• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.280-289
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• 2015

본 연구는 심혈관질환자의 건강행위를 개선할 수 있는 프로그램을 개발하기 위하여 성별차이를 중심으로 건강행위에 미치는 요인의 차이를 파악하기 위하여 수행된 연구로, 경기도와 충남 소재 2개 대학병원에 내원한 심혈관질환자 228명(남자 114명, 여자114명)을 대상으로 하였다. 자료수집을 위한 설문조사는 2013년 1월부터 2013년 2월까지 실시하였으며 수집된 자료는 SPSS 20.0으로 분석하였다. 연구결과 심혈관질환자 남성과 여성사이의 건강행위이행의 유의한 차이가 있었다. 여성이 건강행위 중 운동습관, 스트레스관리, 금연행위에서 남성보다 건강행위를 더 잘하는 것으로 나타났다. 남성과 여성사이의 건강행위의 예측인자는 남성은 연령, 자기효능감, 의료인 지지, 지각된 장애성, 지각된 민감성, 자율적 동기로 45 %를 차지하였고 여성은 연령, 자율적 동기, 자기효능감, 의료인지지로 51%를 차지하였다. 특히 가장 설명력이 높은 변수는 남성은 자기효능감, 여성은 자율적 동기이었다. 따라서 남성과 여성사이의 건강행위의 예측인자가 유의하게 차이가 있는 본 연구결과를 반영하여 심혈관질환자의 지속적인 건강행위이행을 위하여 간호중재 시 성별 특성에 따른 차별화된 방안이 고려되어야 될 것이다.

• 정보화정책
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• 제27권1호
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• pp.55-71
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• 2020

중고령자의 디지털정보접근수준은 장애인, 청소년 등 다른 계층에 비해 빠르게 증가하고 있다. 하지만 이들을 대상으로 한 디지털정보접근수준과 관련 된 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서, 본 연구는 전국의 장·노년층을 대상으로 디지털정보접근수준과 관련된 변인들을 탐색하기 위해 인구사회학적 변인, 신체 및 정신건강 변인이 중고령자의 디지털정보접근수준에 미치는 영향을 확인하였다. 본 연구에서는 한국정보화진흥원의 2018년 디지털정보격차 실태조사 자료 중 55세에서 84세에 해당하는 1661명의 자료를 분석하였다. 위계적 다중회귀분석 결과, 남성과 여성 중고령자 모두 교육수준이 높을수록, 경제수준이 높을수록, 삶의 만족도가 높을수록 디지털정보접근수준이 높게 나타났으며 남성 중고령자의 경우 비독거일수록, 여성 중고령자의 경우 연령이 낮을수록 디지털정보접근수준이 높게 나타나 성별에 따라 차이를 보였다. 본 연구결과는 남·여성 중고령자의 디지털정보접근수준과 관련된 특성들을 이해하고, 중고령자의 디지털정보접근수준 향상을 위한 실천적 개입에 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제26권3호
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• pp.167-194
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• 2020

본 연구에서는 성폭력 피해 주장 여성이 주체적인 모습을 보일 때 피해 주장 여성에 더 부정적인 판단을, 가해 혐의 남성에게는 더 너그러운 판단을 하게 될 것이라는 가설을 세워 이를 검증하였다. 또한 이 현상은 주체적인 피해 주장 여성이 피해자다움과 여성성에서 벗어났기 때문일 것으로 예상하여 이들을 매개변인으로 설정하였고, 더불어 남성 참가자들은 여성 참가자들보다 주체적인 피해 주장 여성을 덜 긍정적으로 볼 것으로 판단하여 참가자 성별을 조절변인으로 설정했다. 연구 결과, 가설과 달리 참가자들은 피해 주장 여성이 주체적으로 묘사된 경우 그 여성을 덜 비난하고, 더 긍정적이고 더 진실되어 보인다고 평가하였으며, 가해 혐의 남성에게 유죄와 형량을 더 주었다. 하지만 여성 참가자들보다 남성 참가자들이 주체적인 피해 주장 여성을 덜 긍정적으로 평가하여 예측한 참가자 성별의 조절효과가 확인되었다. 한편 매개효과의 경우 지각된 진실성에서 가설과 일치하는 결과가 도출되었는데, 참가자들은 주체적인 피해 주장 여성이 더 피해자답지 않다고 보았고 그것이 더 낮은 지각된 진실성을 예측했다. 또한 피해 주장 여성이 주체적으로 행동하여 지각된 여성성이 낮다고 여겨질수록 남성 참가자들은 피해 주장 여성 비난을 더 하였고 여성 참가자들은 긍정적인 인상 평가를 더 하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제24권1호
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• pp.1-27
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• 2018

