본 연구의 목적은 호스피스 간호중재 연구방향과 호스피스 간호중재 프로그램 활용의 기초자료를 제공하기 위한 메타분석연구이다. 연구주제어는 '호스피스', '중재'로 2002년부터 2017년부터 학술연구정보서비스 외 기타 호스피스 관련 학술지에 발표된 논문을 검색하여 최종 15편의 논문을 선정하였다. 선정된 논문 15편은 메타분석 소프트웨어인 CMA2를 이용하여 출판편향, 효과 크기산출, 비중복 백분위(U 3), 신뢰구간, 동질성 검증을 하였다. 연구결과 출판 편향성은 안정적이었으며 호스피스 간호중재 프로그램 효과 크기는. 99로 유의하였으며 조절 효과는 출판연도 2003~2007년(ES=1.24), 출판형식은 학술지(ES=1.33), 연구자의 주전공은 간호학(ES=1.02), 대상자의 나이 29~30세(ES=1.09), 추후 회기(ES=1.06), 아로마(ES=1.12)로 유의하였다. 본 연구는 국내 호스피스 간호중재 프로그램의 융, 복합적 변인에 관한 메타분석을 처음 시도한 것에 의의를 두며, 호스피스 중재연구 방향과 프로그램 활용에 구체적 방향을 제시하여 호스피스프로그램 운영에 도움이 될 것이다.
인터넷을 비롯한 광대역 멀티미디어 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 스마트폰, IPTV, VoIP, VOD, 클라우드 등의 새로운 서비스의 등장으로 유발된 데이터 통신량의 폭주로 가입자망의 고도화가 통신 산업에서 가장 큰 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 파장분할다중방식(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 수동형 광가입자망(Passive Optical Network, PON)의 국사 광역화와 광코어 절감을 위한 1기가급 Reach Extender(RE) 기술에 대한 개발을 시도하였다. 특히, 시장 경쟁력을 강화하기 위하여 광부품의 저가화와 소형화, 집적화, 소비 전력 폭주를 대처하기 위한 저전력화 등을 고려하였다. 또한, 기존 PON망에 RE 기술을 이용하여 전송 거리 확장 기술 개발 및 광선로의 용량 증가 기술 개발을 통한 신뢰성 기술, 원격관리 기술을 통합하여 일괄 시스템 개발을 완료하였다. 개발 시스템을 이용하여 기존 상용 1G PON 장비들과의 시스템 연동을 기반으로 개발 시스템을 이용한 국사 광역화와 광코어 절감을 이룬 것에 그 가치를 둘 수 있다. 본 연구를 기반으로 10G PON 기술 개발에 대한 연구를 진행 중이다.
본 연구에서는 건물이 혼재한 준 도심 지역에서 발생할 수 있는 재난/재해를 가정하여 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 측위가 가능한 무인기를 이용한 항공삼각측량의 정확도를 평가하였다. 검사점 측위의 신뢰성을 확보하기 위해 검사점을 건물의 옥상에 설치하여 네 시간 이상의 GNSS (Global Navigation Satellite System) 정적 측위를 수행하였다. 객관적인 정확도 평가를 위해 소프트웨어에서 자동으로 인식 가능한 코드화된 대공 타겟을 사용하였다. 무인기에서는 네트워크 RTK 측위의 일종인 VRS (Virtual Reference Station) 방식을 이용하여 영상 취득 당시 카메라의 3차원 좌표를 측정하였고, IMU (Inertial Measurement Unit)와 짐벌 회전각 측정을 통해 카메라의 3축 회전각을 측정하였다. Agisoft Metashape를 이용하여 내·외부 표정요소를 추정·갱신한 결과, 항공삼각측량의 3차원 RMSE (Root Mean Square Error)는 영상의 중복도와 촬영 각도의 조합에 따라 크게는 0.153 m에서 작게는 0.102 m로 나타났다. 더욱 높은 수준의 항공삼각측량 정확도를 확보하기 위해서는 연직 영상의 중복도를 높이는 것이 일반적이나 경사 영상을 추가하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 대응 단계의 재난/재해 현장에서 긴급하게 무인기 매핑을 수행할 경우 중복도를 높이기 보다는 경사 영상도 함께 취득할 필요가 있다.
