본 연구는 한국아동패널 11차 년도에 조사가 완료된 자료를 활용하여 인지 및 언어발달 분야의 아동 화용언어 체크리스트 도구에 의해 조사된 담화관리, 상황에 따른 조절 및 적용 능력, 의사소통 의도, 비언어적 의사소통의 잠재변수에 대한 관측변수 요인 간의 관계를 분석하여 유의미한 영향력을 찾아내는 것이다. 본 연구의 대상은 한국아동패널 11차 년도(2018년) 자료 2150가구 중 조사 미 참여 722가구를 제외한 1428가구에서 언어발달 질문의 무응답자 36가구를 제외한 1392가구의 초등학교 4학년 학생들 이다. 연구 결과 연구모델의 효과분석에서 의사소통 의도를 제외한 3개의 잠재변수 간의 총 효과와 직접효과, 간접효과에서 모두 유의한 것으로 나타났다. 구체적으로 비언어적 의사소통이 담화 관리 능력에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 비언어적 의사소통과 담화 관리 능력 관계에서 상황에 따른 조절 및 적용 능력을 매개로 한 간접적인 영향이 유의미하게 나타났다. 결과적으로 비언어적 의사소통과 상황에 따른 조절 및 적응 능력이 높을수록 담화 관리 능력도 높아진다는 것을 알게 되었다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
본 연구는 간호대학생들이 의료인들과 인수인계 시 명확한 정보전달에 어려움이 있는 점을 개선하기 위하여 SBAR 적용 시뮬레이션 교육을 시행하여 그들의 의사소통명확성, 의사소통자신감, 임상의사결정능력에 미치는 효과를 확인하기 위한 단일군전후설계실험연구이다. 산모와 신생아의 응급상황을 기반으로 한 시뮬레이션 실습과 SBAR교육을 접목하여 의료진에게 응급상황에 대해 명료하고 간략하게 핵심을 전달하고, 의사소통 역량을 증진시킬 수 있도록 프로그램을 적용하였다. 대상자는 B광역시 소재 1개 대학의 4학년 간호대학생 91명이며, 자료수집기간은 2019년 2월 18일부터 2019년 2월 28일까지이었다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 21.0 program을 이용하여 paired t-test로 분석하였다. 연구결과, 시뮬레이션 실습 후에 측정한 의사소통 명확성(t=-3.99, p<.001), 의사소통 자신감(t=-8.60, p<.001), 임상의사결정능력이(t=-4.66, p<.001) 통계적으로 유의하게 증가하였다. 따라서 예비의료인으로써 간호대학생의 임상현장에서의 의사소통능력과 임상의사결정능력을 증진시키기 위해 SBAR를 적용한 시뮬레이션실습 교육프로그램을 통해 간호대학생들의 전문성을 고취시키고, 임상현장에서의 적응력을 높이고자 한 점에서 본 연구의 의의가 크다. 또한 간호교육현장에서 의료인들 간의 의사소통을 체계화하기 위해서는 시뮬레이션 실습 뿐만 아니라 일반적인 임상실습에서도 SBAR보고방법이 숙련될 수 있도록 전략을 수립하여 간호대학생의 의사소통능력 향상에 기여해야 할 것으로 생각된다.
본 연구는 국내에서 유학생들의 현황에 대한 통계 결과를 공시하기 시작한 2004년부터 16년 간 중국인 유학생 관련 뉴스 데이터를 수집하였으며, 그 중 코로나19 확산이 심화되어 팬데믹 상황으로 정의되는 2020년의 뉴스데이터를 선별하여 LDA 분석을 통해 최적 토픽 11개를 도출하여 연간 주요 사건들과의 관계를 중심으로 탐색적 차원에서 분석하였다. 분석 결과, 2020년 중국인 유학생에 대한 뉴스는 코로나바이러스 상황에 대한 이슈에만 집중적으로 연결하여 보도하는 경향이 있었으며 감염 확산의 원인 관련어 등 부정적인 이슈와 연결되어 있음을 확인하였다. 국민들의 소통을 매개하는 언론에서 외국인 혐오 담론과 중국인 유학생 보도가 무관하지 않다는 점에서 팬데믹 상황 속 외국인에 대한 혐오가 팽배한 오늘날 국민 간 소통을 매개하는 언론이 중국인 유학생에 대한 보도 방향에 신중할 필요가 있음을 밝혔다.
