본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.
본 연구는 중환자실 전담간호사 역할에 대한 중환자실 의료인의 중요도와 만족도를 파악하기 위하여 시행되었다. 일개 기관의 4개 단위 내·외과계 중환자실 소속 의사, 간호사 총 138명을 대상으로 2021년 5월 3일부터 29일까지 설문을 시행하였다. 수집한 자료는 기술통계, t-test, Importance-Performance Analysis(IPA) 방법을 사용하여 분석하였다. 중환자실 전담간호사의 역할에 대한 중요도는 5점 만점에 의사 4.18점, 간호사 3.95점, 만족도는 5점 만점에 의사 4.39점, 간호사 3.85점으로 중요도(t=2.33, p=.024)와 만족도(t=5.43, p<.001)가 두 군에서 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 두 직종 모두 전문간호실무, 전문직 활동, 조정협동, 교육상담, 연구 순으로 중요도와 만족도 순위가 일치하였다. 집중개선 영역으로는 의사는 실무 표준 및 가이드라인 개발, 전문가 역할 모델과 자기 개발과 환자/가족 교육으로 나타났고, 간호사는 의료진 교육으로 평가하였다. 중환자실 전담간호사 역할에 대하여 전문성을 강화하고, 개선이 필요한 부분의 역량을 증진시키는 전략이 필요하다고 생각된다.
최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.
본 연구에서는 효과적인 패턴 분류를 위한 방법론으로서 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그 유용성을 고찰한다 제안된 모델에서 각 하이퍼박스는 다차원의 특징공간상에서 한 영역으로 정의되며 각 특징에 대하여 가중치 개념이 추가된 소속함수를 갖는다. 이는 기존의 FMM 신경망에서 모든 특징에 대하여 균일하게 고려되었던 특징의 상대적 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 동작특성 및 학습방법을 소개하며, 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.
대학소속 연구자들의 연구 분야가 다변화되면서 대학도서관에서는 서비스 운영을 위하여 학과별 주제 분야를 파악하는 것이 중요한 과제로 인식되고 있다. 이 연구는 대학 학과 소속구성원들의 학술지 논문 서지사항을 분석하여 학과별 주제특성을 다차원적으로 분석하고자 하였다. 게재한 학술논문을 분석하여 1차적으로 해당 학과의 주제영역을 파악하고자 하였으며 심층적으로 주제영역을 분석하기 위하여 해당 논문들이 인용한 학술지를 조사하여 확장된 주제영역을 조사하였다. 또한 상위 인용된 학술지를 대상으로 네트워크 분석을 하여 학술지간 관계를 분석하였다. 분석 결과 학과별 주제 분야별 학술지 이용현황에 차이가 있는 것으로 조사되었으며 특정 주제 분야의 경우 학술지 종수와 논문 수에 따라 주제 분야의 중요도가 비례하지 않는 것으로 나타났다. 즉, 특정분야의 경우 소수의 학술지에서 많은 논문이 인용되고 있는 현상이 있으며 게재하는 주제 분야와 인용하는 주제 분야의 중요도가 일치하지 않는 것으로 나타났다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 계수 2개를 추출하여 분류규칙을 최소화하였고, 이를 사용하여 99.90%의 PVC 분류성능을 나타내었다. 또한 추출된 두 계수의 R파를 기준으로 한 위치를 제시함으로써 두 위치의 정보만으로 PVC를 탐지할 수 있음을 보여주었다.
기존 연구에서 퍼지시스템의 신뢰도는 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간 등으로 표현하고 분석한다. 본 논문에서, 우리는 퍼지시스템의 가중 구성요소의 신뢰도와 가중 구성요소의 중요도를 반영하는 가중값을 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 모호집합으로 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 모호집합은 참 소속함수와 거짓 소속함수로 구성된 구간으로 표현된다. 따라서 모호집합은 퍼지시스템의 신뢰도와 가중값를 더 유연한 방법으로 표현하는 것을 가능하게 한다. 제안된 방법은 퍼지시스템내의 가중 구성요소의 가중값을 고려하므로, 제안한 방법의 신뢰도분석은 기존의 방법들 보다 더 유연하고 효과적이다.
본 논문에서는 진급추천 문제를 과학적이고 체계적으로 시행하기 위한 방안으로 정량적인 요소들과 불확실하고 모호한 정성적인 요소들을 고려하여 최적의 진급 대상자를 선정하는 다기준 순위결정 모델이 제시되었다. 모델은 평가요소에 대한 중요도 계산과 의사결정자들이 부여한 각 대상자들의 평가치를 통합하여 우선순위를 결정하는 방법을 제공한다. 진급추천 심사는 공정성, 객관성, 투명성의 확보를 통해 신뢰성 있는 심사 결과를 제시할 수 있어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 (가) 인사 관련 전문가들이 평가요소를 결정 (나) Internet을 이용하여 전자식 명목집단법으로 평가요소에 대한 중요도 결정 (다) 심사위원들이 진급 대상자별, 평가요소별로 평가 등급을 부여 (라) 심사위원들의 점수를 통합하여 순위를 결정하는 절차를 제시하였다. 평가등급의 부여는 퍼지이론의 소속함수을 응용하여 나타내었으며, Simulation을 통해 적정수의 심사위원 수를 결정하는 방법도 함께 제시되었다.
이 연구는 선행연구에서 제안한 학교도서관 시설에 대한 요구조사 도구를 사용하여 전국의 학생과 사서교사를 대상으로 자료를 수집하여 분석한 결과이다. 연구에 사용된 요구조사 도구는 한국도서관협회의 기준, IFLA의 학교도서관 가이드라인, AASL의 기준에서 공통적으로 제시하고 있는 10개의 시설특성과 세부요소를 바탕으로 하고 있다. 설문대상은 전국 18개 학교에 소속된 507명의 학생과 134명의 사서교사이며, 이들로부터 학교도서관 시설에 대한 중요도와 현재 수준을 조사하였다. 분석결과 학생과 사서교사는 모두 학교도서관의 시설특성의 중요도를 현재 수준보다 높게 평가하였다. 학생이 중요하게 생각하는 시설특성은 자료 접근성, 편리성, 공간성 순서이며, 사서교사가 중요하게 생각하는 특성은 쾌적한 환경, 확장성, 자료 접근성 순으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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