퇴원계획은 환자의 거주지를 고려하여 재활중에 계획되어야한다. 본 연구는 퇴원 1개월 후 재활환자를 대상으로 퇴원장소에 따른 인구통계학적 요인과 재활기능을 비교하는 것을 목적으로 연구가 시행되었다. 대상자는 재활퇴원환자였으며 전체 300명중 146명은 자택으로 154명은 요양원등 시설로 퇴원하였다. 그 결과 수정된 Barthel Index를 이용해 점수화된 재활기능점수가 퇴원장소에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 자택으로 퇴원한 환자의 재활기능점수가 시설퇴원환자보다 높은 점수를 보였다. 그러나 재택환자의 신체기능과 일상생활 동작이 재활이 필요한 점수를 보였다. 재활환자를 위한 가정 및 시설 방문재활프로그램에 대한 차별화된 전략이 필요하다.
서울시에 거주하는 여대생 68명을 대상으로 본 연구에서는 모바일 앱 기반 당류 저감화 프로그램을 개발한 후, 개발된 프로그램을 활용하여 당류 저감화 행동변화단계에 따른 중재효과를 분석 비교하였다. 하루 간식섭취횟수, 당류교육경험여부, 단맛에 대한 기호도에서 행동변화단계에 따른 유의한 차이가 있었다. 당류에 관한 영양 지식 점수는 프로그램 중재 전에 행동 유지단계 대상자들이 고려전단계 대상자들에 비해 영양 지식 점수가 유의하게 높았으며 프로그램 중재 후에는 고려전단계와 고려 준비단계에서 영양 지식 점수가 유의적으로 상승하였고, 행동 유지단계도 점수가 상승하였지만 유의적이지는 않았다. 당류 섭취에 관한 식행동 점수는 프로그램 중재 전 행동 유지단계 대상자들이 고려전단계 대상자들에 비해 유의적으로 높았으며, 행동 유지단계 대상자들의 점수가 모든 식행동 항목에서 가장 높았다. 연구 결과 프로그램 중재 후 모든 행동변화단계에서 당류 섭취에 관한 식행동 점수는 유의적으로 상승하였다. 프로그램 중재 전 당류 섭취빈도는 음료류 중 '탄산음료', '과실주스'에서 고려 준비단계와 행동 유지단계에 따른 차이가 유의적이었고, 우유 및 유제품, 아이스크림 제품류 중 '액상 요구르트'는 고려전단계와 행동 유지단계에서 유의적인 차이가 있었다. 행동 유지 단계에서는 '비스킷'과 '단맛씨리얼'을 제외한 모든 항목의 섭취 빈도가 고려전단계, 고려 준비단계와 비교하여 가장 낮았다. 프로그램 중재 후에는 고려전단계에서 '초콜릿', '머핀케익류', '액상 요구르트'의 섭취 빈도가 유의적으로 감소하였고, 고려 준비단계에서는 '비스킷', '탄산음료', '과실주스', '가공우유'의 섭취 빈도가 유의적으로 감소하였다. 행동 유지단계 대상자들에서는 대부분의 항목에서 섭취 빈도가 감소하였지만 유의한 개선은 없었다. 당류 저감화를 실천하는 행동 유지단계 대상자들에 비해 고려전, 고려준비 단계 대상자들은 영양지식, 식행동, 섭취빈도가 바람직하지 않은 방향이었으나 모바일 앱 기반 당류 저감화 프로그램에 의해 고려전, 고려준비단계에서 영양지식, 식행동, 섭취빈도가 개선되었다. 당류에 관한 쉽고 정확한 교육정보를 제공함과 동시에 사용자 스스로 식이모니터링을 할 수 있도록 고안된 본 연구의 모바일 앱 기반 당류 저감화 프로그램은 고려전, 고려준비단계에 있는 대상자들의 당류 저감화 효과를 창출할 수 있는 효과적인 교육 도구이다. 본 프로그램은 시간과 장소에 구애받지 않고 사용 가능하므로 당류 교육 참여가 어려운 청년층을 위해 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 또한 여러 연령층으로 확대가 가능하며 행동변화단계별로 세분화하여 적용한다면 당류 섭취 저감화에 효과적으로 기여 할 것으로 사료된다. 본 연구의 앱 기반 당류 저감화 프로그램에 건강 플랫폼에서 활용하고 있는 게이미피케이션 (gamification) 기법을 사용하여 흥미가 추가되도록 보완하면, 수용성 및 지속가능성이 더욱 증가할 것으로 기대된다.
기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.
