본 논문에서는 H사와 공동으로 개발한 가정용 비만치료기의 특징과 치료효과를 측정, 분석한 것이다. 이 가정용 비만치료기는 중주파 활용, 온열벨트 사용과 함께 부작용을 최소화하도록 설계되었는데 성능평가를 위해 20대 여성 8명을 대상으로 1개월 간의 비만치료 실험을 실시하였다. 실험은 심폐기능운동검사를 통하여 피실험자들의 비만치료 실험 전후의 가스교환 반응도($VCO_2$와 $VCO_2$양의 변화)에 초점을 두었다. 실험결과 체중(${\cal}kg$), 체지방율($\%$), 체지방량(${\cal}kg$), 비만도($\%$), 기초대사량(kcal) 등에서 비만감소 효과가 나타났으며 비만치료 전보다 산소($VCO_2$) 섭취량은 증가한 반면 이산화탄소($VCO_2$) 배출량은 감소한 것으로 나타났다. 이는 인체의 생리학적측면과 운동 역학적인 측면이 상관관계가 높다는 것을 보여주고 있으며 여기서 개발된 비만치료기가 의학적으로 비만치료에 도움이 될 수 있음을 입증하는 결과라 할 수 있다.
블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.
본 연구는 베이비부머 세대에 대한 사회적 관심이 높아짐에 따라 감성심리 기반의 자기계발, 자아실현과 같은 삶의 질적인 측면을 고려한 베이비부머 평생교육 요구 및 평생학습 지원에 대한 상대적 중요도를 파악하여 평생교육 지원정책을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 베이비부머 세대를 위한 평생학습 지원의 최적 탐색을 위해 제1계층(상위기준) 2가지, 제2계층(세부기준) 6가지, 평가대안을 각각 5가지로 설정하였다. 제1계층에서는 어느 대안이 더 바람직한가의 문제인 '소망성'과 어느 대안이 더 실현가능한가의 문제인 '실현가능성'을 살펴보았고, 제2계층에서 '소망성'의 세부기준은 형평성, 대응성, 효율성으로 '실현가능성'의 세부기준은 재정적, 법 윤리적, 정치 행정적 실현가능성으로 각각 구분하여 설정하였다. 전문가 설문조사를 통해 베이비부머 정책 우선순위 분석을 실시한 결과 베이비부머 세대를 위한 평생학습 지원은 '소망성(어느 대안이 더 바람직한가)' 보다 '실현가능성(어느 대안이 더 실현가능한가)'에 더 큰 우선순위를 두고 있는 것으로 나타났다. 세부 기준 6가지 중에서는 '평생실천활동'에 대한 우선순위가 높았으며, '평생학습활동'에 대한 5개 평가대안의 상대적 중요도에서는 '직업능력교육(0.377)', '시민참여교육(0.181)' 순으로, '평생실천활동'에 대해서는 '사회관계활동(0.200)', '사회봉사활동(0.161)' 순으로 높게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 연구 결과는 평생교육 요구를 구체화, 세분화하고, 상대적 중요도를 파악하여, 본격적인 노년기 진입을 앞둔 베이비 부머 세대 평생학습 정책을 위한 기초자료 마련에 도움을 주었다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 언제 어디서나 건강관리를 할 수 있는 u-health care를 위해 cuff를 사용하지 않고 손쉽게 혈압을 측정할 수 있는 기술을 개발하였다. ECG와 PPG 시그널(signal) 만을 이용하여 혈압을 실시간으로 측정할 수 있는 기존 기술은 PTT를 분석 할 때 노이즈나 진폭의 변화로 인해 Peak 추정의 오류가 자주 발생한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 적응적 peak 추정 기술을 개발하여 Peak 추정의 정확도를 향상시켰다. 이를 적용하여 측정데이터를 분석한 결과 PTT의 표준편차는 28%감소하였으며, 노이즈 탐지 성능은 18%증가하였다. 또한 PTT와 혈압간의 상관성에 대해 분석한 결과 수축기 혈압= -0.044 $\cdot$ PTT + 133.592의 상관식을 도출하였다. 도출된 상관식을 적용하여 PPG와 ECG 만으로 수축기 혈압을 연속적으로 측정할 수 있는 시스템을 구축하였다.
스타일 변환(Style Transfer)은 주어진 문장의 긍정이나 부정 같은 속성을 변경하여 다른 속성을 갖는 문장으로 변환하는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 스타일 변환을 위한 단어 n-그램 삭제의 기준을 확장하였고, 네이버 영화리뷰 데이터셋을 통해 이를 스타일 변환 이후 원래 문장의 스타일로부터 얼마나 차이가 나게 되었는지를 측정하였다. 측정은 감성분석기를 통해 이루어졌고, 기존 방법에 비해 6.28%p정도 높은 75.13%의 정확도를 보였다.
도어락 스위치(Door-lock switch)는 드럼세탁기, 식기 세척기 등 회전이나 열이 발생되어 작동 할 때 임의로 열지 못하도록 하는 가전제품에 쓰이는 도어 안전잠금장치로 드럼세탁기에서는 없어서는 안 되는 중요한 부품 중의 하나이다. 드럼 세탁기 도어는 소비자가 사용 할 때 느낌을 가지는 부분으로 항상 안전성과 동시에 감성이 뒤따르는 부품이기도 하다. 본 논문은 드럼세탁기의 도어에 감성과 관련된 요소들을 조사하였으며, 도어락 스위치의 기구적인 구조들을 파악한 뒤 드럼세탁기에 장착하였을 때 열림력, 닫힘력을 측정할 수 있는 지그와 소프트웨어를 제작하고 측정한 힘의 그래프를 분석하여 사용자에 의해 평가한 후, 드럼세탁기 도어락 스위치의 구조에 따른 감성에 차이점을 찾아보고 시스템의 사용을 검증하였다.
