• Journal of Korean Biological Nursing Science
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• 제4권1호
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• pp.25-39
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• 2002

본 연구는 임상간호사의 심폐소생술에 대한 지식과 기술을 향상시키기 위해 웹 기반의 교육 프로그램을 개발하고 평가하는 데 목적이 있다. 2002년 2월 1일부터 4월 30의 기간동안 류세앙(1999)이 수정한 프로그램 개발과정에 의해 분석, 설계, 자료수집 및 개발, 프로그래밍 및 구현, 평가를 거쳐 웹 기반의 심폐소생술 간호교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1) 본 프로그램은 심폐소생술의 의의와 중요성, 기본심폐소생술, 장기심폐소생술, 소생술 후 간호를 학습내용으로 하여 텍스트 자료, 사진, 그림, 동영상 자료 등을 나모 웹 에디터, 스캐너, Adobe photoshop 등을 이용하여 인터넷 파일 제작과 이미지 수정단계를 거쳐 FTP(File Transfer Protocol)을 이용하여 웹에 올리고 시범운영을 통해 최종 수정하여 완성된 프로그램이 개발되었다. 2) 평가단계에서는 D시내에 소재한 K대학병원에 근무하는 간호사 36명을 임의표출하여 프로그램을 사용한 후의 반응을 조사하였다. 이에 대한 결과는 다음과 같다. 학습교재 관련특성의 평점은 $4.2{\pm}.67$, 학습 시스템 관련특성의 평점은 $4.0{\pm}.79$점, 학습자 만족도 관련특성에 대한 반응에서 학습자의 만족도는 $4.2{\pm}.58$점, 다른 교육 프로그램의 개발필요성은 $4.3{\pm}.62$점을 얻어 총평점은 $4.1{\pm}.45$점이었다. 특히, 멀티미디어 자료의 적절성은 $4.3{\pm}.68$점, 다른 교육 프로그램의 개발필요성은 $4.3{\pm}.62$점이었고, 화면구성과 배색의 적절성에서 $3.8{\pm}.81$점, 화면크기와 글자크기의 적절성에서 $3.7{\pm}.81$점이었다. 이상의 결과를 볼 때 프로그램 평가에 대한 분석작업을 거쳐 교육 프로그램의 지속적인 업그레이드 작업이 이루어진다면 본 웹 기반의 간호교육 프로그램이 간호사들의 계속교육과 평생교육에 활용될 수 있는 효과적인 교육 프로그램이 될 수 있으리라 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-8
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• 2020

건물 내부 공기 순환을 위한 공조 덕트는 장기간 사용 시 오염물질이 내부에 쌓여 인력 또는 로봇이 투입되어 청소가 주기적으로 수행된다. 청소는 작업시간과 인건비 문제를 해결하기 위해 최근 원격 조정으로 로봇을 작동시키는 방법이 사용되고 있다. 하지만 완전 자동화가 아니라 인력 의존적이며 청소 시간 단축에도 한계가 있다. 본 연구는 공조 덕트 청소 로봇 자율 주행을 위해 교차점 검출 알고리듬 개발에 대한 것이다. 자율 주행은 청소 로봇에 장착된 카메라 영상에서 교차점 검출 알고리듬을 통해 추출된 점과 중심점 사이의 거리 및 각도를 계산하여 로봇을 제어하도록 구성된다. 교차점 검출을 위한 데이터는 3D CAD 프로그램을 이용한 공조 덕트 내부 이미지를 Python을 이용해 교차점 좌표 및 두 경계선 각도를 추출하여 생성했다. 검출 알고리듬은 딥러닝 중 CNN 모델이 학습에 사용됐으며 학습 모델은 입력이미지에서 교차점 정보를 추출하며 학습 모델 정확도는 면적과 거리를 이용해 판단했다. 알고리듬 검증을 위해 청소 로봇을 제작했으며 로봇은 몸체, Raspberry Pi, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 제어부, 모터와 바퀴를 포함한 구동부로 구성된다. 알고리듬을 탑재한 로봇 청소기 주행 영상을 통해 알고리듬을 검증했다. 향후 공조 덕트뿐만 아니라 에스컬레이터 등 다양한 환경에서 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한핵의학회지
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• 제30권3호
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• pp.299-314
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• 1996

