본 연구의 목적은 호스피스 간호중재 연구방향과 호스피스 간호중재 프로그램 활용의 기초자료를 제공하기 위한 메타분석연구이다. 연구주제어는 '호스피스', '중재'로 2002년부터 2017년부터 학술연구정보서비스 외 기타 호스피스 관련 학술지에 발표된 논문을 검색하여 최종 15편의 논문을 선정하였다. 선정된 논문 15편은 메타분석 소프트웨어인 CMA2를 이용하여 출판편향, 효과 크기산출, 비중복 백분위(U 3), 신뢰구간, 동질성 검증을 하였다. 연구결과 출판 편향성은 안정적이었으며 호스피스 간호중재 프로그램 효과 크기는. 99로 유의하였으며 조절 효과는 출판연도 2003~2007년(ES=1.24), 출판형식은 학술지(ES=1.33), 연구자의 주전공은 간호학(ES=1.02), 대상자의 나이 29~30세(ES=1.09), 추후 회기(ES=1.06), 아로마(ES=1.12)로 유의하였다. 본 연구는 국내 호스피스 간호중재 프로그램의 융, 복합적 변인에 관한 메타분석을 처음 시도한 것에 의의를 두며, 호스피스 중재연구 방향과 프로그램 활용에 구체적 방향을 제시하여 호스피스프로그램 운영에 도움이 될 것이다.
COVID-19 이후 국내는 물론, 전 세계적으로 온라인 교육은 절대적으로 필요하며 대체 불가한 교육 형태가 되었다. 온라인 교육이 급부상 하면서 교육 형태에 대해 사람들이 가지는 인식은 어떠한지, 만약 변화가 있다면 어떻게 변화했는지는 매우 궁금증을 자아내는 질문이다. 본 연구는 온라인 교육에 대한 소비자 인식의 변화 추이를 빅데이터를 활용하여 조사하였다. 이를 위해 코로나 이전(2019년 11월-12월), 코로나 촉발 이후(2020년 1월-2월), 온라인 개강직후(2020년 3월-4월), 온라인 교육을 일정 정도 경험한 이후(2020년 5월-6월)의 4개의 구간으로 구분하고, 텍스트 마이닝 즉, 키워드 빈도분석, 워드클라우드 분석, 네트워크 분석, 감성 분석을 수행하였다. 시기별로 온라인 교육 관련 키워드의 출현빈도는 코로나 이전에는 학점은행제, 평생교육, 블로그 등에서 코로나 이후 학교 개강이 시작되면서 온라인 개학, 비대면 교육, 실시간, 콘텐츠 제작, 유튜브 등으로 변화하였다. 감성분석 결과, 코로나 사태 이전에는 공지안내, 정보교류 등의 중립글이 대부분이었으나, 코로나 발생을 계기로 온라인 교육에 대한 사람들의 인식과 평가에 대한 긍정 및 부정의 의견이 논의되기 시작하였다. 또한 미래 온라인 교육시장의 확산과 전망 등 방향성에 대해서도 관심이 증대되었다. 온라인 교육은 발전가능성이 높은 만큼 앞으로 개선해야 할 부분들이 많겠으나, 교육 정책입안자, 현장에서 일하는 교육자들에게 온라인 교육 품질 개선 및 향후 나아갈 방향 수립에 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 기존의 TV 방송 시청률 지표만으로 측정하기 어려운 각 OTT 플랫폼의 콘텐츠 영향력과 경쟁력을 동일 기준 선상에서 파악하기 위해 필요한 요소와 방안이 무엇인지를 탐색하는 목적을 갖는다. 방송콘텐츠 가치정보분석시스템(RACOI)을 기반으로 넷플릭스가 제공하는 일별 Top 10 리스트를 점수화하여 방송 드라마 시청자 반응과의 상관관계를 파악, 유의미한 비교 기준을 도출하였고 이를 토대로 국내에서 서비스를 제공하는 상위 3개 OTT 플랫폼콘텐츠의 인기도를 비교 분석하여 살펴보고자 하였다. RACOI의 각 집계 항목과 넷플릭스 인기도 점수에 대해 스피어만 상관분석을 수행하여 넷플릭스 인기도 점수가 RACOI 영상조회수 지표와 상관관계의 성립을 확인하였고, 해당 기준 값을 토대로 시청자 반응 상위의 미니시리즈 작품 제공 현황을 분석한 결과 티빙과 넷플릭스에서 제공되었던 콘텐츠의 인기도가 상대적으로 높았던 것을 파악할 수 있었다. 본 연구는 매출 자료를 포함하지 못하고, 장기간 추적 분석을 수행하지 못한 한계가 있다. 다만, OTT 플랫폼 내 인기도와 상관관계가 있는 방송 시청자 반응 지표를 검증하였고 이를 기반으로 국내 OTT 플랫폼의 콘텐츠 경쟁력을 비교해 볼 수 있었으며, 향후 각 OTT 플랫폼에서 제공하는 콘텐츠들의 장기적인 영향력을 비교 확인하는 확장된 연구의 기초 연구로서 가치가 있다.
