• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권6호
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• pp.493-503
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• 2018

본 연구는, 한국어 학습자들의 주격과 목적격 관계절 프로세싱과 관련한 두 가지 가설인 선형거리가설(Linear distance hypothesis)과 구조거리가설(Structural distance hypothesis)을 통해 Keenan과 Comrie(1977)의 명사구 접근 위계(Noun Phrase Accessibility Hierarchy)를 검증한 O'Grady, Lee, 그리고 Choo의 2003년 연구를 바탕으로 설계된 conceptual replication 연구이다. 본 실험에서는 한국에서 공부하는 중국어 모어 학습자들을 대상으로 두 가설을 테스트 하였다. 더불어, 두 가설과 관련, 인지적인 능력(작동기억)의 개별차가 어떤 역할을 하는지에 대해서도 추가적으로 조사하였다. 실험 당시 지방의 모 대학 소재 한국어학당에서 공부하는 중국어 모어 학습자들이 실험집단으로 참여하였다. 각각의 실험 활동을 올바르게 인지하고 참여한 23명의 학습자 데이터에 한하여 통계 분석이 이루어졌다. 통제집단으로는 한국어 모어 대학생 15명이 참여하였다. 참가자들은 두 가지 실험 활동을 수행하였다: O'Grady외의 연구에서 사용된 동일한 관계절들이 포함된 그림 선택 활동과 작동기억 측정을 위해 디자인된 활동(Operation Span Task). 본 실험의 결과는 O'Grady외의 연구 결과와 다소 차이를 보였다. 즉, 주격보다는 목적격 관계절에 대한 학생들의 이해도가 상대적으로 현저하게 높게 나타났다. 세부적인 분석에 따르면, 이는 선형거리가설에 따른 현상이라기보다는, 상용절 전략을 사용한 프로세싱 결과로 해석하는 것이 더 적절해 보인다. 작동기억의 개별차와 관계절 프로세싱이 유의미한 상관관계가 없는 것으로 나타난 것도 이러한 과도한 상용절 전략의 결과로 볼 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제44권4호
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• pp.672-685
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• 2022

This article proposes a subject-independent application of brain-computer interfacing (BCI). A 32-channel Electroencephalography (EEG) device is used to measure imagined speech (SI) of four words (sos, stop, medicine, washroom) and one phrase (come-here) across 13 subjects. A deep long short-term memory (LSTM) network has been adopted to recognize the above signals in seven EEG frequency bands individually in nine major regions of the brain. The results show a maximum accuracy of 73.56% and a network prediction time (NPT) of 0.14 s which are superior to other state-of-the-art techniques in the literature. Our analysis reveals that the alpha band can recognize SI better than other EEG frequencies. To reinforce our findings, the above work has been compared by models based on the gated recurrent unit (GRU), convolutional neural network (CNN), and six conventional classifiers. The results show that the LSTM model has 46.86% more average accuracy in the alpha band and 74.54% less average NPT than CNN. The maximum accuracy of GRU was 8.34% less than the LSTM network. Deep networks performed better than traditional classifiers.

• 전기의세계
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• 제21권1호
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• pp.13-16
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• 1972

Dynamic Programming is regarded as a very powerful tool for solving nonlinear optimization problem subject to a number of constraints of state and control variables, but has definite disadvantages that it requires much more computing time and consumes much more memory spaces than other technigues. In order to eliminate the above-mentioned demerits, this paper suggests a news technique called Multiple Dynamic Programming. The underlying principles are based on the concept of multiple passes that, instead of forming fin lattices in time-state plane as adopted in the conventional Dynamic Programming, the Multiple Dynamic Programming constitutes, at the first pass, coarse lattices in the feasible domain of time-state plane and determines the optimal state trajectory by the usual method of Dynamic Programming, and at the second pass again constitutes finer lattices in the narrower domain surrounded by both the upperand lower edges next to the lattice edges through which the first pass optimal trajectory passes and determines the more accurate optimal trajectory of state, and then at the third pass repeats the same processes, and so on. The suggested technique insures remarkable curtailment in amounts of computer memory spaces and conputing time, and its applicability has been demonstrated by a case study on the hydro-thermal power coordination in Korean power system.

