Earticle

교통수요 분석에 적용되고 있는 생성모델은 현실에 존재하는 복합적인 통행 의사결정을 모사하기 위한 활동기반 모델에 활발히 도입되고 있다. 이는 분석 대상지 내에 현실에서 수집될 수 없는 총인구 정보를 취득하기 위해 주어진 데이터를 활용하여 합성인구 생성 및 위치정보를 포함한 개인단위의 통행 일정 생성까지 통계적으로 유의미한 기초데이터를 모사하는 것을 목표로 한다. 그러나 교통수요 분석을 위해 활용되는 데이터는 미래 시점의 인구정보와 인구구조의 변화(i.e. 통행목적, 수단분담률) 등에 따른 통행행태 변화를 분석할 수 있는 조건에 대해 유연하게 반영할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 조건부 적대적 생성모델을 활용하여 맞춤형 합성인구를 생성할 수 있는 방법론을 제안한다. 가구통행실태조사 자료의 인구정보를 토대로 생성된 데이터의 전반적인 정확성과 다양성은 정밀도(precision)와 재현율(recall)로 측정하여 F1 score 기반의 종합적인 평가를 수행하였고, 특정 조건부에 따라 생성된 데이터는 실제 데이터에서 추출한 인구정보와 비교하여 정확성을 판단하였다. 제안된 모델을 기반으로 다양한 활동기반 모형 분석에 응용될 것으로 기대된다.

The generative models applied to traffic demand analysis are actively being introduced into activity-based models that simulate complex travel decision-making in reality. These models aim to statistically replicate foundational data, including synthetic population generation and individual activity schedules with location information, based on the data available to acquire comprehensive population information that cannot be collected. Nevertheless, the data used for traffic demand analysis must flexibly reflect the conditions that allow for the analysis of future population information and changes in travel behavior (e.g., travel purpose and mode share) due to shifts in the population structure. Therefore, this study proposes a methodology that uses Conditional Generative Adversarial Networks (CGAN) to generate customized synthetic populations. The overall accuracy and diversity of the data generated based on the population information from the Household Travel Survey (HTS) were measured using precision and recall, and a comprehensive evaluation was performed using the F1 score. The accuracy of the data generated under specific conditions was also compared with actual population data. The proposed model can be applied to various activity-based model analyses.

활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능 하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이 는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생 성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으 로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현 의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합 성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.

An activity-based model requires detailed population information to model individual travel behavior in a disaggregated manner. The recent innovative approach developed deep generative models with novel regularization terms that improves fidelity and diversity for population synthesis. Since the method relies on measuring the distance between distribution boundaries of the sample data and the generated sample, it is crucial to obtain well-defined continuous representation from the discretized dataset. Therefore, we propose an improved entity embedding models to enhance the performance of the regularization terms, which indirectly supports the synthesis in terms of feasible and diverse populations. Our results show a 28.87% improvement in the F1 score compared to the baseline method.

실내 재난은 심각한 인명피해를 초래할 수 있기 때문에 재실자의 신속한 피난을 위해 사 전에 다양한 분석을 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 실내에서 발생할 수 있는 예측 가능한 모든 시나리오에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 활동기반 교통모형 MATSim을 이용 하여 실내 재난 대피 상황을 분석하는 방법을 제시한다. 연구의 분석 대상지는 대학 건물이 며 약 5,000명의 재실자를 시뮬레이션 하였다. 분석 시나리오는 기본 대피 조건, 외부출구 폐 쇄 상황, 비상계단 폐쇄 상황으로 설정하였으며 각 시나리오 분석 결과 기본 시나리오에서 평균 피난시간이 약 5분 40초로 분석되었으며 외부 출구가 폐쇄되는 경우 약 15%, 비상구가 폐쇄되는 경우 약 23%로 피난시간이 증가하는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과로 신속한 피난을 위해서 비상계단의 불법적치물에 대한 관리가 중요하며 고층부의 인원은 옥상으로 피난하는 등 건물의 효과적인 방재 전략을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

It is important to conduct various analyzes to evacuate occupants in advance, because the disaster can cause serious injury. Therefore, it is necessary to analyze all the predictable scenarios that may occur. In this study, we propose a method to analyze the evacuation of indoor disaster using activity - based transport model MATSim. We have developed the university building as target area and simulated about 5,000 occupants. The analysis scenarios are set as basic evacuation conditions, exit closures and emergency stair closures. As a result of analysis of each scenario, the evacuation time was analyzed to be about 5:40(340s) in the base scenario, increased by 15% in the scenario 2 and increased by 23% in scenario 3. As a result of this study, we suggest that it is important to manage illegal obstacles of emergency stairs for rapid evacuation. Therefore, this study can contribute to the effective disaster prevention strategy of the building.

