핸드폰의 사용이 확대되면서 젊은 층뿐만 아니라 노년층 및 어린이들의 핸드폰 사용도 많이 늘고 있다. 그러나 현재의 핸드폰은 대부분10~30대의 중급 이상의 사용자를 중심으로 설계되어 있어, 이미 생활필수품이 된 휴대폰을 고령 사용자가 사용하기에는 많은 제약 사항이 존재한다. 이런 제약 사항들에는 작은 사이즈의 Font와 같은 물리적 제약에서 단순한 통화방식에 익숙하여 새로운 것을 유연하게 받아들이지 못해서 발생하는 인지적인 제약까지 포함되어 있다. 본 연구에서는 고령 사용자의 일상생활 중 휴대폰 관련된 불편 요소와 특이사항을 조사하여 도출하였던 요구사항을 기반으로 유니버설 디자인 휴대폰의 UI디자인 개발을 위한 가이드라인을 도출하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 고령 사용자의 핸드폰 사용 행태를 관찰하여 현재 휴대폰에서의 사용 문제점을 포함하여 사용상의 특이점을 파악한 후 고령 사용자와 초급 사용자의 불편을 최소화 할 수 있는 유니버설 디자인 휴대폰의 UI가이드라인을 제시하였다. 이를 위해 먼저 문헌연구를 통해 유니버설 디자인의 기본 개념을 살펴본 후 문맥적 사용자 조사 기법을 적용하여 1차 사용자 VOC(Voice of Customer)수집 후 주요 사용자 특성을 정의하였으며, 2차 심층 조사를 통해 핸드폰 사용시 노년층의 사용자의 Usage행태 조사를 수행하였다. 2차에 걸친 사용자 조사를 통해 도출된 요구 사항을 종합 분석하여 세분화된 휴대폰의 UI 요소에 따라 디자인 가이드라인을 도출하였다. 본 연구는 고령 사용자의 휴대폰 관련 요구사항을 공용성이 강조된 유니버설 디자인 휴대폰 개념으로 개발하기 위한 전략과 UI 디자인 가이드라인을 제시하고 있다는데 의의가 있다.
최근 원격진료의 필요성과 사용자의 서비스 요구사항이 증가함에 따라 보다 편리한 원격진료 서비스 제공 방법에 대한 연구가 다양한 분야에서 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 원격진료시스템과는 다르게 무선통신센서를 이용한 CPS(Cyber Physical System)기반의 음성통신과 생체정보시스템을 연동하여 거동이 불편한 고령자는 편리하게 무선으로 정보를 송수신하고, 원격지의 의료인을 위해 전달 받은 생체정보와 음성대화를 통해 진단의 정확도를 높일 수 있으며, 고령인의 건강정보를 선택적으로 저장하고 추후 의료인이 조회하여 상시 건강관리가 가능한 통합원격의료서비스를 제안한다. 본 연구를 통해 고령사회로 진입한 우리나라 상황에 맞는 고령친화적인 원격진료시스템을 구축하여 실버타운에 거주하는 고령인들을 위한 고령친화적인 의료서비스를 제공할 수 있을 것이다.
While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.
본 연구는 고령화 사회에서 국내 공공도서관 노인서비스 현황을 파악하여 개선점을 도출하기 위한 목적으로 수행되었다. 전국의 도시지역 공공도서관을 대상으로 온라인 설문조사를 수행한 결과 총 172개 도서관이 응답하였다. 연구 결과, 국내 공공도서관은 대체로 노인이용자의 중요성에 대해서 인식하고 있으나, 적극적인 대응에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 도서관 장서 및 공간/시설에 대해 우선적으로 강화해야 할 영역은 큰활자·음성도서/정기간행물 장서 확충과 높은 서가의 책을 찾기 위해 직원에게 도움 요청이 가능하도록 해야 한다는 점으로 조사되었다. 도서관 서비스/프로그램의 경우 우선적으로 강화해야 할 영역은 사회참여 프로그램과 인문학 프로그램으로 분석되었다. 정보서비스 담당 사서들은 다른 노인서비스 기관과 차별화된 도서관만의 노인서비스를 제공하기 위해서 노인세대의 계층을 세분화하고 보다 전문화된 서비스 및 프로그램을 기획하여야 한다는 의견을 개진하였다.
The etiology of laryngeal hemangioma is unclear, and it is classified into infant and adult types. The former is capillary hemangioma and relatively common, the latter is cavernous type and very rare. The adult laryngeal hemangioma mainly occurs in supraglottis and glottis. A 75-year-old man came to our clinic with a voice change that started four months ago. The laryngoscopic finding showed that the surface of oval-shaped mass is covered with turbid exudates. We performed the laryngeal microsurgery with CO2 laser. The mass was pathologically proven as cavernous hemangioma. We report a very rare and didactic case with review of relevant literature.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2787-2800
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2022
The aging society increases emergency situations of the elderly living alone and a variety of social crimes. In order to prevent them, techniques to detect emergency situations through voice are actively researched. This study proposes CutPaste-based anomaly detection model using multi-scale feature extraction in time series streaming data. In the proposed method, an audio file is converted into a spectrogram. In this way, it is possible to use an algorithm for image data, such as CNN. After that, mutli-scale feature extraction is applied. Three images drawn from Adaptive Pooling layer that has different-sized kernels are merged. In consideration of various types of anomaly, including point anomaly, contextual anomaly, and collective anomaly, the limitations of a conventional anomaly model are improved. Finally, CutPaste-based anomaly detection is conducted. Since the model is trained through self-supervised learning, it is possible to detect a diversity of emergency situations as anomaly without labeling. Therefore, the proposed model overcomes the limitations of a conventional model that classifies only labelled emergency situations. Also, the proposed model is evaluated to have better performance than a conventional anomaly detection model.
