본 연구는 장애노인의 실태를 통해 제 특성을 파악하고 전반적인 삶의 만족도에 어떠한 요인이 영향을 미치는지 검증하여 장애노인의 삶의 질 향상을 위한 제언을 하는데 목적이 있다. 이를 위하여 한국보건사회연구원이 수행한 2014년 장애인실태조사 원 자료를 활용하였으며 분석대상은 65세 이상 장애노인 3,181명이다. 자료 분석을 위해 기술통계를 제시하고 삶의 만족도 영향요인 분석을 위해 로지스틱회귀분석을 수행하였다. 분석결과, 성별, 연령, 배우자유무(인구학적 요인), 가구소득, 주택소유여부, 수급자여부, 공적연금 가입여부, 사회적 차별정도(사회 경제적 요인), 장애정도, 주관적 건강상태, 일상생활 도움필요정도, 일상생활 도와주는 사람유무, 도움충분여부, 혼자외출가능여부, 교통수단이용 어려움 여부, 건강검진여부(장애 및 건강요인)가 삶의 만족도에 유의미한 영향을 미치는 요인이었다. 이러한 분석결과에 근거하여 본 연구에서는 장애노인 중 취약계층인 독거장애노인에 대한 돌봄서비스 등 집중적인 관심과 지원, 공 사적연금 등 다양한 소득보장을 위한 제도적 보완, 장애차별에 대한 사회적 인식 및 환경개선, 보건의료서비스 지원 및 건강관리체계 마련, 장애인복지와 노인복지의 통합적 서비스 제공, 보건과 복지의 통합적 서비스 제공 등을 제언하였다.
본 연구에서는 화학센서의 개발에 있어서 감지 대상 물질을 정확히 선택적으로 인식하고 그 결과를 물리적 신호로서 발산할 수 있는 분자시스템이 화학센서의 감지부에 도입되고 이러한 기술을 바탕으로 효율적인 감지기술의 개발이 요청되고 있어 미량의 중금속 이온 측정용 화학센서의 연구를 하였다. 본 연구에서는 감지 대상 물질로서 저 농도의 $Ag^+$, $Cu^{2+}$ 이온들을 통하여 이들에 대한 선택적인 감지 결과를 SPR 센서를 응용한 인식 기능성 감지 막 제조를 하여 측정대상 금속이온들에 대한 선택적인 측정을 하여 저 농도에서 매우 정밀 하게 감지 가능한 센서시스템을 구현하였다. 이 결과 DTSQ-dye를 이용한 감지 막 측정 결과의 경우 저 농도 $Ag^+$이온에 따른 공명각의 변화는 $Ag^+$ 이온의 최고농도인 $10^{-4}M$ 까지 공명각의 변화는 $2.17[^{\circ}]$이며, 다른 금속과 비교 시 약 4.3배나 되는 큰 공명각의 변화를 보였고, SQ-dye를 이용한 감지막 측정 결과의 경우 저 농도 $Cu^{2+}$ 이온에 따른 공명각의 변화는 $Cu^{2+}$의 최고농도인 $10^{-4}M$ 까지 공명각의 변화는 $2.3[^{\circ}]$이며 다른 금속과의 비교시 약 4.5배나 되는 큰 공명각의 변화를 보였다.
문서 자동 요약은 주어진 문서로부터 주요 내용을 추출하거나 생성하는 방식으로 축약하는 작업을 말한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝 기법을 적용하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 생성 요약은 미리 생성된 위드 임베딩 정보를 사용하는데, 전문 용어와 같이 저빈도 핵심 어휘는 입베딩 된 사전에 없는 문제가 발생한다. 인코딩-디코딩 신경망 모델의 문서 자동 요약에서 미등록 어휘의 출현은 요약 성능 저하의 요인이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 대상 문서에서 새로 출현한 단어를 복사하여 요약문을 생성하는 방법을 사용한다. 기존의 연구와는 달리 정확한 포인팅 정보와 선택적 복사 지시 정보를 명시적으로 제공하는 방법으로 제안하였다. 학습 데이터는 논문의 초록과 제목을 대상 문서와 정답 요약으로 사용하였다. 제안한 인코딩-디코딩 기반 모델을 통해서 자동 생성 요약을 수행한 결과 단어 제현 기반의 ROUGE-1이 47.01로 나타났으며, 또한 어순 기반의 ROUGE-L이 29.55로 향상되었다.
