Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.203-215
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2016
신생아는 통증을 충분히 지각할 수 있는 해부학적 신경구조를 갖추고 있으며, 출생초기 통증경험은 이후 통증자극 경험 시 통증에 대한 민감도를 증가시켜 장기적인 신경해부학적, 행동적 후유증을 동반한다. 따라서 신생아기 통증관리는 신생아 간호의 주요 쟁점이 되고 있다. 본 연구는 진정효과가 있는 것으로 알려진 모유를 이용하여 통증이 동반되는 발뒤꿈치 천자 시 모유경구투여가 신생아의 통증완화에 미치는 효과를 검증함으로써 안전하고 효과적인 신생아 통증관리 중재에 대한 근거를 제시하고자 실시하였다. 연구결과 모유경구투여는 통증을 수반하는 간단한 처치 시 신생아의 통증을 완화시켜 주는데 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 모유의 통증완화 효과에 대한 경험적 근거를 제시함으로써 간호 실무에서 통증완화 중재로 널리 활용할 수 있는 계기를 마련한 점에서 의의가 있다. 추후 반복연구를 통한 경험적 근거의 축적과 더불어, 모유경구투여 중재가 독자적 간호중재로서 간호 실무에 적극 활용될 것을 기대하는 바이다.
사회의 발전에 따라 고령화 현상과 예전에 없던 많은 병들이 생겨나고 있다. 특히 고령환자의 경우는 건강 상태가 언제 악화될지 모르기 때문에 지속적인 관찰의 필요성에 원격 의료정보 시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 생체 전위 신호의 일종인 심전도 신호는 심장 질환 보유 환자의 일상적 임상 진단 수단으로 의료 정보 시스템에 널리 사용되고 있다. 블루투스란 2.4GHz 대의 무선 주파수를 사용하는 근거리 무선 통신 기술로서 저전력 특성과 고속의 주파수 호핑 방식에 따른 높은 신뢰성 및 자체 에러 정정 기술을 지니고 있다. 이는 기존의 무선모뎀보다 데이터 전송에 있어서 높은 신뢰성을 얻을 수 있게 해준다. 또한 무선 모델은 무선 단말기 소형화에 따른 제약을 받고 있으나 블루투스를 사용함으로써 저전력 특성과 더불어 휴대용으로의 기능에 부합시킬 수 있으며, 모듈의 원칩화가 진행됨에 따라 자은 크기로의 가능성이 제시된다. 이에 따라 블루투스를 이용한 작업 중 외부로부터 입력되는 의료 정보를 블루투스 모듈이 호스트 PC에 연결된 불루투스 모듈에 무선으로 전송하고, 호스트 PC는 연결된 블루투스 모듈로부터 받은 의료 정보를 인터넷 망으로 전송하는 시스템이 구현된 바 있다. 본 연구는 기존의 시스템에서 더 나아가 호스트 PC를 임베디드화하고, Tcp/Ip 프로토콜 스택을 추가하여 의료 정보를 모두 임베디드화된 환경 하에서 웹으로 전송 할 수 있게 해준다.
본 연구에서는 바이오연료 생산을 위한 헤미셀룰로오스의 회수 목적으로 혼합 하드우드 칩을 크라프트(kraft) 펄핑공정 전에 녹액(green liquor)으로 선-펄핑추출(pre-pulping extraction) 하였다. 본 실험에 사용된 녹액은 황화나트륨과 탄산나트륨이 주요 성분이며, 이 녹액에 목재 건조 질량당 0, 1, 3, 5%의 알칼리($Na_2O$)를 각각 충진하였다. 가혹 조건에 따른 선-펄핑추출액의 구성 성분을 알아보기 위해 추출은 반응시간은 1~2 h로 달리하면서 $160^{\circ}C$ 조건에서 실험을 수행하였다. 선-펄핑추출공정은 헤미셀룰로오스 추출시간과 녹액 주입 정도의 가혹도(severity)에 따라서 하향류 공정(downstream process)에서 활용 가능한 아세트산(acetic acid)과 단당류 농도, 그리고 유기산과 퓨란(furan)과 같은 분해 생성물의 축적 정도가 변한다. 본 연구 결과에서는 알칼리 주입 양이 증가할수록 헤미셀룰로오스에 존재하는 아세테이트(acetate)의 곁사슬과 용해성 및 리그닌의 양은 증가하지만, 추출액에서 탄수화물과 당류는 상당히 감소하였다. 특히 고온수(hot water)로 추출(알칼리 주입 0%)하는 경우 29.80 g/L 이상의 가장 많은 양의 탄수화물이 추출되었으나, 펄프 수율은 가장 많이 감소하였다. 또한 3% 녹액의 추출은 펄프 수율은 증가하였으나 당은 7.08 g/L로 많은 양이 감소하였다. 이 논문에서 얻어진 데이터를 통해 크라프트 펄핑공정에 추출공정 통합을 위한 헤미셀룰로오스 추출 조건을 최적화할 수 있을 것이다.
