• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권11호
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• pp.1-8
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• 2005

본 논문은 MEMS (Micro-Mechanical-Electronic System) 기술을 이용한 온도, 압력, 습도 복합 센서의 설계와 제작, 그리고 평가에 관한 것이다. 이러한 MEMS 복합 센서는 휴대 전화나 PDA와 같이 가정용 제품에 사용되어 환경을 모니터링하는 건강 측정용 센서로서 사용될 것이다. 이 연구의 범위는 이러한 개별 센서의 연구 및 모든 센서를 하나의 실리콘 웨이퍼 상에서 집적할 수 있는 구조에 관한 연구, 그리고 복합 센서를 MEMS 공정에서 제작할 수 있는 공정 호환성에 대한 연구와 얻어진 센서 prototype의 측정, 평가로 이루어져 있다. 이 연구에서 우리는 온도와 압력 센서의 경우에는 선형성과 이력특성이 $1\%FS$안에 들어오는 특성을 얻었으며 단지 습도 센서의 경우에는 $5\%FS$에 해당하는 선형성과 이력 특성을 얻었다. 다만 원리적으로 습도 센서의 동작 특성은 비선형적이며 우리가 3차로 근사화할 경우에 보다 낳은 결과를 얻을 것을 기대할 수 있다. 이러한 특성을 더욱 개선하기 위한 것은 추후의 연구 영역이 될 것이다.

• 대한간호학회지
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• 제39권5호
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• pp.700-708
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• 2009

Purpose: This study was done to test the validity and reliability of the Adolescent Mental Problem Questionnaire (AMPQ) for Korean high school students. Methods: The AMPQ was designed to assess adolescents', mental health status and problem behavior (Ahn, 2006). A methodological study design was used with exploratory factor analysis, Pearson's correlation coefficients, and a fitness of the modified model for validity. Also, Cronbach's alpha coefficients and alternative-form method for reliability were used. AMPQ was tested with a sample of 36,313 high school students. The participants consisted of 18,701 males and 17,612 females. Results: Seven factors were extracted through factor analysis: 'Psychiatric problems', 'Delinquency', 'Academic troubles', 'Family problems', 'Hazardous behavior', 'Harmful circumstance', 'Eating problems'. These factors explained 51.1% of the total variance. The fitness of the modified model was good ($X^2$=38,413.76, Goodness of Fit Index [GFI]=.94, Adjusted Goodness of Fit Index [AGFI]=.93, Comparative Fit Index [CFI]=.95, Root Mean Square Error of Approximation [RMSEA]=.05), and concurrent validity with Korea-Youth Self-Report [K-YSR] was .63. Cronbach's alpha coefficient of the 31 items was .85. Conclusion: The results of present study suggest that the modified AMPQ instrument may be useful for efficiently assessing mental health status and problem behavior in late adolescent, high school students.

• 지역사회간호학회지
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• 제28권4호
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• pp.513-523
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• 2017

Purpose: We evaluated the psychometric properties of a questionnaire on the acceptance of the quality improvement information system (QIIS) among long-term care workers (mostly nurses). Methods: The questionnaire composes of 21 preliminary questions with 5 domains based on the Technology Acceptance Model and related literature reviews. We developed a prototype web-based comprehensive resident assessment system, and collected data from 126 subjects at 75 long-term care facilities and hospitals, who used the system and responded to the questionnaire. A priori factor structure was developed using an exploratory factor analysis and validated by a confirmatory factor analysis; its reliability was also evaluated. Results: A total of 16 items were yielded, and 5 factors were extracted from the explanatory factor analysis: Usage Intention, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Social Influence, and Innovative Characteristics. The five-factor structure model had a good fit (Tucker-Lewis index [TLI]=.976; comparative fit index [CFI]=.969; standardized root mean squared residual [SRMR]=.052; root mean square error of approximation [RMSEA]=.048), and the items were internally consistent(Cronbach's ${\alpha}=.91$). Conclusion: The questionnaire was valid and reliable to measure the technology acceptance of QIIS among long-term care workers, using the prototype.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.359-365
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• 2001

