• 한국가정과교육학회지
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• 제24권3호
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• pp.57-72
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• 2012

본 연구는 청소년들의 학업스트레스가 건강관련 생활습관 및 정신건강에 미치는 영향을 알아보고자 서울 및 경기도 소재 8개 지역 중학교에 재학 중인 중학생 842명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 조사결과 여학생이 남학생들에 비해 학업스트레스 점수가 높았으며 특히, 하위 요인 중 교사 및 수업시간, 친구와의 경쟁 관련 학업스트레스 점수가 유의하게 높았다. 남학생들의 경우 학업스트레스 수준이 높은 학생들이 낮은 학생들에 비해 흡연 및 음주 경험 과 흡입제 사용 경험이 유의적으로 많았으며 학업스트레스 수준이 높은 학생들은 컴퓨터나 온라인 게임 등의 놀이오락 위주로 여가활동 시간을 보내는 것으로 나타났다. 또한 정신건강상태 조사 결과, 남녀학생 모두 학업스트레스 수준이 높은 학생들이 낮은 학생들에 비해 정신건강진단 점수가 유의하게 높아 정신건강 위험도가 높음을 알 수 있었다. 특히, 우을증상의 점수가 유의적으로 높았다. 따라서 청소년들이 학업 스트레스에 적절히 대응하고 관리할 수 있도록 학교교육과정에서 지속적인 교육이 이루어져야 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권3호
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• pp.281-310
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• 2002

이 논문에서는 지식정보사회에 대처할 창의적인 인재를 육성하기 위해서는 교실에 컴퓨터를 들이고 인터넷을 연결하는 교육정보화사업보다 책읽는 학교를 만드는 것이 더 중요함을 지적하였다. 책읽기를 기본으로 하지 않는 TV시청과 인터넷 사용은 창의성 개발과 건전한 인격형성에 오히려 해가 되기 때문이다. 창의적인 인재는 책과 책읽기에 의해 육성될 수 있으므로 책읽는 학교를 만들기 위해서는 사서교사를 확보하고, 장서를 확충하여 학교도서관을 활성화하는 것이 우선임을 실례를 들어 증명하였다. 다음으로 학교에서는 책 읽어주기 운동, 아침10분 독서운동, 책의 바다에 빠뜨리기 운동 등 책읽기 장려운동을 전개하여 학생들이 책읽는 습관을 형성하도록 하며, 책의 종류와 책읽는 목적에 알맞은 책읽기 지도를 병행할 것을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.388-390
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• 2019

운영체제는 해당 시스템이 운영되면서 생기는 흔적을 남길 수 있게 설계되었다. 디지털 포렌식에서 아티팩트는 보관증거 또는 데이터의 정보를 확증하는데 사용된다. 디지털 정보는 사용자의 생활방식에 따라 사용자의 습관, 사상, 감정에 영향을 받아 저장될 수 있다. 디지털 증거의 경우, 한 저장매체에 많은 데이터가 함께 저장되어 있을 뿐만 아니라 대형 서버 시스템의 경우에는 수많은 사람들의 정보도 저장되어 특정의 데이터만을 찾아내기가 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자연어 처리와 머신러닝 기술이 활용될 수 있다. 자연어 처리기술은 인간과 컴퓨터 간 인터페이스를 쉽고 편하게 하고, 자연어로 기록되어 있는 아티팩트를 머신러닝을 이용하여 빠른 분석을 가능하게 한다. 본 논문은 자연어처리와 머신러닝을 이용한 디지털 아티팩트 분석 방안을 제안한다. 자연어 처리와 머신러닝을 이용하여 아티팩트에서 사용자의 의도를 파악할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.205-212
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• 2020

