기존 CCTV 비디오에서 딥러닝 기반의 이상 탐지 연구는 객체의 행동 값만을 이용하여 이상을 탐지하였기 때문에, 시간 흐름에 따른 정보가 축소되는 문제점이 있었다. 그러나 CCTV 비디오에서의 이상의 원인은 다양한 요소와 시계열 분석에 따른 정보로 이루어져 있어 시간 정보를 유지하면서 다양한 특징 값을 사용한 모델을 설계할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 C3D에 광학 흐름을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 모델이 75.83의 AUC를 얻어 기존에 연구되었던 행동 값만을 사용한 모델보다 높은 정확도를 달성하였다. 또한 이상 탐지 모델 설계 시 객체의 행동에 다양한 측면을 고려할 수 있는 여러 특징 값과 시계열 분석에 따른 정보를 사용하는 것이 적절하다는 결론을 도출하였다.
목적 : 본 연구의 목적은 치매노인에게 다감각과 신체활동을 병합한 그룹 활동 프로그램이 이상행동과 보호자 고통정도의 감소에 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 치매전문요양원에 입소하여 생활하는 5명의 중증 이상의 치매노인을 대상으로 4주간 프로그램을 적용하였다. 프로그램 효과를 검증하기 위해 사용한 평가도구는 신경정신행동검사(Neuropsychiatric Inventory)였고, 12가지 이상행동빈도와 이에 따른 요양보호사의 고통정도를 프로그램 전과 후로 나누어 각각 측정하였다. 결과분석은 비모수 통계방법인 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon signed rank test)을 사용하였다. 결과 : 치매노인의 이상행동증상 빈도의 평균이 70점에서 48점으로 감소하였고, 보호자의 고통정도는 평균이 47점에서 29점으로 감소하였다. 결론 : 본 연구의 결과를 통해 요양원 거주인의 다감각과 신체활동을 적용한 그룹 활동 프로그램이 중증 이상의 치매 노인에게 이상행동과 요양보호사 고통정도가 감소하는데 긍정적인 효과가 있음이 증명되었다.
본 논문에서는 운전자의 주행습관 속에서 안전운전에 지원을 위한 정보 획득 및 분석 장치를 구현하였다. 안전운전 지원을 위하여 공격적 운전행동을 정의하고 운전 중 행동을 인식할 수 있는 정보 획득 방법을 고안하였다. 정보 수집 장치와 정보 분석모듈 그리고 운전행동 비교모듈을 설계하여 정보의 정확성을 높였으며. 운전자의 평소 운전행동과 비교하여 이상행동을 검출하여 경고할 수 있도록 시스템을 설계하였다.
고령화로 인해 증가하는 노인 비율만큼이나 치매를 앓는 노인 수 또한 빠르게 늘고 있는데 이는 사회적, 경제적 부담을 발생시킨다. 특히, 간병인의 근무 시간 손실 및 간호 부담으로 인한 의료 비용 증가와 같은 간접비용을 포함하는 치매 관리 비용은 수년에 걸쳐 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 비용을 줄이기 위해 치매 환자를 돌보기 위한 관리 시스템 도입이 시급하다. 따라서 본 연구는 항상 치매 환자를 돌볼 수 없는 환경이나 독거노인을 관리하기 위한 센서 기반 이상 행동 탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구들은 단지 행동을 인지하거나 정상 행동 여부를 평가하는 정도였고 센서로부터 받은 데이터가 아닌 이미지를 처리하여 행동을 인지한 연구도 있었다. 본 연구에서는 실데이터 수집에 한계가 있음을 인지하여 비지도 학습 모델인 오토인코더와 지도 학습 모델인 장·단기 기억 모형을 동시에 사용했다. 비지도 학습 모델인 오토인코더는 정상 행동 데이터를 학습하여 정상적인 행동에 대한 패턴을 학습시켰고 장·단기 기억 모형은 센서로 인지 가능한 행동을 학습시켜 분류를 좀 더 세분화했다. 테스트 결과 각각의 모델은 약 96%, 98% 이상의 정확도를 도출하였고 오토인코더의 이상치가 3% 이상을 갖는 경우 장·단기 기억 모형을 통과하도록 설계했다. 이 시스템을 통해 혼자 사는 노인이나 치매 환자를 효율적으로 관리할 수 있으며 돌보기 위한 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 전망된다.
