본 연구의 목적은 응급처치교육을 받은 대상자들이 인식하는 응급처치에 대한 인식 유형별 차이를 이해하여, 이에 따른 응급처치와 관련된 교육내용 및 교육방법과 응급처치 관련 실무 중재 방안 개발의 기초를 제공하는 데 있다. 본 연구방법은 J지역에 있는 일반인과 의료인 중 응급처치 교육을 받은 48명을 P-표본으로 추출하여 30개의 진술문을 사용해 자료분석은 PC QUANL program으로 처리하였다. 자료수집은 2010년 3월부터 2010년 7월까지하였다. 응급처치에 대한 일반인의 인식유형은 3개의 유형이 나타났다. 제1유형은 '시간 중시형', 제2유형은 '최초 반응자 중시형', 제3유형은 '융합교육 중시형', 제4유형은 '일반인 가능성형'으로 나타났다. 본 연구결과 응급처치 유형에 따른 개별화되고 단계적인 교육방법과 중재방안의 개발이 필요함을 알 수 있다.
본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 동영상의 움직임 영역을 검출한 후 얼굴 영역을 추적한다. 동영상의 움직임 검출은 연속되는 2개의 프레임을 사용하여 차영상을 구한 후, 잡음을 제거하기 위한 방법으로 메디안 필터와 침식 및 팽창연산을 사용하여 움직임 영역을 검출한다. 움직임 영역에서 피부색을 추출하기 위하여 표본영상의 칼라 정보를 이용하였다. 칼라정보의 MIN-MAX값을 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 피부색 영역과 배경영역을 분리하였다. 얼굴 후보영역에 대하여 CMY 칼라 공간 C 채널에서 눈을 검출하고, YIQ 칼라 공간 Q 채널에서 입을 검출하였다. 지식기반으로 검출된 눈과 입의 특징을 찾아가며 얼굴영역을 추적하였다. 실험영상으로는 10명 각각에 대하여 150프레임의 동영상 총 1,500프레임을 입력받아 실험한 결과, 1,435프레임의 영상에 대하여 움직임 영역이 검출되어 95.7%의 프레임 검출율을 보였으며, 1,401개에 대한 얼굴을 추적 97.6%의 우수한 얼굴 추적결과를 나타내었다.
본 연구는 교육인적자원부가 2003년도부터 5개년 계획으로 추진하는 학교도서관 활성화 사업을 통해서 2005년도 이전에 활성화된 경북지역의 학교도서관을 대상으로 도서관 담당인력(사서교사 vs. 일반교사)에 따른 도서관의 운영과 서비스의 효과 차이를 비교분석, 검증하였다. 연구방법은 기본적으로 사서교사와 일반교사가 운영하는 각각의 도서관에 대하여 표본을 추출하고 우편으로 설문조사 하였으며 필요에 따라 직접 면담, 전화 면담, 이메일 등의 방법을 병행하였다. 설문조사내용은 도서관 담당교사의 도서관 기능에 대한 인식과 도서관 담당교사의 역할에 대한 인식, 활성화 이후 학교구성원(학교장/교감, 교사, 학생)들의 도서관에 대한 관심 추이, 도서관 운영 현황-예산, 장서구성, 자료수집, 자료조직, 비도서 자료관리-, 교사와 학생에 대한 서비스의 종류와 효과, 도서관 행사, DLS와 홈페이지를 포함한 정보기술의 활용정도 등을 포함하고 있다. 수집한 데이터를 사서교사와 일반교사의 두 그룹으로 나누어 각 영역의 효과를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 사용자의 가상환경 내의 위치 정보에 대한 감각을 향상시키는 방법론으로서 햅틱 피드백(haptic feedback)과 사운드 피드백(sound feedback)의 모달리티를 활용한 그리드(grid)를 제안한다. 제안된 그리드는 사용자의 3차원 공간 내의 움직임(explorative procedure)에 추가적인 비 시각적인(non-visual) 위치정보 피드백을 부여하는데 그 목적을 두고 있다. 햅틱 모달리티를 활용한 3차원 그리드는 SensAble사의 PHANTOM(R) Omni$^{TM}$ 를 활용하여 설계되었으며, 사운드 모달리티를 활용한 경우 저주파 배경음의 주파수 특성(frequency characteristics of sound source)을 사용자 손의 공간 좌표값에 근거하여 재생 시의 표본 추출 비율(sampling rate)를 연속적으로 바꾸는 방식으로 설계되었다. 이러한 공간 그리드는 두 모달리티 각각의 독립적인 제시 및 동시 제시/제거를 통해 평가되었으며, 동시 제시의 경우 두 모달리티간의 어긋남(cross-modal asynchrony)이 없도록 설계되어 사용자의 공간 작업 시 모달리티간의 조화 (manipulating congruency)를 확보할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 얻어진 결과는 그것의 통계적 유의미성을 분석하기 위해 다원변량분석과 사후검증(Turkey. HSD)을 거쳐 해석이 되었다. 공간 내 특정 좌표 선택을 기준으로 하는 그리드의 사용자 평과 결과, 3차원 내의 움직임에 대해 햅틱 및 사운드 피드백의 비 시각적 피드백은 사용자의 공간 작업의 오차를 줄여 주고 있음이 확인되었다. 특히 시각적인 정보만으로 확인하기 어려운 Z축 상의 움직임은 그리드의 도움으로 그 오차정도가 50% 이상 줄어 드는 것으로 확인되었다(F=19.82, p<0.01). 이러한 시각적 정보를 보존하는 햅틱, 사운드 피드백 방식을 HCI의 중요한 요소인 사용성과 유용성과 연관시켜 MMHCI(multimodal human-computer interaction) 방법론으로의 적용 가능성을 검토해 본다.
