목적 : 본 연구는 지역사회에 거주하는 노인 대상의 그룹 프로그램 연구를 체계적으로 고찰하여 분석하고자 한다. 연구방법 : 2009년부터 1월부터 2019년 12월까지 NDSL, DBPia, Riss, PubMed의 데이터베이스를 이용하여 지역사회 노인 대상의 그룹 프로그램에 대한 논문을 검색하였으며, 1차 검색된 147편의 논문 중 선정기준 및 배제기준에 따라 16편의 논문을 최종 선택하여 연구 대상자 특성, 그룹 프로그램의 세부내용, 중재기간 및 회기, 결과 측정방법, 그룹 프로그램의 효과를 분석하였다. 결과 : 총 16편의 선정된 연구 중 근거수준 III에 해당하는 단일 그룹 사전-사후 연구가 8편(50.0%)으로 가장 많았고, 지역사회 거주 일반 노인 대상의 연구가 5편(25.0%)이었다. 총 16편의 연구에서 적용한 그룹 프로그램의 유형은 10개로 구분되었고, 운동 그룹 프로그램이 4편(25.0%)이었다. 그룹 프로그램 중재 기간은 12주 동안의 중재 기간이 6편(37.5%)이었고, 회기는 8회기와 12회기가 4편(25.0%)이었으며, 그룹 프로그램의 적용 시간은 60분이 7편(43.8%)이었다. 결론 : 본 고찰 연구는 지역사회에서 다양한 인지수준의 노인을 위한 작업치료 그룹 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있다.
목적: 본 연구는 뇌졸중 환자를 돌보는 중 고령층 여성 간병인의 신체통증 영향 요인을 탐색하고 하였다. 연구방법: 본 연구는 대구 및 경북 지역에 위치한 병원 5곳에서 뇌졸중 환자 75명과 이들을 간병하는 중 고령층 여성 간병인 75명을 대상으로 수행하였다. 측정은 뇌졸중환자의 일반적 특성, 인지기능, 상지기능, 일상생활능력을 평가하였고, 간병인은 일반적 특성과 신체통증이 평가되었다. 신체통증 영향 요인을 알아보기 위하여 위계적 다중회귀분석(stepwise multiple regression analysis)을 이용하였고 상관관계를 확인하기 위하여 피어슨 상관분석(Pearson correlation analysis)을 이용하였다. 결과: 중 고령층 여성 간병인의 신체통증 영향 요인은 현재 자신이 돌보고 있는 뇌졸중 환자의 일상생활능력(${\beta}=-.489$, p<.001)과 간병경력(${\beta}=-.309$, p=.003)으로 나타났다($R^2=.276$). 상관분석결과, 뇌졸중 환자의 일상생활능력, 상지기능, 인지기능은 유의한 연관성을 나타냈다(r=.434~.751, p<.001). 결론: 본 연구의 결과는 중 고령층 여성 간병인의 신체통증 감소를 위해 현재 자신이 돌보는 뇌졸중 환자의 기능수준과 간병경력이 중요한 변수임을 증명한다.
최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
원전 운전에는 그 수행에 필요한 많은 직무가 있고, 직무가 어떤 것인가에 의해 운전원에게 할당되는 직무와 기계 즉, 자동화된 설비에 할당되는 직무로 분류된다. 차세대 원전에 적용할 전자식 절차서에서는 단순, 반복적인 직무는 자동화 설비에, 인간의 판단과 같은 고도의 사고를 요구하는 직무는 운전원에게 할당하여, 인지해야 하는 정보의 수가 많고, 해당 운전상황을 정확하게 판단해야 하는 비정상 및 비상 운전시 운전원의 작업부담 (Work-load) 를 줄이고자 하는 방향으로 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 원전에서 적용하고 있는 절차서의 수행과정을 절차서 수행에 필요한 직무가 어떤 것들이며, 운전원의 어떤 행위에 의해 수행되는지의 관점에서 이들을 정성적으로 분석, 전자식 절차서 시스템에 적용할 절차서 수행 모델을 개발하고, 아울러 전자식 절차서 인간-기계 연계 화면에서 제공하고자 하는 주요 운전변수들의 표시형태를 확인, 구현해 보았다.
본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.
