• 한국심리학회지ㆍ건강
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• 제16권3호
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• pp.557-575
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• 2011

본 연구에서는 폐쇄성 수면 무호흡증 환자(obstructive sleep Apnea, OSA)의 연령수준에 따른 주의력 결함 특성을 알아보고, 이들의 주의력 결함이 어떤 수면다원검사 지표들과 관련이 있는지 검토하고자 하였다. 두 하위 연령집단 및 정상군에 대해 전산화 주의력측정검사인 연속수행과제와 변화맹시과제를 실시하였다. 추가적으로 수면다원검사의 하위 지표들을 추출하고 주관적 주간 졸음을 측정하는 엡워스 주간 졸리움 척도도 실시하였다. 연구결과, OSA군은 정상군과 비교하여 연속수행과제에서 누락 오류와 오경보 오류의 수가 유의하게 많은 것으로 나타났고, 변화맹시 과제에서 정반응률이 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 상관분석 결과, OSA군의 주의력 결함은 수면다원검사 지표들 중 저산소혈증과 유의한 상관을 보였다. 결론적으로, OSA군은 부주의하고, 반응 억제에 어려움을 보이며, 환경적 자극들 사이에서 일어나는 중요한 변화를 탐지하는데 결함이 있는 것으로 나타났다. 이러한 주의력 결함의 정도는 연령이 증가함에 따라 더욱 심화되었다. 특히 주의력 결함과 비가역적 대뇌 손상을 초래하는 저산소혈증과의 관련성은 OSA 환자의 인지기능의 손상을 예방하기 위해 조기치료가 필요함을 시사한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.17-34
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• 2021

지식관리가 조직 성과에 중요한 조건으로 인식되면서, 조직들은 지식관리 정책 및 기술에 대한 투자를 증가시키고 있다. 지식관리가 성과를 도출하기 위해서는 개인이 보유하고 있는 좋은 지식을 지속해서 공유하는 것이 필요하다. 본 연구는 개인의 지식관리시스템을 통한 지식공유 의도에 미치는 긍정적, 부정적 원인을 제시하고, 조직 공유 분위기가 미치는 영향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구는 선행연구를 통하여 연구 모델 및 가설을 제시하였으며, 지식관리시스템을 도입한 조직에 근무하는 조직원을 대상으로 설문지 기법을 통해 417개의 표본을 확보하였다. 그리고 구조방정식모델링을 실시하여 가설 검증을 하였다. 분석 결과, 지식관리시스템에 대한 유용성과 이용 용이성이 지식공유 의도에 긍정적 영향을 주었으며, 업무 갈등과 모호성이 부정적 영향을 주었다. 지식공유 분위기는 기술수용모델과 업무 스트레스에 각각 선행 요인으로서 영향을 주었다. 또한, 업무 스트레스는 유용성과 이용 용이성의 지식공유 의도에 미치는 영향을 조절하였다. 결과는 지식관리시스템 도입 시 고려해야 할 개인의 긍정적, 부정적 동기를 제시하였으며, 조직 차원에서 추진해야 할 방향성을 제시한 것에서 시사점을 가진다.

• 감성과학
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• 제27권2호
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• pp.113-126
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• 2024

사회 불안 장애를 가진 사람들은 사회적 맥락에서 위협적인 자극에 대한 주의 편향을 나타내는 경향이 있다. 최근 연구들에서 이러한 주의 편향은 비교적 일관되게 보고되는 반면, 위협 자극에 대한 기억 편향에 대한 연구는 드물며 그 결과 또한 혼재되어 있다. 본 연구에서는 고 사회불안 개인의 위협 자극에 대한 주의 편향 및 기억 편향을 확인하고자 하였다. 이를 위해, 고 사회불안(HSA) 그룹 19명과 저 사회불안(LSA) 20명이 모집되었으며, 참가자들은 위협에 대한 주의 편향을 측정하는 연속 주의 과제를 수행하였다. 주의 과제 후, 참가자들은 이전 주의 과제에서 사용된 방해자극을 사용한 예기치 못한 기억 과제를 수행하였다. 실험 결과, HSA 집단과 LSA 집단 모두 방해자극인 정서적 얼굴에 대한 초기 주의 편향이 나타났다. 그러나, 분노 얼굴 자극에 대한 주의 유지 현상은 HSA 집단에게서만 발견되었다. 또한, HSA 집단은 기억 과제에서도 분노 얼굴에 대해 기억 편향을 나타냈다. 반면, LSA 집단의 경우 긍정정서인 행복 얼굴에 대한 후기 주의 편향이 나타났다. 본 연구의 결과는 부정적 자극에 대한 과도한 편향과 긍정적 자극에 대한 편향의 부재가 사회 불안 장애의 유지 및 심각성 등 병태 생리에 기여할 수 있음을 시사한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.169-180
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• 2019

본 연구에서는 애자일 문화인식(임파워먼트, 지속적 학습, 개인 커뮤니케이션 강화)이 직무성과(과업, 맥락, 적응)에 미치는 영향 및 개인역량(지식, 기술)의 조절효과를 이론적으로 검토한 후 중국기업의 종업원을 대상으로 실증연구를 진행하였다. 실증분석을 위해 중국기업에 종사하는 종업원 219명의 데이터를 사용하였으며 SPSS 21을 사용하여 변수의 타당성 및 신뢰성 분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 애자일 문화 인식은 직무성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인역량은 애자일 문화 인식과 직무성과 간의 관계에서 부분적인 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 직무성과에 영향을 미치는 애자일 문화인식과 개인역량의 세부적인 역할을 이해할 수 있고 애자일 문화인식을 구성하는 요인들이 기업들이 애자일 조직으로 변환하는데 연구방향을 제시할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.351-360
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• 2018

