• 감성과학
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• 제14권4호
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• pp.555-570
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• 2011

도덕적으로 옳다고 여겨지는 행동을 실천하기 위해서는 친사회적-도덕적 행위에 대한 동기 부여가 필요하다. 선행 연구들을 통해 도덕적 행위의 동기 부여에 감정이 중요한 역할을 한다는 것이 밝혀졌다. 이는 기능성 자기 공명 영상 장치(functional magnetic resonance imaging, fMRI)를 사용한 인지 신경 과학 분야의 연구들을 통해 실제 보상 및 동기에 관여하는 영역으로 알려진 복측 선조체(ventral striatum, VS)의 활성화를 발견함으로써 확인되었다. 원래 VS는 보상 반응의 핵심적 영역으로 물질적 보상에 민감하게 반응하는 것으로 알려졌으나 최근에는 사회적 보상이 주어졌을 때, 친사회적 감정을 강하게 경험할 때에도 활성화되는 것이 관찰되었다. 그러나 도덕적 의사결정이 필요한 사회적 상황에서 친사회적 도덕감을 경험할 때 보상에 민감한 영역인 VS가 활성화되는 이유에 대한 설명은 아직 명확하지 않다. 따라서 본 리뷰 연구에서는 도덕적 의사결정상황에서 감정의 동기 부여 역할 및 관련 신경 기제에 대해 알아보고, VS를 중심으로 도덕적 의사결정에 관여하는 신경 네트워크 구조를 개관함으로써 친사회적, 도덕적으로 동기 부여가 되는 도덕적 의사결정 상황 및 그 이유에 대해 알아보고자 하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제36권2호
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• pp.71-84
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• 2010

본 연구는 복합시스템 환경에서의 능력기반 획득프로세스에 대해 기술하며, 인식 패러다임을 기반으로 쓰여진 정성적인 논문이다. 미래 전장은 단일전구 내에서 다양한 센서와 슈터가 각각의 그리드를 형성하고, 네트워크기반 전장관리체계에 의해 임무와 기능을 수행하는 복합시스템 개념으로 변화되고 있다. 복합시스템은 특정 능력을 충족시키기 위해 개별 시스템들을 보다 큰 시스템으로 통합한 시스템의 묶음 또는 배열이다. 따라서, 획득프로세스도 기존의 단일시스템 요구사항 중심에서 복합시스템 환경하의 능력기반 획득으로 변화되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 능력기반 획득프로세스의 핵심 요소인 JCIDS, DAS 그리고 CEP에 대해 기능측면에서 분석하였다. 그리고, 이러한 종합적 분석결과로 부터 한국적 획득환경에 적합한 능력기반 획득적용방안을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.898-902
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• 2015

Alternative radio-navigation technologies aim at providing continuous navigation solution even if one cannot use GNSS (Global Navigation Satellite System). In shadowing region such as indoor environment, GNSS signal is no longer available and the alternative navigation system should be used together with GNSS to provide seamless positioning. For soldiers in battlefield where GNSS signal is jammed or in street battle, the alternative navigation system should work without positioning infrastructure. Moreover, the radio-navigation system should have scalability as well as high accuracy performance. This paper presents a TWR (Two-Way-Ranging)-based cooperative positioning system (CPS) that does not require location infrastructure. It is assumed that some members of CPS can obtain GNSS-based position and they are called mobile anchors. Other members unable to receive GNSS signal compute their position using TWR measurements with mobile anchors and neighboring members. Error propagation in CPS is analytically studied in this paper. Error budget for TWR measurements is modeled first. Next, location error propagation in CPS is derived in terms of range errors. To represent the location error propagation in the CPS, Location Error Propagation Indicator (LEPI) is proposed in this paper. Simulation results show that location error of tags in CPS is mainly influenced by the number of hops from anchors to the tag to be positioned as well as the network geometry of CPS.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.599-607
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• 2018