The purpose of the present study was to validate the use of tissue radioactivity ratios instead of regional metabolic rates for the assessment of regional metabolic changes in Alzheimer's disease(AD) with [$^{18}F$]FDG PET and to examine the correlation of ratio indices with the severity of cognitive impairment in AD. Thirty-seven AD Patients(age $68{\pm}9 yrs$, $mean{\pm}s.d.$; 36 probable and 1 definite AD), 28 patients with dementia of non-Alzheimer type(age $66{\pm}7 yrs$), and 17 healthy controls(age $66{\pm}4 yrs$) underwent [$^{18}F$]FDG PET imaging. Two simplified radioactivity ratio indices were calculated from 37-66 min image: region-to-cerebellar radioactivity ratio(RCR) and a composite radioactivity ratio(a ratio of radioactivity in the most typically affected regions over the least typically affected regions: CRR). Local cerebral metabolic rate for glucose(LCMRglu) was also measured using a three-compartment, five-parameter tracer kinetic model. The ratio indices were significantly lower in AD patients than in controls(RCR in temporoparietal cortex, $0.949{\pm}0.136$ vs. $1.238{\pm}0.129$, p=0.0004; RCR in frontal cortex, $1.027{\pm}0.128$ vs. $1.361{\pm}0.151$, p<0.0001; CRR, $0.886{\pm}0.096$ vs. $1.032{\pm}0.042$. p=0.0024). On the RCR analysis, 86% of AD patients showed a pattern of bilateral temporoparietal hypometabolism with or without frontal involvement; hypometabolism was unilateral in 11% of the patients. When bilateral temporoparietal hypometabolism was considered to be suggestive of AD, the sensitivity and specificity of the RCR analysis for the differential diagnosis of AD were 86% and 73%, respectively. The RCR was correlated significantly with the macroparameter K [$K_1k_3/(k_2+k_3)$] (r=0.775, p<0.0001) and LCMRglu(r=0.633, p=0.0002) measured using the kinetic model. In patients with AD, both average RCR of cortical association areas and CRR were correlated with Mini-Mental Status Examination(r=0.565, p=0.0145; r=0.642, p=0.0031, respectively), Clinical Dementia Rating(r=-0.576, p=0.0124; r=-0.591, p=0.0077), and total score of Mattis Dementia Rating Scale (r=0.574, p=0.0648; r=0.737, p=0.0096). There were also significant correlations between memory and language impairments and corresponding regional RCRs. The results suggest that the [$^{18}F$]FDG PET ratio indices, RCR and CRR, reflect global and regional metabolic rates and correlate with the severity of cognitive impairment in AD. The simplified ratio analysis may be clinically useful for the differential diagnosis and serial monitoring of the disease.

• 감성과학
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• 제15권3호
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• pp.389-398
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• 2012

최근 가상-현실 융합의 VnR(Virtual and Real worlds)은 가상 환경 속에서 경험할 수 있는 실재감을 추구하고 있다. 이러한 가상 세계의 실감화 평가는 다수의 독립적 요인으로 구성된 주관평가에 근거하여 평가 되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구에서는 가상 실감화를 측정하는 문항 및 요인 규명에 대하여 논리적 근거가 제시되지 않고 있으며, 측정 방법에 대한 타당성 검증이 미비한 실정이다. 또한 일부 연구는 가상 환경에 의한 실재감을 시각적 요소 측면에서 진행 하였다. 따라서 본 연구에서는 가상 실감화의 구성요소인 실재감의 시각적 요소를 중점으로, 더욱 합리적이고 타당하게 주관적 가상 실감화 측정 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 가상 실감화를 연구한 문헌과 전문가를 대상으로 21개의 문항을 수집하였다. 200명의 피험자를 대상으로 극사실주의 인물 이미지를 제시하여 상기 문항으로 구성된 설문지를 통하여 5점 척도로 보고하게 하였다. 측정된 데이터에 대해 탐색적 요인분석을 수행하여, 요인 적재량 값이 적은 문항은 제거하였으며, 도출된 요인 모형이 적합한지에 대해서 확인적 요인분석을 통하여 통계적으로 타당함을 검증하였다. 요인 분석 결과 가상 실감화의 실재감을 측정하기 위한 주요 세 가지 요인이 결정되었다. 이는 시각적 실재감(3 문항), 시각적 몰입감(7 문항), 시각적 상호작용(4 문항)으로 구성 되었다. 또한 실재감의 시각적 요소를 기반으로 3차원 가상 안구 모델을 표현함에 따라 제안하는 가상 실감화 측정 결과에 영향을 끼침을 확인하였다. 이 결과는 논리적 근거를 통하여 수집된 문항에 대해서 합리적이고 타당하게 가상 실감화의 실재감(시각적 요소) 정도를 평가할 수 있는 측정 방법을 제안하였으며, 제안된 측정 방법의 타당도 검증을 통하여 합리적으로 실감화 정도를 평가함을 검증 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.469-480
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• 2017