최근에 선박충돌사고나 좌초사고와 같은 중대한 해양사고를 조사할 때 사고관련자의 피로도(Fatigue)는 선박의 안전운항에 부정적인 영향을 미치는 인간과실(Human error) 유발요인으로써 항해사의 인지능력 및 업무수행능력을 저하시키는 중요한 요인으로 인식되고 있을 뿐 만 아니라, 이에 대한 많은 조사가 수행되고 있는 것이 각종 연구보고서를 통하여 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 해양사고관련자에 대한 피로도를 체계적으로 조사$\cdot$분석하기 위한 일환으로 미국연안경비대의 피로도 조사프로그램을 토대로 국내 해양안전심판원 웹싸이트에 조사프로그램을 구현하고 그 결과를 고찰하여 효율적인 피로도조사가 이루어질 수 있도록 몇 가지 방안을 검토하였다.
감성공학은 "인간이 제품이나 주변환경에 대하여 감각기관으로 부터 받아들인 각 종 정보자 극과 개인의 판단을 통하여 갖게되는 복합감정으로서의 감성을 측정, 분석하여 제품이나 환경을 인간의 생활에 편리하고 안락하며 만족스럽게 개발하는 전체과정" 이라고 정의 되었다. 이러한 감 성공학의 의미를 표현할 수 있는 영문명칭으로는 "Sensibility Ergonomics"가 제안되었으며, 감 성공학의 정의에 따르는 연구의 내용에는 인간의 감각(sensing)과 인지(perception), 감각정보처 리(information processing), 정신적 작업부하(mental workload)와 스트레스, 인간복합감정변화 등이 포함되도록 하였다. 특히 감성변화를 객관적으로 측정 평가하기 위하여 실험심리학 (experimental psychology)과 심리생리학(psychophysiology)등의 실험연구가 강조되었다. 동일한 감각 또는 정보자극에 대한 개인별 감성변화의 차이를 체계화하기 위해서는 제반 인체의 특성과 함께 인종, 지역, 환경, 전통등을 포함하는 생활문화 연구가 필수적으로 수행되어야 할 것이며, 이렇게 사용자의 문화적 배경을 고려하여 감성공학적으로 개발된 제품을 "High Culture" 제품이라 명명하였다.High Culture" 제품이라 명명하였다.명하였다.
인간의 감성은 개인이 생활을 통하여 갖게 되는 자신의 기준에 의하여 동일한 외부자극에 대해서 다양하게 나타난다. 대부분 우리는 인간이 수행하는 각각의 행동들을 통해 문제 해결을 위한 감성의 변화와 생각, 사고의 절차 등을 인지할 수 있기 때문에 감성은 인간의 작업 능력과 정보 분석 및 해결 등의 문제들과 밀접하게 관계가 있다. 본 논문에서는 이미지의 내재 정보에서 특징점을 추출하고 추출한 특징점을 SVM 알고리즘을 이용하여 학습시킨 후 결과 클래스를 러셀 평면 좌표계에 맵핑함으로써 이미지의 감성 정보를 추출하는 연구를 진행하였다.
해양에 설치된 항로표지는 선박의 안전한 항해를 위해 위치 정보를 제공하고, 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 해양 정보를 수집하고 있다. 하지만 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 현재 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 정보를 수집하고 있지만, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분할 수 있는 정보가 없어 고장진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 항로표지 센서 고장진단을 위해 머신러닝 비지도학습 중 하나인 K-means 알고리즘을 활용하여 정상 데이터와 비정상 데이터로 군집화하였으며, 분류가 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구방향으로는 2개의 클러스터로 구분된 데이터가 실제로 정상 데이터인지, 비정상 데이터인지에 대한 비교·분석이 필요하다.
안전문화가 우리 산업현장에 정착되고, 조직구성원에게 내재화될 때 비로소 안전한 환경에서 근무할 수 있다. 아울러 올해 「중대재해처벌법」이 시행되면서 조직은 더욱 안전문화에 관심을 두게 되었고, 안전문화 측정의 필요성을 인지하게 되었다. 안전문화 수준을 진단하는 것은 조직구성원의 안전에 대한 인식과 태도의 수준을 알 수 있고, 조직의 문제점과 개선이 요구되는 사항을 확인할 수 있어 작업환경개선의 출발점이라 할 수 있다. 본 연구의 목적은 국내 연구·개발된 안전문화 진단도구를 고찰하여 연구 동향을 파악한 후 안전문화 관련 연구의 방향을 제시하고자 한다. 또한, 향후 BCMS 분야에 적합한 진단도구 개발에 관한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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