본 연구는 한국 보건전문가들의 보건행동을 조사하고, 보건행동간의 상호 관련 요인과 보건행동에 영향을 미치는 인구학적 요인을 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구 대상으로는 한국보건협회 산하의 8개의 보건 관련 학회 중에서 보건교육과 가장 관련이 있는 한국보건교육학회(212명)와 한국보건 간호학회 (124명) 회원 336명이 선정되었다. 본 연구의 도구는 미국에서 이미 실시된 여러 보건행동 연구를 기초로 하여 focus group discussion, back-translation, 전문가들의 panel discussion, 그리고 pilot test(사전조사)를 통하여 한국인의 보건행동 연구를 위해 타당하게 개발되었다. 본 연구를 위하여 1995년 약 두달동안(11월, 12월), 3차에 걸친 우편설문조사를 실시하여 64.3%의 응답회수율을 보였고, 응답자들의 보건행동을 분석하기 위해서 factor analysis(요인분석)와 ANOVA (변량분석) 방법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 조사응답자의 분포는 남자가 33.8%, 여자가 66.2%였고, 응답자의 80.3%가 석사 이상의 학위를 소유하고 있었다. 응답자들의 전공분야는 다양하였고, 그들 중에서 36.3%가 간호학, 24.4%가 공중보건학을 전공하였다. 응답자 중 과반수 이상이 학교에 근무하였고, 서울에 거주하였으며, 응답자의 평균 직장 근무연수는 14년 이였다. 2. 응답자들의 보건행동에 대한 요인분석 적용의 적합성을 사전검증하기 위하여 Bartlett’s Test of Sphericity (630.37, p〈.00)를 실시하였다. 응답자들의 보건행동을 요인분석한 결과, 17개의 보건행동으로 구성된 네가지 보건행동요인들이 추출되었다. 응답자들의 네가지 보건행동요인들은 다음과 같다: (1) 규칙적인 식사 및 과일 섭취 (2) 음주 및 흡연 (3) 외식,간식 및 카페인 음료 섭취 (4) 운동 및 휴식 3. 응답자들의 인구학적 요인과 네가지 보건행동요인들과의 관계를 분석한 결과, 성별(F=69.59, df=1,203, p〈.05), 교육정도(F=3.48, df=3,199, p〈.05) 그리고 직장(F=4.04, df=3,201, p〈.05)에 따라 음주 및 흡연 행동에 커다란 차이를 보였다. 또한 응답자의 직장 근무연수(F=2.39, df=5,185, p〈.05)에 따라 운동 및 휴식 행동에 커다란 차이를 보였다.
본 연구의 목적은 도서관 사서의 조직 헌신성과 조직시민행동이 조직효과에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 이를 위해 도서관 사서의 헌신성, 조직시민행동, 조직효과가 사서의 연령, 사서경력, 그리고 고용형태에 따라 어떠한 차이가 있는지를 고찰하였으며, 세 변인 간의 상관관계 및 사서의 헌신성과 조직시민행동이 조직효과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과와 논의를 토대로 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 도서관 사서의 연령에 따른 조직시민 행동의 수준은 다른 집단보다 50세 이상이 더 높고, 조직효과의 수준은 29세 이하 집단이 높게 나타났다. 사서경력에 따른 조직시민행동은 15년 이상이 다른 집단보다 높은 수준이며, 조직효과는 1년 미만이 5~15년 미만보다, 15년 이상 집단이 5~15년 미만보다 높다. 고용형태에 따른 조직효과는 정규직보다 계약직 직원이 더 높다. 둘째, 변인들 간의 가장 높은 정적 상관은 유지적 헌신과 헌신성 전체, 비불평적 행동과 조직시민행동 전체, 양심적 행동과 조직시민 행동, 적극적 행동과 비불평적 행동의 순으로 높다. 셋째, 조직효과에 영향을 미치는 요인은 조직헌신성에서는 정서적 헌신이고, 조직시민행동에서는 적극적 참여행동이다. 조직효과에 대해 조직헌신성은 5.6%의 설명력을, 조직시민행동은 13.4%의 설명력을 가지고 있다. 조직효과에 영향을 미치는 주요 변인 중의 하나인 조직헌신성 수준을 높이기 위해서 조직의 리더는 정서적 헌신에 해당되는 소속감, 애착심, 가족적 친밀감을 형성하는데 노력해야 할 것이다. 조직시민행동 수준을 향상시키기 위해 사서들의 개인적 성장과 발전에 특별한 관심과 배려가 필요하며, 부서의 각종 행사에 적극적으로 참여할 수 있는 환경을 마련하는데 노력을 기울여야 할 것이다.
