목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역 행위로 표현될 수 있다. 그러므로 지능적인 대화 시스템을 구성하기 위해서는 영역 행위를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CRFs (Conditional Random Fields)를 이용하여 화행과 개념열을 동시에 결정하는 통계 모델을 제안한다. 편향 학습 문제를 피하기 위하여 제안한 모델은 어휘와 품사 같은 낮은 수준의 언어 자질을 입력 자질로 사용하며, 카이 제곱 통계량을 이용하여 불필요한 자질들을 제거한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안한 모델은 화행 분류 정착률에서 93.0%, 개념열 분류 정확률에서 90.2%의 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 공업계 고등학교 금속과 금속처리 전문교과에서 열처리 및 인장시험 관련 직무 또는 작업을 수행할 때 요구되는 지식, 기능, 태도 및 수행절차별 하위요소들의 총합인 실무능력은 무엇인가에 대한 질문에서 시작되었다. 본 연구에서는 실무능력 하위요소를 메이거가 직업 교육의 주요 대상인 일에 근거를 두고 분류한 다섯 가지 성취 행위 유형분류 기준에 따라 분류하였다. 이들 실무능력의 하위요소 분류 기준에 따라 금속 열처리 장치 조작원과 인장시험검사원의 직무분석과 기능위계 분석을 바탕으로 공업계 고등학교 열처리 실무능력과 인장 시험 실무능력의 하위 요소를 추출하고 전문가 집단에게 그 타당도를 검증받았다. 열처리와 인장시험의 실무능력 하위 요소들은 공업계 고등학교 교육목표인 인지적 영역, 기능적 영역, 정의적 영역, 즉 지식, 기능, 태도의 성취행위에 모두 포함되는 요소이며 열처리와 인장시험의 직무 및 작업을 완성하기 위해 상호작용하는 유기적 관계임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 시도한 메이거의 성취 행위 유형 분류기준에 따른 실무능력 하위 요소 도출은 해당 직무와 작업에서 학습자에게 최종적으로 목표로 하는 바가 무엇인가를 명확하게 해주고, 그 기준을 제시해 준다는 측면과, 교육성과를 평가하는데 분명한 기준을 제시해 준다는 측면에서 의의가 있다고 여겨진다.
목적 영유아를 돌보는 어머니의 양육행위를 파악하여 양육행위 형태를 확인하고자 한다. 방법 본 연구는 60개월 이하의 영유아를 양육하는 어머니의 양육행위와 관련된 구체적인 경험이나 인식을 질적, 양적으로 파악하고자 내용분석을 실시한 연구이다. 결과 양육행위에 대한 내용을 긍정적 강화와 부정적 강화로 양육행위를 분류하여 내용 분석한 결과 총 55개의 의미 있는 진술문과 14개의 범주로 도출되었다. 첫째, 긍정적 강화영역으로는 "잦은 피부 접촉", "즐겁게 해줌", "자녀와의 많은 시간 가짐", "자녀의 자존감 향상", "자녀의 요구에 대한 민감", "올바른 훈육", "독립적 양육", "자녀의 의견 경청", "자녀의 감정 이해 및 존중" 9개의 범주로 나타났다. 둘째, 부정적 강화영역으로 범주화된 내용으로는 "과잉보호", "비 일관적인 태도", "방임", "부정적 훈육 행위", "권위적 순종 강조" 5개의 범주로 나타났다. 결론 어머니의 양육행위에 대한 내용을 확인하고 변화를 위해서는 교육을 좀 더 구체적이며 체계적으로 운영하며 개개인의 양육행위에 대한 방법을 고려하여 적합한 교육 프로그램의 개발을 통해 추후 효과를 높일 수 있을 것이라고 생각된다.
