• PNF and Movement
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• 제18권1호
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• pp.77-86
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• 2020

Purpose: This study investigated the effects of progressive resistance task-oriented strengthening exercises (PRTSE) on the strength of the lower extremities, balance, and activities of daily living (ADL) of patients following a stroke. The purpose of the study was to provide fundamental data regarding the use of PRTSE with stroke patients. Methods: Twenty stroke patients were randomly divided into an experimental group (n = 10) who took part in PRTSE and a control group (n = 10) who performed general rehabilitation exercises. Both groups performed their respective exercises for 30 minutes five times a week for four weeks. The strength of their lower extremities was measured using a hand-held dynamometer. The balance of the participants was assessed using a Berg balance scale. The modified Barthel index was conducted to measure ADL. A paired t-test was performed to compare within-group changes before and after the PRTSE. Differences between the experimental and the control groups were analyzed using an independent t-test. For all tests, the level of statistical significance was α = 0.05. Results: After the exercises, there was a significant within-group change in the strength of lower extremities, balance, and ADL in the experimental group and the control group (p < 0.05). There was also a significant between-group difference in the strength of lower extremities after the intervention (p < 0.05). Conclusion: General rehabilitation is commonly applied as a treatment for stroke patients and is relatively effective. The application of PRTSE may be useful in such patients, considering its effects on the strength of lower extremities, balance, and ADL.

• 대한물리의학회지
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• 제18권2호
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• pp.41-48
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• 2023

PURPOSE: Falls are caused by a decline in physical and cognitive function. A quantitative evaluation tool that can comprehensively evaluate motor and cognitive functions for elderly people with an impaired physical function. This study assessed the clinical application potential by confirming the correlation between the physical function tests, cognitive and the stepping trail-making test (S-TMT). METHODS: Fourteen community-dwelling older patients (65-75 years) were recruited. The study conducted cognitive function tests with the trail-making test (TMT-A, B), and physical function tests (6-minute walking test (6MWT), short physical performance battery (SPPB), and timed up and go (TUG)). The results of were analyzed using SPSS version 21.0. Descriptive statistics were used for the general characteristics of the study subjects, and the correlations between S-TMT, other functional tests were examined through Pearson's correlation analysis. The statistical significance was set to .05. RESULTS: S-TMT had a significant positive correlation with the TUG (r = .588^*) and trail-making test-B (TMT-B) (r = .689^*, p < .05). Furthermore, S-TMT showed a negative correlation between SPPB (r = -.397) and 6MWT (r = -.422), but it was not statistically significant. CONCLUSION: S-TMT is a cognitive-gait dual-task performance evaluation tool that can be performed safely. A significant correlation was confirmed between the TUG test and the TMT-B. S-TMT is a dual-task screening tool that can evaluate both physical and cognitive functions simultaneously.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.61-67
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• 2023

5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.108-117
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• 2024

The selection and recommendation of a suitable job applicant from the pool of thousands of applications are often daunting jobs for an employer. The recommendation and selection process significantly increases the workload of the concerned department of an employer. Thus, Resume Classification System using the Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) techniques could automate this tedious process and ease the job of an employer. Moreover, the automation of this process can significantly expedite and transparent the applicants' selection process with mere human involvement. Nevertheless, various Machine Learning approaches have been proposed to develop Resume Classification Systems. However, this study presents an automated NLP and ML-based system that classifies the Resumes according to job categories with performance guarantees. This study employs various ML algorithms and NLP techniques to measure the accuracy of Resume Classification Systems and proposes a solution with better accuracy and reliability in different settings. To demonstrate the significance of NLP & ML techniques for processing & classification of Resumes, the extracted features were tested on nine machine learning models Support Vector Machine - SVM (Linear, SGD, SVC & NuSVC), Naïve Bayes (Bernoulli, Multinomial & Gaussian), K-Nearest Neighbor (KNN) and Logistic Regression (LR). The Term-Frequency Inverse Document (TF-IDF) feature representation scheme proven suitable for Resume Classification Task. The developed models were evaluated using F-Score_M, Recall_M, Precission_M, and overall Accuracy. The experimental results indicate that using the One-Vs-Rest-Classification strategy for this multi-class Resume Classification task, the SVM class of Machine Learning algorithms performed better on the study dataset with over 96% overall accuracy. The promising results suggest that NLP & ML techniques employed in this study could be used for the Resume Classification task.