사람의 이미지를 보고 느끼는 감성인식은 환경, 개인적 성향에 따라 다양하게 변화한다. 그리하여 이미지 감성인식을 숫자로 제어하려는 감성컴퓨터 연구에 집중되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 모형은 숫자화된 객관적이고, 명확한 측정이 미흡한 상황이다. 따라서 이미지 감성인식을 감성컴퓨팅을 통해 정량화하고, 객관적인 평가 방식의 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 계산 방식에 따라 숫자화한 정량화로 감성크기를 표현했다. 그리하여 이미지 감성인식의 주요한 속성인 색채를 구성인자로 적용한다. 또한 디지털 색채 감성컴퓨팅을 적용하여 계산하는데 연구의 중점을 두었다. 이미지 색채 감성컴퓨팅 연구방식은 감성속성인 색상, 명도, 채도에 중요도에 따른 가중치를 감성점수에 반영한다. 그리고 감성점수를 이미지 감성계산식에 적용하여 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 숫자 방식으로 계산한다. 거기에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차하는 위치점을 이미지 감성좌표의 감성점으로 위치한다. 이미지 색채 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 적용하여 16가지 주요대표감성을 기반으로 한다. 이미지 감성점은 기준의 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 이미지 감성을 정량화한다. 그리하여 이미지 감성인식은 숫자 크기로 비교한다. 감성점수의 대소에 따라 감성이 변화함을 증명한다. 비교 방식은 이미지 감성인식을 16개 대표감성과 연관된 감성의 상위 5위로 구분하고, 집중된 대표감성크기를 비교 분석한다. 향후 감성컴퓨팅 방식이 사람의 감성인식과 더 유사할 수 있도록 감성계산식의 연구가 필요하다.
본 연구는 생명정보학(bio-informatics) 분야 중, 특정 병에 관련된 유전자 위치를 찾고자 DNA 시퀀싱(DNA sequencing) 방법을 이용한 메틸화(methylation) 데이터의 분석에 관한 것이다. 반복적인 시퀀싱 과정을 통해 도출되는 메틸화 여부 자료를 비율로 표현한 메틸화 점수는 0과 1사이의 값을 가지게 된다. 이러한 데이터에 집단별 메틸화 점수의 차이를 검토하기 위해 t-검정을 단순히 적용하는 것은 정규분포의 가정에 위배된다. 또한 메틸화 점수 생성과정에서 시퀀싱의 반복수에 따라 결과가 달라 질 수 있으므로 이러한 오차를 고려해서 분석할 수 있는 방법도 필요하다. 이에 본 논문에서는 메틸화 데이터를 하나의 숫자 데이터가 아닌 불확실성을 포함하는 구간형(interval) 데이터로 변환하여 분석하는 심볼릭 데이터 분석(symbolic data analysis) 및 구간형 K-S 검정법을 적용하였다. 또한 구간형 데이터로 변환하는 과정에서 정규분포를 이용하지 않고 베타분포를 이용하여 메틸화 점수의 특성을 반영하여 분석할 수 있게 하였다. 자료분석을 위하여 174명의 실제 암환자 및 정상인들의 DNA 시퀀싱 데이터를 이용하여 제안한 방법의 성질을 살펴보았다. t-검정은 위치모수에 관한 검정만 가능한 반면, 구간형 K-S 통계량은 구간자료에 대해 위치모수뿐만 아니라 분포함수의 이질성에 검정할 수 있으므로 t-검정이 놓칠 수 있는 유의미한 유전자 위치를 찾아낼 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 ICT산업종사자 및 소프트웨어(SW)개발자에게 요구되는 핵심역량을 진단하고 평가하기 위해 운영 중인 TOPCIT의 추진배경과 모델을 소개하고, 국내외 적용과 확산사례를 통해 글로벌 ICT SW역량평가 제도로서 발전해 나가기 위한 정책적 시사점을 도출하였다. 해외 확산과정 중 2015년에 시행된 Pilot 테스트의 응시자에 대한 설문조사와 시험결과를 분석하였고, 2014년부터 시행된 국 내외 정기평가 결과에 대한 응시자의 점수분포를 비교분석해 본 결과 평균점수에는 차이가 없었으나 최고점수에 있어서는 국내 응시자가 높은 수준을 보여주었고, 영어를 능숙하게 사용하는지 여부에 따라 평균점수 차이가 나타나고 있어 TOPCIT 글로벌화 추진시 현지화에 중점을 두어야 할 것으로 파악되었다.
