• International Journal of Contents
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• 제15권1호
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• pp.39-51
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• 2019

Spontaneous speech provides rich information defining the linguistic characteristics of individuals. As such, computational analysis of speech would enhance the efficiency involved in evaluating patients' speech. This study aims to provide a method to differentiate the persons with and without aphasia based on language usage. Ten aphasic patients and their counterpart normal controls participated, and they were all tasked to describe a set of given words. Their utterances were linguistically processed and compared to each other. Computational analyses from PCA (Principle Component Analysis) to machine learning were conducted to select the relevant linguistic features, and consequently to classify the two groups based on the features selected. It was found that functional words, not content words, were the main differentiator of the two groups. The most viable discriminators were demonstratives, function words, sentence final endings, and postpositions. The machine learning classification model was found to be quite accurate (90%), and to impressively be stable. This study is noteworthy as it is the first attempt that uses computational analysis to characterize the word usage patterns in Korean aphasic patients, thereby discriminating from the normal group.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.247-254
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• 2021

본 연구에서는 대학 내 융복합 교육과정을 수강하는 재학생들에게 액션러닝을 활용하여 일정 기간 팀 학습 형태로 자아성찰을 통해 과제를 해결 능력을 함양하여 전공만족도에 미치는 효과에 대하여 알아보고자 한다. 연구 대상은 전남에 소재한 스포츠건강관리학과와 물리치료학과를 융복합 한 스포츠재활학과 재학생 40명으로 액션러닝 교수학습방법을 적용한 학생과 전통적 강의식 학습방법을 적용한 학생의 자기주도적 학습능력, 문제해결 능력 및 전공만족도의 효과 차이를 확인하고자 실시하였다. 액션러닝 교수학습방법을 적용한 실험군 집단 내 변화비교는 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도에서 유의미한 차이가 나타났다(p<.001)(p<.05). 전통적 교수학습방법을 적용한 대조군 집단 내 변화비교에서도 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도에서 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 집단 간 변화비교는 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도에서 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 융복합 교육과정에서 액션러닝 교수방법을 재학생의 수준에 맞추어 적용시키면 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도를 효율적으로 향상시킬 수 있을 것이며, 추후에도 대상을 확대하고 변수들을 추가하여 질적연구를 병행하는 연구가 필요할 것이다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.87-92
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• 2016

본 논문에는 관심 영역의 폐실질 영역을 양성과 악성 결절의 분류를 위한 특징인자에 포함으로써 분류성능을 개선하였다. CT를 통해 확인되는 매우 작은 폐결절(4~10mm)은 고형 종양 내에 CT 데이터 복셀 수가 제한되어 기존 컴퓨터보조 진단도구를 통해 처리하기가 어렵다. 이러한 아주 작은 폐 결절의 경우 분석을 위해 주변의 실질을 포함하여 특징인자를 추출하는 것이 CT 복셀 세트를 증가시킬 수 있으며, CT 스캐너와 매개 변수에 대한 컴퓨터 보조진단도구의 유연성을 확보함으로써 진단 성능을 개선할 수 있다. 나이브 베이스와 SVM 약분류기를 이용하는 아다부스트 학습을 통해 304개의 특징인자로부터 유효한 특징인자를 결정하였으며, 제안한 방법을 COPDGene 데이터에 적용한 결과 100%의 정확도, 민감도 및 특이도의 결과를 획득하여 컴퓨터 보조진단에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.

• Physical Therapy Rehabilitation Science
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• 제13권1호
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• pp.18-25
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• 2024

