• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.35-40
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• 2020

미래 사회로 접어들면서, 건강한 삶의 증대를 위한 노력은 현대인들의 주요 관심 분야이다. 특히, ICT 기술과 경쟁력 있는 의료산업 환경을 융합하여 건강한 삶을 위한 기술 개발은 차세대 성장 동력으로 자리잡고 있다. 따라서, 본 논문에서는 건강 검진 프로세스에서 검진 결과에 대한 인공지능 기반의 데이터 분석을 적용하여 종합 판정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 지식 베이스 모델링을 구축하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 딥러닝 분석을 통한 알고리즘을 설계하여 검사 결과지수를 산출, 검증하고, 판정 지식을 통한 종합 검진 정보를 제공하는 모델링을 연구하였다. 제안한 모델링의 적용을 통해, 국민 건강에 대한 빅데이터 분석, 활용이 가능하여 의료비 절감 및 건강 증대의 효과를 기대할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.310-315
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• 2014

최근 국내외 해상환경은 국제 해상 물동량 증가 및 활발한 해상 레저 활동으로 인하여 교통량이 증가함으로써 해양 사고의 발생 빈도가 높아지고 있는 추세이다. 이러한 해양사고를 줄이기 위해서 선교에는 항해사의 부담을 감소시키며 정확한 의사결정을 지원하기 위하여 다양한 종류의 항행 안전장비가 존재하고 있다. 그러한 장비들 중에서 선박자동식별장치의 경우 선박 자신의 정보를 송출하고 동시에 다른 선박의 정보를 받아들여 주위 상황판단에 도움을 주는 매우 중요한 시스템이나, 오류가 발생했을 경우 잘못된 정보를 주기적으로 송출하기 때문에 해당 정보를 이용하는 육상 관제사나 항행 중인 항해사의 의사결정에 지장을 주는 경우가 자주 발생한다. 이 연구는 AIS로부터 수신되는 선박 정보들의 신뢰도 및 정확도 향상을 위한 AIS 에러 데이터 및 필드 보정 알고리즘을 제안한다.

• 간호행정학회지
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• 제9권3호
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• pp.495-505
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• 2003

Purpose: The purpose of this study was to develop 360 feedback for nursing unit manager based on the current personnel evaluation system and to evaluate the new tool according to evaluation subjects. Total of 277 subjects of nurse unit managers and staff nurses were participated in this study. Method: The study was conducted in three phases each for development, application, and analysis of 360 feedback. SAS program was utilized for data analysis with descriptive statistics, t-test, and analysis of variance. Result: The evaluation criteria of the developed 360 feedback tool consisted of 13 subscales such as professional knowledge, apprehension & judgement, job performance, applicability, creativity, leadership, responsibility, promptness & accuracy, administrative ability & sense of mission, activeness, cooperation, communicability, and general attitude. The internal consistency of the tool was Cronbach's alpha .939. The evaluation score by! peers(M=4.30) was the highest one, followed by self-evaluation(M=4.23), evaluation by supervisor(M=4.17), and evaluation by subordinate(M=4.10). The differences in the total evaluation scores among the subjects supervisor, self, peer, and subordinate were not statistically significant, but significant differences were found in some subscales scores. Conclusion: Further research is required to test the reliability and validity of the $360^{\circ}$ feedback tool, and to test the outcome and the process of $360^{\circ}$ feedback system.

• 가정∙방문간호학회지
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• 제13권1호
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• pp.16-23
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• 2006

Purpose: The purpose of this study was to examine morale and related factors of hospital based home care nurses. Method : The subjects were 159 home care nurses from 94 hospitals and clinics which were operating home care programs around the country. Data were collected for 40days from March 14, to April 24, 2005. The questionnaire consisted of 51 items including 12 general variables and 39 items of nurses' morale. The reliability of the questionnaire by Cronbach's ${\alpha}$, was .88. Result : The level of the morale was found as mean score 2.69 in 4 point scale The high ranks of morale were self actualization($3.05{\pm}0.43$) and job satisfaction($3.03{\pm}0.43$), the factors which showed lower points were evaluation of work ($2.47{\pm}0.53$), welfare($2.42{\pm}0.42$), promotion system ($2.35{\pm}0.45$) and wages($2.23{\pm}0.54$). The level of morale according to the general variables were significantly different in such variables ; home care nursing antecedent(p = .000), motivation for job selection(p= .030), intention to quit the job(P= .000). Variables of intention to quit the job(15.7%) and home care nursing antecedent; 6.7%(p=.001) showed 22.4% of explanatory persuasion effect on level of morale. Conclusion : To improve a morale of home care nurses, the arrangement of nursing department should be consider nurse's aptitude and interest and allow them to have longer period of work in that part. Also wages, promotion system and welfare should be reformed as relevant as their career.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.51-63
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• 2021

최근 코로나19로 인한 언텍트 시대를 맞아 비대면 소통이 일상화되었고, 온라인상에서의 소통역량이 매우 중요한 역량으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회의 변화와 요구를 반영하여 종합적이고 체계적인 디지털 리터러시 측정도구를 개발하고자 기존 디지털 리터러시 측정도구들을 유형화하여 구성 변인들을 도출하였다. 각 변인의 개념에 부합하는 34개 문항을 개발하였으며, 디지털 네이티브 세대에 해당하는 대학생을 대상으로 설문한 후 탐색적, 확증적 요인분석을 통해 신뢰도와 타당도 등을 확인하여 5개 하위요인, 25개 문항으로 디지털 리터러시 측정도구를 최종 확정하였다. 이후 위계적 회귀분석을 실시하여 디지털 리터러시 하위 요인들의 예측 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구의 시사점과 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제13권4호
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• pp.132-140
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• 2020

