본 연구는 기존의 필름 운영체계에서 PACS 운영체계로 전환 시 업무 변화에 따른 보건소 구성원 간의 인식을 조사하고 이들이 가지고 있는 새로운 업무에 대한 저항감을 줄여 새로운 시스템 도입에 적극적으로 적응할 수 있도록 하여 업무의 효율성을 높일 수 있는 기초 자료를 제공하고자 시행하였다. 연구기간은 2009년 6월1일부터 2009년 12월 16일까지이며 연구방법은 대전, 충남북에 소재하고 있는 필름운영체계에서 PACS 체계로 바뀐 보건소의 의사, 방사선사, 간호사, 기타 직종을 대상으로 하였으며 70부의 설문이 분석에 사용되었다. 임상적 유용성 인식은 방사선사(2.8) > 의사(2.7) > 간호사(2.4) > 기타(2.0)로 모든 직종이 향상된 것으로 인식하고 있었으며 PACS 가 필름시스템 보다 임상적으로 사용자 편리서, 접근 용이성 등이 모두 우수하며 임상적으로 유용하다고 답했다. 업무변화 및 효율성 인식은 방사선사(3.2) > 간호사(2.0) > 의사(1.988) > 기타(1.983) 순으로 직종별 차이를 보여 PACS 운영이후 업무가 효율적으로 변화되었다고 인식하고 있었다. 진료 및 근무환경 인식은 방사선사(3.6) > 의사(3.2) > 간호사(3.1) > 기타(3.0) 순으로 진료 및 근무환경이 향상되었다고 답했다. 교육적절성에 관한 인식은 기타(3.5) >간호사(3.0) > 의사(2.8) > 방사선사(2.5) 순으로 직종별 차이를 보였다. 적응 및 만족도 인식에서는 방사선사(2.9) > 기타(1.7) > 간호사(1.6) > 의사(1.5) 순으로 직종별 차이를 보였으며 PACS 운영이후 사용자의 적응도와 만족도가 높다는 것을 알 수가 있었다. 병원정보시스템의 핵심인 PACS 도입과 같은 보건소정보화 과정에서의 보건소 구성원의 인식을 알아본 결과, 임상적 유용성 인식, 교육 적절성에 관한 인식에서는 근무 년 수가 적을수록, 유용성이 높다고 했으며, 업무 변화 및 효율성 인식, 진료 및 근무환경 인식, 적응 및 만족도 의식에서는 근무 연수가 길수록 유용성이 높다고 인식하고 있었다. 성별에 따른 임상적 유용성 인식과 업무 변화 및 효율성 인식에서는 남자가 여자보다 유용하다고 인식하고 있었다. 연령별 차이에 따른 임상적 유용성 인식, 업무 변화 및 효율성 인식, 진료 및 근무 환경 인식은 40대 이상에서 높다고 인식하였다. PACS 도입으로 인해 보건소 구성원의 거부반응과 같은 저항감이나 부담감, 소극적 참여의지 등의 태도나 인식이 예상되었으나 연구 결과 대체적으로 모두 긍정적으로 인식하였으며 PACS가 보건소 구성원들에게 기존 필름체계를 대체할 수 있는 수단으로 유용하게 인식하고 있었다. 다만 본 연구결과는 향후 새로운 PACS 도입 시 성공적인 운영을 위해 직종에 따른 정보 제공 및 맞춤형 훈련 교육이 필요함을 시사하고 있다.
