• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제41권1호
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• pp.30-38
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• 2008

Objectives : The aim of this study was to determine the relationship between the core properties of professional socialization and social status satisfaction, economic reward satisfaction, and subjective class identification. Methods : Medical knowledge and skill, autonomy, and professional value factors were used as essential properties of professional socialization to determine the association with job satisfaction and subjective class identification. The authors used a self-administered questionnaire survey and collected nationwide data between July and August 2003, with 211 responses used for final analysis. Results : 'Age' and 'trust and respect' were positively associated with social status satisfaction, and 'occupation' was negatively associated. 'Income' and 'trust and respect' were positively related to economic reward satisfaction, and 'practicing for oneself', and 'a sense of duty and attendance' were negatively related. 'Practicing for oneself', 'not believing explanations', and 'a sense of duty and attendance' had a positive relationship with subjective class identification. 'Income', 'knowledge system', 'medical mistakes', 'treating like goods', 'meaning and joy', and 'trust and respect' had a negative relationship. Conclusions : The core property variables of professional socialization had a different relationship with social status satisfaction, economic reward satisfaction and subjective class identification. In particular, many core property variables were associated with subjective class identification positively or negatively. The development of professional socialization would help promote job satisfaction and subjective class identification.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권12호
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• pp.4684-4692
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• 2022

Radionuclide identification is an important part of the nuclear material identification system. The development of artificial intelligence and machine learning has made nuclide identification rapid and automatic. However, many methods directly use existing deep learning models to analyze the gamma-ray spectrum, which lacks interpretability for researchers. This study proposes an explainable radionuclide identification algorithm based on the convolutional neural network and class activation mapping. This method shows the area of interest of the neural network on the gamma-ray spectrum by generating a class activation map. We analyzed the class activation map of the gamma-ray spectrum of different types, different gross counts, and different signal-to-noise ratios. The results show that the convolutional neural network attempted to learn the relationship between the input gamma-ray spectrum and the nuclide type, and could identify the nuclide based on the photoelectric peak and Compton edge. Furthermore, the results explain why the neural network could identify gamma-ray spectra with low counts and low signal-to-noise ratios. Thus, the findings improve researchers' confidence in the ability of neural networks to identify nuclides and promote the application of artificial intelligence methods in the field of nuclide identification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.655-664
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• 2019

In this paper, we propose a novel way of combining multiple deep convolutional neural network (DCNN) architectures which work well for accurate video face identification by adopting a serial combination of 3D and 2D DCNNs. The proposed method first divides an input video sequence (to be recognized) into a number of sub-video sequences. The resulting sub-video sequences are used as input to the 3D DCNN so as to obtain the class-confidence scores for a given input video sequence by considering both temporal and spatial face feature characteristics of input video sequence. The class-confidence scores obtained from corresponding sub-video sequences is combined by forming our proposed class-confidence matrix. The resulting class-confidence matrix is then used as an input for learning 2D DCNN learning which is serially linked to 3D DCNN. Finally, fine-tuned, serially combined DCNN framework is applied for recognizing the identity present in a given test video sequence. To verify the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been conducted to evaluate our method on COX face databases with their standard face identification protocols. Experimental results showed that our method can achieve better or comparable identification rate compared to other state-of-the-art video FR methods.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권3호
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• pp.155-160
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• 2008

RFID의 태그의 적용 범위는 첨차 그 영역을 확대되고 있으며, 동종 및 이종 태그들이 제한된 공간에서 리더에 동시에 식별되는 과정에서 충돌이 발생할 수 있다. 따라서, 하나의 RFID 리더 영역 내에 다수의 태그 상호간에 충돌이 없이 인식하는 다중태그식별 기술은 매우 중요한 기술로 RFID 시스템의 성능과 안정성을 결정하는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 차등식별법을 이용한 Depth-First 충돌방지 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 검증결과 기존 쿼리트리 알고리즘에 비해 17%의 식별단계 개선과 150%의 성능 개선을 확인할 수 있었다.

• 한국인구학
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• 제29권3호
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• pp.89-109
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• 2006

‘중산층’은 경제적 요소뿐만 아니라 생활기회, 교육수준, 직업적 지위 등 비경제적인 요소를 포함하는 계층범주이다. 중산층의 객관적 판별기준으로는 화이트칼라와 구중간계급 계층, 2년제 대학이상의 교육수준, 월평균 300만원 이상의 소득, 30평 이상의 주택 거주 등이 있다. 주관적 측면에서의 중산층은 중간계층 귀속의식과 중산층 귀속의식으로 측정될 수 있다. 이 연구에서 객관적 기준으로 측정힌 중산층 규모는 약 66.9%로 2000년 전후의 다른 조사와 비교해 최근 중산층이 크게 감소했다는 증거는 없다. 주관적 지표로는 중간계층 귀속의식이 약 74%, 중산층 귀속의식이 약 20%로 나타나, 과거 다른 조사에 비해 다소 낮았다. 중산층 귀속 여부를 종속변수, 객관적 지표 및 주관적 지표를 독립변수로 한 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 중산층 귀속의식은 주택 소유 변수에 의해 매우 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편, 소득, 교육, 직업 등의 객관적 지표보다는 소득수준과 재산정도에 관한 주관적 평가가 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 양극화를 극복하고 균형있는 사회를 만들기 위해서는 중산층 규모 확대와 더불어 상대적 박탈감 해소 노력이 요구된다. 그런데 최근 한국사회는 중산층의 확대와 계층 양극화가 동시에 진행되는 것으로 보인다. 이러한 계층의 양극화는 객관적인 조건의 변화보다는 주관적인 인식의 변화를 보여주는 것으로, 중산층에 대한 인식의 기준이 상승하는 동시에 다른 사람이나 집단에 비해 자신이 더 나아지지 못했다는 상대적 박탈감이 작용한 결과로 보인다. 본 연구에 따르면 이러한 양극화의 해소를 위해서는 주택문제의 해결과 아울러 소득 및 재산과 관련하여 사람들이 느끼는 상대적인 박탈감의 해소가 주요한 과제이다.

