과체중, 비만을 포함한 만성질환은 일회성의 치료행위보다는 지속적인 관리가 필요한 질환이다. 이러한 점을 고려하여 개발된 IT서비스와 Healthcare서비스의 융합형 체중관리 모바일 어플리케이션 사용이 늘고 있는 추세다. 그러나 대부분의 체중관리 어플리케이션에서는 식단정보와 운동 칼로리 소모량에 관한 정보를 일방적으로 제공하고 있을 뿐, 사용자 건강의 질적인 부분을 고려하지는 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 어플리케이션 사용자들에게 지속적으로 동기를 부여하는 방안들을 모색하고 사용자 건강의 질도 관리 할 수 있도록 고려하여 모바일 체중관리 어플리케이션을 개발하였다. 이를 위하여 사용자 건강의 위험도를 Framingham risk score를 이용하여 지속적으로 점검하고 관리할 수 있도록 하였다. 또한 건강과 관련 된 삶의 질(HRQOL) 측정도구를 포함하여 사용자가 건강상태를 지속적으로 평가, 관리할 수 있도록 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 체중관리 어플리케이션은 사용자는 식이, 칼로리 뿐 만이 아니라 개인의 건강의 질에 관한 관리를 지원하고, 나아가 일회성이 아닌 지속적인 건강관리 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
고분자 소재는 생활용품 등은 물론 자동차, 우주항공, 에너지, IT산업 등 다양한 분야에 광범위하게 이용된다. 이러한 고분자 소재의 지속적 혁신을 위해 고분자 기술의 융합에 대한 관심은 높지만, 융합 동향에 대한 분석은 제한적이었다. 이에 본 논문에서는 특허 정보를 활용하여 주요 국가별 고분자 소재의 기술융합 형태와 기술수준을 분석하고자 하였다. 이를 위해 공개 등록 기준으로 2004년부터 2014년까지의 PCT를 수집하여 동시분류분석을 실시하였다. 연구 결과 일본과 한국은 기술의 분야를 넘어서는 대분류(섹션) 수준의 융합이 더 많은 반면, 미국과 유럽은 화학분야 내에서 중분류(Field) 수준의 융합이 더 많이 나타나고 있다. 그리고 특허활동력, 특허경쟁력, 특허영향력으로 살펴본 질적 측면에서는 한국 융합기술이 다른 나라에 비해 미흡한 것으로 나타났다.
현대의 디지털 영상미디어 문화는 단순하게 진화된 형태를 넘어 보다 더 수준 높은 콘텐츠의 다양성과 미적 취향이 융합된 기술적 추구를 더욱 요구하고 있다. 특히 영상미디어 콘텐츠에 있어 영상표현의 역할은 그 어느 때보다 미학과 심리적 요인에 대한 접근의 중요성과 주목성을 통해 오감을 구현해 내는 최적화된 구현방식을 표출하기에 이르렀다. 이를 위해서는 무엇보다 주목성, 감성충족, 지속성 등이 내제 되어야 영상콘텐츠. 경쟁력 확보가 가능하다. 이러한 측면이 디지털 영상콘텐츠의 핵심 기반을 이루는 감성기술이자 가장 어려운 난제이기도 하다. 그렇기 때문에 최적화된 디자인구성은 물론 알고리즘 환경이 구축되어야만 한다. 이른바 시지각의 데이터를 몰입으로 유도하고, 지속성 여부를 가늠하는 융합기술이 제시되어야만 새로운 시각형태의 전환으로 디자인 경쟁력을 갖출 수 있다.
우리나라 범죄율이 지속적으로 상승함에 따라 시민들의 불안은 커져가고 있다. 특히 밤길에 혼자 다니는 것을 불안하게 느끼는 '밤길 불안'이 심해지는 요즘, 안전한 길을 제공하여 사회적 불안감을 낮춰주는 서비스의 필요성이 요구된다. 이에 본 논문에서는 안전 데이터를 활용하여 사용자에게 안전한 길을 안내해주는 애플리케이션을 개발하여 사회 안정성과 공익성에 기여하고자 한다.
본 연구는 졸업학년 간호학생의 핵심기본간호술 역량에 대한 융합적 외부평가 경험을 탐색하고자 시도된 질적 연구이다. 평가를 경험한 간호학생 8명을 의도표집하여 포커스 그룹 면담을 통해 자료수집을 한 후, 지속적 비교 분석법(constant comparative analysis)과 범주형 내용 분석법(categorical content analysis)을 사용하여 분석하였다. 연구결과, 간호학생들은 외부 평가로 인한 부담감과 중압감 등의 정신적 스트레스를 자기성찰을 통한 마음 다스림과 동료들과의 협력으로 간호 술기를 숙련되게 체화시키는 긍정적인 경험으로 승화시키는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 외부평가를 받는 학생들의 경험을 이해할 수 있었다. 추후 융합적 외부평가에 대한 정신적 스트레스를 경감시키기 위한 중재연구를 제언한다.
