설계가는 차원 높은 설계철학과 언어를 구사하기 위해 지식 축척과 통찰력 배양을 통해 사고의 폭과 깊이를 추구한다. 본 연구는 조경설계에서 설계가의 '기억'을 기반으로 한 개념 형상화 유형 특성을 구명하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 설계 아이디어는 설계가의 언어와 이미지 기억을 바탕으로 발상을 시작하여 대표적 의사소통 수단인 언어적 관점과 시각적 관점으로 형상 유형이 구성된다. 둘째, 조경설계의 언어적 개념 형상화는 2가지로 구성된다. '설계주제로서 제목의 상징적 언어'는 하나의 '구(句)'일 수 있으며, 위계를 두어 주(主)와 부(副)의 균형을 갖추어야 한다. '개념적 시나리오의 서술적 형상'은 서술적으로 개념을 표현하여 독자가 설계된 경관을 가상으로 경험하는 글이다. 셋째, 조경설계의 시각적 개념 형상화는 3가지로 구성된다. '다이어그램의 시각적 단순 형상'은 단순한 그래픽으로 상징물, 주석과 이미지, 키워드를 사용하여 쉽게 형상화된다. '개념스케치와 핵심 아이디어의 형상'은 초기 개념단계에서 물리적 요소와 공간에 대한 형태 속성 및 공간관계와 같은 아이디어의 핵심을 파악하는데 유용하다. '이미지 조합으로 새로운 형상을 창조하는 콜라주와 몽타주'는 새로운 시각을 제공하는 재료와 이미지의 모음으로 경관 현상을 기록하여 아이디어를 압축적으로 묘사하는 도구이다.
목적 본 연구의 목적은 신생아중환자실에서 근무하는 간호사의 임종 환아 돌봄 경험을 이해하고 개인의 생생한 경험의 전체적인 의미 구조를 기술하기 위함이다. 방법 본 연구는 현상학적 방법론을 적용한 질적 연구이다. 본 연구의 참여자는 서울시 S대학병원의 신생아중환자실에서 근무하면서 임종 환아 돌봄 경험이 있는 간호사로서 눈덩이 표집 방법을 통해 모집되었으며 자료가 충분히 포화되었다고 판단되는 시점까지로 정하여 총 8인이 선정되었다. 본 연구의 자료는 2012년 12월부터 2013년 2월까지 참여자와의 개인 심층 면담을 통하여 수집되었으며 수집된 자료는 Colaizzi의 현상학적 연구 방법을 근거로 분석되었다. 결과 신생아중환자실 간호사의 임종 환아 돌봄 경험의 구조는 '사투하는 환아의 생명존중과 안위존중의 갈림길', '환아의 죽음에 대한 정서적 고통', '환아의 죽음에 대처하며 적응하기', '임종 환아 돌봄에 대한 새로운 기대'의 4개의 주제모음으로 확인되었다. 결론 본 질적 연구를 통하여 신생아중환자실 간호사의 임종 환아 돌봄 경험을 좀 더 깊이 있게 살펴보고 이해할 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 신생아중환자실에 근무하면서 환아의 임종을 경험하는 간호사들이 느끼는 정서적인 갈등과 어려움을 다루고 지지해 줄 수 있는 전문적인 지지 프로그램의 개발과 임종 환아 돌봄에 대한 교육의 활성화와 더불어 임종 환아의 부모와 의료인을 위한 시간과 공간이 제도적으로 마련되었으면 한다.
본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.
일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.
