• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.319-320
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• 2014

웹툰은 카툰을 대신하여 웹에서 새로운 카툰으로 등장하였고, 웹의 특징을 가지고 웹상에서 길이에 대한 제한을 받지 않으면서 세로로 스크롤 되면서 콘텐츠를 구동하게 된다. 웹툰의 제작은 대부분이 2D의 이미지 형태가 대부분인데 비사실적 표현기법으로 2D와 3D 비디오로 표현 형식으로 나타내었다. 비사실적 표현으로 2D의 플래시 기법과 3D의 모션 기법을 적용함으로 화려함과 생생한 리얼리티을 얻을 수 있지만 단점으로는 제작기법과 콘텐츠 재생 시간에서 콘텐츠의 용량 확대와 플레이 해상도 및 재생 런 타임 응답 속도 고려가 되어야 한다.

• 임상간호연구
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• 제25권1호
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• pp.55-66
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• 2019

Purpose: This study was done to assess development and postnatal care interventions in postnatal care intervention records for maternity ward nurses in tertiary hospitals and women's hospitals in South Korea. Methods: This mixed-method research was a Time-Motion (TM) study. Data were collected through external observation of 12 nurses in 4 wards over 24 hours. Mann-Whitney U test and independent t-test were employed for the analysis of frequency and provision time of direct/indirect care activity. $x^2$ (Fisher's exact test) was utilized to determine the difference in frequency between two groups. IBM SPSS 22.0 statistical program was employed for calculation. All statistical significance levels were at ${\alpha}=.05$. Results: According to the KPCS-1 (Korean Patient Classification System-1), women's hospitals are group 3 and tertiary hospitals, group 4. With respect to time difference in direct care, tertiary hospitals showed 791 minutes and women's hospitals, 399 a difference of 392 minutes. For time difference in indirect care, women's hospitals had 2,415 minutes while tertiary hospitals, 2,080, a difference of 335 minutes for women's hospitals. No difference was found in the average total care workload between the two institutions. Individual time also showed no difference (p>.05). Conclusion: High-risk maternal care strength in tertiary hospitals and breast-feeding strength in women's hospitals need to be benchmarked with each other.

• 대한간호학회지
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• 제45권4호
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• pp.523-532
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• 2015

Purpose: The usability, user satisfaction, and impact of electronic nursing record (ENR) systems were investigated. Methods: This mixed-method research was performed as a time-motion (TM) study and a survey which were carried out at six hospitals between August and November 2013. The TM study involved 108 nurses from medical, surgical, and intensive care units at each hospital, plus an additional 48 nurses who served as nonparticipating observers. In the survey, 1879 volunteer nurses completed the Impact of ENR Systems Scale, the System Usability Scale, and a global satisfaction scale. Qualitative and quantitative analyses were performed. Results: The mean scores for the ENR impact, system usability, and satisfaction were 4.28 (out of 6), 58.62 (out of 100), and 74.31 (out of 100), respectively, and they differed significantly between hospitals (F=43.43, p<.001, F=53.08 and p<.001, and F=29.13 and p<.001, respectively). A workflow fragmentation assessment revealed different patterns of ENR system use among the included hospitals. Three user characteristics-educational background, practice period, and experience of using paper records-significantly affected the system usability and satisfaction scores. Conclusion: The system quality varied widely among the ENR systems. The generally low-to-moderate levels of system usability and user satisfaction suggest many opportunities for improvement.

• 에너지공학
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• 제19권2호
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• pp.128-135
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• 2010

본 연구에서는 LabVIEW를 활용한 임베디드 태양추적장치가 개발되었다. 이 시스템은 LabVIEW로 작성된 소프트웨어, CompactRIO, C-계열의 모션 인터페이스 모듈, 아날로그 수집 모듈(DAQ:Data Acquisition), 스텝 드라이브, 스텝 모터, 피드백디바이스 그리고 기타 부품들로 구성되어져 있다. CompactRIO는 내부에 리얼타임 프로세서를 내장하고 있으며 이는 태양추적장치가 외부 제어없이도 자동으로 작동이 가능하게 한다. 태양 추적장치의 정확도를 높이기 위하여 천문학적인 방법과 광학적인 방법을 통합하여 개발하였다. 광학적인 방법에서는 피드백디바이스가 사용되었는데 4개의 CdS를 사용하여 지속적으로 피드백 신호를 컨트롤러로 공급하여 문제 발생시에도 태양을 지속적으로 추적한다. 태양의 고도 및 방위각의 데이터베이스는 미국의 Naval Observatory의 데이터와 비교하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.