한국어는 "을/를/이/가/와/과"와 같은 조사가 체언에 붙어 문장의 의미를 더해준다. 문장 중에 외국어 표기를 그대로 사용하는 경우나 외국어의 약자가 포함되어 있는 경우, 외국어의 발음에 따른 적절한 조사가 연결되지 않는 경우가 있다. 때로는 문장의 자연스러운 표현을 위하여 "을(를)"과 같이 괄호 형식으로 표현하여 조사를 두 개 다 수용 가능한 형태로 사용되어지기도 한다. 본 연구에서는 문장 내에 외국어가 포함되어 있는 경우, 조사가 부자연스럽게 연결되는 예를 찾고 체언의 종성 발음을 학습하여 자연스러운 조사 연결을 위한 방법을 알아보고자 한다. 제안하는 방법은 순환신경망 모델을 이용하여 외국어에 연결된 조사를 자연스럽게 표현하는 것이다. 제안된 모델로 학습 및 테스트하여 방법의 필요성을 입증함으로써, 향후 기계 번역에서 영문 약자나 새로운 외국어 삽입 시 자연스러운 조사 연결로 완전한 문장을 연결하는데 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 국가건강검진에 대한 현 상황을 제시하여 수검률을 높이기 위한 방안을 찾는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 인구적 요인(성별, 연령, 소득수준, 교육수준), 건강 요인(흡연, 음주, 비만, 주관적 건강상태)을 각각 선정하고, 선정된 요인이 집단별 차이가 있는지 여부와, 병원 수·소득수준에 따른 수검자를 시각화했다. 그 결과 주관적 건강상태를 제외한 건강 요인, 인구적 요인, 병원 개수 모두 검진 여부와 관련이 있었다. 또한 인구적 요인의 연령 중 20대와 소득수준이 낮은 집단과, 건강적 요인의 비만여부 중 저체중이 미수검률이 높았다. 따라서 이러한 집단들의 미수검자에 대한 홍보와 지원, 교육 등이 필요하다고 여겨진다.
현재 자율주행차량은 테스트 이후 상용화를 눈앞에 두고 있다. 그러나 아직 자율주행차량이 완벽히 상용화되지 않았음에도 81건의 사고가 발생했으며, 사고를 피하기 위한 차량의 주행 방식은 LiDAR에 많이 의존하고 있다. 현재 상용화된 3레벨 자율주행차량이 4레벨 자율주행차량으로 발전하기 위해서는 기존에 수집되는 정보보다 더 많은 정보를 수집해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자율주행차량에서 수집하는 정보인 도로 정보, 기상정보를 포함하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기와 자기 자신 및 주변 차량의 탑승객 상태를 정확하게 인식하여 차량이 처한 위기 상황을 정확하게 계산하는 Driving Situation Judgment System (DSJS)을 제안한다. DSJS의 PDM에 대한 실험 결과, PDM은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 평균적으로 15.52% 더 정확하게 탑승객을 분류할 수 있었다. 본 연구는 기존 3단계 자율주행차량이 수집하는 데이터보다 더 다양한 종류를 수집하여 4단계 자율주행차량을 달성하는 기초연구가 될 수 있다.
Purpose: The aim of this study was to evaluate the validity and reliability of the Korean version of Short-form Health Literacy Scale (HLS-SF-K12) for Adults. Methods: The English HLS-SF12 was translated into Korean with forward and backward translation. Survey data were collected from 204 adults who visited two hospitals in Korea. Content validity, construct validity, and known-groups validity were evaluated. Cronbach's α for internal consistency and test-retest were used to assess reliability. SPSS 21.0 and AMOS 21.0 software were used for data analysis. Results: The HLS-SF-K12 was composed of 12 items, and three subscales (health care, disease prevention, and health promotion). The instrument explained reliable internal consistency with Cronbach's α for the total scale of .89, and .74~.81 for subscales. The model of three subscales for the HLS-SF-K12 was validated by confirmatory factor analysis (Normed χ2=2.14 (p<.001), GFI=.92, RMR=.04, RMSEA=.08, CFI=.94, TLI=.92, IFI=.94). The hypothesis testing which analyzed the differences in health literacy by age and education level was satisfied. Conclusion: The HLS-SF-K12 is a valid and reliable instrument for measuring health information comprehension for adults in Korea.
최근에 시판 되고 있는 냉동·냉장 가전제품은 사물인터넷(IoT) 기능이 추가된 제품이 출시되고 있으나, IoT 기능에 대한 시험은 거의 없는 실정이다. 특히 기존의 시험체제에서는 IoT 기반의 냉동·냉장 가전제품에 대해 IoT 시험항목이 마련되어 있지 않아 제품을 제조하는 업체의 경우에는 결함이 발생하더라도 원인을 쉽게 찾기가 어려우며, 시험기관의 경우에도 IoT와 관련한 시험항목 선정 및 방법의 부재로 올바른 성능시험 수행에 제약이 있다. 본 논문에서는 가전기기 분야의 제품 중 IoT 기능이 포함된 냉동·냉장 제품의 성능시험 프로세스에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 식별할 수 있는 시험항목 프레임워크를 설계하고, 이를 이용한 시험방법 및 관리방안을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 제조사 및 시험기관은 IoT 기반의 냉동·냉장 제품의 올바른 성능시험이 가능하여, 제품의 완성도를 높이고 신뢰성을 확보할 수 있다.