인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권4호
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• pp.270-277
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• 2002

문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권6호
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• pp.363-376
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• 2023

According to the COVID-19, development of various medical software based on IoT(Internet of Things) was accelerated. Especially, interest in a central software system that can remotely monitor and control ventilators is increasing to solve problems related to the continuous increase in severe COVID-19 patients. Since medical device software is closely related to human life, this study aims to develop central monitoring system that can remotely monitor and control multiple ventilators in compliance with medical device software development standards and to verify performance of system. In addition, to ensure the safety and reliability of this central monitoring system, this study also specifies risk management requirements that can identify hazardous situations and evaluate potential hazards and confirms the implementation of cybersecurity to protect against potential cyber threats, which can have serious consequences for patient safety. As a result, we obtained medical device software manufacturing certificates from MFDS(Ministry of Food and Drug Safety) through technical documents about performance verification, risk management and cybersecurity application.The purpose of this study is to conduct a usability assessment to ensure that ergonomic design has been applied so that the ventilator central monitoring system can improve user satisfaction, efficiency, and safety. The rapid spread of COVID-19, which began in 2019, caused significant damage global medical system. In this situation, the need for a system to monitor multiple patients with ventilators was highlighted as a solution for various problems. Since medical device software is closely related to human life, ensuring their safety and satisfaction is important before their actual deployment in the field. In this study, a total of 21 participants consisting of respiratory staffs conducted usability test according to the use scenarios in the simulated use environment. Nine use scenarios were conducted to derive an average task success rate and opinions on user interface were collected through five-point Likert scale satisfaction evaluation and questionnaire. Participants conducted a total of nine use scenario tasks with an average success rate of 93% and five-point Likert scale satisfaction survey showed a high satisfaction result of 4.7 points on average. Users evaluated that the device would be useful for effectively managing multiple patients with ventilators. However, improvements are required for interfaces associated with task that do not exceed the threshold for task success rate. In addition, even medical devices with sufficient safety and efficiency cannot guarantee absolute safety, so it is suggested to continuously evaluate user feedback even after introducing them to the actual site.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권3호
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• pp.153-171
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• 2008

과거 산업화 시대와 비교하여 현대 지식사회에서는 노동력의 중심이 육체노동에서 지식 노동으로 이동되었지만, 지식근로자의 생산성에는 극적인 성과가 나타나지 않고 있다. 따라서 "현대경영학의 아버지"라고 불리는 피터 드러커의 사상을 기반으로 전문가, 성과, 집중, 자기관리, 인생의 후반부의 지식근로의 요인과 지식근로자의 생산성 결정요소인 과업, 혁신, 자율성, 교육, 품질, ICT활용능력과의 연관성에 대하여 연구한 결과, 지식근로의 요인에 있어서는 성과>집중>자기관리>전문가, 인생의 후반부 순으로 연관성이 높은 것으로 나타났다. 특히 지식근로자에게 모든 생산성 결정요소와 영향요인으로는 성과로 나타났다. 따라서 지식근로자는 "성과"를 중심으로 자신의 분야에서 끊임없는 정보의 탐색과 활용을 통하여 목표를 달성하고, 조직과 사회에 공헌하면서 더불어 살아가는 공동체를 형성하는 데 앞장서야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.15-23
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• 2022

특허 분야에서 자연어처리(Natural Language Processing) 태스크는 특허문헌의 언어적 특이성으로 문제 해결의 난이도가 높은 과제임에 따라 한국 특허문헌에 최적화된 언어모델의 연구가 시급한 실정이다. 최근 자연어처리 분야에서는 특정 도메인에 특화되게 사전 학습(Pre-trained)한 언어모델을 구축하여 관련 분야의 다양한 태스크에서 성능을 향상시키려는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 그 중, ELECTRA는 Google이 BERT 이후에 RTD(Replaced Token Detection)라는 새로운 방식을 제안하며 학습 효율성을 높인 사전학습 언어모델이다. 본 연구에서는 대량의 한국 특허문헌 데이터를 사전 학습한 KorPatELECTRA를 제안한다. 또한, 특허 문헌의 특성에 맞게 학습 코퍼스를 정제하고 특허 사용자 사전 및 전용 토크나이저를 적용하여 최적화된 사전 학습을 진행하였다. KorPatELECTRA의 성능 확인을 위해 실제 특허데이터를 활용한 NER(Named Entity Recognition), MRC(Machine Reading Comprehension), 특허문서 분류 태스크를 실험하였고 비교 대상인 범용 모델에 비해 3가지 태스크 모두에서 가장 우수한 성능을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권4호
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• pp.754-771
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• 2021

In the task of continuous dimension emotion recognition, the parts that highlight the emotional expression are not the same in each mode, and the influences of different modes on the emotional state is also different. Therefore, this paper studies the fusion of the two most important modes in emotional recognition (voice and visual expression), and proposes a two-mode dual-modal emotion recognition method combined with the attention mechanism of the improved AlexNet network. After a simple preprocessing of the audio signal and the video signal, respectively, the first step is to use the prior knowledge to realize the extraction of audio characteristics. Then, facial expression features are extracted by the improved AlexNet network. Finally, the multimodal attention mechanism is used to fuse facial expression features and audio features, and the improved loss function is used to optimize the modal missing problem, so as to improve the robustness of the model and the performance of emotion recognition. The experimental results show that the concordance coefficient of the proposed model in the two dimensions of arousal and valence (concordance correlation coefficient) were 0.729 and 0.718, respectively, which are superior to several comparative algorithms.