본 연구는 융복합 사회에서 간호대학생의 직업존중감과 공감 능력이 고객지향성에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 대상자는 간호학과 학생 213명으로 2018년 7월 25일부터 8월 13일 까지 SNS(Social Network Service)를 통해 설문조사를 시행하였다. 자료는 t-test, ANOVA, Pearson Correlation, Multiple regression으로 분석하였다. 실습만족도가 높을수록, 환자와의 의사소통이 좋을수록, 고객지향성 인식이 높을수록 고객지향성에 높은 점수를 나타내었다. 고객지향성은 인지적 공감과 직업존중감과 유의한 양의 상관관계를 나타내었다. 인지적 공감(${\beta}=.313$, p<.001), 환자와의 의사소통(${\beta}=.227$, p<.001), 직업존중감(${\beta}=.199$, p=.001), 고객지향성 인식(${\beta}=.180$, p=.003)이 고객지향성을 32.0% 설명하는 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 고객지향성을 향상시키기 위해서 인지적 공감 향상을 위한 교육과정이나 중재프로그램 등 다양한 전략을 강구하고 직업존중감을 높여줄 수 있는 이론과 실습에서의 방안의 모색이 필요하다.

• 대한불안의학회지
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• 제10권2호
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• pp.143-150
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• 2014

Objective : The subgenual cingulate cortex, a part of default-mode network, has been known to playa key role in the pathophysiology of depression. The previous studies have reported abnormal functional connectivity between the subgenual cingulate cortex and other brain regions in the patients with depression. The goal of this shldy was to explore the resting-state functional connectivity of the subgenual cingulate cortex between the patients with depression and healthy subjects. Methods : Twenty patients with major depression and age- and sex-matched 20 healthy subjects underwent 5-minute resting state fMRI scans. The functional connectivity map in each subject was acquired using seed-based correlation analysis with the seed located in the subgenual cingulate cortex (Talairach coordinates; x=-10, y=5, z=-10). The functional connectivity maps were calculated using AFNI and compared between the patient and healthy subject group via two-sample T-test using 3dttest++ in AFNI package. Results : Functional connectivity was decreased between the subgenual cingulate cortex and both sides of fusiform gyrus in depressed subjects. Connectivity was also decreased between the subgenual cingulate cortex and the left cerebellum in the patient group. There was no correlation between the severity of depression and the degree of functional connectivity between the subgenual cingulate cortex and the regions showing decreased functional connectivity. Conclusion : Decreased resting-state functional connectivity between the subgenual cingulate cortex and both sides of fusiform gyrus, and decreased connectivity between the subgenual cingulate cortex and the left cerebellum found in the patients with major depression in comparison to the healthy subjects might be related to abnormal emotional and cognitive processing of depressed patients.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.304-310
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• 2010

현대를 살아가는 현대인들이 경험하는 만성통증 및 디스크는 성인의 80% 이상이 경험하는 흔한 질병이다. 이러한 질환들 중 교통사고, 추락 등 물리적인 충격에 의한 발생율은 10%정도이며 대부분이 습관적으로 부적합한 자세를 취하게 되어 특정 부위에 지속적인 스트레스가 쌓여 발생하게 된다. 이처럼 부적합한 자세가 오랫동안 이어져 질환의 원인이 되는 것을 알면서도 고쳐지지 않는 이유는 지속적인 반복을 통한 습관화로 인하여 부적합한 자세를 바로 인지하지 못함으로써 바르게 교정하지 못하고 지속되어지기 때문이다. 따라서 본 시스템은 자세를 측정할 수 있는 센서들을 사용자에게 부착 후 사용자의 자세에 따른 데이터를 수집하여 정확한 자세를 측정하고 자세추정알고리즘을 이용하여 해당 자세의 적합여부를 추정한다. 사용자가 부적합한 자세를 지속적으로 취할 경우 이를 인지할 수 있도록 한다. 그리고 적합한 자세로 변경하도록 유도하여 부적합한 자세의 습관화를 방지하는데 목적을 두고 있다. 또한 부적합한 자세의 원인을 분석 후 제거하여 적합한 자세를 취하는데 보조자의 기능을 수행 한다. 정확한 측정을 통한 반복적인 인지 학습을 통해 올바른 자세를 습관화 한다면 성장기 어린이와 만성 질환자에게 많은 도움을 줄 것으로 생각 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1494-1505
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• 2010

