본 연구는 노인요양병원에 입원한 환자가족들이 환자의 침대난간 사용을 어떻게 인지하고 있는지를 기술하고 탐색하기 위해 시도되었다. 수집된 자료는 심층면담을 이용하였고, Cavanagh의 내용분석(content analysis)방법으로 분석하였다. 연구결과 노인요양병원에서 침대난간 사용에 대한 환자가족의 인식은 예방적 안전, 이동의 편리함, 의례적인 간호, 감옥같은 생활, 부상위험, 침대난간의 대체 가능한 대안의 6가지 주제로 도출되었다. 관습화된 침대난간 사용의 긍정적 효과가 침대난간 사용에 대한 환자 가족들의 부정적 견해보다 중요하게 생각되고 있다는 점을 연구를 통해 알 수 있었고, 병원관계자들이 환자개인의 자유, 신체적 속박, 속박에 대한 부작용, 대안에 대한 이슈에 대해 환자와 환자가족들과 의사결정을 함께 할 것을 제안하고자 한다. 병원의 의료환경 변화로 인해, 의료행위의 효과성과 효율성, 위험관리, 그리고 근거기반실무가 강조되고 있다. 그러나 침대난간 사용이나 신체적 속박 문제는 해답을 쉽게 찾을 수 없는 주제이며 간호사들은 침대난간 사용에 있어 엄격한 사용지침에 따라 명확하게 간호행위를 수행해야 할 것이다.
모바일 헬스 산업은 IT 기술과 융합하여 주목받고 있으며, 헬스 애플리케이션은 사용자의 건강한 라이프 스타일을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구는 4개의 모바일 헬스 애플리케이션을 선정하여 서비스의 동향을 살펴 보았고 그 결과 모두 신체 데이터 이외의 감정에 관한 데이터를 포함하고 있지 않고 있음을 알 수 있었다. 추가적으로 사용자의 감정을 추출을 위한 기술을 분류 및 분석하였고, 이를 통해 텍스트 기반 감정인식 기술이 모바일 헬스 서비스와 가장 적합하다고 판단하였다. 감정인식 서비스를 구현하고자 소셜 네트워크 서비스와 1차원 감정 모델을 시스템의 소스로 설정한 감정인식 시스템의 프로세스 설계를 하여 개발하였다. 뿐만 아니라, 본 시스템이 모바일 헬스 애플리케이션에서 어떻게 사용 가능할지 제안하고자 설득형 기술과 결합하였다. 결과적으로 사용자의 5가지 감정과 감정이 지속되는 시간에 따른 15가지의 제안을 포함하는 가이드라인과 구체적 서비스 방안 제안하였다. 이에 본 연구는 기존의 헬스 애플리케이션이 정신적 건강, 감정적 건강과 같은 개인의 심리적 컨텍스트까지 고려하는 제안형 서비스로 나아가기 위한 지침이 될 것으로 기대하는 바이다.
음성 인식 성능 저하의 문제는 모델 훈련 환경과 인식 환경의 차이이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음 특징 정규화 방법을 사용하고 있다. 기존의 묵음 특징 정규화 방법은 낮은 신호 대 잡음비에서 묵음 구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성과 비음성에 대한 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성 에너지 최대화와 묵음 특징 정규화를 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 신호 대 잡음비에서는 음성 에너지를 최대화시켜 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였고 낮은 신호 대 잡음비에서는 음성/비음성의 켑스트럼 특징 분포 특성을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었다.
본 연구는 학부모의 양육스트레스와 아동학대인식의 관계에서 자아존중감의 매개효과를 분석하였다. 이를 위해 경기도의 A시에 거주하고 있는 학부모 389명을 대상으로 설문조사한 자료를 활용하였다. 자료분석을 위해 SPSS 23.0과 AMOS 23.0 프로그램을 활용하여 구조방정식모형을 적용한 매개효과 분석방법을 사용하였다. 분석결과, 학부모의 아동학대인식에 대해 양육스트레스는 부적 방향으로, 자아존중감은 정적 방향으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 학부모의 양육스트레스가 아동학대인식에 미치는 영향에서 자아존중감의 매개효과가 확인되었다. 이러한 분석결과를 근거로 하여 학부모의 아동학대인식을 향상시켜 아동학대를 예방하는 방법을 제시하였다. 학부모의 양육스트레스의 감소와 자아존중감을 증진시키는 프로그램을 아동학대예방 프로그램에 포함시키는 방법 등을 제안하였다. 본 연구는 학부모의 아동학대인식을 분석했다는 점에서 교육학적, 심리학적, 사회복지학적인 융복학적 접근이라는 점에서 그 의의를 둘 수 있다.
4차산업 혁명 시대를 맞아, 기술의 변화가 다양한 분야에 적용되고 있다. 고지서 분야에서도 자동화, 디지털화, 데이터관리가 되고 있다. 사회에서 유통되는 고지서의 형태는 수만 가지 이상이며, 이를 자동화, 디지털화, 데이터관리를 위해서는 고지서 인식이 필수적이다. 현재 다양한 고지서들을 관리하기 위해서 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용한다. 이때, 정확도를 높이기 위해, 먼저 고지서 양식을 인식하면, OCR 인식 시 더 높은 인식률을 가질 수 있다. 본 논문에서는 고지서 양식을 구분하기 위해 인덱스로 사용할 수 있는 로고를 객체 인식하였으며, 이때 로고의 크기가 전체 고지서 대비 작으므로 딥러닝 기술 중 FPN(Feature Pyramid Network)을 작은 객체 검출에 활용하였다. 결과적으로, 제안하는 알고리즘을 통해서 자원 낭비를 줄이고, OCR 인식 정확도를 높일 수 있었다.
