제조 산업은 국가 경제 성장의 원동력으로 그 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 제조 공정상에서 생성되는 제조 데이터 분석의 중요성 또한 조명 받고 있다. 본 논문에서는 PCB(Printed Circuit Board) 제조 공정에서 발생한 로그 데이터를 분석하여 PCB 상에서 빈번하게 발생하는 고장 영역에 대해서 작업자가 고장 영역을 직접 눈으로 볼 수 있도록 시각화하는 방법을 제안한다. 우선 고장 영역을 파악하기 위해서 PCB 공정 데이터 집합에 K-means, DB-SCAN 클러스터링 알고리즘을 적용하여 군집화 하였고, 두 알고리즘 중 더 정확한 고장 영역을 도출하는지 비교하였다. 또한 MVC(Model-View-Controller) 구조 시스템을 개발하여 실제 PCB 이미지 상에 클러스터링 결과를 출력하는 것으로 실제 고장영역을 눈으로 확인할 수 있도록 시각화하였다.
작업기억 부담이 부적 얼굴정서 처리에 미치는 영향을 밝히기 위해, N-back 과제 수행 도중 제시된 부적 얼굴표정에 의해 유발된 ERP성분들을 조사하였다. 한 개씩 순차적으로 제시되는 시각적 사물그림들에 대한 기억을 유지하고 갱신하도록 요구하면서(N-back 과제) 이 사물그림들이 제시되는 사이에 공포표정 또는 중립표정의 얼굴자극을 하나씩 제시하였는데, 작업기억 부담을 0-back 조건(저부담)과 2-back 조건(고부담)으로 조작하였다. N-back과제 수행반응을 분석한 결과, 고부담조건에 비해 저부담조건에서 더 빠르고 정확한 반응이 관찰되었다. 얼굴자극에 의해 유발된 ERP 평균진폭을 분석한 결과, 후두영역에서 측정한 P1 진폭에서는 정서가효과는 유의미하지 않았고 작업기억 부담효과만 유의미하였다(고부담 > 저부담). 후측 후두-측두 영역에서 측정한 N170 진폭에서 얼굴 정서가효과는 전반적으로는 유의미하였지만(부정 > 중립) 세부적으로는 작업기억부담과 반구에 따라 다르게 나타났는데, 정서가효과가 좌반구에서는 저부담조건의 경우에만, 우반구에서는 두 부담조건 모두에서 관찰되었다. 결국, 얼굴표정의 부적 정서가가 N170에 미치는 영향이 좌반구에서는 작업기억 부담에 의해 조절되었지만 우반구에서는 그렇지 않았다. 이러한 결과는, 부적 얼굴 표정의 초기 정서처리가 작업기억의 유지 및 조작 부담이 큰 경우 좌반구에서는 약화되거나 일어나지 않을 수 있는 반면, 우반구에서는 작업기억 부담의 크기에 관계없이 일어남을 보여주는 것으로써, 부적 얼굴정서 처리의 우반구 편재를 시사한다.
목적 : 본 연구는 발달지연 아동을 대상으로 작업치료 프로그램이 학교준비도의 적응기술 영역과 일상생활 기술 영역에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 발달 지연의 만 5세 8개월 남아 1명을 대상으로 하였다. 프로그램은 1주일에 2번, 4주 동안 총 8회기 진행되었다. Canadian Occupational Performance Measure (COPM)를 실시하였으며 목표 활동은 수업 준비하기와 화장실 이용하기였다. 사전-사후 검사와 후속 평가를 통하여 대상자의 변화를 비교하였다. 자료 분석은 대상자의 수행을 비디오로 녹화하여 실시하였다. 결과 : COPM의 결과는 수업 준비하기와 화장실 이용하기에서 수행도와 만족도 모두 향상을 보였다. 처리기술은 수업 준비하기에서 7개, 화장실 이용하기에서 8개의 향상을 나타냈다. 작업 수행 관찰결과 수업 준비하기와 화장실 이용하기에서 사후 검사와 후속 평가에서 향상된 결과를 나타냈다. 결론 : 작업치료는 발달지연 아동의 학교준비도 적응기술과 일상생활기술을 향상시키며 학교준비에 긍정적인 영향을 미친다.
