Purpose: This study aimed to construct and test a hypothetical model to explain predictive factors affecting nursing students' satisfaction and self-confidence in simulation-based education based on the National League for Nursing Jeffries Simulation Theory. Methods: A cross-sectional study was conducted on 305 fourth-year nursing students with experience in simulation-based education enrolled at universities in Gangwon-do, Gyeongsangbuk-do, and Gyeonggi-do. Data were analyzed using SPSS 25.0 and AMOS 25.0. Results: The hypothetical model showed good fit with the empirical data: χ2/df 2.17, RMSEA=.01, RMR=.01, GFI=.95, AGFI=.91, NFI=.94, TLI=.95, CFI=.97, and PNFI=.68. Simulation design characteristics, teaching efficiency, and flow were found to affect satisfaction and self-confidence directly. A bootstrap test indicated that teaching efficiency and flow mediated the relationship between simulation design characteristics and satisfaction and self-confidence. Conclusion: Simulation educators should apply best practice that enhance teaching efficiency and flow through well-organized simulation designs, nursing students can attain satisfaction and self-confidence through simulation-based education.

본 연구에서는 콘크리트 이미지에서 균열의 크기와 위치를 검출하는 알고리즘을 개발하였다. 균열은 총 9단계로 자 동 검출되었으며, 기본 기능은 매트랩 프로그램의 기능이었다. 5단계와 8단계에서는 균열 검출 정확도를 높이기 위해 사용자 알고리즘을 추가하였으며, 균열 영상과 비균열 영상을 각각 1,000개씩 사용하였다. 균열 이미지에서는 균열이 100% 검출됐지만 품질 측면에서 나쁘지 않은 결과를 제외하더라도 91.8%의 결과가 매우 양호했다. 또한, 균열되지 않은 이미지의 정확도도 94.7%로 매우 양호했다. 이에 본 연구에서 제시한 균열검출 알고리즘은 콘크리트 우물 균열의 위치와 크기를 검출할 수 있을 것으로 기대된다.

The food delivery platform labor market has been continuing to grow rapidly in Korea, which resulted in traffic accident increases of delivery riders. To prevent traffic accidents while delivery, this study conducted a survey for 462 delivery riders and analyzed the statistical relationships of delivery characteristics and risk perception with delivery accidents. The results of this study revealed that riders with young age (20s: 46.6%) and/or low delivery experience (less than 1 year: 50.6%) had significantly higher proportion of accident experience than other age groups (over 40s: 36.2%) and high delivery experience (more than 2 years: 36.4%). In addition, side job riders (61.5%) showed significantly higher proportion of accident experience than main job riders (39.1%). The riders with accident experience had more number of deliveries per hour (weekday: 3.56, weekend: 3.91) than the riders without accident experience (weekday: 3.29, weekend: 3.68). Lastly, the riders with accident experience rated significantly higher perceived level of risk on weather, violation of traffic laws, uninspected motorcycle, receiving calls while driving, missing safety training, missing personal protective equipment than the riders without accident experience. This study suggested four aspects based on the study results to prevent traffic accidents for delivery riders.

Purpose: This study verified the effects of simulation-based communication education on the problem-solving process, communication self-efficacy, and communication ability of nursing college students. Methods: As an experimental study of single-group pre- and post-design, data were collected from April 12 to June 18, 2021, using a self-report questionnaire from 55 Year 4 nursing college students in city D. The collected data were analyzed in terms of frequency, paired t-test, and Pearson's correlation coefficients using the SPSS/WIN 23.0 program. Results: Our findings indicated that there were significant differences between the problem-solving process (t=-20.54, p<.001), communication self-efficacy (t=-15.31, p<.001), and communication ability (t=-3.62, p=.001) in communication before and after simulation-based communication education. Following simulation-based communication education, the communication ability of nursing students was evaluated through the problem-solving process (r=.46, p<.01), self-efficacy in communication (r=.37, p<.01), and problem-solving process by a doctor. Furthermore, it was found that there was a significant positive correlation with communication self-efficacy (r=.16, p<.01). Conclusion: It can be expected that the simulation -based communication education will improve nursing students’ problem-solving process, communication self-efficacy, and communication ability and thus contribute to high-quality nursing in related clinical situations. In addition, for a more effective communication education, research that could develop various scenarios in the clinical field and verify the effectiveness is required.

