• 한국IT서비스학회지
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• 제20권3호
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• pp.75-86
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• 2021

As artificial intelligence is actively studied, chatbot systems are being applied to various fields. In particular, many chatbot systems for psychological counseling have been studied that can comfort modern people. However, while most psychological counseling chatbots are studied as rule-base and deep learning-based chatbots, there are large limitations for each chatbot. To overcome the limitations of psychological counseling using such chatbots, we proposes a novel psychological counseling AI chatbot system. The proposed system consists of a GPT-2 model that generates output sentence for Korean input sentences and an Electra model that serves as sentiment analysis and anxiety cause classification, which can be provided with psychological tests and collective intelligence functions. At the same time as deep learning-based chatbots and conversations take place, sentiment analysis of input sentences simultaneously recognizes user's emotions and presents psychological tests and collective intelligence solutions to solve the limitations of psychological counseling that can only be done with chatbots. Since the role of sentiment analysis and anxiety cause classification, which are the links of each function, is important for the progression of the proposed system, we experiment the performance of those parts. We verify the novelty and accuracy of the proposed system. It also shows that the AI chatbot system can perform counseling excellently.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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• pp.177-189
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• 2001

ㆍ RosettaNet is one of the most rapidly expanding XML- based B2B standards aiming at lingua-franca for e-Business. ㆍ RosettaNet delivers PIP/sup TM/-based B2B process standards, dictionaries, and implementation frameworks guaranteeing interoperability among integration solutions. ㆍ RosettaNet is an evolutionary standard featuring need-based expansion, implementation-promoting development methodology, and release model based on collective agreement among members. ㆍ RosettaNet plans to continue to focus the majority of its efforts on vertical supply chain and business model specific e-commerce process standards, with an emphasis on rapid adoption and production implementation in the high technology industry.

• 대한간호학회지
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• 제48권5호
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• pp.534-544
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• 2018

Purpose: This study was conducted to construct and test a structural model on family life satisfaction of aged individuals living at home. The conceptual model was based on Bandura's self-efficacy and social cognitive theories (1977; 1986) and Bowen's (1976) family systems theory. Methods: From January 25 to March 5, 2016, 227 older adults living at home completed a structured questionnaire. Data were analyzed to calculate the direct and indirect effects of factors affecting family life satisfaction. SPSS WIN 20.0 and AMOS 20.0 were used. Results: The hypothetical model was a good fit for the data. The model fit indices were ${\chi}^2=78.05$, ${\chi}^2/df=1.35$, RMSR=.02, GFI=.98, AGFI=.96, NFI=.94, CFI=.98, and RMSEA=.05. Family life satisfaction was positively affected by perceived collective family efficacy, status of physical health, family communication, and family support. Depression resulted in a significant negative effect. Family differentiation had a significant indirect effect on family life satisfaction. The model explained 76% of variance in family life satisfaction. Conclusion: Perceived collective family efficacy, status of physical health, depression, family differentiation, family communication, and family support were significant factors explaining family life satisfaction among older adults staying at home. Further research should be conducted to seek intervention strategies to improve family life satisfaction among older adults living at home by focusing on the respective contributing factors.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제23권3호
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• pp.149-157
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• 1998

개인 선량한도를 하향조정 하였을 경우 추가적으로 요구되는 방사선작업 자 수와 집단선량을 예측하기 위한 연구가 수행되었다. 연구대상은 한국원자력안전기술원에서 선택한 기관 모두를 포함하였고 해석기준의 선량한도는 ICRP Publ. 60. 및 BEIR V 보고서가 권고한 값으로 하였다. 해석자료로 사용된 데이터베이스는 원자력법에 의거 원자력발전사업 허가자와 비파괴검사 허가자가 한국방사성동위원소협회에 제출한 개인피폭선량 기록의 편집자료에 근거하였다. 연간 개인선량한도의 하향 설정에 따른 영향은 상관모델을 사용하여 계산하였다. 본 연구모델의 민감도는 종사자가 방사선작업환경 내에 있는 동안의 비생산성을 가정하여 분석하였다. 최상의 방사선작업환경조건에서도 종사자의 최저 비생산성 인자에 접근하는 것이 대단히 어렵기 때문에 최저 비생산성 가정은 보수적인 가정이라는 주장을 쉽게 변호할 수 있다는 것이 장점이다. 개인선량한도가 연평균 2cSv로 하향 조정되고 개인 작업자의 비생산성율이 0.1이라고 가정하면 1997년 동안 방사선시설에서 추가로 요구되는 방사선작업종사자수는 231명으로부터 269명으로 증가되고, 집단선량 man-cSv는 근사적으로 14%만큼 증가된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.25-34
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• 2010

