• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.661-670
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• 2019

본 연구는 가상현실 기술을 간호교육에 활용한 연구에 대해 알아보기 위해 시행된 체계적 문헌고찰이다. 연구대상 논문은 2018년도 11월 까지 출간된 논문으로 전자 데이터베이스인 PubMed, Proquest (nursing and allied health), CINAHL, RISS를 활용한 문헌검색이 이루어졌다. 검색어로는 'nursing education', 'simulation', 'skill training', 'virtual reality', 'VR'을 사용하였다. 총 695개의 논문이 검색되었고, 최종 7편의 문헌이 포함되었다. 7편 중 5편은 비동등성 대조군 실험설계 연구였으며 2편은 단일군 설계 연구였다. 이중 2편은 수기술 교육에 가상현실 기술을 활용하였으며 5편은 시나리오를 활용한 가상현실 시뮬레이션 교육이었다. 측정된 결과 변수는 수기술 능력, 지식, 총 VR 활용 학습시간, 자기효능감, 의사소통 능력이었고, 대체로 긍정적인 결과가 확인되었으나 일부 연구에서는 통계적으로 유의미하지 않은 결과도 있었다. 본 연구 결과는 가상현실을 활용한 간호교육의 효과에 대한 근거를 제시하였으나 향후 체계적인 측정과정이 포함된 중재 연구가 추가적으로 필요하다. 또한 기존의 수기술 교육프로그램과 시뮬레이션 교육과의 체계적인 비교연구를 통해 비용 등의 효과에 대한 근거제시가 이루어져야 할 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권1호
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• pp.57-81
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• 2019

온톨로지는 특정 분야의 특정 지식과 관련된 용어 및 용어 사이의 관계를 정의하는 복합 구조 사전이다. 국내외로 다양한 온톨로지 구축의 시도가 있었으나 대규모의 범죄 수사기록을 온톨로지로 구축하고 이를 통한 서비스를 구현한 사례는 존재하지 않았다. 따라서 본 논문은 비정형 데이터인 범죄 수사기록 문서 중 침입 절도 분야로부터 추출한 정보를 통해 온톨로지를 구축하고, 온톨로지 기반의 검색 서비스와 범행 장소 추천 서비스를 구현하는 과정을 설명한다. 검색 서비스의 성능을 파악하기 위하여 사건 검색에 대한 정확도 측정 방법 중 하나인 Top-K 방식의 정확도 측정을 실험하였고, 실험 집합에 대하여 최대 93.52%의 정확도를 얻었다. 또한, 범행 장소 추천 서비스의 성능을 파악하기 위한 실험 결과, 실험 데이터셋의 전체에 대해 적합한 단서 필드 조합을 얻어냈으며, F1-measure 76.19%의 성능으로 데이터베이스 내의 범행 장소 필드 정보를 교정할 수 있음을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제17권2호
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• pp.45-52
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• 2019

본 연구는 조현병 환자 간호 시뮬레이션 교육 중재 연구들에 대한 문헌고찰을 통해 중재의 구체적 내용을 알아보고 그들의 융합적 효과를 확인하기 위해 시행되었다. 4개의 데이터베이스 검색을 통해 확인된 226편의 문헌 중 선정기준에 부합하는 11편을 최종 선택하였다. 5편의 질적연구, 5편의 양적연구, 1편의 혼합설계가 포함되었다. 시뮬레이션에 표준화환자, 역할극, 시뮬레이터, 가상현실 기술이 활용되었고 대부분의 연구에서(63.6%) 표준화환자를 활용한 시뮬레이션이 이루어졌다. 효과평가에 연구마다 다른 변수가 측정되었으며 자신감, 지식, 학습자기효능감, 교육만족도, 자기주도학습이 측정되었다. 향후 조현병환자간호의 고난도와 복잡성을 고려한 결과변수의 선정 및 측정을 통해 시뮬레이션 교육의 효과성을 입증할 수 있도록 잘 설계된 연구가 지속 되어야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.195-202
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• 2021

