국내대학은 학령인구 감소와 등록금 동결로 재정적인 어려움을 겪고 있다. 2018년 대학기본역량진단평가를 받으면서 선택과 집중을 통한 생존전략을 모색하고, 효율적으로 대학을 운영하는 방법이 주목받고 있다. 교육서비스 품질의 향상은 대학 행정직원의 업무 몰입을 통해서 가능하며, 이는 직원 만족도의 향상을 통해 이루어진다. 대학 행정직원의 실제 만족도는 사전에 갖고 있던 일정 수준의 기대가 영향을 미친다. 본 연구에서는 사전 기대와 실제 성과의 차이인 직무기대 불일치가 전반적인 직무만족에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 통해 지원정책의 우선순위를 제시하여 효율적인 전략수립에 도움을 주고자 한다. 남성은 여성에 비해 보수결정과정과 조직내 인간관계를 더욱 중요하게 여기고 있으며, 여성은 정년보장을 더욱 중요하게 여기고 있다. 근무기간이 짧을수록 보수결정과정, 급여의 적절성, 복지제도에서 기대불일치가 높고, 승진의 공정성에 대한 기대불일치는 낮다. 전반적인 직무만족 결과가 개인 특성별로 차이가 존재하므로 직원 지원정책 수립과정에 개인 특성을 고려한다면 제한된 재원으로 효율적인 전략을 수립할 수 있을 것이다.
자연어처리는 수많은 정보가 수집된 전자의무기록의 비정형 데이터에서 유의미한 정보나 패턴 등을 추출해 의료진의 의사결정을 지원하고, 환자에게 더 나은 진단이나 치료 등을 지원할 수 있어 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 전자의무기록은 개인정보와 같은 민감한 정보가 다수 포함되어 있어 접근하기 어렵고, 이로 인해 충분한 양의 데이터를 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 의료 합성 텍스트를 생성하기 위해 ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구를 개발하였다. 이는 사용자가 입력한 실제 의료 텍스트로 의료 합성 데이터를 생성한다. 이를 위해, 적합한 프롬프트와 의료 텍스트에 대한 전처리 방법을 탐색하였다. ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구는 입력 텍스트의 핵심 키워드를 잘 유지하였고, 사실에 기반한 의료 합성 텍스트를 생성할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
컴퓨터지원진단(Computer Aided Diagnosis; CAD) 시스템은 방사선 의사들이 흉부 X-ray 영상에서 결절을 탐지하는데 있어 실제적으로 발생할 수 있는 오진율을 줄이고, 폐 결절이 존재하는 폐야에서 결절의 존재 유무를 판단하여 검출을 표시함으로써 진단율을 개선시킬 수 있도록 하였다. 본 논문은 흉부 X-ray 영상에서의 폐 결절을 추출하는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 템플릿 매칭(Template Matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 흉부 X-ray 영상에 존재하는 결절과 레퍼런스 이미지를 매칭시켜 적합도를 계산한 후, 그 값을 통하여 수치가 낮은 개체를 선택하여 높은 개체와 교차시킨다. 그리고 레퍼런스 이미지는 결절이 존재하는 환자 X-ray 영상에서 샘플 노듈을 추출한 후 가우시안 분포를 갖는 512개의 레퍼런스 이미지를 생성하였다. 본 논문에서 사용된 영상은 결절 50개, 비결절 30개와 흉부 X-ray 영상에서 육안으로 판별이 가능한 결절 영상을 20개를 포함하여 총 100개 영상을 사용하였다. 실험 결과 83%의 결절을 자동 추출 하였으며, 가장 적절한 레퍼런스 이미지를 발견하고 이를 흉부영상에 매칭시켜 정확한 결절의 위치를 확인하였다.
본 논문에서는 현 스마트 폰 게임시장에서 개발사의 수익 창출 한계를 진단하고 이를 극복하기 위한 수익 창출 모델을 제안한다. 논문에서 제안하는 수익 창출 방식은 게임을 단순히 유저의 재미추구와 시간 소모가 아닌 이윤 추구 활동으로 바꾸는 것이다. 특히 본 모델에서는 이윤 추구 활동 중 광고와 쿠폰 발행 분야에 집중하고자 한다. 이를 위해서는 기업들과의 제휴가 필수적이고 이를 효과적으로 지원할 수 있는 시스템이 구축되어야 한다. 본 논문에서는 프레임워크 제작을 통해 본 논문이 제안하는 수익 창출 모델이 실현 가능성이 있으며 산업계에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 보이고자 한다.
개체명 인식은 자연어 처리의 핵심적인 작업으로, 특정 범주의 명칭을 문장에서 식별하고 분류한다. 이러한 기술은 헬스케어 분야에서 진단 지원 및 데이터 관리에 필수적이다. 그러나 기존의 사전 학습된 모델을 특정 도메인에 대해 전이학습하는 방법은 대량의 데이터에 크게 의존하는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 방대한 데이터로 학습된 거대 언어 모델(LLM) 활용을 중심으로, 한국어의 교착어 특성을 반영하여 형태소 정보를 활용한 Few-Shot 프롬프트를 통해 한국어 헬스케어 도메인에서의 개체명 인식 방법을 제안한다.