A Visual landscape planning and management system has been introduced and implemented by each ministry so as to solve the problems of visual landscape destruction due to recognition on the value of natural landscape of beautiful territory and various development projects. At present, this system emphasizes the importance of the visual and perceptual aspect of the landscape however, there is a lack of techniques required for comprehensively predicting, evaluating, and managing it. Furthermore, sustainable landscape management after the completion of development projects has been inadequately carried out, as the focus has been only on consultation in the planning process of the development project in institutional performance. To this end, we presented objective and standardized criteria to predict and judge the effects of development projects on landscapes before project implementation. During the implementation of the development project, the influence of the visual landscape becomes accumulated in the construction progress stage. There is a need to identify the main viewpoints and to examine the continuous changes in the landscape-influencing factors, owing to the remarkable influences on the landscape, such as the change in the topography and the change caused by the artificial structure. During the stage of managing the influence on the visual landscape after the completion of the project, the influence on landscape should be monitored by measuring the change in the continuous landscape-influencing factors and determining the extent to which the actual reduction plan has been implemented. These processes should be performed continuously to maintain the quality of the visual landscape. The change in the landscape caused by the development project is shown to cause relatively greater visual damage than other factors composing the landscape owing to the influence of the artificial factors including the structure or the building. This shows that not only detailed examination of the visual impact before the development project but also continuous management is required during and after the development project. For this purpose, we derived eight landscape-influencing factors including form/shape, line, color, texture, scale/volume, height, skyline, and landscape control point. The proposed considering to be of high utilization in that it has a clear target of the landscape influencing factors.
백혈구 공통 항원인 돼지 CD45는 PTPRC 유전자에 암호화 되어 있으며, CD45엑손의 선택적 스플라이싱에 따라 다른 T-세포에서 발현되는 티로신 인산분해효소이다. CD45는 기질인 TCR의 $CD3{\zeta}$ 사슬, Lck, Fyn, Zap-70 kinase의 인산화된 티로신에서 인산을 분해하여 T-세포 항원 수용체(TCR) 매개 신호전달을 조절한다. CD45의 조절이상은 많은 면역 질환과 관련이 있어서, CD45는 면역약물 개발에 표적이 되어왔다. TCR 신호전달의 조절효과를 가진 주요 구조적 특징을 특성화하기 위해, 사람의 알려진 CD45 구조를 템플릿으로 적용하여 돼지 CD45RO(가장 작은 CD45 isoform)의 단백질 구조와 예측된 돼지 CD45RO 모델구조에 $CD3{\zeta}$ 사슬의 ITAM(REEpYDV)를 도킹하여 CD45RO/ITAM 펩타이드 결합구조를 예측하였다. 돼지 CD45RO의 구조적 특징은 세포외영역의 구조견고성과 세포질 내 티로신 인산분해효소 도메인의 KNRY와 PTP signature 기능모티프(두 기능 모티프는 ITAM 펩타이드 결합부위의 좁은 입구로 역할)에 있었다. 주요 구조특성은 돼지 CD45RO-ITAM 펩타이드 결합구조 안정성과 결합친화력을 조절하면서 기질 선택성에 영향을 준다. 돼지 CD45RO의 구조적 특성은 T-세포에 특이적인 면역 조절제를 탐색하는 데에 적용될 것이다.