• 영재교육연구
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• 제20권1호
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• pp.257-287
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• 2010

본 연구는 교육청 산하 영재학급의 영재선발에 적용되는 관찰과 추천에 의한 영재판별모형의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해서 영재 판별의 정의와 가능성, 현재의 영재선발, 영재판별의 방법에 대해 조사하였다. 관찰 추천 영재판별모형은 모두 4단계로 구성되었다. 1단계는 다양한 정보들의 수집이고, 2단계는 포트폴리오 구성과 그 내용을 루브릭으로 평정하는 것이고, 3단계는 2단계에서 선발된 학생들을 대상으로 수업과 면접을 실시하여 학생들의 문제해결능력과 정의적 특성을 알아본 다음, 4단계인 영재선정심사위원회에서 최종적으로 영재선발을 결정한다. 본 영재판별모형은 영재프로그램에 배치되고 나서도 영재에 대한 지속적인 관찰을 통하여 영재의 재배치나 상위 영재기관에의 추천 근거자료로 사용하도록 되어 있다. 본 모형은 현재 영재성을 발휘하거나 앞으로 발휘할 가능성이 높은 잠재적인 영재의 선발에 도움을 주며, 특히 소외계층의 영재선발에 일익을 담당할 것으로 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.53-64
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• 2013

본 논문에서는 부모의 자녀 양육태도와 청소년이 가진 주관적 계층감의 차이에 따라 청소년의 중독적 게임이용이 어떠한 차이를 나타내는지를 살펴보았다. 16세에서 24세 사이의 총 177명의 게임이용연령층을 대상으로 한 온라인 서베이 분석 결과, 전체 집단의 경우 부모의 양육태도 중 과잉기대요인과 청소년 개인이 가진 높은 자기통제 수준이 게임중독이 낮은 것으로 나타났다. 주관적 계층감에 따라 전체 집단을 나누어 다시 살펴본 결과, 주관적 계층감이 낮은 집단(주관적 빈곤감이 높은 그룹)에서는 부모의 양육태도 중 과잉기대 요인이 높고, 자기통제 수준이 높을수록 게임중독이 낮아지는 것으로 밝혀졌다. 반면, 주관적 계층감이 높은 집단(주관적 빈곤감이 낮은 그룹)에서는 부모의 양육태도 중 간섭 요인만이 게임중독을 낮추는 유일한 요인으로 드러났다. 이는 부모의 양육태도 중 특정 요인과 청소년이 가진 주관적 계층감이 게임을 비롯한 다양한 미디어의 중독적 사용과 중요한 관련을 가지고 있음을 시사하는 결과라 할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권6B호
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• pp.450-455
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• 2008

본 논문에서는 기존의 EPC Class 1 RFID 시스템에서의 태그 인식 절차와 태그 충돌 방지 알고리즘을 분석하였으며, 태그 인식 속도를 향상시키기 위한 고속 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 고속 충돌 방지 알고리즘에서는 태그 인식 과정에서 태그의 충돌 정보를 이용하고, 기존의 알고리즘에서 존재하던 불필요한 절차를 생략하였다. 성능 평가를 위하여 기존의 알고리즘과 제안한 알고리즘을 수학적으로 분석하였고, 이를 시뮬레이션으로 검증하였다. 결과에 따르면, 고속 충돌 방지 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 상당한 성능향상을 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1996년도 추계학술대회논문집
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• pp.197-205
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• 1996

Unification of neural network with a hierarchical pattern recognition is presented for recognizing large set of objects. A two-step identification procedure is developed for pattern recognition: coarse and fine identification. The coarse identification is designed for finding a class of object while the fine identification procedure is to identify a specific object. During the training phase a course neural network is trained for clustering larger set of reference objects into a number of groups. For training a fine neural network, expert neural network is also trained to identify a specific object within a group. The presented idea can be interpreted as two step identification. Experimental results are given to verify the proposed methodology.

• Journal of Electrochemical Science and Technology
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• 제1권1호
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• pp.39-44
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• 2010

1.5 V and 3.0 V-class film-type primary batteries were designed for radio frequency identification (RFID) tag. Efficient fabrication processes such as screen-printings of conducting layer ($25{\mu}m$), active material layer ($40{\mu}m$ for anode and $80{\mu}m$ for cathode), and electrolyte/separator/electrolyte layer ($100{\mu}m$), were adopted to give better performances of the 1.5 V-class film-type Leclanch$\acute{e}$ primary battery for battery-assisted passive (BAP) RFID tag. Lithium (Li) metal is used as an anode material in a 3.0 V-class film-type $MnO_2||$Li primary battery to increase the operating voltage and discharge capacity for application to active sensor tags of a radio frequency identification system. The fabricated 3.0 V-class film-type Li primary battery passes several safety tests and achieves a discharge capacity of more than 9 mAh $cm^{-2}$.