Mun Seop Yun;Sang Hyuk Yoon;Ki Won Lee;Se Hoon Kim;Min Woo Lee;Ho-Young Kwak;Won Joo Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권4호
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pp.23-30
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2024
본 논문에서는 딥러닝 기반의 개인 맞춤형 실버세대 케어 서비스 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 편의성을 고려하여 STT(Speech to Text) 기술을 사용해 사용자의 발화를 텍스트로 변환하고, 이를 Microsoft 사의 대화형 멀티 에이전트 거대 언어 모델인 Autogen의 입력으로 사용한다. Autogen은 사용자와 ChatBot의 대화 데이터를 활용하여 상대방의 의도를 파악하여 답변에 대하여 응답한다. 그리고 백엔드 에이전트를 활용하여 위시리스트, 공유 달력 그리고 보이스 클로닝을 위한 딥러닝 모델을 통해 상대방의 목소리가 담긴 안부 메시지 기능을 제공한다. 또한, 애플리케이션은 SKT 사의 인공지능 누구(NUGU) 스피커를 탑재하여 홈 IoT 서비스 기능을 제공한다. 이러한 기능을 통해 제안하는 지능형 애플리케이션은 향후 미래 인공지능 기반의 실버세대 케어 기술에 기여할 것이다.
The purposes of this study were firstly to explore the practical implications that of 'low carbon and green growth' policy, which is at the top of the Government's agenda provides to family, and secondly to propose some visions for a future based on those implications. The results of this study were as follows: Firstly, in terms of a global perspective, there is now a worldwide trend towards the adoption of 'low carbon and green growth' policies. Secondly, the Government-driven 'green growth policy' demands a total transformation, that is, revolution, not only in terms of our industries, but also in terms of our mentality and ordinary life. Thirdly, the driving force for this life revolution lies in having green life style, and the family is the primary agent for making the green life style a practical reality.
This study examined the effects of individual, family, and career characteristics on retirees' life satisfaction and investigated the interactive effect of gender on the relations between retirement and life satisfaction. Data were drawn from 2 waves of Korean Retirement and Income Study (KReIS). The analytic sample included 158 retired men and 145 retired women in the second wave and all of whom had worked at the first wave. The results indicated that psychological and physical health conditions significantly affected retirees' life satisfaction. Also, family characteristics in terms of a spouse's work status and children's developmental stages, such as marriage and employment, influenced retirees' life satisfaction. Financial support from adult children living elsewhere also significantly affected retiree's life satisfaction. The interaction effect of gender was only found in effects of living arrangement (living alone/with a spouse vs. multiple generations living together) on retirees' life satisfaction.
This study aims ai the extraction of what is universally to be taught in modern Korean Families and its scalization. That is, it attempts to provide the criterion by which we can determine what to teach adolescent in the family, not in society or school. For this purpose, this study firstly reviews the preceeding studies on the subject. As a result of the review, we postulate the hypothetical structure consisting of 11 domains. Secondary, we gather the parent's view on the topic by interviewing 496 parents with teenagers. On the basis of this study, we can construct the questionnaire(Likert scale; 5 point). After we conduct an extensive empirical research(346 parents) in order to generalize 195 items of the workedout questionnaire. We apply factor analysis(principal axis factoring, oblique (promax) rotation) in the verification of the validity. As the consequence, we select 66 items consisting, 10 factors, which explain 68% of common variance. We name the 10 educational factors extracted in the scale as follows ; The Sense of Value, Communal Society, Sex, Esteem for an ancestor & a traditional way of life, Parent-Child Relationship, the Culture life within the family, The Guide of Learning Way, Setting up the way of life, The control of one's life, Friendship. The reliability of the scale is the cronbach =0.91 which turns out to be satisfactory.
This study was conducted to investigate the sanitation status and food waste state from 220 restaurant owners in Taejon area by questionnaires. As a result, the restaurant owners had proper knowledges on the purposes of the good menu system which is to prove public sanitation and to reduce food waste by changing present food service style. According to the restaurant management characteristics study, the subjects recognized highly for the importance of cleanliness(4.6), taste(4.5) where diversity of portion size(3.9), attractiveness(4.0) were low. 86.3% of the subjects mentioned great reductions in food waste after practicing good menu system. Also the subjects recognized the necessity for further researches on this field. After practicing good menu system in restaurant, their food waste was reduced.
