• 한국노년학
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• 제31권1호
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• pp.97-109
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• 2011

이 연구는 노인장기요양보호 인력의 소진 예측 요인을 살펴보고, 노인장기요양서비스 인력의 소진 예방을 위한 대안을 제시하고 있다. 노인장기요양보호는 고령이나 노인성 질병으로 인하여 일상생활을 혼자 수행하기 어려운 노인 등에게 신체활동 또는 가사지원 등의 서비스를 제공하는 것이다. 연구 대상은 전남지역 노인장기 요양시설에 근무하는 직원 216명이고, 자료수집은 자기기입식 방법의 설문지를 이용하였으며, 분석방법은 SPSS 12.0을 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 노인장기요양서비스 인력의 소진 척도는 22개 항목의 3가지 하위척도, 즉 정서적 고갈, 탈인격화, 자아성취감의 감소로 구성된 MBI를 사용하였다. 분석 결과에 의하면 직무요인인 클라이언트 요인, 업무과중, 역할갈등, 수급자 가족과 갈등이 소진에 유의미한 영향을 끼쳤고, 동료의 정서적 지지가 소진을 감소시키는 효과가 있는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해 노인장기요양보호 인력의 전문적 지위와 평판을 강화하기 위한 제도 보완과 소진을 예방하는데 동료의 정서적 지지 체계가 중요한 요인임을 확인하였다. 결론으로 이 연구결과를 바탕으로 노인장기요양서비스 인력의 소진 예방을 위한 제도적 실천적 함의를 제언하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권1호
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• pp.56-65
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• 2006

최근 서비스 로봇에 대한 연구가 여러분야에서 활발해지며, 노인 보조와 같은 실내 서비스를 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 때 로봇이 효과적이고 정확한 서비스를 하기 위해서 물체와 상황을 적절하게 인식하는 것은 중요하다. 전통적인 물체 인식 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반하였으나 이런 접근 방법은 대상 물체가 다른 물체에 가려져 보이지 않는 상황 둥 불확실성을 포함하는 실내환경에서는 한계가 있다 본 논문에서는 로봇의 효과적인 물체 탐색을 위해 대상이 되는 물체의 존재 가능성을 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델을 제안한다. 이를 위해 활동별로 물체간의 관계를 모델링하여 고정되어 있지 않은 환경에 보다 유연하게 적용될 수 있게 하였다. 전체적인 구조는 공통-원인 구조를 물체간의 관계를 나타내는 단위로 사용하여 이를 결합해가며 구성되는데 이러한 방법은 베이지안 네트워크 설계를 효과적이게 한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델을 검증하기 위해 두 개의 베이지안 네트워크의 성능을 실험을 통해 검사하였는데 각각 $86.5\%$와 $89.6\%$의 정확도를 보였다.

• 인지과학
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• 제20권1호
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• pp.79-107
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• 2009

공간, 시간적 환경정보를 함께 저장하는 일화기억(episodic memory)은 알츠하이머병에 의해 손상될 뿐만 아니라 일반 노화과정에서도 손상될 수 있다. 본 연구의 목적은 인지기능인 일화기억을 내적회상 기법을 사용하여 평가함으로써 초기 알츠하이머성 치매 환자의 일화기억을 분석하고 평가하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 사진이나 동영상처럼 뇌에 투사되는 피시험자 자신의 과거를 직접 회상한 이미지(the mental image)를 분석하는 새로운 방법을 사용하였다. 초기 알츠하이머성 치매환자3명, 경도 우울증 환자 1명, 대조를 위한 건강한 노인 2명에게 검사 당일로부터 하루, 일주일, 한달 전 그리고 원과거(remote)에 있었던 일을 회상하게 하였다. 회상된 이미지 안에서의 감정상태, 이미지의 색, 사건 발생 순서 등의 중점을 두고 피시험자의 응답을 분석하였다. 순행성기억(anterograde memory) 손상을 관찰하고자 피시험자에 그들이 검사 당시 재현한 모든 이미지를 검사 다음날 다시 상기하도록 요구하였다. 3명의 환자군 모두 회상한 이미지들 사건 발생순서에 맞게 정리하는데 실패하였다. 이들은 대조군과 같은 수의 이미지를 회상해 내었지만, 색이 선명하지 않고 사진과 같은 정적인 이미지를 회상하였다. 이러한 결과는 초기 치매환자가 최근기억(recent memory)을 화상 하는데 일차적으로 손상이 있을 시사하며, 또한 의미기억의 양적인 손상보다 질적 손상이 먼저 발생함을 보여주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.95-111
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• 2021

인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.