• 철학연구
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• 제137권
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• pp.1-31
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• 2016

이 글의 목적은 듀이의 자연주의적 가치론을 가치가 경험으로부터 발생하는 방식을 중심으로 검토하고 그 현재성을 제안하는 데 있다. 분석철학에서 가치의 문제는 논리실증주의자들이 사실과 가치의 이분법이라는 문제를 발생시키고 가치에 관한 지적인 논의의 가능성을 부인한 것에서 비롯된다. 이 상황에서 가치에 관한 논의가 해결해야 할 과제는 사실/가치의 이분법을 넘어서고 가치주장에 객관성의 위상을 부여하는 것이다. 듀이는 과학과 가치의 분리를 극복하기 위해 가치의 문제에 과학적 방법을 적용하고 '평가하기'와 '가치평가'라는 개념을 통해 가치가 완성된다고 해명한다. 이 과정에서 가치명제는 물리적 명제로 구성되고 가치는 상상적 추론과 반성적 숙고를 거쳐 발생한다. 최근 듀이 가치론의 중요성은 퍼트남과 존슨에 의해 재조명되고 있다. 퍼트남은 이분법을 극복하기 위해 듀이의 가치론을 수용하여 가치가 과학적인 탐구를 통한 비판에서 발생하므로 사실과 가치가 얽혀 있다고 주장한다. 또한 존슨은 듀이의 가치평가가 도덕적 숙고이며 그것을 인지과학적 탐구에 의해 입증함으로써 공유된 경험에 근거한 가치론은 상대주의가 아니라는 것을 보여 준다. 따라서 듀이의 가치론은 절대적인 가치가 우리에게 주어질 수 없다면 열린 탐구를 통해 가치를 만들어가는 절차를 제공한다는 점에서 가치의 본성을 탐구하는 제3의 방식을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4084-4104
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• 2021

Visual place recognition (VPR) is a fundamental yet challenging task of mobile robot navigation and localization. The existing VPR methods are usually based on some pairwise similarity of image descriptors, so they are sensitive to visual appearance change and also computationally expensive. This paper proposes a simple yet effective four-step method that achieves adaptive convolutional neural network (CNN) landmark matching for VPR. First, based on the features extracted from existing CNN models, the regions with higher significance scores are selected as landmarks. Then, according to the coordinate positions of potential landmarks, landmark matching is improved by removing mismatched landmark pairs. Finally, considering the significance scores obtained in the first step, robust image retrieval is performed based on adaptive landmark matching, and it gives more weight to the landmark matching pairs with higher significance scores. To verify the efficiency and robustness of the proposed method, evaluations are conducted on standard benchmark datasets. The experimental results indicate that the proposed method reduces the feature representation space of place images by more than 75% with negligible loss in recognition precision. Also, it achieves a fast matching speed in similarity calculation, satisfying the real-time requirement.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.41-76
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• 2020

본 연구는 스마트팩토리 도입의도에 영향을 미치는 요인을 실증 분석을 통해 확인하였다. 4차산업혁명의 핵심분야인 스마트팩토리 도입에 있어서 어떤 요인이 중요하게 영향을 미치는가에 대한 연구이며, 아직까지 스마트팩토리 분야에서 기술 수용에 관한 연구가 부족한 상황에서 학술적 실무적 의의가 있다고 믿는다. 정보기술의 수용요인 연구에 설명력이 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 기반으로 연구를 진행하였으며, UTAUT 이론의 4가지 독립변수인 성과기대, 노력기대, 사회적영향, 촉진조건에 추가로 스마트팩토리의 특성상 중요한 요인으로 예상되는 정부지원기대(Government Assistance Expectancy)를 독립변수에 추가하였다. 또한 스마트팩토리 기술수용의 기술적인 요인을 확인하고자 과업기술적합도(Task Technology Fit)변수 추가하여 스마트팩토리 도입의도에 미치는 영향관계를 실증 분석하였다. 또한 과업기술적합도의 선행변수인 과업특성(Task Characteristics)과 기술특성(Technology Characteristics)이 과업기술적합도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 분석도 진행하였다. 새로운 기술에 대한 신뢰(Trust)의 정도가 기술의 수용에 있어 매우 중요한 영향을 미칠 것으로 예상되어 신뢰를 매개변수로 추가하였다. 마지막으로 새로운 정보기술에 의한 혁신이 사용자에게 불가피하게 거부감을 야기할 수 있다는 선행연구들을 토대로 혁신저항(Innovation Resistance)을 조절역할을 하는 연구변수에 추가하여 실증적 검증을 진행하였다. 연구 결과 성과기대, 사회적 영향, 정부지원기대, 과업기술적합도는 스마트팩토리 도입의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 영향력의 크기는 정부지원기대(β=.487) > 과업기술적합도(β=.218) > 성과기대(β=.205) > 사회적영향(β=.204) 순으로 나타났다. 과업특성과 기술특성은 모두 과업기술적합도에 정(+)의 영향이 확인되었으며, 과업특성(β=.559)이 기술특성(β=.328)보다 과업기술적합도에 더 영향이 큰 것으로 나타났다. 신뢰에 대한 매개 효과 검정에서 6개 독립변수 각각과 스마트팩토리 도입의도 간에 신뢰의 통계적으로 유의미한 매개역할은 확인되지 않았다. 혁신저항의 조절효과 검정을 통해, 혁신저항이 정부지원기대와 스마트팩토리 도입의도 간 정(+)의 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 즉 혁신저항이 크면 클수록 정부지원기대가 스마트팩토리 도입의도에 미치는 영향력이 혁신저항이 적은 경우보다 커지는 것으로 나타났다.