최근 학교폭력의 지속성과 가해와 피해의 악순환이 문제로 떠오르고 있어 장기적이고 다각적인 접근이 시행되어야 할 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 지속적 가해나 피해를 이끄는 요인으로 이전 시점의 가해와 피해경험에 주목하였으며, 가해피해자 집단에게서 살펴볼 수 있는 역동성은 상호적 인과관계를 통해 살펴보고자 하였다. 또한 이러한 관계에서 성별의 차이가 나타나는 지를 함께 검증하였다. 본 연구는 한국아동·청소년패널조사(KCYPS)의 초등학교 4학년 패널 3차년도부터 6차년도 자료를 활용하였다(N = 1,881). 가해경험과 피해경험 간 관계를 알아보기 위해 자기회귀교차지연 모형을 활용하였고 성별의 차이를 검증하기 위해 다집단 분석을 함께 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 학교폭력 가해경험과 피해경험이 시간에 따라 안정적으로 지속되는 것을 확인하여 이전 시점의 가해경험과 피해경험이 다음 시점의 가해경험과 피해경험을 각각 예측하는 것으로 나타났다. 둘째, 학교폭력 가해경험과 피해경험의 역동성은 유의하지 않게 나타나 이전 시점의 가해경험과 피해경험이 각각 이후 시점의 피해경험과 가해경험을 예측하지 않는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 학교폭력 예방과 개입 방안이 단기간에 효과를 내는 일시적 프로그램으로 제공되기 보다는 청소년의 발달적 특성과 학교폭력의 양상을 고려하는 하나의 과정으로써 만들어져야 한다는 것을 제안하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.11-19
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• 2008

본 논문에서는 폐암의 발생에 관여하는 유전자 데이터인 SNP 데이터의 중요도 평가와 SVM 학습법을 이용하여 폐암 감수성을 예측하는 방법을 제안한다. 학습에 사용될 폐암 관련 양성 데이터에 비하여 음성 데이터의 수가 훨씬 많은 이유로 각 양성 데이터에 대하여 같은 성별과 적은 나이 차를 갖는 음성 데이터를 찾아서 쌍이 되도록 한다. 또한 각 SNP가 발병 예측에 미칠 영향력을 계산하는 수식을 도입하여 각 SNP의 중요도를 평가하고 SNP를 중요도에 따라 서열화 한다. 실험에서는 학습에 사용되는 순위별 SNP 개수에 따라 변화되는 예측률을 관측하였고, LOOCV 테스트 결과 제안된 방법은 실험 데이터에 대하여 최대 65.0%의 예측 정확도를 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.39-48
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• 2013

본 연구에서는 신경망을 활용하여 청소년의 컴퓨터 오락추구 행동을 설명하는 예측모형을 조사하고자 하였다. 이를 위해 한국청소년 패널 조사(KYPS)의 중 2패널의 1차년도 데이터(총 3449명, 남: 1725명, 여: 1724명)를 대상으로 하여 신경망 모형(모형 1)을 구축하였다. 또한 신경망 모형의 성능을 분석하고자 로지스틱 회귀 분석을 실시하고 로지스틱 회귀 분석과의 보다 정확한 비교를 위해 동일한 변수를 입력데이터 값으로 하는 신경망 모형(모형 2)도 구축하여 세 모형의 예측율을 비교하였다. 그 결과, 신경망 모형 1이 가장 높은 분류적중율을 나타냈으며, 이 모형에 따라 성별, 컴퓨터사용시간, 가구월평균소득, 친한친구수, 비행친구수, 개인공부시간, 자기통제력, 사교육시간, 여가시간, 자기신뢰감, 스트레스, 학교적응, 공부고민 등의 변수들로 청소년의 컴퓨터 오락추구 행동을 예측하는 것이 보다 정확하고 효율적임을 제시하였다. 본 연구의 결과는 청소년의 컴퓨터 오락추구 행동을 예측하고 진단하거나 적절하게 조절 대처하는데 사용될 수 있음을 제언한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.3465-3472
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• 2009

