최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 융합학문은 소셜 데이터 분석에 열을 올리고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 마케팅 분야에서 많은 활용되고 있으며 학습에 적용하는 사례도 증가하고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 모바일 학습 콘텐츠를 설계한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 관광정보 콘텐츠를 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠로 변환하는 것이다. 모바일 학습 콘텐츠 설계는 u-스마트 관광정보를 이용한 스마트폰 앱(App)과 XMI를 활용하여 열 개의 설계 과정을 거친다. 향후 이 설계과정을 거쳐 모바일 학습 콘텐츠를 구현함으로써 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있는 것이 최대 장점이다.
본 연구의 목적은 학교도서관 평가 실태를 분석하여 학교도서관 평가의 발전 방향에 대한 시사점을 얻으려는 데에 있다. 이를 위해 교육부, 교육청 및 문화체육관광부를 중심으로 수행되는 학교도서관 관련 조사, 컨설팅 및 평가를 메타평가를 활용하여 분석하고, 사서교사를 대상으로 심층 면담 조사를 실시하였다. 분석 결과, 각 기관의 평가 중복, 국가의 학교도서관 발전계획의 반영 미비, 공모형 평가로 인한 참여율 저조, 교육 평가지표 미비 등의 문제점이 발견되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 학교도서관 운영평가의 개선방안은 법률에 평가 주체의 역할 명시, 국가의 도서관 발전계획의 반영, 기관 간 평가 네트워크 구축, 사례 공유 시스템 운영, 교육청의 조사 및 컨설팅과 전국 도서관 운영 평가의 연계 방안 마련을 제안하였다.
우리나라 정부와 산업계는 도심항공교통(UAM) 서비스 상용화를 위한 로드맵을 제시하고 본격적으로 추진하고 있다. 본격적인 UAM 서비스의 도입을 위해서는 우수한 성능의 기체개발, 네트워크 거점과 회랑(corridor) 설계, 운영관리 최적화, 관련 법과 제도의 정비 등 해결해야 할 다양한 이슈를 가지고 있다. 본 연구에서는 운영관리 최적화 측면에서 우리나라를 중심으로 분야별 연구 동향을 살펴보고 추후 해결해야 할 연구 주제를 정리하여 제시하고자 한다. 국내 연구자는 UAM 서비스 이용요금, 이용 의도와 수용 모델, 버티포트 위치선정을 중심으로 연구가 진행되고 있으나 향후에는 서비스 주문 수락(order acceptance), 항공기 재배치(repositioning), 배터리 충전과 유지보수(charging and maintenance) 스케쥴링 등의 운영 최적화 연구가 필요함을 제시하였다.
출처기억은 사물에 대한 일화기억 경험의 맥락을 표상하는 중요 인지기제이다. 출처기억에 대한 그 동안의 연구는 일상의 일화기억과 밀접한 뇌신경, 행동학적 중요 연구들의 기초가 되어 왔고, 특히 집행기능이나 연합기제와 같은 인지기제를 강조하여 왔다. 본 연구에서는 계량서지학적 방법론을 통해 1989년에서 2020년 사이 출간된 출처기억 연구논문들을 분석하였고 핵심어 공동출현 연결네트워크와 저자 인용 연결망을 기반으로 출처기억 연구의 발전 흐름에 대한 깊이 있는 개관을 제시한다. 계량서지학적 분석을 통해 출처기억 연구의 추세를 확인한 결과, 2010년을 기준으로 이전 연구들에서는 출처기억의 인지적 기제와 관련한 개별 특성을 살핀 반면, 최근의 연구들은 뇌신경영역 간 연결성 특징 분석을 통한 임상적 특징연구를 비롯해 사회신경과학적 주제에 이르는 영향을 탐색하였다. 핵심어 연결성 분석을 통해 노화, 집행기능이 주요 핵심 주제어로서 연구되었음을 확인하였고, 최근 아동발달심리학과 메타기억 등의 관점에서 연구되는 추세로 나아가고 있음을 보았다. 관련된 출처기억의 이론과 연구모델을 기반으로 심리과학분야 내외에서 인지적 향상의 발달과 관련된 연구가 지속될 가능성을 제안하였다.
최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.