하나의 프레스로 여러 종류의 부품을 소량으로 생산하는 중 소형 공장에서는 부품 생산 과정에 발생하는 소리가 다양하게 나타난다. 이에 우리는 제품의 생산 순간의 소리를 인식하여 제품의 양 불량을 판별하는 시스템을 계층형 시간적 메모리(HTM Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발하였다. HTM 이론은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시킨 이론이다. 이는 실세계에 대한 시공간적인 패턴을 계층적으로 기억하는 것으로 기존의 인식 기술보다 여러 경우에 인식률이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 우리는 이 HTM 기술을 소리 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량 판별 시스템을 개발하였다. 개발 결과를 검증하기 위해 실제 공장에서 부품 생산 순간의 다양한 소리들을 녹음하고, 소리 HTM 네트워크를 구성한 후, 학습과 훈련을 반복하여 해당 부품의 불량여부를 판정하도록 하였다. 그 결과 잡음이 많은 생산 현장에서도 판정의 정확도가 높은 것으로 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권10호
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• pp.211-222
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• 2014

본 연구는 모바일 SNS 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 대해 살펴보았다. 또한 소비자의 지각된 가치가 지속사용의도에 미치는 매개역할을 검증함으로써 지각된 가치의 역할에 대해 알아보았다. 모바일 SNS 지속사용의도에 주요 영향을 미치는 요인으로 사회적 영향, 지각된 유용성, 지각된 개인사생활 우려, 지각된 사용노력을 제시하고 이러한 요인들이 지각된 가치에 영향을 미치고 궁극적으로 지속적인 SNS 사용의도에 영향을 미침을 검증하였다. PLS분석 결과 지각된 혜택으로 여겨지는 모바일 SNS의 지각된 유용성과 사회적 영향, 그리고 지각된 개인사생활 우려, 이용에 대한 노력 및 수고를 의미하는 지각된 비용의 네 가지 선행 변수들이 지각된 가치를 통해 SNS지속사용 의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 기존 연구들에서 간과되었던 소비자의 지각된 가치를 중심으로 하여 소비자의 인지적 측면에 중점을 두고 소비자 입장에서의 신기술에 대한 지속적 이용의도에 영향을 미치는 변수들을 탐색적으로 제시함으로써 기업의 관리자들에게 유용한 시사점을 제시한다는 측면에서 시사점을 지닌다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권3호
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• pp.55-70
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• 2016

MANET(Mobile Ad-hoc Network) 환경에서 가장 중요시되는 것은 여러 장비간의 신뢰성 있는 통신이다. 이를 위해 다양한 멀티 홉 라우팅 프로토콜 연구가 진행되어 왔다. 하지만 기존의 Link State Routing 기법은 사용채널의 변화가 존재하는 CR(Cognitive Radio) 환경과 다수의 인터페이스를 사용하는 MIMC(Multi-Interface Multi-Channel) 환경에서 제어 메시지 오버헤드를 증가시키는 단점 및 노드가 이동할 때 안정적이지 않은 문제점이 있다. 본 논문은 Control Message Overhead를 감소시키기 위한 방안으로 On-demand Hello를 사용한 기법, Broadcast Interface의 최적화를 이용한 기법을 제시한다. 또한 노드가 이동할 때 안정적인 통신을 위한 방안으로 노드의 이동성을 고려한 MPR 선정기법, 위치정보를 활용한 빠른 경로 복구기법을 제시한다. 제시한 라우팅 프로토콜과 OPNET 기반의 시뮬레이터 결과는 관련 분야 연구에 비교 대상으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1168-1177
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• 2019

In order to diagnose and prevent Alzheimer's Disease (AD), it is becoming increasingly important to develop a CAD(Computer-aided Diagnosis) system for AD diagnosis, which provides effective treatment for patients by analyzing 3D MRI images. It is essential to apply powerful deep learning algorithms in order to automatically classify stages of Alzheimer's Disease and to develop a Alzheimer's Disease support diagnosis system that has the function of detecting hippocampus and CSF(Cerebrospinal fluid) which are important biomarkers in diagnosis of Alzheimer's Disease. In this paper, for AD diagnosis, we classify a given MRI data into three categories of AD, mild cognitive impairment, and normal control according by applying 3D brain MRI image to the Faster R-CNN model and detect hippocampus and CSF in MRI image. To do this, we use the 2D MRI slice images extracted from the 3D MRI data of the Faster R-CNN, and perform the widely used majority voting algorithm on the resulting bounding box labels for classification. To verify the proposed method, we used the public ADNI data set, which is the standard brain MRI database. Experimental results show that the proposed method achieves impressive classification performance compared with other state-of-the-art methods.