It is assumed that there is difference between working students and non-working students with respect to distance learning. In this paper, we surveyed attendance in distance learning courses to verify differences in perception of faithfulness, studying time, and completion of content reading. The results are analyzed and reported. The statistical analysis indicates that working students perceive that they are less faithful to their lectures. However, the results pertaining to participation time per week and content reading showed no statistical difference between working students and non-working students.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.157-158
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2016
이제는 스마트폰은 현대인의 생활에 있어 없어서는 안되는 필수 용품이 되었다. 수많은 스마트폰용 어플리케이션은 편리하고 다양한 혜택을 제공해 주고 있다. 대학생들에게도 사용하는 많은 어플리케이션이 있지만 그중에서도 교육용 어플리케이션의 사용 실태는 관심의 대상이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 교육용 어플리케이션의 사용에 대한 양적인 조사를 연구 범위로 한다. 조사방법론으로는 대전의 한 대학교의 학생들에게 설문을 통하여 교육용 어플리케이션 사용 여부와 사용 시간, 그리고 어플리케이션 선택 경위를 파악하는 설문방법을 취한다. 먼저 성별과 학년별 스마트폰 종류의 차이가 있는지를 분석하고, 교육용 앱 사용 여부와 사용시간, 그리고 어플리케이션 선택 경위에 있어 스마트폰 종류, 성별에 따른 차이와 학년에 따른 차이를 SPSS 20 통계 패키지를 이용하여 검증한다. 검증 결과는 성별 보유 스마트폰의 종류는 차이가 없으나 학년별로는 신입생보다 재학생들이 아이폰을 사용하는 비율이 월등히 높아 통계적으로 유의한 차이가 있음이 나타났다. 한편 스마트폰 종류별로 교육용 앱의 사용시간에 차이가 있어 안드로이드폰을 사용하는 경우가 아이폰보다 통계적으로 유의하게 긴 시간을 사용하고 있었다. 하지만 성별, 학년별 사용시간은 통계적으로 유의한 차이가 없었다.
Chi-square test based on large sample theory is inappropriate for testing the row homogeneity in two-way contingency table with several sparse cells. For that case, exact testing methods has been developed in the literature and implemented in StatXact(1991). However, considerable computing time is inevitable for moderate size tables. So, Monte Carlo approximation is recommended frequently. In this study, we propose a simple algorithm for generating two-way random tables with fixed row and column margins for small sample chi-square test. Also, we develop “Turkey-type” method for multiple between-row comparisons.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.470-474
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2007
U-healthcare는 종래의 헬스케어 영역에 유비쿼터스 기술을 접목하여 개인의 건강상태 관리를 도와주는 서비스이다. 이의 기반이 되는 기술인 질환 유무를 판별하는 기법은 그 동안 헬스케어 영역에 적용시켜 왔다. 하지만, 적시에 언제 어디서나 지속적인 모니터링이 요구되는 U-health환경에서는 기존의 기계학습기법을 그대로 적용하는 데에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 통계기반의 질환 유무 판별 기법을 제안한다. 본 판별 기법은 질환 판별에 이용되는 생체신호와 신체증상의 종류로 배열 구조를 설정하고 축적된 데이터로부터 생체신호와 신체증상간의 쌍에 누적 빈도 수를 기록하여 학습한 뒤 고안한 판별식을 적용시켜 사용자의 질환을 판별하는 기법이다. 제한적인 검증이지만 약 360명의 실제 환자 데이터를 이용하여 기법을 검증하였고, 빠른 속도와 지속적인 개선이 가능한 기법임을 알 수 있었다. 추후 정확한 데이터를 기반으로 다른 기법과의 비교 검증으로 엄밀한 검증이 요구된다.
The purpose of this paper is to verify the two problems(normalization for the different inputs and outputs data, translation invariant for the negative data) which will be occurred in measuring the seaport DEA(data envelopment analysis) efficiency. The main result is as follow: Normalization and translation invariant in the BCC model for measuring the seaport efficiency by using 26 Korean seaport data in 1995 with two inputs(berthing capacity, cargo handling capacity) and three outputs(import cargo throughput, export cargo throughput, number of ship calls) was verified. The main policy implication of this paper is that the port management authority should collect the more specific data and publish these data on the inputs and outputs in the seaports with consideration of negative(ex. accident numbers in each seaport) and positive value for analyzing the efficiency by the scholars, because normalization and translation invariant in the data was verified.