Objective: This study is a single-group pre-post experimental study to determine the effects of simulation-based practice education on nursing students' self-efficacy, performance confidence, and educational satisfaction. Design: Single-group pre-post experimental studies Methods: This study was conducted from September 1, 2023 to November 30, 2023 for nursing undergraduate students in a simulation based practical education program. The subjects were provided with learning materials about an acute myocardial infarction case with chest pain for preliminary learning. After that, they were divided into teams of 6 people and asked to do self-study for 2 hours per team, twice a week, before conducting simulation practice. For the simulation based practical education, the participants were divided into 9 teams of 6 people each, and each team had 10 minutes for orientation, 15 minutes for scenario operation, and 50 minutes for debriefing. Results: After the simulation based practical education, self-efficacy increased statistically significantly from a mean of 3.51 before training to a mean of 3.80 after training (t=-2.12, p=0.038). However, there was no significant difference in performance confidence. There was a significant positive correlation between self-efficacy and performance confidence (r=0.62, p<0.001) and training satisfaction (r=0.67, p<0.001) after the simulation based practical education. Self-confidence was also significantly correlated with educational satisfaction (r=0.76, p<0.001). Conclusions: The results of this study showed that utilizing simulation-based practical education can increase nursing students' self-efficacy, which positively affects their performance confidence and educational satisfaction. Therefore, simulation-based practical education is an effective nursing education method that can improve nursing students' practical skills.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.619-626
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• 2019

본 연구는 광주광역시 북구에 거주하고 생활건강지원센터에서 제공하는 재활프로그램에 참여하고 있는 성인발달장애인으로 참여형 재활프로그램이 성인발달장애인의 앉았다 일어서기, 일어나 걸어가기 및 지각-운동능력에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 성인발달장애인 17명을 대상으로 참여형 재활프로그램을 13주간 주 1회 60분의 프로그램을 적용하여 중재 전, 후 그리고 12주 후 재측정하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 앉았다 일어서기 검사에서는 중재 전과 후에 횟수의 증가는 있었지만 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 일어나 걸어가기 검사에서는 시간에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 사후검증결과 중재 전보다 후에 유의한 효과가 있었다. 지각-운동능력 검사에서는 유의한 차이는 없었다. 본 연구의 결과를 종합해보면 참여형 재활프로그램이 기능적 동작과 관련된 동적균형에 긍정적인 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 그러나 운동조절 및 운동학습과 관련된 지각-운동능력에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 향후 성인발달장애인의 지역사회활동 증가와 낙상의 위험 감소 및 동적 균형능력 향상을 위해 참여형 재활프로그램을 활용하여 신체적 웰빙을 도모할 수 있을 방안으로 제안하는 바이다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.371-376
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• 2017

본 논문에서는 원형 근전도 시스템 장비를 사용하여 근전도 패턴인식을 할 때, 장비의 센서 위치와 무관하게 패턴 인식이 가능한 알고리즘을 제안한다. 6가지 동작의 8채널 근전도 신호를 1초간 측정한 데이터를 이용하여 14개의 특징점을 추출하였다. 또한 8개의 채널에서 추출된 112개의 특징점을 나열하여 주성분분석을 하고 영향력이 높은 데이터만을 추려내어 8개의 입력 신호로 줄였다. 모든 실험은 k-NN 분류기를 이용하여 데이터를 학습시키고 5-fold 교차 검증을 사용하여 데이터를 검증하였다. 기계학습에서 데이터를 학습시킬 때, 어떤 데이터를 학습하느냐에 따라 그 결과가 크게 달라진다. 기존의 연구들에서 사용하는 학습 데이터를 사용 할 경우 99.3%의 정확도를 확인하였다. 그러나 센서의 위치가 22.5도 정도만 틀어지더라도 67.28%의 정확도로 명확하게 떨어짐을 보았다. 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용 할 경우 98%의 정확도를 보이고 장비의 센서의 위치가 바뀌더라도 98% 근처의 정확도를 유지함을 보였다. 이러한 결과를 사용하여 원형 근전도 시스템을 사용하는 사용자들의 편의성을 크게 증대시켜 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.261-270
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• 2017

바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.15-24
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• 2022