유비쿼터스 시대를 맞이해서 휴대용 진단 진료 기기를 환자가 쉽게 휴대 및 착용해서 환자의 질병 및 건강 상태를 모니터링 하여 위험한 상황을 미리 예측, 통지가 가능한 시스템을 발전시켜야 할 필요성이 대두되고 있다. 이를 위하여 다양한 특성을 가진 휴대용 의료 계측 기기 센서들을 환자의 신체에 부착하고 다양한 센서들이 네트워크를 형성하여 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 한다. 즉, 센서 네트워크 기술과 이동성 기술이 접목된 네트워킹 기술이 필요하지만 아직까지 실질적인 적용에 대한 구체적인 연구는 없는 형편이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족시키는 U-헬스케어 시스템을 구축하기 위해 각 센서 노드에 IPv6 를 적용하여 항상 인터넷에 연결되어 실시간 모니터링이 가능함과 동시에 네트워크 단위의 이동성을 지원하는 프로토콜과 연동하는 시나리오와 구조를 제시한다.
피부상태의 진단과 관리는 뷰티산업종사자와 화장품산업종사자에게 그 역할을 수행함에 있어서 매우 기초적이며 중요한 기능이다. 정확한 피부상태 진단과 관리를 위해서는 고객의 피부상태와 요구사항을 잘 파악하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 피부상태 진단 및 관리를 위해 소셜미디어의 빅데이터를 사용하여 피부상태 진단 및 관리를 지원하는 빅데이터기반 피부관리정보시스템 SCIS를 개발하였다. 개발된 시스템을 사용하여 텍스트 정보 중심의 피부상태 진단과 관리를 위한 핵심 정보를 분석하고 추출할 수 있다. 본 논문에서 개발된 피부관리정보시스템 SCIS는 빅데이터 수집단계, 텍스트전처리단계, 이미지전처리단계, 텍스트단어분석단계로 구성되어 있다. SCIS는 피부진단 및 관리에 필요한 빅데이터를 수집하고, 텍스트 정보를 대상으로 핵심단어의 단순빈도분석, 상대빈도분석, 동시출현분석, 상관성분석을 통해 핵심단어 및 주제를 추출하였다. 또한 추출된 핵심단어 및 정보를 분석하고 산포도, NetworkX, t-SNE 및 클러스터링 등의 다양한 시각화 처리를 함으로써 피부상태 진단 및 관리에 있어 이를 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다.
본 연구는 학교 현장에 지속적이고 체계적인 기초학력 지원을 위해 2015년부터 초 중등 교사를 대상으로 활용되고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템의 사용성 문제를 개선하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사용자 유형(학교관리자 및 교사)별 UX/UI를 기초 설문조사, 사용자 테스팅, 심층 인터뷰, 전문가 휴리스틱스 등 사용성 평가를 수행하였다. 이러한 양적/질적 사용성 평가결과 분석을 통해 도출된 개선사항을 반영한 프로토타입을 개발하고 이를 반복적으로 평가함으로써 사용자 중심의 시스템으로 개선하였다. 본 연구는 전국단위로 활용하고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템을 사용자 유형(관리자/교사/학생)별 맞춤형 기능 및 UX/UI 개선을 통해 사용자 친화적 시스템으로 개발하였다는데 의의가 있다.
유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society)로의 진입에 발맞추어 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 인간 중심적 편의 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중 대형 시장을 갖는 차량 편의시설에 관한 연구는 지능형 차량 시스템(Intelligent Car System)을 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 지능형 차량 시스템의 주요 연구는 자동 항법 장치, 사고 예방 장치, 자가 진단 시스템 등 탑승자의 편의성과 안전성을 중심으로 진행되었다. 그러나 탑승자의 사고 발생 시 응급 상황 처리를 위한 지원 시스템은 미미하다. 탑승자 부상으로 사고 신고를 하지 못할 경우, 사고지점 확인, 탑승자의 위급(현재) 상황, 부상 정보와 같은 정보를 얻을 수 없어 응급 상황 대처에 신속하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 센서를 이용하여 차량의 정보를 수집하고, 사고 판단 시 차량 위치 정보, 탑승자 상황 정보를 응급 기관에 전달할 수 있는 차량용 스마트 안전장치를 설계 및 구현하였다. 테스트를 위해 Intel PXA255 MCU와 AM-3AXIS(3축 가속 센서), MDSM-1000A(지자기 센서), RX-M800S CDMA, GPS520, Alpha cam, Flex Sensor로 시스템을 제작하였으며 모의 도로 모형에서 테스트 하였다.
최근 대용량 데이터 전송을 요구하는 과학기술 응용에 대한 사용량이 증대 되고 차세대 인터넷에 대한 관심과 지원이 점차 확대되고 있다. 이러한 요구를 충족하기 위해 고성능 망에서의 단대단 네트워크 성능 측정 및 진단기술이 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 현재 존재하는 단대단 망 성능 측정 도구들을 분석하고 각 도구들의 특징을 살펴본 후 현존하는 측정 도구들의 한계점에 대해 살펴본다. 또한 이러한 분석을 바탕으로 앞으로 단대단 망 성능 측정 기술이 나아가야 할 방향에 대해 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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