목적 : 본 연구는 학교기반 작업치료 중재 및 평가에 관한 근거마련을 위하여 체계적 고찰을 실시하였다. 연구 방법 : 2000년 이후부터 2014년 6월까지 PubMed와 Ovid의 데이터베이스에서 school or children and occupational therapy의 검색용어를 사용하여 검색하여 총 14개의 연구를 선정하였다. 본문을 통해 대상연구의 근거수준, 대상자, 평가도구, 중재영역 및 방법과 효과를 분석하였다. 결과 : 대상자는 정상아동(64.3%)이 가장 많았고, 다음은 자폐(14.4%)이었다. 연령은 6~8세(35.7%)로 가장 많았고, 다음은 5~7세와 5~12세(14.4%)이었다. 중재영역은 글쓰기 및 소근육과 시운동 통합(68.8%)이 가장 많았고, 중재방법은 직접치료(71.4%)가 가장 많았다. 평가도구 분석결과, Beery-Buktenica Test of Visual-Motor Integration (14.9%)가 가장 많았고, 다음은 Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency (11.1%)이었다. 학교기반 작업치료의 중재효과에 대한 분석 결과, 시운동 통합, 학습 기술, 참여 수준, 소근육 운동, 놀이, 행동적 문제에서 효과가 있었다. 결론 : 본 연구를 통해 학교기반 작업치료의 중재, 대상자, 평가도구 및 효과에 대한 근거를 마련하였다. 이는 학교 기반 작업치료 임상과 연구의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 손동작을 하였을 때 집중력이 EEG 코히런스(coherence)에 미치는 영향을 분석하였다. 신체에 이상이 없는 대학생 8 명이 시각 자극으로 제시되는 운동 작업을 지시하는 실험에 참여하였다. 실험 중 실시간으로 오른손의 요측 수굴근에 센서를 부착하여 EMG 를 측정하였고 국제 10-20 측정법에 의거한 C3 지점과 상하좌우로 2.5cm 떨어진 지점에 5 개의 전극을 부착하여 EEG 를 측정하였다. 운동영역간의 또는 운동영역과 비운동영역 사이의 코히런스 분석을 통하여 동작과 휴식을 구분해 주는 유의한 결과를 확인할 수 있었으나 개인에 따른 차이를 보였다. 유의한 차이를 보이는 코히런스 채널 쌍의 개수에 의해 강한 코히런스와 약한 코히런스로 그룹화 할 수 있었다. 개인별로 차이가 있는 EEG 코히런스의 결과는 동작시의 채널 별 EEG 의 상대적 출현량의 결과와 동일한 패턴을 가진 것으로 확인되어 주의력에 의한 영향임을 알 수 있었다.
동일한 작업을 반복하여 수행하는 불확실한 로봇 시스템을 위한 P형 반복 학습 제어기를 제안한다. 제안된 반복 학습 제어기는 조인트 위치 오차로 구성되는 선형 피드백 제어기와 현재의 조인트 속도 오차로 갱신되는 피드포워드 및 피드백 학습 제어기로 구성된다. 반복 작업 동작이 계속 진행됨에 따라 조인트 위치와 속도 오차는 균일하게 0으로 수렴한다. 반복 횟수에 따라 변화하는 학습 이득을 채택함으로서 반복 횟수 영역에서 임의적으로 수렴 비율을 조절할 수 있는 조인트 위치, 속도 오차한계를 제시하고, 조인트 위치와 속도 오차는 그 한계 내에서 반복 횟수 영역에서 0으로 수렴한다. 기존의 P형 반복 학습 제어기와는 달리 제안된 반복 학습 제어 알고리즘은 학습 이득을 적절하게 설계함으로써 반복 횟수 영역에서 오차 수렴 비율의 분석과 조정을 가능하게 하는 장점이 있다.
본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.