의학 전공분야의 학회의 초록이 출판으로 이어지는 비율은 50% 이하라는 이전의 연구들이 있었지만, 소아치과 분야에서는 이에 대한 연구가 거의 없었다. 이번 연구의 목적은 2001년에서 2011년까지의 개최된 대한소아치과 춘추계 학술대회의 초록들 중 어느 정도가 논문으로 출판되는지에 관한 것이다. 구연과 포스터를 위한 초록들을 모두 조사했다. 이 초록들의 제목을 이용해서 학술연구정보서비스에서 논문들을 검색하였다. 총 24번의 학회에서 706개의 초록 (477개의 구연, 229개의 포스터)가 있었고, 이 중 2011년 45.2%(319)에서 2022년 82.9%(585)가 논문으로 출판되었다. 구연은 52.2%(249)에서 86.6%(413), 포스터는 30.6%(70)에서 75.1%(172)의 출판율을 보였다. 우리는 최근 12년 간의 출판율 변화 결과가 전자 문헌검색과 전자 출판 등 디지털화 된 환경에서 기인한다고 생각한다.
4차 산업혁명과 코로나19 대유행의 영향으로 비대면 환경이 활성화되면서, 정부24 앱을 활용한 민원 서비스 이용량이 급증하고 있다. 따라서 공공 앱에 대한 사용자들의 불만과 개선 요구도 늘어나고 있으며 이에 대한 체계적인 관리가 필요하다. 본 연구의 목적은 정부24 앱 사용자의 불만 사항을 분석하여 민원인의 불만 현황을 파악하고 개선방안을 제시하는 것이다. 구글 플레이 스토어에서 2013년 5월 2일부터 2023년 6월 30일까지 데이터 6,344건을 수집하였으며, 이 중 평점이 1점이면서 '좋아요(thumbsUp)'를 1회 이상 받은 1,199건의 데이터를 토픽 모델 분석에 사용하였다. 분석 결과 '증명서 발급 문제', '사이트 작동 및 UI 문제', '사용자 아이디 관련 문제', '업데이트 문제', '공무원의 앱 관리 문제', '예산 낭비 문제((별 한 개도 or 세금이) 아깝다)', '비밀번호 관련 문제'라는 총 7개의 토픽을 추출하였다. 또한, 전체 토픽은 2021년까지 증가세를 보이다가 2022년에는 약간 감소하였으나 2023년에 다시 증가하는 추세를 보여 업데이트와 관리가 매우 시급하다. 본 연구의 결과가 현재 공공 앱의 문제점을 파악하여 앞으로 민원인이 만족하는 공공 앱 개발 및 관리에 도움이 되기를 기대한다.
본 연구는 중소기업을 위한 소비자분쟁처리시스템의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였다. 소비자분쟁처리시스템은 중소기업들이 소비자와의 분쟁에서, 인터넷을 통해 정확하고 신속하게 피해처리 방법 및 법률서비스를 지원받을 수 있도록 하는 서비스이다. 소비자분쟁처리시스템을 사용하는 중소기업 사용자들 대상으로 소비자분쟁처리 시스템의 정보품질, 시스템품질, 환경요인이 지각된 사용용이성, 지각된 유용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 알아보고 최종적으로 지속사용의도에 영향을 미치는지 알아보았다. 소비자분쟁시스템의 정확성, 편리성, 비용은 지각된 사용 용이성에 긍정적인 영향을 미쳤고, 정확성, 편리성 또한 지각된 유용성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 소비자분쟁처리시스템의 지각된 사용용이성, 지각된 사용 유용성은 지속사용의도에 최종적으로 긍정적인 영향관계가 있음을 검증하였다. 마지막으로 IT기업과 비IT기업 간의 소비자분쟁처리시스템 지속사용의도에 관하여 차이분석을 하였고 두 집단간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 소비자분쟁처리시스템에 대한 각각의 품질을 우선순위에 맞게 보완 및 유지한다면 기존의 시스템보다 더욱 향상된 시스템으로 유지, 발전이 있을 것으로 기대된다.
