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COVID-19 감염병 대응 의료진용 개인보호복 착용 시 온열 심리반응: 기온과 보호수준의 영향
이도신(Do-Shin Lee),임가영(Ga-Young Lim),이혜린(Hye-Lin Lee),전영민(Young-Min Chun),이주영(Joo-Young Lee) 한국생활환경학회 2021 한국생활환경학회지 Vol.28 No.6
We aimed to evaluate discomfort levels while wearing personal protective equipment (PPE) of healthcare workers to protect from COVID-19 in a hot and humid environment. Six types of PPE (0.18~1.77 clo in thermal insulation; 0.227 ~ 0.319 kPa·m²·W<SUP>-1</SUP> in water evaporative resistance) were chosen and eight subjects (23.1 ± 3.3 y in age) were participated in a neutral (25ºC, 50%RH) and a hot and humid environment (33ºC, 70%RH). A trial consisted of 90 min (10-min rest, 60-min walking and 20-min recovery). Thermal sensation, thermal comfort, humidity sensation, shortness of breath and ratings of perceived exertions (RPE) were recorded. The results showed that the PPE were classified as three levels in terms of discomfort in 33ºC and 70%RH (Low, Middle, and High). Local thermal comfort, shortness of breath and RPE were more valid to classify the discomfort level, rather than overall thermal sensation or comfort. Furthermore, there were no relationships between thermal insulation (or water evaporative resistance) and overall thermal sensation or comfort. Using a powered air purifying respirator was beneficial in the neutral environment only. To conclude, the three levels of discomfort can be applied to improve subjective perceptions of healthcare workers who wear PPE in hot and humid environments.
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이연수,신중휘,홍금원,송영인,이도길,임해창,Lee, Yeon-Su,Shin, Joong-Hwi,Hong, Gum-Won,Song, Young-In,Lee, Do-Gil,Rim, Hae-Chang 한국음향학회 2009 韓國音響學會誌 Vol.28 No.1
본 연구는 예제 기반 대화 시스템에서 응답을 결정하기 위한 핵심 요소 기술 중 하나인 발차간 유사도 측정 방법의 개선에 대해 논한다. 일반적인 문장간 유사도 측정과는 달리, 대화에서 발차간 유사도 측정은 단어 분포간 유사도 뿐만 아니라, 문형, 시제, 긍/부정, 양태등 대화 자연스러움을 결정하는 문장의 다양한 언어적 요소 역시 중요하게 고려되어야 한다. 그러나 기존 연구에서는 이에 대한 고려가 부족 했던 것이 사실이며, 따라서 본 연구에서는 개선 방안으로서 발화의 형태적 유사성 뿐 아니라 다양한 언어적 자질들을 분석하고 이를 유사도 측정에 반영하여 정확도를 향상시키는 새로운 유사도 측정 방법을 제안한다. 또한, 발차의 자질별 유사도를 고려함으로써, 한정된 수의 예제들의 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방식에 비해 10%p 이상 정확도 성능 향상이 있었다. This paper presents an improved method measuring inter-utterance similarity in an example-based dialogue system, which searches the most similar utterance in a dialogue database to generate a response to a given user utterance. Unlike general inter-sentence similarity measures, the inter-utterance similarity measure for example-based dialogue system should consider not only word distribution but also various linguistic features, such as affirmation/negation, tense, modality, sentence type, which affects the natural conversation. However, previous approaches do not sufficiently reflect these features. This paper proposes a new utterance similarity measure by analyzing and reflecting various linguistic features to improve performance in accuracy. Also, by considering substitutability of the features, the proposed method can utilize limited number of examples. Experimental results show that the proposed method achieves 10%p improvement in accuracy compared to the previous method.
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대화시스템의 로그를 이용한 대화예제의 자동 확충에 관한 연구
홍금원(Gumwon Hong),이정훈(Jeong-Hoon Lee),신중휘(Jung-Hwi Shin),이도길(Do-Gil Lee),임해창(Hae-Chang Rim) 한국HCI학회 2009 한국HCI학회 학술대회 Vol.2009 No.2
본 논문은 예제기반 대화시스템의 대화 로그를 분석하여 새로운 대화예제를 자동으로 확충하는 방법에 대해서 논한다. 전통적인 예제기반 대화 시스템에서는 사용자와 챗봇(chatbot)간의 대화예제를 수작업으로 구축 하기 때문에 많은 시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있다. 대화 로그는 대화 시스템의 서비스가 지속되는 한 끊임없이 생성이 되며, 시간이 지날수록 풍부하고 다양한 대화예제를 획득할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문은 대화로그로부터 자연스러운 발화쌍을 분류하고, 분류된 발화쌍을 대화예제로 추가하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피모형을 사용한 실험의 결과, 자연스러운 발화를 결정하기 위해서는 발화의 어휘, 품사, 양태와 같은 자질이 유용하게 사용될 수 있음을 관찰하였고, 수작업 구축에만 의존하던 대화예제가 대화 로그를 사용하여 자동으로 확충될 수 있음을 확인하였다. This paper studies an automatic expansion of dialogue examples using the logs of an example-based dialogue system. Conventional approaches to example-based dialogue system manually construct dialogue examples between humans and a Chatbot, which are labor intensive and time consuming. The proposed method automatically classifies natural utterance pairs and adds them into dialogue example database. Experimental results show that lexical, POS and modality features are useful for classifying natural utterance pairs, and prove that the dialogue examples can be automatically expanded using the logs of a dialogue system.
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신샛별,강문성,전상민,송정헌,김계웅,류정훈,박지훈,이도길,이경도,Shin, Sat Byeol,Kang, Moon Seong,Jun, Sang Min,Song, Jung Hun,Kim, Kyeung,Ryu, Jeong Hoon,Park, Jihoon,Lee, Do Gil,Lee, Kyeong-Do 한국농공학회 2016 한국농공학회논문집 Vol.58 No.5
The objective of this study was to develop the simple method to estimate ungauged river section for flood stage analysis. Damage prediction should be prioritized using hydrological modeling to reduce flood risk. Mostly, the geographical data using hydrological modeling depends on national river cross-section survey. However because of the lack of measured data, it is difficult to apply to many local streams or small watersheds. For this reason, this study suggest the method to estimate unguaged river cross-section. Simple regression equations were derived and used to estimate river cross-section by analyzing the correlation between the river cross-sectional characteristics (width, height and area). The estimated cross-sections were used to simulate flood level by HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center's River Analysis System). The applicability of this method was verified by comparing simulated flood level between measured and estimated cross-section. The water surface elevation of the flood stage analysis was 6.56-7.24 m, 5.33-5.95 m and 6.12-6.75 m for measured cross section, for estimated cross section and for estimated cross section based on DEM elevation, respectively. Further study should consider other factors for more accurate flood stage analysis. This study might be used one of the guidelines to estimate ungauged river section for flood stage analysis.
KCI
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