This study proposes a web presence readiness model based on pre-payment service functions and a post-payment service function both of which embrace the major concerns of customers in the online purchasing context. Based on the concept of customer utility from the product itself and instrumental utility, the research model suggests four antecedents including, Perceived Economic Benefits, Product Search Support Quality, e-Shopping Method Diversity, and Post- Payment Support Quality. We empirically examined a proposed research model using data collected from online rating company websites. Among the four antecedents, post payment support quality is found to be the most influential determinant of customer evaluation on e- commerce websites. Based on the empirical results, the current study proposes an alternate model of web presence readiness. The findings of this study may provide an insight to field practitioners designing commercial websites. The implications and future research directions are further discussed.

최근 스마트폰의 보급 및 웹 서비스의 도입으로 온라인 사용자들은 대규모의 콘텐츠를 시간과 장소에 관계없이 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자들은 대규모의 콘텐츠 사이에서 원하는 콘텐츠를 찾는 데 어려움을 겪게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 분야에서 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 그러나 정보 환경의 변화에 따른 시니어 계층의 적극적인 변화에도 불구하고 시니어 계층에 초점을 맞춘 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 방법을 기반으로 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있는 모델링 방법을 제안하고, 스마트 시니어 분류 모델을 개발 한다. 이 결과, 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 스마트 시니어 분류 모델 개발을 통해 시니어 사용자에게 가장 적합한 활동 및 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 추천 연구에 대한 발판을 마련하였다.

With the recent spread of smartphones and the introduction of web services, online users can access large-scale content regardless of time or place. However, users have had trouble finding the content they wanted among large-scale content. To solve this problem, user modeling and content recommendation system have been actively studied in various fields. However, in spite of active changes in senior groups according to the changes in information environment, research on user modeling and content recommendation system focused on senior groups are insufficient. In this paper, we propose a method of modeling smart senior based on their preference, and further develop a smart senior classification model using machine learning methods. As a result, we can not only grasp the preferences of smart seniors, but also develop a smart senior classification model, which is the foundation for the research of a recommendation system which will provide the activities and contents most suitable for senior groups.

오늘날 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 ‘빅데이터(Big Data)’의 시대가 도래 하였으며, 그 중요성이 날로 커지고 있다. 교통분야에서는 전통적인 통행기반교통모형(Trip－Based Model)인 4단계 교통수요추정법의 한계가 드러나고 있으며, 활동기반교통모형(Activity－Based Model)을 이용한 수요 추정 방법이 교통계획에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 교통은 사람이나 물류의 공간상의 시간적 이동을 의미한다고 봤을 때 공간데이터와 밀접한 관련이 있다. 따라서 공간정보를 포함하고 있는 SNS를 대상으로 시계열적 공간정보를 추출하고, 이를 현재의 통행기반 교통모형(Trip－Based Model) O/D와 비교․분석하여 그 특성을 파악하고 유용성을 검증하였다. 또한, 활동기반교통모형(Activity－Based Model)의 분석자료를 구축하여 교통시뮬레이터 프로그램을 이용해 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 연구결과 다수의 활동기반 교통모형 분석자료를 구축할 수 있었으며, 이번 연구를 통해 교통분야 빅데이터 활용의 기술적 한계를 극복할 수 있는 가능성을 확인하였고, 향후 발전방향을 모색하는 기회가 되었다.

