서론: 감각통합은 작업치료의 치료적 중재 근거이론(frames of reference)들에서 가장 중요하고 널리 사용되는 것 중 하나이다. 이는 작업치료사인 Jean Ayres가 클라이언트의 적응행동을 향상하기 위한 목적을 두고 발전된 이론이며, 시작된 이래로 많은 작업치료사들이 같은 목표를 가지고 적용해 왔기 때문이다. 감각통합이론을 적용하는 작업치료사로써, 임상에서 감각통합과 그 목표가 되는 적응행동인 작업수행을 치료의 결과로써 증명해 내는 것은 작업치료의 목표가 작업수행의 향상을 전제로 하는 것이기에 매우 중요하며 도전이 되는 것이다. 본론: 본 연구는 작업치료중재과정모델인 OTIPM(Occupational Therapy Intervention Process Model)이라고 하는 하향식(Top-down) 접근의 중재모델을 감각통합의 기능장애를 가지면서 일상의 작업수행에 어려움을 보이는 16세의 청소년에게 적용하여, 감각통합이론의 적용이 작업수행향상에 어떠한 의미를 가지는지 살펴보고자 하였다. 결론: 본 연구에서 적용한 OTIPM의 적용 사례를 통해, 감각통합적인 접근은 클라이언트가 일상에서 수행하기 어려웠던 작업수행에 대한 원인을 추론하는 데 유용하였다. 본 연구의 사례에서 감각통합적인 관점과 접근은 작업수행(Top)에 영향을 주는 기본적인 요소적 문제(Bottom)를 연결하는 첫단계의 중재로써 큰 의미를 가졌고, OTIPM의 적용과정은 클라이언트에게 의미 있는 작업수행을 발견하고 이에 초점을 두어 가장 우선되는 중재를 단계적으로 전개하여, 감각통합치료 이후 실제 작업수행에 초점을 둔 접근을 전개하는 데 유용하였다.
본 연구에서는 자살사망자가 많은 한국사회 중에서도 자살률이 높은 농촌지역 자살사건에 영향을 주는 요인과 경로를 파악하고 이에 기반을 둔 자살예방 대책을 강구하기 위하여 자살원인을 후향적으로 조사하는 심리부검을 진행하였다. 본 연구는 개인의 심리적 측면 뿐 아니라 사회문화적 요인에 초점을 두며 유가족 지원사업을 병행하도록 기획되었다는 점에서 기존의 심리부검연구들과 차별성을 갖는다. 이에 따라 유가족이 동의한 25사례를 조사분석한 결과 농촌지역 자살위기자의 전형적 특성을 파악하고 남성노인, 여성노인, 청장년층 귀향자 유형에 따른 사회문화적 영향요인을 규명할 수 있었다. 그리고 자살원인과 경로를 입체적으로 보여주는 농촌지역 자살의 심리사회적 요인 상호작용 모형을 도출하였다. 이를 토대로 장단기별 농촌지역 자살예방 대책을 구체적으로 제시하였다.
복잡한 공정계통들로 구성된 원자력 발전소에서 정상적인 운전상태를 벗어나 이상사태로 진행될때 이를 조기에 진단하고 사고를 예방할 수 있는 제반 조치를 적절히 취하는 것은 플렌트 가동율을 향상시키고 사고의 심각성을 줄이기 위한 필수요건이 된다 이상사태 발생시 과도현상의 원인과 증상은 모호하고 복잡한 인과관계를 갖기 때문에 운전원의 실수를 유발할 수 있으므로 운전원을 지원할 수 있는 사고진단 시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 일반화된 퍼지 추론 알고리즘의 개선된 퍼지진단방법론을 제시하고, 사고초기단계에서 주요 운전변수의 거동 변화에 따른 사고원인 및 사고유형을 정확하게 예측하고 일부 입력의 오류에도 진단의 신뢰성을 유지할 수 있는 원자력 발전소 사고유형 분류 시스템을 개발하고자 하였다.
