• 대한방사선치료학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.91-102
• /
• 2008

목적: 방사선 종양학과 업무와 관련 자료 및 치료기기의 관리를 체계적으로 정리하고 사용하기 쉽게 색인하여 데이터베이스(Database)를 구축함으로써 업무 및 교육을 체계화시켜 업무 효율성을 증대시키고, 새로운 방사선 치료 발전의 기반이 되고자 한다. 대상 및 방법: 데이터베이스의 운영을 위해 마이크로 소프트 엑세스(MS OFFICE ACCESS)프로그램을 이용하였다. 방사선 종양학과 자료들을 업무에 관련된 업무 일지, 기기 관리에 대한 수리 내역 및 부속품의 재고 관리로 분류하였고, 학습 및 연구 자료는 부서 직무 교육 자료와 기기 사용자 지침서 및 관련 논문으로 구분하였다. 모든 자료의 등록은 각각의 주제에 맞도록 입력 폼(form)을 디자인하고, 자료의 정보는 보고서를 작성하여 열람할 수 있도록 설계하였다. 기기 수리 내역에서 2008년 1월부터 2009년 4월까지 고장건수와 유형 및 수리시간을 시스템 사용 초기와 사용 1년 후의 결과를 분석하였다. 결 과: 방사선 종양 자료관리 시스템을 업무에 관련된 영역과 학습 및 연구 활동 영역의 자료들로 완성하였다. 자료들은 주제와 분류에 의해 설명과 함께 정리되어 모아지고, 각 분류에서 원하는 자료를 검색하여 설명을 참고하여 첨부된 자료를 얻을 수 있다. 기기 수리 내역을 통하여 2008년 1월부터 2009년 4월까지 고장 건수 및 고장 유형의 정보를 얻을 수 있었고 수리시간을 분석하였을 때, 전체 평균 32.3%의 시간단축효과를 얻었다. 결 론: 방사선 종양 자료관리 시스템을 통하여 과거와 현재의 자료를 주제별로 분류하고 관련 자료를 정리하여 색인함으로써, 정보 이용이 원활하게 이루어져 업무 효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 업무 프로세스 개선의 기초자료가 되고 앞으로 새로운 방사선 치료에 요구되는 여러 가지 정보를 실시간으로 검색하여 얻을 수 있다.

• Radiation Oncology Journal
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2007

목 적: 우리나라의 방사선종양학과에서 발표된 SCI (Science Citation Index) 및 SCIE (Science Citation Index Expanded) 논문의 현황을 조사하고 발전 방향을 모색하고자 하였다. 대상 및 방법: 1990년부터 2006년까지 발표된 SCI 및 SCIE 논문 중 저자의 소속이 한국의 방사선종양학과 또는 치료방사선과인 경우의 논문을 검색하여 발표 논문의 종류, 인용지수 등을 조사하였고 저자의 소속 기관별 분류를 하였으며 각 논문별 인용지수도 조사하여 비교하였다. 결 과: 이 기간 동안 모두 146편의 SCI 논문과 32편의 SCIE 논문이 발표되었다. 2001년부터 2006년까지 최근 5년간 연 평균 23편의 논문이 발표되었다. 발표된 저널은 International Journal of Radiation Oncology Biology Physics가 56편으로 가장 많았다. 30회 이상 인용된 논문은 5편에 불과하며 10회 이상 인용된 논문은 모두 26편이 있었다. 1편 이상의 논문을 발표한 기관은 19개 기관이다. 소속 기관별 분포는 Yonsei University가 57편을 발표하여 가장 많았고 제1저자로 5편 이상의 논문을 발표한 연구자는 모두 9명이며 Seong, J. (Yonsei University)가 19편으로 가장 많은 논문을 발표하였다. 결 론: 방사선종양학과의 SCI 및 SCIE 논문 발표 수가 극히 저조하다. SCI 및 SCIE 논문의 발표를 활성화시키기 위한 대책 마련이 시급하다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.599-604
• /
• 2019

