• 해양환경안전학회지
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• 제25권4호
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• pp.433-440
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• 2019

선박, 해양플랜트, 해상풍력 등과 같은 해양에서의 근무 환경은 고립되어 있고 거친 해상에 바로 노출되어 있어 안전사고의 높은 위험성을 안고 있다. 이에 해양에서 근무를 하는 모든 종사자에게는 비상상황에 대한 대처 능력이 요구되고 있고 비상대응업무를 수행하는 자에 대해서는 STCW협약, OPITO Safety Training Standard 등의 관련 규정에 근거하여 자격 증명이 이루어지고 있다. 특히, 고립된 상황에서 해양종사자들의 응급처치기술은 필수 요건 중의 하나이다. 그러나 선박을 포함한 해양구조물에서 비상탈출 시 사용하게 되는 구명뗏목에서의 심폐소생술은 구명뗏목의 바닥이 고무재질로써 충분한 가슴압박이 힘들어 응급처치자의 심폐소생술에 대한 피로도와 정확도에 영향을 미칠 것으로 추정된다. 본 논문은 조파장치가 설치되어 있는 안전훈련센터에서 15명의 응급처치강사를 표본으로 바다와 유사한 환경을 조성하여 구명뗏목에서의 심폐소생술 실험을 하였다. 실험 결과, 강의실에서의 심폐소생술의 정확도 평균은 99.6 %였으나 구명뗏목의 여러 환경에서의 심폐소생술의 정확도는 84 %였다. 두 장소의 심폐소생술 정확도에 대한 t 값의 절대값이 임계값의 절대갑보다 크기 때문에 구명뗏목의 심폐소생술의 정확도가 낮아짐을 검증하였다. 파도를 0.3미터 형성한 경우에는 구명뗏목의 심폐소생술의 정확도가 77 %로 낮아짐을 확인하였다. 이에 본 논문을 통해 구명뗏목에서의 심폐소생술은 2인 1조로 실시할 것을 제시하며 최근 활용되고 있는 흉부 압박 자동화 장비를 활용할 것을 추천한다.

• 재활복지
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• 제22권3호
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• pp.189-208
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• 2018

본 연구는 세 명의 두경부암 환자들을 대상으로 말산출 관련 기능 개선을 목표로 치료적 노래부르기 중심의 음악중재를 시행하고, 각 사례 별로 변화를 관찰 기술한 사전-사후 개별 사례연구이다. 중재는 개별 세션의 형태로 매 회기 30분, 주 2회씩 총 12회기 동안 진행되었으며, 시행된 프로그램은 호흡근 이완을 위한 신체움직임, 조음기관의 운동범위 확장 및 성대이완을 위한 발성훈련과 치료적 노래부르기의 총 3단계로 구성되었다. 중재에 따른 대상자들의 말산출 관련 기능의 변화를 알아보기 위해 음성의 질, 길항반복운동속도(diadochokinesis, DDK), 모음공간면적(vowel space area, VSA) 변화 등의 음향학적 분석과 <산책>문단 읽기 과제 시의 청지각적 평가를 시행하였고, 프로그램 참여 시의 관찰 및 사전 사후 면담을 통해 대상자의 심리정서적 변화를 추가적으로 살펴보았다. 중재 과정에서 모든 대상자의 재활동기 및 음성 사용에 대한 긍정적 변화 양상이 관찰되었고, 중재 후에는 음성의 질, DDK에 변화가 있었으며, VSA의 확대가 나타났다. 본 연구를 통해 치료적 노래부르기 중심의 음악중재프로그램이 두경부암 환자들의 음성 기능 및 잔존하는 조음기관 운동성을 향상시키는데 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있었다.