• ETRI Journal
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• 제44권3호
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• pp.438-449
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• 2022

This study proposes a dependency grammar-based self-attention multilayered bidirectional long short-term memory (DG-M-Bi-LSTM) model for subject-predicate-object (SPO) tuple recognition from natural language (NL) sentences. To add recent knowledge to the knowledge base autonomously, it is essential to extract knowledge from numerous NL data. Therefore, this study proposes a high-accuracy SPO tuple recognition model that requires a small amount of learning data to extract knowledge from NL sentences. The accuracy of SPO tuple recognition using DG-M-Bi-LSTM is compared with that using NL-based self-attention multilayered bidirectional LSTM, DG-based bidirectional encoder representations from transformers (BERT), and NL-based BERT to evaluate its effectiveness. The DG-M-Bi-LSTM model achieves the best results in terms of recognition accuracy for extracting SPO tuples from NL sentences even if it has fewer deep neural network (DNN) parameters than BERT. In particular, its accuracy is better than that of BERT when the learning data are limited. Additionally, its pretrained DNN parameters can be applied to other domains because it learns the structural relations in NL sentences.

• 한국간호교육학회지
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• 제7권2호
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• pp.360-368
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• 2001

This research was an attempt to find out an entrance experience into major subject of student nurse. The purpose of this study was to understand an lived learning experience of student nurse. Method of the study was applied a phenomenological approach used by Colaizzi's analytic technique. Participants were 33 sophomore student nurse from TC University. The investigator conducted participated observations and in-depth unstructured interviews which were audio taped under the permission of student nurse, formulating meanings, themes and theme clusters. Results of the study were revealed 6 categories, 14 theme clusters, and 31 themes. Six categories include 'feeling anxious about clinical application', 'making superficial class', 'evaluation for ability of memory', 'deficit of academic evaluation criteria', 'insufficiency of textbook' and 'deficit for uniqueness of nursing science'. This findings confirm the fact that the student nurse's entrance experience was complicated and diversely influenced by their learning experiences. In conclusion, this study will prove helpful not only in understanding student nurse's entrance experience about their specialities but also in developing curriculum for nursing education.

• Steel and Composite Structures
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• 제3권6호
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• pp.403-420
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• 2003

In the paper one investigates the benefits deriving from the introduction of SMA provisions in a structure subject to dynamic excitation and vertical loads. At this purpose one considers a multi-degree-of-freedom (mdof) shear elastic-plastic frame and designs couples of super-elastic SMA tendons to be placed at critical locations of the structure. Particular attention is focused on the reduction of $P-{\Delta}$ effects.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1009-1012
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• 1993

An association memory, solving an optimization problem, a Boltzmann machine scheme learning and a back propagation learning in our chaos neuron models are reviewed and some new results are presented. In each model its microscopicrule (a parameter of a chaos system in a neuron) is subject to its macroscopic state. This feedback and chaos dynamics are essential mechanisms of our model and their roles are briefly discussed.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.67-71
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• 2023