지금까지 선행연구에서는 아동기에 대한 자서전적 기억이 한 개인의 자기개념에 영향을 끼침을 보고하였다. 반면, 아동기 경험의 회상방식이 성인기의 친사회적 행동에 어떻게 영향을 끼치는지에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 이에 따라 본 연구에서는 아동기에 대한 자서전적 기억과 친사회적 행동의 관계를 해석수준에 따라 분석하려 한다. 연구 1에서는 대학생들을 대상으로 아동기 또는 최근 일상의 경험을 회상하는 조건에서 다양한 친사회적 행동에 대한 동기화가 달라지는지를 비교하였다. 연구 2에서는 아동기 경험을 추상적 또는 구체적으로 회상하는 방식이 해석수준의 차이를 통해 친사회적 행동에 영향을 끼치는지를 검증하였다. 그 결과 연구 1에서는 아동기의 경험을 회상하는 조건에서 친사회적 행동의 동기화정도가 높게 나타났다. 또한 연구참가자들은 아동기의 경험을 회상하는 조건에서 최근 일상을 회상하는 조건보다 자신의 도덕적 순수함에 대해 더 높게 평정하였다. 연구 2에서는 아동기의 도움행동을 구체적으로 회상하는 조건에서 아동기의 경험을 추상적으로 회상하는 조건보다 향후 친사회적 행동의 동기화가 감소됨을 보여주었다. 이 결과는 아동기의 경험에 대한 해석수준(추상적 vs. 구체적)과 도덕적 면허의 감정이 친사회적 행동의 동기화에 영향을 끼칠 가능성을 보여준다. 본 연구는 한 개인의 친사회적 행동과 연관된 인지과정의 변인을 탐색하여 선행연구를 확장했다는데 의의가 있다.
본 연구에서는 집중력이 중요한 학령기 아동을 대상으로 '비 집중 상태'와 '집중 상태'에 대한 뇌파의 차이를 분석하기 위해 비선형 해석 방법의 하나인 반복 정량 분석(Recurrence Quantification Analysis, RQA)을 이용하였다. 건강한 아동 21명(남성 12명, 여성 9명)을 대상으로, 청각 자극이 나오는 시점 전 500msec를 '비 집중상태' 자극 후 500msec를 '집중 상태'로 실험을 진행하였다. 실험결과 반복 정량 분석의 파라미터 값은 '비 집중 상태'보다 '집중 상태'가 큰 것을 확인하였다(p < 0.05). 또한, 상태에 따른 유발 전위의 반복궤적과 색상 반복궤적을 도식화하여 비선형 특성을 확인하였고, '비 집중 상태'보다 '집중 상태'일 때 뇌가 복잡한 특징을 나타내는 것을 알 수 있었다. 본 실험을 통하여 청각 자극에 대한 비 집중 집중 시 뇌의 비선형 특성을 반복 정량 분석을 통해 해석할 가능성을 확인하였다.
우리나라 식생활에 밀접한 관련을 가지고 있는 채소인 양파의 수급불균형 해결을 위한 생산량 예측 모형 개발의 노력이 많은 연구를 통해 이뤄지고 있다. 하지만 양파의 수확기와 저장 가능성을 고려해 봤을 때 생산량 예측만으로는 수급불균형 해결이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양파의 생산량 정보와 가격의 다양한 요인이 포함되어 있으며 일상에서 쉽게 접할 수 있는 인터넷 기사를 이용하여 가격 예측을 위한 감성사전을 구축하고자 한다. 양파 기사는 2012년부터 2016년까지의 데이터를 사용하였고 도매시장 가격을 통한 문서구분을 통해 4가지 TF-IDF를 비교하여 적합한 TF-IDF를 사용하였다. 분석을 위하여 분할적 군집분석 중 k-means 군집, 밀도기반군집(DBSCAN; density based spatial cluster applications with noise), 가우시안혼합분포군집(GMM; Gaussian mixture model) 군집을 통하여 가격에 대한 긍정/부정 단어를 구분한 결과 GMM 군집이 의미 있는 긍정, 부정, 무정의 3개의 사전으로 구성되었다. 구축된 사전의 합리성을 비교하기 위하여 가격 상승 기사와 가격 하락 기사의 분류에 로지스틱 회귀분석을 적용한 결과 85.7%의 정확도로 구축된 사전의 합리성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 ABR(Available Bit Rate) 트래픽의 흐름제어를 방식들을 분석하고, 지연이 큰 PNNI망에서 VS/VD 스위치를 이용하여 효율적으로 ABR 트래픽을 제어하여, 공평한 전송율을 계산할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전송률을 계산하기 위하여 정확하고 공평한 분배를 계산할 수 있는 ER(Explicit Rate) 방식의 FMMRA(Fast Max-Min Rate Allocation)를 사용하였다. 그리고, 지연이 많이 된 상태에서도 큐에 있는 셀을 서비스하고 드레인하기 위하여, VD에서 VS로 전달된 큐 길이 정보를 이용하여 전송율을 계산함으로서 공평한 셀 서비스 분배를 할 수 있었다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 그 결과 만족할 만한 성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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