본 연구에서는 고등학교 영재학생들의 학업부정행위에 대한 인식의 개념도를 작성하여 영재학생들의 인식에 관한 개념구조를 제시하고, 영재학생들과 일반학생들의 학업부정행위에 대한 인식차를 비교하였다. 본 연구는 영재의 특성에 대해 파악하고 이를 통하여 영재학생들을 지도하는데 있어서 여태까지 강조되어 왔던 지식 영역뿐만 아니라 도덕성, 인성 등과 같은 정의적 영역에 대한 올바른 접근 및 지도방법을 모색하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 고등학교 영재학생 초점집단 63명의 브레인스토밍으로 얻어진 진술문들을 종합하여 64개의 최종 진술문을 확정하였고, 이들 진술문은 초점집단 63명 중 다시 선발된 13명의 연구 참여자에 의해 분류, 평정되었다. 그 후 다차원 척도분석과 위계적 군집분석을 통해 개념도를 작성한 결과 고등학교 영재학생의 학업부정행위에 관한 인식은 총 5개의 군집으로 분류되었으며, 각각의 군집명은 '용납할 수 없는 친구의 부정행위', '사회적 구조, 영재성, 그리고 부정행위 간의 불가분의 관계', '부정행위 요구로 인한 심적 갈등, 대처 및 용인 수준', '개인 내면의 비도덕성(도덕불감증)', '도덕성과 사회정의에 근거한 판단'으로 나타났다. 또한 영재학생 150명과 일반학생 160명을 대상으로 각 진술문에 대한 동의 정도를 likert 6점 척도로 표시하게 한 후 두 집단 사이의 인식 차를 살펴본 결과 '용납할 수 없는 친구의 부정행위', '도덕성과 사회정의에 근거한 판단' 군집은 두 집단 간의 유의미한 차이가 전무하거나 매우 미미한 반면, '사회적 구조, 영재성, 그리고 부정행위간의 불가분의 관계', '부정행위 요구로 인한 심적 갈등, 대처 및 용인 수준', '개인 내면의 비도덕성(도덕불감증)' 군집은 두 집단 간의 인식 차가 매우 큰 것으로 나타났으며, 전체적으로는 영재학생이 일반학생보다 학업부정행위에 관해 더 도덕적인 입장에서 판단하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 영재들의 도덕성과 관련하여 논의되었다.
본 논문은 윈도윙 시스템 GUI에서의 다중 창 전환 이용행위 측정을 위한 시선분석 시스템 및 방법 개발을 연구한 것이다. 기존의 시선 분류를 위한 관심 영역 지정 방식은 시간에 따라 나타났다가 사라지거나 변화하는 다이내믹 콘텐트를 지정하기에 어려움이 컸다. 그러나 본 연구는 창 단위로 이루어지는 작업 전환 행위를 측정하기 위해 개별 창의 관심영역 WOI(Window of Interest)를 실험 진행과 동시에 실시간으로 지정하여 시선을 분류하고 이에 따른 창 전환 회수 및 주시 콘텐트의 비율 등을 분석하는 연구 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 분석 시스템은 다중 창 이용이라는 멀티태스킹을 측정하고 분석할 수 있다는 점에서 기존 연구방법과는 매우 다른 접근이다.
목적: 의료수준의 발전과 더불어 대중들의 건강요구와 건강증진에 대한 기대 수준도 점점 높아지므로 간호사는 대상자의 요구를 이해하고 양질의 간호를 제공하여 환자의 건강상태를 바람직한 방향으로 변화시켜야 한다. 따라서 이 연구는 환자가 인지한 간호에 대한 경험과 대상자가 경험한 간호에 대한 만족도를 파악하고, 그 관계를 규명함으로써 환자 간호의 질향상과 간호 만족도 향상을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 연구방법: 본 연구는 일 종합병원의 127명의 입원 환자가 간호 경험정도와 제공받은 간호에 대한 환자 만족도 정도를 규명하기 위한 서술적 상관관계 연구이다. 연구결과: 첫째, 입원환자의 간호 행위에 대한 간호 지각도의 정도는 각 항목별 비교 분석한 결과 신체적 간호행위에 대한 지각도가 평균평점은 2.74로 가장 높았으며, 또한 환자가 지각한 간호행위에 대한 만족도는 기술-전문적 간호행위(M= 3.55)의 만족도가 가장 높았다. 둘째, 일반적 제특성과 전체 간호행위의 지각도와 차이가 있는지 분석한 결과 연령(p< 0.1)에 따라 유의한 차가 있는 것으로 나타났다. 즉 연령이 높을수록 간호행위에 대한 지각도가 높게 나타났다. 그리고, 간호행위에 대 한 지각도의 하부영역 분류중 신체적간호행위에 대한 지각도는 입원과(p< 0.05)에 따라 유의한 차가 있는 것으로 보였다. 또한 일반적 제특성과 전체 간호행위의 만족도와의 관계에서는 입원과(p< 0.05)에 따라 유의한 차가 있었다. 일반외과 환자가 내과 환자보다 만족도가 높은 것으로 나타났다. 셋째, 입원환자의 간호 행위에 대한 환자의 지각도와 만족도간의 관계(r= 0.39, p= 0.00)는 서로 상관성이 있는 것으로 나타났다. 결론: 본 연구의 대상은 1개 종합병원에 국한된 것이므로 연구결과를 일반화 할 때는 신중을 기해야 한다. 연구결과에서 보여주듯이 정신적 간호행위가 가장낮은 지각도로 나타났듯이 간호사는 환자들의 정신적 지지의 간호가 잘 이루어 지도록 노력해야 할 것이며, 또한 교육적 간호행위의 만족도가 가장 낮게 나타났으므로 보다 더 환자와 간호사간의 정보교환이 잘 이루어지도록 해야 한다. 연구결과를 기초로 하여 전 진료과 병동으로 확대 반복 연구를 제언하며, 환자의 간호 만족도를 향상시키기 위해 전문적 지식 및 긍정적 의사표현등을 포괄하여 간호사의 적극적 간호행위가 수행되어야 할 필요가 있다.
