• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.92-100
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• 2010

현재 홈 네트워크 환경은 디지털 가전기기의 발전으로 홈 네트워크 환경에서 TV는 IPTV의 양방향성 특성으로 시청환경과 거주환경에도 변화를 주고 있다. TV는 거주자의 동선이 가장 많이 확보되는 거실에 배치되어 있다는 점과 가족구성원이 손쉽게 사용하고 사용도 또한 높다는 점에서 홈 미디어의 통합적 제어 역할에 적합한 조건을 갖추고 있다. 그래서 홈 네트워크 환경에서 TV의 현재 역할과 사용자 시나리오 분석을 통해 앞으로의 사용자 니즈를 유추하기 위해 1차적으로 국내외 기업들이 제시하고 있는 기술과 개발시나리오를 수집하고 2차로는 에스노그라피 관찰을 통해 IPTV를 중심으로 한 사용자 행태를 관찰하여 앞서 1차적으로 조사하였던 기업이 제시하는 시나리오와 비교분석하였다. 사례조사와 실험을 통한 사용자 시나리오를 분석한 결과 기업별 연구에는 시큐리티, 엔터테인먼트와 가정 내에서 이루어 질 수 있는 통합형 디바이스 연구가 주를 이루고 있다면, 에스노그라피에 의한 사용자행동패턴은 오토테인먼트, 시큐리티가 주를 이루었고, 아직 TV와 홈 미디어 주변기기와의 상호작용은 미흡한 것으로 나타났다. 이 논문을 통해서 가정에서의 사용자의 컨텍스트를 분석하고 이를 기반으로 서비스 개발에 효과적으로 활용할 수 있게 제시할 수 있었고, 사용자의 행태를 분석결과 가정 내 활동과 가정 외 활동의 비율 또한 고려되어야 한다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국지역지리학회지
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• 제17권5호
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• pp.617-637
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• 2011

본 연구는 충청북도의 사례를 통해서 온라인 협진의 지리적 특성과 환자의 온라인 협진에 대한 결정 요인에 대해서 알아보는 것을 목적으로 하고 있다. 2009년 7월부터 9월까지 심층 인터뷰에 기반한 정성적 기법을 이용하였고, 충청북도에 거주하는 환자 20명을 대상으로 하였다. 이 연구에 의하면 대부분의 환자는 1차적으로 의료 문제가 해결되지 않을 경우, 온라인 협진의 본래 취지와 달리 충청북도 내에서 그것을 해결하는 것이 아니라, 경기 의료권에 위치한 의료 기관으로 방문하는 경향을 보였다. 이와 더불어, 환자의 의무 기록 또한 온라인 시스템을 통해 이들 병원에 전달되어, 온라인 협진의 공간상 네트워크는 경기 의료권으로 집중하게 된다. 이러한 주요 원인은 의료 서비스에 대한 질 혹은 수준에 대한 고려, 개인적인 이해 관계와 신뢰성, 좋은 접근성 등에 기인하는 것으로 밝혀졌다. 이에 반해, 온라인 협진 시스템의 편리성, 유효성 등과 같은 온라인 협진의 기술적 가치나 온라인 협진의 본래적인 목적인 지역의료 향상과 같은 요인은 크게 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀졌다. 따라서 우리나라 원격진료의 결정 요인은 환자 개인에 의해서 결정이 되는 바가 크고, 아직 개개인의 인식이 지역 의료 시스템과 크게 밀착되지 않는 형태를 보이기 때문에 경기 의료권으로 원격진료의 선택이 집중된 공간 특성을 보이고 있다고 할 수 있다. 특히, 이는 기존의 의료 제도 및 환자의 행태가 온라인 상에서의 의료 활동에도 그대로 투영되기 때문인데, 가장 이상적인 원격진료의 지리적 담론인 지역화를 실현하기 위해서는 근본적인 지역의 의료 서비스 구조의 개선이 필요할 것으로 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2603-2608
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• 2015

버섯은 고단백 저칼로리 식품이면서 식이섬유, 비타민, 철, 아연 등 무기질이 풍부한 건강식품으로 주목을 받고 있다. 버섯재배에서 영향을 미치는 요소가운데 가장 큰 영향요소는 온도라고 할 수 있으며, 이에 대한 일반 농가의 온도 관리 및 활용은 대부분 육안을 통한 수동적인 온도관리로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 수동적인 온도관리의 효율성을 개선하기 위해서 온도가 버섯에 미치는 영향을 바탕으로 온도 관리를 위한 표식 시스템을 구축하였다. 이와 관련하여 최근 농업기술 트렌드는 센서 네트워크와 같은 신기술을 적용한 진보된 IT융합 서비스를 이용해서 더 효율적인 관리를 시도하고 있으며, 본 연구에서도 이러한 일환으로 센서를 이용한 센서 데이터 자동 표식시스템을 구축하였다. 사용자는 이러한 시스템을 이용해서 실시간으로 자동 측정된 버섯 생장환경 온도를 측정함으로써 효과적인 버섯 생육환경을 유지시킴으로서 품질향상을 통한 매출증대 기대할 수 있으며, 버섯의 생장환경을 계속 적절한 온도에 유지함으로서 더 좋은 품질의 버섯 재배가 가능할 수 있다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제22권3호
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• pp.105-116
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• 2019