목적 : 본 연구는 커뮤니티 케어 제도 내에서 생활기능향상 중심의 작업치료 모델을 개발하고자 기초 연구를 실시하였다. 연구방법 : 2018년 6월부터 동년 7월까지 생활기능향상 중심의 작업치료 모델을 개발하기 위하여 일본의 생활행위향상 매니지먼트(Management Tool for Daily Life Performance; MTDLP) 뿐만 아니라 스웨덴, 영국, 독일 등의 사례와 국내의 S 노인주간보호센터 및 I 보건소의 사례를 중심으로 커뮤니티 케어 관련 문헌을 조사하였다. 본 내용을 토대로 전문가 집단 회의를 거쳐 커뮤니티 케어 제도 내 작업치료 모델을 개발하였다. 결과 : 작업치료를 위한 평가를 시행하기 위하여 작업을 통한 건강 증진표, 흥미체크리스트, 생활기능향상을 위한 작업 목표, 생활기능 평가지, 일상생활시간 조사서(평일과 주말), 작업치료 종료 시 필요한 생활기능 인계지 등의 평가지를 개발하였다. 또한 작업치료사들이 이미 시행하고 있는 작업치료 중재 중 생활기능향상 프로그램, ICF모델 기반의 활동분석, 라이프 스타일 재설계 프로그램, 인지운동치료 프로그램, The Lee Silverman Voice Treatment (LSVT), 호스피스 완화 프로그램, 가정환경수정 프로그램 등을 중심으로 정리하였다. 결론 : 본 연구는 커뮤니티 케어 제도 내 작업치료의 실행을 위한 구체적 방안과 모델을 제시하였다. 작업치료가 클라이언트에게 반드시 필요한 하나의 전문 영역으로 자리매김하는데 필요한 한국형 생활기능향상 모델구축에 본 연구가 기초로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용한 새로운 근전도 신호 패턴 분류 방법을 제안한다. 재활 로봇시스템에서 기존에 사용되었던 여러 가지 입력 장치(음성, 레이저 포인터, 키패드, 3차원 입력기 등)에 비해 근전도 신호를 이용한 방식이 가지는 장점을 서술한다. 기존의 근전도 신호 분류 방법의 문제점인 사용자 의존성을 줄이기 위해 제안한 사용자 독립적인 특징 선택 방법에 대해 상술한다. 선택된 특징 집합을 이용하여 퍼지 패턴 분류기 및 퍼지 최대-최소 신경망을 구성하여 학습 전(퍼지 패턴 분류기)과 학습 후(퍼지 최대-최소 신경망)에 각각 83%와 90%의 분류 성공률을 얻어 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 키오스크 사용 증가로 인한 변화에 대응하기 위해 사용자 특성을 고려한 맞춤형 동적 키오스크 화면을 제공하는 것을 목표로 한다. 디지털 취약계층인 시각장애인, 노인, 어린이, 휠체어 사용자 등의 특성에 따른 화면 구성의 최적화를 위해 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식기술을 종합하여 사용자의 특성(휠체어 사용 여부, 시각 장애, 연령 등)을 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 9개의 카테고리로 사용자를 분류한다. 키오스크 화면은 사용자의 특성에 따라 동적으로 조정되어 효율적인 서비스 제공이 가능하다. 본 연구는 임베디드 환경에서 시스템 통신 및 운용이 이루어졌으며, 사용된 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식 기술은 각각 74%, 98.9%, 96%의 정확도를 보여준다. 제안된 기술은 프로토타입을 구현하여 그 효용성을 검증하였으며, 이를 통해 본 연구가 디지털 격차의 축소와 사용자 친화적인 "배리어 프리 키오스크" 서비스 제공의 가능성을 보였다.
독특한 자연환경과 다양한 생물상을 지닌 제주도에서 지역민들에게 이용되어 왔던 자생버섯에 대한 전통지식을 조사하였다. 제주도 전 지역을 조사 대상으로 하였으며, 제주와 서귀포시 내에 있는 7개 읍과 4개의 면을 대상으로 총 50개의 마을을 조사하였으며 50~90대 사이의 노인들 93명을 방문하여 녹취하고 야장을 작성하였다. 그 결과 제주도에서 이용되어온 야생버섯은 모두 23종으로 나타났고, 그 중 독버섯은 2종, 약용버섯은 7종, 민속신앙에 이용되었던 버섯이 2종, 이용되지는 않았으나 관심 대상이었던 버섯이 2종, 그리고 식용버섯은 12종으로 조사되었다. 또한 야생버섯을 이용하는 전통지식으로 267건의 전통지식이 수집되었다. 그 중 식용버섯은 12종에서 197건의 전통지식이 수집되었고, 독버섯에 2종에서 43건이 수집 되었으며, 약용버섯에 대한 정보는 7종에서 16건의 전통지식이 조사되었다. 특이한 점은 동물의 분변이나 퇴비에 발생하는 Cyathus stercoreus을 이용하여 포자괴(spore mass)의 방출 상태를 보고 농사의 길흉을 점쳐왔다는 점이었다. 이는 제주지방만의 독특한 전통지식으로 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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