본 연구에서는 잡음이 존재하는 공간에서 획득한 음성신호로부터 후두질환을 감별진단 할 수 있는 분류기를 구현하였다. 이를 위해 후두질환 환자로부터 수집한 /아/ 모음에 잡음을 혼입하여 음성 신호를 획득하였고, 여러 가지 후두질환을 감별진단 할 수 있는 파라미터를 추출하였으며. 이를 입력으로 하는 계층적 신경회로망을 구성하여 후두질환을 감별진단 하도록 하였다. 감별진단용 분류기는 다섯 단계의 계층적 신경회로망으로 구성하였다 첫 번째 신경회로망은 정상 양성 후두질환과 악성 후두질환을. 두 번째 신경회로망은 정상과 양성 후두질환을 감별진단 하도록 하였다 그리고 세 번째 신경회로망은 양성 후두질환 중 후두용. 성대결절 후두마비를 감별진단 하도록 하였으며. 네 번째와 다섯 번째 신경회로망은 성문암 1-4기를 감별진단 하도록 구성하였다. 분류기에 적용된 신경회로망은 다층퍼셉트론 구조로써 역전파 알고리듬으로 학습시켰으며, 선형변환 표준점수변환 등 전처리과정을 적용하여 분류기의 성능을 개선하였다. 후두질환의 감별진단 결과 후두용 88.23%. 정상. 성대결절. 후두마비 100%. 성문암 1기 90%, 성문암 2-4기 100%의 감별진단율을 관찰할 수 있었다.
영주십경으로 불리는 제주도의 대표경관은 17세기 말 제주목사 이익태가 처음으로 집경한 탐라십경에서 유래한다. 이익태는 조천관, 별방소, 서귀소, 명월소 등 관방 네 곳과 성산, 백록담, 영곡, 천지연, 산방, 취병담 등 명승 여섯 곳으로 십경을 구성하고 탐라십경도를 제작하였다. 명승뿐 아니라 관방 장면에도 다양한 지형이 경관요소로 등장하므로 탐라십경도는 제주도의 대표지형 모음집으로 평가할 수 있다. 탐라십경도에 표현된 지형경관은 화산체, 화구, 하천, 폭포, 소, 습지, 동굴, 암괴지형, 암석해안이다. 한라산과 오름에 대한 지역정서가 반영되어 화산체가 가장 많이 등장하는 반면 또 다른 화산지형인 용암동굴은 높게 평가되지 못했다. 수려한 지형인데다가 친수공간이 부족한 제주도의 지역성까지 가세하여 세 폭포가 십경에 포함되었다. 탐라십경은 당시 소재발굴의 한계에도 불구하고 처음부터 거의 완전한 조합으로 구성되었다. 집단표상으로 주민에게 공유되고 있던 제주도의 경관이미지는 이익태의 탐라십경도를 통해 처음으로 외재화되고 후대로 계승되면서 전형성을 갖게 되었다.
본 연구는 세 명의 두경부암 환자들을 대상으로 말산출 관련 기능 개선을 목표로 치료적 노래부르기 중심의 음악중재를 시행하고, 각 사례 별로 변화를 관찰 기술한 사전-사후 개별 사례연구이다. 중재는 개별 세션의 형태로 매 회기 30분, 주 2회씩 총 12회기 동안 진행되었으며, 시행된 프로그램은 호흡근 이완을 위한 신체움직임, 조음기관의 운동범위 확장 및 성대이완을 위한 발성훈련과 치료적 노래부르기의 총 3단계로 구성되었다. 중재에 따른 대상자들의 말산출 관련 기능의 변화를 알아보기 위해 음성의 질, 길항반복운동속도(diadochokinesis, DDK), 모음공간면적(vowel space area, VSA) 변화 등의 음향학적 분석과 <산책>문단 읽기 과제 시의 청지각적 평가를 시행하였고, 프로그램 참여 시의 관찰 및 사전 사후 면담을 통해 대상자의 심리정서적 변화를 추가적으로 살펴보았다. 중재 과정에서 모든 대상자의 재활동기 및 음성 사용에 대한 긍정적 변화 양상이 관찰되었고, 중재 후에는 음성의 질, DDK에 변화가 있었으며, VSA의 확대가 나타났다. 본 연구를 통해 치료적 노래부르기 중심의 음악중재프로그램이 두경부암 환자들의 음성 기능 및 잔존하는 조음기관 운동성을 향상시키는데 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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