목적: 소아청소년 호스피스 완화의료(이하 소아완화의료)는 생명을 위협하는 질환을 가진 소아청소년의 삶의 질을 향상시기 위한 총체적 돌봄 철학이자 실무의 표준이다. 국내에서는 2018년 7월 국가 지원의 소아완화의료 시범사업을 도입하였는데, 소아완화의료의 발전 방향을 제시하기 위해 국외 선진국의 소아완화의료 제공체계를 고찰하였다. 방법: 소아완화의료 제공 수준을 검토하여 영국, 미국, 일본, 싱가포르를 대상으로 선정하였다. 소아완화의료 제공체계를 다룬 국내외 학술지 등 문헌을 통합적으로 고찰하고 현지 전문가의 자문과 현지 방문조사를 수행하였다. 1990년 이후 영어, 일본어로 발간된 문헌을 중심으로 PubMed, Google, Google Scholar에서 검색하여 학술지, 정책보고서 등을 참고하였다. 각국의 소아완화의료 발전과정, 정책, 재정 모델, 대상 기준, 전달 체계, 질 관리 체계에 대해 분석하였다. 결과: 영국은 지역사회의 독립형 소아전문 완화의료기관이 일차 의료체계와 협력하며 어린이병원의 전문 소아완화의료 자문팀과 의뢰와 자문을 주고받는다. 미국은 병원기반의 전문 소아완화의료 자문팀을 중심으로 지역사회의 호스피스기관, 가정의료기관이 네트워크를 구축하고 돌봄 코디네이터를 지정하여 소아완화의료를 제공한다. 일본은 완화의료, 재택의료, 장애아동 및 만성질환아동 지원체계에서 완화의료 성격의 서비스를 제공한다. 싱가포르는 소아전문 가정 완화의료 단체가 어린이병원의 전문 자문팀과 협력하여 높은 지리적 접근성을 토대로 중추적으로 완화의료를 제공한다. 결론: 국외의 제공체계를 참고하고 국내의 현장의 요구를 반영하여 소아완화의료의 제공체계를 정비하여 미충족 요구가 발생하지 않도록 한국 소아청소년 호스피스완화의료를 최적화해 나가야 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.143-149
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• 2012

오늘날 의료영상매체의 획기적인 발전으로 각 병원에서 최신 의료장비를 도입함으로써 첨단화, 디지털화로 급변하는 추세이다. 이러한 움직임에 발맞추어 방사선 종양학과에서도 CR system을 도입하여 film system의 단점을 보완하고 병원에서 사용하고 있는 Picture Archiving and Communication System(PACS)과 Electronic Medical Record (EMR) , 그리고 Radiation therapy Treatment Planning system(RTP)의 network를 원활히 하여 업무효율 증대 및 환자에 대한 의료의 질 개선과 서비스 향상을 이루고자 하고 있는데, 방사선 종양학과의 Computed Radiography system(CR system)을 이용하여 PACS에 통합한 사례를 소개하고 그 유용성을 평가하고자 한다. 의료용 선형가속기인 MEVATRON-MX를 이용하여 현재 시행하고 있는 정도관리 중 Gantry, Collimator Star Shot, Light vs. Radiation Field Accuracy, HDR QA(Dwell position accuracy)를 시행하여 PACS 상에 구현하였고 모니터 상에서 디지털 영상을 통한 QA가 가능한지 확인하였다. 또한, 현재 S병원에서 사용 중인 Operation Control System(OCS)과 연동하여 치료에 필요한 코드를 각각의 치료에 부과하여 네트워크로 연결, CR상에 입력한 order가 나타나도록 하였으며, Planning System인 Pinacle과 PACS상의 지원 data 오류를 해결하여 PACS 상에서도 Planning 영상을 볼 수 있도록 하였다. CR system을 이용하여 L-gram, simulation image, planning image를 병원 내 어느 곳에서나 영상을 조회하고 볼 수 있게 PACS에 통합 구축되어있다. Filmless 환경에서 Dosimetry용 IP를 이용하여 Light/Radition field size 일치, gantry rotation axis의 정확성, collimator rotation axis의 정확성, brachy therapy의 Dwell position check등 QA의 시행이 가능하였다. CR system을 이용하여 방사선 종양학과에서 얻어지는 영상을 PACS에 통합함으로써 작업시간 단축과 그에 따른 불필요한 인력소모의 감소 등으로 인하여 업무효율이 증대되었지만 향후 환자정보에 대한 보안을 필요로 한다.