The article clarifies the conditions for information, digital and educational accessibility for higher education seekers with disabilities in terms of distance learning caused by quarantine restrictions. It is established that such conditions are regulated by international and Ukrainian legal documents (The Standard Rules on the Equalization of Opportunities for Persons with Disabilities, Convention on the Rights of Persons with Disabilities, Sustainable Development Goals, Law of Ukraine "On Education", Law of Ukraine "On Higher Education", Strategy for the Development of Higher Education in Ukraine 2021-2031, Development Strategy areas of innovation for the period up to 2030, Development strategy of the sphere of innovation activity for the period up to 2030). As a part of information barrierlessness, Higher Education Institutions (HEI) should provide access to information in various formats and using technologies, in particular Braille script, large-type printing, audio description (audio descriptive commenting), sign language interpretation, subtitling, a format suitable for reading by screen access programs, formats of simple speech, easy-to-read formats, means of alternative communication. The experience of Pavlo Tychyna Uman State Pedagogical University is described. In particular, special attention is paid to the study of sign language: in view of this, the initiative group implemented the project "Learning to hear and overcome social isolation together" with the financial support of the British Council in Ukraine. Within the framework of digital accessibility, the official website of the Faculty of Social and Psychological Education has been adapted for the visually impaired in accordance with WCAG 2.0 World Standards. In 2021, Pavlo Tychyna Uman State Pedagogical University implemented the project "Cultural, Recreational and Tourist Cherkasy Region: Inclusive Social 3D Map" funded by the Ukrainian Cultural Foundation; a site with available content for online travel in the region to provide barrier-free access to the historical and cultural heritage of Cherkasy region was created. Educational accessibility is achieved by increasing the number of people with special educational needs, receiving education in inclusive groups; activities of the Center for Social and Educational Integration and Inclusive Rehabilitation Social Tourism "Bez barieriv" ("Without barriers"); implementation of a research topic for financing the Ministry of Education and Science of Ukraine: "Social and psychological rehabilitation of children and youth with special educational needs by means of inclusive tourism"; implementation of the project "Social inclusion of distance educational process"; development of information campaigns to popularize the ideas of accessibility, the need for its implementation, ongoing training programs and competitions, etc.

• 구강회복응용과학지
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• 제33권2호
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• pp.88-96
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• 2017

목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 이용하여 맞춤형 지대주 디자인 시에 소요되는 시간과 반복학습의 관계를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 맞춤형 지대주 디자인은 3DS 캐드 소프트웨어와 EXO 캐드 소프트웨어를 사용하여 지정된 4개의 단계 순으로 시행되었고, 단계별로 3회 반복 측정하였다. 반복학습에 의한 학습효과는 학습곡선으로 나타냈고, 반복학습에 따른 디자인 시에 소요되는 총 시간과 단계별 소요되는 시간의 감소가 유의한지는 Friedman 검정과 사후검증(Wilcoxon signed rank test)으로 평가하였다. 디자인 시간과 군간의 차이는 반복 측정 이 요인 분석으로 평가하였다. 통계 분석은 SPSS 통계 소프트웨어를 사용하여 수행하였다(P < 0.05). 결과: 맞춤형 지대주 디자인의 반복학습은 횟수와 단계에 따라 유의한 차이를 나타냈다(P < 0.001). 디자인 시간에 따른 차이는 유의한 것으로 나타났으며(P < 0.001), 캐드 소프트웨어 간의 차이도 유의한 것으로 나타났다(P = 0.006). 결론: 캐드 소프트웨어의 반복학습은 디자인 시간을 단축하였고 디자인 평균시간은 3DS 캐드가 EXO 캐드에 비하여 더 적게 소요되었으나, 학습효과에 따른 학습률은 EXO 캐드가 3DS 캐드보다 좋은 결과를 보였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.259-265
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• 2016

본 논문에서는 폐질환 조기 검출을 위하여 Broncho vascular, Emphysema, Ground Glass Reticular, Ground Glass, Honeycomb, Normal의 6가지 폐조직에 대한 새로운 분류기법을 제안하였다. 단순 베이즈 분류기와 아다부스트 학습 기법을 도입하여 459개의 결합 히스토그램 특징인자로부터 유효한 특징인자를 선별함으로써 폐조직을 분류하였다. 다중 해상도 해석, 체적 LBP 및 CT 휘도를 기반으로 하는 결합 히스토그램 특징인자는 정확도, 민감도, 특이도 결과에서 기존의 3D AMFM보다 우수한 결과를 보였다. 제안한 특징인자와 3D AMFM 특징인자의 정확도는 각각 90.1%과 85.3%로서 제안한 특징인자의 우수한 분류 성능을 확인하였다.