본 논문에서는 유비쿼터스 도시에서 효율적인 서비스 제공을 위한 서비스 맵을 연구하였고, 이를 통해 도시특성에 맞는 유비쿼터스 서비스를 구현할 수 있음을 본 논문을 통해 제안하고자 한다. 즉, 도시특성에 따라 지능적인 의사결정이 가능한 시스템이 될 것이며, 국가와 지방자치단체, 민간업자들 간의 로드분배 또한 본 시스템에 의해 의사결정이 가능할 것으로 기대한다.
유비쿼터스 사회에서 u-서비스를 구현하기 위한 핵심기술 중의 하나인 무선센서네트워크는 대규모망에서 관리가 어렵고 안정성 및 이동성이 취약하다는 단점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 최근 센서네트워크와 IP망과의 연동을 위한 6LoWPAN에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 본 논문에서는 6LoWPAN을 이용한 위치 추적 시스템 LTSGM(Location Tracking Service Based on Google Map)을 제안한다. LTSGM 시스템은 IP 인프라 서비스인 구글맵과 연동하여 센서노드의 위치를 시각적으로 제공함으로써 대규모 센서네트워크에서의 유지, 보수, 관리를 보다 용이하게 한다. 또한 모바일노드의 위치를 추적할 수 있으므로 향후 각종 재난, 범죄 등의 응용서비스에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 본 논문에서 구현한 LTSGM 시스템은 향후 6LoWPAN연구를 위한 시험적인 플랫폼이 될 수 있을 것이다.
컴퓨터 비전 분야의 의미론적 영상 분할(Semantic Image Segmentation) 기술은 이미지를 픽셀 단위로 분할 하여 클래스를 나누는 기술이다. 이 기술도 기계 학습을 이용한 방법으로 성능이 빠르게 향상되는 중이며, 픽셀 단위의 정보를 활용할 수 있는 높은 활용성이 주목받는 기술이다. 그러나 이 기술은 초기부터 최근까지도 계속 '세밀하지 못한 분할'에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이 문제는 레이블 맵의 크기를 계속 늘리면서 발생한 문제이기 때문에, 자세한 에지 정보가 있는 원본 영상의 에지 맵을 이용해 레이블 맵을 수정하여 개선할 수 있을 것으로 예상할 수 있었다. 따라서 본 논문은 기존 방법대로 학습 기반의 의미론적 영상 분할을 유지하되, 그 결과인 레이블 맵을 원본 영상의 에지 맵 기반으로 수정하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에 알고리즘의 적용 한 뒤 전후의 정확도를 비교했을 때 평균적으로 약 1.74% 픽셀 정확도와 1.35%의 IoU(Intersection of Union) 정확도가 향상되었으며, 결과를 분석했을 때 성공적으로 본래 목표한 세밀한 분할 기능을 개선했음을 보였다.
유비쿼터스 도시 환경에서 사용자에게 맞춤형 국토정보를 제공하기 위한 공간 정보 시스템 개발이 대두되고 있다. 공간 정보 시스템은 사용자를 위해 언제 어디서든지 공간 정보를 탐사할 수 있다. 또한, 다른 사용자들에게도 데이터마이닝 기술을 통해 분석된 정보를 제공해 줄 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 빈발 패턴 기법을 활용한 오픈맵 API 기반 프로토타입을 제안한다. 제안하는 프로토타입은 지오포토의 위치 데이터를 기반으로 사용자에게 흥미로운 여행 코스와 우리가 알지 못했던 명소를 탐사할 수 있다. 또한, 제안된 프로토타입은 20가지의 오픈맵 API 기반 지도 중 사용자에 의해 선택된 지도에 분석된 공간 패턴을 표현할 수 있는 최초의 시도이다. 우리의 프로토타입은 스마트폰 등의 모바일 단말기에서도 응용될 수 있다.
Purpose: The purpose of this research was to develop and evaluate the effect of a mind map for relief of emotional labor and burnout among nurses in outpatient departments in cancer hospitals. Methods: We developed a mind map to reduce emotional labor and burnout. A quasi-experimental study was used with a nonequivalent control group pretest-posttest design. Data were collected from December 2012 to April 2013. Participants were 35 nurses working in the outpatient department of a cancer hospital. The experimental group participated in the mind map program biweekly for 10 weeks. Data were analyzed using $x^2$-test, Mann-Whitney U test, paired t-test, and Wilcoxon sign rank test with the SPSS 21.0 program. Results: The physical burnout and total burnout scores decreased significantly in the intervention group which took the mind map program. Conclusion: Findings indicate that the mind map is an effective intervention to reduce burnout in outpatient department nurses.
