• 사회복지연구
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• 제49권2호
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• pp.5-38
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• 2018

본 연구는 한국사회 기혼남녀의 일-생활 균형의 문제를 시간표 분석을 통해 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2014년도 통계청 생활시간조사 시간대자료를 이용하여 3,131쌍 기혼부부의 6,262개의 시간일지를 분석하였다. 분석 방법으로는 시간양뿐 아니라 시간배치를 고려한 전체적인 분석을 위해 배열분석을 사용하였으며, 이때 Lesnard(2014)의 DHM(Dynamic Hamming Matching) 방식으로 배열 간 거리를 산출하여 타이밍을 중시하는 시간분석에 무리가 없도록 조치하였다. 구체적으로는, 군집분석을 통해 도출된 부부결합의 가구노동시간 9개 유형별로, 남녀 각각의 노동, 가사, 수면, 자기관리, 적극적 여가, 소극적 여가, 기타로 구성된 일과 생활시간의 평균시간양과 시간대별 분포와 최빈상태의 그래프를 산출하여 해석하였다. 이러한 분석결과를 종합하여, 일-생활 불균형된 시간구성의 특성으로 '만연된 장시간노동', '젠더불평등한 시간배분', '비표준시간대 노동으로 인한 삶의 질 하락', '여가시간의 부족'을 지목하였으며, 마지막으로는 이러한 결과에 기초해 일-생활 균형을 높이기 위한 사회복지의 실천적 정책적 함의를 논의하고 후속연구를 제언하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12A호
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• pp.959-965
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• 2011

다양한 서비스의 활성화로 인한 이동 단말의 사용 시간 및 트래픽의 증가로 인해 배터리로 구동되는 이동 단말의 전력 절감 기술이 주목받고 있다. 본 논문은 4G 기술 중의 하나인 Mobile WiMAX라 불리는 IEEE 802.16m의 전력 절감 기술에 대해서 기술한다. 먼저 IEEE 802.16m의 기초가 되는 IEEE 802.16e 전력 절감 방안과의 차이점 및 기술적 특정을 살펴본다. 이동 단말의 효율적인 전력 관리를 위해 패킷들의 도착 분포 정보를 기반으로 동적 수면 사이클 조절 방안을 제안한다. 제안한 방안을 에너지 절감 측면과 패킷 대기 지연 시간 측면에서 살펴본다.

• 부모자녀건강학회지
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• 제1권
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• pp.56-74
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• 1998

The language of the newborn, like that of adults, is one of gesture, posture, and expression(Lewis, 1980). Helping parents understand and respond to their newborn's cues will make caring for their baby more enjoyable and may well provide the foundation for a communicative bond that will last lifetime. Infant state provides a dynamic pattern reflecting the full behavioral repertoire of the healthy infant(Brazelton, 1973, 1984). States are organized in a predictable emporal sequence and provide a basic classification of conditions that occur over and over again(Wolff, 1987). They are recognized by characteristic behavioral patterns, physiological changes, and infants' level of responsiveness. Most inportantly, however, states provide caregivers a framework for observing and understanding infants' behavior. When parents know how to determine whether their infant is sleep, awake, or drowsy, and they know the implications, recognition of states has for both the infant's behavior and for their caregiving, then a lot of hings about taking care of a newborn become much easier and more rewarding. Most parents have the skills and desire to do what is best for their infant. The skills 7373parents bring to the interaction are: the ability to read their infant's cues: to stimulate the baby through touch, movement, talking, and looking at: and to respond in a contingent manner to the infant's signals. Among the crucial skills infants bring to the interaction are perceptual abilities: hearing and seeing, the capacity to look at another for a period of time, the ability to smile, be consoled, adapt their body to holding or movement, and be regular and predictable in responding. Research demonstrates that the absence of these skills by either partner adversely affects parent-infant interaction and later development. Observing early parent-infant interactions during the hospital stay is important in order to identify parent-infant pairs in need of continued monitoring(Barnard, et al., 1989).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 방송공학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.325-338
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• 2003