본 연구의 목적은 지역사회 기반 인지자극 프로그램이 경도인지장애 노인의 인지기능과 주관적 기억에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 경기도 소재 G시 D치매안심센터에서 2021년 4월부터 2021년 8월까지 3개월 이상 쉼터 프로그램에 참여하는 이용자 중 연구의 목적을 이해하고 참여에 동의한 15명으로 선정하여 적용하였다. 프로그램은 3 개월 동안 주 3회 총 36회 인지자극프로그램으로 구성하여 진행되었다. 인지자극프로그램은 지남력 강화, 인지훈련, 회상과 음악, 미술, 신체 놀이 등 다양한 활동으로 인지 기능을 자극하고, 사회기능 향상 목적으로 동용. 민요, 타악기, 국민체조, 춤, 게임, 전래놀이 등으로 구성되었다. 인지자극 프로그램 진행한 결과 인지기능은 인지자극프로그램 실시 전 평균이 26.33점에서 실시 후 평균이 28.46점으로 2.13점 증가 하였고, 통계적으로도 유의한 결과가 나왔다(p=0.000). 주관적 기억은 인지자극프로그램 실시 전 평균이 7.13점에서 실시 후 평균이 3.60점으로 3.53점 감소 하였고, 통계적으로도 유의한 결과가 나왔다(p=0.000). 이 결과를 통해 경도인지장애 노인에게 인지자극프로그램이 효과가 있다고 확인할 수 있다. 치매로 인한 비용 부담으로 이어지고 있으며 특히나 인지기능 저하는 노인의 삶의 질이 떨어지고 그로인한 다양한 부담을 가져온다. 앞으로 다양한 환경에 적용되는 인지자극프로그램 연구가 필요하다.

• 대한통합의학회지
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• 제8권4호
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• pp.143-154
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• 2020

Purpose : This study aims to investigate the effect of instrument-activities daily living training through client-centered home visitation on the cognitive functions, occupational performance, and instrument-activities daily living of elderly at the cognitive support grade(Grade6). Methods : The subject of this study was a 66-year-old woman living in G Metropolitan City, who has been diagnosed with Alzheimer's and mild dementia. The study period was from March 17, 2020 through June 12, 2020, and the A-B-A' design, among the individual case experiments, was adopted as the study design. For the data analysis, descriptive statistic and visual analysis using graph were used for the change of cognitive functions, occupational performance, and instrument-activities daily living. Results : The instrument-activities daily living provided through client-centered home visitation improved the subject's cognitive functions, occupational performance(performance, satisfaction) and instrument-activities daily living. Conclusion : This study showed that daily life training through client-centered home visitation can help elderly people at the cognitive support grade select for themselves the problems of daily life caused by cognitive decline and practice specific action plans, thereby enabling them to maintain and improve the cognitive functions necessary for the performance of activities, such as comprehension, memory, and thinking skills. In addition, it is thought that the activities based on the subject's preferences, performance, and sense of importance assured the subject of feelings of motivation and the possibility of participation, and had a positive effect on the subject's performance speed and rate. With the above in mind, Instrument-activities daily living client-centered home visitation is proposed as a potential practical intervention program for individuals. It can help elderly people at cognitive support grade to maintain and improve their functions, thereby delaying the progress of their condition to severe dementia.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권1호
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• pp.42-51
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• 2010

뇌 기능 연구 분야에서는 MRI, PET, MEG 영상 시스템 등을 이용한 인지기능에 대한 정량적 평가 연구가 계속적으로 이루어 지고 있다. 최근에는 컴퓨터 기술을 응용하여 인지 기능의 정량적 분석을 효과적으로 하고자 시도되고 있다. 본 연구에서는 터치 스크린을 이용하여 인지 기능의 정량적 평가를 할 수 있는 소프트웨어 패키지를 구현하였다. 여기서 구현된 내용은 집중력, 숫자 기억력, 조합 기억력, 위상 기억력, 시각 및 근육 반응, 청각 반응 등으로 되어 있다. 우리는 구현된 소프트웨어에 대하여 실험적 검증과정을 거치고자 20~59세까지의 연령 및 성별에 따른 80명을 대상으로 실험을 수행하였다. 남녀 모두 40세 이후의 연령에서 인지기능의 감쇄가 일어나는 결과를 정량적 획득하였다. 본 연구에서는 고가 장비인 영상 시스템뿐만 아니라 상대적으로 간소화된 소프트웨어를 이용하여서도 인지기능의 정량적 평가가 가능함을 보여주고 있다. 이러한 방법을 적용하여 다양한 그룹의 인지 기능의 정량적 평가 및 비교를 수행하는 데 비용과 시간을 줄일 수 있을 것으로 보인다.