• 심성연구
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• 제25권1호
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• pp.65-101
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• 2010

현대 사회에서 부성 콤플렉스의 여성이 증가하는 이유를 크게 두 가지 관점에서 고려할 수 있다. 우선 사회적 요구가 여성으로 하여금 기존의 여성의 입장에서 벗어나 새로운 역할을 강요하고 있다. 이러한 우리 시대의 사회적 요구는 본성을 억압하도록 하는 부성적 특성의 외압으로 작용한다. 따라서 현대의 여성은 저절로 부성상의 지배 하에 놓이게 되는 부성 콤플렉스의 여성이 된다. 또 다른 관점에서 보면 무의식의 보상성에 의하여 부성 콤플렉스의 여성 유형이 증가하고 있다고 볼 수도 있다. 부성상은 언제나 집단의식과 관련되는 심상이다. 집단의식에 문제가 생기고, 이에 대한 해결을 위하여 소위 부성상의 부름을 받은 여성의 경우도 부성 콤플렉스의 여성이 될 것이다. 부성콤플렉스의 여성이 증가하고 있는 현대의 추세는 그만큼 집단 사회의 문제를 폭로하는 것이고, 그에 대한 해결의 욕구가 절실해진 것으로 이해될 수 있다. 부성상의 영향력은 여성에게 긍정적이든 부정적이든 병리적 현상을 야기할 정도로 치명적이다. 그러나 모든 원형상이 그러하듯 그러한 영향력의 이면에는 궁극적으로 도달하고자 하는 목적의미가 숨어 있다. 이를 고려한다면 치명적으로 작용하는 부성상의 요구를 제대로 이해하고, 성공적으로 실현하는 것은, 부성 콤플렉스의 여성 개인에게서는 부성상의 극복이자 동시에 부성상의 치유이고, 궁극적으로는 집단의식이 가진 문제를 해결하게 되는 것이다. 연구를 위하여 부성상의 영향 하에 있는 여성 인물상을 다루는 두 민담을 선택하였다. <심청전>은 긍정적인 부성 콤플렉스의 여성을 위하여, 그리고 <바리공주>는 부정적 부성 콤플렉스의 여성을 위하여 선택되었다. 연구의 진행은 부성상과 관련된 여성 주인공의 민담의 분석심리학적 해석을 통하여 크게 세 가지 국면으로 살펴보려고 하였다. 그 첫 번째는 민담의 해석을 통하여 부성상의 지배 하에 있는 여성이 겪는 전형적인 문제점을 살펴보는 것이다. 특히 부성이 갖는 긍정적 영향력과 부정적 영향력을 여성의 삶과 연결시켜 구체적으로 다룰 것이다. 두 번째는 민담에서 강력한 부성상의 지배로부터 여성 주인공이 어떻게 벗어나는지를 살펴보게 될 것이다. 이는 부성 콤플렉스의 여성 유형이 여성성을 회복하고 전(全)인격적 실현에 이르는 길을 제시하는 내용이 된다. 마지막으로 부성상의 지배 하에 있게 된 여성은 궁극적으로 집단이 가진 문제를 해결하고 치유하도록 부름을 받았다는 관점을 제시할 것이다. 여성 주인공이 성공적으로 부성상에서 벗어나 오히려 부성상의 문제를 해결한다면 이는 집단의 삶에 새로운 면모를 가져다줄 하나의 전형이 될 것이다. 이것이 두민담을 통하여 다루려는 부성 콤플렉스의 진정한 목적의미가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.107-118
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• 2016

2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.191-210
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• 2014