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 인공지능에 대한 교육이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 강의식 교육은 지식의 전달을 목적으로 두고 있어 인공지능 분야에서 요구하는 능동적인 문제해결 능력과 인공지능 활용능력을 기르는 데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 학습자가 제시된 문제를 해결하는 과정에서 학습이 이루어지는 문제 중심학습 기반 교육 방안을 제안한다. 학습자들에게 제공되는 문제는 완성된 하나의 프로젝트이다. 이 프로젝트는 3가지 종류로 구성된다. 분류 모델, 분류 모델의 학습 데이터, 분류된 결과에 따라 실행될 블록 코드. 해당 프로젝트는 동작은 하지만 각각의 구성요소들이 낮은 동작 수준을 보이도록 설계되어 있다. 이를 해결하기 위해 학습자들은 테스팅을 통해 프로젝트의 문제점을 찾고 토론을 통해 해결책을 찾아 좀 더 높은 동작 수준으로 개선하는 과정을 거치며 컴퓨팅 사고력 향상을 기대할 수 있다.
Graf, Tobias;Guth, Jan-Frederik;Diegritz, Christian;Liebermann, Anja;Schweiger, Josef;Schubert, Oliver
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제13권6호
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pp.351-360
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2021
PURPOSE. The aim of this study was to evaluate the efficiency of occlusal and interproximal adjustments of single implant crowns (SIC), comparing a digital cast-free approach (CF) and a protocol using 3D printed casts (PC). MATERIALS AND METHODS. A titanium implant was inserted at position of lower right first molar in a typodont. The implant position was scanned using an intraoral scanner and SICs were fabricated accordingly. Ten crowns (CF; n = 10) were subject to a digital cast-free workflow without any labside occlusal and interproximal modifications. Ten other identical crowns (PC) were adjusted to 3D printed casts before delivery. All crowns were then adapted to the testing model, simulating chair-side adjustments during clinical placement. Adjustment time, quantity of adjustments, and contact relationship were assessed. Data were analyzed using SPSS software (P < .05). RESULTS. Median and interquartile range (IQR) of clinical adjustment time was 02:44 (IQR 00:45) minutes in group CF and 01:46 (IQR 00:21) minutes in group PC. Laboratory and clinical adjustment time in group PC was 04:25 (IQR 00:59) minutes in total. Mean and standard deviation (±SD) of root mean squared error (RMSE) of quantity of clinical adjustments was 45 ± 7 ㎛ in group CF and 34 ± 6 ㎛ in group PC. RMSE of total adjustments was 61 ± 11 ㎛ in group PC. Quality of occlusal contacts was better in group CF. CONCLUSION. Time effort for clinical adjustments was higher in the cast-free protocol, whereas quantity of modifications was lower, and the occlusal contact relationship was found more favourable.
With the advent of autonomous ships, it is emerging as one of the very important issues not only to operate with a minimum crew or unmanned ships, but also to secure the safety of ships to prevent marine accidents. On-site inspection of the hull is mainly performed by the inspector's visual inspection, and video information is recorded using a small camera if necessary. However, due to the shortage of inspection personnel, time and space constraints, and the pandemic situation, the necessity of introducing an automated inspection system using artificial intelligence and remote inspection is becoming more important. Furthermore, research on hardware and software that enables the automated inspection system to operate normally even under the harsh environmental conditions of a ship is absolutely necessary. For automated inspection systems, it is important to review artificial intelligence technologies and equipment that can perform a variety of hull failure detection and classification. To address this, it is important to classify the hull failure. Based on various guidelines and expert opinions, we divided them into 6 types(Crack, Corrosion, Pitting, Deformation, Indent, Others). It was decided to apply object detection technology to cracks of hull failure. After that, YOLOv5 was decided as an artificial intelligence model suitable for survey and a common hull crack dataset was trained. Based on the performance results, it aims to present the possibility of applying artificial intelligence in the field by determining and testing the equipment required for survey.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권4호
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pp.421-439
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2022
Phase I dose-finding trials are essential in drug development. By finding the maximum tolerated dose (MTD) of a new drug or treatment, a Phase I trial establishes the recommended doses for later-phase testing. The primary toxicity endpoint of interest is often a binary variable, which describes an event of a patient who experiences dose-limiting toxicity. However, there is a growing interest in dose-finding studies regarding non-binary outcomes, defined by either the weighted sum of rates of various toxicity grades or a continuous outcome. Although several novel methods have been proposed in the literature, accessible software is still lacking to implement these methods. This study introduces a newly developed R package, UnifiedDoseFinding, which implements three phase I dose-finding methods with non-binary outcomes (Quasi- and Robust Quasi-CRM designs by Yuan et al. (2007) and Pan et al. (2014), gBOIN design by Mu et al. (2019), and by a method by Ivanova and Kim (2009)). For each of the methods, UnifiedDoseFinding provides corresponding functions that begin with next that determines the dose for the next cohort of patients, select, which selects the MTD defined by the non-binary toxicity endpoint when the trial is completed, and get oc, which obtains the operating characteristics. Three real examples are provided to help practitioners use these methods. The R package UnifiedDoseFinding, which is accessible in R CRAN, provides a user-friendly tool to facilitate the implementation of innovative dose-finding studies with nonbinary outcomes.
To keep pace with Industry 4.0, it is imperative for companies to redesign their working environments by adopting robotic automation systems. Automation lines are facilitating the latest cutting-edge technologies, such as 3D vision and industrial robots, to outdo competitors by reducing costs. Considering the nature of the manufacturing industry, a time-saving workflow and smooth linkwork between processes is vital. At Dellics, without any additional new installation in the automation lines, only a few improvements to the working process could raise productivity. Three requirements are the development of gripping technology by utilizing a 3D vision system for the recognition of the material shape and location, research on lighting projectors to target long distances and high illumination, and testing of algorithms/software to improve measurement accuracy and identify products. With some of the functional requisites mentioned above, improved robotic automation systems should provide an improved working environment to maximize overall production efficiency. In this article, the ways in which such a system can become the groundwork for establishing an unmanned working infrastructure are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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