격자 구조체는 강도 및 강성, 초경량 및 에너지 흡수 능력 등의 우수성을 가지고 있어서 전방위 산업에서 주목을 받고 있으나, 다양한 장점에도 불구하고 복잡한 형상에 따른 제조 공정의 어려움으로, 현재까지 광범위한 상용화 및 사용은 제한되고 있다. 한편 적층 제조는 전통적인 제조 방법으로는 불가능한 복잡한 기하학적 형상 제조가 가능한 기술로써, 격자 구조체 제조를 위한 최적 기술로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 3차원 좌표 방법으로 단위 셀을 형성하고, 단위셀의 바운더리 박스 크기 및 스트럿 반경에 따른 상대 밀도의 관계식을 도출하였다. 본 연구에서는 Simple Cubic(SC), Body-Centered Cubic(BCC) 및 Face-Centered Cubic(FCC)을 모델링 소프트웨어를 사용하여 상대 밀도 맞춤형 구조체를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 상대 밀도 산출식 정확도는 SC, BCC 및 FCC에서 98.3 %, 98.6 % 및 96.2%의 신뢰성을 확보하였다. 격자 구조체를 대상으로 시뮬레이션 수행 결과, 동일한 셀 배열 조건에서는 상대 밀도가 커짐에 따라 항복 하중이 커지고, 동일 배열 조건에서는 SC, BCC, FCC 순으로 압축 항복 하중이 작아지는 결과가 나타났다. 최종적으로 20 mm × 20 mm × 20 mm 크기의 구조체는 SC 단위 셀을 3×3×3 배열로 구성하는 것이 압축 하중에 대한 구조적 최적화가 가능한 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 액티브 시니어의 모바일 앱 사용 수준이 라이프스타일과 삶의 만족도에 미치는 영향을 미치는 정도를 파악하는 데 있다. 이를 위해 전국적으로 이용자 150여명을 대상으로 2021년 12월 초에 15일 동안 설문조사를 수행하였다. 설문내용으로 독립변수는 "모바일 앱 사용 수준", 매개변수는 "라이프스타일", 종속변수는 "삶의 만족도"로 구성하였다. 실증분석 결과, 각 변수 간 신뢰도 및 탐색적 요인이 검증되었고 내적 일관성도 확보된 것으로 확인하였다. 각 항목들의 집중타당성이 일반적으로 잘 확인된 것으로 조사되었다. 구조방정식에 의한 가설검증결과, ''앱 사용 수준 ⇨ 라이프스타일' 0.244로, '라이프스타일 ⇨ 삶의 만족도' 0.707, '앱 사용 수준 ⇨ 삶의 만족도 0.141'로 채택되었다. 액티브 시니어의 모바일 앱 사용 수준이 높을수록 라이프스타일이 높아질 것이고, 라이프스타일이 향상될수록 삶의 질이 향상될 것이며, 모바일 앱 사용 수준이 높아질수록 삶의 만족도가 향상될 것으로 분석되었다. 따라서 삶의 만족도를 향상시키기 위해서는 앱 사용 수준과 라이프스타일을 높이기 위한 노력이 필요해 보인다.
최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.
짧은 영상 클립을 공유하는 지식공유 플랫폼으로서 TikTok이 많은 주목을 받고 있다. 이러한 TikTok에 대한 폭발적인 관심은 지식공유 플랫폼으로서의 비즈니스 가치가 크다는 점을 시사한다. 본 연구는 질적, 탐색적 접근을 통해 지식거래산업의 발전 현황과 함께 TikTok에서 어떠한 요인이 지식상품에 대한 사용자의 구매 결정에 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 연구방법론으로서 10명에 대한 심층 인터뷰와 함께 95명의 지식 제공자의 동영상을 관찰한 결과, TikTok은 지식거래 산업을 발전시킬 수 있는 비즈니스 잠재력을 가지고 있었으며, ATLAS ti 소프트웨어를 이용한 10명의 심층 인터뷰에서 수집한 데이터를 코딩한 결과, 수요자 특성, 제공자 특성, 플랫폼 특성 및 제품 특성 등의 네 가지 핵심적 요인이 TikTok에서 지식제품에 대한 사용자의 구매결정에 영향을 미친다는 점을 밝혔다. 근거이론을 기반으로 감정적 니즈, 전문성 니즈, 품질, 가격, 도움성, 가치, 카리스마, 신뢰, 서비스 보증, 희소성 등 10개의 변수로 구성된 이론적 모델이 도출되고 제시되었다. 또한 연구발견점에 따른 이론적 시사점과 실무적 시사점이 토의된다.
