• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.225-234
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• 2023

In this era of information and communication technology (ICT), tremendous improvements have been witnessed in our daily lives. The impact of these technologies is subjective and negative or positive. For instance, ICT has brought a lot of ease and versatility in our lifestyles, on the other hand, its excessive use brings around issues related to physical and mental health etc. In this study, we are bridging these both aspects by proposing the idea of AI based mental healthcare (AIMS). In this regard, we aim to provide a platform where the patient can register to the system and take consultancy by providing their assessment by means of a chatbot. The chatbot will send the gathered information to the machine learning block. The machine learning model is already trained and predicts whether the patient needs a treatment by classifying him/her based on the assessment. This information is provided to the mental health practitioner (doctor, psychologist, psychiatrist, or therapist) as clinical decision support. Eventually, the practitioner will provide his/her suggestions to the patient via the proposed system. Additionally, the proposed system prioritizes care, support, privacy, and patient autonomy, all while using a friendly chatbot interface. By using technology like natural language processing and machine learning, the system can predict a patient's condition and recommend the right professional for further help, including in-person appointments if necessary. This not only raises awareness about mental health but also makes it easier for patients to start therapy.

• 농촌지도와개발
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• 제19권4호
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• pp.773-798
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• 2012

이 연구는 포괄보조금제도하에 효율적인 농산어촌지역개발사업의 추진을 위하여 지역개발사업의 수혜자이자 참여자로서 지역주민만족을 설명하기 위하여 요인분석을 수행하였다. 부여지역을 사례지역으로 부여읍과 13개의 면에 거주하는 353명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 분석에는 SPSSWIN을 사용하였다. 분석결과 부여군에서 지역개발사업의 만족도는 전체평균은 3.16 으로 비교적 만족하고 있는 것으로 나타나고 있으며 12개의 변수들은 3가지의 요인으로 묶여지는 것을 알 수 있었다. 요인 1은 '교통편의', '교육환경', '사회복지', '문화 및 여가활동', '정보통신', '보건 및 의료서비스'의 변수 즉, 편리한 삶, 안정된 삶, 즐기는 삶과 건강한 삶을 나타내는 변수가 공통된 범주로 묶이고, 요인 2는 '범죄 및 사고', '환경관리', '이웃관계 및 사회참여'의 변수 즉, 안전한 삶, 쾌적한 삶과 즐기는 삶을 나타내는 변수를 공통된 범주로 묶이고, 요인 3은 '소득 및 소비활동'과 '일자리창출'을 나타내는 경제적인 삶과 '주거환경'이 공통된 범주로 묶였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권2호
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• pp.223-239
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• 2015

본 연구는 내용요소인 쌓기나무와 과정요소인 수학적 의사소통의 연계 활동을 통해 구현되는, 공간 정보를 의사소통하기 위한 교실 언어에 초점이 있다. 초등학교 2학년 수학 교과서에는 쌓기나무의 쌓인 모양을 상대방이 듣고 똑같이 쌓을 수 있도록 설명하는 활동이 있지만, 교사-학생, 학생 간에 어떠한 방식으로 의사소통 하는지, 효과적인 의사 소통 방법이 무엇인지에 대해 거의 연구된 바 없다. 이에 본 연구에서는 초등학교 2학년 쌓기나무 수업을 관찰하고, 그 때 교사의 지도 과정상 나타나는 특징, 학생의 쌓기나무 모양 설명시 드러나는 특성, 교사와 학생간 의사소통 유형 등을 분석함으로써 쌓기 나무 수업에서 수학적 의사소통의 양방향인 설명과 이해를 저해하는 요인을 추출하고, 그 결과에 기초하여 효과적인 의사소통 전략의 지도를 위한 방안을 제언하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.629-641
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• 2016