CCTV는 범죄상황 발생시 보안과 증거확보를 위해 사용되어 왔다. 그러나 실제 상황에서 범죄가 발생하기 전 예방을 하는 것 보다 사후 처리에 용도를 두고 있으며, 범죄 예방의 목적에 대해 미미한 효과를 보이고 있다. 본 논문에서는 CCTV로 수집된 보행자의 데이터를 통해 객체의 행동을 분석하여 위험도로 행동의 위험여부를 추정하기 위한 Flexible Multi-level Regression 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 통해 관찰된 객체의 행동이 이상행동이라고 판단될 시 위험을 받는 객체에게 알림을 주어 범죄 발생 전 즉각적인 대응이 가능하며 빠른 상황판단이 가능할 것으로 예상된다.
군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.
본 연구에서는 카메라의 촬영 시점에 의해서 발생되는 원근감이 광학 흐름 생성에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고 광학 흐름 기반 이상행동 탐지 솔루션의 성능을 고도화하기 위해 기존 광학 흐름 영상으로부터 소실점 기반 가중치 행렬을 계산하여 원근감에 따른 광학 흐름 정도를 평활하는 기법에 대해서 연구한다. 카메라의 뷰포인트에 따라 원근감의 발생 정도나 객체의 크기 및 움직임의 정도가 달라지게 되며, 이는 원본 영상 프레임을 광학 흐름의 크기와 방향성으로 표현하는 영상 변환 네트워크를 가진 생성적 적대 신경망을 학습할 때 정상적인 행동 패턴의 범위를 결정짓는 데 방해가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 데이터셋의 배경으로부터 소실점을 추출하고 원근감에 따라 결정되는 광학 흐름의 크기를 평활하는 기법을 개발하여 기존 모델의 성능과 비교하였으며, 프레임 단위의 정확도 성능이 5.75% 향상된 것으로 확인되었다.
목 적: 렘수면 행동장애는 기존 역학 연구에서 큰 관심을 받지 못했다. 본 연구는 유력 렘수면 행동장애의 유병률과 임상 양상에 대해 살펴보고자 하였다. 방 법: 오산시에 거주중인 60세 이상 노인 14,050명 중 1,588명이 임의추출을 통해 표본 집단으로 선정되었고 이들을 대상으로 렘수면 행동장애 선별 설문지로 선별검사를 시행했다. 선별 설문지 점수가 5 이상인 집단은 수면의학 전문가가 직접 개별 면담평가를 시행했다. 결 과: 14,050명의 모집단 중 886명이 1차 선별평가를 마쳤다. 선별검사 설문지 점수가 5 이상인 145명 중 123명이 2차 진단평가를 받았다. 이중 11명이 유력 렘수면 행동장애로 진단되었고 유병률은 1.5%(95% CI=0.70-2.30%)로 나왔다. 우울과 인지기능 저하의 빈도가 유력 렘수면 행동장애 진단군에서 그렇지 않은 군에 비해 유의미하게 증가되었다. 결 론: 유력 렘수면 행동장애는 노년층에서 드물지 않은 질환이지만 이에 대한 인식은 부족한 실정이다. 유력 렘수면 행동장애의 평가와 치료에 대한 관심이 더욱 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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