패스트푸드 레스토랑은 급속도록 성장하고는 산업들 중에 하나이다. 이렇게 급성장하고 있는 분야임에도 불구하고, 패스트푸드 레스토랑에 대한 고객들의 브랜드에 관한 평가, 만족도, 그리고 이에 따른 행동 의도에 관한 연구는 소수에 불과했다. 그래서 본 연구는 패스트푸드 레스토랑에서 브랜드 가치를 형성하는 어떤 요인이 고객 만족도에 영향을 미치고, 그 고객만족도가 어떻게 고객의 행동의도에 영향을 미치는지를 조사 연구하였다. 이 연구는 부산에 있는 대학생 528명을 대상으로 자기기입식 설문 조사법을 통해 자료를 수집하였다. 통계분석에 적절하지 않는 35명의 데이터를 제외한 후, 493명의 자료를 최종분석에 사용하였다. 이 연구가 시사하는 바는 다음과 같다. 다중 회귀분석의 결과, 음식의 질(Food quality), 브랜드 이미지(Brand image), 브랜드 인식(Brand awareness), 브랜드 연관성(Brand association)들은 고객 만족에 중요한 요인이 된다. 또한 단순 회귀분석을 통해 고객 만족은 행동 의도에 긍정적인 영향을 미친다는 알아내었다. 그러므로 이 연구는 고객들의 행동 의도와 그들의 만족도를 증가시키기 위하여 노력하는 패스트푸드 매니저들에게 특별한 방법들과 가치 있는 정보를 제공할 수 있다.
국내 기록관리학 분야에서 국가기록원 및 기록관의 기록정보콘텐츠에 대한 이용자 인식에 관한 연구들은 다수 수행되었지만, 창작 목적 디지털 아카이브 콘텐츠 활용에 대한 이용자들의 인식 조사는 수행 된 바가 없었다. 이에 본 연구는 한국콘텐츠진흥원에서 운영 중인 창작 목적 디지털 아카이브 '컬처링(Culturing)' 웹 사이트의 콘텐츠 활용에 대한 이용자 인식 조사를 실시하였다. 설문을 통한 인식조사는 이용자들의 컬처링 사이트 콘텐츠들에 대한 관심 정도와 콘텐츠 유형 및 주제 분야별 예상 이용선호도와 예상 도움정도 등에 대하여 이루어졌다. 설문데이터의 분석은 연구대상자의 일반적인 사항과 인식과 관련된 평균값을 비교·분석하기 위하여 One way ANOVA를 사용하였으며, 동(同) 사항 및 인식과 관련된 명목 변수 항목들 간의 연관성을 알아보기 위하여 교차분석을 실시하였다. 이러한 분석결과를 토대로 한 제언점은 다음과 같다. 즉, ① 카드스토리 등의 콘텐츠 유형 및 콘텐츠 내용의 전문성 제고를 포함한 정보 자료의 확충, ② 이용자 종사분야별 맞춤형(Customizing) 인터페이스 설계와 가독성 향상 및 모바일 플랫폼 전용 사이트 개발, ③ 대형 포털사이트와 창작자 집단을 대상으로 한 사이트 홍보의 강화 등이다.