The era of Big Data has come and the importance of Big Data has been rapidly growing. The part of transportation, the Four－Step Travel Demand Model(FSTDM), a traditional Trip－Based Model(TBM) reaches its limit. In recent years, a traffic demand forecasting method using the Activity－Based Model(ABM) emerged as a new paradigm. Given that transportation means the spatial movement of people and goods in a certain period of time, transportation could be very closely associated with spatial data. So, I mined Spatial Big Data from SNS. After that, I analyzed the character of these data from SNS and test the reliability of the data through compared with the attributes of TBM. Finally, I built a database from SNS for the operation of ABM and manipulate an ABM simulator, then I consider the result. Through this research, I was successfully able to create a spatial database from SNS and I found possibilities to overcome technical limitations on using Spatial Big Data in the transportation planning process. Moreover, it was an opportunity to seek ways of further research development.

2015 개정 교육과정에 따라 초등학생들을 위한 다양한 SW 교육 방안들이 현장에서 연구·개발·적용되고 있다. 하지만 대부분의 SW교육이 언플러그드와 영어 Text에 기반하고 있어 영어와 수학 활동에 익숙하지 않은 초등학교 어린이들뿐만 아니라 가르치는 교사에게도 어렵게 느껴지고 있다. 이에 본 연구는 게임과 아이콘을 통해 쉽게 코딩을 가르치고 배울 수 있는 Kodu game lab 기반 ‘아이콘 카드 보드’를 개발하였다. 스토리활동, 코딩활동, 협력활동(SCC) 전략기반의 17차시 SW교육과정으로 구성하여 적용·검증한 결과 학생들의 코딩에 대한 흥미도 및 수업모형에서 유의미한 결과를 보였으며 전체적인 SW수업에 대해서도 86%가 만족하는 것으로 응답하였다.

Based on revised 2015 curriculum, diversified SW education methods for elementary school students are researched, developed and applied. However, as most of SW education is based on English text, its coding process may be difficult for low graders of elementary school who are not familiar with English and Math. Under this situation, Kodu game lab based 'icon card board' by which coding could be learnt with ease through game and icon was developed and story activity, coding activity and collaboration activity (SCC) strategy based 17th session SW curriculum was applied and verified. As a result of research, in terms of satisfaction of students for SW class, students more than 86% recognized such class positively and a significant effect was obtained from students' interest level and learning model for coding.

본 연구는 활동이론을 이론적 틀로 활용하여 연구데이터 큐레이션 모델을 분석한 문헌 연구로, 활동이론에서 사용하는 활동의 구성 요소들을 바탕으로 여러 연구데이터 큐레이션 모델을 분석했을 뿐만 아니라 연구데이터 큐레이션 활동을 수행하는데 있어서 도서관계에서 논의가 필요한 현안을 분석하였다. 그리고 이를 기반으로 새로운 연구데이터 큐레이션 개념 모델을 제안하였다. 본 연구는 기존에 제안된 5개의 디지털 큐레이션 생애주기 모델이 어떻게 구성되어 있는지 분석하고 각각의 모델에서 산발적으로 제시되는 활동요인들을 분석하여 공통 요인을 추출하고 새로운 모델로 통합하여 새로운 연구데이터 큐레이션 개념 모델을 제안하였다. 또한, 도서관 및 리포지토리에서 연구데이터 큐레이션 활동을 수행함에 있어서 고려해야 할 6가지의 현안들을 분석하고 논의하였다. 본 연구에서 제안되는 연구데이터 큐레이션 개념 모델은 총 10단계로 이루어져 있으며, 각 활동의 단계에서 고려해야 할 실천적 문제와 모순을 포함하고 있다.

This study is a literature study that analyzed the research data curation models using activity theory as a theoretical framework. Based on the factors of the activity used in the activity theory, this study analyzed various research data curation models, as well as issues that needed discussion in the library field in carrying out research data curation activities. And based on this, a new research data curation conceptual model was proposed. This study analyzed how the five previously proposed digital curation lifecycle models are configured, and analyzed the actions presented sporadically in each model. A new research data curation conceptual model was proposed by analyzing factors, extracting common factors and integrating them into a new model. In addition, six issues to be considered in carrying out research data curation activities in libraries and repositories were analyzed and discussed. The research data curation conceptual model proposed in this study consists of a total of 10 steps, and it contains practical issues and contradictions to consider at each stage of activity.

