컨셉 앨범(Concept Album)은 "The Beatles - Sgt. Pepper's Lonely Hearts Club Band", "The Who - Tommy" 등이 발매된 1960년대 이후로 계속해서 발전하고 있다. 장르적 발전과 형식적 발전을 거듭하고 있는데, 그에 비해 학술적 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 컨셉 앨범의 발전 경향을 알아보기 위해 컨셉 앨범의 시대적 구분 기준을 마련한다. 또한 이러한 시대적 구분에 따라 각 시대의 컨셉 앨범이 어떤 특징을 보이는지 살펴봄으로써, 2000년대 이후 다양해지는 컨셉 앨범에 대한 분석 기틀을 마련한다.
본 논문은 결합된 의사결정 나무(C4.5)와 신경망기법을 적용함으로써 고객의 신용에 대한 예측을 높이기 위하여 이동통신 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(C4.5)를 형성하여 선택된 결정변수와 함께 규칙을 생성함으로써, 신경망의 입력벡터 값을 정의하는 체계적인 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 이동 통신 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 분류를 통하여 신규 고객에 반영함으로써 고객의 향후 관리에도 기여할 수 있을 것이다. 실제 이동통신 고객데이터를 중심으로 연구의 결과는 예측의 정확도가 기존의 의사결정 트리 모델 (CART, C4.5), 회귀모형, 신경망 접근 방법과 기존에 연구되었던 결합모델(CART & 신경망)보다 훨씬 높게 연구되었다.
Purpose: The aim of this study was to measure the inter-rater reliability of Emergency severity index (ESI) version 4 among triage nurse. Methods: This study was carried out from August 11, 2010 to September 7, 2010 in a regional emergency department. Data collection was done by ten triage nurses who trained ESI v.4. Two research nurses and ten triage nurses scored the ESI version 4 to the patients as references, independently. We calculated the weighted kappa between the triage nurses and research nurses to evaluate the consistency of the ESI v.4. Results: A total of 233 patients were enrolled in this study. Classification of ESI level was as follows - level 1 (0.4%), level 2 (21.0%), level 3 (67.8%), level 4 (9.4%), and level 5 (1.3%). Inter-rater reliability by weighted kappa was 0.79 (95% Confidence Interval= 0.74-0.83) and agreement rate was 87.1%. Under-triage rate by triage nurse was 6.0% and over-triage rate was 6.9%. Conclusion: For this study, inter-rater reliability was measured good level between triage nurses and research nurses in Korean single ED.
본 논문에서는 고대 및 중세 시대의 일본 문자에 대한 데이터세트인 Kuzushiji-MNIST와 Kuzushiji-49를 정확하게 분류하기 위한 딥러닝 학습 방법에 대해서 제안한다. 최신의 합성곱 신경망 네트워크들을 분석하여 가장 적합한 네트워크를 선별하고, 이 네트워크를 이용하여 Kuzushiji-MNIST와 Kuzushiji-49 데이터세트를 분류하기 위한 학습 횟수를 선정한다. 또한 Mixup과 Random Erase 등의 학습 방법을 적용하여 높은 정확도를 갖도록 학습을 진행한다. 학습 결과를 살펴보면 MNIST에 대해서는 99.75%, K-MNIST에 대해서는 99.07%, 그리고 K-49에 대해서는 97.56%의 정확도를 보임으로써 제안한 학습 방법이 높은 성능을 보일 수 있음을 증명하였다. 이와 같은 딥러닝 기반의 기술을 통해 동아시아와 서양의 역사, 문학, 그리고 문화를 연구하는 다양한 연구자들에게 좋은 연구 기반을 제공할 것으로 사료된다.
