본 연구는 간호사의 장애인에 대한 인식, 장애인 접촉경험, 인권감수성이 장애인에 대한 태도에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구의 대상자는 D광역시 소재 2개 대학병원과 C특별 자치시 소재 1개 대학병원에서 근무하는 간호사 181명이었다. 자료는 2021년 9월 2일부터 2021년 10월 6일까지 수집하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 분석하였으며, t-test, ANOVA, Pearson’s Correlation Coefficients, Multiple Regression Analysis로 분석하였다. 대상자의 장애인에 대한 태도에 미치는 영향요인은 장애인에 대한 인식(t=-3.96, p<.001), 장애인환자 접촉유무(t=3.23, p=.001), 인권감수성 중 책임지각능력(t=2.13, p=.035), 장애인인식개선교육 이수 여부(t=2.90, p=.004), 장애인건 강권법 인지 여부(t=2.44, p=.016)이었으며, 30%의 설명력을 보였다(F=9.36, p<.001). 이에 따라 간호사의 장애인에 대한 인식, 인권감수성, 장애인건강권법을 포함한 장애인에 대한 태도를 함양할 수 있는 교육프 로그램 개발이 필요하다.

The objectives of this study were to evaluate the safe criteria of portable slipmeter using human perception onto the several different floor surfaces under contaminated conditions. It was difficult to find why many different slipmeters took there’s own safe criteria. It is still unclear how thres hold values established in many literatures. Two different subjective slippery evaluating methods, AHP(Analytic Hierarchy Process) and Friedman test,were used to evaluate the perception of slipperiness of seven different floor surfaces under the contaminated condition with detergent solution. Twelve subjects worn same footwear and walked with self-selected step and cadence along the test floors. The SCOF(Static Coefficient of Friction) obtained for same test conditions with BOT-3000 was compared to perception of slipperiness to establish as a safe criteria. The very high significant correlation(r=0.97) was found between AHP and Friedman test. Also, The high significant correlation(r=0.96) was found between AHP and SCOF obtained with BOT-3000. The results suggested that the SCOF should be greater than 0.63 for safer walking. Perception rating obtained with AHP showed a high correlation with Friedman test and the SCOF obtained with BOT-3000 except for polished tile floor.The safe criteria obtained through this study were similar to ANSI/NFSIB101.1.

본 논문에서는 MPEG-7 시각 기술자를 조합하고, 유사도 수행에서 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 기법을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출의 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 분할을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하도록 검색 성능을 향상시키기 위하여 유사도를 비교하는 영역에 대한 초기 가중치를 설정하여 특징 벡터 거리를 계산하였다. 실험에서 제안된 기법은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.