본 연구는 간호대학생의 일반적 특성 및 건강행동이 그릿과 건강증진행위에 어떠한 차이가 있는지 확인하고 그릿과 건강증진행위의 관계를 규명하고자 하였다. 연구대상은 경남 2개 간호학과 3학년 대상으로 수집된 자료 180부를 SPSS 21 프로그램으로 분석하였다. 연구결과, 그릿의 차이는 성별, 건강관심도, 식사습관, 흡연이 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 건강증진행위의 차이는 건강상태인식, 건강관심도, 식사습관, 음주, 운동이 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 그릿과 건강증진행위는 유의한 정(+)의 상관관계가 있으며, 그릿, 식사습관, 운동은 건강증진행위에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 건강증진행위에 영향을 미치는 규칙적인 식사습관, 올바른 운동 및 그릿을 높이기 위한 다각적인 교육전략 수립이 필요할 것으로 사료된다.
대화 시스템이란 자연어를 이용하여 인간과 정보를 교환하거나 업무를 수행하는 프로그램이다. 자연언어는 인간이 사용할 수 있는 쉽고 효율적인 인터페이스이기 때문에 이를 이용한 대화 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 인식에 초점이 맞추어져 연구되어 왔던 계획 기반 대화 모델을 이용하여 발화하여 생성하는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하고자 하는 대화 시스템은 사용자의 질의에 응답할 뿐 아니라 자신의 행위를 능동적으로 수행할 수 있는 협조적 대화 시스템이다. 또한 대화의 효율성을 고려하여 사용자가 필요로 하는 정보를 능동적으로 제공하는 시스템이다. 대화의 효율성을 고려한 발화를 위해 본 논문에서는 새로운 시스템의 행위를 정의하여 실제 가능한 대화 예를 보이고자 한다.
보안의 중요성이 강조되고 있는 요즈음 해킹이라는 용어는 시스템에 침입하여 정보를 빼내거나 수정, 삭제하는 행위를 포함하여 서비스를 방해하는 행위로도 일컬어지고 있다. 보편적으로 많이 사용되고 있는 TCP 프로토콜 자체의 취약점을 이용한 서비스 거부공격이 갈수록 거대해지고 위험한 공격 방식으로 인식되고 있지만 이에 대한 적절한 예방법이 없는 것이 사실이다. 본 논문에서는 TCP 프로토콜을 확장하여 서비스 거부공격에 대한 예방 기능을 가진 프로토콜을 제안한다.
본 연구는 한국 대학생의 건강행위를 측정할 수 있는 도구를 개발하고 평가하는 데 목적을 두고 있으며, 보호동기이론(Rogers, 1975)과 예방채택과정 모형(Weinstein, 1988)을 개념적 기틀로 사용하였다. 예비문항은 개별면담과 문헌고찰을 통해 추출하였으며, 내용타당도 검정과 문항 이해도 평가를 거친 후 CVI가 .8이상인 행위문항 55개, 인식문항 24개를 선정하고, 60명의 남녀 대학생들에게 사전조사를 실시하였다. 사전조사 후 타당도와 신뢰도 검정을 통해 행위문항 33개와 인식문항 24개로 본조사를 위한 문항을 확정하였다. 본조사 설문지는 3개 대학에 재학 중인 남녀 대학생 400명에게 배포되었고, 최종 373부를 자료로 수집하였다. 자료의 통계처리 결과로는 구성타당도를 위한 문항간의 상관관계와 요인간 상관관계는 적합한 것으로 나타났다. 탐색적 요인 분석에서는 약물복용관리, 위해행동줄이기, 스트레스대처, 몸을 잘 보살피기, 영양관리의 다섯 요인으로 구분된 설명변량이 54.498%였다. 집단 간 비교를 보면 건강행위의 의도를 가진 집단과 그렇지 않은 집단 간의 행위 점수가 유의한 차이를 보이는 것으로 확인되었다. 내적 일관성 신뢰도는 Cronbach's ${\alpha}$ 값이 .708-.810, 반분신뢰도는 Cronbach's ${\alpha}$ 값이 .702~.789로 적합하였다. 본조사 때 수집된 설문지 문항들의 신뢰도와 타당도를 검정하여 결과적으로 최종도구의 문항은 27문항으로 확정되었다.