본 병원에 축적된 의무기록과 데이터베이스에 있는 퇴원 환자 정보를 이용하여 이탈에 영향을 미치는 특성을 파악하여 활용 가능한 예측모형을 제시하고자 한다. 외래진료 방문환자 3,503명 중 충성고객 2,118명 60.5%, 이탈 고객 1,385명 39.5%을 추출하여 분석에 사용하였다. 생존한 변수는 성별, 연령(연령대), 지역, 보험구분, 입원경로, 진료과, 퇴원과, 퇴원형태, 협진여부, 수술여부, 진료예약여부, 환자구분을 기반으로 예측모형을 만들었다. 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과 66.0%의 정확도를 나타냈고, 신경망을 통하여 예측한 결과 분석용 결과는 정분율은 69.79%이고, 검정용 결과 정분율은 63.64%였다. CHAID를 통하여 예측한 결과 분석용 결과 정분율을 83.75% 이고, 검정용 결과 정분율은 42.74%였다. 예측 모형을 활용한 이탈고객을 위한 관리와 병원의 신뢰를 높여야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.309-316
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• 2020

우리는 응급실을 방문한 65세 이상 노인환자의 의료 데이터를 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망에 학습하여 사망률을 예측하였다. 의료 데이터는 노인환자의 성별, 연령, 체온, 심박 수 등의 기초적인 정보뿐 아니라 과거 병력, 다양한 혈액 검사 및 배양 검사 결과 등 다양하고 복잡한 정보를 포함하여 총 99가지의 자질로 구성된다. 이 중 사망률 예측에 크게 기여하는 자질을 선택하기 위해 랜덤 포레스트를 이용하여 자질의 중요도를 계산하였고, 그 결과 중요도가 높은 상위 80개의 자질을 선택하였다. 선택된 자질을 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망의 학습에 사용하여 두 신경망의 성능을 비교하였다. 합성곱 신경망 학습을 위해 의료 데이터를 고정된 크기의 이미지로 변환하였으며 합성곱 신경망이 피드 포워드 신경망을 이용한 것보다 성능이 좋았다. 합성곱 신경망의 사망률 예측 성능으로 테스트 데이터에 대해 F1 점수는 56.9, AUC는 92.1을 각각 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.185-190
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅에서 대부분의 시스템들이 개인화된 추천을 위하여 사용자와 성향이 비슷한 사람들의 컨텍스트 정보를 분석하는데 인구통계학적 방법이나 협력적 필터링을 주로 사용한다. 서비스 추천 시스템들은 컨텍스트 정보 중에서 성별, 나이, 직업, 구매이력 등의 정적 컨텍스트를 주로 사용하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 이동경로 같은 사용자의 상황을 고려하기가 어렵기 때문에 개인의 성향을 정확하게 분석하여 실시간으로 개인화된 추천 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위해 동적 컨텍스트 중에서 사용자의 이동경로를 이용한다. 이동경로의 예측 정확도를 높이기 위해 RSOM의 입력으로 들어가는 이동경로를 경로보정 알고리즘을 사용하여 보정한다. 그리고 보정된 경로를 RSOM으로 학습시켜 사용자의 이동패턴을 분석하고 향후 이동경로를 예측한 후, 사용자의 선호도가 높은 상품들 중에서 예측 경로 상에 있는 가장 가까운 상품을 실시간으로 추천한다. 제안한 방법의 예측 정확도를 측정한 결과 MAE가 평균 0.5 이하로 측정됨으로써 사용자의 이동경로를 올바르게 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.68-83
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• 2019

국내 보행자 교통사고 건당 사망자수는 차대차 사고의 3배에 달한다. 해당 사고의 약 40%가 횡단 중 발생하며 특히 교차로에서는 차량의 우회전시 보행자-차량간 상충 가능성이 높기에 심각한 사고를 초래할 수 있다. 이에 다양한 보행자 충돌 경고 서비스가 개발되었지만 교차로에서 돌발적인 행동을 하는 보행자와 차량의 충돌을 막기에는 역부족이었다. 이에 본 연구에서는 횡단 이전의 보행자들을 관찰하고 추출된 보행자의 특성을 토대로 보행자의 횡단여부를 예측하여 접근 차량에 경고하는 예측형 보행자 충돌 경고 서비스(P2CWS, Predictive Pedestrian Collision Warning Service)를 개발하였다. 서비스 성능 평가를 위해 대전광역시 유성구 교차로에서 실제 보행자 데이터를 수집하였고 보행자 특성(나이, 성별, 회두여부)의 유무에 따른 비교 분석을 수행하였다. 분석 결과 보행자 특성을 반영한 서비스가 반영하지 않은 서비스보다 성능이 뛰어났으며 이로써 보행자의 횡단 여부를 예측하는데 보행자의 특성을 파악하는 것의 중요성을 확인하게 되었다.