본 논문에서는 기존에 제공 되고 있는 애플리케이션의 기능을 향상시켜 새로운 애플리케이션을 제안한다. 해마다 시작되는 학기에 따라 학생들은 전공 서적을 사야하고 한 학기 평균으로 2~4권의 교재 구매한다. 전공 서적의 평균 가격은 서적 당 2만원이 넘는 가격으로서 학생들에겐 부담이 되는 가격이다. 최근에 부상하고 있는 '애브리타임'이라는 애플리케이션은 각 대학교별 정보를 공유하거나 커뮤니케이션이 가능한 애플리케이션이다. 해당 애플리케이션은 '책방'이라는 서비스를 통해 교내에 있는 학생들 간에 중고서적을 거래할 수 있는 서비스를 제공한다. '책방'서비스는 전공 서적뿐만이 아닌 교양서적, 타 학부 전공서적 등 다양한 서적을 구매할 수 있으나 사용자가 필요한 전공서적을 한 눈에 확인하는데 어려움이 있다. 따라서 누구나 쉽게 이용할 수 있고 직관적으로 원하는 서적을 찾거나 구매할 수 있게 쉬운 UI구성의 애플리케이션과 언제 어디서나 접근이 가능하고 정보의 보안이 높은 클라우드 서비스를 융합하여 사용자들의 편의성을 높이고 다양한 카테고리 구성을 통해 교내에 편리한 커뮤니케이션과 정보를 공유할 수 있는 애플리케이션을 개발한다.
채식이 점차 보편화되어감에 따라 소비자를 만족시키기 위한 양질의 작물 생산 및 신품종 개발 필요성도 커져가고 있다. 이 때 식물의 건강 상태나 당도, 식감 등의 품질 조사를 위해서는 표현형 데이터 획득이 필수적이다. 표현형이란 식물의 잎과 줄기, 과실 등에서 겉으로 드러나는 형질을 의미하며, 잎맥밀도도 중요한 표현형 중 하나이다. 하지만 이를 연구자가 수작업으로 조사할 경우에는 시간과 노동력 소모가 크며 측정 인력이나 측정 환경에 따른 오차도 큰 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털 기술을 통해 잎 이미지에서 잎맥을 추출하여 잎맥 밀도를 분석하는 시스템을 구현함으로써 작물 생산 자동화 및 신품종 개발 효율성 향상에 기여하고자 한다.
이 연구의 목적은 간호대학생의 전공 만족도, 전공선택 동기, 전공몰입을 파악하고, 전공몰입의 영향요인 그리고 전공선택 동기의 매개역할을 파악하기 위한 서술적 조사 연구이다. 자료 수집은 대구·경북지역에 소재한 간호대학에 재학 중인 228명이었으며, 자료 수집은 2020년 11월 7일부터 11월 16일까지였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 22.0 프로그램으로 분석하였다. 분석결과, 전공 만족도, 전공선택 동기, 전공몰입은 높은 것으로 나타났다. 전공몰입 영향요인으로는 전공만족도와 전공선택 동기가 예측되었다. 전공 만족도와 전공몰입의 간에 전공선택 동기는 부분매개역할을 하였고, 구체적인 분석에서는 개인적 동기가 부분매개역할을 하였다. 이러한 결과는 간호대학생의 전공몰입도를 향상시키는 기초정보를 제공하게 되며, 간호학 선택과정의 중요성을 시사하였다.
본 연구는 미용전공 대학생들을 중심으로 두피와 모발의 상태를 정확하게 파악하고 그에 따른 관리 습관 및 자각증상을 인식함으로서 두피 모발의 융합관리 형태에 관심을 갖고 관리하도록 하는데 그 목적이 있다. 연구대상자는 전남지역에 거주하는 20대 미용전공 대학생 160명으로 직접 기입방식으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 두피유형은 복합성 두피가 많았으며, 모발의 문제점으로 모발 끝이 갈라지고 가늘어지는 것을 꼽았고 자신이 손상된 모발을 갖고 있다고 인식하고 있었다. 손상의 원인으로는 잦은 염색과 퍼머라고 답하였으며, 손상을 예방하기 위해 손상모발 샴푸를 주로 사용하고 있었다. 두피 모발에 대한 자각증상에서 두피에 관련하여 관심도가 높을수록 자가인식도가 높았으며 나이와 수면시간도 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 상징적 상호작용론적 견해에 바탕을 둔 근거이론 방법을 이용하여 간호대학생의 전공 융합한 해외 단기연수 경험에 대한 실체이론을 도출하고, 해외 단기연수가 나아가야 할 방향을 조명하는데 있다. 연구결과를 보면 참여자들은 연수 후 경험으로 내 안의 또 다른 '나'를 발견하고 더 넓은 세상으로 나가고자 하는 열망이 강하게 생기면서 삶에 대한 태도를 변화하기 시작하였고 이는 자아성숙으로 나타났다. 그러나 일부 참여자는 현실에 짓눌려 열망을 내려놓고 예전 삶으로의 회귀를 나타내기도 하였다. 본 연구결과를 토대로 볼 때, 전공 융합한 해외 단기연수 후에는 반드시 추후 프로그램을 운영하여 긍정적으로 변화된 열망, 동기, 자신감 등을 강화 유지시켜 주는 것이 필요하고, 개인 성향에 따른 맞춤형 추후 프로그램을 운영하는 것이 요구된다. 또한 추후 프로그램 운영 시 연수에 참여한 학생들에 대한 주기적인 평가를 통해 추후 시점마다 심리적 또는 교육적 지지자원을 분배 투입하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 2020년 9월부터 시직된 AI융합교육 역량강화 사업의 매뉴얼을 개발하기 위해 사업 관계자(시도교육청 담당자, 교육부 및 지원센터 관계자, 교육대학원 행정실 및 전공교수 그리고 AI융합교육 전공 대학원생 및 일반교사)들을 대상으로 사업과정에 대한 전반적인 분석이 이루어졌다. 사업의 시행과정 전반에 걸친 분석을 통해 전공 대학원생 모집부터 교육 프로그램 관리, 학적관리, 예산관리 등의 영역에서 현장에서 현재 제기되고 있는 문제점들을 해결하는 방안을 매뉴얼에 포함하였다. 사업의 지속성과 효율성을 높이기 위해서는 사업 전반에 대한 정보를 제공하는 행정관리사이트가 구축될 필요가 있으며, 다소 생소한 영역인 AI융합교육에 대한 일반교사에 대한 홍보강화 그리고 등록 학생의 교육적 요구 및 수준에 따른 맞춤형 교육이 이루어질 필요가 있다.