As mobile devices that can be connected to the Internet have spread and networking has become possible whenever/wherever, the Internet has become central in the dissemination and consumption of news. Accordingly, the ways news is gathered, disseminated, and consumed have changed greatly. In the traditional news media such as magazines and newspapers, expert editors determined what events were worthy of deploying their staffs or freelancers to cover and what stories from newswires or other sources would be printed. Furthermore, they determined how these stories would be displayed in their publications in terms of page placement, space allocation, type sizes, photographs, and other graphic elements. In turn, readers-news consumers-judged the importance of news not only by its subject and content, but also through subsidiary information such as its location and how it was displayed. Their judgments reflected their acceptance of an assumption that these expert editors had the knowledge and ability not only to serve as gatekeepers in determining what news was valuable and important but also how to rank its value and importance. As such, news assembled, dispensed, and consumed in this manner can be said to be expert-based recommended news. However, in the era of Internet news, the role of expert editors as gatekeepers has been greatly diminished. Many Internet news sites offer a huge volume of news on diverse topics from many media companies, thereby eliminating in many cases the gatekeeper role of expert editors. One result has been to turn news users from passive receptacles into activists who search for news that reflects their interests or tastes. To solve the problem of an overload of information and enhance the efficiency of news users' searches, Internet news sites have introduced numerous recommendation techniques. Recommendations based on popularity constitute one of the most frequently used of these techniques. This popularity-based approach shows a list of those news items that have been read and shared by many people, based on users' behavior such as clicks, evaluations, and sharing. "most-viewed list," "most-replied list," and "real-time issue" found on news sites belong to this system. Given that collective intelligence serves as the premise of these popularity-based recommendations, popularity-based news recommendations would be considered highly important because stories that have been read and shared by many people are presumably more likely to be better than those preferred by only a few people. However, these recommendations may reflect a popularity bias because stories judged likely to be more popular have been placed where they will be most noticeable. As a result, such stories are more likely to be continuously exposed and included in popularity-based recommended news lists. Popular news stories cannot be said to be necessarily those that are most important to readers. Given that many people use popularity-based recommended news and that the popularity-based recommendation approach greatly affects patterns of news use, a review of whether popularity-based news recommendations actually reflect important news can be said to be an indispensable procedure. Therefore, in this study, popularity-based news recommendations of an Internet news portal was compared with top placements of news in printed newspapers, and news users' judgments of which stories were personally and socially important were analyzed. The study was conducted in two stages. In the first stage, content analyses were used to compare the content of the popularity-based news recommendations of an Internet news site with those of the expert-based news recommendations of printed newspapers. Five days of news stories were collected. "most-viewed list" of the Naver portal site were used as the popularity-based recommendations; the expert-based recommendations were represented by the top pieces of news from five major daily newspapers-the Chosun Ilbo, the JoongAng Ilbo, the Dong-A Daily News, the Hankyoreh Shinmun, and the Kyunghyang Shinmun. In the second stage, along with the news stories collected in the first stage, some Internet news stories and some news stories from printed newspapers that the Internet and the newspapers did not have in common were randomly extracted and used in online questionnaire surveys that asked the importance of these selected news stories. According to our analysis, only 10.81% of the popularity-based news recommendations were similar in content with the expert-based news judgments. Therefore, the content of popularity-based news recommendations appears to be quite different from the content of expert-based recommendations. The differences in importance between these two groups of news stories were analyzed, and the results indicated that whereas the two groups did not differ significantly in their recommendations of stories of personal importance, the expert-based recommendations ranked higher in social importance. This study has importance for theory in its examination of popularity-based news recommendations from the two theoretical viewpoints of collective intelligence and popularity bias and by its use of both qualitative (content analysis) and quantitative methods (questionnaires). It also sheds light on the differences in the role of media channels that fulfill an agenda-setting function and Internet news sites that treat news from the viewpoint of markets.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.119-131
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• 2016

한반도 에어로졸 라이다 관측 네트워크(Korea Aerosol Lidar Observation Network; KALION)의 라이다 관측자료 처리 및 실시간 표출을 위한 표준 알고리즘을 개발하였다. KALION 표준 알고리즘은 라이다 관측으로부터 얻어진 후방산란강도와 편광소멸도 자료를 이용하여 (1) 에어로졸과 구름 구분, (2) 에어로졸 유형 구분, (3) 에어로졸 소산계수 그리고 (4) 에어로졸 질량농도를 산출하는 단계로 구성이 되어 있다. 에어로졸의 유형은 후방산란강도와 편광소멸도 자료에 근거하여, (대륙 기원) 청정기단 에어로졸(clean continental aerosol), 황사(dust aerosol) 그리고 오염 입자(polluted continental/urban pollution aerosol)로 구별된다. 에어로졸 소산계수에 필요한 라이다 상수는 약 9년간의 라이다와 스카이 라디오미터 자료로부터 도출된 63.31 sr을, 에어로졸 질량소산효율은 약 9년간의 라이다와 기상청 Particulate Matter($PM_{10}$) 질량농도 자료를 이용하여 도출된 $3.36m^2\;g^{-1}$ (황사는 $1.39m^2\;g^{-1}$)을 적용한다. 2015년 3월 28일부터 30일까지 라이다 관측 사례(서울 관악)에서 KALION 표준 알고리즘을 통해 산출된 에어로졸 유형 구분, 특히 황사 판별 결과는 기상청의 황사 보고와 잘 일치하였으며, 2006년 6월부터 약 9년 동안의 라이다 관측자료로부터 산출된 에어로졸 질량농도 역시 지상 $PM_{10}$ 농도와 약 $3{\mu}g\;m^{-3}$ 내에서 잘 일치하였다. 향후 에어로졸의 유형에 따른 서로 다른 라이다 상수 및 에어로졸 질량소산효율 적용 알고리즘, 빙정 구름(ice cloud)과 물방울 구름(water droplet cloud) 구분 알고리즘, 그리고 운저 고도와 혼합고 판별 알고리즘을 개발할 계획에 있다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.37-47
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• 2010