This study was to investigate the learning motive types and degree of psychological well-being of middle-aged married women attending the Korea National Open University and to examine the difference in their psychological well-being according to the types of learning motives. For these purposes, a survey was conducted to 263 middle-aged married women from 36 to 60 at the Korea National Open University. The findings were as follows: First, learning motive types of middle-aged women could be classified into 3 types; a non-oriented type, an activity and goal-oriented type and a multi-oriented type. A multi-oriented types were the most popular among those. Second, the overall level of self-respect was above the median, but the life satisfaction level was below the median. Third, there was difference in their self-respect level according to the learning motive types. That is, students who had a multi-oriented learning motive were higher self-respect level than those who had an activity and goal-oriented learning motive. Therefore, lifelong education is very significance in these days when average life span is prolonged.
코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.
최근 COVID-19로 인해 홈 트레이닝의 관심도가 증가하고 있다. 이에 따라 HAR(human activity recognition) 기술을 홈 트레이닝에 적용한 연구가 진행되고 있다. 기존 HAR 분야의 논문에서는 동적인 자세보다는 앉기, 일어서기와 같은 정적인 자세들을 분석한다. 본 논문은 동적인 운동 자세를 분석하여 사용자의 운동 자세 정확도를 보여주는 딥러닝 모델을 제안한다. AI hub의 피트니스 이미지를 blaze pose를 사용하여 사람의 자세 데이터를 분석한다. 3개의 딥러닝 모델: RNN(recurrnet neural networks), LSTM(long short-term memory networks), CNN(convolution neural networks)에 대하여 실험을 진행한다. RNN, LSTM, CNN 모델의 f1-score는 각각 0.49, 0.87, 0.98로 CNN 모델이 가장 적합하다는 것을 확인하였다. 이후 연구로는, 다양한 학습 데이터를 사용하여 더 많은 운동 자세를 분석할 예정이다.
Mankind has been attempting to live a happy and safe family life in a residential space. Due to the advent of the mobile phone in the 1990s and the smart phone in the 2000s, when the information and communication age came, human life has been innovatively changed. The revolution of human civilization led to the Neolithic Revolution and the Iron Age, followed by a smart phone revolutionizing human life, and the revolution faces with the era of info-communication, smart phones became a daily life and the fourth industrial revolution. The fourth industrial revolution is an era of info-communication technology (ICT), creating a new paradigm across human life through technological developments such as artificial intelligence (AI), IoT, big data, mobile, and cloud. The smart home is actively researched in a direction to support the overall human life as a representative future residential culture paradigm. However, the study considering the needs according to the lifestyle, functional characteristics of each living space and human lifestyle of the Phono Sapiens era where smart phones live like daily life was relatively insufficient. In addition, research on smart home service design should be considered from the apartment residential space planning stage. Therefore, this study has significance in suggesting the direction of research on human-centered smart home service design considering the characteristics of each living space and resident's life-style in the smart phone era.
본 연구는 코로나19 장기화로 다양한 노인돌봄 방식의 변화가 제기되고 있어, 재가의 경증치매 및 신체허약노인을 대상으로 비대면 방식의 돌봄기술을 적용하였다. 본 연구의 목적은 AI 로봇 통합관리프로그램을 적용하여 인지기능, 일상생활활동, 우울의 정도를 비교하기 위한 비동등성 대조군 전·후 유사실험 연구이다. 자료수집은 2021년 6월 4일부터 9월 17일까지이며 실험군 17명, 대조군 18명 대상자의 설문결과를 SPSS 25.0으로 분석하였다. 연구결과, 실험군은 언어기능, 일상생활활동, 우울에서 유의하게 나타났다. 특히 중등도 이상 우울과 경증 우울이 감소되는 결과를 나타냈다. 인지기능은 장기요양등급과, 일상생활활동은 동거가족과 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 '위드 코로나 시대'에 노인돌봄 현장에 비대면 방식의 돌봄기술을 도입한다면, 노인의 인지기능훈련 및 우울 감소에 기여할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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