대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.
사이버위협의 증가로 사이버보안 역량을 강화할 수 있는 사이버훈련에 대한 요구가 점점 증가하고 있다. 사이버훈련이란 개인의 사이버보안 역량 강화 및 사이버공격에 대한 조직적 대응을 단련하는 일련의 행위를 가리킨다. 최근 IT 영역에서 실생활과 밀접한 관계가 있는 OT 영역으로 사이버공격 범위가 늘어나 그 피해는 증가하고 있다. 이로 인해 이들 사이버공격에 대비한 사이버훈련이 필요하며, IT 위주에서 OT를 포함한 사이버훈련으로 확장할 필요가 있다. 본고에서는 IT와 함께 OT 영역까지 사이버훈련을 수행할 수 있는 사이버훈련장 구축 연구를 소개한다. 본고에서는 OT 영역을 11개의 국가기반시설로 분류하였고, OT 사이버환경을 SW 기반으로 구축할 수 있는 방안을 제안한다. 제안된 사이버훈련장을 통해 IT와 OT 대상 사이버공격에 대한 사이버훈련을 수행할 수 있으며 사이버보안 역량을 강화할 수 있다.
한국에서 철도역은 열강의 수탈 및 대륙침략을 위한 목적으로 설치되었으나 한편으로 역이 설치된 지역에 있어서 교통수단의 중심이자 지역사적 사건의 무대로 기능해왔다, 그러나 지속되는 구조조정과 철도개량으로 기존의 철도역은 큰 변화를 겪고 있다, 철도역의 지역사적 위상과 기억을 재현하기 위한 수단으로 사진은 여러 유용성을 지니고 있으나 다른 매체에 비하여 기록 관리가 이뤄지지 못하고 있으며, 분단국가라는 특수성으로 인하여 사진으로 이를 남기는 작업도 어려운 상황이었다. 본 연구는 이러한 상황에서 철도역을 사진으로 기록하기 위한 방안을 제안하기 위하여 우선 무엇을 기록할 것인가에 대한 접근을 시도했다. 선행 기록화 연구에서 주로 활용된 업무 및 기능의 분석으로는 철도역과 직 간접적으로 연관을 가진 행위 및 시설물을 재구성하기 어려운 한계를 극복하기 위해 철도역의 가치를 분석하고, 이러한 가치를 기반으로 각각의 기록화 영역을 설정하여 각각의 기록화 영역별로 어떠한 세부대상이 기록화 될 수 있는지를 구체적인 사례로 제시했다. 또한 기록화 영역의 설정 과정에서 만들어진 계층성을 기반으로 분류체계에 적용하고, 세부대상의 변화에 따른 분류체계의 추가 및 수정에 대한 사례를 제시했다.
네트워크 기술의 발달에 따른 서비스의 증가는 네트워크 트래픽과 함께 취약점도 증대하여 이를 악용하는 행위도 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 침입탐지 시스템은 증가하는 트래픽의 양을 처리할 수 있어야 하며, 악의적인 행동을 효과적으로 탐지 할 수 있어야 한다. 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하고 탐지의 정확성을 높이기 위해 처리 데이터를 감소시키는 기술이 요구된다. 이러한 방법들은 크게 데이터 필터링, 척도 선택, 데이터 클러스터링의 영역으로 구분되며, 본 논문에서는 척도 선택의 방법으로 데이터 처리의 감소 및 효과적 침입탐지를 수행할 수 있음을 보이고자 한다. 실험 데이터는 KDDCUP 99 데이터 셋을 이용하였으며, 통계적 척도선택의 방법으로 분류율, 오탐율, 거리값, 규칙, 선택된 척도 등을 제시함으로써 침입 탐지 시 데이터 처리량이 감소하였고, 분류율은 증가, 오탐율은 감소하여 침입 탐지 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제시한 방법이 다른 관련연구에서 제시한 선택 척도보다 높은 정확성을 보임으로써 보다 유용함을 증명할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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