In this paper, we have implemented speeches that utilized the emotion information of the user's speech and image matching and recommendation system. To classify the user's emotional information of speech, the emotional information of speech about the user's speech is extracted and classified using the PLP algorithm. After classification, an emotional DB of speech is constructed. Moreover, emotional color and emotional vocabulary through factor analysis are matched to one space in order to classify emotional information of image. And a standardized image recommendation system based on the matching of each keyword with the BM-GA algorithm for the data of the emotional information of speech and emotional information of image according to the more appropriate emotional information of speech of the user. As a result of the performance evaluation, recognition rate of standardized vocabulary in four stages according to speech was 80.48% on average and system user satisfaction was 82.4%. Therefore, it is expected that the classification of images according to the user's speech information will be helpful for the study of emotional exchange between the user and the computer.
In the content-based image search properties, form information is simple because only the contours of objects are available, and although it can effectively extract the characteristics of the objects, it is sensitive to external noise. The radial distortion, one of these noises, is most prominent in the eyewear and, due to the structural characteristics of the imaging equipment, radiative distortion occurs in almost all imaging equipment. It is very important to determine the similarity of the objects in the images in which these distortions occurred to the actual objects. In order to improve this problem, we propose a strong image search technique for formative noise and radiative distortion using regularization phase angles and moments. Through simulation using Wang DB, the proposed algorithm proved excellent performance for radiation distortion that occurs in general. In addition, a system optimized for database can be implemented by making appropriate changes to the threshold values, enabling image retrieval with the desired level of confidence in various systems. The algorithm proposed in this paper is expected to be utilized as an optimal imaging system by extracting morphological form information of multimedia data.
본 논문에서는 환자의 자세를 기반으로 행동을 예측하여, 의료진에 의해 입력된 개인의 병력 중심의 프로파일과 신체정보, 침상의 기본 정보를 모두 조합하여 침대에서의 낙상 위험을 예측하는 모델을 설계하고, 위험의 수준을 판단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 낙상 위험 예측은 크게 환자의 프로파일을 활용한 정성적 낙상 위험 노출도 평가와 실시간 낙상 위험 측정 단계로 구분된다. 정성적 낙상 위험 노출도는 의료진이 낙상 위험과 관련된 환자의 건강 상태를 점검하여 위험 노출도를 평가함으로써 위험 등급이 결정된다. 실시간 낙상 위험 측정 단계에서는 환자의 침대에서의 자세를 인식하고 환자의 정성적 위험등급 정보가 고려된 낙상 위험 측정을 위한 규칙 기반 정보를 추출한다. 인식된 환자 자세 정보와 정성적 위험평가 정보를 모두 조합하여 시그모이드 함수를 활용하여 최종 낙상 위험 수준을 예측한다. 본 연구에서 제시된 절차와 예측 모델은 입원 환자를 위한 낙상 사고 예방과 환자 안전을 위한 개인화 서비스에 크게 기여할 것으로 기대된다.
4차 산업혁명시대를 대비한 창의 융합형 인재 양성을 위해 2015 개정 교육과정에서는 소프트웨어(SW) 교육을 강조하고 있다. 이에 따라 급변하는 교육환경에서 정보교사에게 요구되는 역량에 기반한 연수과정 개발이 필요하다. 이 연구에서는 선행연구를 통해 소프트웨어교육 담당교원의 직무연수 내용분석을 위한 분석 틀을 선정하고, 현재 소프트웨어교육 담당교원의 역량 강화 연수과정 내용을 중등 정보교사에게 요구되는 역량을 기반으로 분석하여, 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 직무연수 교재 개발에 참여한 현장 전문가들을 대상으로 설문 및 협의를 거쳐 역량에 기반한 연수과정 내용요소와 계층적(AHP) 기법으로 역량요소별 상대적 중요도를 분석하였다. 그 결과 일반 및 정보교사에게 요구되는 '국가교육과정의 이해 및 재구성'역량에 해당되는 내용이 전체(15시간) 중 47%(7시간)으로 상대적으로 많이 편중되어 있었으며, 정보교사에게 요구되는 역량요소별 상대적 중요도가 21%로 가장 높게 나타난 '정보 교수학습 전략 수립 및 활용 능력'에 대한 내용구성이 부족하였다. 이러한 결과는 소프트웨어교육 담당교원 연수과정 개발에 있어 부족한 부분에 대해 이해하고, 반영할 수 있는 기초자료로 활용될 것이다.