본 연구에서는 중국에 한국 식당과 중국 사이의 레스토랑 선택 속성을 조사하고 비교하였다. 편의표본추출방법을 통하여 총 479명(중국 식당 245, 한국 식당 234)의 유용한 데이터가 수집하였다. 다중 통계 방법(요인분석, 신뢰성분석, t-테스트, 다중회귀)을 사용하여 데이터를 분석하였다. 그 결과, 첫째, 고객 만족은 식당의 선택 속성변수 요인에 의해 영향을 받는 것으로 나타났고, 한식당과 자국 식당 간에 따라 만족도의 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 고객 만족은 고객 충성도에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 그러나 더미 변수 요인은 고객 충성도에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 한식당과 중국식당 간의 만족도 및 충성도외 차이가 존재하는 것으로 나타났다.
최근 센서 데이터 통합최근 센서를 통한 상황인지는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 센서 데이터의 수집과 분석은 아직 통합이 부족하다. 이는 센서에서 발생하는 데이터에 대하여 메타데이터, 규격, 단위, 검출된 값에서 일치시키기 어렵기 때문이다. 따라서 다양한 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위한 방법론이 필요하다. 본 논문에서는 이동하는 iBeacon에서 발생하는 정보를 통하여 위치를 인식하는 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 iBeacon을 착용한 환자가 실내에서 이동할 때 정확한 위치를 인식할 수 있는 데이터를 표본으로 온톨로지를 구축한다. 이는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 검출된 값으로 필터링을 수행한 결과를 지식으로 저장한다. 이에 제안 시스템은 온톨로지를 통하여 iBeacon을 휴대한 환자가 실내에서 이동하여 발생하는 값을 인식함으로써 효율적인 위치정보를 추출할 수 있다. 이는 비콘 뿐만 아니라 다른 센서에 적용이 가능하고, 온톨로지 구성방법에 따라 다양한 적용이 가능하다.
본 연구는 Q방법론을 활용하여 베이비붐 세대의 사회참여에 관한 다양한 인식을 확인하는 탐색적 연구이다. 베이비붐 세대 당사자, 노인, 관련 분야 전문가, 일반성인 등 15명에 대한 심층면접과 문헌자료 분석을 통해 Q모집단을 구축하였고, 최종적으로 67개의 Q표본을 선정하였다. Q분류에는 베이비붐 세대에 속하는 남녀 각 25명씩 50명이 참여하였다. 수집된 자료는 PC용 QUANL. 프로그램을 이용하여 분석하였다. 자료분석 결과 3개 요인이 추출되었으며, 총 6개의 유형으로 분석되어 전체변량의 34.06%를 설명하였다. 해석결과 사회참여 자발성, 동기요인, 선호하는 사회참여활동, 사회참여의 제약요인 등이 6개 유형별로 다르게 나타났다. 요인 1은 삶의 영역이 가족 중심인 '소시민'과 조직이나 사회에서 존재감을 드러내기를 원하는 '원로', 요인 2은 공동체의 대의명분을 중요시 여기는 '사회운동가'와 생존이나 생계가 중요한 '밀려난 월급쟁이', 요인 3은 노화를 거부하는 '노익장'형과 노화를 수용하는 '이제는 노년'형으로 구분되었다. 본 연구결과를 기반으로 이론적 논의와 사회복지적 함의를 제언하였다.
본 연구는 간호대학생을 대상으로 시뮬레이션 실습과 동영상 시청교육을 받은 경험에 관한 의미와 본질적인 구조를 파악하기 위해 시도된 질적 연구이다. 대상자는 이론적표본추출을 통해 6명을 선정하여 동전 던지기를 통해 3명씩 2팀으로 나눠 포커스그룹 면담을 진행하였다. 수집된 자료는 현상학적 방법 중 Colaizzi의 방법을 적용해 분석하였다. 연구결과 시뮬레이션실습은 3개의 범주(간호의 임상을 미리 경험해봄, 시뮬레이션 실습의 이로움, 시뮬레이션 실습의 한계)와 14개의 주제로 도출되었다. 동영상 시청교육은 3개의 범주(교육의 편리성, 교육효과 증대, 지식 전달의 부족)와 6개의 주제로 도출되었다. 결론적으로 시뮬레이션실습과 동영상 시청교육을 효과적으로 간호교육과정에 적용하기 위해서는 본 연구에서 도출된 결과를 반영하여 운영하기를 제언한다.
본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 통계적 추정에서 반드시 알아야 할 개념으로 '신뢰구간 및 신뢰도의 의미, 표본평균의 분포와 모평균 추정의 연결, 신뢰구간을 구성하는 요소간의 관계' 3개를 추출하였다. 이를 바탕으로 예비 수학교사들과 고등학생들의 통계적 추정에 대한 태도는 어떠한지, 예비 수학 교사들과 고등학생들의 통계적 추정에 관한 오개념의 인식에 차이가 있는지에 대한 연구문제를 설정하였다. 그 결과 첫째, 통계적 추정 단원에서는 신뢰구간 등을 계산하는 방법 뿐 아니라 그 결과의 의미를 문맥 안에서 해석하는 것 또한 강조되어야 한다. 둘째, 모평균의 추정 단원에서는 주변에서 흔히 볼 수 있는 뉴스나 신문 자료에 나타난 모평균 추정 결과를 해석하는 방법 또한 지도되어야 한다. 셋째, 통계적 추정 단원에서 학생들이 흔히 갖는 오개념에 관한 지식, 통계적 추정의 개념을 효과적으로 지도할 수 있는 방안 등에 대한 현직교사나 예비교사를 대상으로 한 전문성 신장 프로그램이 요구된다는 결론과 시사점을 얻었다.
현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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