• 자원환경지질
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• 제48권1호
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• pp.51-63
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• 2015

동북아시아에 위치한 4개의 지자기 관측소의 3성분 지구자기장 관측 자료를 이용하여 1997년부터 2011년 동안의 지구자기장의 영년변화를 표현하는 지역화된 영년변화 모델을 제작하였다. 외핵의 움직임으로 발생되는 지구자기장은 장소와 시간에 따라 변화하며 지자기 관측소에서는 이를 시계열로 측정하게 된다. 따라서 공간적인 변화를 함께 파악하기 위해서는 이를 시공간모델로 제작하여 시간에 따른 지구자기장의 변화를 공간적으로도 표현할 수 있도록 해야 한다. 전지구 범위인 경우 관측소의 분포가 제한되어 있고 이를 공간적으로 보완하기 위해 위성 자료를 활용한다. 하지만 방대하고 복잡한 위성 자료의 처리와 세계의 모든 지자기 관측소의 자료를 활용하여 전 지구적 지구자기장의 모델을 제작하는 일은 상당한 작업과 노력을 요구한다. 또한 계속해서 들어오는 자료들을 이용하여 모델을 업데이트 하는 일 역시 같은 양의 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 더불어, 각 관측소 자료의 오차범위와 위성 자료 처리 오차 (processing error) 역시 지역에 따라 다르게 나타남으로 이러한 오차값들이 전지구 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 감안하여 동북아시아 지역을 중심으로 하는 지역화된(localized) 모델링 기법을 소개하고 이를 통해 지구자기장의 영년변화 모델을 제작하는 데 적용하였다. 전 세계의 지구자기장 관측망인 INTERMAGNET에 가입된 3개의 일본 관측소와 1곳의 중국 관측소 자료를 활용하여 1997년부터 2011년까지 6개월 간격으로 지구자기장의 변화를 파악하고 이를 전지구 모델과 비교해 보았다. 또한 얻어진 모델을 이용하여 지구 내부의 원인인 지구자기장의 급작스런 변화를 일컫는 지구자기장 '급변'을 찾아보고 이에 대한 발생 시기에 대해 논의하였다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.18-23
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• 2010

최근 PET/CT영상의 발달로 종양의 진단 및 평가를 통해 임상에 많은 도움을 주고 있다. 특히 PET와 CT를 융합한 Fusion PET/CT영상이나 2차원 PET영상을 3차원 영상으로 재구성한 최대강도영상(Maximum Intensity Projection)은 전체적인 병변을 한눈에 시각화하는 데 유용하게 쓰이고 있다. 하지만 Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 $^{18}F$-FDG의 생리적 배출로 소변이나 요루주머니에 의한 열소가 나타나 병변이 겹쳐져 육안적으로 병변을 구별하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소변에 의해 나타나는 열소 부위를 제거하여 병변의 분별력을 향상하고자 한다. 2008년 9월부터 2009년 3월까지 내원한 환자 중 PET/CT 검사에서 자궁, 방광, 직장 부위의 질환으로 잔존하는 소변량이 많은 환자들을 대상으로 하였다. 분석장비는 GE사의 Advantage Workstation AW4.3 05 버전 Volume Viewer 프로그램을 사용하였다. 분석 방법은 2D PET axial volume 영상에서 제거하고자 하는 region에 ROI를 설정하여 Cut Outside를 선택한 후 coronal volume 영상도 동일한 방법을 적용한다. 다음으로 3D Tools의 threshold 값을 지정하고, Advanced Processing에서 Subtraction을 선택하여 차집합 방식으로 소변 영상만을 소거한다. 이렇게 Region Cut Subtraction이 된 2D PET영상과 CT영상으로 Fusion영상과 MIP영상을 만들어 Region Cut Subtraction하지 않은 영상과 비교한다. Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 Advantage Workstation AW4.3 05버전의 Region Cut Subtraction으로 환자의 소변이나 요루주머니에 의한 열소 부위를 제거할 수 있었다. Region Cut Definition을 사용한 영상에서 그렇지 않은 영상보다 소변 섭취 때문에 구별이 어렵던 병변과의 경계가 보다 명확하게 재구성되었다. 영상을 재구성하는 과정에서 Region Cut Subtraction을 사용하여 열소 부위를 제거한다면 기존에 사용하던 단순 역치범위 설정에 의한 영상 소거법보다 우수한 진단적 정보를 제공할 것이다. 특히 방광, 자궁, 직장 부위 질환의 경우, 판독의와 임상의에게 판독에 보다 유용한 영상 정보를 제공하고, 영상의 질적 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.

