• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제54권6호
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• pp.431-440
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• 2021

Objectives: The aim of this study was to predict rabies protective behaviors (RPB) based on protection motivation theory (PMT) among fourth-grade students at schools in Chonburi Province, Thailand. Methods: This cross-sectional study was conducted from December 2020 to February 2021. A multistage sampling technique was used for sample selection. The questionnaire was divided into socio-demographic data and questions related to PMT and RPB. Descriptive statistical analysis was conducted using the EpiData program and inferential statistics, and the results were tested using the partial least squares model with a significance level of less than 5%. Results: In total, 287 subjects were included, of whom 62.4% were girls and 40.4% reported that YouTube was their favorite media platform. Most participants had good perceived vulnerability, response efficacy, and self efficacy levels related to rabies (43.9, 68.6, and 73.2%, respectively). However, 54.5% had only fair perceived severity levels related to rabies. Significant positive correlations were found between RPB and the PMT constructs related to rabies (β, 0.298; p<0.001), and the school variable (S4) was also a predictor of RPB (β, -0.228; p<0.001). Among the PMT constructs, self efficacy was the strongest predictor of RPB (β, 0.741; p<0.001). Conclusions: PMT is a useful framework for predicting RPB. Future RPB or prevention/protection intervention studies based on PMT should focus on improving self efficacy and response efficacy, with a particular focus on teaching students not to intervene with fighting animals. The most influential PMT constructs can be used for designing tools and implementing and evaluating future educational interventions to prevent rabies in children.

• 지역사회간호학회지
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• 제33권3호
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• pp.340-355
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• 2022

Purpose: This study aimed to examine the effects of non-pharmacological sleep intervention programs in improving sleep quality among older adults in long-term care facilities. Methods: A literature search and selection was performed on nine different databases using the guidelines of PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Overall, 14 studies met the inclusion criteria and were systematically reviewed. For the meta-analysis, the effect size was estimated using the random-effects model in Review Manager (RevMan) desktop version 5.4 of the Cochrane Library. Results: The meta-analysis of overall non-pharmacological interventions obtained a total effect size of 1.0 (standardized mean difference [SMD]=1.0, 95% confidence interval [CI]: 0.64~1.35), which was statistically significant (Z=5.55, p<.001). The most frequently studied non-pharmacological intervention was aroma therapy, with an effect size of 0.61 (SMD=0.61, 95% CI: 0.14~1.08), which was statistically significant (Z=2.55, p=.010). In the subgroup analysis, group-based interventions, interventions for >4 weeks, and untreated control studies were more effective. Conclusion: This study confirms that non-pharmacological interventions are effective in improving sleep quality among older adults in long-term care facilities. However, the sample size was small and the risk of bias in assessing the interventions of individual studies was unclear or high, thereby limiting the generalizability of the results. Further reviews that evaluate randomized control trials, evidence-based interventions that consider older adult participants' physical activity levels, different intervention methods and durations, and different control group intervention types are needed to obtain more conclusive evidence.

• 한국건축시공학회지
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• 제20권6호
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• pp.505-514
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• 2020

본 연구는 KBIMS가 적용된 건축 및 구조 부재 형상과 속성 데이터가 포함된 BIM 라이브러리를 구축하는 방법과, 속성 데이터 변환 과정의 문제를 해결하여 KBIMS IFC 파일로 변환하는 방법을 제시한다. 프로젝트에서 다양한 BIM 도구가 활용되어짐에도 불구하고 라이브러리 연구에 특정 도구가 주로 활용되었는데 본 연구에서는 클라우드 기반 데이터베이스 통합플랫폼에 포함된 카티아V6를 활용하여 주요 12개 카테고리, 총 793개의 건축 및 부재 형상 및 수치 라이브러리를 개발했다. KBIMS IFC 속성 입력 과정에서 데이터 타입과 특수문자 속성명으로 인한 데이터베이스 입력 제한을 파악하였다. 입력 가능한 데이터 타입을 찾아 입력하고, 아스키코드를 활용한 특수문자 속성명 대체 입력 방법을 개발했다. 변환기 프로토타입을 개발하여 추출된 IFC 파일을 KBIMS 원래 속성명이 포함된 IFC 파일로 변환하고 시범모델을 활용하여 검증하였다. 본 연구 결과는 실제 프로젝트에서 KBIMS 적용시 BIM 도구의 선택의 폭을 넓히고, 프로젝트 데이터 호환 문제를 줄이는데 도움을 줄 것이다. 마지막으로 KBIMS 라이브러리의 지속적인 활용을 위해서는 관련 조직 간의 유지 관리 방안에 대한 논의가 필요하다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권4호
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• pp.437-444
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• 2001