본 연구는 봉화군 춘양면 서벽리에 위치한 구룡산 일대 관속식물의 분포조사를 위해 수행되었다. 조사는 2016년 3월부터 2017년 10월까지 실시하였다. 그 결과 관속식물은 87과 298속 449종 4아종 63변종 10품종 총526분류군을 확인하였다. 그 중 산림청 지정 희귀식물은 CR등급 복주머니란 1분류군, VU등급꼬리진달래를 포함한 5분류군, LC등급 세잎종덩굴을 포함한 등 9분류군, DD등급 도라지모시대 1분류군이 각각 출현하여 총 16분류군을 확인하였다. 특산식물은 참개별꽃을 포함한 14분류군, 식물구계학적 특정식물은 총84분류군으로 V등급 좀미역고사리을 포함한 2분류군, IV등급 회리바람꽃을 포함한 7분류군, III등급 산팽나무를 포함한 21분류군, II등급 가래고사리를 포함한 22분류군, I등급 촛대승마를 포함한 31분류군을 확인하였다. 또한 귀화식물은 좀명아주, 말냉이, 소리쟁이를 포함한 37분류군을 확인하였으며, 도시화지수는 11.53%, 귀화율은 6.99%로 각각 나타났다.
본 연구에서는 성공적인 노화를 위한 신체적, 정신적, 사회경제적 측면의 웰에이징 교육 요구를 분석하여 웰에이징 교육 프로그램의 개발 및 운영을 위한 기초자료를 확보하고자 한다. 조사도구는 웰에이징에 관한 인식과 신체적, 정신적, 사회경제적 측면의 웰에이징 교육 요구를 알아보기 위한 문항으로 제작되었다. 2021년 2월 한 달 동안 한국갤럽의 온라인·모바일 조사를 통해 만 19세 이상 성인 1949명을 대상으로 조사하였다. 웰에이징 교육 요구를 분석하기 위해서 기술통계분석, 분산분석, Borich 요구도 분석 및 IPA분석이 실시되었다. 연구결과, 웰에이징을 위한 교육 요구도의 전체 우선순위로 보았을 때 경제력, 운동, 만성질환관리 등이 높게 나타났으며, 교육 요구도가 낮은 순으로는 감염질환관리, 자립심, 사회적 책임으로 조사되었다. 특히 경제력은 전체 응답자의 82.4%에 해당하는 중년기(35~49세)를 제외한 모든 연령대에서 교육 요구도가 가장 높게 나타났으며, 중년기에서는 운동과 만성질환관리의 교육 요구도가 가장 높게 나타나 생애주기별 웰에이징 프로그램이 필요함을 시사하였다. 본 연구의 결과는 웰에이징을 위한 교육 프로그램 개발 및 운영 플랫폼을 구축하는데 실증자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
의료의 질은 효과, 효율, 적절성, 과학적-기술적 측면 등과 같은 4가지로 정의할 수 있다. 과학적-기술적 측면의 질 관리를 위해 의료기관에서는 매년 보수교육의 형태로 최신 지견을 현장에 보급하고 있다. 하지만 최신 지견이 가장 빠르게 보급되는 연구 결과들을 단발성인 보수교육만으로 임상 현장에 충분히 보급하는 것에는 명백한 한계가 존재한다. 빅데이터, 인공지능과 같은 지능정보처리 기술이 의료 분야에 적용될 경우 기존에 문헌 조사 등으로 연구되어 적은 정보만으로 연구를 수행해야 했던 한계를 극복할 수 있다. 본 논문은 기존 약재 처방 적응증을 확장할 수 있는 근거가 되는 데이터베이스를 구축한다. 이를 위해 한의학 관련 국내외 논문 정보를 수집, 저장 관리, 분석하는 작업을 수행한다. 약재 처방전의 확장 적응증 콘텐츠 구축을 위한 한의학 근거문헌 데이터의 처리 및 분석 기법을 설계한다. 본 연구를 통해 한의학 의사결정지원시스템에서 근거기반 약재처방 주치 정보의 기본 콘텐츠로 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
고응력사의 지시자로서 방해석 쌍정 분석법을 이용하여 방해석내 쌍정이 생성될 당시의 변형온도와 고응력장의 상태 및 방향 등을 살펴보았다. 연구는 한반도 남부지역에 소규모로 불규칙하게 분포하고 있는 석회질 암석을 대상으로 수행되었다. 분석 결과에서 쌍정의 형태(한 방향 또는 두 방향의 얇고 두꺼운 직선형 쌍정), 변형률(1.235-7.453%), 두께($0.77-1.94{\mu}m$), 치밀도(25.26-41.99 twins/mm) 등을 고려하여 추정한 연구지역에서의 방해석 쌍정에 의한 변형온도는 약 $150^{\circ}-200^{\circ}C$ 이하로 나타났다. 주변형률의 크기와 방향에서 최대수축변형률($e_3\leftrightarrow{\sigma}_1$)의 방향은 경상분지 남부에 해당하는 GS-1와 영남육괴 남부에 해당하는 BS-1 지역에서 N-S, 그리고 옥천습곡대 서남부에 해당하는 NR-1 지역에서는 E-W 방향을 보였다. 최대인장변형률($e_1\leftrightarrow{\sigma}_3$)의 경우 GS-1과 BS-1 지역은 $NWW-SEE{\sim}NNE-SSW$ 그리고 NR-1 지역은 N-S 방향으로 나타났다. 즉, 연구지역에는 방해석 쌍정의 생성과 관련된 서로 다른 고응력장이 최소한 두 번 이상 작용했을 가능성을 시사한다.
