• Tuberculosis and Respiratory Diseases
• /
• 제50권1호
• /
• pp.122-126
• /
• 2001

저자들은 신경섬유종증 환자에서 우측 내유동맥에 생긴 가성동맥류의 파열로 인한 자연 혈흉을 진단하고 혈관색전술로 치료한 1예를 경험하였기에 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.

• 보건교육건강증진학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.59-73
• /
• 2013

Objectives: The study is aimed at examining the individual reasons and regional/environmental factors of online search on suicide using social big data to predict practical behaviors related to suicide and to develop an online suicide prevention system on the governmental level. Methods: The study was conducted using suicide-related social big data collected from online news sites, blogs, caf$\acute{e}$s, social network services and message boards between January 1 and December 31, 2011 (321,506 buzzes from users assumed as adults and 67,742 buzzes from those assumed as teenagers). Technical analysis and development of the suicide search prediction model were done using SPSS 20.0, and the structural model, nd multi-group analysis was made using AMOS 20.0. Also, HLM 7.0 was applied for the multilevel model analysis of the determinants of search on suicide by teenagers. Results: A summary of the results of multivariate analysis is as follows. First, search on suicide by adults appeared to increase on days when there were higher number of suicide incidents, higher number of search on drinking, higher divorce rate, lower birth rate and higher average humidity. Second, search on suicide by teenagers rose on days when there were higher number of teenage suicide incidents, higher number of search on stress or drinking and less fine dust particles. Third, the comparison of the results of the structural equation model analysis of search on suicide by adults and teenagers showed that teenagers were more likely to proceed from search on stress to search on sports, drinking and suicide, while adults significantly tended to move from search on drinking to search on suicide. Fourth, the result of the multilevel model analysis of determinants of search on suicide by teenagers showed that monthly teenagers suicide rate and average humidity had positive effect on the amount of search on suicide. Conclusions: The study shows that both adults and teenagers are influenced by various reasons to experience stress and search on suicide on the Internet. Therefore, we need to develop diverse school-level programs that can help relieve teenagers of stress and workplace-level programs to get rid of the work-related stress of adults.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.1-8
• /
• 2006

인쇄회로기판이나 플라스틱 패키지 등 다양한 전자소자 부품내 배선간 간격이 갈수록 좁아짐에 따라 최근 많이 발생하고 있는 electrochemical migration(ECM) 현상은 양극에서 이온화된 금속에 의한 conductive anodic filament(CAF) 및 덴드라이트와 같은 전도성 필라멘트의 성장으로 인해 전자부품의 절연파괴를 일으키고 있다. 본 연구에서는 공정조성 Sn-37Pb솔더 합금의 ECM 거동과 부식특성 사이의 연관성 평가를 통해 ECM 우세원소를 파악하기 위해 D.I Water 및 NaCl 용액에서 Water Drop Test(WDT)와 분극실험을 실시하여 서로 비교하였다. WDT 실시 결과 공정조성 Sn-37Pb 솔더 합금에서 Pb-rich 상이 Sn-rich 상보다 우선적으로 양극 패드에서 녹아나서 상대적으로 ECM 저항성이 낮았으며, 음극패드에서 자라난 덴드라이트에도 Pb가 훨씬 많이 존재하였다. NaCl에서의 분극실험 결과 전기화학적으로 부동태 피막을 형성하는 Sn에 비해 Pb의 부식속도가 크게 나타났으며, WDT의 결과와 같은 경향을 보였다. 따라서 공정조성 SnPb 솔더 합금의 부식저항성과 ECM 저항성 사이에는 좋은 상관관계가 존재한다.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.25-33
• /
• 2017

현재의 동영상 서비스 시장은 방대한 양의 콘텐츠를 제공하고 있음에도 불구하고, '새롭고 재미있는 콘텐츠 발견'에 대한 사용자들의 니즈를 완전히 충족시키지 못하고 있다. 이에 온라인 동영상 서비스 분야에서는 추천이나 프로모션과 같이 사용자의 시청 동기를 효과적으로 유발시키는 영역에서의 기술/사용경험의 연구가 꾸준히 제기된다. 사용 동기를 향상 시키는 효과적인 한 방법은 사용자가 서비스의 사용 과정에서 즐거움을 느끼게 하는 것이다. 이 연구에서는 사용의 즐거움을 제공하는 전략으로 '뜻밖의 재미있는 발견'에 주목하였다. 마치 우연히 발견한 좋은 분위기의 카페나 예기치 않았던 장소에서 우연히 만난 친구처럼 '뜻밖의 기쁨, 우연한 발견'을 뜻하는 '세렌디피티(serendipity)'가 적용되면 서비스의 사용에 즐거움을 증진시킬 수 있다고 보았다. 본 연구는 온라인 동영상 환경에서의 세렌디피티를 '뜻밖의 즐거움을 주는 콘텐츠의 우연한 발견'으로 정의한다. 연구에서는 1차적으로 폭넓은 문헌 고찰을 통해 세렌디피티의 다양한 속성들을 이론적으로 도출하였다. 다음으로 사용자 조사 다이어리를 통해 문헌 고찰만으로는 발견하기 힘든 온라인 환경에서의 세렌디피티의 속성을 추가적으로 도출하였다. 이렇게 도출한 세렌디피티의 속성에 대해 각 항목을 평가 문항으로 작성하여 유튜브 환경에서 실험을 진행함으로써 동영상 환경에서 발견되는 세렌디피티 속성을 확인하고 이를 유발하는 잠재적 요인에 대해 관찰하였다. 그 결과, 최종적으로 동영상 환경에서 세렌디피티를 유발하는 4가지 요인을 실증하고 확인하였다. 본 연구는 세렌디피티의 개념적 이해를 돕는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 향후 온라인 동영상 서비스를 비롯한 IT 분야에서 세렌디피티의 역할이나 작용을 분석하고자 하는 후속 연구에 유용한 참고 자료가 된다는 점에서 학술적 의의를 갖는다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.39-54
• /
• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.