본 연구는 분류 학습의 기본 도구가 된 웹듀이의 발전 및 기능 변화를 분석하고, 이를 학습자를 위한 사용성의 측면에서 분석하여, 웹듀이의 사용성 증진을 위한 구체적인 방안을 제안하는 목적을 가지고 수행되었다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 먼저 UI와 사용성의 개념과 원칙을 정리하고, 웹듀이의 구성 및 주요 기능을 분석하였다. 또한, 웹듀이의 매체 변화 및 시기별 기능 변화를 고찰하였다. 이후 웹듀이를 학습 과정에서 사용한 학습자들을 대상으로 웹듀이 사용성에 관한 의견 조사를 수행하고, 여기서 도출된 시사점과 개선 방향성을 바탕으로 웹듀이의 사용성 증진 방안을 제안하였다. 사용성 증진 방안은 UI의 측면과 합성 기능의 측면으로 나누어 제안되었다. UI의 측면에서는 디스플레이 방식, 시각화 장치, 인쇄본의 장점 도입, 한국어 버전 개발 등의 제안이 이루어졌다. 번호 자동 합성 기능의 측면에서는 기본 번호 선택, 합성 경로 안내 및 오류 메시지 제공, 참고 주기 및 경로 신설, 화면과 버튼 설계, 합성 내역 안내 등의 측면에서 사용성 증진 제안이 이루어졌다.
코로나 시대에서 감염의 위험을 줄이기 위하여 반드시 마스크를 착용하여야 하며, 건축 공사장과 같은 위험한 작업 환경에서 일하는 직원의 안전을 위하여 헬맷을 쓰는 것은 필수불가결하다. 본 논문에서는 헬멧과 마스크의 착용 여부를 분류하는 효과적인 딥러닝 모델 HelmetMask-Net를 제안한다. HelmetMask-Net은 CNN 기반으로 설계되며, 전처리, 컨벌류션 계층, 맥스풀링 계층과 4 가지 출력이 있는 완전결합 계층으로 구성되며, 헬멧, 마스크, 헬멧과 마스크, 헬멧과 마스크을 착용하지 않은 4 가지 경우를 구분한다. 정확도, 최적화, 초월 변수의 수를 고려한 실험으로 2 컨볼루션 계층과 AdaGrad 최적화를 가진 구조가 선정되었다. 모의 실험 결과 99%의 정확도를 보여 주었고, 기존의 모델에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다. 제안된 분류기는 코비드 19 시대에 직원의 안전을 향상시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서 우리는 기존 식품과 웹 크롤링으로 찾은 식품 데이터에 대해 기계학습으로 식품군을 분류하여 식품교환표를 갱신하기 위한 의사결정트리 기반의 기계학습 모델을 제안한다. 식품교환표는 영양 관리가 필요한 환자의 식이요법이나 다이어트 식단을 편성할 때 식품 교환 섭취에 사용된다. 식단의 기준이 되는 식품교환표는 국민건강영양조사를 통한 개정과정에서 많은 인력과 시간이 소요되어 새로운 식품이나 트렌드에 따른 식품 변화를 신속하게 반영하기 어렵다. 제안 기법은 기존의 식품군을 바탕으로 새롭게 추가되는 식품을 분류하기 때문에 식품의 트렌드를 반영한 식품교환표 구성이 가능하다. 연구에서 제안 모델로 식품을 분류한 결과, 식품교환표의 식품군에 대한 정확도가 97.45%로 나타났으며, 본 식품 분류 모델은 병원, 요양원 등에서 식단 구성에 활용도가 높을 것으로 전망된다.
