목적 : 본 연구는 치매안심센터에서 근무하는 작업치료사의 고용관계특성과 직무특성을 파악하여 직무만족도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 치매안심센터에서 근무하고 연구 참여에 동의한 작업치료사 78명을 대상으로 하였다. 작업치료사의 고용관계특성, 직무특성, 직무만족도를 설문하기 위해 기존 Kim(2010)과 Lee(2013) 의 연구에서 사용된 설문 문항을 수정·보완하여 사용하였다. 일반적 특성에 따른 직무만족도의 차이를 검증하기 위해 독립 t-검정과 ANOVA를 사용하였다. 고용관계특성, 직무특성과 직무만족도의 상관관계 는 피어슨 상관관계 분석을 사용하였으며, 직무특성과 고용관계특성이 직무만족도에 미치는 영향은 위계적 다중회귀분석을 통해 분석하였다. 결과 : 일반적 특성에 따른 직무만족도 평가 결과 대상자의 월평균 급여에 따라 직무만족도에 유의한 차이를 보였다. 고용관계특성과 직무특성의 일부 항목은 직무만족도와 상관관계를 보였다. 위계적 다중회귀 분석 결과 일반적 특성의 월평균 급여와 고용관계특성에서 보상공정성과 참여기회가 직무만족도에 유의한 정적 영향을 주었다. 직무특성은 유의한 영향을 미치지 못한 것을 확인하였다. 결론 : 본 연구를 통해 치매안심센터 작업치료사의 직무만족도에 영향을 주는 요인은 보상공정성, 참여기회, 월평균 급여임을 알 수 있었다. 치매안심센터 내 작업치료사의 직무만족도 향상을 위해서는 본 연구 결과를 바탕으로 보상공정성, 참여기회, 월평균 급여에 대한 고려와 관련 제도의 정립이 우선 되어야 할 것으로 생각된다.

도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의 신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로 하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의 소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.