우리가 간단히 사용하는 언어는 실제적으로 아주 복잡한 진행과정을 가지고 있다. 사전상의 각 어휘는 대화상황에서 상호 작용하는 초기단계의 역할을 하며, 표현은 과거나 현재에 행해지는 대화상황 및 대화참여자의 발화 과정에서 생기는 일종의 일체감을 표시한다. 의사 소통을 한다는 것은 단어나 문장에 대한 다양한 의미와 각각의 개념에서 지시되는 표현을 수단으로 발생하는 대화상의 연관성을 의미한다. 이러한 모든 것은 의사소통에 있어 의미의 다양성과 관련을 맺고있다. 우리는 표현을 통하여 매우 복잡하고 다양한 양상들을 볼 수 있다. 대화내용에 따라 똑같은 표현들이 서로 다르게 이해될 수 있기 때문이다. 언어는 단지 사람이 행하는 언어처리의 일부만을 보여줄 뿐이다 언어를 처리하는데 있어서 문제가 되는 것은 매우 복잡하고 구성적인 진행과정이다. 청자는 의사소통이 진행되는 과정에서 활자와 함께 주어진 정보를 처리함으로써 상황을 내적 형상화하게 된다. 따라서 청자는 표현의 의미를 이해하려고 노력하며, 다양한 방법을 동원한 지식을 사용한다. 의사소통에 있어서 통사적$\cdot$의미적인 지식, 문맥에 맞는 대화지식 혹은 일반 지식을 대화상황에 맞게 적용하는 것이 그 예라 할 수 있다. 지시적 언어의 표현은 사전적으로 고정된 단어의 의미를 규정하거나 또는 이와 같은 단어의 의미에 정확하고 적절한 지시사를 규정하는 근거가 된다. 인칭$\cdot$장소$\cdot$시간을 지시하는 언어 Personal-, Lokal-, Temporaldeixis는 언어 시스템을 형성하게 되는데, 활자와 청자는 이러한 표현을 인칭$\cdot$장소$\cdot$시간으로 형상화하면서 의사소통을 한다. 따라서 자연어의 처리과정에 나타나는 다양한 표현들에 대한 심리학 및 언어학의 강력한 연구가 요구된다.에 기대어 텍스트, 문장, 어휘영역 등이 투입되어 적용되었으며, 이에 상응되게 구체적인 몇몇 방안들이 제시되었다. 학습자들이 텍스트를 읽고 중심내용을 찾아내며, 단락을 구획하고 또한 체계를 파악하는데 있어서 어휘연습은 외국어 교수법 측면에서도 매우 관여적이며 시의적절한 과제라 생각된다. Sd 2) PL - Sn - pS: (1) PL[VPL - Sa] - Sn - pS (2) PL[VPL - pS] - Sn - pS (3) PL(VPL - Sa - pS) - Sn - pS 3) PL[VPL - pS) - Sn -Sa $\cdot$ 3가 동사 관용구: (1) PL[VPL - pS] - Sn - Sd - Sa (2) PL[VPL - pS] - Sn - Sa - pS (3) PL[VPL - Sa] - Sn - Sd - pS 이러한 분류가 보여주듯이, 독일어에는 1가, 2가, 3가의 관용구가 있으며, 구조 외적으로 동일한 통사적 결합가를 갖는다 하더라도 구조 내적 성분구조가 다르다는 것을 알 수 있다. 우리는 이 글이 외국어로서의 독일어를 배우는 이들에게 독일어의 관용구를 보다 올바르게 이해할 수 있는 방법론적인 토대를 제공함은 물론, (관용어) 사전에서 외국인 학습자를 고려하여 관용구를 알기 쉽게 기술하는 데 도움을 줄 수 있기를 바란다.되기 시작하면서 남황해 분지는 구조역전의 현상이 일어났으며, 동시에 발해 분지는 인리형 분지로 발달하게 되었다. 따라서, 올리고세 동안 발해 분지에서는 퇴적작용이, 남황해 분지에서는 심한 구조역전에 의한 분지변형이 동시에 일어났다 올리고세 이후 현재까지, 남황해 분지와 발해 분지들은 간헐적인 해침과 함께 광역적 침강을 유지하면서 안정된 대륙 및 대륙붕 지역으로 전이되었다.
최근 로봇의 다양한 활용과 더불어 로봇-사람간의 상호작용에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 대표적으로 자연어 처리나 대화중 제스처 생성 등의 방법이 로봇과 사람간의 의사소통에 적용되었다. 그러나 기존의 로봇-사람간의 의사소통을 위한 방법을 통해서는 정적인 의사소통만을 수행할 수 있다는 한계가 존재하며, 보다 자연스럽고 사실적인 의사소통 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보다 수준 높은 의사소통을 위해 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 베이지안 네트워크와 패턴 매칭을 이용하여 로봇과 사람간의 대화를 수행함과 동시에 로봇-사람간의 대화 도중 실시간으로 상황에 어울리는 로봇의 감정형 제스처를 생성한다 감정형 제스처 생성을 통해 로봇은 사람에게 대화를 보다 효과적으로 전달함과 더불어 사실적인 상호작용을 수행할 수 있다. 제스처 생성은 동적으로 변화하는 대화 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 행동 네트워크를 사용하였다. 이후 제안하는 감정형 제스처 기반 시스템의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 통해 감정이니 제스처를 사용하지 않는 기존의 대화 관리 시스템과의 비교를 수행하였다.