가변의 자원제한(resource constraint) 및 사용자 선호(preference)를 만족하기 위한 비디오 적응(adaptation)은 다양한 사용자 단말과 이종망을 통한 범용적멀티미디어접근(Universal Multimedia Access: UMA)을 위한 주요 요소기술이다. 기존의 많은 비디오 적응 기법이 존재하지만 주어진 자원제한을 만족하는 최적의 적응을 제공하기 위한 체계적인 기법은 제시되지 못하였다. 본 논문에서는 체계적인 최적의 적응을 제공하기 위하여, 적응단위를 정의하는 비디오 엔티티(entity), 주어진 자원제한을 나타내는 리소스(resource), 적용 가능한 적응동작을 규정하는 적응(adaptation), 각 적응결과 비디오 품질(quality)을 나타내는 유틸리티(utility)의 관계를 모형화하는 개념적인 적응 프레임워크를 제시하고자 한다. 본 프레임워크는 다양한 형태의 적응의 문제를 제한된 자원에서 유틸리티를 최대화하는 문제(resource-constrained utility maximization)로 정형화(formulation)할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이 프레임워크를 프레임 제거(frame dropping)과 DCT 계수 제거(coefficient dropping)을 이용한 MPEG-4 압축 비디오의 비트율 적응의 실제적인 예에 적용한다. 또한 상호연동 가능한(interoperable) 형태로 터미널 및 네트워크 QoS(quality of Service)를 제공하기 위한 툴로 MPEG-21 Digital Item Adaptation(DIA)에 채택된 기술자(descriptor)를 제시한다. 이 기술자는 본 프레임워크의 적응-리소스-유틸리티의 관계를 유틸리티 함수(utility function)를 이용하여 기술(description)한다. 실험을 통하여 본 논문의 표준 기술자를 사용하는 적응 프레임워크의 타당성을 보인다.다. 특정시기 가곡향유의 실질은 곧 가곡의 곡 해석방식에 직결될 것이기 때문이다.를 선택하는가 하는 디자이너 측면의 요인이 감성 품질과 밀접함 관련이 있음을 알 수 있었다.멘트들의 재배열이 주된 역할을 하는 것으로 해석할 수 있다. 한편 고자장 영역에서는 correlation time 중 $\tau$가 주된 역할을 담당하는데는 $\tau$는 나노 입자의 크기와 연관되어 있으며 고자장에서 입자 크기에 따른 T1 이완율(R1)과 T2 이완율(R2)의 차이는 이러한 입자크기의 차이에 의해 발생하는 것으로 해석할 수 있다. 나노입자에 포함된 철 원자수를 변화시키는 경우 철 원자수가 증가 할 수록 R1과 R2가 증가하는 결과를 나타내었다. 한편 온도변화에 따른 T1, T2 자기이완시간의 변화는 정상체온 근처의 제한적인 온도범위내에서 저자장 영역에서의 아주 작은 변화를 제외하고는 큰 차이를 보이지 않았으나 T1에 비해 T2에서 이러한 변화가 상대적으로 더 작게 나타났다. 결론 : 임상적 다기능성을 나타낼 가능성이 많은 것으로 보고되고 있는 미세 초상자성 산화철 입자의 자기이완에 대한 이론적 모델을 초상자성 나노입자의 물리적 특성에 기초하여 제시하였고 이러한 이론적 모델에 근거한 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 컴퓨터 모의 실험을 통해 조사하였다.다.있는 것으로 보여진다. 따라서 혈압 저하를 목적으로 하는 나트륨 제한식의 실시는 다양한 체내의 생화학적 변화를 고려해서 이루어져야 할 것이며, 앞으로 이에 대한 보다 다각적인 연구가 요구된다.CSU-23 배양배지에서 배양하는 것이 좋다는 결과를 얻었다. and those a having sufficient sleep were found to be subject to less stress. Those interested in their health were found

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권2호
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• pp.157-166
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• 2015