본 연구는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년까지, 규모 2.0~2.5사이의 소규모 지진이 6회 발생한 경상남도 거창군 일원지역을 대상으로 수치표고모델을 이용한 3차원의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도로부터 선구조선을 추출하여 선구조선과 진앙(지진발생위치)간의 상관관계를 분석하였다. 선구조선의 통계분석 방법으로는 직각격자에 의한 단절현상 문제점을 완화하고 선구조선의 공간적 분포를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자 모양과, 격자크기에 따라 변화하는 밀도 값이 안정되는 지점의 격자크기를 사용하여 핫스팟 분석을 수행하였다. 핫스팟 분석방법은 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있기 때문에, 선구조선의 각 통계요소별(빈도, 교차점, 길이)로 도출되는 Z score를 통해 선구조선 밀집지역을 확인하였다. 또한 연산된 선구조선의 밀도와 진앙간의 상관성을 분석하기 위해 진앙에서의 Z score를 표준정규분포 상에 나타내어 선구조선의 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준인지를 확인하였다. 그 결과, 6개의 진앙에서 3개 종류의 통계요소로 기록된 총 18개의 Z score 중 약 83%에 달하는 15개 값이 1.65 이상으로 나타났다. 이는 표준정규분포 상에서 95% 이상의 높은 밀도 값을 의미하여, 진앙이 선구조선 고밀도지역에 위치함을 알 수 있었다. 특히 선구조선 빈도는 모든 진앙에서, 교차점은 하나의 진앙을 제외한 나머지 진앙에서 밀도 값이 표준정규분포 상 95% 이상을 나타내어, 선구조선의 빈도와 교차점 밀도가 진앙과 높은 상관성이 있음을 확인하였다. 선구조선의 밀도 분포를 정확하게 표현하고, 진앙과의 상관관계를 분석한 본 연구는 잠재적인 지진발생 위험 지역을 추출하기 위한 기초연구로써 의미가 있다. 그러나 상기와 같은 결과를 조금 더 명확하게 하기 위해서는 지진의 발생빈도가 많고 더 광역적인 지역을 대상으로 한 추가적 연구의 필요성이 있다고 사료된다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.19-45
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• 2008

본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 대한핵의학회지
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• 제33권3호
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• pp.316-326
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• 1999

목적: N-13 암모니아 PET 동적영상에 포함된 순수 한 혈액풀 입력함수와 심근 조직함수를 추출하며 각 조직 인자영상을 생성하는 인자분석 방법을 개발하고자 하였다. 또한 인자분석 방법으로 추출된 입력함수와 조직함수를 사용하여 혈류량을 측정하여 구현한 인자분석 방법의 정확도와 유용성을 고찰하였다. 대상 및 방법: 다섯 명의 관상동맥질환 환자에 20 mCi N-13 암모니아를 안정상태와 부하상태에서 주사한 후, 23분간 26프레임의 PET 동적영상을 얻었다. 인자분석을 수행하기 위해 첫째, N-13 암모니아 PET 동적영상을 3차원 행렬화 한 후, 부분영상을 추출하여 딕셀을 생성, 규격화하였다. 두 번째 주 대각성분분석 단계에서는 공분산행렬을 계산하여 인자부하량을 구하며, 세 번째 단계에서는 인자부하량이 양의 구속조건을 만족할 때까지 인자함수를 사갈 회전시켰다. 네 번째 단계에서는 인자영상과 시간-방사능 곡선을 추출하였다. 인자분석 방법의 효율성과 정확성을 검증하고자 인자분석과 관심영역설정 방법으로 구한 혈액풀 입력함수의 곡선 아래 면적을 비교하고, 두 가지 방법으로 구한 입력함수와 조직함수를 이용하여 심근 혈류량을 측정하여 선형 회귀분석하였다. 결과: 관심영역 설정 방법과 개발된 인자분석 방법을 이용하여 구한 혈액풀 입력함수의 $0{\sim}1$분 사이의 평균 곡선 아래 면적 비는 1.02, $0{\sim}2$분 사이는 0.98, $1{\sim}2$분 사이는 0.86이었다. 또한 인자분석과 관심영역 설정 방법으로 얻은 입력함수와 관심영역 설정 방법으로 얻은 조직함수로 구한 심근 혈류량의 선형 회귀곡선 기울기는 0.91, 상관계수는 0.82로 서로 잘 일치하였다. 결론: N-13 암모니아 PET 동적영상을 인자분석 하는 방법을 구현하여 각 조직 인자영상과 이에 대응하는 시간-방사능 곡선을 추출하였으며, 인자분석과 관심영역 설정 방법으로 얻은 혈액풀 입력함수가 서로 잘 일치됨을 검증하였다. 또한, 인자분석 방법과 관심영역 설정방법으로 얻은 시간-방사능 곡선으로 구한 심근 혈류량 값들이 서로 좋은 상관관계를 나타내는 것으로 관찰되어 인자분석 방법으로 추출된 혈액풀 입력함수와 심근 조직함수가 순수한 생리적 함수들과 잘 일치된다고 판단할 수 있었다. 그러므로 N-13 암모니아 PET과 인자분석 방법을 이용하면 혈액 채취, 관심영역 설정, 흘러넘침 보정없이 심근 혈류량을 비침습적으로 간단하고 정확하게 정량화 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.