Purpose: This study aims to investigate the effect of a simulation-based patient safety performance improvement education program on caregivers’ knowledge, attitude, and performance toward safety. Methods: This study adopted a quasi-experimental design that applied before-and-after designs for the test and control groups. It was configured focusing on “infectious disease,” “fires,” “falls,” and “drug abuse.” Results: There was a significant difference in knowledge and patient safety performance between the experimental group and the control group. However, there was no significant difference in attitudes toward safety. Conclusion: The results of this study showed that the simulation-based patient safety performance improvement education program is effective in improving patient safety performance. Therefore, it is necessary to continuously apply and evaluate the simulation-based patient safety performance training program to enable caregivers to develop professional prevention and management capabilities within elderly care facilities

본 연구는 우리나라 해안에서 널리 서식 중인 해양 자원 중 하나인 전복(Haliotis discus hannai) 의 차세대염기서열분석 데이터 기반으로 선별한 신규 펩타이드의 항암 활성을 평가한 연구이 다. 펩타이드의 항암 활성은 교모세포종 세포주인 SNU-489에서 농도 의존적으로 처리 시간에 비례하여 증가하였으며, 200 μM로 48시간 처리하였을 때 암 세포 사멸율이 67%로 가장 높게 나타났다. 반면 정상 세포인 HaCaT에서 가장 높은 세포 사멸율은 18%로 농도 의존적이었으나 처리 시간과는 무관하였다. 또한 신규 펩타이드의 항암 메커니즘 과정을 밝히기 위해 세포자 멸괴사(Necroptosis) 관련 유전자의 발현 변화를 qRT-PCR 방법을 통해 검증하였다. RIPK3는 신 규 펩타이드 처리군에서 200 μM 처리 시 9배 이상 발현 증가, MLKL는 100 μM 처리군에서 대조군 대비 2배 이상 유의미하게 발현이 증가되었다. 이러한 결과로 미루어 볼 때, 전복 유래 신규 펩타이드는 암 세포 특이적으로 세포 독성을 가지며, 세포자멸괴사 메커니즘을 통해 암 세포 사멸을 일으키는 것으로 추측되므로 신규 펩타이드가 추후 교모세포종 치료제의 후보 물질로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

The goal of this study was to develop a curriculum based on practice and job competency, reflecting opinions on the required job competence of nail practitioners and professionals related to nail beauty. Through in-depth interviews with nail experts, the research focuses on developing nail beauty competency-based curriculum and curriculum profiles that reflect practitioners’ needs of job competence in the field. In-depth interviews with 11 field experts and surveys of 154 people were conducted to develop a competency-based curriculum for beginner nail hairdressers. The results of this study show that the existing 38 National Competency Standards (NCS) job competencies were reduced to 21 job competencies. In addition, based on the common opinions of experts who reflect the current trend, two tasks on “eyelashes” and “waxing” were added, and they were modified and supplemented with 23 core competencies. The development of a competency-based curriculum and educational programs for nail beauty was performed based on the requirements of the core competencies investigated and the development of a systematic map for the core competencies of beginner nail technicians and hairdressers. In conclusion, the need for professional education and training for nail hairdressers is growing, and it can be seen that a curriculum building multi-faceted abilities is needed for their qualifications as experts. This study found that it is necessary to develop interpersonal communication skills that include marketing elements other than practical skills such as personality and customer response methods in the nail beauty curriculum.