도시공간에 구현되는 새로운 미래도시 상으로서 유비쿼터스 서비스, 인프라, 기반기술 및 도시 관리 차원이 총체적으로 융합된 U-City는 범국가적 비즈니스 모델로 정부와 개별 지방자치단체에 의해 추진되고 있다. 하지만 정부 및 개별 지방자치단체가 추진한 U-City를 평가하고 그 파급효과를 측정할 명확한 체계가 구축되고 있지 못한 실정이다. U-City의 효율적이고 체계적인 성과측정은 U-City 비전 및 정책 목표의 달성을 지원하며, 성과기반의 예산 편성 및 자원의 효율적 관리를 지원할 것이다. 본 연구에서는 U-City 운영에 관한 사업의 성과를 평가하기 위한 객관적이고 종합적인 성과측정체계를 개발하고자 하였다. 문헌연구와 전문가 인터뷰를 이용한 탐색적 연구를 통하여 U-City 서비스, 인프라, 기술, 관리 등의 성과측정 영역 및 각 영역별 핵심성공요소(CSF)와 핵심성과지표(KPI)를 도출하였다. 전문가 인터뷰를 통해 지표 분류 체계와 내용에 대한 타당성을 검증하였고 AHP 기법을 이용하여 지표간의 전략적 실행우선순위를 위한 가중치를 도출하였다. 이를 이용하여 'U-City성과 전략맵 도출' 단계에서는 성과측정 영역 및 핵심성공요소를 대상으로 해당 U-City의비전 및 목표를 성취하는데 최단경로를 제시할 수 있는 인과관계를 도식화 하게 된다. 향후 도출된 U-City 성과측정체계를 실제 U-City에 적용시켜 검증함으로써 완성도를 높여 나감 은 물론, 유용성을 가시화할 수 있겠다.
본 연구에서는 전형적인 패턴인식 기법을 적용한 지적도면 인식 방법의 시간지연 문제를 해결하기 위하여 퍼지추론을 이용한 지적도면 인식 방법을 제안하였다. 퍼지 입력 파라미터는 지적도면에 있는 선분의 굵기와 색, 문자 및 숫자를 활용하였다. 퍼지 관계맵(Fuzzy Association Map: FAM)을 생성하였고 추론결과 지적도에서 서비스에 필요한 정보들을 추출 할 수 있었다. 결과물은 지적도를 이용하여 건축물이 들어설 수 있는 공간을 예측하고 이를 3차원으로 자동 형성시키는 방안의 전 단계 과정인 바, u-Gov 기반의 토지 등기 열람 서비스 사업과 인터넷 민원서비스 고도화 사업과 연계하여 적용 시킬 수 있다.
지하수 자원을 사용하기 위해 설치된 많은 관정들이 사용 후 폐공처리 소홀로 인하여 지하수 오염원이 된다. 또한 폐공된 관정에서는 중금속 및 유기화합물 등의 유해물질이 지하수로 유입 되는 문제점이 발생하여 지하수 수질 악화를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 유비쿼터스 센서 노드와 GIS 기술을 접목한 u-GIS 환경 하에서 관정의 위치정보와 지하수 센싱 정보를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있는 지하수 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 아울러 UML 2.0을 활용하여 시스템을 이용하는 사용자의 다양한 요구사항, 시스템 내부 모듈들 간의 상호작용 및 데이터 흐름을 분석하여 시스템을 모델링한다. GIS 맵과 웹 환경, 스마트폰 기반의 모바일 단말기 등의 다양한 플랫폼을 통해 원격지에 있는 각 관정의 지하수 상태 및 관정 관련 속성 정보를 모니터링을 하기 위한 사용자 인터페이스를 제공한다.
본 연구는 감성공학적 접근법으로 터치 모바일 폰의 자유 드로잉 GUI 요소를 디자인 하기 위한 프로세스를 검증하는 것이 목적이다. 본 연구의 프로세스는 다음과 같이 진행되었다. 첫째, 터치폰에서 자유드로잉하는 행태를 파악하기 위하여 남 녀 대학생 57 명을 대상으로 터치폰 일기를 쓰게 하여 분석하였다. 또한 관찰 대상자가 선호하는 패션, 좋아하는 이미지를 수집하여, IRI 표준 이미지 스케일 맵에 매핑하여 감성 요소를 추출하였다. 둘째, 추출된 감성 요소는 Norman(2002)에 의거한 감각적(Visceral), 행태적(Behavioral), 심볼적(Reflective) 감성 어휘로 도출하고, 요인 분석을 통해 대표 감성 어휘를 도출하였다. 셋째, 자유 드로잉을 위한 터치 모바일폰 GUI 요소를 도출한 후 대표 감성 어휘와의 관계성을 분석하여 관계성이 높은 디자인 요소를 추출하였다. 마지막으로 추출된 대표 디자인 요소와 대표 감성 어휘는 다차원척도(Multidimensional scaling : MDS) 분석을 실시하여 2 차원 축에 모델링하고, 정량적으로 디자인에 반영될 주요 감성을 도출해본 결과 사용자의 감성적 경험을 통해 도출된 GUI 와 유사성이 높은 감성 어휘는 감성적 디자인을 할 때 주 요소로 적용 된다는 사실을 확인하였다.
딥러닝이 보편화되면서 예측 결과를 설명하는 연구가 중요해졌다. 최근 슈퍼픽셀에 기반한 다중스케일 결합 기법이 제안되었는데, 물체의 모양을 유지함으로써 시각적 공감이라는 장점을 제공한다. 이 기법은 예측 차이라는 원리에 기반을 두고 있으며, 슈퍼픽셀을 가리고 얻은 예측 결과와 원래 예측 결과의 차이를 보고 돌출맵을 구성한다. 본 논문은 슈퍼픽셀을 가리는 제외 연산뿐 아니라 슈퍼픽셀만 보여주는 포함 연산까지 사용하는 새로운 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 방법은 IoU에서 3.3%의 성능 향상을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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