본 연구는 Vroom의 기대이론을 적용하여 청년TLO 육성사업 참여 대학 졸업생의 동기부여 요소를 실증적으로 규명하고자 한다. 이에 경기, 부산지역의 청년TLO를 대상으로 개인의 사업 참여 행동 및 성과 개선에 미치는 영향에 대해 실증적으로 검증하는 것을 목적으로 한다. 동기부여의 요소는 유의성, 수단성, 기대의 3가지 항목으로 구성하였고, 대상의 인구통계학적 특성 차이 검증과 유의성 모형, 힘 모형에 대한 개인 사업 참여 행동 및 성과 개선에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 총 322부의 데이터를 확보하고, 분석하여 3가지 결과를 도출하였다. 첫째, 인구통계학적 특성 차이 검증 결과 성별, 지역, 연령, 근무기간에 따른 동기부여 요소의 평균차이는 없었으나 취업 경험에 따른 기대성은 평균차이가 있으며, 그 중 인턴 경험이 있는 청년TLO가 사업 참여의 따른 기대성에 대해 가장 높게 지각하는 것으로 나타났다. 취업 경험의 유무 보다 인턴 경험이 있는 청년TLO에게 사업 참여의 따른 기대성에 대해 더욱 높게 지각하는 것으로 나타났다. 둘째, 유의성 모형, 힘 모형이 개인의 사업 참여 행동 및 성과 개선에 유의미한 영향을 미치며 특히, 힘 모형이 유의성 모형보다 전체 모형의 설명력 및 영향력에 미치는 영향이 더 높게 나타났다. 셋째, 매개효과 분석 결과, 힘 모형에 비해 유의성 모형이 직접 간접 총 효과가 더 큰 것으로 나타났고, 3가지 동기부여 요소는 개인의 성과를 향상시키며, 참여 행동은 부분매개 효과를 가진 것을 확인하였다.
본 연구는 국내에서 사례관리수행에 영향을 미치는 주요 요인들을 보다 통합적으로 검토하기 위해서 사례관리수행과 관련된 개별연구들을 메타분석하였다. 메타분석방법은 국내에서 1998년부터 2020년도까지 사례관리수행과 관련된 연구들 중에서 선정기준에 부합되는 27편을 중심으로 시행되었으며, 이를 통해 사례관리수행과 관련된 주요 변인들의 평균효과크기와 조절변수들을 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사례관리수행에 영향을 미치는 변인들을 전체적으로 보면, 총 14개의 변인으로 개인적 변인, 기관·조직환경 변인, 인구 사회학적 변인 등의 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사례관리수행과 높은 상관관계(평균효과크기)를 보이는 변인으로는 전문적 능력, 수퍼비전, 네트워크, 사례관리중요성 인식, 매뉴얼지침, 기관지지 의 순으로 나타났다. 셋째, 사례관리수행과 중간정도의 상관관계(평균효과크기)를 보이는 변인으로는 자기효능감, 사례관리교육, 자율성, 동기, 사례회의 수의 순으로 나타났으며, 낮은 상관관계(평균효과크기)를 보이는 변인은 경력, 학력, 연령이었다. 본 연구에서 조절변수는 사례관리영역(민간 or 공공)별에서는 수퍼비전, 사례관리대상자(성인대상 or 아동대상)별에서는 전문적 능력, 사례관리교육, 출판여부(학위 or 학술)에서는 전문적 능력의 변인에서 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로 사례관리수행과 관련된 이론적, 실천적 함의를 제시하였다.
본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
공간 데이터를 관리하는 시스템은 저장된 정보의 갱신을 위하여 신규 입수되는 공간정보 파일에 대하여 기존 정보와 달라진 정보만을 추출하여 기존 정보를 갱신 한다. 기존 정보와 달라진 객체만을 추출하기 위해서는 신규 입수된 공간 정보 파일 내에 포함된 모든 객체에 대하여 기존 정보와 달라진 부분이 있는지 비교하게 된다. 수시로 갱신되는 공간 정보의 양이 증가하고 전국 단위의 데이터 갱신이 요구되는 상황에서 이러한 전수 검사 방식을 개선 하고자 본 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 신규 입수 공간 정보 파일내의 개별 객체를 검사하기 이전에, 파일의 정보만으로 개별 공간 객체가 변경 되었는지 여부를 판단할 수 있는 방법에 대하여 고찰해 보았다. 공간 데이터 파일은 일반적인 이미지나 텍스트 문서 파일과는 다른 정형화된 데이터 특성을 가지므로 기존의 파일 hash를 생성하여 관리하는 방식과 비교하여 좀 더 단순한 방식으로 이와 같은 파일단위 변경여부 판단이 가능하다. 전수 검사가 필요한 대상 파일의 숫자를 줄임으로써 전체적인 데이터 품질 검사 시간과 변경 데이터 추출 시간을 절약하여 시스템의 리소스 사용을 개선할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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