본 연구는 일 간호대학생의 블록제 수업 경험의 본질을 이해하여 효율적인 교육과정 개선을 위한 기초자료를 제공하기 위해 2015년 6월 20일부터 7월 10일까지 G시에 소재한 일 대학 간호학과 학생 18명을 대상으로 실시하였다. 본 연구의 질문은 '간호대학생의 블록제 수업 경험은 어떠한가?' 이며 Colaizzi(1978)가 제시한 현상학적 연구 방법을 적용하여 자료를 분석하였다. 연구결과 58개의 구성된 의미에서 '불편한 마음', '비체계적인 학습', '안간힘 쓰기', '힘들어지는 인간관계', '새로운 발견', '발전의 기회'의 6개 주제 모음과 이에 포함된 17개의 주제와 42개의 하위 주제가 확인되었다. 따라서 간호대학생은 블록제 수업을 통하여 방대한 학습량과 과제의 홍수로 신체적, 정신적 불편감을 경험하지만, 나름 최선의 노력으로 이 과정을 무사히 마침으로써 이전에는 몰랐던 시간 활용의 중요성을 인식하게 되고, 더 나은 자신을 위해 새로운 각오를 다져나가는 기회가 됨을 알 수 있다. 이러한 결과는 간호대학생의 건강한 대학생활을 위해서 이들의 경험에 기초한 스트레스 관리 및 정서적 지지 프로그램의 개발이 필요함을 나타낸다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.327-336
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• 2002

텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.55-63
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• 2011

본 논문은 방위각 및 고저방향으로 카메라 움직임이 있는 감시장치의 비디오 프레임 연속영상을 1)각각 $N{\times}M$ 개의 서브블록으로 나눈 후 각각의 서브블록에 대해 FFT 위상상관 기법을 적용하여 이동표적 위치를 구하고, 2)연속영상을 정합 후 차영상을 구하여 적응 문턱 값을 적용해서 표적후보군을 구하였으며, 3)두 기법을 적용하여 클러터를 제거하는 새로운 표적탐지기법을 제안하였다. 블록 내 다양한 크기의 영상 움직임이 있을 경우 FFT 위상상관 기법은 적용하여 움직임을 구하면 큰 영상의 움직임이 가장 큰 위상상관 값으로 나타나는 특성을 이용하여 배경환경에 강인한 이동표적 위치(블록)탐지를 하였다. 또한, 차영상을 영상분리하기 위한 적응 문턱 값은 카메라 움직임 등 배경환경 변화를 고려한 학습가중치를 이용하여 구하였다. 제안된 알고리즘 성능입증은 다양한 배경환경에서 카메라 이동/정지조건에서 다양한 이동표적에 대해 탐지 가능함을 시뮬레이션을 통해 확인하였으며 탐지성능은 ROC 커브를 통해 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.979-993
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• 2021

음향 장면 분류는 오디오 파일이 녹음된 환경이 어디인지 분류하는 문제이다. 이는 음향 장면 분류와 관련한 대회인 DCASE 대회에서 꾸준하게 연구되었던 분야이다. 실제 응용 분야에 음향 장면 분류 문제를 적용할 때, 모델의 복잡도를 고려하여야 한다. 특히 경량 기기에 적용하기 위해서는 경량 딥러닝 모델이 필요하다. 우리는 경량 기술이 적용된 여러 모델을 비교하였다. 먼저 log mel-spectrogram, deltas, delta-deltas 피쳐를 사용한 합성곱 신경망(CNN) 기반의 기본 모델을 제안하였다. 그리고 원래의 합성곱 층을 depthwise separable convolution block, linear bottleneck inverted residual block과 같은 효율적인 합성곱 블록으로 대체하고, 각 모델에 대하여 Quantization를 적용하여 경량 모델을 제안하였다. 경량화 기술을 고려한 모델은 기본 모델에 대비하여 성능이 비슷하거나 조금 낮은 성능을 보였지만, 모델 사이즈는 503KB에서 42.76KB로 작아진 것을 확인하였다.

