환자 특히 노인환자들은 자신의 특성과 속도에 적합한 간호를 필요로 하는 데 비해, 우리나라 현실에서는 '빠른 간호'가 강조되는 실정이다. 이에 본 연구는 한국에서의 '느린 간호'의 속성을 파악하고자 한다. Walker & Avant의 방법을 사용하여 문헌고찰을 통해 '느린 간호'에 대한 개념분석을 실시하였다. 2000~2019년 Pubmed, Riss, NDSL, DBPIA, Google scholar에서 '느린', '느림', '느린 간호', '느린 처방'을 핵심단어로 하여 문헌을 찾고 개념분석을 실시한 결과, '느린 간호'의 속성으로 '대상자의 속도 존중', '주의 깊음', '과정 중 안위', '참여', 그리고 '삶의 의미 숙고'가 나타났다. 이러한 '느린 간호'의 속성을 중심으로 모델사례를 도출하였다. '느린 간호'의 선행 요인은 환자의 기능 저하, 심리적 처짐, 무관심, 치료에 대한 두려움, 삶의 의지 부족으로 나타났으며, 느린 간호로 인해 나타나는 결과로는 잠재 능력 발견, 자신감 회복, 건강증진, 의료진과의 의사소통 향상, 신뢰감 및 자아통합감이 도출되었다. 향후 '느린 간호'의 속성을 이용한 측정도구를 개발하여 대상자 간호와 연구에 이바지하기를 기대한다.
DTV의 Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)기반 대형화와 고화질 요구가 급속도로 증대되고 있다. 이에 LCD의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간법(MCFI)이 사용되고 있다. 이때 움직임 예측 시 구현의 용이성 때문에 블록정합기법(BMA)이 가장 많이 사용되고 있지만 여러 가지 문제점을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 정보의 정확성을 높이고 움직임 예측의 계산량 감소를 위하여 움직임 형태 기반의 움직임 예측 기법을 제안 한다. 움직임 정보의 정확성 향상을 위하여 움직임 형태를 기반으로 움직임 예측을 수행한다. 그리고 계산양 감소를 위하여 움직임 영역에서만 예측을 수행하는데 제안한 방법은 전 영역 움직임 예측기의 평균 25% 계산양만으로 비슷한 성능의 결과를 보여주고 있으며 특히 빠른 움직임 영역에서는 다른 여러 가지 움직임 예측 기법들 보다 우월한 성능을 보여준다.
복잡한 배경을 지닌 이미지에서 얼굴을 검출하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 신경망 모델을 기반으로 한 제한생성모델(CGM: Constrained Generative Model)을 제안한다. 학습 과정의 목표라 할 수 있는 생성은 신경망 모델이 입력 데이터를 발생시킬 확률을 계산하도록 하는 것이고, 계산하는데 걸리는 시간을 줄이기 위해서 고속 탐지 알고리즘을 제안한다. 얼굴 측면 검출과 오 인식의 수를 줄이기 위해서 조건을 혼합한 신경망을 사용하였고 반증으로 인한 제한을 둠으로써 모델의 측정 품질을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 검출 알고리즘이 0$_{\circ}$${\sim}$60$_{\circ}$ 사이에서는 90%정도의 검출율을 나타냄을 알 수 있었다.
최근 해양레저의 수요가 증가하면서 해상 안전과 급변하는 기상환경에 따라 신속하고 체계적인 정보의 제공에 관심이 집중되고 있다. 해상에서 모바일 단말기를 통한 지리정보의 제공에 있어서 전자해도의 사용은 방대한 양의 데이터 정보와 해도표현의 복잡한 처리 방식으로 인하여 국내에서는 PDA 환경에서 구동하는 수준까지 진행되었고, 아직은 선박의 의무적인 항해 장비에 탑재되어 사용되고 있을 뿐이다. 본 논문에서는 기상정보 등의 각종 해양 레저 정보와 전자해도의 이미지 정보를 효율적으로 모바일 휴대폰 단말기에 서비스하기 위하여 제한적인 단말기의 자원 관리와 캐슁 기법을 통한 신속한 정보의 제공, 이미지 변환 및 데이터베이스 구축과 빠른 검색을 위한 색인 관리를 담당하는 서버 시스템을 개발하고자 한다.