목적 : 연구의 목적은 우리나라 노인들의 문화와 정서에 적합한 활동척도를 개발하여 남녀 노인의 활동 수준과 의미 있는 활동을 비교하고, 노인의 삶의 질에 영향을 미치는 요인들의 관련성을 규명하였다. 연구방법 : 연구의 대상은 60세 이상 남자 노인 199명, 여자 노인 258명으로 총 457명이 참여하였으며, 노인생활만족척도를 사용하여 노인의 삶의 질을 평가하였다. 또한 노인의 활동수준은 평가를 위해 한국판 활동척도를 개발하여 연구에 이용하였다. 결과 : 노인의 수행 활동을 성별로 비교하여 볼 때 여자 노인은 수단적 일상생활을 남자 노인은 고강도 신체활동을 더 많이 하였으며, 노인의 활동과 삶의 질과의 상관관계를 통하여 남, 여, 전체 노인에서 수단적 일상생활, 저강도 신체활동, 고강도 신체활동, 사회활동에 많이 참여할수록 삶의 질은 높았다. 최종적으로 위계적 다중선형회귀분석을 통하여 노인의 삶의 질에 영향을 주는 요인으로는 전체 노인의 경우 연령, 건강상태, 생활수준, 노후설계 준비기간, 사회활동이, 남자 노인의 경우 건강상태, 배우자 유무, 생활수준, 노후설계 준비기간이 삶의 질을 예측할 수 있는 요인으로 작용하였으며, 여자 노인의 경우 연령, 건강상태, 생활수준, 노후 설계 준비기간, 사회활동이 삶의 질을 예측할 수 있는 요인으로 작용하였다. 결론 : 연구 결과를 토대로 남녀 노인에 적합한 성별에 따른 차별화된 활동을 개발하고 1차, 2차, 3차 예방 사업에 사회활동 요소를 포함하여야 할 것이다. 향후 전국 조사를 통하여 우리나라 노인들을 대상으로 활동 수준과 삶의 질과의 관련성을 규명할 수 있는 다양한 연구들이 수행되어야 할 것이며, 작업치료적 관점에서 장애 노인을 대상으로한 활동의 변화와 삶의 질에 대한 연구가 진행되어야 할 것을 제언한다.

Objective : The purposes of this study were as follows: (1) to investigate the activities that Korean elderly people usually participate in, (2) to compare the features of activities between male and female elderly per-sons, and (3) to clarify the factors that influence the quality of life in the elderly based on the Model of Human Occupation(MOHO). Methods : The participants were 199 male and 258 female elderly subjects aged 60 and over. Their quality of life was measured using the Older Adult Life Satisfaction Scale devised by Sung-Jae Choi, and their level of activities was measured using the Activity Check List, which was adapted for Korean culture and environment. Results : In general, the quality of life was higher in male elderly subjects than in female elderly ones, and it was also affected by age, presence of spouse, health status, level of education, present companion, financial status, and preparation period of retirement. The main activities were IADL in female elderly subjects and high-demand physical activities in male elderly subjects. As the elderly participate in more activities such as IADL, low and high-demanding physical activities, and social activities, the quality of life was higher in both groups according to the correlations between the quality of life and each activity. The factors that could pre-dict the quality of life based on hierarchical multiple linear regression analyses were as follows: (1) age, health status, economic status, preparation period for retirement, and social activities in both groups; (2) health status, presence of spouse, economic status, and preparation period for retirement in male elderly subjects; and (3) age, health status, economic status, preparation period for retirement, and social activities in female elderly subjects. Conclusion : The significance of this study could be placed on the facts that activity levels of Korean elderly persons were investigated and that their quality of life was evaluated according to the activities. In the fu-ture, various studies investigating the relationships between activity levels and quality of life are expected for the Korean elderly nation-wide using a larger number of participants.