• 창의정보문화연구
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• 제5권3호
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• pp.307-317
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• 2019

본 연구는 교육대학교의 예비교사들에 대한 블록 코딩과 피지컬 컴퓨팅의 교육 사례이다. 학생들은 블록 코딩을 지원하는 '엔트리'를 통해 여러 문제를 해결하는 과정에서 코딩에 대한 친숙함을 느꼈으며 코딩 능력을 향상시켰다. 또한 학생들은 피지컬 컴퓨팅 교구의 다양한 입·출력 장치로 컴퓨팅 시스템을 구성하고 프로그래밍을 통해 사물을 제어하였고, 교육용 포트폴리오를 제작을 통해 코딩에서의 문제분석, 설계, 구현, 테스트 등의 전반적인 과정을 경험하였다. 적용된 교육 방법으로는 몰입기반 프로그래밍과 짝 프로그래밍이고, 교육의 효과성을 측정하기 위한 설문 결과, 학생들은 엔트리와 피지컬 컴퓨팅 교구를 잘 이해하였고 엔트리와 피지컬 컴퓨팅 교구를 혼합하여 학습한 것이 엔트리 단독의 코딩학습보다 효과가 더 좋았다는 응답을 하였다. 또한 피지컬 컴퓨팅 교구 학습에서 적용한 짝 프로그래밍의 효과가 좋았음을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.475-487
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• 2011

본 논문에서는 고차원펄스의 스펙트럼을 유도하는 체계적인 방법을 제시하고, 이를 학습내용으로 하는 효율적인 이러닝 시스템을 설계한다. 고차원펄스의 스펙트럼은 연속미분법이나 콘볼루션법 등 기존의 방법에 의하여 유도될 수 있으나, 그 차수가 증가함에 따라 현저하게 높아지는 복잡도 때문에 사용할 수 없다. 우리는 고차원펄스의 차수에 따라 순환적으로 적용되는 알고리듬을 제시하고, 이를 찾아보기표에 의하여 함수적으로 차수에 연관된 스펙트럼의 식을 유도한다. 또한, 이를 이용하여 고차원펄스의 스펙트럼을 분석하는 과정을 학습하는 이러닝 콘텐츠를 설계한다. 여기에는 기존의 순차적 재생을 기본으로 하여 이른바 개념단위 오브젝트별 분기방식을 적용하는 콘텐츠 처리방식이 사용된다. 모델링, 임펄스응답과 전달함수, 파라미터, 찾아보기표 등 전체를 네 개의 개념단위로 분할한 콘텐츠페이지를 설계하고, 이들로부터 하향식으로 분화된 개념단위들을 모듈과 서브모듈로 설정한다. 이들은 개념단위 오브젝트별 분기방식에 의하여 학습자에게 다양한 학습순서와 반복학습 등을 제공하여 상호작용을 증대하고, 저작된 이러닝 콘텐츠에 의한 학습효과를 현저히 향상시킨다. 또한, 콘텐츠 자체의 효율성 측면에서도 현저한 향상을 이룬다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제11권3호
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• pp.11-18
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• 2004

This study is aimed at investigating the influence of different quantitative knowledge of results on the measurement error during lumbar proprioceptive sensation training. Twenty-eight healthy adult men participated and subjects were randomly assigned into four different feedback groups(100% relative frequency with an angle feedback, 50% relative frequency with an angle feedback, 100% relative frequency with a length feedback, 50% relative frequency with a length feedback). An electrogoniometer was used to determine performance error in an angle, and the Schober test with measurement tape was used to determine performance error in a length. Each subject was asked to maintain an upright position with both eyes closed and both upper limbs stabilized on their pelvis. Lumbar vertebrae flexion was maintained at $30^{\circ}$ for three seconds. Different verbal knowledge of results was provided in four groups. After lumbar flexion was performed, knowledge of results was offered immediately. The resting period between the sessions per block was five seconds. Training consisted of 6 blocks, 10 sessions per one block, with a resting period of one minute. A resting period of five minutes was provided between 3 blocks and 4 blocks. A retention test was performed between 10 minutes and 24 hours later following the training block without providing knowledge of results. To determine the training effects, a two-way analysis of variance and a one-way analysis of variance were used with SPSS Ver. 10.0. A level of significance was set at .05. A significant block effect was shown for the acquisition phase (p<.05), and a significant feedback effect was shown in the immediate retention phase (p>.05). There was a significant feedback effect in the delayed retention phase (p<.05), and a significant block effect in the first acquisition phase and the last retention phase (p<.05). In conclusion, it is determined that a 50% relative frequency with a length feedback is the most efficient feedback among different feedback types.