• 감성과학
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• 제21권3호
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• pp.151-164
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• 2018

기존의 사회인지와 정서 연구들은 주로 얼굴자극을 이용하여 초기지각단계 및 후기인지과정에의 정서 효과를 조사해 왔다. 그러나, 정서의 효과가 정보처리과정의 각 단계에서 어떤 양상으로 나타나는지와, 정서유형에 따른 효과 양상의 변화 여부는 불확실하다. 본 연구에서는 얼굴 대신 생물형운동자극을 이용해 자극에 내포된 행복, 분노, 중립정서가 지각과제와 작업기억과제 수행에 미치는 영향을 조사하였다. 참가자는 연달아(지각과제) 또는 시간차를 두고(작업기억과제) 제시되는 두 생물형운동의 동일 여부를 판단하였다. 지각과제에서는 정서가를 가진 자극 시행의 정확도가 중립정서자극에 비해 낮아 정서정보가 초기지각처리에는 부정적 영향을 미치는 것으로 보였으나, 작업기억과제에서의 기억정보유지에는 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한, 각 과제에서 정서유형에 따라 다른 수행 양상이 관찰되었다. 분노정서는 지각단계에서 더 많은 정신적 자원을 요구하여 부하가 증가할 경우 정확도가 낮아지지만 기억유지에는 긍정적으로 작용하는 것으로 보이며. 행복정서의 경우 중립정서가 이어서 제시될 때 이를 행복정서와 유사하게 처리하려는 편향을 유도하는 것으로 보인다. 본 연구는 생물형운동자극을 이용하여 정보처리과정에서의 정서 영향을 재확인하였고, 처리단계별 및 정서 종류별로 다른 양상의 영향이 나타난다는 점을 추가로 밝혀, 정서정보의 정교한 조작 및 통제를 위한 유용한 단서를 제공한다.

• 터널과지하공간
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• 제30권4호
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• pp.306-319
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• 2020

사용후핵연료의 심층처분 사업에서는 처분장 주변 모암의 수리역학적 성능을 저하시키는 굴착손상영역의 특성화가 중요하다. 이에 DECOVALEX-2019 프로젝트의 Task G에서는 균열암반 수치해석 모델을 구축한 후 암반 주변의 굴착손상영역의 수리역학적 거동을 모사하고, 구축한 모델로 처분장의 운영 시에 장기적으로 야기될 수 있는 추가적인 수리학적 변화를 관찰하였다. 과업의 첫 번째 단계에서는 2차원 균열암반 모델을 구축하여 수치해석 기법의 특성을 파악하고, 두 번째 단계에서는 3차원 균열암반 모델로 확장 후 스웨덴 애스푀 지하연구시설(Äspö Hard Rock Laboratory) 내 TAS04 간섭시험 결과와 비교하여 수치해석 모델을 검증한 후, 세 번째 단계에서는 열과 빙하 하중에 의한 영향을 반영하여 균열암반의 수리역학적 반응을 순차적으로 확인하였다. 과업의 전 과정에서 유한요소법과 개별요소법으로 균열암반에서의 수리역학적 분석을 수행하였으며, 균열의 기하학적 특성을 반영 및 굴착손상영역을 반영하는 과정에서 각 수치해석 기법에 따라 다양한 접근방법으로 고려하였다. 따라서 본 연구는 향후 결정질 균열암반에 사용후핵연료 처분장을 계획할 시 수치해석 단계에서 채택될 수 있는 다양한 접근 방법과 고려해야 할 사항들을 제시할 수 있을 것으로 전망한다.

• 감성과학
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• 제15권3호
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• pp.367-380
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• 2012

본 연구는 정보 검색 과제별 주요 적합성 판단 기준을 실제 정보 검색 시스템으로 구현해 보고 사용자 평가를 통해 그 효과를 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 사용자 적합성 판단 기준들을 정보 검색 시스템에서 적합성을 결정하는 검색 랭킹 모델의 랭킹 요소들로 적용하였다. 그리고 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델을 시스템으로 구현하였고, 이에 대한 사용자 평가를 진행하여 비교해 보았다. 총 45명의 참가자가 실험에 참여하였고, 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델이 적용된 각각의 검색 시스템에서 3개의 검색 과제를 수행하였다. 3개의 정보 검색 과제로는 사실 검색 과제, 문제 해결 검색 과제, 의사 결정 검색 과제가 사용되었다. 각 참가자는 검색 결과 첫 페이지 상위 5 개의 검색 결과에 대해 적합성 정도를 7 점 척도로 평가하였다. 그 결과, 사용자는 전반적으로 모든 검색어에 동일하게 반응하는 정적 검색 랭킹 모델을 적용한 시스템보다 정보 검색 과제별로 사용자 적합성 판단기준의 변화에 따라 랭킹 요소 가중치를 달리한 동적 검색 랭킹 모델을 더 높이 평가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 이를 통해, 정보 검색 과제를 고려한 정보 검색 시스템 디자인의 필요성과 함께, 사용자 중심 적합성 판단 모형 연구 결과를 실제 정보 검색 시스템으로 구현하여 평가함으로써 사용자 중심 적합성 연구 결과의 타당성을 검증하였다는 점, 그리고 사용자 연구 접목을 통한 시스템 개선의 중요성을 강조하였다는 점에서 의의를 가진다.