화학공장에는 수많은 장치들이 있고 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 이러한 화학공장은 장치집약적인 특징으로 인해 항상 장치의 고장 또는 조업자의 실수로 인한 사고가 일어날 가능성을 안고 있다. 따라서 화학공정에서의 사고를 예방하고 안전을 확보하기 위해서는 잠재적인 사고 가능성 및 위험요인을 사전에 분석하고 예방하는 것이 중요하다. HAZOP 분석은 정성적인 평가 방법 중 가장 체계적이고 논리적인 방법으로 평가받고 있다. 이러한 HAZOP 분석과 같은 안정성 평가를 위해서는 많은 인력, 자원, 시간이 필요하다 따라서 전문가의 인력과 시간을 줄이며 일관된 결과를 얻기 위해 위험성 평가의 자동화가 요구된다. 그리고 자동화를 위한 여러 연구와 방법론이 있었으나 나름대로의 한계가 있었다. 본 연구에서는 기존 방법론의 한계를 극복하기 위해서 화학공정의 안정성 분석자동화 시스템을 구축하고자 한다. 이를 위해 일반적인 위험성 평가에 필요한 지식을 모델링한 다중모델 접근방법을 사용하여 물질지식베이스, 구조지식베이스, 장치지식베이스로 분하여 모델링 하였고, 안전성 분석을 수행하는 세가지의 추론 알고리듬 Deviation Analysis Algorithm, Malfunction Analysis Algorithm, Accident Analysis Algorithm을 개발하여 화학공저의 안정성 분석 자동화 시스템 AHA(Automated Hazard Analyzer)를 구축하였다 이것은 전문가 개발 도구인 G2를 이용하여 구축하였고, 제안된 시스템을 Olefin dimerization 공정의 feed section에 적용하여 유용성을 확인하였다.
최근에 발생하는 웹 사이트 해킹은 기업의 이미지와 평판에 악영향을 끼치는 큰 위협이 되고 있다. 이러한 웹 사이트 변조 행위는 해커의 정치적인 동기나 성향을 반영하기도 하므로, 행위에 대한 분석은 해커나 해커 그룹을 추적하기 위한 결정적인 단서를 제공할 수 있다. 웹 사이트에 남겨진 특정한 메시지나 사진, 음악 등의 흔적들은 해커를 추적하기 위한 단서를 제공할 수 있고, 인코딩 방법과 해커가 남긴 메시지에 사용된 폰트, 트위터나 페이스북 같은 해커의 SNS ID 또한 해커의 정보를 추적하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 zone-h.org의 웹 해킹 사례들로부터 특성들을 추출하고, CBR(Case-Based Reasoning) 알고리즘을 적용하여 침해사고 프로파일링 시스템을 구현하였다. 해커의 흔적과 습관에 관한 분석 및 연구는 추후 사이버 수사에 있어 공격 의도를 파악하고 그에 따른 대응책을 마련하는 데 있어 IDSS(Investigation Detection Support System)로써 중요한 역할을 기대 할 수 있으리라 본다.
건축 프로젝트의 초기단계에서 실시하는 개산견적의 결과값인 예측된 공사비(개산견적 공사비)는 실제 시공한 후 정산한 공사비(실 공사비)와 차이가 발생할 수밖에 없는 리스크가 존재한다. 따라서 개산견적 공사비를 실 공사비와 비교했을 때 얼마나 정확하며 얼마나 신뢰할 수 있는지 평가하고, 개산견적의 신뢰도를 향상시킬 수 있으면 매우 유용하다. 본 연구는 건축 프로젝트 초기단계에서 실시하는 개산견적의 신뢰도를 견적전문가들의 지식을 활용하여 평가하고 이를 바탕으로 신뢰도 향상을 위한 대안을 제시할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구를 수행하기 위하여 실제 개산견적을 수행하고 공사를 실시한 83개의 건설 프로젝트 자료를 수집하였다. 본 연구에서 개발한 개산견적의 신뢰도를 평가하는 모델을 이용하게 되면 발주자 또는 의사결정자는 개산견적 공사비가 얼마나 신뢰할 수 있는 파악할 수 있게 된다. 또한 평가에 대한 검토와 피드백이 가능하여 개산견적 신뢰도 향상을 위한 방안을 모색할 수 있게 된다. 이러한 과정을 통해서 개산견적의 신뢰도에 좋지 않는 영향을 주는 요인의 상황(현황)윤 찾아내어 신뢰도 평가가 높게 되도록 상황을 개선시켜 다시 견적하면 개산견적의 신뢰도를 높일 수 있게 된다.