This study aimed to identify sub-dimensions of the authenticity and fictionality of a brand story and analyze the effects of authenticity and fictionality on customer-based brand equity. Data were obtained from a group of 213 males and females in their 20s and 30s living in Korea using an online survey institute. Results showed that the authenticity and fictionality of a brand story are composed of reality, excitement, exaggeration, fictional symbolism, influence, sincerity, relativeness, mysteriousness, and unreality. Of these, sincerity, excitement, reality, influence, and mysteriousness had significant effects on brand imagery; sincerity particularly exerted a relatively more substantial influence on brand imagery. Also, influence, mysteriousness, excitement, and relativeness impacted performance positively, and exaggeration impacted performance negatively. This indicated that a well-constructed brand story with authenticity and fictionality had a positive impact on the brand image. Excitement, mysteriousness, reality, relativeness, sincerity, and influence of a brand story had significant effects on brand judgement. In contrast, only excitement and influence positively impacted brand feelings, and unreality had a negative impact on feelings. The exciting and influential brand story impacted brand attitude. Also, brand image and attitude positively impacted sharing and purchase intention, while brand performance did not affect recommendation intention. These findings contribute to identifying a brand story’s attributes, authenticity, and fictionality and provide insights for marketers on creating brand stories to increase brand image and attitude and to build customer-based brand equity.

목적: 국민건강영양조사 제7기(2016-2018) 원시자료를 이용하여 황반변성에 영향을 줄 수 있는 만성질환을 파악 하고자 수행되었다. 방법 : 국민건강영양조사 제7기(2016-2018) 자료 중 40세 이상의 성인 중에 황반변성 진단여부에 응답한 4,356명의 대상으로 만성질환과의 관계를 분석하였으며, p<0.05인 경우 유의한 것으로 판단하였다. 결과 : 황반변성은 연령에 따라 유병률이 높아졌는데, 연령과 관계된 만성질환 중 심근경색증에서만 유의한 결 과를 얻을 수 있었다. 또한, 심근경색증의 위험요인인 이상지질혈증과 이상지질혈증을 일으키는 고콜레스테롤혈증 도 황반변성과 관계가 있는 것으로 나타났다. 결론 : 황반변성은 연령과 관련된 만성질환 중 심근경색증, 이상지질혈증, 고콜레스테롤혈증과 관련이 있음을 확인하였다.

MMORPG 게임의 특성상 이러한 사용자들에게 어떻게 효율적이고 안전하며 개인화된 네트워크 서비스를 제 공할 것인가 하는 문제가 시급히 해결되어야 할 과제입니다. 클러스터링 알고리즘은 네트워크 사용자 행동 을 분석할 때 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정해야 하며 생성된 클러스터에도 의미 기능이 부족합 니다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 사용자 행동 데이터의 특성에 대한 클러스터 분석을 수행하고 LFM, 행렬 분해 및 기타 방법을 적용하여 네트워크 사용자 행동 클러스터링을 위한 자동 클러스터 레이블 생성 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법은 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정할 필요가 없으며 클 러스터링 과정에서 클러스터 레이블을 동시에 생성할 수 있으며 생성된 클러스터 레이블은 사용자 행동의 실제 의미를 따릅니다.

Recently, not only traditional statistical techniques but also machine learning algorithms have been used to make more accurate bankruptcy predictions. But the insolvency rate of companies dealing with financial institutions is very low, resulting in a data imbalance problem. In particular, since data imbalance negatively affects the performance of artificial intelligence models, it is necessary to first perform the data imbalance process. In additional, as artificial intelligence algorithms are advanced for precise decision-making, regulatory pressure related to securing transparency of Artificial Intelligence models is gradually increasing, such as mandating the installation of explanation functions for Artificial Intelligence models. Therefore, this study aims to present guidelines for eXplainable Artificial Intelligence-based corporate bankruptcy prediction methodology applying SMOTE techniques and LIME algorithms to solve a data imbalance problem and model transparency problem in predicting corporate bankruptcy. The implications of this study are as follows. First, it was confirmed that SMOTE can effectively solve the data imbalance issue, a problem that can be easily overlooked in predicting corporate bankruptcy. Second, through the LIME algorithm, the basis for predicting bankruptcy of the machine learning model was visualized, and derive improvement priorities of financial variables that increase the possibility of bankruptcy of companies. Third, the scope of application of the algorithm in future research was expanded by confirming the possibility of using SMOTE and LIME through case application.