본 논문에서는 바이러스-진화 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 기저 함수 확장을 이용한 표적 추적 시스템의 설계 방법을 제안한다. 일반적으로 표적 추적의 목적은 센서로부터 얻어진 표적의 과거 위치에 기반하여, 미래에 대한 표적의 궤적을 추정하는 것이다. 확장 칼만 필터와 같은 전통적이고 수학적인 비선형 필터링 기법에서 강한 비선형성은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 비선형 필터링 기법의 장점을 결합한다. 제안된 방법에서, 확장 칼만 필터의 파라미터로 학습 데이터를 구성하고, 강한 근사화 능력을 가지는 퍼지 기저 함수에 유전 알고리즘의 유전적 다양성 상실로 이한 조기 수렴을 방지하는 바이러스-진화 유전 알고리즘을 결합하여, 파라미터와 규칙 수를 동시에 동정시킴으로써 확장 칼만 필터의 오차를 보정한다. 마지막으로, 제안된 방법은 3차원 상의 모의 실험을 통해 그 성능이 입증된다.

• Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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• 제1권3호
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• pp.157-167
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• 2015

In order to provide simple and accurate wave theory in design of offshore structure, an analytical approximation is introduced in this paper. The solution is limited to flat bottom having a constant water depth. Water is considered as inviscid, incompressible and irrotational. The solution satisfies the continuity equation, bottom boundary condition and non-linear kinematic free surface boundary condition exactly. Error for dynamic condition is quite small. The solution is suitable in description of breaking waves. The solution is presented with closed form and dispersion relation is also presented with closed form. In the last century, there have been two main approaches to the nonlinear problems. One of these is perturbation method. Stokes wave and Cnoidal wave are based on the method. The other is numerical method. Dean's stream function theory is based on the method. In this paper, power series method was considered. The power series method can be applied to certain nonlinear differential equations (initial value problems). The series coefficients are specified by a nonlinear recurrence inherited from the differential equation. Because the non-linear wave problem is a boundary value problem, the power series method cannot be applied to the problem in general. But finite number of coefficients is necessary to describe the wave profile, truncated power series is enough. Therefore the power series method can be applied to the problem. In this case, the series coefficients are specified by a set of equations instead of recurrence. By using the set of equations, the nonlinear wave problem has been solved in this paper.

• 센서학회지
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• 제7권6호
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• pp.418-425
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• 1998

로봇을 비롯한 자동화 기계의 3차원 작업에서 스테레오 카메라는 가장 널리 사용되는 센서 장치이다. 스테레오 카메라를 사용함으로써 3차원 실세계 공간내 임의 목표점의 위치를 측정할 수 있으며, 카메라의 보정은 이를 위한 중요한 선행작업이다. 기존의 카메라 보정법은 크게 선형과 비선형의 기법으로 나눌 수 있는데, 선형의 기법은 간단하나 정확도의 면에서 문제점을 지니고, 비선형 기법은 렌즈의 왜곡을 보상하기 위한 모델링 과정과 이의 비선형 해를 구하는 비교적 복잡한 과정을 필요로 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 한 해결방안으로 인공신경망을 적용하는 방법을 연구하고 그 결과를 제시한다. 특히 역전파 알고리즘에 의해 학습된 다층 신경망의 함수 근사화 능력을 활용하여 선형기법의 오차 패턴을 학습함으로써 간단하고 효과적으로 계측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.161-170
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• 2012

본 연구는 선행연구에서 도출된 무용영재성 구성요인을 바탕으로 무용영재를 판별할 수 있는 구조화된 평가도구를 개발하는 것이 목적이다. 무용영재의 잠재성을 대변할 수 있는 적합한 문항을 개발하기 위하여 무용영재성 구성요인인 신체적 조건, 동작수행능력, 표현 및 창의성, 무용태도 요인을 바탕으로 초기문항을 개발하였다. 1차 기초조사는 무용을 전공자와 직업무용단 단원 등을 조사 대상자로 선정하여 총 206명에게 실시하였고, 설문조사 결과자료를 바탕으로 기술통계 분석과 신뢰도 분석, 그리고 탐색적 요인분석을 실시하였다. 그 결과, 4요인(신체적요인, 표현 및 창의성, 무용태도, 동작수행능력)과 20개의 문항이 선정되었다. 선정된 모형(4개의 구인과 20개의 문항)의 적합도를 알아보기 위하여 1차 설문조사 대상과는 다른 무용전공생과 직업무용단 단원 등을 선정하여 총 292명에게 2차 기초조사를 실시하였다. 설문조사 결과자료를 바탕으로 확인적 요인분석을 실시한 결과, 모든 적합도 지수가 기준치에 만족하는 것으로 나타났다. 본 결과를 통해 4요인의 20개인 문항에 대한 모형은 적합한 것으로 판명되어 최종으로 채택하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권7호
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• pp.378-388
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• 2000