• 보건행정학회지
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• 제8권2호
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• pp.125-148
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• 1998

Accurate vital statistics are essential for a national health planning and evaluation. Among various vital statistics, birth and death rates, and infant and matemal mortality rates together with the causes of death are the very basic ones for above purposes as well as for the maternal and child health management. These statistics are based on the birth and death reports. It is required by law to report every birth and death within one month after its occurrence. However, in case of a neonatal death occurring prior to the birth report, most of the birth and death are not reported. Thus accurate infant and maternal mortality rates are not available yet in Korea. The main objective of this study is to develop a birth and infant death reporting system via computer network. We designed a new birth report form based on the current form and data from the analysis of medical record forms of 14 hospitals. A new form is basically addition of essential medical information to the current birth report form. Since a revision of the rules and regulations related wtih the birth report is necessary to use a new form, we kept the current from intact to make it acceptable to the government office for a field trial. We also developed computer programs for data input for birth and death reports at a medical faciltiy, data processing for production of maternal and child health indices at a health center, and management of maternal and child health services including immunization and postantal care at health center. The birth certificate and birth report can be printed out at a medical facility. The computer packages were programmed by Borland Delphi 3.0 and can be run under Windows 95 system. We proposed a new birth and death reporting system via computer network after a field trial for data input, transmission, and processing. The medical and demographic data o birth and death at medical facilities will be sent to health centers directly via computer network. The health center will retain the medical data for analysis and forward only the data for birth and death reports required by current regulations to the Dong, Up, or Myun Office. Once the birth or death is reported via computer network to the Dong Office, then the Dong Office will notify the baby's mother of the birth report and request to submit the baby's name by mail. When the baby's name its submitted. the Dong Office will forward the birth reports to the Common Court and Statistics Agency in the same way as the current system, Upon the completion of birth registration of the Common Court, the court will issue the birth certificate to mother which will be used in lieu of the family record. The advantages of proposed birth and death reporting system via computer network ar as follows ; I) The accuracy, timing, and completeness of reporting will be improved and more accurate maternal and child health indices can be obtained, ii) The maternal and child health services of health center will be obtained, iii) Epidemiologic data for pregnancy and birth can be obtained, iv) Manpower for birth and death reporting will be saved.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제34권2호
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• pp.111-151
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• 2023

폭음군은 알코올 사용 장애 환자와 유사한 인지기능의 장애를 보인다고 보고된다. 신경심리검사와 뇌 영상 기법을 사용하여 알코올 사용 장애 환자들의 시지각 기능을 조사한 선행 연구에서는 이들이 전체-세부 시지각 처리 결함을 가짐을 보고하였다. 폭음군의 전체-세부 시지각 결함에 대한 신경학적 근거가 제시되고 있으나 폭음군의 전체-세부 시지각 처리 과정을 조사한 연구는 현재까지 보고되지 않았다. 따라서 본 연구는 폭음을 하는 여자대학생의 세부 편향적 시지각 특성을 Navon의 전체-세부 방안과 사건관련전위를 사용하여 조사하였다. 전체-세부 방안에서 자극은 세부 수준 혹은 세부 수준의 자극들로 구성된 전체 수준에서 제시되었으며, 두 수준에서 제시되는 자극은 서로 일치하거나 불일치하였다. 본 연구에 폭음군 25명과 비폭음군 25명이 참여하였다. 행동자료 분석 결과, 비폭음군과 폭음군 모두 세부 자극에 비해 전체 자극을 더 빠르고 정확하게 처리하였다. 또한, 두 집단 모두 전체불일치 조건에 비해 세부불일치 조건에서 유의하게 낮은 반응정확률과 긴 반응시간을 보였으며, 이는 전체 수준의 비목표 자극에 의해 간섭을 받았음을 의미한다. 사건관련전위의 분석 결과는 다음과 같다. 비폭음군과 폭음군 모두 세부불일치 조건에 비해 전체불일치 조건에서 더 큰 N100 진폭, 세부 조건에 비해 전체 조건에서 더 큰 P150 진폭을 보였고, N200의 경우 두 집단 모두 전체 조건에 비해 세부 조건에서 더 큰 진폭, 전체불일치 조건보다 세부불일치 조건에서 더 큰 진폭을 보였다. 반면, P300의 경우 비폭음군에 비해 폭음군이 더 작은 진폭을 보였으며, 특히 세부 조건에서 더 작은 P300 진폭을 보였다. 또한, P300 진폭과 폭음 점수 사이의 부적 상관, 즉 폭음 점수가 증가할수록 P300 진폭이 감소하는 것이 관찰되었다. N100은 초기 시각 주의, P150은 시각적 특징을 기반으로 한 목표 자극의 지각 과정, N200은 갈등 모니터링 및 반응 억제, 그리고 P300은 인지적 억제 및 주의 할당 과정을 반영하는 것으로 알려져 있다. 전체-세부 방안의 세부 과제에서는 세부 수준에서 제시되는 목표 자극에 주의를 할당하는 동시에 전체 수준에서 제시되는 비목표 자극에 대한 주의는 억제하는 것이 요구된다. 따라서 본 연구 결과는 폭음을 하는 여자대학생이 세부 편향적 시지각 특성을 가지고 있지 않고 대신 주의를 억제하는 능력의 결함을 가지고 있을 가능성을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.109-125
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• 2020

