연구목적: "건강정보이해능력은 개인이 보건의료 관련 의사결정을 스스로 하는데 충분한 건강정보와 보건의료서비스를 제대로 얻고 처리하고 이해하는 능력"으로 정의된다. 고령자는 건강정보이해능력이 특히 취약한 인구집단이다. 이 연구는 Chew 등이 개발한 척도를 적용하여 우리나라 고령자의 건강정보이해능력을 측정하기 위한 도구의 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 연구방법: 자료는 단면조사로 수집된 2016년 '서울 고령자 건강과 기능조사' 60~79세 725명 응답자를 대상으로 분석하였다. 대상자를 무작위로 두 표본으로 나누어 표본 A (n=400)는 탐색적 요인분석과 척도의 타당화를 위한 분석에 사용하고, 표본 B (n=325)는 확증적 요인분석을 위해 사용하였다. 설문지는 번역-역번역, 전문가 교차검토 등을 통해 최종 12문항으로 구성하였고, 내적신뢰도 분석을 통해 최종 8문항을 선택하였다. 연구결과: 연구결과 8개 설문문항은 2개의 요인 구조를 보였고, 탐색적 요인분석 결과 신뢰도와 타당도가 높았다 (KMO=.872, Bartlett's ${\chi}^2=2431.248$, df=28, p<.001). 확증적 요인분석은 추출된 이 두 요인 구조(건강정보 "이해"와 건강정보 "활용")의 구성타당도가 충족되는 결과를 보였다(${\chi}^2=53.386/df=19$, GFI=.960, CFI=.979, TLI=.969, RMSEA=0.075). 결론: 본 연구는 이 도구가 고령자의 건강정보이해능력을 측정하는 도구로 타당도가 있음을 증명한다.
목적 : 본 연구는 한국판 삶의 균형 척도(Korean version of Life Balance Inventory; K-LBI)의 타당도 및 신뢰도를 검증하고, 삶의 균형과 감각 처리 간 관련성을 제시하고자 하였다. 연구방법 : K-LBI는 번역 및 역번역 과정을 통해 구성되었다. 후기 청소년기 대학생을 대상으로 K-LBI와 한국판 지각된 스트레스 척도, 한국판 삶의 만족도 척도, 성인 행동 평가 척도를 실시하여 수렴 타당도를 검증하였고, 내적 일관성 및 검사-재검사 신뢰도를 측정하였다. 감각 처리와 삶의 균형 간의 관련성을 알아보기 위해 한국판 청소년/성인 감각 프로파일과 K-LBI 간 상관 분석을 실시하였다. 결과 : K-LBI와 수렴 타당도를 위한 척도 간 유의미한 상관관계(r = .337~.449, p < .01), 양호한 반분 신뢰도(r = .906, p < .01) 및 검사-재검사 신뢰도(ICC = .669, p < .01)가 산출되었다. 감각민감 혹은 감각회피 성향과 관계 삶의 균형 영역 간 정적 상관(r = .422~.443, p < .01) 및 등록저하와 도전 삶의 균형 영역 간 부적 상관(r = -.373, p < .05)이 나타났다. 결론 : 본 연구는 후기 청소년을 대상으로 K-LBI의 타당도와 신뢰도를 제시하였고 삶의 균형과 감각 처리 간의 관련성에 대한 이해를 제공한다.