• 재활복지
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• 제21권3호
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• pp.65-84
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• 2017

본 연구는 비경제활동을 지속하는 장애인들의 취업의사에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 2014년 장애인고용패널조사 자료에서 2년 연속 미취업상태로 확인된 총 2,255명을 대상으로 $X^2$ 검증, t분석, 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 비경제활동을 유지하는 장애인들의 취업의사에 영향을 주는 요인을 파악하기 위해 선행연구에서 제시한 인구학적 요인, 장애 요인, 인적자본 요인, 심리사회적 요인을 가정하여 분석하였다. 분석 결과, 인구학적 요인에서 남성이거나, 배우자가 있거나, 기초생활수급자인 비경제활동 유지 장애인일수록 높은 취업의사를 가질 확률이 상승했다. 장애 요인 중 장애차별경험의 경우, 장애차별경험이 많을수록 비경제활동 유지 장애인들의 취업의사가 높을 가능성이 상승했으나, 이러한 결과는 구직활동에 적극적일수록 장애차별경험을 많이 경험하게 된다는 상관관계 측면에서 이해해야 할 것으로 보인다. 그리고, 인적자본 요인과 심리사회적 요인 중에서 활용능력(컴퓨터, 영어구사능력, 대인관계 및 적응능력), 직업재활서비스의 직업훈련 프로그램 이용 경험, 자아존중감 등의 세부 요인이 비경제활동 유지 장애인의 취업의사에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 여성장애인 취업지원 확대, 장애인의 활용능력과 자아존중감을 향상시키는 프로그램, 장애인 직업재활서비스의 전반적 확대와 접근 편이성 개선 등을 제안하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-8
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• 2019

2017년 12월 인천의 영흥도에서 발생한 급유선과 낚시어선의 충돌사고를 비롯하여 소형 어선의 충돌 사고가 잇따라 발생하고 있다. 해양수산부에서 이러한 소형 어선의 해양사고를 예방하기 위하여 5톤 미만의 어선원에 대한 교육 훈련 규정 마련 등 교육 강화 및 근로환경 개선 등 선박종사자의 안전역량 제고를 위해 노력하고 있으나, 여전히 소형 선박은 해양사고에 매우 취약한 실정이다. 본 연구에서는 소형선박의 충돌 사고를 예방하기 위하여 새로운 통신 기법인 차량용 무선통신(WAVE 통신)을 활용한 소형 선박을 위한 충돌 예방 알고리즘을 구축하고자 하였다. 충돌 예방 알고리즘은 DCPA/TCPA를 기반으로 구성되었으며, DCPA/TCPA의 기준 설정을 위하여 선행 연구 분석, 시뮬레이션 실험 및 설문조사를 실시하였다. 그 결과 DCPA $8(L_a+L_b)$, TCPA 2.5min의 기준을 적용하였다. 각각 다른 조우 상황의 3가지 사고 사례를 선별한 후 구성된 알고리즘을 적용하여 어느 시기에 경보가 발생하는지 확인하였다. 추후에 실선 적용을 통하여 문제점을 식별하고 알고리즘을 고도화한다면 소형 선박의 운항자가 충돌 상황을 사전에 인지하는데 정보를 제공할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.213-227
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• 2019

본 논문에서는 베이즈 신경망을 결합한 종단 간 딥러닝 모형을 한국어 음성인식에 적용하였다. 논문에서는 종단 간 학습 모형으로 연결성 시계열 분류기(connectionist temporal classification), 주의 기제, 그리고 주의 기제에 연결성 시계열 분류기를 결합한 모형을 사용하였으며. 각 모형은 순환신경망(recurrent neural network) 혹은 합성곱신경망(convolutional neural network)을 기반으로 하였다. 추가적으로 디코딩 과정에서 빔 탐색과 유한 상태 오토마타를 활용하여 자모음 순서를 조정한 최적의 문자열을 도출하였다. 또한 베이즈 신경망을 각 종단 간 모형에 적용하여 일반적인 점 추정치와 몬테카를로 추정치를 구하였으며 이를 기존 종단 간 모형의 결괏값과 비교하였다. 최종적으로 본 논문에 제안된 모형 중에 가장 성능이 우수한 모형을 선택하여 현재 상용되고 있는 Application Programming Interface (API)들과 성능을 비교하였다. 우리말샘 온라인 사전 훈련 데이터에 한하여 비교한 결과, 제안된 모형의 word error rate (WER)와 label error rate (LER)는 각각 26.4%와 4.58%로서 76%의 WER와 29.88%의 LER 값을 보인 Google API보다 월등히 개선된 성능을 보였다.