인터넷과 빅데이터 시대에 혼돈을 기반으로 한 디지털 영상암호화 알고리즘에 대한 연구는 정보보안 분야 의 연구 핫스팟 중 하나가 되었다. 기존의 텍스트 데이터에 비해 디지털 이미지는 데이터의 양이 많고 중복 성이 높은 특성을 가지고 있습니다. DES, AES 및 RSA와 같은 기존 방법은 디지털 이미지 암호화 요구 사 항을 충족할 수 없습니다. 초기 민감도와 고유한 임의성 때문에 카오스는 암호화의 혼란 및 확산 개념과 매 우 일치하므로 카오스 이미지 암호화에 대한 연구가 빠르게 발전했습니다. 본 논문에서는 주로 혼돈 영상 암호화에 대한 연구를 수행한다. 평문 영상에 대한 키 의존성을 목표로 비트 평면과 개선된 로지스틱 맵 기 반 영상 암호화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 스크램블된 일반 텍스트 이미지의 낮은 4비트 비트 매트 릭스를 개선된 물류 맵의 제어 매개변수로 사용하여 일반 텍스트 이미지에 대한 키의 종속성을 높이고 놀 라운 일회성 비밀 특성을 갖습니다. 서로 다른 비트의 이미지 정보에 따라 서로 다른 강도의 암호화 알고리 즘을 설계하여 알고리즘의 효율성을 높입니다. 영상 암호화의 확산 모드를 목표로 하이퍼 카오스 시스템과 블록 모듈로 기반의 영상 암호화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 하이퍼 카오스 시스템을 사용하여 카오 스 시퀀스를 반복적으로 생성하고, 암호화된 픽셀 주위에 임의의 이미지 블록을 분할하고, 블록의 픽셀 값 에 대해 적분 모듈로 연산을 수행하여 암호화된 픽셀 회색 값을 얻음으로써 확산 범위를 효과적으로 확장 하고 확산의 무작위성을 향상시킵니다.

자기공명영상장치(magnetic resonance, MR)/양전자 방출 단층촬영 장치(positron emission tomography, PET)는 두 가지 의료장치가 결합한 하이브리드 시스템으로써 MR의 해부학적 정보와 PET의 기능적 정보를 동시에 획득할 수 있는 최신 의료장치이다. 일반적으로 MR/PET의 우수한 팬텀 영상의 질 획득과 평가를 위하여 팬텀 내에 전기전도도가 낮은 액체 물질과 방사성동위원소를 주입하고, UTE MR 펄스 시퀀스를 적용한 감쇠 보정된 PET 영상을 획득한다. 본 연구의 목적은 MR/PET 전용 팬텀에서 물 대체물질로써 NaCl과 NaCl+NiSO4 물질에 따른 UTE MR 펄스 시퀀스를 획득하고, 감쇠 보정된 PET 영상의 질을 평가하고자 한다. 정량적 분석을 위하여 대조도 회복비(contrast recovery, CR), 신호대잡 음비(signal to noise ratio, SNR), 변동 계수(coefficient of variation, COV)를 적용하였다. NaCl 물질 기반 UTE MR 펄스 시퀀스를 적용한 PET 영상의 질이 CR은 1.38배, SNR은 1.18배가 증가하였고, COV는 1.18배 감소함을 확인할 수 있었다. 결론적으로, MR/PET 전용 팬텀을 활용한 신호의 획득 가능성을 확인하였고, UTE MR 펄스 시퀀스는 해부학 적 정보와 PET 영상의 질 향상에 필수적임을 확인할 수 있었다.