Purpose: With low birth rates and aging population problems in Korea, the number of foreign workers grows rapidly. The purpose of this study was to identify factors influencing physical activity of foreign workers based on a Health Promotion Model by examining relationships between acculturation, perceived benefits, perceived barriers, exercise self-efficacy, activity-related affect, social support, and physical activity. Methods: The participants were foreign workers aged 18 to 60 who were employed at eight shipyards. A questionnaire was distributed to 216 participants. Results: As a result of the multivariate ordinal logistic regression analysis, factors affecting physical activity of foreign workers were perceived benefits (B=.65, 95% CI=0.08~1.22), exercise self-efficacy (B=.16, 95% CI=0.05~0.26), integration (B=.41 95% CI=0.14~0.69), and social support for physical activity (B=.48, 95% CI=0.12~0.83). The total explanatory power was 17.7% (x2=41.95, p<.001). Conclusion: Based on these results, there is a need to develop a customized program to increase physical activities of foreign workers by enhancing integration, perceived benefits, exercise self-efficacy and social support.

DTx의 발전으로 소프트웨어를 사용한 질병 진단에 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 진단 알고리즘 은 대체로 개인의 성향과 체질 등을 고려하지 않아 진단 정확도가 낮을 수 있다. 이에 본 논문은 사용자 의 SNS 텍스트 데이터를 크롤링, AI를 활용한 사회공학적 방법으로 사용자의 활동성 판단 시스템을 제 안한다. 이를 통해 개인마다 가중치 부여 기준 문제를 해결해 보다 높은 진단 정확도를 높일 것으로 기대된다.

본 연구는 2017년 개정된 「기업재난관리표준」과 2026년 1월 1일부터 시행되는 전부개정 표준을 비교·분석하여, 신 표준이 요구하는 정량적·운영적 관리요소를 반영한 재해경감활동관리체계의 신(新) 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 기존 표준이 PDCA 순환 중심으로 대응·복구 단계에 치중하였다면, 신 표준은 예방–대비–대응–복구의 4단계(P–P–R–R) 관 리체계를 명확히 하여 최고경영자의 리더십과 정량지표 기반 평가를 강화하였다. 본 연구는 이러한 개정방향에 부합하는 체계적 모델을 제안함으로써 기업의 재난관리 역량과 지속가능경영의 실행력을 높 이고자 한다.

Purpose: This study investigated factors influencing job satisfaction among emergency department (ED) nurses, focusing on job stress, sleep, physical activity, professional identity, and peer support, based on Roy’s adaptation model. Methods: This descriptive cross-sectional study included 64 nurses working at a regional emergency medical center. Job stress and job satisfaction were measured using Kim and Gu’s nursing job stress questionnaire and Lee’s job satisfaction questionnaire, respectively. Sleep and physical activity were objectively measured using a wrist-worn actigraph for seven consecutive days. Professional identity and peer support were assessed using self-report questionnaires. Results: The mean job satisfaction score was 117.70. Job satisfaction showed significant positive correlations with total sleep time (p = .024), daily step count (p = .032), professional identity (p < .001), and peer support (p < .001). Hierarchical regression analyses showed that the final model explained 65.0% of the variance in job satisfaction (p < .001). Total sleep time (p = .028), professional identity (p < .001), and peer support (p < .001) were significant predictors. However, job stress and physical activity were not significant predictors in the final model. Conclusion: Professional identity was the strongest predictor of job satisfaction among ED nurses. Job satisfaction among ED nurses appeared to be more closely associated with total sleep time than with sleep quality. These findings suggest that improving job satisfaction requires not only managing physiological factors, such as adequate sleep duration, but also strengthening professional identity and fostering supportive peer relationships.

교육 주변 환경의 급속한 변화와 발전에 따라 교육 현장에서도 학습자 스스로 지식의 구조를 형성하는 개인별․소집단 학습의 자기 주도적 학습이 강조되고 있는데, 이에 적합한 모형으로 전문가 학습 활동이 있다. 그러나 기존의 전문가 학습 활동이 학습자 중심으로 이루어졌으나 주로 학습지 중심의 학습이 대부분이었고, 단위시간에 학습 문제를 해결하기에는 시간이 많이 부족하여 블록타임으로 많이 이루어졌다. 그러나 이것은 교육과정 운영이나 시간표 운영에 있어 어려움이 있고, 초등학생의 학습 집중도를 고려해 볼 때 문제점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 전문가 학습 활동 모형의 장점과 단점을 파악하여 웹기반 수업에서 더욱 효율적으로 활용하기 위한 교수 전략을 수립하고, 학습 주체간의 상호작용을 강화한 모듈들을 구성하였다. 또한, 원모듬 학습을 웹상에서 이루어지게 함으로써 학습문제를 블록타임은 물론, 단위시간 안에 해결할 수 있도록 웹기반 전문가 교수․학습 시스템을 개발하였고 이를 대전 S초등학교 5학년에 적용한 후, 그 결과를 분석하였다.

