본 연구는 항만혁신클러스터의 성공을 위한 평가요소를 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 항만혁신클러스터 성공을 위한 평가항목을 정책, 자원, 운영 등 3가지로 구분하였다. 그리고 3항목은 다시 12개의 요소로 세분화하였다. 뉴럴네트웍에 의한 훈련 및 검증을 위해 전체 30개의 설문자료를 훈련용과 검증용으로 각각 15부씩 구분하고, 구분된 자료를 이용하여 훈련 및 검증하였다. 코호넨 네트웍에 의해 수행한 결과 예측의 정확성은 $73.33\%$로 나타났다. 평가항목 및 세부요소의 중요도는 코호넨 네트웍에 의해 산출되었다. 그 결과 항만혁신 클러스터의 성공을 예측한 그룹의 경우에는 자원항목이 다른 항목에 비해 가장 중요한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 차세대 EMS(Next Generation Energy Management System : NG-EMS) 급전원 훈련 시뮬레이터(Dispatcher Training Simulator : DTS)의 이벤트 시나리오 기능 개발 및 모의에 대해 기술한다. DTS는 EMS 급전원의 훈련을 위한 시스템으로서 EMS와 동일한 동적인 환경에서 시스템 조작, 사고모의 및 사고복구 기능을 제공한다. 이벤트 시나리오 기능은 급전원 훈련교관의 훈련 진행을 위해 필요한 기능으로 이벤트, 이벤트그룹, 요청이벤트, 조건이벤트, 시간이벤트, 시나리오로 구성한다.
본 연구의 목적은 만성뇌졸중 환자에게 승마 시뮬레이터 기계를 이용한 운동이 환자의 균형능력에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 한다. 연구대상자와 연구방법으로는 67명의 만성 뇌졸중 환자를 승마운동그룹(n=34)과 일반 매트운동그룹(n=33)으로 나누어 두 그룹 모두 병원에서 일반적인 운동치료를 실시한후 추가적으로 승마운동과, 매트운동을 실시하였다. 운동시간은 주당 5회 8주동안 35분간 실시하였다. 균형능력 평가는 무게중심의 동요 거리를 통해 측정하였다. 결과는 두그룹 모두 눈을 뜬상태에서 균형능력이 증가하였으나($^*$p<0.05), 눈을 감은 상태에서는 지상운동군보다 수중운동군에서 통계적으로 유의한 균형능력 증가가 나타났다($^*$p<0.05). 연구 결과를 바탕으로 승마 시뮬레이터 훈련이 만성뇌졸중 환자의 균형능력 향상에 효과적이다.
본 연구는 조절훈련을 통한 기능성 근시개선 효과를 유발할 수 있는, ICT 기반의 시력회복용 웨어러블 디바이스의 개발에 관한 것이다. 시력훈련기기(OTUS)는 헤드마운트 형태를 가지는 웨어러블 디바이스로써 섬모체 근육의 수축과 이완, 눈모음과 눈벌림을 자연스럽게 자극하는 조절 훈련기기이다. 사용자는 디바이스를 통해 저장된 개인 시력정보를 바탕으로 맞춤형 시력훈련을 진행할 수 있다. 실험에서는 기능성 근시를 유발한 후 두 그룹(비교군 16명, 조절훈련군 16명)에 대해 조절훈련으로 인한 증상의 개선 효과를 비교 분석하였다. 그 결과 조절훈련군에서 기능성 근시가 평균 0.44D±0.35(p<0.05)로 개선되었다. 이 연구가 시력훈련기기(OTUS)의 기능성 근시에 대한 유효성을 밝히고 있지만, 기능성 근시를 장기간 제어할 수 있는 가능성을 입증하기 위해 추가적인 임상시험이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 정상 성인에게 지상, 수중, 가상현실 운동을 실시하여 균형 능력과 근 활성도에 어떠한 영향을 미치는지 알아 보고자 한다. 연구 방법은 정상성인 48명을 대상으로 6주간 지상 운동그룹(n=16), 수중 운동그룹(n=16), 가상현실 운동그룹(n=16)을 시행 하였다. 측정 도구로 Biodex, TWT, EMG,를 사용 하였다. 결과는 운동 후 세 그룹 모두에서 균형 능력과 근 활성도가 운동전에 비해 운동 후 통계적으로 유의한 향상이 있었다(p<.05). 수중 운동그룹과 다른 두 그룹간의 유의한 차이가 있었지만, 지상 운동그룹과 가상현실 운동 그룹간 에는 유의한차이가 없었다(p<.05). 결론은 수중 운동이 지상 운동과 가상현실 운동 보다 균형 능력과 근 활성도 향상에 더 효과적인 중재 방법으로 사용되어질 수 있는 가능성을 제시하였다.