• 산업융합연구
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• 제16권3호
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• pp.9-15
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• 2018

본 연구는 간호대학생의 공감능력과 정신질환에 대한 태도와의 관련성을 확인하고 공감이 정신질환자에 대한 태도의 하위척도에 미치는 영향력을 파악하기 위해 시행되었다. 연구대상자는 D광역시에 소재한 간호학과에 재학중인 4학년을 대상으로 2017년 6월에 자료 수집하였으며 SPSS.19프로그램을 이용하여 통계처리 하였다. 연구결과 간호대학생의 공감능력은 정신질환자에 대한 태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 각각의 하위척도에 미치는 공감능력의 설명력은 자비심에 18%, 권위주의에 16%, 사회생활제한 영역에 9%, 지역정신보건개념에 4%로 나타났다. 결론적으로 공감능력이 높아질수록 정신질환자에 대한 권위주의가 낮아지고 자비심은 증가되며 사회생활지원에 대해 긍정적이며 지역정신보건개념이 긍정적으로 형성되어 전반적으로 정신질환자에 대한 긍정적인 태도가 증가되는 것으로 확인되었다. 따라서 간호 대학생의 치료적 관계 형성을 위해 요구되는 공감 능력 함양을 위한 체계적인 교육과 훈련이 필요하며 이 같은 노력은 정신질환자에 대한 인식개선에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.701-715
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.187-194
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• 2021

다양한 형태로 표면 웹에 급증하고 있는 공개정보(OSINT)는 프로파일링 기법을 사용하여 범죄 수사에도 활용할 수 있다. 이러한 기술은 미국 등 외국의 수사기관에서는 상당히 보편화되었으며 일부는 고도화 작업도 진행하고 있다. 반면에 국내의 경우 많이 사용하지 못할 뿐 아니라 수사 인력의 개인적 경험과 지식수준에 따라 획득하는 정보의 양과 질에 있어서 큰 편차를 보이고 있다. 본 논문에서는 가장 잘 알려진 Bazzell의 모델과 달리 한국적 웹 환경을 고려하고 시간 정보까지 제공해주는 한국형 공개정보 기반 프로파일링 기법을 개선된 워크플로우를 중심으로 제시한다. 아울러 프로파일링의 효율성 향상을 목적으로 설계한 검색 데이터베이스의 스키마도 제시한다. 이곳에서 제시한 기법을 사용하면 범죄 수사에서 있어서 일정 수준의 양과 질을 보장하는 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라, 관련 수사 인력에 대한 표준 훈련 과정으로도 사용할 수 있다. 아울러 이 기법을 활용한 범죄 수사의 실효성과 효율성을 높이려면 법률적 기반강화 및 동화된 기술 도입이 더 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.469-481
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• 2022

이 연구는 여고 기숙사에서 피난 시 층별 및 실별 인원 배치에 따른 RSET(피난소요시간)을 분석하여 피난 안전성을 높이는 데 있다. 이를 위해 학생 개개인의 체력이 피난에 영향을 미칠 수 있다는 전제 하에 그동안 연구되지 않았던 PAPS 결과를 분석하여 피난 시뮬레이션에 반영하였다. PAPS 결과를 바탕으로 4개의 시나리오를 적용하되 피난로 미지정 시와 지정 시로 구분하여 Pathfinder를 활용한 피난 시뮬레이션을 실시하였다. 시나리오 중에서 피난로 지정 시 시나리오 4가 RSET 168.5초로 가장 빠르게 나타났다. 본 연구의 결과, 학생체력을 배제한 체 학력신장과 생활지도에 중점을 두고 기숙사생을 배치하는 것은 피난 안전성에 문제가 있으며, 이에 대한 개선책으로 PAPS를기반으로 평가등급이 낮은 학생들을 저층, 평가등급이 높은 학생들을 고층에 배치하고 실별 피난로를 지정하는 것이 피난 안전성에 효과적임을 확인할 수 있었다. 향후 연구과제로는 실질적인 피난대피훈련을 통하여 피난 안전성을 높이는 방안과 여학생들의 생활습관 및 체력을 반영한 피난 안전성 평가 방안의 연구가 필요하다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.