이 논문의 주된 목적은 문헌 분석을 토대로 '예측'에 관한 STS적 이해와 함의를 제공하는 데 있다. 역사와 철학적 측면에서 볼 때 '예측'은 과학기술의 발전과정에 존재해왔다. 과학적 연구방식에서 '예측'과 관찰은 필수적이었고, 물리학, 기상학 등과 같은 분과학문에서도 '예측'은 중요한 역할을 차지했다. 기술의 혁신과정에 있어 미래에 대한 예상과 기대(expectations)에 대한 연구의 중요성은 로젠버그(Rosenberg, 1982)가 일찍이 강조한 바 있으며, 최근에는 STS 연구자들이 이러한 기대의 중요성에 주목하여 이른바 '기대의 사회학'(sociology of expectations)이라는 연구분야를 개척해왔다. 이 분야에서 초창기부터 활동해 온 반 렌트(van Lente, 1993)에 따르면, 기술의 혁신과 발전과정을 이해하기 위한 삼각 축, 즉 인공물(artefacts), 행위자(actors), 어젠다(agenda) 중 어젠다에 해당하는 기대와 전망(expectations and promises)에 관한 연구는 상대적으로 부족했다. 이러한 현실 인식은 우리나라의 STS연구에서 여전히 유효하다. 기술에 대한 기대와 전망은 단순히 '행위자'에 종속된 아이디어 차원이 아니며, '예측' 그 자체가 기술혁신분야에서 중요한 연구대상으로 주목될 필요가 있다. 최근에는 미래를 연구 대상으로 하는 미래학(futures studies) 분야가 형성되어 STS연구와의 접점이 확대하는 중이다. 이 논문에서는 이러한 현실 인식을 바탕으로 과학기술을 구성하는 중요한 요소로서 '예측'에 주목하고, 이러한 '예측'의 STS적 함의와 연구방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 정보보안 거버넌스(Information Security Governance)의 구성 요소인 리더십과 거버넌스, 보안 관리 조직, 보안 정책, 보안 프로그램 관리, 사용자 보안 관리, 기술적 보안과 조직 구성원의 보안 인식과 보안 행위 간의 관계를 가설 검증과 최적 모델 분석을 통해 요소간의 관계를 검증하였으며, ISG 확립을 위한 효과적인 방향을 제시하였다.
The purpose of this paper is to identify the workings of intonation realized in the endings through the spoken language. To achieve this objective, this paper has analyzed 300 minutes of spontaneous speech by women from Seoul and discussed the meanings of modality and their relationship with intonation. Intonation functions significantly in polysemous modal endings in epistemic and act modality. Epistemic modality is usually expressed through indirect and soft intonations such as L:, M: and LH, whereas act modality is expressed through direct and strong intonations such as H, HL and LHL. Intonation appears to be related to the Certainty degree of information, rather than classification of modality, Lengthening relate to indirectness, H with uncertainty, L with statements or affirmation, and HL and LHL relates to assertive attitude. This paper is significant as it has overcome the abstractness of existing modality studies and has engaged in objective and comprehensive analysis with actual spontaneous speech data.
본 논문에서는 상황 인지(Context Aware)를 이용한 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 인식 방법들은 대부분 제스처의 개별적인 의미를 중심으로 제스처를 분류하는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 인식 알고리즘을 일반화하는데 있어서 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫째, 인간의 모든 제스처를 제한된 특징으로 모호하지 않게 구별하기 어렵다. 둘째, 같은 제스처라 할지라도 상황에 따라 다른 의미를 내포할 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 본 논문에서는 확률 기반의 상황 인지 모델을 이용한 제스처 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 제스처의 개별적인 의미를 인식하기 전에 대상의 상황을 추상적으로 분류함으로써 행위자의 의도를 정확히 파악할 수 있다. 본 방법은 시스템의 상태를 [NULL], [OBJECT], [POSTURE], [GLOBAL], [LOCAL]의 5 가지 상태로 정의한 뒤, 각 상태의 천이를 바탕으로 대상의 상황을 판단한다. 이러한 상황 정보에 따라 각 상태에 최적화된 인식 알고리즘을 적용함으로써 지능적인 제스처 인식을 수행할 수 있으며, 기존 방법들이 갖는 제스처 인식의 제약을 완화 시키는 효과가 있다. 따라서, 제안하는 제스처 인터페이스는 자연스러운 상호 작용이 필요한 지능형 정보 가전 혹은 지능형 로봇의 HCI 로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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