With the recent introduction of artificial intelligence (AI) technology, the use of data is rapidly increasing, and newly generated data is also rapidly increasing. In order to obtain the results to be analyzed based on these data, the first thing to do is to classify the data well. However, when classifying data, if only one classification technique belonging to the machine learning technique is applied to classify and analyze it, an error of overfitting can be accompanied. In order to reduce or minimize the problems caused by misclassification of the classification system such as overfitting, it is necessary to derive an optimal classification by comparing the results of each classification by applying several classification techniques. If you try to interpret the data with only one classification technique, you will have poor reasoning and poor predictions of results. This study seeks to find a method for optimally classifying data by looking at data from various perspectives and applying various classification techniques such as LDA and QDA, such as linear or nonlinear classification, as a process before data analysis in data analysis. In order to obtain the reliability and sophistication of statistics as a result of big data analysis, it is necessary to analyze the meaning of each variable and the correlation between the variables. If the data is classified differently from the hypothesis test from the beginning, even if the analysis is performed well, unreliable results will be obtained. In other words, prior to big data analysis, it is necessary to ensure that data is well classified to suit the purpose of analysis. This is a process that must be performed before reaching the result by analyzing the data, and it may be a method of optimal data classification.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제11권4호
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• pp.31-44
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to examine the effects of CEO's self-determination on entrepreneurship, business performance (operational and financial performance). Also, this research provide some strategic insights for improving business performance. In the proposed model, self-determination consists of autonomy, competence, and relatedness, and entrepreneurship consists of innovation, initiative and risk sensitivity, and proactiveness. More specifically, this study proposes a framework that entrepreneurship and operational performance will play mediating roles between self-determination and financial performance. Research design, data, methodology: In this study, an online survey was conducted on SME CEOs for analysis, and a total of 122 samples were used. In the analysis process for hypothesis verification and evaluation, frequency analysis was first performed to identify the demographic characteristics of the respondents, and confirmatory factor analysis was conducted to assess the reliability and validity of the measurement model. In addition, a structural model analysis was conducted to examine the structural relationships between CEO's self-determination, entrepreneurship, and business performance (operational and financial performance) using SmartPLS 3.0. Results: The findings and summary are as follows. First, the autonomy of self-determination has a positive effect on entrepreneurship. Second, the competence of self-determination affects entrepreneurship and operational performance. Third, it affects the innovation, initiative and risk sensitivity of the CEO's entrepreneurship, and ultimately, its operational performance. The results show that the business performance of Start-up also increases when self-determination can be a factor in increasing entrepreneurship in three sub-dimensionalities. Conclusions: The conclusion of this study is that in order for SMEs to develop into a sustainable company by securing competitiveness after start-up, external motivation such as external help and support from the state (local government) is important, but competence and relationship, which are components of self-determination. The intrinsic motivation of the CEO may be more important. To this end, CEO's should prioritize learning for competency development, and the government should pay attention to providing various educational programs through establishment of education policies and education systems to enhance the competency of start-up CEO's.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1202-1208
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• 2020

현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제40권3호
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• pp.77-98
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• 2023

본 연구는 지금까지 제안된 거대언어모델 가운데 LLaMA 및 LLaMA 기반 모델과 같이 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 모델의 데이터 품질에 중점을 두어 현재의 평가 기준을 분석하고 연구데이터의 관점에서 품질 평가 기준을 제안하였다. 이를 위해 데이터 품질 평가 요인 중 유효성, 기능성, 신뢰성을 중심으로 품질 평가를 논의하였으며, 거대언어모델의 특성 및 한계점을 이해하기 위해 LLaMA, Alpaca, Vicuna, ChatGPT 모델을 비교하였다. 현재 광범위하게 활용되는 거대언어모델의 평가 기준을 분석하기 위해 Holistic Evaluation for Language Models를 중심으로 평가 기준을 살펴본 후 한계점을 논의하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 거대언어모델을 대상으로 한 품질 평가 기준을 제시하고 추후 개발 방향을 논의하였으며, 이는 거대언어모델의 발전 방향을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.27-33
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• 2023

Covid-19으로 인한 디지털화는 인공지능 기반의 음성인식 기술을 급속하게 발전시켰다. 그러나 이 기술은 데이터셋이 일부 집단에 편향될 경우 인종 및 성차별과 같은 불공정한 사회적 문제를 초래하고 인공지능 서비스의 신뢰성과 보안성을 열화시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 대표적인 인공지능의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델인 VGGNet(Visual Geometry Group Network), ResNet(Residual neural Network), MobileNet을 활용한 편향된 데이터 환경에서 정확도에 기반한 불공정성을 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면 Top1-accuracy에서 ResNet34가 여성과 남성이 91%, 89.9%로 가장 높은 정확도를 보였고, 성별 간 정확도 차는 ResNet18이 1.8%로 가장 작았다. 모델별 성별 간의 정확도 차이는 서비스 이용 시 남녀 간의 서비스 품질에 대한 차이와 불공정한 결과를 야기한다.