원에 내원하여 갑상샘 초음파를 이용하여 갑상선 결절 진단받은 600명을 대상으로 연구를 진행하였다. 갑상샘 초음파 영상에서 ROI 50 X 50 픽셀 크기로 설정 하고 GLCM을 이용하여 21개의 파라메터와 4가지 각도를 사용하여 갑상샘 정상 패턴과 갑상샘 결절 패턴을 분석하였다. 분석된 자료는 MATLAB 모델 중 SVM모델과 KNN모델을 이용하여 진단 결과가 정상과 결절을 구별할 수 있도록 하였다. 그 결과 갑상샘 결절 분류율의 정확도는 SVM모델은 94%, KNN모델은 91%으로 나타났다. 두 모델 모두 90% 이상의 정확도를 나타내었는데 이는 갑상샘 정상과 갑상샘 결절의 분류를 위해 머신러닝을 이용할 경우 분류율이 우수하다는 것을 알 수 있다. ROC곡선에서도 SVM 모델에 대한 ROC 곡선은 전반적으로 KNN모델과 비교해 ROC곡선이 높으며, 이는 KNN모델보다 표본 내 성능이 높다는 결과가 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 SVM 모델이 갑상샘 결절 진단에서 높은 정확도를 보여주었다. 이 결과는 향후 의료 진단보조 도구로서의 연구에 기초자료로 활용될 수 있으며, 머신러닝 기술이 의료 서비스의 질적 개선에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 중소기업의 AI 도입 확대를 위한 수용요인을 분석하고 실무적, 정책적 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 전국에 소재한 제조, 서비스, 정보통신 분야 등 다양한 업종의 중소기업 315명을 대상으로 AI 수용요인을 실증 분석하였다. UTAUT를 기반으로 의사결정 신뢰성, 지각된 인식, 정책지원, 교육훈련, 인지된 비용, 지각된 위험성, 시스템 복잡성의 영향력을 검증한 결과, 의사결정 신뢰성은 성과기대와 사회적 영향에 긍정적인 영향을, 지각된 인식은 성과기대와 노력기대에 긍정적인 영향을, 정책지원은 사회적 영향과 촉진조건에 긍정적 영향을 교육훈련은 노력기대 및 촉진조건에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 인지된 비용은 사회적 영향과 촉진조건에 부정적 영향을 미치며 지각된 위험성은 성과기대와 사회적 영향에 부정적인 영향을 미쳤다. 시스템 복잡성은 노력기대에 부정적인 영향을 미쳤으나 촉진조건에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 산업계의 AI 확산을 위한 기초 연구로 폭넓게 활용되고, 중소기업의 AI 도입을 촉진할 수 있도록 실무적, 정책적 시사점을 제공하기를 기대한다.
본 연구의 목적은 무자녀 기혼 취업여성의 첫 자녀 출산의향에 영향을 미치는 변인을 밝히고, 저출산 정책대안에 대한 기초자료를 제공하는 것이다. 연구대상은 출산 경험이 없는 만 19세 이상의 기혼 취업여성을 대상으로 선정하였고, 수집된 375명의 자료는 SPSS 26.0을 사용하여 분석하였다. 첫째, 조사대상자의 첫 자녀 출산의향의 확실성 정도가 중간이었으며, 가족가치관 중 결혼가치관과 자녀가치관은 결혼 및 자녀의 필요성 가치를 중간 정도로 인식하였고 성역할가치관은 양성평등적 가치관을 가지고 있었다. 조사대상자들의 일·생활 균형 인식은 보통 수준이었고 하위영역 중 일과 가정, 일과 성장의 균형 인식이 일과 여가의 균형 인식보다 높았다. 둘째, 첫 자녀 출산의향에 영향을 미치는 변인은 학력, 연령, 주거형태, 가족가치관, 일·생활 균형 인식으로 나타났다. 즉, 학력이 높을수록, 연령이 낮을수록, 결혼과 자녀에 대한 중요성을 높게 인식할수록, 일과 가정 영역을 조화롭게 인식할수록 첫 자녀 출산의향이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 무자녀 기혼 취업여성의 첫 자녀 출산의향에 영향을 미치는 변인들을 살펴봄으로써 저출산 해결에 대한 새로운 방안을 모색하는 데 기초자료로 활용할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