젠더혁신은 연구개발의 전 과정에서 남녀의 생물학적, 인지적, 사회적 특성 및 행동방식의 차이에 의한 성 젠더 요소를 고려하여 남녀 모두를 위한 보다 나은 연구개발과 지식을 창출하는 과정을 의미한다. 본 논문의 연구목적은 ICT산업, 자동차 산업, 빅데이터, 로봇 산업 등에 활용할 수 있는 영상 음성신호처리에서 문헌연구 및 기존 자료를 분석하고 사례 조사를 통하여 젠더혁신의 중요성을 고찰하는 것이다. 본 연구에서는 젠더 연구를 기반으로 영상 음성신호처리의 관련된 최신 국내외 문헌을 검색하고 총 8편의 논문을 선정한다. 그리고 젠더분석 측면에서, 연구대상, 연구 환경, 연구 설계로 구분하여 살펴본다. 연구결과로써, 노인음성 신호처리, 기계학습과 젠더, 기계번역 기술, 안면 젠더인식 기술의 음성 영상신호 처리 알고리즘 논문 사례 분석을 통하여 기존의 알고리즘에 젠더편향성이 있음을 밝히고 이들 알고리즘 개발에서 상황에 맞는 성 젠더 분석이 필요함을 보인다. 또한 알고리즘 개발에 다양한 성 젠더 요소를 반영하는 젠더혁신 방법과 정책을 제안한다. 추후 ICT에서의 젠더혁신은 남녀 모두의 요구를 반영한 제품과 서비스를 개발로 새로운 시장 창출에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 Direct Mapping(DM) 방식으로 생성된 RDF 지식 그래프에 대한 SHACL 스키마를 RDB 스키마로부터 자동 생성하는 방법을 제안한다. DM과 SHACL은 모두 W3C 표준 사양이다. DM은 RDB 데이터를 RDF 그래프로 변환하기 위한 규칙들로 구성되어 있다. SHACL은 RDF 그래프의 구조 묘사와 구조 검증을 위한 언어이다. 제안하는 방법은 RDB 스키마의 구조 정보뿐 아니라 무결성 제약조건을 SHACL로 자동 번역한다. 즉, 자동 생성된 SHACL 스키마는 RDBMS를 대신하여 무결성 제약조건 위배 여부를 검증할 수 있다. 이것은 RDB가 RDF 표현의 가상 지식 그래프로서 서비스되는 상황에서도 데이터베이스의 일관성을 보장하기 위한 고려이다. 자동 생성된 SHACL 스키마를 W3C가 발표한 24가지 DM 테스트 케이스에 적용하여 RDF 그래프의 구조 설명과 검증에 있어서 유효함을 보였다.
이 연구는 전 세계 34개국에서 운영하고 있는 공공대출보상권 제도를 심층적으로 분석하여 그 결과를 바탕으로 바람직한 운영 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 공공대출보상권은 도서관의 자료 대출로 인하여 저작자가 자신의 저작물 판매기회를 잃을 수 있어 그 손실을 보상해 주는 제도이다. 이 제도를 운영하는 34개국 중 31개국은 유럽국가이고, 20개국은 저작권법에 근거하여 동 제도를 운영하고 있다. 공공대출보상금 재원은 25개국에서 중앙정부 예산으로 충당하고 있고, 20개국에서 보상금 산정기준으로 대출 횟수를 적용하고 있다. 저자, 삽화가, 번역가가 가장 많은 국가에서 보상금 수혜 대상자로 지정되어 있으며, 17개국이 단행본 도서만을 보상금 지불 대상 자료로 지정하고 있다.
자연어 처리 분야에서 번역, 형태소 태깅, 질의응답, 감성 분석등 다양한 영역의 연구가 활발히 진행되고 있다. 감성 분석 분야는 Pretrained Model을 전이 학습하여 단일 도메인 영어 데이터셋에 대해 높은 분류 정확도를 보여주고 있다. 본 연구에서는 다양한 도메인 속성을 가지고 있는 이커머스 한글 상품평 데이터를 이용하고 단어 빈도 기반의 BOW(Bag Of Word), LSTM[1], Attention, CNN[2], ELMo[3], KoBERT[4] 모델을 구현하여 분류 성능을 비교하였다. 같은 단어를 동일하게 임베딩하는 모델에 비해 문맥에 따라 다르게 임베딩하는 전이학습 모델이 높은 정확도를 낸다는 것을 확인하였고, 17개 카테고리 별, 모델 성능 결과를 분석하여 실제 이커머스 산업에서 적용할 수 있는 감성 분석 모델 구성을 제안한다. 그리고 모델별 용량에 따른 추론 속도를 비교하여 실시간 서비스가 가능할 수 있는 모델 연구 방향을 제시한다.