CRM은 고객에 대한 가치를 잘 이해하고 고객정보를 바탕으로 하여 그들의 욕구를 충족시키고 나아가서는 평생가치(Life Time Value)를 극대화시킬 수 있는 전략수립 및 고객관리프로세스를 통합적으로 잘 운영하는 것이다. 또한 이를 고객들과 좋은 관계로 유지 발전시켜서 궁극적으로는 회사의 수익을 최대화하기 위한 경영활동이다. 성공적인 CRM을 위한 전략은 고객접점을 담당하는 조직의 변화와 고객관리 프로세스를 재설계한 후에, 기업이 장기적인 계획으로 고객관계를 유지시키는 마케팅 전략과 시장 환경대응에 적절한 방법으로 통합시스템을 구축하여 전사적인 프로그램으로 전개되어야 한다. 또한 CRM 프로그램을 꾸준히 기업 특성에 맞게 개선과 보완활동을 펴나가야만 한다. 특히 중소규모의 유통업체들의 성공적인 CRM을 위한 전략은 다음과 같다. 첫째, CRM에 대한 인식을 바꾸고 고객에 대한 관심을 깊이 기울여야 한다. 둘째, 선진기업들의 CRM 기법을 벤치마킹하여 성공 포인트를 찾아내어 활용한다. 셋째, 나만의 재주와 장기를 마케팅에 접목하는 아이디어를 통해 자사 여건에 알맞은 방법을 모색한다. 넷째, 작지만 화제성 강한 이벤트 행사 등을 통하여 스위스의 소상공인의 사례처럼 개별고객에 대한 관계증진을 키울 수 있는 CRM 모델을 개발하여야 한다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제45권7호
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• pp.929-937
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• 2016

본 연구에서는 랫트를 이용한 제2형 당뇨 동물모델로 같은 혈당조절 효과가 나타나는지 검토하고 이러한 효과가 당화 혈색소를 포함한 최종당화산물(advanced glycation end products, AGEs)과 어떤 상관관계가 있는지 또한 단백질과 당화를 촉진해 당화혈색소 생성의 원인 중 하나인 산화적 스트레스와 관련된 기전을 규명하고자 하였다. 기존의 db/db 마우스에서 실험한 결과와 마찬가지로 랫트를 이용한 제2형 당뇨모델에서도 가시오가피 추출물의 섭취는 혈당을 강하시키고 homeostasis model assessment(Homa-IR)를 감소시켜 인슐린 저항성 개선에 도움을 주는 것으로 확인되었다. 특히 혈중 당화혈색소량의 감소가 두드러졌는데 이는 산화적 스트레스 감소로 인한 지질과산화물 생성의 억제가 중요한 원인으로 생각되며 이와 관련된 혈중 사이토카인 IL-$1{\beta}$와 TNF-${\alpha}$의 농도도 감소한 것으로 나타났다. 당화혈색소는 산화적 스트레스에 의해 최종당화산물로 전환이 되어 인슐린 저항성 세포의 protein kinase C(PKC)를 활성화하여 transforming growth factor(TGF)-${\beta}$를 생성하는데 가시오가피 추출물의 섭취는 최종당화산물의 농도, PKC 그리고 TGF-${\beta}$ 모두를 억제하는 것으로 확인되었으며, 이것은 가시오가피 추출물 성분이 PKC와 TGF-${\beta}$에 직접 작용하기보다는 신호전달체계의 상위에 존재하는 최종당화산물을 억제하여 나타난 결과로 생각한다. 향후 연구에서는 가시오가피 추출물을 분획화하여 어떤 성분에 의하여 당화혈색소와 최종당화산물 생성을 억제하는지에 대한 구체적인 실험이 이루어져야 할 것으로 여겨진다.

• 경영과정보연구
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• 제31권2호
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• pp.41-59
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• 2012