네트워크 슬라이싱 (network slicing)은 네트워크 인프라를 여러 개로 분할하는 기술을 의미한다. 네트워크 슬라이싱은 네트워크 분할에 들어가는 물리적 자원을 최소화하면서, 유연한 네트워크 구성을 가능하게 한다. 이러한 이유로 최근 네트워크 슬라이싱 기술은 대규모 네트워크 환경의 효율적인 관리를 위해 5G 환경에 적합한 형태로 개발 및 도입되었다. 하지만, 5G 환경에서의 네트워크 슬라이싱 연구에 대한 체계적인 분석이 이루어지고 있지 않아 해당 기술에 대한 체계적인 분석이 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는, 5G 네트워크 환경에서의 네트워크 슬라이싱 기술에 대한 비교 분석을 수행함으로써 해당 기술에 대한 통찰을 제공한다. 본 연구의 비교 분석에서는 체계적인 절차를 통해 5G 환경에서의 네트워크 슬라이싱에 대한 13개의 문헌을 식별하고 비교 분석하였다. 분석 결과, 5G 네트워크를 대상으로 자주 사용되는 3가지 네트워크 슬라이싱 기술인 RAN(radio access network) 슬라이싱, CN(core network) 슬라이싱, E2E(end-to-end) 슬라이딩은 확인하였으며, 이러한 기술은 주로 네트워크 서비스 품질 향상과 네트워크 격리를 달성하기 위해 연구되고 있음을 확인했다. 본 비교 분석 연구 결과는 앞으로의 네트워크 슬라이싱 연구 방향과 활용방안으로서 6G 기술 연구에도 기여할 수 있을 것이라고 판단한다.
최근, 몰입형 가상현실(IVR) 환경에서 가상 객체(Virtual Object)를 이용한 상호작용을 통해 교육, 의료, 산업, 원격지 협업 등 다양한 서비스에 활용되고 있다. 특히, 인공지능(AI) 기술을 접목하여 가상 휴먼을 사용자에게 가시화하고, 상호작용을 수행하는 연구가 활발하게 진행되고 있고, 이를 확장한 가상 반려동물에 관한 연구도 시작되고 있는 단계이다. 몰입 VR공간에서 가상 반려동물과 상호작용을 수행하기 위해서는 실제 환경에서 반려동물과 신체 접촉(쓰다듬기 등) 및 제스처와 같은 비언어적 상호작용(Non-verbal Interaction)이 소통을 위해 중요한 것처럼 가상 환경에서도 이러한 상호작용의 재현을 통해 몰입 경험을 높이는 요소에 대한 영향 분석이 필요하다. 본 논문에서는 몰입형 VR 환경에서 사용자가 가상 반려동물과 상호작용 체험을 수행할 때 패시브 햅틱(Passive Haptic)을 제공하고, 그 촉각(Tactile) 요소에 대한 영향 분석을 수행하였다. 패시브 햅틱의 촉각(Tactile) 요소를 모양(shape), 재질(texture) 항목으로 분류하여 그 변화의 정도에 따라 상호작용 효과에 어떠한 영향이 있는지 측정하였다. 실험 결과, 패시브 햅틱 피드백이 제공되는 몰입형 가상 환경에서 가상 반려동물 상호작용을 수행할 때 재질 요소의 단계(Level)의 차이에 따라 몰입감(Immersion), 공존감(Co-presence), 사실감(Realism), 친근감(Fridenliness) 측면에서 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 또한, 재질과 모양에 따른 통계적 상호작용 영향 분석에서 친근함 측정 결과에서 불쾌한 골짜기(Uncanny Valley) 효과가 있다는 것을 확인하였다. 본 논문의 연구 결과는 가상 반려동물 상호작용을 수행하는 콘텐츠 개발에 가이드라인으로 기여할 것으로 기대된다.
