공감은 사회관계의 중요한 요소로, 소통 및 과제 수행의 효율을 증가시킨다. 타인과의 상호작용에서 공감하기 위해 상대방의 얼굴 표정, 말투, 움직임 등을 무의식적으로 모방을 한다. 이 때 생리 반응인 심장 반응도 동기화 되는 현상을 보인다. 따라서 본 연구는 두 사람 사이의 심장 리듬 동기화를 통해 공감의 유무를 객관적이고 정량적으로 인식하는 규칙을 정의하고자 한다. 피험자 74명은 두 명씩 그룹을 지어 공감을 유발하는 표정 모방 과제를 수행하며 심전도(electrocardiogram, ECG)를 측정하였다. 공감 유무에 따른 두 사람의 심장 리듬의 동기화를 확인하기 위해 심장 리듬 패턴(heart rhythm pattern, HRP)과 일관성(heart rhythm coherence, HRC) 신호에서 정량적으로 분석 가능한 지표들을 추출하였고 독립 표본 t검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공감하는 경우 심장 리듬 패턴과 일관성에서 두 신호의 상관계수(correlation, r)가 공감하지 않는 경우보다 유의미하게 높았고, SDNN(the standard deviation of NN intervals) 차이와 우세한 피크의 주파수 차이는 유의미하게 낮은 형태를 보이며 동기화되었다. 공감도 규칙은 통계적으로 유의한 지표로 단계적 판별 분석을 수행하여 정의하였다. 본 연구에서 제안한 공감도 규칙을 직무, 인사 관리에 활용한다면 어떤 구성원들 사이에서 공감이 잘 일어나는지 정량적 판단이 가능해 효율적인 팀구성이 가능할 것이다.
금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류 모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 도로 포장 유지관리에 필요한 핵심정보를 생산해 낼 수 있는 저비용·고효율 포장상태 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 특히 시각정보와 고가 센서에 의존하는 기존 장비의 단점을 보완하기 위해 소음과 인공지능 기반의 포장상태등급 평가시스템을 고안하였다. 시스템 개발을 위한 아이디어 정립부터 기능 정의, 정보흐름 및 아키텍쳐 설계 과정을 거쳤으며, 생산된 프로토타입에 대한 성능 검증과 활용 전주기에 대한 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 높은 수준의 인공지능 평가 신뢰도가 확보되었으며, 하드웨어와 소프트웨어적 요소 외에도 시스템 활용에 관한 짜임새 있는 가이드라인이 개발되었다. 또한 현장평가 과정을 통해 비전문가도 쉽고 빠른 조사와 분석이 가능하고, 직관적인 시각적 정보 제공을 통해 관리자의 업무 지원이 가능함도 확인하였다. 반면에 학습에 고려되지 않은 외부 조건에 대한 선행 판별 기술, 시스템 간소화, 가변 주행속도 대응 기술 등 기술의 완성도 제고도 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 시작으로 1960년대 이후 반세기 이상 지속되어온 포장상태 모니터링 기술의 새로운 패러다임이 제시되길 기대한다.
본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
2019년 발생한 코로나는 전파력이 강하고 감염 증상, 후유증 등이 심각하며 기저질환 및 증상에 따라 심한 경우 사망한다. 코로나는 전파력이 강한 만큼 국내에서는 코로나 확산세를 막기 위해 코로나 양성 여부를 판별하고 감염자를 격리하기 위해 전국에 선별 진료소를 설치했다. 그러나 코로나 검사 희망자들이 선별 진료소로 몰려 검사 대기시간이 길어져 검사를 받지 못하는 경우가 발생했으며 대기 중에 2차 감염이 발생할 수 있는 위험성이 있다. 본 연구에서는 기존 선별 진료 시스템에 예약 및 알림 시스템을 적용하여 공간적 제약 문제를 해결하여 선별 진료 예약으로 대기시간을 줄일 수 있으며 선별 진료소로의 인구 병목 현상을 해소할 수 있다. 코로나 팬데믹 사태를 삼아 향후 발생할 수 있는 또 다른 팬데믹 사태에서 방향성을 제시할 수 있는 시스템을 제안한다. 실시간 데이터를 처리하기 위해 Google의 Firebase를 활용하여 클라우드 환경의 Realtime Database를 사용한다. 실시간 Database를 사용하기 때문에 사용자는 앱을 통해서 선별 진료소의 현황을 실시간으로 파악 및 예약을 할 수 있고 검사 예약에 대한 알림을 받을 수 있다.