본 연구는 소셜네트워크를 활용한 PBL 수업 적용이 작업치료과 학생들의 문제해결능력을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 2019년 3월부터 6월까지 K대학교 작업치료과 3학년 재학생 총 35명의 학생을 대상으로 자료를 수집하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜네트워크를 활용한 PBL을 적용하였을 때 문제해결능력의 세부항목에서 문제인식, 분석능력, 의사결정, 기획력, 평가, 피드백 영역에서 향상을 나타냈다. 둘째, 학생들의 일반적인 특성에 따라 학습할 때 모바일 기기 이용 선호도와 전공만족도에 따라 문제하결능력에 유의미한 차이를 보였다. 이러한 연구결과에 따라 작업치료과 재학생들의 문제해결능력을 향상시키기 위한 학습도구로 소셜네트워크를 활용한 PBL을 활성화시켜 학습에 대한 만족도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.
컴포넌트를 기반으로 애플리케이션을 구축하는 패러다임이 제시되면서 특히, 비즈니스 영역에 대한 개발과 기반 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 소프트웨어가 사용되는 영역이 복잡하고 대형화됨에 따라서, 문제영역의 분석을 통한 요구사항을 추출하는 일련의 작업이 점점 어렵게 인식되고, 컴포넌트를 개발하기 위한 모델기반의 방법론은 외부로 나타나는 인터페이스와 실제 구현되는 내부를 분리해서 설계하는 추세를 보이고 있다. 또한, 요구사항 단계에서의 문제점이 전체적인 소프트웨어 개발에 커다란 영향을 미치는 문제점들을 해결하기 위하여 좀더 체계적이고 총괄적인 접근으로 요구공학의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 비즈니스 컴포넌트 개발을 지원하기 위해 문제 영역에서 올바른 요구사항을 체계화하고 분석할 뿐만아니라, 컴포넌트의 내부와 외부 설계, 개발을 고려한 도메인과 서비스 두 가지 관점을 포함한 요구공학 라이프사이클 정의하고자 한다. 또한, 도메인과 서비스 관점을 추출하기위해서 간략한 스펙을 제시하며 사례를 통해, 사용자가 원하는 실세계의 비즈니스 개념을 올바르게 적용하고, 분석, 설계, 개발단계에 유용한 정보로 사용되도록 한다.
이 연구는 데이컴(DACUM) 직무 분석기법을 활용하여 직업계고 학교장의 직무를 분석한 연구이다. 연구의 내용은 직업계고 학교장의 직무를 구성하는 임무와 작업을 도출하고 각 임무에 작업의 순서를 정한 후, 작업별 중요도, 난이도, 수행 빈도를 밝히고, 입직 초기에 갖출 필수능력 인지의 여부를 구분하여 제시하는 것이다. 최종 직무분석 결과를 토대로 직업계고 교장의 DACUM 차트를 개발하였다. DACUM 직무분석을 위한 워크숍은 DACUM 분석가 1명, 현업내용전문가 위원 7명, 서기 1명, 실무자 2명으로 구성하여 이틀 동안 진행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 직업계고 학교장의 정의는 특성화고 산업수요맞춤형고 등에서 산업수요인재양성의 직업교육과정을 운영하는 학교경영자이며, 직업계고 학교장의 직무 영역은 11개의 임무(duty)와 95개의 작업(task)이 도출되었다. 둘째, 직업계고 학교장의 임무별 작업마다 중요도, 난이도 및 수행 빈도를 정도에 따라 각각 높음(A), 보통(B), 낮음(C)으로 구분한 결과, 직업계고 학교장의 임무별 작업(95개)의 중요도는 A 84개, B 11개, 난이도는 A 58개, B 33개, C 4개, 수행 빈도는 A 18개, B 33개, C 44개이다. 학교장의 임무별 작업(95개) 중에서 입직 초기에 갖추어야 할 필수능력은 30개로 나타났다. 셋째, 직무분석 결과를 토대로 직업계고 학교장의 DACUM 직무분석 차트를 제시하였다. 또한, 직업계고 학교장의 직무를 수행할 때 요구되는 일반 지식과 능력 49개, 직무수행에 필요한 통합자료 및 비품 목록 16개를 도출하고, 작업자의 태도 28개와 직업계고 학교장의 장래 전망과 특성 33가지를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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