연구목적: 본 연구는 기후변화에 따른 젠트리피케이션으로 발생되는 지역적 유대관계의 약화와 구성원 간 사회적 배제현상 등의 불평등이 가져올 범죄양상과 위험성을 예측해 보고, 이를 해결하기 위한 정책적 기초자료를 제시하는데 있다. 연구방법: 최근에 들어서야 기후 젠트리피케이션에 대한 중요성을 인지하고 연구가 이루어지고 있기 때문에 연구자료의 한계가 있다는 점을 감안하여 본 연구는 인터넷, 신문 등 언론정보 활용을 통한 내용의 분석과 사례 그리고 일부 문헌조사를 통해 주로 이루어 졌다. 연구결과: 기후 젠트리피케이션으로 인한 범죄양상과 그 특징을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 기후변화로 인한 해수면 상승은 일시적으로나마 부동산 투기관련 범죄 등을 증가시킬 것이다. 둘째, 공공서비스 등에 대한 환경적 불평등에 따른 사회적 배제현상이 심화되어 폭동, 및 혐오범죄 등의 테러범죄로 이어질 수 있다. 셋째, 지역유대관계의 약화로 인해 지역의 빈곤층 젊은이들이 마약과 갱단 등 조직폭력 범죄에 가담하거나 범죄피해자로 전락하는 현상이 나타나게 될 것이다. 결론: 따라서 기후 젠트리피케이션으로 인해 발생하게 될 범죄양상과 위험성을 예측하여 기관들과의 협업을 통한 단계적 정책대응방안을 마련할 필요가 있다. 그리고 경찰기관에서도 향후 기후변화 대응의 일환으로 환경요소를 고려한 경찰활동에서의 ESG 정책 방안도 모색해 보아야 할 것이다.
연구목적: 본 연구는 국내에서 수행된 산업 분야별 전문강사 역량에 관한 연구의 동향을 분석하고, 앞으로 연구가 발전적으로 나아가는데 필요한 방향을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 국내 학술연구정보서비스(RISS)와 DBpia에서 '강사'와 '역량'을 주제로 검색하였고, 이 중 분석대상 논문으로 75편을 선별하였다. 75편의 논문에 대하여 연도별, 연구대상, 연구방법 유형, 연구주제로 구분하여 분석하였다. 연구결과: 첫째, 2003년에 연구가 시작되어 2011년 이후 꾸준히 연구가 수행되었으며, 2022년에는 11편이 발표되어 가장 많은 연구가 이루어졌다. 둘째, 평생교육 강사를 대상으로 한 연구가 가장 많았고, 다음은 문화예술교육 강사가 다수를 차지하였다. 셋째, 연구방법은 양적연구, 혼합연구, 질적연구 순으로 비슷하게 활용되었다. 넷째, 연구주제는 역량도출, 교육요구분석, 역량 강화 및 정책에 관한 연구가 같은 빈도로 가장 많이 수행되었다. 결론: 본 연구를 통해 다양한 분야의 강사를 대상으로 역량 연구가 수행되었음을 확인하였다. 향후 연구에서는 사회적, 환경적 변화로 중요성이 더욱 높아진 재난 안전을 포함한 전 분야 안전교육 강사 역량에 관한 많은 연구가 이루어져야 할 것이다.