목 적 : 사이버나이프 종양 추적 시스템(Cyber-knife tumor tracking system)은 환자 외부에 부착한 LED marker에서 얻어진 실시간 호흡 주기 신호와 호흡에 따라 움직이는 종양의 위치와의 상관관계를 바탕으로 종양의 위치를 미리 예측하고 종양의 움직임을 치료기와 동기화 (Synchronize) 시켜 실시간으로 종양을 추적하며 치료하는 시스템이다. 본 연구의 목적은 사이버나이프 종양 추적 방사선 치료 중 기침이나 수면 등으로 인해 예측 불가능한 갑작스러운 호흡 형태 변화에 따른 종양 추적 방사선 치료 시스템의 정확도를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 연구에 사용된 호흡 Log 파일은 본원에서 호흡 동조 방사선치료(Respiratory gating radiotherapy)나 사이버나이프 호흡 추적 방사선수술(Cyber-knife tracking radiosurgery)을 받았던 환자의 호흡 Log 파일을 바탕으로, 정현곡선 형태(Sinusoidal pattern)와 갑작스런 변화 형태(Sudden change pattern)의 Log 파일을 이용하여 측정이 가능하도록 재구성하였다. 재구성 된 호흡 Log 파일을 사이버나이프 동적 흉부 팬텀에 입력하여 호흡에 따른 움직임을 구현할 수 있도록 기존 동적 흉부 팬텀의 구동장치를 추가 제작하였고, 호흡의 형태를 팬텀에 적용 시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다. 팬텀 내부 표적(Ball cube target)의 움직임은 호흡의 크기에 따라 상하(Superior-Inferior)방향으로 5 mm, 10 mm, 20 mm 3가지 크기의 변위로 구동하게 하였다. 팬텀 내부 표적에 EBT3 필름 2장을 교차 삽입하여 표적 움직임의 변화에 따라 사이버나이프 제조사에서 제공된 End-to-End(E2E) test를 호흡의 형태에 따라 각각 5회씩 실시하고 측정하였다. 종양 추적 시스템의 정확도는 삽입된 필름을 분석하여 표적 오차(Targeting error)로 나타내었고, 추가로 E2E test가 진행되는 동안 상관관계 오차(Correlation error)를 측정하여 분석하였다. 결 과 : 표적 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $1.14{\pm}0.13mm$, $1.05{\pm}0.20mm$, $2.37{\pm}0.17mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $1.87{\pm}0.19mm$, $2.15{\pm}0.21mm$, $2.44{\pm}0.26mm$으로 분석되었다. 표적 추적에 있어 변위 벡터의 길이로 정의할 수 있는 상관관계 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $0.84{\pm}0.01mm$, $0.70{\pm}0.13mm$, $1.63{\pm}0.10mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $0.97{\pm}0.06mm$, $1.44{\pm}0.11mm$, $1.98{\pm}0.10mm$으로 분석되었다. 두 호흡 형태에서 모두 상관관계 오차 값이 클수록 표적 오차 값이 크게 나타났다. 정현곡선 호흡 형태의 표적 움직임 크기가 20 mm 이상일 경우, 두 오차 값 모두 사이버나이프 제조사의 권고치인 1.5 mm 이상으로 측정되었다. 결 론 : 표적 움직임의 크기가 클수록 표적 오차 값과 상관관계 오차 값이 증가하는 경향이 있었으며, 정현곡선 호흡 형태보다 갑작스런 호흡 변화 형태에서 오차 값이 크게 나타났다. 호흡의 형태가 규칙적인 정현 곡선 형태더라도 표적의 움직임이 클수록 종양 추적 시스템의 정확도가 감소하는 것으로 판단할 수 있다. 사이버나이프 종양 추적 시스템의 알고리즘을 이용하여 치료 시행 시 환자의 기침 등으로 인하여 갑작스럽게 예측 불가능한 호흡 변화가 있는 경우 치료를 멈추고 내부 표적 확인 과정을 재실시 하여야 하며 호흡 형태를 재조정해야 할 필요가 있다. 치료 중 환자가 본인의 호흡 형태를 관찰 할 수 있는 고글 모니터 등을 착용하여 규칙적인 호흡 형태를 유도하는 것이 치료의 정확도는 향상될 수 있다고 판단된다.