본 연구는 치매교육으로 제공한 국내·외 가상현실 프로그램의 특성, 효과, 적용 전략 등을 확인하는 체계적고찰 연구이다. 연구방법은 2020년 7월까지 국내·외에서 발표된 문헌을 대상으로 국외는 CINAHL, Cochrane, EMBASE, Pubmed 전자 데이터베이스를 사용하였으며, 국내는 RISS, KISS, DBpia에 대한 검색을 시행하였다. 선정기준과 배제기준을 근거로 최종 6편의 논문이 분석에 사용되었다. 분석결과 선정된 문헌의 연구대상자는 비전문 간병인 2편(33.3%), 일반인 1편(16.7%), 간호학생과 의학 및 약학대 학생을 포함한 학생들 3편(50.0%)이었다. 가상현실 프로그램은 총 5개(공감능력, 치매 지식과 편안감을 포함한 치매태도, 자신의 능력에 대한 신뢰, 양자관계척도)영역에 효과가 있었으며, 이 중 공감능력에 대한 평가가 가장 많았으며 공감능력을 측정한 연구의 75%에서 가상현실 프로그램이 유의한 효과를 나타내었다. 본 연구 결과를 통해 공감을 기반으로 한 인간중심적 간호에 가상현실 기술을 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권2호
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• pp.134-142
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• 2022

기존의 시행착오를 거쳐 소재를 개발하는 방법은 조금씩 한계를 보이고 있는데, 왜냐하면 산업과 기술이 고도화되고 기능성 소재가 가져야 하는 특성은 복잡해지면서 그 요구치가 높아지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 데이터 기반의 인공신경망으로 복잡한 소재 공간을 빠르게 탐색하여 소재 개발을 가속화하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 결정그래프 합성곱 인공신경망은 결정 소재의 구조에 따른 특성을 학습하는 인공신경망으로 소재의 특성(생성 에너지, 밴드갭, 부피 탄성 계수 등)을 양자역학 기반의 제일원리 계산보다 빠르게 예측한다. 본 논문에서는 46,629개의 결정구조 데이터와 그 생성 에너지를 공공데이터베이스에서 불러와 결정그래프 합성곱 인공신경망 모델을 학습시키고 이를 특성 예측에 적용해 보는 예제를 설명한다. 이를 통해 간단한 프로그래밍 지식으로 소재 특성 예측 모델을 재현해 보고 원하는 데이터 셋과 연구 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 모델의 개발은 앞으로 더 복잡한 특성을 가져야만 하는 소재의 개발을 위해 넓은 범위의 소재를 탐색해야만 하는 과정을 획기적으로 단축시켜 소재 개발의 가속화를 촉진시킬 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.139-147
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• 2022

본 연구에서는 증강현실 기술을 이용하여, 화학에 입문하는 사람이 화학 학습에 필요한 지식을 쉽게 습득할 수 있도록 모바일 애플리케이션을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 2차원 형태의 그림을 인식해 화학 구조를 3차원의 개체로 증강 시켜 사용자의 화면에 보여주고, 이와 관련된 다분야의 정보를 동시에 제공하는 서비스를 활용해 새로운 화학 학습 경험을 제공하는 점이 특징이다. 이를 위해 별도의 시스템과 콘텐츠를 구성하였고, 안전하고 실시간적인 데이터 관리를 위해 로그인 API와 실시간 데이터베이스 기술을 사용하였으며, 이미지 인식 및 3차원 개체 증강 서비스를 위해 이미지 트래킹 기술을 사용하였다. 본 연구를 통한 결과는 실험을 통해 유의미한 결과를 도출하였다. 향후 연구에서는 화학 구조 데이터 라이브러리를 사용하여 효율적으로 데이터를 불러오고 출력할 수 있도록 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.463-469
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• 2023