본 연구의 목적은 자녀 출생 후 4년부터 8년까지의 아버지의 우울 변화 양상에 기초한 잠재집단을 탐색하고, 잠재집단에 따라 2년 후의 아버지 양육행동과 자녀의 문제행동 및 학교적응에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 이를 위해 한국아동패널 4차년도(2011년)부터 8차년도(2015년)의 5개년도 자료와 10차년도(2017년) 자료의 1,172명을 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 자녀 출생 후 4년부터 8년까지의 아버지 우울의 변화 궤적은 고수준 변화형 집단, 중수준 저변화형 집단, 저수준 저변화형 집단의 3개의 잠재집단이 있는 것으로 확인되었다. 둘째, 5년 동안 계속 낮은 수준의 우울을 보인 저수준 저변화형 집단은 고수준 변화형 집단과 중수준 저변화형 집단보다 권위적(Authoritative) 양육행동을 더 많이 보이는 반면, 고수준 변화형 집단과 중수준 저변화형 집단은 저수준 저변화형 집단보다 권위주의적(Authoritarian), 허용적(Permissive) 양육행동을 더 많이 보이는 것으로 확인되었다. 셋째, 고수준 변화형 집단, 중수준 저변화형 집단, 저수준 저변화형 집단 순으로 자녀의 내재화 문제행동 점수가 높은 것으로 나타났으며, 고수준 변화형 집단이 저수준 저변화형 집단보다 자녀의 외현화 문제행동 점수가 더 높은 것으로 나타났다. 학교적응의 경우 저수준 저변화형 집단이 중수준 저변화형 집단보다 학업수행적응, 또래적응, 교사적응 점수가 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 자녀가 학교적응에 어려움을 겪고 문제행동을 많이 보일 때 아버지의 우울 수준을 함께 고려한 상담 및 가족 프로그램 운영이 실질적인 도움을 줄 수 있음을 시사한다.
웹사이트에서의 고객맞춤 디자인에 대한 요구는 갈수록 증대되고 있다. 웹사이트 디자인을 고객맞춤하는데는 정적/선택적 방식과 투명적/적응적 방식이 적용될 수 있다. 정적/투명적 방식은 구축 비용과 시간상의 장점이 있으나 고객 데이터가 축적되지 않으므로 보다 세련된 고객맞춤이 어렵다. 투명적/적응적 방식은 고객의 내재된 가치를 분석하여 적용하는데 용이하나 데이터가 충분치 않을 경우 부적절한 고객맞춤이 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 접근 방법들의 보다 통합적인 활용을 위하여 "고객 참여 수준의 조정"과 "고객 컨텍스트 정보의 수집, 디자인 요소에 적합한 필터링 도구 개발"과 같은 운영방안들을 제시하였다.t;과 같은 운영방안들을 제시하였다.
수중에서 소나를 이용하여 표적을 탐지하고자 할 때 자함에서 발생되는 소음을 감소시켜 표적의 탐지성능을 향상시키는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 수상함에서 선체고정형소나(HMS)를 사용하는 경우 두 가지 운영모드에 대하여 자함의 소음감소 성능을 분석하였다. 운영자모드에서는 ALE(Adaptive Line Enhancer)기법을 적용하여 자함신호의 광대역 성분을 감소하므로 토널 성분의 탐지성능을 향상하였으며, 자동모드에서는 주 입력신호와 상관관계를 가진 기준 입력신호를 선정하여 조향 방위로 유입되는 잡음신호를 제거하였다. 적응필터를 설계하기 위하여 NLMS(Normalized LMS)알고리즘을 이용하였으며 실제 해상실험 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하므로 제안한 기법의 성능을 확인하였다.
본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문 문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.
생산 시스템에 있어서 일정계획은 많은 비용이 투자된 생산설비 및 기계를 효율적으로 운영한다는 의미에서 매우 중요하다. 계획과 실행에서 오는 차이를 줄이기 위한 생산 시스템인 제조실행 시스템(Manufacturing Execution System : MES)의 효율성을 높이기 위해서 일정계획은 대상이 되는 작업의 특성에 적합한 일정계획 할당규칙 (Dispatching rule)에 대한 선정방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 공정계획의 데이터에서 얻어지는 작업특정을 기반으로 시뮬레이션 (Simulation)을 진행하여 일정계획 할당규칙을 선정한다. 시뮬레이션을 통해 얻어진 정보를 지식기반 사례추론 방법론의 하나인 온톨로지(Ontology)로 구성함으로써 작업할당규칙 선정에 의한 적응형 일정계획 플랫폼을 개발한다. 구현하는 플랫폼은 특정 작업장에만 국한되지 않고 다양한 작업장에 적용시킬 수 있는 일정계획 시스템이라는 장점이 있다. 본 시스템 개발을 위해 온톨로지 추론 부분은 RacerPro와 Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$를 이용하였으며, 일정계획 시뮬레이션은 JAVA와 FlexChart를 사용하였다.