자유의지에 대한 믿음은 인간 행동의 원인과 행위에 따른 책임을 판단하는데 필요한 개념으로서 신경과학, 철학, 윤리학, 형법 등 다양한 학문 분야에서 자유의지의 개념에 대한 논쟁이 이어지고 있다. 자유의지와 결정론척도((FAD-Plus; Paulhus & Carey, 2011)는 개인의 자유의지에 대한 믿음과 관련된 구성요소를 측정하는 검사도구로, 영미권을 중심으로 개발되어 최근 국내에도 번역 소개되었다. 본 연구는 기존의 탐색적 요인분석을 실시한 선행연구에서 나아가 다양한 연령대와 사회경제적 배경을 가진 1000명의 일반인을 대상으로 확인적 요인분석을 실시하였다(연구 1). 모형의 적합성, 집중타당도, 판별타당도를 통하여 해당 척도의 신뢰성과 타당성을 확보하였다. 이후, FAD-Plus 척도의 하위문항인 '자유의지에 대한 믿음'이 귀인편향 및 통제소재와 어떠한 관계를 보이는지 살펴보았다(연구 2). 총 83명의 피험자들을 대상으로 분석을 실시한 결과 자유의지에 대한 높은 믿음은 부정적 행위에 대한 처벌판단, 내부귀인과 정적인 상관을 보였으나 긍정적 행위에 대한 보상판단에서는 유의한 관계를 보이지 않았다. 이를 통해 기존에 한국판으로 번안된 FAD-Plus 척도가 일반인들을 대상으로도 타당함을 검증하였으며, 자유의지에 대한 믿음, 귀인편향, 통제소재, 행위판단과의 관계를 살펴볼 수 있었다. 본 연구의 한계, 정책적 함의, 그리고 향후 연구 방향에 대해 논의하였다.
본 연구는 한국어 동형다의 종결어미 '-(으)ㄹ걸'의 의미 변별에 작용하는 경계성조와 선행음절의 음높이와의 상관성을 지각실험을 통해 살펴보고 이를 바탕으로 '-(으)ㄹ걸'의 의미변별에 관여하는 핵심 운율변수가 무엇인지 살펴보았다. '-(으)ㄹ걸'은 추측과 후회를 전달하는 대표적인 동음다의어인데 이 두 의미가 동일한 통사·형태구조를 지닌 서술문의 형태로 제시된다. 이러한 연유로 의미 변별을 위해 문장 경계 억양의 역할이 중요하게 여겨졌다. 전통적으로 추측은 오름의 경계성조로, 후회는 내림의 경계성조로 실현되는 것으로 알려져 있다. 그러나 선행연구에서는 경계성조의 유형과 더불어 선행음절과의 음높이 차이 또한 '-(으)ㄹ걸'의 의미 변별에 핵심적 운율변수로 작용할 수 있음이 지적되었다. 이에 본 연구에서는 경계성조 형태가 '-(으)ㄹ걸'의 의미를 변별하는 유일한 운율변수가 아닐 수 있다는 가정하에, '-(으)ㄹ걸'의 마지막 두 음절의 음높이차가 경계성조 형태와 어떤 양상으로 상호작용하는지 한국어원어민 화자를 대상으로 한 지각실험을 통해 조사하였다. 지각 실험에 사용된 문장은 추측문장의 경계성조의 음높이를 선행음절의 평균음높이와 -5 Qt-15 Qt 차이로 조절한 21문장에 원 자료를 포함한 22문장과 후회문장의 경계성조의 음높이를 선행음절의 평균 음높이와 -10 Qt-10 Qt 차이로 조절한 21문장에 원 자료를 포함한 22문장, 그리고 이들 문장을 혼합한 44문장을 대상으로 이루어졌다. 지각실험은 이들 각각의 실험자료를 별개로 하여 3단계로 이루어졌다. 지각실험 참여자들은 청취하는 문장이 얼마나 추측(1단계) 또는 후회(2단계)에 가깝게 들리는지와 추측 또는 후회(3단계) 중 어떤 문장으로 지각되는지를 5단계로 평가하였다. 지각실험에는 30명의 한국어원어민 화자가 참여하였다. 지각실험 결과 추측과 후회로 발화된 문장의 경계성조 H%와 L%의 형태와는 상관없이 그 평균 음높이가 선행음절보다 높으면 추측으로 낮으면 후회로 지각되는 경향이 뚜렷이 나타났다. 즉 경계성조의 평균 음높이가 양의 방향으로 커질수록 추측으로, 음의 방향으로 작아질수록 후회로 지각되었다. 추측과 후회로 발화된 모든 문장의 경계성조의 형태가 동일한 H% 또는 L%로 고정되었지만 선행음절과의 음높이 차이에 따라 청지각적 판별은 다른 결과로 나타났다. 따라서 경계성조의 형태만으로는 '-(으)ㄹ걸'의 두 의미를 충분히 변별할 수 없음이 관찰되었다.
