• 재활복지
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• 제22권1호
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• pp.87-114
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• 2018

본 연구는 취업한 뇌성마비인의 직업유지기간에 영향을 미치는 요인들을 실증적인 분석을 통하여 구명하고 이를 바탕으로 뇌성마비근로자가 직업을 지속적으로 유지하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 뇌성마비근로자의 일반적인 특성을 파악하고, 인구학적 요인, 장애관련 요인, 취업관련 요인, 사회환경 요인들이 뇌성마비근로자의 직업유지기간에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 분석을 위하여 뇌성마비근로자 233명을 대상으로 빈도분석과 기술통계 그리고 t-test와 일원배치 분산분석을 실시하였다. 뇌성마비근로자의 직업유지기간에 영향을 미치는 요인분석 결과를 살펴보면, 직업유지기간에 영향을 미치는 4요인 17개 변수 가운데 15개 변수가 통계적으로 정적으로 유의미한 결과를 나타내었다, 인구학적 요인에서 직업유지기간에 유의미한 영향을 미치는 변수는 연령, 가구소득, 결혼상태, 교육수준으로 나타났다. 장애관련 요인에서는 장애등급, 장애원인, 의사소통능력이었으며, 취업관련 요인에서는 임금, 고용형태, 장애관련기관 및 기업, 직무형태, 직업훈련, 자격증이었고, 사회환경요인에서는 보조공학기기, 근로지원인서비스가 영향요인이었다.

• 재활복지
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• 제21권2호
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• pp.63-88
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• 2017

본 연구는 재난취약계층인 청각장애인의 재난관리 및 지원체계에 관한 연구가 상당부문 공백으로 남아있다는 문제의식 하에, 청각장애인을 대상으로 재난대응 욕구 전반에 대한 실태를 조사해 양적으로 분석하고, 재난 구조과정 최일선에 있는 소방공무원들과의 심층인터뷰를 통한 질적 분석을 함께 제시함으로써 청각장애인의 재난대응 욕구에 대한 이해를 높이고 정책방안을 모색해 보고자 했다. 분석결과, 위험상황에서의 도움을 요청하는 수단 확보 및 구조 과정에서의 정보전달과 관련된 의사소통 욕구, 재난 발생 시 효과적인 대피능력 및 훈련정도를 의미하는 이동(이송) 욕구, 신체적 정신적 응급조치에 대한 사전준비 정도 및 구조 구급과정에서의 건강정보의 전달과 관련된 의료적 돌봄 욕구, 재난 발생 시 발생되는 피해를 스스로 최소화하기 위해 준비된 정도를 의미하는 자립성 유지 욕구, 재난취약계층에게 제공되는 공식화된 맞춤형 지원체계에 해당하는 슈퍼비전 욕구 등 5대 재난대응욕구 전반에서 청각장애인의 재난대응 욕구충족 수준은 상당히 미흡한 것으로 분석되었다. 청각장애인의 재난관리 보장을 강화하기 위해 시각경보장치의 확대설치 지원 확충 및 화상수화통역서비스 활용 강화, 재난대응 교육 훈련 프로그램의 내실화, 건강정보카드 보유 장려 및 장애인지정병원제도 신설, 맞춤형 재난지원체계와 재난관리 거버넌스 활성화를 위한 예산 및 정책 확대 등을 제안했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.15-21
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• 2019

가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.249-259
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• 2019

본 연구 목적은 대학생의 대학적응, 인성, 의사소통능력, 대인관계 유능성이 현장실습적응에 미치는 영향을 분석하기 위해 시행하였다. G도의 J시와 C시에 소재한 대학교 간호대학생과 의과대학생 231명을 대상으로 하였으며, SPSS/WIN 20.0를 이용하여 Baron & Kenny의 3단계 절차를 이용한 다중회귀분석과 Sobel test를 이용한 매개효과의 유의성을 검증하였다. 현장실습적응에 직접적인 영향은 대학적응(${\beta}=.22$, p=.003)과 대인관계 유능성(${\beta}=.38$, p<.001)이었으며, 인성과 의사소통능력은 현장실습적응에 직접적인 영향을 미치는 효과(${\beta}=.02$, p=.740), (${\beta}=.04$, p=.590)는 유의하지 않았으나 대인관계 유능성을 통한 간접효과가 유의하였다(${\beta}=.15$, p=.004), (${\beta}=.19$, p=.011). 인성과 의사소통능력이 대인관계 유능성을 매개로 현장실습적응에 영향을 미치는 요인이므로, 대학에서 바람직한 인성교육과 의사소통능력, 대인관계 향상을 위한 훈련프로그램 마련이 중요하다.