군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• 대한지역사회작업치료학회지
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• 제7권3호
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• pp.23-34
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• 2017

목적 : 국내 4년제 작업치료학과의 감각발달재활사 자격기준 관련 필수과목들의 개설현황을 조사하여, 작업치료사와 관련이 깊은 감각발달재활사 자격관리사업에 대한 대학의 대비 정도를 점검하고 향후 관련하여 교과과정 심의를 준비하거나 표준교과과정을 수립하는데 도움이 되는 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구방법 : 전국의 4년제 작업치료학과 32개교의 교과과정 정보를 수집하여 감각발달재활사 자격기준 관련 필수과목들의 개설현황을 파악하고 분석한 서술적 조사연구이다. 결과 : 첫째, 공통필수 과목인 '장애아동의 이해' 개설학교는 9개교(28%)였고, 전공필수 과목의 경우 '신경과학/신경해부학'은 32개교 전부에, '감각처리장애와 중재/감각통합치료학'은 31개교(97%)에, '아동검사 및 평가'와 '감각재활현장실습'은 각각 동일하게 7개교(22%)에 개설되어 있었다. 둘째, 유사과목을 포함한 경우, '신경과학'과 '감각처리장애와 중재'와 '아동검사 및 평가'는 32개교(100%) 전체에 개설되어 있었으나, 실습교과의 유사과목은 발견되지 않았다. 셋째, 전국 4년제 작업치료학과의 감각발달재활사 자격관리사업에 대한 대비도 점수의 경우, 7점에 해당하는 대학은 4개교, 6점은 4개교, 5점은 2개교, 4점은 1개교, 3점은 2개교, 2점에 해당하는 대학은 19개교였다. 결론 : 감각발달재활사 자격기준 전공필수 교과들의 경우 실습을 제외한 다른 3 과목은 유사과목을 포함하여 전국 4년제 작업치료학과 32개교에 전부 개설되어있어 전문성 측면의 대비는 잘 되어있는 편이지만, 공통필수인 '장애아동의 이해'와 실습교과인 '감각재활현장실습'의 개설현황은 상대적으로 매우 저조한 현황이다. 상당수의 대학들이 발달재활서비스 자격관리사업에 대한 대비를 시작한 것으로 보이지만, 교과과정 상에 보다 적극적인 의지와 정확성이 반영될 필요가 있는 것으로 사료된다. 감각발달재활사 양성을 염두에 두고 있는 대학에서는 공통필수 교과와 필수 실습교과의 개설을 우선적으로 고려하고, 더불어 감각발달재활사 기준 지정명칭의 과목을 개설하고 제시되어 있는 교수요목을 고려하여 과목을 운영할 것을 제안하는 바이다.