ERP는 신 경영혁신 기법으로 기업자원을 전사적으로 통합관리해 주는 전사적 자원관리라는 의미이다. 즉 영업에서 생산 출하에 이르는 기업의 모든 업무과정을 컴퓨터를 이용해 유기적으로 연결, 실시간으로 관리할 수 있도록 해주는 최신 경영시스템으로 볼 수 있다. 그러나 ERP를 도입하고자 하는 기업에서 ERP프로그램을 담당하는 실무자를 확보하기가 어려운 실정이며 이는 학교에서의 ERP교육을 통하여 실무자를 양성하는 것이 절실하다고 할 수 있다. 하지만 교육현장에 있어서 전문 ERP교원의 부족과 현장 실습 프로그램의 효율적인 학습이 이루어지지 않아 기업에서 원하는 인재가 배출되지 않고 있는 현실이다. ERP에서 회계의 역할이 매우 중요하고 그 비중이 매우 크며 회계담당자의 역할이 점차 커지고 있기 때문에 전문 ERP 회계 담당자가 매우 많이 필요한 상황이다. 이에 따라 ERP교육에 대한 선행연구들을 고찰하였고 각종 문헌 및 현재 대학에서의 ERP교육의 문제점과 그 개선방안에 대하여 제시하였다. 대학에서의 ERP교육에 대한 개선방안을 제시하면 첫째, ERP에 대한 선행학습이라고 할 수 있는 회계원리의 교육을 강화하여 이론적인 지식이 충분히 습득돼야 한다. 둘째, ERP프로그램을 업무에 활용할 수 있는 가상의 시나리오를 다양하게 만들어 학생들이 이 시나리오에서 발생한 사건과 사상을 파악하여 직접 ERP에 적용할 수 있는 능력을 향상시키도록 교육이 이루어 져야 한다. 셋째, 앞서 언급한 바와 같이 ERP는 영업, 구매, 인사, 급여, 생산, 등 전사적인 자원들이 모두 회계로 통합되는 현장회계가 가능한 시스템이다. 따라서 활동현장과 회계모듈이 유기적으로 결합되어 있다는 점을 주지하고, 각각의 부문 모듈이 별도의 프로그램으로서가 아닌 하나의 흐름으로 인식할 수 있어야 한다. 본 연구를 통해 ERP학습에 대한 향후 학생들이 느끼고 있는 교육의 효율성과 교수들이 느끼고 있는 교육의 효율성에 대해 파악하여 이 두 집단 간에 느끼는 효율성의 차이에 대한 연구가 필요가 것으로 사료된다.

• 대한간호
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• 제34권5호
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• pp.52-67
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• 1996

As home care in developing and becoming part of the health care delivery system in Korea, it is necessary to examine the use of nursing diagnoses and related nursing interventions with a view to increasing the standardization of nursing recording. This study was done to examine the nursing diagnosis and related nursing interventions used in home care. Data were collected using a chart review of the nursing notes written for the home care given to 38 patients who had pulmonary diseases or traumatic brain or spinal cord injuries and who had received home care as part of a demonstration home care project in a college of Nursing in Seoul. Early on in the project discussions as to format and use to nursing diagnosis was done and a tool was developed based on Gordon's eleven functional catergories with the addition of categories to cover family and environment. This tool was used in the data collection. Data included nursing diagnosis, etiologies and interventions. Real numbers and percentages were used in the analysis. The results show that the most frequently used diagnoses were in the category of physical function (75.6%), followed by the category of emotional and social function (21.8%). The least frequently used category was the one for family and environment (2.6%). The order of the frequency of recorded nursing interventions was the same, 82.3% for physical function, 16.2% of emotional and social function and 1.5% for family and environment. Under the category of physical functioning the most frequently used nursing diagnoses were related to mobility (62.2%), nutrition (23.6%) and elimination (11.9%). The frequencies of nursing interventions for these three diagnostic categories were 69.8%, 16.0% and 10.8% respectively. For emotional and social functioning, the most frequently used diagnoses were for cognition-perception (37.1%), self-perception (30.6%) and perception of health (23.7%). The ordering of the frequency of nursing interventions varied slightly. The most frequently used interventions were for the category of self-perception (31.7%) followed by cognition-perception (24.1%) and perception of health (22.9%). Looking at individual diagnoses, it was found that within the categroy of physical functioning, the most frequently used diagnosis was "impaired physical mobility" (29.5%) and this diagnosis involved 43.9% of the interventions. This was followed by "ineffective breathing pattern" (19.4%) with 17.7% of interventions, and "alteration in nutrition, less than body requirements" (11.2%) with 8.1% of the interventions. For the emotional social category, noncompliance was the most frequently used nursing diagnosis (18.2%) with 19.2% of the interventions. This was followed by "anxiety" (13.4%) with 13.6% of the interventions and by "knowledge deficit" (13.4%) but with only 5.5% of the interventions. The other diagnoses and interventions did not follow this pattern of frequency. Although there were a large number of diagnostic and intervention events, the number of actual diagnoses and interventions used were relatively small ranging from six interventions for "knowledge deficit" to 40 interventions for "imparied physical mobility". From this it can be concluded that the results of this study could be used as basic data for the development of standardized charts with respect to nursing diagnosis and interventions for clients with pulmonary disease and clients with traumatic brain or spinal cord injuries. Interventions that were direct care activities (1178) were much more frequent that education (430), and assessment and observation (148). There were also few diagnoses or interventions related to the family and the environment. This suggests two areas that need to be developed in home care and that need to be considered in the development of standardized records for use in home care.