To follow in change and the development which circumference environment of education are quick even from scene of education students form the structure of knowledge themselves, the place where own lead studying of personal small group studying is emphasized, here upon specialist learning activity there is a wild possibility in the model which is suitable. But, studying of the learning paper was most center mainly the specialist learning activity of existing, it solves a learning problem at unit hour to, the hour was too insufficient to solve and it became plentifully at block time. But, this is to the curriculum operation and or the schedule operation it is when trying to consider the intensive degree of learning the elementary student, a problem point there is. It grasps the strong point and a weak point of specialist learning activity model of existing from the research which consequently, it sees and it applies more efficiently from web base study to establish the instructional strategy for, it composed the modules which strengthen the interaction of learning subject for. Also, unit macro learning and block time learning in order to do to become accomplished at web with studying problem, it will be able to solve inside unit hour in order, specialist teaching-learning system based on the web. It developed, after applied in the electrification Selementary school 5 grades which will reach the result, it analyzed.

In this paper we present a visible obstacle mobility model based on activity area (VOMBAA) for ad hoc network. Typical examples where the nodes of mobile ad hoc network are human-operated are natural or man-made disasters, military activities and so on. In these scenarios, people don’t move random and their sights are obstructed by obstacles. In the proposed mobility model, nodes are divided into several clusters. Each cluster has properties of activity area, speed, pause time and capacity. According to different clusters, the corresponding nodes’ activity areas are also different. There are no existed roads in this model, the nodes move around the obstacles in a natural and realistic way. When there are obstacles in the line that connected the node’s current position and the final destination point, the node will move to a current visible obstacle’s vertex to bypass the obstacle. The path that the node selected is the current shortest path from the source point to the destination point. Simulation results show that the proposed model has different impacts on network topology and routing performance.

Hidden Markov Model is an important approach applied to activity recognition. In the first- order Hidden Markov Model, there is the hypothesis that the transition probability of state and the output probability of observation are only dependent on the current state of the model, which debases the precision of information extraction comparatively. In second- order Hidden Markov Model, the relevance between the current state and its previous two states is considered. Also, the relevance between the current observation and its previous state is considered. So second-order Hidden Markov Model has stronger performance of recognition of incorrect information. In my paper, second-order Hidden Markov Model is applied to activity recognition. The experiments show that our approach has higher precision than those approaches based on first-order Hidden Markov Model and based on Conditional Random Fields.

The purpose of this study is to develop a physical activity program for problem drinkers living in side rooms(Jjok-bang) based on the health belief model. In order to develop a physical activity program suitable for and applicable to the characteristics of the problem drinkers, the detailed components of the health belief model and the learning goals for each program were linked. It consists of a total of 10 activities, and in the introductory stage of each program, physical examination and gymnastics were conducted, and in the development stage, 10 physical activities were conducted to help the movement of large and small muscles and concentration. In the final stage of organizing, it consisted of time to express one's emotions through writing and painting and to reflect. The developed program was commissioned by an expert to derive the content validity coefficient (CVI=.75). Through the physical activity program developed in this study, it is believed that the problem drinking behavior of problem drinkers living in side rooms can be gradually reduced. The physical activity program developed in this study is expected to gradually reduce the problems of problem drinkers living in Jjock-bang. In the next step, we propose a study that quantitatively and qualitatively analyzes the intervention effect by applying this program to clients.