• 융합정보논문지
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• 제9권9호
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• pp.13-19
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• 2019

본 논문은 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량에서 SCMS와 파일롯 정책에 대해 분석하였다. SCMS는 인증, 무결성, 프라이버시, 그리고 상호운용성을 보장한다. 미국의 SCMS 지원위원회는 국가단위의 SCMS를 설립하고 시스템 전반에 대한 통제 역할을 수행하고 있다. 물론 보안 정책 수립 그리고 절차와 훈련 프로그램을 도입한다. 본 논문에서는 C-ITS에 적용하는 SCMS의 필요성에 대해 논의하였다. 그리고 SCMS의 구조에 대해 분석하였고 미국 정부의 커넥티드 차량의 파일롯 정책에 대해 고찰하였다. SCMS의 필요성에 대한 논의에서 차량과 차량 사이에 SCMS의 역할과 책임성이 중요하다는 사실을 강조하였다. 보안 인증 관리시스템에서는 구조를 살펴보았는데 차량이나 RSU에 사용되는 인증서의 유형에 대해 분석하였다. 인증서에 따른 기능과 특성을 분석하였다. 또한 SCMS가 가지는 비정상 행위에 대한 탐지와 경고 기능에 대한 고찰과 함께 기본 안전성 메시지의 기능에 대해서 분석하였다. 마지막으로 현재 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량의 파일롯 프로젝트의 현황을 분석하였다. 테스트에 사용되는 환경과 함께 관련 메시지에 대해서도 분석하였다. 파일롯 프로젝트를 추진함에 있어서 발생하는 논의점에 대해서도 살펴보았다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.339-346
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• 2019

연구목적: 사실 재난대응을 잘하기 위해서는 발생한 재난에 대한 철저한 분석과 평가로 자연스럽게 완화 및 대비가 이루어져야 했어야 함에도 불구하고 "대응 ${\rightarrow}$ 복구 ${\rightarrow}$ 완화 ${\rightarrow}$ 대비${\rightarrow}$ ${\ldots}$"가 선(善)순환적으로 작동되지 않아 분절적 재난관리가 반복되었다. 연구방법: 여러 다각적인 연구방법 및 분석을 통해 결국 사회재난 중심 재난관리체제인 우리나라에서 지역사회의 재난회복력을 높이기 위해서는 연구결과: (1) "시민 안전교육 및 훈련" (2) "시민대상 실시간 재난정보제공 및 공유" (3) "재난정보 및 경보시스템 네트워크(연결망) 구축" (4) "재난분석과 평가(위험성 및 취약성 평가)" (5) "재난완화계획"(6) "정부 간(間) 협조체계 구축" 등 주요 구성요소가 재난관리정책에 구체적으로 반영되어 실현되어야 함을 검증하였다. 결론: 이제는 더 이상 악(惡)순환적 또는 단절적 재난관리가 아닌 선(善)순환적 연결된 재난관리가 되어야 한다. 재난관리를 더 잘하기 위해서는 완화 및 대비 영역에서 재난대응에 영향을 주는 재난회복력 주요 구성요소가 재난관리의 선(善)순환적인 연결고리에 작동할 수 있도록 재난관리정책에 우선적으로 반영되어야 할 것이다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권4호
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• pp.442-449
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• 2019

Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.285-290
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• 2021