이 연구는 인공신경망기법을 적용하여 적지적수를 판정할 수 있는 산림환경입지인자를 도출하고, 그들 인자 상호간의 관계를 분석하여 적지적수 판정방법을 제시하고자 수행되었다. 적지적수 선정을 위한 대상수종으로 5개의 주요 침엽수종(P. densiflora for. erecta, L. leptolepis, P. koraiensis, P. densiflora, P. thunbergil)을 선정하였다. 먼저 총 1,320개소의 표준지를 대상으로 각 수종별 지위지수가 높은 순으로 40개씩 추출하여 총 200개의 표준지를 선발하였다. 각각의 자료는 해당 표준지에 대한 13개 인자의 산림입지환경 정보를 보유하고 있다. 연구결과 인공신경망기법은 패턴분류에 의한 산림입지환경 조사 자료들의 전산정보처리에 매우 효과적인 것을 알 수 있었다. 이 기법을 적지적수 판정에 필요한 패턴의 유무 분석에 응용함으로써 적지적수 판정에 거의 영향을 미칠 수 없는 패턴을 소유하고 있거나, 불규칙한 양상의 패턴으로 인해 패턴분류 과정 자체를 교란할 수 있는 자료들을 선별하여 제거할 수 있었다. 그 외에 인공신경망기법은 입지인자 구성에 따라 적지적수 판정 적합도가 77.6%에서 91.8%까지 높게 나타남으로써 산림입지환경조사 자료를 토대로 하는 적지적수 판정에 매우 높은 잠재력을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.309-327
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• 2021

동적 치료 요법(dynamic treatment regimes; DTRs)은 다단계 무작위 시험에서 개인에 맞는 치료를 제공하도록 설계된 의사결정 규칙이다. 모든 개인이 동일한 유형의 치료를 처방받는 고전적인 방법과 달리 DTR은 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 개별 특성을 고려한 환자 맞춤형 치료를 제공한다. 최적의 치료 규칙을 파악하기 위한 회귀 기반 알고리즘 중 하나인 Q-학습 방법은 쉽게 구현될 수 있기 때문에 더욱 인기를 끌고 있다. 그러나 Q-학습 알고리즘의 성능은 Q-함수를 제대로 설정했는지의 여부에 크게 의존한다. 본 논문에서는 고차원 데이터가 수집되는 DTRs 문제에 대한 다양한 이중강건 Q-학습 알고리즘을 연구하고 가중 최소제곱 추정 방법을 제안한다. 이중강건성(double-robustness)은 반응변수에 대한 모형 혹은 처리변수에 대한 모형 둘 중 하나만 제대로 설정되어도 불편추정량을 얻을 수 있음을 의미한다. 다양한 모의실험 연구를 통해 제안된 방법이 여러 시나리오 하에서도 잘 작동함을 확인하였으며 실제 데이터 예제를 통해 방법론에 대한 예시를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권4호
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• pp.12-21
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• 2006

최근 우리는 항공 혹은 위성 영상 등에서 방대한 고해상도 지형 데이터를 접하고 있다. 여러 연구 및 응용에서 이러한 관심 지역의 대규모의 지리 정보 혹은 전체 행성 데이터에 대해서 실시간 시각화를 필요로 하고 있다. 널리 사용되고 있는 지형 실시간 시각화의 핵심적인 연산은 다중 상세도 수준 구조에서 참여자의 시점을 고려한 상세도 수준의 선택이다. 대규모 지리 데이터에 대해서 이러한 실시간 영상 생성을 수행하기 위해서는 실시간 영상 생성 시간 이전에 다계층 품질 계층구조를 구성하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 전체 행성 응용을 위하여 정육면체 4-8 타일 구조를 선택하였다. 이를 기반으로, 원시 지형 정보 영역의 해당하는 단말 수준의 타일 구조를 선택적으로 구성하고, 생성된 타일에 대해서 샘플링을 통하여 단말 수준의 타일을 구성한다. 로우 패스 필터를 이용하여 상향식으로 저해상도 타일을 구성하여 전체 4-8 타일 다계층 구조를 완성한다. 본 연구는 비메모리 저장소에 4-8 타일 구조를 구성하기 위한 효과적인 일련의 방법론을 구체화하였으며, 공개되어 있는 전체 화성 지형 및 영상 데이터에 대해서 실험하였다.