본 연구에서는 스마트폰 사용자의 사용습관 및 하드웨어 특성이 스마트폰의 기능 수행도에 어떻게 영향을 미치는지를 알아보았다. 특히 스마트폰 기능 요소와 사용습관과의 상관관계를 이해하는데 중점을 두었다. 기능성으로는 전부 11 종류의 기능 요소를 정의하였다. 스마트폰 특성은 하드웨어적 특성 및 사용자 사용습관 특성으로 정하였다. 스마트폰 기능별 실측치를 구하기 위해 전부 80명으로 구성된 평가단을 편성하였다. 평가단은 미리 정의된 11개의 기능 요소들에 대해 각 기능 수행에 실제로 소요되는 시간을 스톱워치를 이용하여 측정하였으며 각 기능 요소별로 5회씩 관측하고 데이터를 수집하였다. 기능 요소별 실측치를 종속변수로, 설문지를 통해 수집한 하드웨어 특성, 사용자의 사용습관 등을 전부 12개의 독립변수로 분류하여 Minitab ver.14를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 전반적으로 볼 때, 스마트폰 사용자의 인구통계학적 특성, 하드웨어 특성은 기능 수행에 크게 영향을 미치지 않았다. 그러나 스마트폰 사용습관과 관련한 변수들은 전체적으로 스마트폰 기능 수행도에 커다란 영향을 미쳤으며 그 결과, 과제 수행 시간이 증가하였다. 단순입력 변수 또는 시청 변수에서는 사용성에 미치는 영향은 비교적 미미했지만, 적극 활용 변수에서는 전화걸기, 전화번호 찾기, 사전 검색을 제외한 모든 과제에서 수행시간이 10% - 30%로 크게 증가하였다. 지금까지 스마트폰의 사용자 인터페이스 방식이 크고 단순한 방식으로 일률적으로 제공되었다면, 사용습관이 다양한 계층은 입력 방식이나 과제 처리 방식에 있어서 좀 더 복잡하고 다양한 형태의 인터페이스 방식이 제공되더라도 충분히 활용할 수 있다고 생각한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.109-135
• /
• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.1183-1190
• /
• 2017

네트워크와 IT 기술의 발전으로 사용자들은 장소에 구애 받지 않고 어디서든 본인이 원하는 아이템을 검색하고 구매하고 있다. 이에 따라 추천시스템에서 급증하는 데이터로 인한 확장성 문제를 어떻게 해결할 것인가에 대한 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 Tag 가중치를 적용한 아이템 기반 협업 필터링 기법과 분산 병렬 처리 방식인 MapReduce 방법을 적용한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 속도 향상과 효율성을 위해 전처리 과정에서 아이템을 카테고리별로 분류하고 노드 수에 맞게 그룹지은 후 사용한다. 각 분산 노드에서 4번의 Map-Reduce 단계를 통해 데이터 처리를 진행하는데 사용자에게 더 나은 아이템을 추천하기 위해 유사도 계산에서 아이템 Tag 가중치를 사용한다. 마지막 Reduce 단계를 거쳐 출력된 예측값 중 상위 N개의 아이템을 추천에 사용한다. 실험을 통해 제안 하는 기법이 대량의 데이터를 효율적으로 처리하며 기존의 아이템 기반 기법보다 추천의 적합성도 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.812-820
• /
• 2012

본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
• /
• 제3권1호
• /
• pp.33-39
• /
• 1986

1983년부터 1986년까지 약 3년간 영남대학병원에서 검사한 대장 직장암에 대해 조사한 결과 는 다음과 같다. 1. 호발연령은 60대이고 남녀비는 1.6:1이었다. 2. 발생부위별로 보면 직장이 65%를 차지하였다. 3. 주된 증상은 우측 결장경우 통증, 종물촉지, 배변습성의 변화의 순서로 많았고 좌측 결장 경우 통증, 배변습성의 변화, 혈변의 순서로 많았고 직장은 혈변, 배변습성의 변화, 통증의 순서였다. 4. 유병기간은 1~3개월이 가장 많았다. 5. 가장 흔한 조직학적 유형은 선암이었고 분화도는 고도의 분화도를 가진 경우와 중등도의 분화도를 가진 경우가 비슷하게 많았다. 6. 종양의 단체별 분류에서 Duke C가 가장 많았다. 7. 수술방법은 Mile씨 수술이 가장 많았다. 8. 합병된 대장 직장의 병변으로는 용종이 많았다. 9. 수술 합병증은 창상감염이 많았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.72-82
• /
• 2013