의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한기관윤리심의기구협의회지
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• 제3권1호
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• pp.11-18
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to investigate a satisfaction survey of untact education and platforms that can be used for untact education to provide recommendations on future development of Education of Persons Conducting Clinical Trials. Methods: Online survey was distributed among students who have taken Untact Education of Persons Conducting Clinical Trials. The result was separated according to topic and descriptive statistics was used for analysis. The satisfaction survey used 10-point scale. Results: Of the 1,720 students who received the survey, 1,347 (78.3%) responded to the lecture satisfaction survey. The satisfaction level for broadcasting program (Kakao TV), an untact educational platform for the education of clinical trial workers at Kyung Hee University Medical Center, was relatively high with 8.09±1.99 points. Average score respondents recommending Kyung Hee University Untact Education of Persons Conducting Clinical Trials was 8.03±1.83 and customer recommendation score (Net Promotor Score) was 27.1%. Satisfaction level of the preferred training time was divided into weekday-morning (8-11 AM) (8.16±1.75), weekday-afternoon (12-4 PM) (7.73±2.07), weekday-evening (5-9 PM) (7.78±2.22), and weekend-morning (9-11 AM) real-time untact education (8.48±1.76) and analyzed. There was a noticeable difference between weekend-morning and weekday-afternoon (p<0.0001) and weekend-morning and weekday-evening (p=0.0001) real-time untact education. When asked about conducting education after COVID-19 pandemic ends, 79.2% (1,012 of 1,279) of the respondents answered that they prefer real-time untact education while 20.8 % (266 of 1,279) preferred face-to-face education. Conclusion: Online education, without time and space constraint, is expected to be the mainstream market in Korea for Education of Persons Conducting Clinical. Kyung Hee University Untact Education of Persons Conducting Clinical has achieved above average satisfaction using Kakao TV. Kyung Hee University Real-time Untact Education of Persons Conducting Clinical Net Promotor Score is 27.1%, which is above industry average, communication with trainees should be considered to improve Net Promotor Score.

• 재활치료과학
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• 제10권1호
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• pp.63-75
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• 2021

목적 : 본 연구는 보건소에 근무하는 작업치료사들의 지역사회 재활 및 보건서비스 제공에 관한 업무 경험에 대한 이해를 통해 향후 건강한 지역사회를 만들기 위해 보건소 작업치료사들의 역할 및 업무들을 알아보고자 하였다. 연구방법 : Giorgi의 현상학적 연구방법론을 적용하여, 지역사회 내 근무하는 보건소 작업치료사 6명에게 심층 인터뷰를 진행하였다. 사전 동의를 통해 대화 내용은 녹음되었고, 녹음된 자료는 패턴화된 반응이나 주제를 분석하고자 Colaizzi의 주제 분석법(Thematic analysis) 7단계에 따라 분석하였다. 결과 : 분석 결과, 4개의 범주와 16개의 주제, 24개의 하위요인을 도출하였다. 보건소 내 작업치료사가 주로 행하는 업무 영역 및 역할은 대상자 평가, 방문재활치료, 치매관리사업, 지역사회 연계사업으로 나타났다. 그 외 작업치료사가 느끼는 건강한 지역사회를 만들기 위해 향후 보건소에서 필요한 중재는 사례관리 및 프로그램 매니지먼트, 다양한 보상적 접근방법 적용, 건강한 생활습관을 위한 중재로 나타났다. 보건소 근무 시 작업치료사들이 경험하는 어려움으로는 작업치료사의 인력 부족, 고용 불안정으로 인한 사기저하, 실적 위주의 행정 정책으로 인한 업무의 부담감, 전문인력 간 소통의 부족으로 나타나는 업무 효율성 저하가 나타났다. 반면에 보건소에서 근무하는 작업치료사들이 느끼는 보람으로는 치료의 자율성 보장을 가장 큰 장점으로 응답하였다. 보건소 작업치료사의 역량 강화를 위해 필요한 교육으로는 보건행정, 보건소 실습으로 나타났다. 결론 : 본 연구결과는 현재 보건소 및 치매 안심 센터의 필수인력으로 자리 잡은 작업치료사들의 향후 업무 범위 및 역할과 관련된 가이드라인과 지역사회 공공서비스 내 역량 있는 작업치료사를 양성하기 위한 교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.