본 연구는 신경계 중환자에 적용한 간호행위에 따른 중환자 중증도 분류도구를 신경계 중환자에게 적용하여 그 결과를 분석하고 그에 따른 중환자 중중도 분류도구에 미치는 영향을 규명하여 신경계 중환자의 간호중재를 위한 기초자료를 파악하고자 시도되었으며 2008년 1월부터 2009년 5월, 2011년 10월부터 2011년 12월까지 서울시 소재 C 대학 병원 중환자실에 입원한 만 18세 이상의 신경계환자 203명의 의무기록지를 분석하였다. 신경계 중환자의 일반적 특성 및 임상관련 특성에 따른 중환자 중증도 분류도구 차이는 사망, 생존(p=<.001), 혈색소(p=<.001), 중탄산(p=<.001), 백혈구(p=<.001), 기관 내 삽관 유무(p=<.001), 중심 정맥관 삽입 유무(p=<.001), 중증도(p=<.001)가 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 본 연구의 대상자 203명 중 64명이 사망하여 사망률은 31.5%였다. 중환자 중중도 분류도구로 측정된 신경계 중환자의 평균 점수는 $112.09{\pm}18.91$로 나타났고 중중도가 높아질수록 중환자 중중도 분류도구 점수도 유의하게 높아지는 경향을 보였다. 각 영역별로는 활력징후 측정 $3.74{\pm}2.15$, 감시 측정 $28.97{\pm}4.31$, 일상 활동 $34.99{\pm}3.66$, 영양 $.19{\pm}.98$, 정맥 주입 및 약물요법 $18.20{\pm}8.27$, 치료 및 시술 $16.93{\pm}4.90$, 호흡치료 $8.61{\pm}7.07$로 확인되었다. 감시 측정, 일상 활동, 정맥 주입 및 약물요법, 치료 및 시술, 호흡치료영역이 포함된 모형은 유의한 것으로 나타났으며(F=678.789, p<.001) 이들이 중환자 중증도 분류도구를 설명하는 설명력은 98.1%를 나타내어 신경계 중환자의 중중도를 예측하는데 유용한 영역이라 사료된다.
유방암 발생률이 해마다 증가하여 그에 따라 유방 종양을 진단하는 검사인 조직검사의 횟수도 같이 증가하고 있다. 조직검사는 침습적 검사로써 환자들의 불안감과 감염, 출혈 등의 부작용이 발생하고 있다. 본 연구에서는 유방 병변 환자를 대상으로 회색조 초음파와 탄성초음파검사 모두 실시한 69명을 대상으로 회색조 초음파는 BI-RADS Category에 따라 분류하고, 탄성초음파검사는 횡파의 전파 속도를 환산하여 나타낸 kPa값을 Color overlay pattern으로 분류하였다. 민감도와 특이도의 합이 가장 높은 최적의 Cut-off value는 54.70 kPa로 나타났다. Color overlay pattern에서 Dark Blue 42명, Light blue ~ Red 27명으로 분류된 결과와 BI-RADS Category 분류 결과인 양성 40명, 악성 29명으로 분류된 결과가 유사하다. 따라서 Color overlay pattern에서 Dark Blue에 분류될 경우에는 양성, Light blue ~ Red에 분류될 경우에는 악성으로 의심할 수 있을 것으로 판단된다. 결론적으로 유방 탄성초음파는 무분별한 유방 조직검사의 횟수를 줄이고 양성종양과 악성종양을 구분하는데 획기적인 역할을 할 것으로 사료된다.
마케팅 사상사에서 지금까지 지속되고 있는 중요한 개념 중의 하나는 소비재의 분류에 관한 것이다. Copeland(1923)가 최초로 제안한 상품분류방식과 이론은 지금까지 거의 수정되지 않은 채 학계와 실무자들이 원용하고 있고 미국 마케팅 협회를 비롯한 유관기관들도 이를 공식적으로 인정하고 있다. 그러나 그의 분류방식은 오늘날에는 시대에 뒤떨어진 낡은 것이 되어 현대의 상품광고, 소매업 및 소비에 적절하지 않은 것으로 점차 알려지고 있다. 그러한 방실은 특히 현대사회에서 소비자들이 스타일, 개인적 정체성 및 사회적 지위나 신분에 집착하고 있음으로 인하여 소비자 시장을 잘 이해하고 있는 브랜드 관리자들이 중점적으로 촉진하고 있는 상품의 사회적 특성이 소비자의 선택과 구매자 행동의 핵심적 결정요인이라는 사실을 수용하지 못하고 있다. 이에 따라 본 연구자는 기존의 상품분류방식이 다년간 시장조건의 변화에 대응하지 못하고 있는 이유를 탐구하고 그것이 소비와 소비자행동에 영향을 미치는 다수의 요인들을 반영하지 못하고 있다는 것이 가장 중대한 약점임을 주장하였다. 한걸음 더 나아가 기존의 연구문헌을 토대로 그러한 약점을 극복할 수 있는 새로운 상품분류방식을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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