이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
Hahn, Minhi;Krishnamurthi, Lakshman;Kang, Hyunmo;Hyun, Jin-Seok;Park, Sang-June;Hyun, Yong J.
Asia Marketing Journal
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v.9
no.2
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pp.23-47
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2007
A new chi-square test is proposed to assess significance of attributes for nonparametric conjoint models. The key idea is to form subsets of rankings and test the dependence between the attribute levels and the sets of rankings. The null hypothesis states that the rankings for profiles with the focal attribute are distributed randomly among the sets of rankings. The approach is simple, easy to use, and can be applied at the individual level as well as at the aggregate level. It can be used for the trade-off approach as well as for the full profile approach.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.129-130
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2017
학습동아리는 대학생들에게 학업보충 뿐 아니라 자격증취득, 취업준비 등 여러 목적으로 매우 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 학습동아리 참여 실태에 대한 조사를 연구 범위로 한다. 조사방법론으로는 대전의 한 대학교의 학생들에게 설문을 통하여 학습동아리 참여 여부와 미참여 시의 이유, 그리고 참여 시 참여 이유 등을 파악하는 설문방법을 취한다. 먼저 성별과 학년별 학습동아리 참여의 차이가 있는지를 분석하고, 미참여 이유와 참여 이유에 있어 성별에 따른 차이와 학년에 따른 차이를 SPSS 20 통계패키지를 이용하여 검증한다. 검증 결과는 남학생의 학습동아리 참여가 높고 학년별로는 신입생보다 재학생들이 당연히 참여 비율이 월등히 높아 통계적으로 유의한 차이가 있음이 나타났다. 참여 이유로는 자발적 필요성이 70%에 달해 월등히 높은 비율을 나타냈다. 한편 미참여 이유는 아르바이트 등으로 시간이 없다는 응답이 50%를 넘어 경제적 형편을 반영하고 있다. 성별, 학년별 참여, 미참여 이유는 통계적으로 유의한 차이가 없었다.
본 연구는 일반학부모의 장애아에 대한 태도가 통합보육태도에 미치는 영향을 알아보는데 목적을 갖고, 2012년 3월 2일부터 10일까지 J지역 소재 통합보육시설에 다니고 있는 일반 자녀를 둔 학부모 150명을 대상으로 설문조사하였는데 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 장애아에 대한 태도가 통합보육 일반 태도에 미치는 영향을 검증한 결과 인지적, 감정적 요소가 일반 태도에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 장애아에 대한 태도가 통합보육 유아활동 및 교사관심에 미치는 영향을 검증한 결과 인지적, 행동적 요소가 유아활동 및 교사관심에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 장애아에 대한 태도가 통합보육 행동문제에 미치는 영향을 검증한 결과 인지적, 감정적, 행동적 요소가 행동문제에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과를 종합해 보면 일반학부모의 장애아에 대한 태도에 따라 통합보육 태도에 차이가 있음을 알 수 있다. 이는 일반학부모의 장애아에 대한 인지적, 감정적 요소에서 차이를 보여 이들 요인의 인식 개선시 통합보육태도를 높이는 긍정적인 요소로 작용할 수 있음을 시사한 것으로 볼 수 있다. 이 같은 결과는 통합보육이 장애유아와 일반유아 모두가 서로의 다양성을 인정하며, 이질적인 상대의 존재를 받아들이고, 존중하며 함께 배우려는 학부모의 인식전환이 선행되어져야 할 것을 시사한 것으로 해석할 수 있다.
Park, In-Sung;Lee, Eun-Young;Oh, Hyung-Geun;Lee, Do-Hoon
Convergence Security Journal
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v.6
no.4
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pp.49-57
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2006
Firewall to block a network access of unauthorized IP system and IDS (Intrusion Detection System) to detect malicious code pattern to be known consisted the main current of the information security system at the past. But, with rapid growth the diffusion speed and damage of malicious code like the worm, study of the unknown attack traffic is processed actively. One of such method is detection technique using traffic statistics information on the network viewpoint not to be an individual system. But, it is very difficult but to reserve traffic raw data or statistics information. Therefore, we present extraction technique of a network traffic Raw data and a statistics information like the time series. Also, We confirm the validity of a mixing traffic and show the evidence which is suitable to the experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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