목적: 본 연구는 폭주부족(convergence insufficiency: C.I) 피검사자의 시기능 훈련에 의한 양성융합여력(positive fusion reverse: PFR) 및 사위 변화에 미치는 영향들을 연구하였다. 방법: 대상자는 T안경원의 11명의 폭주부족 피검사자(원거리 정위인 폭주부족 5명, 원거리 외사위인 폭주부족 6명)이며, 피검사자에게 평균 2달 동안 시기능 훈련을 시켰다. 결과: 연구 결과는 시기능 훈련 후 폭주부족 피검사자의 사위와 PFR은 훈련전보다 유의하게 낮아져 있었다(p<0.05). 그리고 폭주부족 피검사자를 원거리 정위 폭주부족(distance orthophoria convergence insufficiency: DO-CI) 그룹과 원거리 외사위 폭주부족(distance exophoria convergence insufficiency: DE-CI) 그룹으로 분리한 조사결과에서도 유사한 결과를 나타냈다. 결론: 본 연구에서 시기능 훈련이 폭주부족 피검사자의 사위와 PFR의 개선 영향이 있는 것으로 나타났다.
사용자 성향을 학습하는 기존의 지능형 에이전트는 사용자의 정보가 일정 수준 이상으로 축적되어 있거나 충분한 훈련 시간을 통하여 사용자의 성향을 학습하였다. 이러한 지능형 에이전트를 유비쿼터스 환경에 적용하였을 때, 사용자는 지능형에이전트가 학습까지의 시간을 기다려아 하며, 필요한 서비스를 적절히 지원받지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 사용자들이 가지고 있는 자원을 공유함으로써 사용자의 성향을 실시간으로 학습할 수 있는 지능형 P2P 모바일 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 평가를 위해 4개의 장소에서 사용자들의 컨텍스트를 공유시키고, 유가한 사용자들을 피어그룹으로 설정하였다. 그리고 이 피어 그룹에서 상관계수가 가장 놀은 사용자의 서비스를 제공한 결과, $80\%$이상의 서비스 만족도를 보였다.