디지털 정보 기술의 급속한 발전에 따라 사람들은 점점 더 자연스럽고 편리한 방식으로 인간과 컴퓨터의 상호작용을 실현하는 경향이 있습니다. 본고에서는 Leap Motion 센서를 하드웨어 플랫폼으로 하고 Unity3D 와 Leap Motion 플러그인을 소프트웨어 플랫폼으로 하여 가상 거문고의 상호작용 설계를 개발합니다. 또한 Leap Motion 장치의 개발과 연구를 통해 Leap Motion 센서에서 수집된 제스처 정보의 처리와 인식을 알고리 즘으로 구현하고, 제스처 인식 알고리즘을 이용하여 서로 다른 제스처를 분리하여 서로 다른 응답을 가능하 게 합니다.

최근 패션업계에서 이슈가 되고 있는 Virtual Fashion 관련 서비스는 소비자들이 피팅 서비스를 사용함에 있 어 실제 상황과 상호작용하는 것처럼 의류의 재질감, 색상 그리고 사이즈를 실제적으로 경험해 볼 수 있게 하는 수단으로 활용되고 있다. 하지만 기존에 생산한 3D Object 데이터에 대한 접근성 및 재활용성이 낮은 단점을 가지고 있다. 또한 다양한 데이터 포맷을 사용하면서 생성되는 Texture의 용량과 출력되는 Animation 파일들의 크기가 커서 최종 결과물의 용량이 비대 해지는 단점도 있다. 본 논문에서는 기존 선행 연구된 시 스템을 Legacy Virtual Fashion System으로 정의하고 해당 시스템에서 사용하던 자원들을 효율적으로 재활용 하고 프로세스 단축 및 Texture과 Animation의 용량을 축소시키기 위하여 공통으로 사용할 수 있는 게임 엔 진 기반의 Virtual Fashion 프레임워크를 제안하고 구현했다. 게임엔진 기반의 Virtual Fashion 프레임워크를 이용하여 Virtual Show Room, 3D Runway 및 Virtual Fashion Sample을 제작하고 또한 해당 프레임워크의 성능 을 측정하기 위하여 실험을 구성했다. 구성된 실험으로 최대 50%의 용량 감소의 효과를 확인했다. 또한 본 연구의 결과물을 이용하여 다양한 형태의 출력물을 개발 확대 적용하는 것 기대해 본다.

This study intends to present a traffic node-based and link-based accident prediction models using XGBoost which is very excellent in performance among machine learning models, and to develop those models with sustainability and scalability. Also, we intend to present those models which predict the number of annual traffic accidents based on road types, weather conditions, and traffic information using XGBoost. To this end, data sets were constructed by collecting and preprocessing traffic accident information, road information, weather information, and traffic information. The SHAP method was used to identify the variables affecting the number of traffic accidents. The five main variables of the traffic node-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of entering lanes and connected links, and slow speed. Otherwise, those of the traffic link-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of lanes, road length, and slow speed. As the evaluation results of those models, the RMSE values of those models were each 0.2035 and 0.2107. In this study, only data from Sejong City were used to our models, but ours can be applied to all regions where traffic nodes and links are constructed. Therefore, our prediction models can be extended to a wider range.