본 연구에서는 트위터 상에서의 유명인과 트위터 이용자 사이에 이루어지는 트위터 매개 상호작용의 특성 및 감정 반응에 대해 탐색하였다. 이를 위해 유명인과의 트위터 매개 상호작용 유형을 '의사 교호작용', '정보 허브', 그리고 '팬덤' 등의 세 가지로 구분하였고, 유명인의 유형은 '연예인', '정치인', '전문인', 그리고 '블로거' 등의 네 가지로 분류하였다. 이렇게 구분된 트위터 매개 상호작용 및 유명인의 유형 범주에 따라 트위터 이용자들이 수행하는 트윗 행위의 특성을 분석 비교하였다. 또한 트위터 이용자들의 감정 반응을 나타내는 지표로 상정한 '이모티콘 이용'과 '감정 표현 제시' 빈도가 트위터 매개의 상호작용 유형 및 유명인 유형 범주에 따라 어떠한 차이가 있는지도 확인하였다. 분석을 위한 자료는 한국 트위터 공식 사이트를 통해 수집되었다. 공식 사이트를 활용하여 각 유형별 유명인에 대해 이루어진 트윗을 검색해 총 960개의 트윗을 수집하였고 각각의 트윗에 대한 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과, 트위터 이용자들의 의사 교호작용 트윗 형태는 정치인과 전문가 유형에 대해서 가장 빈번했고, 팬덤 성격의 트윗은 연예인 유형에 대해서 가장 현저했으며, 정보 허브를 표방하는 트윗은 블로거 유형에 대해서 제일 빈번하게 수행된 것을 알 수 있었다. 감정 반응과 관련해서는 팬덤 유형의 트위터 매개 상호작용에 있어서 이모티콘 이용과 감정 표현의 제시 빈도가 가장 현저했다. 또 유명인 유형 중에서는 연예인에 대한 트윗에서 감정 반응이 가장 현저하게 드러났으며 이모티콘 이용 빈도는 전문인의 경우가 그 뒤를 이었고, 감정 표현 사용은 전문인과 정치인 유형이 유사한 것으로 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.543-551
• /
• 2015

인터넷과 모바일 기기의 사용이 보편화되면서 사용자들이 다양한 웹 사이트에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 검색과 추천을 이용하는 것이 일상화되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 보다 적합한 아이템을 추천하기위해 사용자의 활동과 시간 정보를 적용하여 시간의 흐름에 따른 사용자의 선호도 변화를 반영한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 아이템 선택 시 고려되는 태그 정보를 포함한 데이터를 카테고리별로 분류한 후 시간 변화에 따른 사용자 선호도 변화 정보를 반영한 데이터만을 사용한다. 해당 카테고리를 선호하는 사용자에게는 협업 필터링 기법에 태그 정보를 적용하여 추출한 아이템을 추천하고, 일반 사용자에게는 태그 정보를 사용하여 계산한 순위를 기반으로 아이템을 추천한다. 제안하는 기법은 hetrec2011-movielens-2k 데이터셋을 사용하여 실험하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.2061-2066
• /
• 2017

음성인식 기술은 사용자의 음성을 인식하여 명령을 실행하는 기술로 현재는 자연어 처리 기법과 접목되어 인공지능 음성인식 서비스로 제공되어 지고 있다. 이러한 인공지능 음성인식 서비스는 IoT기기를 제어하거나 뉴스 또는 날씨와 같은 정보 제공 분야에서 활용되고 있다. 정보 제공 분야의 하나인 대학 정보는 주로 웹을 통하여 제공되나 너무 많은 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 신속하게 원하는 정보를 검색할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 사용자가 찾고자 하는 정보를 음성으로 인식하고 제공하기 위한 대학 안내 시스템을 설계하고 구현한다. 대학정보를 각 주제별로 분류하고 이를 제공하기 위한 람다 함수를 설계한다. 그리고 알렉사 스킬 키트를 이용하여 노드제이에스로 구현된 모듈을 아마존웹서비스에 업로드하여 음성인식을 이용하여 대학 정보를 제공한다.