• 정보관리학회지
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• 제30권2호
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• pp.245-268
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• 2013

본 연구는 마케팅 분야에서 개발된 서비스 품질 모형인 SERVQUAL을 도서관의 실정에 맞게 적용한 ARL(Assoication of Research Libraries) LibQUAL+ 평가 프로그램에 국내 대학도서관 한 곳이 공식 참여한 과정과 결과를 제시하고 있다. LibQUAL+ 시행을 위해 영문으로 된 설문지의 번역, 설문 대상자 표본 선정, 설문 버전의 선택 등을 포함한 절차를 설명하고 있다. 또한 설문의 시행 결과로 입수되는 설문 데이터에 대한 설명 및 응답과 관련된 제반 사항에 대한 검토 결과를 제시한다. 마지막으로 설문 데이터를 통해 이용자 집단간, 타기관과의 다양한 비교 전략을 제시하고 있다. LibQUAL+ 프로그램은 단순한 설문도구가 아닌 총체적인 도서관 서비스 품질 평가 시스템이다. LibQUAL+ 프로그램에 참여함으로써 보다 체계적이고 국제화된 평가를 시행할 수 있을 것이다. 설문도구로서 LibQUAL+에 대한 비판에도 불구하고 LibQUAL+ 프로그램에 참여함으로써 국내 대학도서관은 새로운 평가 및 서비스 개선 노력을 경주할 수 있을 것으로 기대된다. 도입과 관련해서는 개별적인 참여 대신 다수의 도서관이 컨소시엄을 구성해서 참여하는 것이 바람직하다. 이들 도서관을 중심으로 학습공동체를 구성해서 워크샵, 사례발표 등을 통해 한 단계 높아진 평가 활동을 할 수 있다.

• 한국인구학
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• 제21권1호
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• pp.162-183
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• 1998

여기서는 많은 수의 비관측사례로부터 발생할 수 있는 표본의 편의(bias) 문제를 탐구한다. 이 연구는 본래 일본 후생성이 1989년 실시한 <가족주기와 가구형태에 대한 인구학적 조사> 자료를 이용하여 노인부보와 자녀간 근접성을 분석하는 목적에서 이루어졌다. 그런데 <가족주기와 가구형태에 대한 인구학적 조사>는 노인부모를 대상으로 한 조사가 아니라 전체 가구 일반에 대한 조사이기 때문에 노인부모에 대한 많은 정보를 손상하고 있었다. 또한 본 조사는 가구주를 통하여 가족원에 대한 정보를 획득하는 방식으로 설계되었기 때문에 가족원에 대한 정보가 완전하지 못하였다. 나아가 비관측사례의 유형을 보면 여러 항목들이 동시적으로 관측되지 않고 있었다. 이와 같이 복합적 메커니즘에서 발생한 비관측 사례는 분석의 편의를 초래할 위험이 크다. 우선, 많은 수의 비관측사례로 표준오차를 잘못 추정할 소지가 크다. 더욱이 사례들이 선택적으로 관측되지 않았다면 관측된 자료에 따른 추정을 심각한 편의를 포함할 수 있다. 이와 같이 손상된 자료로부터 발생할 수 있는 추정 편의를 개선하기 위하여 여기서는 두 가지 기법을 활용하였다. 첫째, 관측치와 공변인간의 관계에 기초하여 비관측사례를 추정하는 방법으로 EM 알고리듬을 활용하였다. 둘째, 관찰의 선택성에서 비롯된 추정 편의를 개선하기 위하여 이단계(two stage) 모형을 활용하였다.