대부분의 웹 검색엔진은 문서의 적합도와 중요도를 함께 고려하는 순위화 방법을 사용한다. 문서의 적합도는 문서가 사용자의 검색의도를 만족시키는 정도이고, 중요도는 인기 있거나 양질의 내용을 포함하는 등 문서의 품질을 표시하는 정도라고 할 수 있다. 지금까지 웹 문서의 중요도를 평가하는 방법으로 가장 성공적인 것은 하이퍼링크 구조를 사용한 방법이다. 하지만 블로그의 경우, 해당 블로그를 작성한 블로거와 그 블로거가 소유하는 다른 문서들을 알 수 있기 때문에 문서의 중요도를 평가하는 다른 방법을 생각할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자의 북마크와 클릭를 이용하여 문서의 중요도를 계산하고, 그러한 문서 점수를 바탕으로 블로거의 구루점수를 계산한다. 마지막으로 문서를 순위화할 때 해당 문서를 작성한 구루의 구루 점수를 반영한다. 이렇게 되면 구루점수가 높은 구루 블로거의 문서들이 상위에 검색됨에 따라서 전반적으로 검색 품질이 개선될 수 있다. 블로그 문서를 대상으로 한 실험결과 제안하는 방법이 기존의 전통적인 웹 검색 성능과 비교하여 정답집합과의 연관성이 높음을 알 수 있었다.
한식(韓式) 2중 15색상 배열기는 다른 색각검사표로 색각 이상이 발견된 사람들에서 색각이상의 분류와 그 정도를 구분하여 직업 및 사회 적성검사로 이용되고 있다. 그러나 색각이상의 분류와 정도의 판정을 2중 색상 배열기의 기록용지에 그린 색채의 착오를 기초로 정성적으로 평가하기 때문에, 수학적인 분석을 위한 적절한 정량적인 점수를 얻을 수는 없다. 이 논문은 대상자들의 색채착오를 기초로 한식(韓式) 2중 15색상 배열기의 정량적인 점수화 방법을 위한 새로운 제안이다. 이 프로그램을 이용하면 많은 2중 15색상 배열검사 결과들을 쉽고 빠르게 조작할 수 있고, 특정한 형태의 색각이상 정도를 집단간 비교할 수 있으며, 질병경과가 다양한 후천성 색각이상을 지속적으로 감시할 수 있도록 도움을 준다.
대 상: 영아의 발달 장애를 조기에 발견하여 치료를 하기 위하여는 발달 장애의 가능성이 있는 영아뿐 아니라 모든 영아의 정기 검진에서 발달 선별 검사를 시행하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 이러한 발달 선별에 사용할 수 있고 결과를 점수화 할 수 있는 새로운 발달 선별 검사를 개발하고자 하였다. 방 법 : 1개월에서 4세의 아동에 사용할 수 있는 이화 영아 발달 선별 검사를 개발하고 이를 베일리 영아 발달 검사를 기본검사로 하여 동시에 104명의 영아에 시행하였다. 104명 중 건강한 아동은 94명, 발달 지연을 주소로 내원한 아동은 10명이였다. 이화 발달 선별 검사의 가상 합격선을 80, 85, 90점으로 하여 각각의 점수에서 민감도와 특이도, 예측가를 계산하였다. 결 과 : 이화 영아 발달 선별 검사의 합격선을 90점으로 하는 경우 민감도 83.3%, 특이도 93.5%, 예측가 62.5%로 비교적 안정된 결과를 나타내었다. 결 론 : 발달 선별 검사의 결과를 점수화 하는 데에는 문제가 있을 수 있지만 발달을 진단하기 위해서가 아니라 선별하기 위해서 사용한다면 이러한 위험을 피할 수 있을 것이며 앞으로 더 많은 수의 아동을 상대로 검사를 시행하여 보완할 필요가 있을 것이다.
웹(World Wide Web)은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다 웹에서는 일반적으로 검색엔진(Web search engine)을 통해 정보 검색을 수행하지만, 그 결과가 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 웹 페이지에 대한 평가를 조작하는 것을 의도적 조작이라고 부른다. 최근에 가장 각광을 받는 링크 기반 검색 방식에는 의도적 조작이 상대적으로 어렵지만, 링크 기반 검색 방식의 대표격인 구글의 페이지 점수법(PageRank algorithm)도 구글밤처럼 조작할 수 있는 방법이 있다 본 논문에서는 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 웹을 하나의 유향그래프(directed graph)로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼텍스트 링크를 에지(edge)로 표현하며. 하이퍼텍스트 정보관점에서 링크 내역과 대상 페이지(target page) 사이의 유사도(similarity)를 구하고. 이것을 이용하여 페이지 점수화 (PageRank) 접근법의 전이 행렬(transition matrix)을 재구성하는 방법을 취했다 결과적으로 기존의 점수화 방법과 비교하여 효과가 $60\%$ 이상 될 수 있음을 입증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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