In this paper, we propose Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) based on Polynomial Neural Networks(PNN) and Fuzzy Neural Networks(FNN) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed FPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and PNN. The one and the other are considered as the premise part and consequence part of FPNN structure respectively. As the consequence part of FPNN, PNN is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and self-organizing networks that can be generated. FPNN is available effectively for multi-input variables and high-order polynomial according to the combination of FNN with PNN. Accordingly it is possible to consider the nonlinearity characteristics of process and to get better output performance with superb predictive ability. As the premise part of FPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference as fuzzy inference method and error back-propagation algorithm as learning rule. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. And we use two kinds of FNN structure according to the division method of fuzzy space of input variables. One is basic FNN structure and uses fuzzy input space divided by each separated input variable, the other is modified FNN structure and uses fuzzy input space divided by mutually combined input variables. In order to evaluate the performance of proposed models, we use the nonlinear function and traffic route choice process. The results show that the proposed FPNN can produce the model with higher accuracy and more robustness than any other method presented previously. And also performance index related to the approximation and prediction capabilities of model is evaluated and discussed.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.397-408
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• 2018

표본조사에서는 정확한 모수 추정을 위한 다양한 방법이 개발되었으며 이 중에서 보조정보를 이용한 비추정량 또는 회귀추정량이 흔히 사용된다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 비형태추정량(ratio type estimator)은 비추정량의 단점을 보완하여 추정의 정확성을 향상시키는 것으로 알려져 있다. 그러나 비형태추정량은 편향이 있는 것으로 알려져 있어 이를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 편향을 제거하기 위해 비형태추정량에 새로운 모수를 추가한 일반화 비형태추정량(generalized ratio-type estimator)을 제안하였다. 또한 사업체조사와 같이 등분산성을 만족하지 않는 자료에서 추정의 정확성 향상을 위해 모형의 오차에 포함된 분산 모수를 추정하고 제안된 추정량을 적용하는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해 일반화 비형태추정량은 기존의 비추정량에 비해 매우 우수한 결과를 주는 것을 확인하였다.

• 대한간호학회지
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• 제48권3호
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• pp.362-374
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• 2018

Purpose: This study aimed to develop a triage competency scale (TCS) for emergency nurses, and to evaluate its validity and reliability. Methods: Preliminary items were derived based on the attributes and indicators elicited from a concept analysis study on triage competency. Ten experts assessed whether the preliminary items belonged to the construct factor and determined the appropriateness of each item. A revised questionnaire was administered to 250 nurses in 18 emergency departments to evaluate the reliability and validity of the scale. Data analysis comprised item analysis, confirmatory factor analysis, contrasted group validity, and criterion-related validity, including criterion-related validity of the problem solving method using video scenarios. Results: The item analysis and confirmatory factor analysis yielded 5 factors with 30 items; the fit index of the derived model was good (${\chi}^2/df=2.46$, Root Mean squared Residual=.04, Root Mean Squared Error of Approximation=.08). Additionally, contrasted group validity was assessed. Participants were classified as novice, advanced beginner, competent, and proficient, and significant differences were observed in the mean score for each group (F=6.02, p=.001). With reference to criterion-related validity, there was a positive correlation between scores on the TCS and the Clinical Decision Making in Nursing Scale (r=.48, p<.001). Further, the total score on the problem solving method using video scenarios was positively correlated with the TCS score (r=.13, p=.04). The Cronbach's ${\alpha}$ of the final model was .91. Conclusion: Our TCS is useful for the objective assessment of triage competency among emergency nurses and the evaluation of triage education programs.