본 연구의 목적은 신규간호사가 경험하는 현실충격 관련 연구를 텍스트 네트워크 분석을 통해 분석함으로써 신규간호사의 성공적인 임상적응과 이직률 감소에 기여할 수 있는 기초자료를 제공하기 위함이다. 2002년 1월부터 2021년 12월까지 국내외 학술지에 게재된 115편의 논문에서 신규간호사가 경험한 현실충격에 관한 토픽을 추출하였다. 6개의 데이터베이스(국내: DBpia, KISS, RISS / 해외: Web of science, Springer, Scopus)에서 문헌을 검색하였다. 키워드는 문헌의 초록에서 추출되었고 의미론적 형태소를 사용하여 정리되었다. 네트워크분석 및 토픽모델링은 NetMiner 4.5 프로그램을 사용하여 수행되었다. 핵심 키워드는 '신규간호사', '현실충격', '전환', '학생간호사', '경험', '실습', '근무환경', '역할', '돌봄', '교육' 등으로 확인되었다. 최근 신규간호사의 현실충격에 관한 연구에서 잠재적 디리클레 할당(LDA) 기법으로 '이직', '근무환경', '전환 경험'의 세 가지 주요 주제를 추출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 신규호사가 경험하는 현실충격을 효과적으로 감소시키고 성공적으로 임상적응을 도울 수 있는 중재 연구의 필요성을 제언한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-9
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• 2009

XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하며 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. 그러나 대부분의 연구가 XML의 내용과 구조만 변환하고 숨겨진 의미적 제약조건을 간과하거나 일부만 적용하였다. 따라서 이 논문에서는 XML Schema로부터 의미적 제약조건의 체계적인 추출 방법과 추출된 의미적 제약조건을 관계형 스키마로 변환할 때에 보존하는 방법을 제안한다. 변환 알고리즘은 XML Schema로부터 의미적 제약조건을 추출하고 보존하는데 이용되며, 추출된 의미적 정보들을 스키마표기법에 따라 재작성하여 어떻게 의미적 제약조건을 보존하는지를 보여준다. 또한 변환하는 동안에 올바른 관계형 스키마를 보증하기 위하여 제약조건 확인에 필요한 의미적 지식을 제공한다. 이 방법에서는 내용, 구조와 함께 무결성 제약조건들은 동시에 유지되며, 또한 저장 중복성을 줄일 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.451-457
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• 2023

이 연구의 목적은 간호리더십에 관한 국내 연구 동향을 파악하고, 이를 바탕으로 국내 간호리더십 관련 연구 및 중재 개발에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공하기 위함이다. 연구에서는 2012년 1월부터 2021년 12월까지 국내 학술지에서 게재된 335편의 논문에서 간호리더십에 대한 토픽을 추출하기 위해 토픽모델링 기법을 사용하였다. 키워드는 초록에서 추출되었으며, DBpia, KISS, RISS, KM base, Nanet 등 5개의 국내 데이터베이스에서 문헌 검색이 수행되었다. 연구 결과, 간호리더십에 대한 학술 논문은 꾸준히 증가하고 있으며, 셀프리더십, 자기 효능, 교육 등이 주요 토픽으로 확인되었다. 또한, 리더십의 종류 중 셀프리더십이 가장 빈번하게 출현한 키워드로 확인되었기 때문에 다양한 형태의 리더십에 대한 연구가 더욱 활발히 이루어져야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이러한 연구결과는 국내 간호리더십 분야에 대한 이해를 높이는 데 기여할 것으로 기대한다. 간호리더십에 대한 연구동향을 파악하는데 있어서 이 연구는 새로운 관점을 제공하고, 국내 간호리더십 연구의 지식구조를 분석하였다는데 의의가 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.31-39
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• 2023

최근 자연어 처리(NLP) 기술, 특히 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM)의 발전으로 특정 전문지식에 대한 질의응답(QA) 시스템의 연구개발이 활발하다. 본 논문에서는 거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용하여 한국원자력연구원(KAERI)의 규정 등 다양한 문서를 이해하고 사용자의 질문에 답변하는 시스템의 동작 원리에 대해서 설명한다. 먼저, 다수의 문서를 검색과 분석이 용이하도록 전처리하고, 문서의 내용을 언어모델에서 처리할 수 있는 길이의 단락으로 나눈다. 각 단락의 내용을 임베딩 모델을 활용하여 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문에서 추출한 벡터와 비교하여 질문의 내용과 가장 관련이 있는 내용들을 추출한다. 추출된 단락과 질문을 언어 생성 모델의 입력으로 사용하여 답변을 생성한다. 본 시스템을 내부 규정과 관련된 다양한 질문으로 테스트해본 결과 복잡한 규정에 대하여 질문의 의도를 이해하고, 사용자에게 빠르고 정확하게 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다.