본 연구는 대학생의 휴대폰 과의존에 따른 삶의 질에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 C도의 4년제 대학에 다니고 있는 남·여학생들을 348명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구방법으로 SPSS 19.0과 AMOS 18.0의 구조방정식모형을 사용하여 자료분석 등을 실시하였다. 분석결과 남학생이 여학생에 비해 휴대폰 과의존이 높게 나타났고, 남학생의 경우 게임, 동영상, 검색 등 순으로 이용을 많이 하는 것으로 나타났다. 학업성적 만족도는 남·여학생 모두 교양보다는 전공에서 높게 나타났으며, 휴대폰 과의존은 학업성적 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 대학생의 휴대폰 과의존은 학업성적 만족도에 유의미한 영향을 미치고 학업성적 만족도는 삶의 만족도에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 성인기에 접어든 대학생들은 기존 청소년기의 습관이 그대로 남아있어 휴대폰 과의존으로 인한 대학생활에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.19-28
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• 2021

코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.49-51
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• 2022

본 논문에서는 신생아집중치료실에 입원한 미숙아와 가족 대상의 증강현실(Augmented Reality [AR])기반 맞춤형지지 케어 프로그램 개발에 필요한 관련 전문가 합의를 도출한 델파이 조사 연구이다. 3D 콘텐츠를 적용한 프로그램 개발에 필요한 핵심 구성요소 혹은 교육 콘텐츠를 발굴하여 개발의 방향성을 제안하기 위한 델파이 분석에, 미숙아 및 전문가 집단 14명(1차)과 113명(2차)이 본 연구에 참여하였다. 각 델파이 집단에서 수집된 반응들의 분석 결과, 4개의 하위영역(AR 프로그램의 필요성 및 가치(장점), AR 기반 프로그램 도입과 적용 시 고려할 점, AR 기반 전인적 e케어 프로그램 도입 시 요구와 전략적 방안, 입원 초기부터 퇴원 전 단계별 지지케어 위한 3D 콘텐츠 개발 우선순위)이 분류되었으며, 총 57문항이 도출되었다. 입원 초기부터 퇴원 전 단계별 지지케어 위한 3D 콘텐츠 개발 요구도와 우선순위에 있어서는, 부모 경우 신생아 케어의 반복적 체험 훈련 통한 부모 교육, 아기 본연의 독특하고 고유한 캐릭터나 습관 및 특성 관련 정보 공유, 발달을 돕는 양육 또는 놀이 교육, 가족 요구 기반 특수 간호 기술 훈련 등의 항목의 우선순위가 높았다. 한편, 전문가의 경우 건강한 부모역할로의 이행을 돕기 위한 심리사회적지지, 부모-아기 간 단절 최소화, 미숙아 발달 관련 정보 및 양육 또는 놀이 정보 공유, 부모-아기 상호작용 기회 제공 등으로 요구도의 우선순위가 높았다. 본 연구에서 개발된 델파이 평가문항의 내적일관성 신뢰도를 분석한 결과, Cronbach's α .89~.94로 높았고, 타당도와 문항 구성이 적절한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들을 바탕으로, 미숙아와 가족을 위한 AR 기반 맞춤형지지 케어 프로그램 개발의 적합성이 검증되었고, 프로그램의 임상적, 기술적, 사용적 가치에 있어서 고려할 사항과 교수매체로서 부모와 전문가 집단이 요구하는 3D 콘텐츠 우선순위를 바탕으로 효과적인 기획 및 설계의 근거를 확보했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.101-110
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• 2024

이 연구의 목적은 웨어러블 디바이스를 활용한 걷기 활동에 대한 모니터링과 피드백이 중년 여성의 체성분 및 대사증후군 지표 변화에 미치는 영향을 분석하고자 실시하였다. 연구 대상자는 6개월간 모바일 연동 웨어러블 디바이스를 사용하였으며, 지원하는 모바일 앱을 통해 자동 전송된 보행 수 및 활동량 정보를 모니터링을 통해 피드백을 제공하였다. 연구 결과 체중, 골격근량, 그리고 체지방률에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다(p<.001). 대사증후군 지표 변화는 수축기 혈압(p<.05), 공복 혈당(p<.01), 복부둘레(p<.001)에서 유의한 차이가 나타났고, TC(p<.001)와 LDL-C(p<.05)에서 유의한 차이가 나타났다. 따라서 쉽고 편리하게 적용 가능한 웨어러블 디바이스는 좌업적인 생활습관을 가진자들의 신체활동량 증가와 대사증후군 예방을 위한 효과적인 도구로 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.277-284
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• 2021

최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.10-21
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• 2022

학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.