향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.
목적 : 심근관류 스펙트 검사 시 부하로 인한 일시적인 심근 기절, 가역적 관류결손 등이 좌심실 구혈률에 영향을 준다는 사실은 익히 알려져 있다. 이러한 이유로 부하기/휴식기검사시 게이트법의 적용이 권고되고 있으며 99m-Tc을 이용하여 부하기/휴식기 좌심실 구혈률의 상관관계에 대한 연구가 여러 차례 이루어졌다. 본 연구의 목적은 99m-Tc 대신 Tl-201을 이용한 심근관류 스펙트에서 부하기와 휴식기 좌심실 구혈률의 상관관계를 규명하고 좌심실 구혈률의 변동의 예측가능한 지표를 정의하는 것이다. 실험재료 및 방법 : 2008년 6월부터 2009년 2월까지 본원에서 $^{201}Tl$ 게이트 심근관류 SPECT 검사를 시행한 환자 중 성인 144명(남:여=87:57, 평균나이 $62{\pm}10$세)의 환자를 대상으로 연구 분석하였다. 데이터 분석에는 QGS (Quantitative gated SPECT) 소프트웨어를 이용하였고, 자동화된 방식으로 수축기말 용적(End-systolic volume, ESV), 확장기말 용적(End-diastolic volume, EDV), EF를 구하였다. 본 연구에서는 부하기/휴식기의 EF값, EDV와 ESV의 크기, 심근관류결손의 가역성 여부를 기준으로 EF값의 상관관계를 paired t- test와 Bland-Altman 분석을 이용하여 비교 분석 하였다. 결과 : 부하기와 휴식기 EF값의 대응분포는 높은 상관관계(r=0.92)를 나타냈으며, 이들간의 EF값의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다(p=0.11). Bland-Altman 분석 결과 부하기와 휴식기 EF값의 차이(${\Delta}EF$)는 평균 0.52% (95% 신뢰구간, -1.17~0.12%)로 나타났다. 평균 ${\Delta}EF$와 부하기와 휴식기 EF값의 차이가 없을 것이라는 가설(${\Delta}EF$=0)과의 차이는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(p=0.10). 부하기와 휴식기 EDV와 ESV에 따른 ${\Delta}EF$의 상관관계는 휴식기 ESV가 28mL 미만(p<0.05)일 때를 제외하고 모두 통계적으로 의미있는 차이가 없었고, 관류결손의 가역성 여부에 따른 ${\Delta}EF$의 상관관계에서는 가역성 관류결손을 가진 환자에게서 ${\Delta}EF$의 유의한 차이가 나타났다(p<0.05). 부하기와 휴식기 EF값에 따른 ${\Delta}EF$는 부하기 EF가 55% 미만일 경우에 유의한 차이가 나타났다(p<0.05). 결론 : $^{99m}Tc$-MIBI을 이용한 연구 결과와 마찬가지로 휴식기와 부하기 EF값의 변동에는 대체로 유의한 차이가 없었다. 다만 부하기 EF값이 55% 미만일 경우, 휴식기 ESV가 28 mL 미만일 경우, 가역성 관류결손을 가진 환자의 경우에 ${\Delta}EF$에 유의한 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 그러므로 본 연구의 결과를 충분히 고려하여, 게이트 심근관류 SPECT 검사시 심기능이 저하된 환자나 가역성 관류결손을 가진 환자에게서 ${\Delta}EF$의 유의한 차이 발생을 사전에 인지 가능한 유용한 지표로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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