목적: 이 연구의 목적은 불면증에 대한 한방 족욕요법의 연구 동향을 검토하는 것이다. 방법: 관련 연구의 수집을 위해 CNKI에서 검색을 수행하여, 2023년 8월 29일까지 발표된 연구를 검토하였다. 불면증 환자를 대상으로 한방 족욕요법과 수면제를 비교한 무작위 대조군 임상시험 만을 분석에 포함하였다. 포함된 연구들의 방법론적 질은 Cochrane risk-of-bias assessment tool을 사용하여 평가하였다. 메타분석의 결과는 위험비(risk ratios, RRs)와 평균차(mean differences, MDs) 및 그 95% 신뢰구간(confidence intervals, CIs)으로 제시되었다. 결과: 총 11편의 무작위 대조군 임상시험이 포함되었다. 분석 결과, 한방 족욕요법은 벤조디아제핀계 약물과 비교하여 유의하게 더 높은 총유효율(RR, 1.25; 95% CI, 1.15 to 1.36; I2=25%)과 개선된 피츠버그 수면의 질 지수(Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI) 총 점수(MD, -3.10; 95% CI, -4.24 to -1.95; I2=73%)를 보였다. 또한, 벤조디아제핀계 약물에 한방 족욕요법을 병용한 경우, 벤조디아제핀계 약물을 단독으로 사용한 것과 비교하여 유의하게 더 높은 총유효율(RR, 1.15; 95% CI, 1.04 to 1.27; I2=0%)과 개선된 PSQI 총 점수(MD, -2.23; 95% CI, -4.09 to -0.38; I2=80%)을 보였다. 네트워크 분석을 통해 한방 족욕요법에 포함된 약재를 분석하고 시각화한 결과, 4개의 클러스터가 발견되었으며, 핵심 약재는 야교등과 산조인이었다. 포함된 연구들의 방법론적 질은 전반적으로 낮았다. 결론: 이 연구는 불면증 개선에 있어서 단독요법 또는 병행치료로서의 한방 족욕요법이 효과적이라는 제한된 수준의 근거를 보여준다. 이 연구의 발견은 향후 한국에서 시행할 한방 족욕요법 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
자동차부품 세척장비는 엔진과 변속기 블록 등의 가공과정에서 잔류하는 기름때를 제거하며, 잦은 수류방향 전환과 고압수의 분사를 위해 한 쌍의 2 방향 밸브를 사용한다. 그러나 정교한 밸브제어장치 없이 2 방향 밸브를 사용하는 경우 급격한 수류방향 전환에 따른 맥동현상이 발생하여 사용에 어려움이 따른다. 대안으로 하나의 3 방향 절환밸브를 사용하는 방법은 정교한 제어장치 없이도 정확한 수류방향 절환이 원활히 이루어져 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 그러나 복잡한 유로 및 바텀플러그 형상으로 인해 유속변화가 심하게 발생하여 공동현상이 나타날 수 있다. 본 연구에서는 3 방향 절환밸브 내의 유동특성을 해석적으로 평가하였으며, 바텀플러그 하부에서 나타나는 공동현상을 공동화지표와 POC(Percent of cavitation)를 도입하여 정량화하였다. 공동현상의 저감을 위해 바텀플러그 형상을 매개변수화하고, 해석의 수렴성 개선과 해석시간을 단축시킬 수 있는 단순 유한요소모델을 이용하여 유동해석을 통한 형상최적설계를 실시하였다. 완전요인배치법을 통한 실험계획법과 인공신경망 기반 반응표면모델을 적용하여 공동현상이 발생하지 않는 POC 가 30% 미만인 바텀플러그의 형상을 제시하였다. 얻어진 최적해는 POC 27%에 대하여 바텀플러그의 허리길이와 꼬리길이가 각각 6.42mm 및 6.96mm 이다.
본 연구의 목적은 최근 10년간(2005-2014) 만성 요통을 가진 중년 여성을 대상으로 국내에서 실시된 운동중재 연구의 현황을 파악하고, 운동 중재 연구의 효과를 알아보기 위해 시도된 것이다. 문헌검색은 한국교육학술정보원(http://www.riss.kr), 국회도서관, 한국학술정보(http://kiss.kstudy.com)와 DBpia(http://www.dbpia.co.kr)를 통해 검색하였다. PRISMA(preferred reporting items for systematic reviews and meta-analysis, 2008) 가이드라인에 따라 자료를 수집한 후 연구자가 원본을 확인하고, 선별하여 총 12편의 논문을 최종 분석하였다. 분석한 논문 중 간호학 전공 논문은 1편이었으며, 11편은 타과 논문이었다. Scottish Intercollegiate Guideline Network의 체크리스트를 참고하여 논문의 질적 평가를 실시하였다. 논문의 질적 평가내용을 종합한 결과, 10점 만점에 8점인 연구가 1편이었으며, 5-6점인 연구는 8편 이었고, 3-4점인 연구가 3편이었다. 운동 중재내용을 분석한 결과 평균 55분을 시행하였으며, 1주일에 평균 3.1회의 빈도로 총 시행횟수는 평균 29.7회로 진행되었다. 연구 결과 요부신경근 조절운동, 요가운동, 수중운동이 중년여성의 요통에 효과가 있는 것으로 나타났으며, 향후 이를 간호학 중재로 활용하여 근거기반 간호실무의 토대를 마련할 수 있을 것이다.