유해대기오염물질인 중금속의 배출은 그 위해성으로 인해 엄격한 법적 규제를 하는 등 지대한 관심이 기우려지고 있다. 무연탄을 사용하는 상용 화력발전시설로부터 배출되는 중금속의 농도 및 배출특성에 대한 연구를 실시하였다. 대상 발전시설은 순환 유동층 연소로, 싸이클론, 보일러, 전기집진기 설비로 구성되었고 가스상 수은을 포함한 주요 중금속의 농도를 측정하기 위해 분진과 가스상 시료를 전기집진기(ESP) 전단과 연돌에서 측정하였다. 총 먼지량(TPM), PM-10, PM-2.5와 같은 입자상 물질의 배출량은 ESP 전단에서 각각 23,274, 9,555, $7,790mg/Sm^3$로 매우 높았으며, 이는 예측했던 바와 같이 미분탄 화력발전소보다 높은 수치였다. 그러나 ESP에 의한 먼지의 제거효율이 높기 때문에 연돌에서의 총 먼지량은 $0.16mg/Sm^3$ 정도였다. 마찬가지로 중금속 배출량 또한 ESP에서 높은 제거효율을 보였다. 입도분포와 입경 범위 별 중금속 농축 정도에 대한 데이터를 살펴볼 때 일부 금속의 농도는 작은 입경 범위에서 더 농축된 것을 보여 입자의 크기와 상관관계를 지어 볼 수 있었다. 수은의 경우 다른 금속들과 다르게 높은 휘발성 때문에 대부분이 가스 상태로 배출되며 그로 인하여 수은의 제거효율은 68% 정도로 다른 중금속들에 대한 제거효율보다 낮았다. ESP를 지나면서 수은 화학종이 원소수은에서 산화수은으로 변하는 것이 확인되었으며, 그로 인하여 습식세정탑이 설비된 다른 석탄 화력발전소에서는 원소 수은이 지배적인 데 반해 본 시설의 경우 연돌에서 총 수은의 절반 정도만 원소수은이었다.
본 연구는 식물성 플랑크톤의 1차 생산력에 대한 N:P ratio의 영향을 분석하기 위해 "영양염 첨가실험(NEBs)"을 실시하였다. 영양염 첨가실험(NEBs)에 의한 N:P Ratio의 영향은 대청호에서 측정된 수질데이터와 비교분석하였다. 단기 영양염 첨가실험 결과, 인 (P)을 첨가한 처리군들 (N:P Ratio=5, 15, 20, 30)에서의 1차 생산력의 반응이 대조군 (Control)과 인(P)을 첨가한 처리군 (N:P Ratio=80, $T_V$), 질소(N)를 첨가한 처리군(N:P Ratio=150, $T_{VI}$)에서보다 높았다. 또한 질소 (N)를 처리한 처리군에서는 대조군과 모든 처리군에서보다 1차 생산력의 반응이 유의하게 작았다. 영양염 첨가실험의 결과, 식물성 플랑크톤의 성장에 인이 제한영양염으로 작용하고 있었으며, 질소첨가 (Spiking N)는 식물성 플랑크톤의 성장을 억제한 것으로 사료된다. 대청호의 영양염 변이 분석 결과, 최소 N:P Ratio에서 엽록소-a의 최대농도가 나타났고, N:P Ratio는 식물성 플랑크톤의 성장에 대한 핵심 조절자로 사료되었다. 본 연구결과를 종합해 볼 때, N:P Ratio가 식물성 플랑크톤의 성장을 조절하는 핵심 인자로 작용 할 것으로 사료된다.
IEEE 802.11s 무선 메쉬 네트워크에서 분배 서비스를 위한 중심망(Backbond)은 메쉬 포인트들을 무선 링크로 연결하여 구성한 무선 다중 홉 구조를 특징으로 하며 AODV(Adhoc Ondemand Distance Vector)와 같은 무선 다중 홉 라우팅 프로토콜을 사용하여 경로를 설정한다. 통신 중인 단말이 이동으로 인해 새로운 AP(Access Point)를 통해 서비스를 받아야 할 때, 즉 핸드오버 상황에서, 기존 무선 랜 네트워크의 경우 새 AP와 무선 링크를 설정 하는 것만으로 바로 통신을 재개할 수 있지만 메쉬 네트워크는 무선 다중 홉 중심망에서의 경로 설정 과정이 추가로 필요하다. 본 논문은 이러한 경로 설정 지연을 제거하여 무선 메쉬 네트워크를 사용하는 이동 단말에게 끊김 없는 통신 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 우리는 GPS 위치 정보를 이용하여 이동 단말의 핸드오버 대상 AP를 예측하고 대상 AP로 하여금 미리 경로를 설정하게 함으로써 지연을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 핸드오버 방법을 특징으로 하는 무선 메쉬 노드들을 임베디드 보드를 이용하여 직접 구현하였고 실험망을 구성하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 제안하는 방법은 경로 설정 지연이 있는 기존 방법에 비해 핸드오버 지연시간은 2.47초에서 0.05초로 줄었고 데이터 손실률을 20~35% 수준에서 0~10% 수준으로 줄어 들었다.
어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다.
의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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