목적 : 본 연구는 감각조절장애 아동에게 청지각 훈련과 병행한 감각통합치료를 시행하여 작업수행, 청각행동문제, 주의집중에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 연구방법 : 감각조절장애로 분류된 아동 만 4~7세 아동 16명을 대상으로 임의표출법으로 실험군 8명 대조군 8명으로 배치하였다. 2017년 7월 1일부터 2017년 10월 18일까지 두 군 모두 감각통합 프로그램을 실시하였고 추가적으로 실험군에는 치료적 듣기 훈련을 실시하였다. 감각통합 치료는 주 2회고 1회기당 40분 치료 후 10분 상담으로 6주 동안 총 12회기를 진행하였고 치료적 듣기 훈련은 주 3회로 1회기당 30분씩 6주동안 총 18회기를 진행하였다. 치료 중재 전 후 작업수행의 변화를 측정하기 위해 캐나다 작업수행 측정(Canadian Occupational Performance Measure; COPM)을 사용하였고 청각과 관련한 행동문제의 변화를 보기 위해 Fisher's 청각행동 체크리스트(Fisher's Auditory Problems Checklist; FAPC)를 사용하였고 아동의 교육현장 에서의 변화를 보기 위해 교사용 유아 주의집중력 척도(Child Attention Scale for Teacher; CAST)를 사용하였다. 결과 : 중재 후 작업수행은 두 그룹 모두 유의한 변화가 나타났으나 두 그룹간은 유의한 변화가 나타나지 않았다. 청각행동문제는 실험군에서만 유의한 변화가 나타났고 두 그룹 간에는 유의한 변화가 나타나지 않았다. 주의집중은 두 그룹 모두 유의한 변화가 나타나지 않았으나 실험군에서 세부항목인'적응성과 감정'영역에서 유의한 변화가 나타났고 두 그룹 간에는 유의한 변화가 나타나지 않았다. 결론 : 치료적 듣기 훈련이 감각조절장애 아동의 청각과 관련한 문제행동을 감소시키는데 긍정적인 영향을 주며 작업수행을 증진시킬 수 있는 중재 방법임을 확인하였다. 임상과 가정에서 듣기 훈련을 적용하여 감각처리능력을 향상시킬 수 있는 근거를 제시한다.
본 논문에서는 불안정판(unstable platform)을 이용한 새로운 인체 평형감각 증진용 훈련 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 불안정판, 컴퓨터 인터페이스, 다양한 소프트웨어로 구성되어 있다. 불안정판은 기울기 센서와 무선 모듈을 내장한 타원형의 단순한 구조이다. 균형 훈련의 효과를 평가하기 위해 표적으로의 이동시간(moving time to the target)과 표적 내 유지시간(duration time in the target)과 같은 파라미터(parameter)를 측정하였다. 균형 훈련은 2주간 행해졌고, 훈련 프로그램에 따라 피험자를 두 그룹으로 나누었다. 그 결과, sine curve trace (SCT)와 block game의 훈련 프로그램을 이용한 반복적인 훈련을 통해 이동시간은 짧아졌고, 유지시간은 길어졌다 특히, 피험자가 균형을 유지하기 어려웠던 방향에서의 개선이 두드러졌다. 이로써 본 시스템은 훈련 후 피험자의 평형감각을 향상시킬 수 있었고, 효과적인 평형감각 훈련시스템으로써 임상에의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
뉴-럴 네트워크와 자동운전 데이터 셋을 개발하는 목표중의 하나가 데이터 셋을 분할함에 따라서 움직이는 물체를 검출하는 성능을 개선하는 방법이 있다. 다크넷 (DarkNet) 프레임 워크에 있어서, YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 훈련하는 셋과 검증 셋으로 사용되었다. Udacity 데이터 셋의 7개 비율에 따라서 이 데이터 셋은 훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋을 포함한 3개의 부분 셋으로 나누어진다. K-means++ 알고리즘은 7개 그룹에서 개체 Box 차원 군집화를 수행하기 위해 사용되었다. 훈련을 위한 YOLOv4 네트워크의 슈퍼 파라메타를 조절하여 7개 그룹들에 대하여 최적 모델 파라메타가 각각 구해졌다. 이 모델 파라메타는 각각 7 개 테스트 셋 데이터에 비교하고 검출에 사용되었다. 실험결과에서 YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 트럭, 자동차, 행인으로 표현되는 움직이는 물체에 대하여 대/중/소 물체 검출을 할수 있음을 보여 주었다. 훈련 셋과 검증 셋, 테스트 셋의 비율이 7 ; 1.5 ; 1.5 일 때 최적의 모델 파라메타로서 가장 높은 검출 성능이었다. 그 결과값은, mAP50가 80.89%, mAP75가 47.08%에 달하고, 검출 속도는 10.56 FPS에 달한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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