본 연구는 간호학과 1학년을 대상으로 호스피스 인식에 미치는 영향을 파악하여 간호대학생의 호스피스 인식과 죽음에 대한 태도를 향상시킬 수 있는 호스피스완화 간호중재 및 전략을 위한 기초자료를 제공하고자 시도되었다. G도에 소재한 J대학 간호학과 185명을 대상으로 자료수집 하였다. IBM SPSS WIN/25.0을 이용하여 t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, Multiple regression을 사용하였다. 호스피스 인식은 도덕적 행동(r=.22, p=.002), 생명의료윤리 의식(r=.29, p<.001)과 상관관계가 있었다. 대상자의 호스피스 인식에 가장 영향을 미치는 요인은 생명의료윤리 의식(β=.224, p=.012), 그 다음으로, 부모님의 경제력(상)(β=.187, p=.027) 순이었다. 설명력은 11.5%이었다. 본 연구결과를 토대로 호스피스 인식 제고를 위한 대학생활 동안 도덕적 행동과 생명의료윤리 의식을 향상시킬 수 있도록 체계적인 프로그램이 필요하며, 호스피스 교육 프로그램 개발에 도움이 되는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
O2O 상점 모델은 온/오프라인의 경계를 허물어 고객에게 큰 편의성을 제공하는 플랫폼이다. 이러한 플랫폼을 효과적으로 운영하기 위해서는 소상공인들이 필요한 정보를 디지털 형태로 제공해야 한다. 특히, 한글 메뉴판을 디지털화하는 과정이 수동으로 진행될 경우 여러 문제점을 일으킬 수 있으며, OCR 기술 사용 시 한글의 인식 정확도가 낮아 오류 인식의 가능성이 높다. 이에 본 논문에서는 한글 메뉴판의 자동 인식을 위해 대표적인 OCR 모델인 EasyOCR을 기반으로 하되, 한글 문자 인식의 낮은 정확도를 개선하고자 한다. 제안하는 모델은 VGG와 ResNet의 구조적 장점을 통합하고, 어텐션 메커니즘을 도입하여 한글 문자의 인식 성능을 크게 향상시키도록 설계한다. 실험 결과, 제안하는 모델은 EasyOCR에 비해 Accuracy 기준 약 3.5%, Confidence Score와 Normalized Edit Distance 기준 약 1%의 인식 정확도 향상을 보였다. 따라서, 제안한 방법이 기존 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 입증한다.
스마트폰 사용 확대는 스마트교육에 대한 관심도 증대되고 있다. 본 연구는 스마트러닝에 대한 개념정립과 스마트러닝의 이해, 스마트러닝을 위한 요건, 스마트러닝에 대한 선행연구를 살펴보고 이어서 SNS에 대한 개념 정립, 미래교육, 소셜 네트워크를 활용한 자기주도적 학습에 대한 내용을 제시함으로 SNS를 활용하여 스마트러닝 활성화에 대한 정책을 제시함을 목적으로 한다. 연구의 결과 SNS를 이용하여 스마트러닝 활성화를 위해서는 우선 법 제도 개선의 필요성을 제시하는데 특히 젊은 층의 사용 확대를 위해 그들의 정서를 감안할 것을 제안한다. 이어서 SNS에 대한 인식의 전환으로 시대조류에 맞게 SNS에 대한 문화적인 인식이 긍정적으로 확산될 수 있도록 꾸준한 교육이 필요함을 제시한다. 마지막으로 정보보안의 강화와 민 관 공동협력의 필요성을 제시하고 있다.
이-러닝은 학교와 직장에서 지식전달 수단으로 각광을 받고 있다. 많은 웹사이트는 인터넷이용자에게 학습, 연구, 경력개발과 관련된 많은 정보를 제공하고 있다. 첫째, 이 연구는 학습과 관련된 웹 사용에 따른 이용자의 인식을 측정하는 도구의 타당화 과정을 보이는데 목적이 있다. 둘째, 이 논문은 대학생들이 자신의 분야와 관련된 학습자료를 얻기 위해 웹 사이트를 이용할 때 그들이 중요한 요인으로 인식하는 주요개념을 확인하고 있다. 이 연구는 다른 분야에서의 웹 이용의 인지와 관련된 주요 개념을 확인하는데 도움을 줄 것이다.
본 논문에서는 넌코히어런트 비동기 조건에서 PSK, QAM 등의 선형 디지털 변조 방식을 자동으로 식별하는 알고리즘을 제안한다. 디지털 변조 신호는 심볼 천이 주기간 주파수, 위상, 진폭 등의 특성이 반복적으로 변하게 된다. 이러한 특성을 이용하여 변조 방식을 식별할 수 있도록 순환 모멘트와 고차 큐뮬런트를 이용하는 방법을 제안한다. 계층적 의사 결정 트리 방식의 알고리즘 구조를 사용하여 고속으로 처리 가능하도록 구성하였으며 총 4개의 특징 추출 인자를 사용하여 식별하였다. 모의실험 결과 심볼 수 4,096개, SNR 15dB 이상에서 95% 이상의 식별 정확도를 나타내었으며, 반송 주파수와 위상 편이가 발생하더라도 신호를 분류하는데 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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