본 논문에서는 소형 크기인 SiPM Sensor를 휴대용 검출기 내부에 적용하여 환자 피폭을 최소화하면서도 최적의 이미지 획득을 위한 선량을 제어하기 위한 방법을 제시하고 이에 대한 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 휴대용 검출기는 환자의 위치에 빠르게 접근하여 신속한 진단을 가능하게 하는 장점이 있지만 이러한 이동성은 선량 관리의 어려움을 동반한다. X-ray imaging devices 국제 표준인 IEC62220-1-1 기준의 이미지 평가를 통해 검출기의 DQE와 최적 화질을 갖을 수 있는 선량을 확인하고 영상의 ADU와 SiPM Sensor의 출력을 매칭 하여 최적 선량을 확인하는 방법을 제시하였다. 검출기 제조사 기준 선량과 최적 선량 구현으로 획득된 Skull AP 이미지는 제조사 기준 342.8 µGy, 최적 제어 선량은 148.3 µGy로 조사되어 제조사 기준 선량 대비 57 %, Chest AP는 제조사 기준 81.9 µGy, 제어된 최적 선량은 27.9 µGy로 66 %의 높은 선량 감소 효과가 확인되었다. 또한 촬영된 두 영상은 방사선사 5명의 분석을 통해 해부학적 구조물을 판별하기에 임상적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 확인되었다.
본 연구는 한국의 문화와 실정에 맞는 한국형 스켈링공포에 관한 측정도구를 개발하기 위해 2008년 11월 연구 대상자 720명을 대상으로 개방형 질문을 통해 문항을 수집하였고( 1차 조사), 2008년 12월과 2009년 1월에 스켈링 환자 110명을 대상으로 사전조사를 실시하여 측정도구의 영역설정 및 문항선정을 통해 1차 도구를 개발하였으며 (2차 조사), 2009년 2~3월에 연구대상자 720명에게 설문조사하여 최종적으로 4개 영역과 19개 문항을 결정함으로서 최종적으로 측정도구를 개발하였다. 문항수준 분석결과에서 결측치는 0.003%로 기준의 20%보다 낮아 양호했고, 검사-재검사 신뢰도 검중에서 상관계수가 0.92 이상으로 높았으며, 짝비교 t-검증도 조사 전후 간에 유의한 차이가 없어 신뢰도가 높았다. 문항 내적일치도 역시 전체 영역 내 상관계수 범위가 0.39~0.95로 높았으며, 항목판별타당도는 영역 간 상관계수가 0.56이하로 유의하였다. 영역수준의 분석결과 3개 영역의 평균 범위는 2.06~2.33 이었고 예상치 못한 신체반응의 공포영역은 1.29 이었다. 각 영역의 바닥치와 천장치는 각각 4.3%와 6.8%로 기준의 20% 보다 낮아 적합했고, 요인분석에서 일부 영역의 요인이 단일요인으로 묶이는 것을 제외하연, 각 영역별 문항이 동일 요인으로 묶여졌으며, 확인적 요인분석 결과에서 전반적으로 모형 합치도가 높았다. 스켈링 경험유무별 스켈링공포의 종속변수에 유의하게 영향을 미치는 연수분석에서 스켈링 경험자는 성별과 칫솔방법이 유의성이 있었고, 비 경험자는 성별, 교육수준, 칫솔방법, 그리고 일주 당 운동량 등이 유의했다. 이상으로 본 연구는 스켈링공포에 관한 측정도구를 총 4개 영역 19개 문항을 개발하였다. 향후 개발된 도구는 여러 집단을 대상으로 재평가를 받아 일반화 되어야 할 것이며, 이들 환자들에게 적용함으로서 정기적인 스켈링을 통한 구강보건향상에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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