최근 디지털 영상장비 개발 기술의 발전으로 인하여 중재 시술이 일반화되고 있다. 중재 영상시술은 미세한 카테터와 가이드와이어를 체내에 삽입하고 시술하는 기술적 특성으로 인하여, 시술의 효과와 안전성을 높이기위해서는 엑스선영상의 고화질이어야 한다. 이로인하여 방사선 피폭량이 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 엑스선 디텍터의 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한, 혈관 조영술을 기반으로 한 중재시술은 참조 영상 처리와 3D 의료 영상처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 중재시술을 지원하기 위한 가이드 시스템을 제안하고자 한다. 뇌혈관질환의 중재시술에 기존 혈관조형검사기반의 2D 의료영상이 갖고 있는 문제점을 해결하고, 중재시술 도구인 카테터와 가이드와이어의 목표 병변까지 실시간 위치 추적과 최적의 경로를 안내 해주고자 한다. 이를 위한 전체 시스템은 의료영상 획득부와 영상처리부 그리고 디스플레이 디바이스부로 구성하였다. 그리고 제안한 시스템에서 제공하는 가이드서비스의 실험환경은 브레인 팬텀(Complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010)을 엑스선으로 촬영하면서 실험하였다. 그리고 참조 영상을 생성하기 위해서 라프라시안 알고리즘 기반의 뇌혈관 모델링과 DICOM에서 추출한 이미지 처리를 위해 Volume ray casting 기법을 적용하였다. 그리고 카테터와 가이드와이어의 위치추적과 경로 제공을 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하였다. 끝으로 제안한 시스템에서 제공하는 카테터와 가이드와이어의 위치추적 수행결과를 보인다. 제안한 시스템은 향후 중재시술에 유용한 안내 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있다.
최근 교통카드 이용이 보편화됨에 따라 이를 이용한 다양한 부가서비스가 제안되고 있다. 특히 교통카드 한 장으로 버스, 택시, 지하철, 주차장 및 톨게이트 요금 결제가 가능하므로 소액의 상품 혹은 수수료를 경제적으로 처리할 수 있는 새로운 대금결제 방식으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 PC 연동 단말기를 통해 민원인들이 각종 민원서류발급 수수료, 인지대 및 제세공과금을 다양한 디지털카드로 납부할 수 있는 새로운 수납관리 시스템을 제안한다. 시스템은 단말기부, 미들웨어부, 관리 서버부의 3단계로 구성된다. 단말기부는 선불카드 지불/충전, 신용/체크/직불카드 처리 모듈로 구성되며, 단말기의 조작은 미들웨어부를 통해서 이루어진다. 미들웨어부에서는 미들웨어 어플리케이션을 통해 단말기부와 관리 서버부를 연결하고, 민원업무에 따른 각종 수수료 항목을 처리하며, 단말기를 모니터링하여 처리된 결제 결과를 바탕으로 각종 보고서와 통계자료를 생성한다. 관리 서버부는 민원부서의 사용자 및 수수료 항목과 관할 지역내 모든 거래 내역의 집계와 통계정보를 관리한다. 제안한 시스템은 부산 남구청 및 보건소에서 시범 사용중이며, 다양한 지불수단 제공 및 현금수납에 따른 업무 부담 감소로 제안한 시스템이 기존 업무 방식보다 효율적이고 편리함을 보여준다.
최근 들어 인간의 모든 활동 영역에서 디지털 데이터가 생성되고 있고 데이터를 안전하게 저장하고 가공하여 유용한 서비스를 개발하려는 시도가 많아지고 있다. 데이터 레이크는 데이터의 출처나 데이터를 활용하는 분석 프레임워크에 독립된 데이터 저장소를 말한다. 본 논문에서는 스마트시티에서 생성되는 다양한 빅데이터를 데이터 레이크에 안전하게 저장하고 서비스에서 활용할 수 있게 ETL 하는 도구와 이를 효과적으로 사용하는데 필요한 웹기반 도구를 설계하고 구현한다. 원천 데이터를 품질검사하고 정제하여 데이터 레이크에 안전하게 저장한 다음 데이터 수명주기 정책에 따라 관리하는 일련의 과정(ETL)은 대부분 비용이 많이 드는 인프라와 개발 및 유지 관리에 상당한 노력이 필요한 기술이다. 구현기술을 통해 IT분야 전문지식이 없어도 가시적이고 효율적으로 ETL 작업 모니터링, 데이터 수명주기 관리 설정과 실행이 가능하다. 이와는 별개로 데이터 레이크에 신뢰할 수 있는 데이터를 저장하고 사용하려면 데이터 품질검사 리스트 가이드가 필요하다. 또한, 데이터 수명주기 관리 도구를 통해 데이터 마이그레이션 및 삭제 주기를 설정하고 예약하여 데이터 관리 비용을 줄일 수 있어야 한다.
본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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