무선 센서 네트워크는 제한적인 H/W의 자원을 가지고 동작되는 작은 센서들로 구성되어 있다. 이러한 무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터의 헤드노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크 구성 알고리즘은 베이스 스테이션이 전체 네트워크를 통제하는 계층형 클러스터링 구조로, 초기 네트워크 구성시 노드의 통신영역내에 있는 노드를 검색하여 네트워크를 구성한다. 제안한 알고리즘은 초기 노드 배치시 구성될 수 있는 가장 빠른 네트워크 연결 구조로 네트워크 트래픽의 오버헤드를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 동일 환자에 대해 시간차를 두고 촬영한 뇌 CT-CT 혈관조영영상간 움직임을 보정하기 위한 강인하고 고속의 정합방법을 제안한다. 먼저, 두 영상에서 3차원 경계검출 기법을 이용하여 특징점을 추출하고, 기준영상에서는 이를 지역적 가중치 3차원 거리맵으로 변환한다. 부유영상을 기준영상으로 강체변환하면서 두 경계간의 상관관계가 최대인 위치를 탐색한다. 이 때, 최대위치가 더 이상 변화하지 않고 일정 이상 반복되면 해당위치를 최적위치로 하여 부유영상을 최적위치로 변환시켜 두 영상을 정합한다. 실험을 위하여 인공영상을 사용하여 정화성과 강인성을 평가하였고, 육안평가를 위하여 뇌 CT-CT 혈관조영영상을 사용하였다. 본 제안방법은 지역적 가중치 3차원 거리맵을 이용함으로써 적은 샘플링 개수에도 국부최대인 위치에 수렴하지 않고 최적위치로 강인하면서 고속으로 영상이 정합되었다
본 연구에서는 2000년부터 2009년까지 10년 동안 국내의 학술지에 발표된 사회 연결망 분석과 관련된 논문들을 대상으로 하여 연도별 연구논문 추이와 학문분야별로 구분하여 연구동향을 분석하였다. 연구결과 사회 연결망 분석을 적용한 연구는 총 163편으로서 연차적으로 증가하여 수행되고 있으며, 특히 최근에 많은 연구들이 발표되고 있음을 확인할 수 있었다. 사회연결망 분석은 다양한 분야에서 적용되고 있었고 특히 경영학, 교육학, 행정학 분야 등에서 많이 적용되고 있는 것으로 나타났으며 단독연구보다는 공동연구가 많은 것으로 나타났다. 문헌정보학 분야에서는 웹계량정보학을 포함한 계량정보학 분야에서 최근 들어 상대적으로 많이 사용되고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 정보학 영역에 있어 사회 연결망 분석의 접목 가능성을 확인하고, 향후 사회 연결망 분석을 정보학에 활용하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
동영상 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서는 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 움직임 추정 기법을 사용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거함으로써 데이터를 압축한다. 일반적으로, 움직임 추정 기법은 정 화소 움직임 벡터 추정과 반 화소 움직임 벡터 추정으로 이루어져 있는데, 블록 정합 기법을 사용하는 정 화소 움직임 벡터 추정을 위하여 많은 기법들이 제안되어 정 화소 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄였지만, 반 화소 보간과 블록 정합 기법을 사용하는 반 화소 움직임 벡터 추정을 위해서 그렇지 않다. 본 논문에서는 많은 계산량을 필요로 하는 반 화소 움직임 추정을 위한 기법을 제안하였는데, 제안된 기법은 정 화소와 반 화소 사이에 존재하는 움직임 벡터들의 상관성을 이용하였다. 실험을 통하여, 제안된 기법과 일반적으로 반 화소 움직임 추정에 사용되는 기법을 비교하였을 경우, 제안된 기법은 움직임 보상 예측된 화질면에 있어서 약 $0.07\~0.69(dB)$정도 저하되었지만, 탄 화소 움직임 벡터 추정의 속도면에 있어서 약 $2.5\~80$배 이상 높은 성능 향상을 보였다.
A recent air defense missile system is required to have a capability to intercept short-range super-high speed targets such as tactical ballistic missile(TBMs) by performing engagement control efficiently. Since flight time and distance of TBM are very short, the missile defense system should be ready to engage a TBM as soon as it takes an indication of the TBM launch. As a result, it has to predict TBM trajectory accurately with cueing information received from an early warning system, and designate search direction and volume for own radar to detect/track TBM as fast as it can, and also generate necessary engagement information. In addition, it is needed to engage TBM accurately via transmitting tracked TBM position and velocity data to the corresponding intercept missiles. In this paper, we proposed a method to estimate TBM trajectory based on the Kepler's law for the missile system to detect and track TBM using the cueing information received before the TBM arrives the apogee of the ballistic trajectory, and analyzed the bias of prediction error in terms of the transmission period of cueing data between the missile system and the early warning system.
The vehicle-mounted mine detection system with large detection sensor modules can search wide areas with a fast detection speed. To mount the heavy mine detectors on a manned or unmanned vehicle, it is necessary to design the detector driving mechanism and control system based on the considerations driven from the characteristic analysis and the operation requirements of the detection system. Furthermore, while operating the mine detector mounted on a mobile vehicle, it is significant to keep the height from the ground to sensors within a certain distance in order to get a qualified detection performance. As the mine detection sensor, we used ground penetrating radar widely used to geotechnical exploration, mine detection and etc. In this paper, we introduce a driving mechanism through analyzing the characteristics of the vehicle-mounted mine detection system. We also suggest a method to automatically control the distance between the ground and GPR by utilizing the GPR output values, used to detect mines at the same time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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