본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.
국내에서는 아직 보편화 되고 있지 않은 AMR(Automatic Meter Reading)시스템과 수동검침에서 검침한 데이터에 대한 효율적인 운영과 관리를 위해서 더욱 많은 노력이 요구되고 있으며 커져가는 고객의 불만에 대해서 가장 적절한 불만해소 방법으로 정확한 데이터 검침으로 고객의 불만을 만족으로 극대화할 수 있어 야 한다. 이를 위해서 고객의 불만해소와 신뢰성 있는 검침을 해야 할 것이다. 본 논문에서는 수동검침에 대한 검침 데이터의 신뢰성 추천을 위한 데이터마이닝기법(사례기반추론)과 고객관계관리(CRM : Customer Relationship Management)를 확충한 기반으로 한 mCRM(Mobile CRM)시스템을 설계하였다. 제안한 시스템은 mCRM시스템을 통해 고객의 사용 데이터 패턴을 비교하여 유사값(최대값과 최소값)에 벗어나는 검침데이터가 발생했을 때 각 고객에게 이 사실을 모바일로 관리하여 검침 데이터에 대한 신뢰성을 높여 주고 관련 기업에서 추가비용의 부담으로 원격 검침시스템을 구축하지 못할 때 고객에 게 신뢰성과 효율성을 줄 수 있는 mCRM시스템을 설계하고자 한다.
딥러닝을 이용한 객체 검출의 경우 정확도와 실시간성을 모두 요구한다. 그러나, 한정된 자원 환경에서는 수 많은 양의 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 사용하기 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 소형임베디드 장치를 위한 객체 검출을 모델을 제안하였다. 일반적인 검출 모델과 달리 사전 학습된 특징 추출기를 제거한 구조를 사용하여 모델 크기를 최소화하였다. 모델의 구조는 경량화된 컨볼루션 블록을 반복해서 쌓는 구조로 설계하였다. 또한, 검출 오버헤드를 줄이기 위해 영역 제안 횟수를 크게 줄였다. 제안하는 모델은 공개 데이터 셋인 PASCAL VOC를 사용하여 학습 및 평가하였다. 모델의 정량적 평가를 위해 검출 분야에서 사용하는 average precision으로 검출 성능을 측정하였다. 그리고 실제 임베디드 장치와 유사한 라즈베리 파이에서 검출 속도를 측정하였다. 실험을 통해 기존 검출 방법 대비 향상된 정확도와 빠른 추론 속도를 달성하였다.
무응답 및 결측값은 표본 탈락, 설문조사에 대한 답변 회피 등으로 발생하며 정보의 손실 및 편향된 추론의 가능성이 있는 문제가 발생하게 되며, 이 경우 결측값을 적절한 값으로 바꾸는 대체가 필요하게 된다. 본 논문에서는 결측값에 대한 대체 방법으로 제안되었던 평균 대체, 다중회귀 대체, 랜덤 포레스트 대체, K-최근접 이웃 대체, 그리고 딥러닝을 기본으로 한 오토인코더 대체와 잡음제거 오토인코더 대체 방법을 비교한다. 결측값을 대체하는 이러한 방법들에 대해 설명하고, 연속형의 모의실험 데이터와 실제 데이터에 접목시켜 각 방법들을 비교하였다. 비교 결과 대부분의 경우에서 다중 대체 방법인 랜덤 포레스트 대체 방법과 잡음제거 오토인코더 대체 방법의 성능이 좋았음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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