최근 많은 기업들이 대용량의 빅데이터 분석을 통하여 신사업을 발굴하거나 경영 및 기술 전략의 전환에 앞서 명시적인 근거를 마련하기 위하여 빅데이터 분석 및 활용을 위한 프로젝트를 수행하고 있다. 그러나 다수의 빅데이터 프로젝트가 정해진 기한 내에 종료를 못하여 실패하고 있음이 국내외적 문제로 대두되고 있다. 이는 공학적 관점에서 빅데이터 프로젝트의 위험 관리를 위한 지식 기반이 매우 미흡한 현 상황과 무관하지 않다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 구축 및 활용 프로젝트의 위험 요인을 분석하고, 중요도가 높은 위험 요인들을 도출한다. 이를 위해 문헌 연구로부터 프로젝트 위험 요인을 추출하고 친화도 기법을 통해 그룹화한 후 전문가 설문을 통해 중요도가 높은 위험 요인을 도출한다. 도출된 요인들을 대상으로 요인분석을 통해 빅데이터 프로젝트의 위험요인 분류표를 도출한다. 본 연구는 빅데이터 프로젝트에 대한 위험 식별, 위험 평가, 위험 분석을 위한 가장 기초가 되는 통제 지표의 개발이라는 데 큰 의미가 있으며, 향후 빅데이터 프로젝트와 관련된 효율적인 위험 관리의 이론적 근거를 제공함으로써 성공적인 빅데이터 프로젝트를 견인하는데 기초자료로써 크게 기여할 것으로 사료된다.
본 연구는 학습자 특성(성별 및 학교 급)에 따른 온라인 수업 유형 선호도를 파악하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 전국 17개 지역의 초·중·고등학교 학생 4,803명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이후, 유효데이터인 4,524명 학생들의 성별 및 학교급을 기반한 온라인 수업 유형 선호도 패턴을 확인하기 위해 Apriori 알고리즘을 이용한 연관규칙 분석을 실시하였다. 연구결과 초등 7개, 중등 4개, 고등 5개 등 총 16개의 규칙을 도출하였으며, 학교급과 무관하게 여학생들은 메이커활동 중심 수업을, 초·중 남학생은 가상체험중심 수업을 공통적으로 선호하였다. 보다 구체적으로, 초등학교 남학생은 SW중심수업을, 여학생은 메이커활동 중심 수업을 선호하였으며, 중학생의 경우 남여 모두 가상체험중심 수업을 선호하였다. 반면 고등학생은 교과별 강의중심에 대한 선호도가 높았다. 이러한 연구결과는 학습의 주체자인 학생이 가진 온라인 수업의 요구를 설명하는 실증적 근거로서 제시될 수 있다. 또한, 본 연구는 향후 온라인 수업의 다각화를 위한 개선방향을 제시, 탐색하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 이상의 연구결과를 바탕으로 추후 연구에서는 다양한 온라인 수업 활동 및 모델 설계, 온라인 수업을 지원하는 플랫폼 개발, 여학생의 이공계 진로동기 형성과정에 대한 심층적 분석이 계속되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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