무선 센서 네트워크는 인간의 개입 없이 다양한 환경에서 센싱 데이터를 수집하고 분석한다. 센서 네트워크는 초기에 설치된 라우팅 프로토콜들에 따라 네트워크 수명이 변경된다. 게다가, 네트워크가 운영 중에 라우팅 경로를 변경하기 위해 센서들은 많은 에너지를 소모해야 한다. 센서 네트워크를 실제 필드에 구축하기 전에 시뮬레이션을 통해 성능 측정하는 것은 중요하다. 본 논문은 DEVS 커널 모델들을 사용하여 저전력 적응형 클러스터링 계층 프로토콜을 위한 WSN 모델을 제안한다. 제안 모델은 커널 모델인 브로드캐스트 모델과 컨트롤드 모델로 구현된다. 실험 결과, 컨트롤드 기반의 WSN 모델은 데이터 전송 부분에서는 효율적이지만, 컨트롤드 모델에서 특정 모델을 선택하기 위해 CPU 사용량이 높은 것을 확인했다.
현대 로봇 분야의 개발에 있어 지능형 서비스 로봇은 모듈 기반으로 구성될 수 있다. 여기서 모듈이란 로봇의 특정 태스크들 수행하기 위해 만들어진 자동화 하드웨어 단위를 의미한다. 이러한 모듈 기반의 로봇시스템 내부는 네트워크의 이종성에 따라 다양한 네트워크들을 통해 연결될 수 있기 때문에 다중 모듈간 안정적이고 효율적인 통신을 하기 위해서는 상호운영을 위한 기술이 뒷받침 되어야 한다. 이를 위해 본 논문은 모듈기반의 로봇을 위한 통신용 미들웨어를 제안한다. 제안된 미들웨어는 네트워크 인터페이스 계층과 네트워크 적응 계층으로 나누어진다. 네트워크 인터페이스 계층은 각 이종 인터페이스들을 논리적인 채널로 추상화하는 기능을 갖는다. 반면, 네트워크 적응 계층은 모듈간의 통신을 위한 메시지 형식을 정의하고 주소할당 및 이종 네트워크를 고려한 라우팅 기능들을 갖는다. 결국, 제안된 미들웨어는 두 계층을 통해 상위 로봇 어플리케이션 개발자들에게 네트워크의 투명성을 보장할 수 있으며 모듈 기반의 로봇내에서 모듈간의 안정적이고 효율적인 통신을 지원한다.
최근 무선기기의 다양한 제약 사항을 극복하고, 수시로 변화하는 주변 환경에 따라 항상 적절한 서비스 레벨을 유지하기 위한 상황인식형 적응 서비스가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 적응 모듈이 클라이언트나 프록시, 서버 중 한 위치에 집중되어 있어, 사용자가 증가하는 경우에 작업부하가 한 곳에 몰리고, 결과적으로 사용자의 요청에 대한 응답시간을 증가시키는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 적응 모듈을 클라이언트, 프록시, 서버 측에 분산배치하고 시스템의 상황을 모니터링하여, 가장 적절한 시스템이 작업을 처리하는 분산적응 프레임워크를 제안한다. 이를 통해, 사용자가 증가하는 경우와 같이 작업부하가 증가하는 상황에서도 보다 빠른 적응작업이 가능해지며, 부하가 분산되어 안정적인 시스템 운영이 가능해진다. 본 논문에서는 제안프레임워크의 평가를 위해 프로토타입을 구현하고, 크기가 큰 이미지파일을 포함하는 멀티미디어 기반 학습콘텐츠를 이용하여 분산처리를 테스트하였다. 그리고 서버의 과부하를 시뮬레이팅하여, 기존 적응시스템들과의 응답시간과 시스템 안정성측면의 비교를 수행하였으며, 이 실험결과를 통해 제안프레임워크의 유효성을 증명하였다.
선형 추적 문제는 2차 목적함수에서는 해석적으로 풀 수 있다. 그러나 이 이론은 제어 및 상태 변수를 무제약으로 가정하기 때문에 저수지운영에 대한 적응에 취약점을 갖고 있다. 이 추적은 이산형 시스템에 대하여 수행하였으며 제약조건에 위배될 경우에 추적을 중단하였다. 이러한 다단계추적은 벨만의 최적성의 원리에 근거를 두고 시도되었다. 적용 실례로서 한강유역의 6개 기존 저수지에 36개월간의 자료로서 최적운영값을 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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