목적: 본 연구는 감각통합치료를 통해 감각조절장애 아동의 놀이, 사회성, 작업수행도 및 작업만족도, 감각처리에 미치는 효과에 대하여 알아보았다. 연구방법: 연구대상은 만 4~7세의 감각조절장애 아동 5명으로, 실험기간은 2008년 6월에서 11월까지이었다. 감각통합치료는 주 2회(매50분), 총 48회기를 실시하였다. 놀이, 사회성, 작업수행도 및 만족도, 감각처리를 측정하기 위해 Revised Knox Preschool Play Scale(RKPPS), 사회성숙도 검사, Canadian Occupational Performance Measure(COPM), Japanese Sensory Inventory Revised(JSI-2)를 사용하였다. 감각통합치료의 효과를 알아보기 위해 단일집단 사전-사후 설계(one group pretest-posttest design)를 사용하였다. 감각통합치료 사전/사후의 RKPPS, 사회성숙도, COPM, JSI-2의 차이는 윌콕슨 순위검정(Wilcoxon matched-pair signed rank test)을 사용하여 분석하였다. 결과: 감각통합치료 전과 후의 RKPPS(Z=-2.023, p=.043), 사회성숙도(Z=-2.023, p=.043), 작업수행도(Z=-2.023, p=.043) 및 만족도(Z=-2.032, p=.042), 그리고 JSI-2 중 촉각계(Z=-2.032, p=.042) 점수에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 결론: 본 연구는 감각통합치료가 촉각계 처리와 같은 작업수행요소뿐 아니라 놀이, 사회성과 같은 작업수행영역에도 효과가 있음을 보여주었다. 또한 감각통합 평가 및 중재 시 감각조절장애 아동의 놀이에 대해 고려해보도록 방향을 제시한 것에 의의가 있다. 그러나 연구대상자의 수가 적고, 다양한 환경적 요소에 의해 영향을 받을 수 있으므로 연구결과를 일반화하기에는 어려움이 있다. 따라서 향후 연구에서는 대상 아동의 수를 고려하고, 외적 변인을 제한하며, 타당도와 신뢰도가 높은 자료수집 방법을 사용해야 할 것으로 사료된다.
상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.
Sixty-four patients with paradoxical ventricular wall motion noticed both in angiocardiography or 2-dimensional echocardiography were assessed by ECG gated blood pool scan (GBPS). Endless cine loop image, phase and amplitude images and paradox image obtained by visual inspection of each cardiac beat or Fourier transformation of acquired raw data were investigated to determine the incremental value of GBPS with these processing methods for identification of paradoxical ventricular wall motion. The results were as follows: 1) Paradoxical wall motions were observed on interventricular septum in 34 cases, left ventricular free wall in 26 and right ventricular wall in 24. Underlying heart diseases were ischemic (23 cases) valvular(9), congenital heart disease (12), cardiomyopathy (5). pericardial effusion(5), post cardiac surgery(3), col pulmonale (2), endocarditis(1) and right ventricular tumor(1). 2) Left ventricular ejection fractions of patients with paradoxical left ventricular wall motion were significantly lower than those with paradoxical septal motion(p<0.005). 3) The sensitivity of each processing methods for detecting paradoxical wall motion was 76.9% by phase analysis, 74.6% by endless cine loop mapping and 68.4% by paradox image manipultion respectively. Paradoxial motions visualized only in phase, paradox or both images were appeared as hypokinesia or akinesia in cine loop image. 4) All events could be identified by at least one of above three processing methods, however only 34 cases (48.4%) showed the paradoxical molies in all of the three images. By these findings, we concluded that simultaneous inspection of all above three processing methods-endless cine loop, phase analysis and paradox image-is necessary for accurate identification and assessment of paradoxical ventricular wall motion when performing GBPS.
NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.
This paper presents the operations of a multi-beam echo sounder (MBES) installed on the deep-sea remotely operated vehicle (ROV) Hemire. Hemire explored hydrothermal vents in the Forecast volcano located near the Mariana Trench in March of in 2006. During these explorations, we acquired profiling points on the routes of the vehicle using the MBES. Information on the position, depth, and attitude of the ROV are essential to obtain higher accuracy for the profiling quality. However, the MBES installed on Hemire does not have its own position and depth sensors. Although it has attitude sensors for roll, pitch, and heading, the specifications of these sensors were not clear. Therefore, we had to merge the high-performance sensor data for the motion and position obtained from Hemire into the profiling data of the MBES. Then, we could properly convert the profiling points with respect to the Earth-fixed coordinates. This paper describes the integration of the MBES with Hemire, as well as the coordinate conversion between them. Bathymetric maps near the summit of the Forecast volcano were successfully collected through these processes. A comparison between the bathymetric maps from the MBES and those from the Onnuri Research Vessel, the mother ship of the ROV Hemire for these explorations, is also presented.