In Suwon, the overall hygiene of the city is threatened by the emergence of the rook(Corvus fugilegus) in the city. Rooks began to appear in November of 2016 and has continued to appear from November to March every year. In order to eradicate or to prepare an alternative habitat for rooks, this study aimed to identify the preferred habitat and specific environmental variables. Therefore, in this work, we aim to understand the predicted distribution of rooks in Suwon City with citizen science and through MaxENT, the most widely utilized habitat modeling using citizen science to analyze the preferred habitat of harmful tides appearing in urban areas. In this study, seven environmental variables were chosen: biotope group complex, building floor, vegetation, euclidean distance from farmland, euclidean distance from streetlamp, and euclidean distance from pole and DEM. Among the estimated models, after the time period of sunrise (08:00~18:00) the contribution percentage were as following: euclidean distance from arable land(39.2%), DEM(25.5%), euclidean distance from streetlamp(22.3%), euclidean distance from pole(7.1%), biotope group complex(4.9%), building floor(1%), vegetation(0%). In the time period after sunset(18:00~08:00) the contribution percentage were as following: biotope group complex(437.4%), euclidean distance from pole(26.8%), DEM(13.4%), euclidean distance from streetlamp(11.8%), euclidean distance from farmland(7.9%), building floor(1.4%), vegetation(1.3%).
본 논문에서는 고속 이동환경에서 강건성을 향상시킬 수 있는 OTFS(orthogonal time frequency space) 시스템에서 주파수 및 시간영역에서의 선형 MMSE(minimum mean squared error) 필터를 이용한 디코딩 알고리즘과 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 알고리즘의 성능을 비교한다. 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘은 잡음 증폭을 억제함으로써 비트 오류율 성능을 개선할 수 있다. 전산 실험 결과를 통해 주파수 영역에서 MMSE 필터를 이용한 디코딩 알고리즘은 수신기의 이동 속도가 높아짐에 따라 성능 열화가 발생하는 것을 확인할 수 있고, 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 방법은 120km/h 속도와 500km/h 속도를 가지는 채널 환경에 대해 주파수 영역 및 시간 영역에서의 MMSE 필터 디코딩 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
운송 산업은 우리나라의 3면이 바다로 둘러싸여 있는 지리적 요건과 자원 소비량의 대부분을 수입에 의존하는 자원 빈곤 문제로 인해 중요한 산업 중 하나이다. 그 중에서도 해운업의 비중은 운송 산업의 대부분을 차지할 정도로 크며, 해운업에서의 유지보수는 선박의 운영 효율성 개선 및 비용 감소에 있어서도 중요하다. 그러나 현재 선박이 유지보수를 위해 일정기간 주기로 검사가 시행되고, 이에 따라 시간과 비용이 발생하며 원인규명도 제대로 되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 제안 방법론인 LSTM-AutoEncoder를 활용해 실제 선박 운항 데이터에 대해 시점을 고려하여 선박 고장의 원인이 될 수 있는 이상 탐지를 수행한다. 또한 클러스터링을 통해 군집화를 수행하고 이상치에 대해 요인별로 그룹화를 통해 선박 메인엔진 고장의 잠재 원인을 규명한다. 이는 선박의 다양한 정보에 대해 보다 빠르게 모니터링이 가능하고, 이상 정도를 식별할 수 있다. 또한 현재 선박의 고장 감시시스템에 있어서도 구체화된 경보 점 설정과 고장 진단 체계를 갖추고, 유지보수시점을 찾는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
대리운전 시장의 요금체계는 이용자의 대리운전 서비스 요청 시, 주위 대리운전 기사의 수, 대리운전 서비스 이용자 수, 날씨 등의 다양한 영향에 의해 실시간으로 변하는 Dynamic Pricing의 특징이 있다. 불확실한 변동성은 대리운전 서비스 요금을 상승시켜 고객의 이탈과 대리운전 기사의 배차거부를 유발하는 주된 원인이 되며, 이러한 문제를 해결하기 위해 적절한 수요를 예측하고 선제적으로 대응하기 위한 수요 예측모형의 도입이 요구된다. 본 연구에서는 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 지역별, 시간대별 대리운전 서비스 수요를 예측하는 모형을 제시한다. 이후 실제 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 시간과 요일에 따른 조건부 확률을 구축하고 이를 예측 모형과 결합한 Time-Series with Conditional Probability 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 SARIMA, Prophet의 기존 시계열 모형보다 성능이 우수함을 검증하였다. 본 연구는 제안된 방법론을 통해 구축된 수요 예측 모형을 활용하여 대리운전 서비스의 단기 전략 수립에 활용할 수 있다는 시사점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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