2016년 경주지진, 2018년 밀양 세종병원 화재사고, 2019년 강원도 동해안 산불, 2020년 코로나바이러스감염증-19 재난까지 매년 다양한 유형의 재난이 발생하면서 재난대응에 대한 관심 역시 커지고 있다. 정부는 물론 각 지자체에서 재난유형별로 재난대응 매뉴얼에 따라 체계적으로 해당 재난에 대한 대응을 실시하고 있으나 중앙 상황실과 현장 간 소통의 어려움, 의사결정의 지연 등으로 인해 신속한 대응방안 수립 및 피해상황 파악에 있어서 미흡한 대처를 보여주어 질타를 받기도 하였다. 본 연구에서는 중앙 상황실과 현장 간의 원활한 소통과 재난으로 발생한 피해현황 및 응급복구 계획 등을 신속하게 수립할 수 있도록 군부대에서 사용하고 있는 공통작전상황도(Common Operating Picture, 이하 COP)의 개념을 재난대응 체계에 도입하여 제시하고자 한다. 공통작전상황도는 미군이 군사적인 대응을 위하여 정보공유 차원에서 처음으로 사용되었으며, 미국연방재난관리청(Federal Emergency Management Agency, 이하 FEMA)이 현재 재난상활 발생 시 의사결정을 지원하기 위한 시스템으로 개발하여 활용하고 있다. 이를 구성하는 요소들은 재난발생시 가장 기초적인 정보(신고사항, 기상정보, 시민제보 등) 뿐 만 아니라 현장에 관한 정보(구체적인 대응상황, 요구사항 등)까지 다루어지고 있으며, 결국 공통작전상황도는 이를 모두 관리할 수 있는 하나의 통합플랫폼이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 재난상황에서 공통작전상황도를 활용한 해외사례 분석과 국내 도입 시각 재난유형별로 공통작전상황도에 필요한 정보요소들을 1차적으로 확인함으로써 새로운 재난대응 시스템의 필요함을 강조하고자 한다.
본 연구의 목적은 임상현장에서 간호사가 경험하는 의사와의 의사소통을 탐색하고 소통장애 해결 및 효과적인 소통을 위한 방안을 확인하기 위해 "간호사가 경험한 의사와의 의사소통은 어떠한가?라는 질문으로 포커스 면담을 시행하였다. 연구는 각기 다른 임상경험을 가진 간호사 21명을 대상으로 면담 방법을 사용한 질적 연구이며, Downe-Wamboldt의 기준을 사용하여 자료를 분석하였다. 원 자료로부터 의미 있는 구나 문장을 추출하여 4개의 주제모음과 12개의 주제를 도출하였다. 부정적인 의사소통 결과 환자의 치료지연, 사직과 부서이동으로 이어졌으며, 갈등상황을 해결하기 위해서 당사자 간 갈등 해소, 조직적으로 대응, 형식화된 의사소통 방법으로는 인트라넷을 사용했다. 이에 의사와 간호사가 존중하는 분위기를 조성하고, 각 부서에선 소통 문제를 신속하게 파악하여 대처할 수 있어야 한다. 또한, 이를 토대로 간호대학 교육과정에서도 실제적이고 구체화된 의사소통 훈련을 통해 임상현장에서 적용이 가능하도록 의사소통 기술의 훈련을 강화할 것을 제언한다.
Visual Language란 텍스트로 이루어진 문장이나 스프레드시트와 같은 도표형식의 정보전달과는 달리 전달하고자하는 사항을 가시화하여 그래프나 이미지 등으로 한 눈에 알아볼 수 있도록 하는 시각언어를 말한다. 본 논문에서는 전달방법에 따른 의사소통의 효과를 측정하는 연구모형을 제시하여 Visual Language와 Non-Visual Language를 통한 의사소통의 차이점을 비교 분석하였다. 연구결과 Visual Language를 통한 의사소통은 Non-Visual Language를 사용하는 것 보다 신속성 과 정확성 면에서 의사전달에 효과적이라는 사실을 알아낼 수 있었으며 Visual Language를 통한 의사소통은 프로젝트에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 밝혀내었다. 본 연구의 성과로는 프로젝트 관리 시 발생하는 각종 상황을 이해관계자에게 전달하는 수단으로 가시화된 언어를 사용하여 전달하고자 하는 바를 빠르고 정확하게 숙지시켜 원활한 소통을 지양하고 이로 인하여 프로젝트 성공률을 높이는 방안에 기여하는데 있다.
교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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