이 연구의 목적은 10주간의 수영교실에 참여하는 지체장애인들의 운동수행을 통해 나타나는 긍정심리자본에 대한 변화를 규명하는데 있다. 연구대상은 30~40대의 남성 지체장애인 총 21명으로 참여집단(10명)과 비참여집단(11명)으로 실시하였으며, 실험기간은 10주간으로 주 3회, 50분간 실시하였다. 자료처리는 SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 운동 전과 후의 검사자료를 평균과 표준편차를 산출하였고, 실험설계는 집단(수영 참여군, 비참여군)과 시간(사전, 사후)에 따라서 이원반복측정 분산분석(2-way[2] RM ANOVA)을 실시하였으며, 모든 통계적 유의 수준은 .05로 설정하였다. 연구결과를 종합해보면, 지체장애인들의 수영교실 참여는 긍정심리자본에 긍정적인 효과를 미쳤다는 것을 알 수 있다.
미국 캔자스주 정부와 연방정부가 필요로 하는 상세한 지표피복 수치지도제작을 위해, Landsat Thematic Mapper 자료를 이용하여 캔자스주 전체를 대상으로 43가지로 분류된 식생군단(vegetation alliance) 수준의 자연식 생지도를 제작하였다. 지도제작 방법으로는 봄, 여름, 가을의 계절별 위성자료를 이용하여 두 단계 분류절차를 거치는 이른바 '하이브리드(hybrid)' 방식을 채택하였다. 이 접근 방법은 첫 단계로 unsupervised classification을 이용, 자연녹지를 농경지로부터 분리해 낸 다음. 두 번째 단계에서 supervised classification, 현장확인조사. 그리고 분류 후 다양한 보강자료를 이용하여 최종적으로 자연식생을 구분ㆍ분류해 내는 것이다. 정확도 평가는 세 가지 분류 수준에서 실행되었는데, 이는 앤더슨 분류단계 I(Anderson level I), 식생군계(vegetation formation), 그리고 식생군단 수준을 포함한다. 확인결과 전반적인 정확도는 51.7%에서 89.4%에 이르는 것으로 조사되었다.
Post-Harvest processing engineering is a field that studies prevention of the quality change of agricultural products during sorting, packaging, storage, and distribution after harvested. In distribution steps, agricultural products could be damaged by physical force, it is the main reason of low quality and they lost value of commodities. This study was performed to find the vibration characteristics of the peach, and to find the extent of the damage on the peach by fatigue stress. The vibration data was obtained on expressway and the vibration characteristics of peach was used to find the damage on the peach. To analyze the vibration characteristics of peach, the resonance frequency and vibration transmissibility were measured. The resonance frequency of the peach was 167.98 Hz and the transmissibility was 4.06 at resonance point. It was 150 ~ 250 Hz that the transmissibility was more than 1. And the transmissibility in simulated test was measured. When the trasmissibility was more than 1, the range was 15 ~ 65 Hz, and when it was less than 1, the range was 65 ~ 175 Hz. When the transmissibility was about 1, the range was 5 ~ 15 Hz. The damage and the vibration cycle numbers of peaches were compared with input frequency and acceleration. More damage and less cycle number happened in 30 Hz than in 62.5 Hz. The reason was that the transmissibility of 30 Hz was higher and the vibration displacement in lower frequency was more. The more acceleration and cycle number increased, the more the bruising volume of peaches increased. The bruising volume ratio for vibration fatigue was measured according to input acceleration and cycle number. Using measured data, regression models for bruising volume ratio(BVR) was developed as a function of the acceleration(A) and cycle number(CN) as follows. BVR = a * $A^b*$$(CN)^c$
지역 산업생태계의 노후화 문제가 점차 심각해지면서, 지역 산업생태계의 쇠퇴를 측정하고 재생하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 지역 산업생태계 위기 예측에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 위기는 단기간에 걸쳐 급진적으로 나타나는데, 사후대응으로는 역부족인 경우가 대다수이므로 위기가 발생하기 전에 대응해야 한다. 즉, 지역 산업생태계의 위기를 조기에 파악하여 선제적인 대응을 하는 것이 장기적인 관점으로 바라봤을 때 더욱 필요하고 요구된다는 것이다. 이에 본 연구는 대용량의 뉴스 데이터를 활용하여 뉴스의 감성 점수에 따른 지역 산업생태계의 위기 예측 가능성을 점검하였다. Google 감성분석 API를 사용하여 뉴스 감성 분석을 실행하였고 이를 월별로 정리하여 감성 분석 결과 실제 이벤트 간의 연관관계를 확인하였다.
현재 질식 가스 및 폭발위험이 있는 물질에 대하여 실시간으로 경고를 제공하는 서비스 및 시스템에 관한 연구가 진행되고 있지만, 현재 스마트 형 밴드 형태의 서비스는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 작업장 내의 정전기로 인한 폭발위험요소의 실시간 확인 및 사고 발생 요인의 즉각적인 제거를 지원하고 작업자 상태 및 작업장의 위험요소(산소, 유해 화학 물질 농도)등의 실시간 모니터링 및 위험 발생시 즉시 경고 및 데이터 분석을 통한 사전 사고 예방시스템 구축방법을 제안한다. 이로써, 산업현장에서 발생할 수 있는 각종 재해를 IoT 기반의 지능형 센서노드, 무선 네트워크기술 그리고 데이터 가공 미들웨어 및 통합 관제시스템을 이용해 모니터링하고 실시간 산업현장에서의 위험정보를 전달함과 동시에 사고를 예방해 작업자의 안전한 작업환경 지원으로 사후 수습 비용 대비 획기적 비용절감을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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