최근 디지털의 발달로 아동들은 미디어 매체에 많이 접하고 있다. 독서 활동이 줄어 책에서의 정보를 습득하거 나 습득한 정보를 정리하고 기억하는 것에 어려움을 겪는다. 증강현실이 접목된 교육이 학습에 대한 아동의 참여도와 몰입도를 높이므로, 우리는 아동의 독서 흥미도와 창의성을 높이기 위해 증강현실 기술이 도입된 독후활동 애플리케 이션을 제안하였다. 또한, 5가지의 누리과정을 기반으로 애플리케이션에 들어갈 놀이 중심의 독후활동을 설계하였다. 애플리케이션 제안에서 그치지 않고 실제 수업에 사용할 수 있도록 놀이 중심의 수업 모형을 설계하였다. 수업 모형 설계에 따른 개념적인 사고의 틀을 분석하기 위해 실제 어린이집을 방문하고 전문가가 참관한 수업을 진행하였다. 참 관한 전문가들에게 독후활동 수업 모델 및 운영의 적합성 검토를 위해 미리 제작한 설문지를 작성하게 하여 타당성 을 검토하였다. 우리의 수업 모형 설계는 한정된 도서의 콘텐츠를 대상으로 하였으며, 윤리상의 문제로 아동 대상으 로 대규모 실험을 진행하지 못하여 연구의 결과가 전체를 대표할 수 없다. 하지만 누리과정을 기반으로 한 새로운 독 후활동 수업 운영의 가능성을 검토하고 제시하였다는 데에 의의가 있다.

Recently, with the development of digital, children are exposed to a lot of media media. Reading activity decreases, making it difficult to acquire information from books or organize and remember acquired information. Since education with augmented reality increases children's participation and immersion in learning, we proposed a reading activity application with augmented reality technology to increase children's reading interest and creativity. In addition, based on the five nurturing processes, we designed a play-oriented reading activity for the application. In addition to the application suggestions, we designed a play-centered lesson model so that it can be used in actual lessons. In order to analyze the conceptual thinking framework according to the lesson model design, we visited an actual daycare center and conducted a class attended by an expert. Experts who participated were asked to fill out a pre-produced questionnaire to review the suitability of the reading activity class model and operation, and the feasibility was examined. Our lesson model design was based on limited book content, and due to ethical concerns, large-scale experiments with children could not be conducted, so the results of the study are not representative of the whole. However, it is significant that the possibility of running a new reading activity class based on the Nuri course has been examined and proposed.

본 연구의 목적은 습관형성모델을 기반으로 간호대학 여학생의 신체활동 정도와 신체활동에 미치는 영향요인을 파악하 여 간호대학 여학생의 신체활동 증진 및 유지 전략을 개발하는데 기초자료를 제공하기 위함이다. 연구대상은 J시에 소재한 G 대학교와 J대학교에 간호학과에 재학중인 여학생 207명이었고, 자료수집 기간은 2020년 8월 31일에서 9월 13일까지였다. 자료 분석은 IBM SPSS Statistics Ver. 22.0 통계프로그램을 사용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차, ANOVA 및 Scheffĕ test, Pearson’s correlation coefficient, Univariate, and Multivariate multinomial logistic regression을 이용하였다. 연구결과 간호대 학 여학생의 신체활동 정도는 평균 2506.31±2807.05 MET-min/week이었고 신체활동 분류기준에 따라 세 군으로 분류한 결과 건강증진 신체활동군은 59명(28.5%), 최소한 활동군은 98명(47.3%), 비활동군은 50명(24.2%)으로 나타났다. 다변량 로지스틱 회 귀분석에서는 신체활동 습관강도가 간호대학 여학생의 신체활동에 유의한 영향요인으로 규명되었다. 따라서, 간호대학 여학생 의 신체활동 증진 및 유지를 위해 습관형성 프로그램을 개발하고 효과를 검증하는 연구가 필요하다.

This study was conducted to investigate factors influencing physical activity in female nursing students based on the habit formation model. The participants were 207 female students at G nursing college and J nursing college located in J city. All data were collected from 31, August to 14, September in 2020 and analyzed by descriptive statistics, ANOVA and Scheffĕ test, Pearson’s correlation coefficient, Univariate, and Multivariate multinomial logistic regression using SPSS/WIN 22.0 program. The average level of physical activity measured by the Korean version of IPAQ was 2506.31±2807.05 MET-min/week. According to the physical activity category classified by IPAQ, there were 59students(28.5%) in the high group, 98students(47.3%) in the moderate group, and 50students(24.2%) in the low group. Physical activity habit strength was the significant factor influencing physical activity in female nursing students. Therefore, this study suggests that it is necessary to develop the habit formation program and verify effectiveness for enhancing and maintaining the physical activity in female nursing students