본 질적연구의 목적은 이머징 소셜 네트워크에 익숙한 밀레니얼스 세대 소비자들의 소셜 네트워크 기반 공유경제 서비스를 대하는 소비자 행동학적 동향, 사이코그래픽적 특성, 다양한 인지적 유형이 어떠한지 탐색하고 발견하는 것이다. 이를 위해, 본 연구는 Q방법론을 적용하여 최신 기술의 ICT 장비, 디바이스 또는 사회 문화적 웹서비스나 네트워킹을 능숙하게 다루는 젊은 밀레니얼 소비자들을 해석적 관점에서 4가지 차별화 된 유형의 이론적 정의를 제시한다. 최근 국내 산학 분야에서 모두 창조경제 정책에 힘입어 공유경제 서비스의 영향력이 증가하고 있지만, 아직 공유경제를 주제로 한 기존 연구들이 본격화 된 것은 그리 오래되지 않았다. 본 연구는 개인의 내재적 관심, 선호, 태도, 의견 등을 포함하는 일명 스키마타(Schemata)라고 불리는 응답자의 사고 구조의 독특한 사이코그래픽적 특성을 발견하는데 초점을 둔다. Q방법론의 연구 절차에 따라, Q모집단과의 인터뷰 및 여러 문헌들의 메타 스터디를 통해 수집한 180개의 진술문으로부터 축약한 최종 40개의 Q샘플(진술문)을 35명의 밀레니얼스 세대(P표본) 응답자이 Q소팅 하여 등급화 하였다. 마지막으로, QUANL PC 분석프로그램을 활용하여 소셜 네트워크 기반 공유경제 서비스에 대한 젊은 층 소비자들의 4가지 시장 세분화를 수행하였다. 도출된 유형들은 제1유형 'Early majority', 제2유형 'Laggard', 제3유형 'Opinion leader', 제4유형 'Late majority' 라고 명명하였다. 본 연구의 결과는 향후 밀레니얼스 신세대 소비자의 행동 및 심리적 특성, 시장 세분화를 깊이 있게 탐구하려는 질적 관점의 후속 연구들의 기초 연구로 활용될 수 있을 것이다.
메타 블로그에 등록된 RSS(Really Simple Syndication)의 수는 수십만 개 또는 수백만 개에 이른다. 따라서 이들에 대한 갱신 확인을 수행하는 것은 상당히 긴 시간과 네트워크 자원을 필요로 한다. 메타 블로그나 블로그 검색엔진은 제한된 자원을 가지고 있기 때문에 하루에 방문할 수 있는 블로그의 수가 제한적이다. 하지만 블로그 검색엔진의 성능향상을 위해 새로운 데이터를 최대한 수집하는 것이 필요하기 때문에, 우리는 이 논문에서 수집 효율을 높이기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블로그의 포스팅 성향을 분석하여 그것을 토대로 향후 갱신 가능성에 대해 예측하고 갱신 가능성이 높은 시점에만 갱신 확인을 수행한다. 이 연구는 블로그의 입장에서는 분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack: Distributed Denial-of-Service Attack)만큼이나 빈번한 갱신확인을 줄이는데 도움이 되고, 인터넷 전체로 보아서는 트래픽을 감소시키는데 기여할 수 있다. 본 논문에서는 블로거들의 포스팅이 이루어지는 요일과 시간에 특정한 패턴이 존재할 것이라는 가정을 하고, 15119개의 실제 블로그에 작성된 포스트에 대해 요일과 시간의 선호도를 분석하였다. 그리고 과거의 포스팅 이력과 요일에 대한 선호도를 바탕으로 갱신 가능성을 예측하기 위한 방법을 제안하고, 12115개의 실제 블로그에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. 성능평가를 통해 약 93.06%의 블로그에서 0.5 이상의 정확도를 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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