• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.311-319
• /
• 2020

The purpose of this study was conducted to investigate the effect of sleep problems and work-family conflict on job engagement of married female nurses and prove the mediating effect of work-family conflict. This study was the secondary data analysis from the 5th Korean Working Conditions Survey. The sample included 259 married female nurses. Data were analyzed using the SPSS 24.0 and AMOS 24.0 program. As a results, the significant predictors for job engagement were sleep problems (β=-.33) and work-family conflict (β=-.30). Also, there was a mediating effect of work-family conflict between sleep problems and job engagement(p<.001). And these variables explained 28.0% of married female nurses' job engagement. These findings may also be useful for improving the work-related well-being of married female nurses. Therefore, findings from this research can be used to institute guidelines for convergence interventions to increase job engagement in married female nurses.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.161-165
• /
• 2002

인류가 직면한 환경 및 에너지 문제를 타개하기 위한 많은 연구 중 흡수식 열펌프는 환경친화적인 자연냉매를 사용하는 열구동 시스템으로 다시 주목을 받고 있다. 흡수식 열펌프의 구성요소 중 흡수기는 암모니아의 흡수에 의한 열 및 물질전달 현상이 동시에 일어나는 곳으로 암모니아-물 열펌프 시스템의 성능 향상을 위해 가장 중요한 부분이다.(중략)

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1996.06a
• /
• pp.18-21
• /
• 1996

예인형 선배열 소나에서 기존의 선배열 빔형성 기법을 적용하면 예인함 기동시 선배열 형상 변형에 의해 심각한 성능 저하 현상이 나타난다. 이러한 문제 해결을 위해 센서배열 변형을 고려한 견실한 빔형성 기법은 선배열 형상 추정을 위해 칼만필터를 이용한 형상 추정기법을 이용하고, 변형보상 빔형성을 위해 선배열 세그먼트 기울기 추정값을 이용하는 변형보상 빔형성 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법을 기존의 빔형성 기법을 적용하여 시뮬레이션에 의해 제안된 기법의 보상성능을 입증 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.996-998
• /
• 2009

접미사 트리는 주어진 하나의 문자열의 모든 접미사를 표현하는 트리로, 문자열 처리, 압축 등 다양한 분야에서 활용된다. 접미사 트리는 문자열 집합에 대한 자료구조로 확장될 수 있는데, 이를 일반화된 접미사 트리라 부른다. 본 논문에서는 일반화된 접미사 트리를 동반적이면서 온라인으로 생성하는 문제를 다룬다. 기존의 생성 알고리즘은 정방향의 문자열이 아닌 역방향의 문자열들에 대한 일반화된 접미사 트리를 생성하여, 부자연스럽다. 본 논문에서는 정방향 문자열들의 일반화된 접미사 트리를 동반적이면서 온라인으로 생성하는 알고리즘을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.103-107
• /
• 2017

한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2016.10a
• /
• pp.300-304
• /
• 2016

본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 순차열 분류 문제(Sequence Labeling Problem)가 아닌 순차열 변환 문제(Sequence-to-Sequence Learning)로 접근하였고, 구문 분석 단계와 자질 설계가 필요 없는 End-to-end 방식으로 연구를 진행하였다. 음절 단위의 RNN Search 모델을 사용하여 음절 단위로 입력된 문장을 의미역이 달린 어절들로 변환하였다. 또한 순차열 변환 문제의 성능을 높이기 위해 연구된 인풋-피딩(Input-feeding) 기술과 카피넷(CopyNet) 기술을 한국어 의미역 결정에 적용하였다. 실험 결과, Korean PropBank 데이터에서 79.42%의 레이블 단위 f1-score, 71.58%의 어절 단위 f1-score를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.103-107
• /
• 2017

한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• Smart Media Journal
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.33-38
• /
• 2020

Order preserving matching refers to the problem of reporting substrings of a given text where there exists order isomorphism with the pattern. In this paper, we propose a new algorithm based on filtering and evaluation. The proposed algorithm is simple and easy to implement, and runs in linear time on average. Experimental results show that it works efficiently with real world data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2016.10a
• /
• pp.300-304
• /
• 2016

본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 순차열 분류 문제(Sequence Labeling Problem)가 아닌 순차열 변환 문제(Sequence-to-Sequence Learning)로 접근하였고, 구문 분석 단계와 자질 설계가 필요 없는 End-to-end 방식으로 연구를 진행하였다. 음절 단위의 RNN Search 모델을 사용하여 음절 단위로 입력된 문장을 의미역이 달린 어절들로 변환하였다. 또한 순차열 변환 문제의 성능을 높이기 위해 연구된 인풋-피딩(Input-feeding) 기술과 카피넷(CopyNet) 기술을 한국어 의미역 결정에 적용하였다. 실험 결과, Korean PropBank 데이터에서 79.42%의 레이블 단위 f1-score, 71.58%의 어절 단위 f1-score를 보였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.93-102
• /
• 2013

This paper proposes an algorithm designed to obtain the optimal solution for transportation problem. The transportation problem could be classified into balanced transportation where supply meets demand, and unbalanced transportation where supply and demand do not converge. The archetypal TSM (Transportation Simplex Method) for this optimal solution firstly converts the unbalanced problem into the balanced problem by adding dummy columns or rows. Then it obtains an initial solution through employment of various methods, including NCM, LCM, VAM, etc. Lastly, it verifies whether or not the initial solution is optimal by employing MODI. The abovementioned algorithm therefore carries out a handful of complicated steps to acquire the optimal solution. The proposed algorithm, on the other hand, skips the conversion stage for unbalanced transportation problem. It does not verify initial solution, either. The suggested algorithm firstly allocates resources so that supply meets demand, in the descending order of its loss cost. Secondly, it optimizes any surplus quantity (the amount by which the initially allocated quantity exceeds demand) in such a way that the loss cost could be minimized Once the above reallocation is terminated, an additional arrangement is carried out by transferring the allocated quantity in columns with the maximum cost to the rows with the minimum transportation cost. Upon application to 2 unbalanced transportation data and 13 balanced transportation data, the proposed algorithm has successfully obtained the optimal solution. Additionally, it generated the optimal solution for 4 data, whose solution the existing methods have failed to obtain. Consequently, the suggested algorithm could be universally applied to the transportation problem.