요통을 호소하는 환자에서의 자기공명영상 검사는 다른 영상 진단법에 비해 요추와 주변 조직에 대한 높은 대조도와 해상력, 다양한 영상면의 획득으로 해부학적 구조 파악과 다양한 척추 질환의 진단에 널리 활용되고 있다. 그러나 자기공명 영상 검사는 검사 시간이 길기 때문에 통증으로 협조가 되지 않는 환자들에게서 움직임에 의한 인공물을 유발하는 경우가 많아 검사 시간을 최소화하는 것이 중요하다. 이에 자기공명영상 검사 시간 단축을 위한 다양한 기법들이 개발되어 왔으며, 최근 높은 영상의 질을 유지하면서 검사 시간은 크게 줄이는 K-공간 기반 딥 러닝(K-space based Deep Learning, DL) 기법이 주목받고 있다. 본 연구는 요추 자기공명영상 검사에서 DL 기법의 유용성을 알아보기 위해 본원을 내원하여 척추 질환이 의심되는 환자를 대상으로 DL 기법 적용 전후 시상면 T2 강조 영상과 축상면 T2 강조 영상을 각각 획득하였으며, 신호대잡음비와 대조대잡음비, 영상 획득 시간, 전체적인 영상의 질 및 병변 진단 일치도를 비교 분석하였다. 연구 결과 영상의 질 향상과 검사 시간의 단축뿐만 아니라 빠른 영상 획득으로 움직임이나 호흡에 의한 인공물 또한 감소하는 것을 볼 수 있었다. 따라서 자기공명영상 검사에서 DL 기법 사용 시 진단적 가치가 보다 높은 영상을 제공하는 동시에 환자의 만족도를 높여 임상에서도 유용한 방법이 될 것으로 사료된다.

Artificial intelligence is driving the Fourth Industrial Revolution and is in the spotlight as a general-purpose technology. As the data collection from the battlefield increases rapidly, the need to us artificial intelligence is increasing in the military, but it is still in its early stages. In order to identify maritime targets, Republic of Korea navy acquires images by ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) of maritime patrol aircraft, and humans make out them. The radar image is displayed by synthesizing signals reflected from the target after radiating radar waves. In addition, day/night and all-weather observations are possible. In this study, an artificial intelligence is used to identify maritime targets based on radar images. Data of radar images of 24 maritime targets in Republic of Korea and North Korea acquired by ISAR were pre-processed, and an artificial intelligence algorithm( ResNet-50) was applied. The accuracy of maritime targets identification showed about 99%. Out of the 81 warship types, 75 types took less than 5 seconds, and 6 types took 15 to 163 seconds.

본 논문에서는 최근 가상환경을 통해 이용자간 실시간 상호작용이 용이한 것은 물론 온라인 콘텐츠도 쉽게 제공할 수 있는 메타버스(Metaverse) 플랫폼의 등장에 주목하고, 현재 교육 분야에 주로 활용되고 있는 주요 메타버스 플랫폼의 교육적 활용 상황 분석과 전문가 인터뷰 등을 통해 향후 사이버대학 교육에 활용하기 적합한 메타버스 기반의 교육 플랫폼을 제안한다. 본 연구를 통해 현재 교육 분야에 주로 활용되고 있는 주 요 메타버스 플랫폼의 경우에는 정규 학습관리 시스템을 지원하지 못하는 것이 가장 큰 한계로 분석되었으 며, 전문가 인터뷰를 통해서는 교수자 및 학습자 모두가 새로운 환경에 대한 거부감을 최소화하고 학습자들 의 지속적인 활용이 가능하도록 사용성 및 편의성 등이 고려되어 메타버스 기반의 원격 교육 플랫폼이 설 계가 이루어져야 할 것으로 도출되었다. 그밖에 AR/VR 등의 실험, 체험 중심의 학습기회 강화와 학습자들 간의 커뮤니케이션 및 협업 활동을 장려할 수 있는 기능이 확보될 경우 학습성과를 높일 수 있을 것으로 분석되었다. 분석된 요구사항 및 기능 제안 등을 토대로 본 연구에서는 기존의 사이버대학 원격 교육을 그 대로 지원하면서 메타버스 환경을 새롭게 지원하기 위한 사이트 뷰 관리 기능, 메타버스 관리 기능, AR/VR 콘텐츠 관리 기능 등이 추가된 메타버스 기반의 사이버대학 원격 교육 플랫폼 모델(MOEP4CU)을 제안한다.