WouldYouLike[우주라이크]는 2009년 천문학 전공 대학생들을 중심으로 탄생한 천문우주과학 대중화를 위해 활동하는 비영리 단체이다. 천문우주과학에 대한 정보를 얻기 힘든 사람들을 위해 쉽게 접할 수 있는 콘텐츠를 제작하여 이를 무료로 배포하고 있다. 2012년 무료 배포용 천문학 잡지 우주라이크 창간호를 시작으로 2017년 현재 11호까지 발간되었으며, 이 잡지는 전국 각지의 대학교 캠퍼스와 천문대 및 과학관의 협조를 통해 배포 중이다. 이러한 오프라인 활동과 더불어 SNS(인스타그램, 페이스북)와 홈페이지를 비롯해 현대인들에게 접근성이 높은 온라인 매체를 적극적으로 활용한 천문학 콘텐츠와 팟캐스트 등을 통해 대중에게 다가가고 있다. 특히 우주라이크 페이스북 페이지의 팔로워 수는 약 35,000명이며, 이는 한국천문연구원 페이스북 페이지의 약 6,000명보다 많은 수치이다. 이는 우주라이크 본연의 목적인 천문학 대중화에 우주라이크가 크게 기여하고 있음을 보여준다. 현재 우주라이크는 상기에 기술한 활동들과 함께 NASA에서 운영하는 APOD (Astronomy Picture of the Day)의 한글판 서비스를 공식적으로 번역하여 제공하고 있다. 이 포스터는 국내에서 천문우주과학 대중화의 필요성을 역설하며, 이와 연계해서 우주라이크의 활동 내역과 현재 추진 중인 계획을 소개한다. 그리고 이에 대한 국내 천문학계의 다양한 목소리를 듣고 추후 활동에 반영하고자 한다.
여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.
인공지능(artificial intelligence, AI) 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있다. AI를 활용하게 되면서 생기는 윤리적 이슈에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 건강과 생명을 주제로 연구하는 보건의료 분야에서 AI와 관련된 윤리적 이슈는 중요한 주제이다. 연구하고 출판하는 과정에서 AI 도구를 이용하였을 때 주의해야 할 연구윤리적 쟁점을 살펴보고자 한다. 연구과정에서 AI tool을 사용하여 번역하거나 인용하고 문장을 수정하는 과정에서 연구자가 의도하지 않은 표절이 생길 수 있어 주의가 필요하다. 현재 AI에게는 저작권이 부여되지 않기 때문에 AI 도구를 사용하여 생기는 연구윤리적 문제는 저자가 책임질 수밖에 없다. 연구자는 AI 도구를 활용하였을 경우 어떤 도구를 어떻게 활용했는지를 연구논문에 명시하도록 권고된다. 연구과정에서 AI 도구로 인한 연구윤리 쟁점 사례가 축적되어가면 다양한 지침들이 정비될 것으로 예상된다. 연구자는 연구출판과정에서 AI 도구의 사용과 관련된 국제적인 합의와 지침 동향에 대해 지속적으로 관심을 가져야 한다.
최근 인터넷과 모바일 시스템이 급속히 발달함에 따라 이를 통하여 지리정보와 같은 공간데이터를 제공하는 서비스가 증가하였다. 이는 대용량 데이터에 대한 관리 및 빠른 처리와 급증하는 사용자에 대한 높은 동시처리량 및 높은 안정성을 요구하였고, 이를 해결하기 위하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터가 개발되었다. 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 고가용성을 위한 구조로서 문제가 발생할 경우 다른 백업노드가 대신하여 서비스를 지속시킨다. 그러나 기존의 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 클러스터 구성에 대한 회복을 위하여 로그를 계속 유지하므로 로그를 남기기 위해 보통의 질의처리 성능이 저하되었으며 로그 유지를 위한 비용이 증가하였다. 또한 노드단위의 로그를 갖기 때문에 클러스터 구성에 대한 회복이 직렬적으로 이루어져 고가용성을 위한 빠른 회복이 불가능 하였다. 따라서 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위한 병렬 회복 기법을 제안한다. 이를 위해 클러스터 구성에 대한 회복을 위한 클러스터 로그를 정의한다. 정의된 클러스터 로그는 마스터 테이블이 존재하는 노드에서 그룹내 다른 노드가 정지된 것을 감지할 때 남기기 시작한다. 정지된 노드는 자체회복을 마친 후 클러스터 구성에 대한 회복을 하는 단계에서 존재하는 복제본 테이블 각각에 대한 클러스터 로그를 병렬적으로 받아 회복을 한다. 따라서 정지된 노드가 발생할 경우에만 클러스터 로그를 남기므로 보통의 질의처리의 성능 저하가 없고 클러스터 로그 유지 비용이 적으며, 클러스터 구성에 대한 회복시 테이블단위의 병렬적인 회복으로 대용량 데이터인 공간데이터에 대해 빠르게 회복할 수 있어 가용성을 향상시킨다.들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는
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[게시일 2004년 10월 1일]
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