본 연구는 간호대학생의 대학생활만족과 임상실습 스트레스 간의 관련성을 확인하기 위하여 시도되었다. 두 개 시도에 위치하고 있는 3년제 대학의 간호과 학생과 4년제 대학의 간호학과 학생 총 81명의 설문 응답에 대해 SPSS ver. 21.0을 이용하여 t-test와 ANOVA 분석을 실시하였다. 여자 대학생의 대학생활 만족도가 남자 대학생보다 높았으며, 간호학이라는 전공에 만족하는 학생들의 대학생활 만족도가 높았다. 임상실습 스트레스의 경우 대학생활에 만족한다고 한 학생들이 불만족한 학생들보다 높은 결과가 나타났다. 학생들의 스트레스원은 주로 의료인, 환자, 보호자들의 태도와 실습환경, 정신적 요인 이었다. 실습 중 타 직종 및 대상자와 가족과 지속적인 응대는 피할 수 없는 상황이므로 학생들을 대상으로 하는 대인관계 향상을 위한 융합적인 비교과 프로그램을 개발하여 실습 전에 중재가 시행되어야 한다.
최근 갑작스런 폭우로 인한 제방 붕괴, 침수 및 지진 등과 같은 재해 발생 시 추가 피해를 방지하고 주민들의 긴급대피를 도운 건 SNS를 통한 현장 정보와 경보 메시지의 지속적인 전파이다. 최근의 SNS는 재난정보에서도 활용할 수 있을 정도로 진화하였다. 국가재난정보 중 수재해 관련 정보를 추출하여 다양한 주제도위에 중첩으로 공간정보를 제공할 수 있는 재난정보 제공을 위한 웹서비스를 개발하고자 하였다. 수재해 정보를 필터링하기 위하여 우선 관련된 키워드 선정이 필요하며, 기본적인 키워드는 하천일람표를 참고하여 6개 권역 및 하천이름을 선정하였다. 또한, 한강 홍수 통제소의 수자원 용어사전과 (사)한국물학술단체연합회에서 발간한 물용어집을 참고하여 수재해 관련 용어들 약 300여개를 추가하였다. 선정된 용어들은 1차적으로 적재된 데이터베이스에서 수재해 정보 관련 필터링을 하는데 사용되며, 비정형 데이터들을 필터링하고 주소 정보 검색 및 추출을 통하여 정형화 하게 된다. 추출된 주소정보에 대하여 개발한 지오코딩 모듈을 적용하여 수재해 항목에 대해 좌표정보를 업데이트 하게 된다. 가뭄, 집중호우, 홍수 등의 수재해 정보별, 또한 일자별 그룹화 및 구조화를 진행하고 해당되는 정보를 공간정보 오픈플랫폼 API를 활용하여 지도상에 가시화할 수 있다. 개발한 지오코딩 모듈을 이용하여 실제 테이블 정보를 구성하여 데이터베이스에 수재해 정보 지오코딩 테이블을 구성하여 테스트 모의하였다. 재난정보 중 홍수, 가뭄에 대한 선택정보와 시간정보를 매개변수로 받는 XML 웹서비스 테스트로 검증을 하였다. 본 연구를 통하여 재난정보 가시화에 있어서 사용자가 조회하고자 하는 유형별, 날짜별 선택이 가능한 공간적 정보를 검색 및 확인할 수 있게 되었다. 개발한 수재해 정보 지오코딩 모듈 프로토 타입은 수재해 정보 플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하는 핵심 목표시스템 내 재난정보 제공시스템에 적용 가능하며, 수재해 정보에 대하여 대국민 서비스가 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 정보화경영체제의 운영이 조직행동 및 구성원의 성과에 미치는 영향을 파악할 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. IMS의 운영과 조직성과에 대한 조사를 통하여 양자 간의 상관관계를 찾고자 하는 것이다. 그 결과 IMS를 인식하는 수준은 조직성과의 수준은 결정한다는 것을 발견하였으며 조직성과를 증진시키고 지속적인 경영을 수행하기 위해서는 IMS가 주요변수가 될 수 있다는 점을 제시하게 되었다. 향후 조직성과 분석과 효율적인 IMS의 운영방법에 대한 논의가 요구된다.
전기 자동차 에너지 시스템을 개발하기 위해서는 열 유체-전자기장 연성해석이 필요하다. 이를 위해 열 유체와 전자기장 각각의 해석에 특화된 패키지들을 사용하고, 이 패키지의 실험 결과를 저장 장치를 통해 주고받는다. 하지만 이는 저장장치 I/O 횟수를 늘려서 전체 계산 과정을 느리게 만들 수 있다. 데이터 교환을 MPI 패키지를 이용하여 DRAM 을 통해 이루어지도록 만들 수 있지만, 이는 계산 결과의 지속성을 악화시킨다. 즉, 열 유체 및 전자기장 연산과정에서 속도와 결과의 지속성은 상충적인 관계 갖는다. 본 연구는 이러한 관계를 실험적으로 분석하고 데이터의 지속성을 완화했을 때 이에 의해 얻을 수 있는 성능 이익을 분석한다.
에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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