본 연구의 목적은 장애인주간보호시설 종사자의 업무환경을 개선하고 효율화하여 사회적 약자인 장애인에 대한 복지서비스를 향상시키기 위한 것이다. 연구문제는 장애인주간보호시설 기독교인 종사자가 경험하게 되는 내부 종사자 간의 갈등, 심리적 소진, 성장요인 등 세 가지로 구성하였다. 연구방법으로는 2024년 1월부터 2024년 4월까지 장애인주간보호시설에서 근무하는 기독교인 종사자 10명 대상으로 업무처리 과정에서 경험한 사실을 면담하고 수집하여 콜라이지(Colaizzi)의 현상학적 연구방법으로 분석하였다. 연구결과에서 종사자들이 경험하게 되는 심리과정은 첫째 장애인주간보호시설에서의 경험 중에서의 내부종사자 간의 '갈등', 둘째 '소진'에서 종사자가 겪게 되는 정서적 탈진, 비인간화, 성취감의 감소 증상 등의 소진과 외상의 체험이었다. 셋째 '성장'에서 종사자들이 영성을 통하여 내부갈등과 심리적 소진을 극복하고 안정감을 갖고 성장하는 경험을 하였다. 본 연구는 향후 장애인주간보호시설 종사자의 사기증진과 근무환경 개선에 유용한 자료가 활용될 것으로 기대한다.
본 연구는 뷰티 분야에서 디지털 기술 적용 및 혁신수용으로 나타나는 변화에 대한 인식개선 및 해결방안으로 뷰티관련 전공 학습자들의 신기술 수용의도를 분석하여 뷰티산업을 이끌어 갈 예비 뷰티 서비스 전문가들에게 필요한 전문적인 디지털 관련 기술 교과목을 개설하여 교육하고, 신기술을 적용할 수 있는 능력을 배양하여 디지털 기술에 대한 인식도가 높은 뷰티 전문가 배출의 가능성을 알아보고자 하였다. 뷰티전공 학습자의 디지털 신기술 수용의도를 분석한 결과 신기술에 대한 주관적 규범, 자기효능감은 매개변수인 용이성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 혁신의지와 자기효능감은 매개변수인 유용성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 혁신의지는 용이성에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 용이성과 유용성은 수용태도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 수용태도는 신기술 수용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때 뷰티전공 학습자들의 디지털 기술 관련 기초지식 수준을 분석하고, 디지털 신기술과 관련한 기초지식을 습득할 수 있도록 비교적 낮은 수준의 관련 교과목 개발 및 프로그램을 활용하여 뷰티전공 학숩자들이 디지털 신기술을 쉽게 인식할 수 있는 변화의 계기가 마련될 필요가 있다.
Massive multiplayer online role playing game (MMORPG)은 국내 게임에서 큰 비중을 차지하는 게임 장르이다. MMORPG에서 유저 이탈 예측은 중요한 과제 중 하나이다. 인게임 결제가 수익 비중이 높기에 유저 잔존율이 서비스 수명 및 수익과 깊이 연관되기 때문이다. 만약, 특정 유저의 이탈을 사전에 예측할 수 있다면 프로모션을 통해 해당 유저의 잔존을 유도할 수 있을 것이다. 따라서, 이탈 예측 문제에서는 예측의 정확도도 중요하지만 이탈의 징후를 얼마나 빠르게 파악할 수 있는지 또한 중요하다. 본 논문에서는 이탈 징후를 조기에 탐지하기 위하여, 유저별 잔존 확률을 일별로 예측하고 이 예측된 확률 값들을 활용하여 유저 이탈 징후를 조기에 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 국내 게임사의 유저 로그 데이터로 여러 모형을 학습하고 유저별 잔존 확률을 구하여 잔존 확률의 변화 패턴에 대한 분석을 통해 이탈 가능성이 높은 유저를 조기에 감지할 수 있는 경험적 규칙을 보인다. 최종적으로, 성능 평가 결과를 통해 기존에 접속일을 기반으로 한 규칙보다 제시한 규칙을 이용할 시 이탈 유저를 조기에 감지할 수 있음을 확인한다. 추가적으로, 유저가 이탈하기 전 시점에 게임 접속 중 유저 이탈을 예측하는 방법과 유저의 게임 스타일에 따른 프로모션 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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