인터넷은 오늘날 개방 참여 공유 협력의 웹 2.0(web 2.0)이라는 새로운 패러다임으로 나타나고 있다. 웹 2.0의 환경은 정보이용자들이 능동적으로 정보 제작 과정에 참여하도록 허락하고 다른 사람들과 상호 의사소통하며 지식을 생성하는 등 이전과는 사뭇 다른 형태의 웹 환경을 가능하게 한다. 집단지성(Collective Intelligence), 대중의 지혜(The Wisdom of Crowds)의 힘을 보여주고 있는 위키는 웹 2.0의 가치를 가장 잘 나타내는 기술로 위키의 교육적 활용을 위한 잠재력 또한 주목받고 있다. 따라서 본 연구에서는 위키 서비스를 제공하는 다양한 프로그램이나 서비스들을 조사 분석하고, 위키 이용자들의 특성과 활용 현황에 대한 탐색을 토대로 위키의 교육적 활용 가능성을 탐색하였다. 그리고 이를 바탕으로 위키 학습 모델을 제안하고 이 모델을 적용한 구체적인 수업방법을 제공하고 에듀넷이나 사이버가정학습에서 위키를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권5호
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• pp.496-505
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• 2000

워크스테이션 클러스터 환경은 그 가격 대 성능비가 일반적으로 MPPS보다 좋고, 그 소프트웨어나 하드웨어가 쉽게 이후에 개선될 수 있기 때문에 병렬처리 분야에서 새로운 대안으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 ‘집단적 입출력 클러스터링 (Collective I/O Clustering)’이라 불리는 워크스테이션 클러스터를 위한 실행사간 라이브러리의 설계 및 구현 방안을 제시한다. 이 라이브러리에서는 통신 및 입출력 시스템 하에서 완벽하게 통합되는 워크스테이션 클러스터 상에서 비정형 응용 프로그램의 입출력을 위해 ， 사용자에 친숙한 프로그래밍 모형을 제공한다,. 이 집단적 입출력 클러스터링에서는 두 가지 형태의 입출력 방식이 가능하다 첫 번째 입출력 방식에서 할당되는 모든 프로세서들은 연산 노드뿐만 아니라, 입출력 서버의 역할도 수행하는 형태이다. 두 번째 입출력 방식에서는 오직 일부분의 프로세서들만이 입출력 서버의 역할을 수행하는 형태이다. 그리고 본 논문에서는 통신과 입출력 비용을 최적화하기 위해 압축과 소프트웨어 캐슁 기능을 집단적 입출력 클러스터링에 적용한 결과를 보인다. 모든 성능실험 결과는 아르곤 연구소에서 보유하고 있는 IBM SP2를 사용하여 얻었다.

• 산업노동연구
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• 제23권2호
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• pp.231-276
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• 2017

최근 몇 년 동안 중국의 노동 영역에서는 '건국 이후 최초'라는 수식어가 붙는 다양한 노동문제와 노동쟁의가 발생하고 있으며, 이는 특히 개혁개방의 전초기지인 광둥성에 집중되어 나타났다. 주목되는 점은 중국의 농민공이 점차 노동자의 정체성을 획득해 가면서 이익추구형 협상모델이 자리를 잡아가고 있다는 점이다. 중국 정부는 '안정유지'를 기조로 삼지만 노동쟁의를 제도화된 틀로 끌어들여 해결가기 위한 새로운 시도를 추진하고 있다. 중앙정부는 2015년 <조화로운 노동관계 확립에 관한 중국공산당 중앙 및 국무원 의견>을 발표해 구체적 방침들을 지시하였다. 광둥성은 이런 기조를 수용하면서 한 걸음 더 나아가 <단체협약조례>를 제정해 단체협상을 통해 노동-자본 갈등을 제도화하고자 한다. 그런데 이런 정책방침이 실효성을 얻으려면 공회(노동조합)가 제대로 기능을 하여야 하며, 이를 위해 이주노동자가 집중된 광둥성에서는 공회가 외부 전문 인력을 채용해 기층 조직 간부로 활용하는 '사회화간부'모델을 실험 중이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.226-242
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• 2021

최근 기업 경영환경의 변화에 대응하기 적합한 조직문화로 주목받고 있는 애자일 문화의 특성을 검토하고 리더십, 애자일 문화, 조직지원인식(POS)의 역할과 상호 관계를 밝히고자 하였다. 연구는 농협중앙회 및 산하의 자회사 직원들을 대상으로 진행하였고, 연구모형 검정에는 주로 SmartPLS 3.3.2를 사용하였다. 연구결과, 서번트리더십과 진성리더십은 모두 POS에 긍정적인 영향을 미쳤고, POS는 애자일 문화의 모든 하위차원(권한위임, 지속적인 학습, 집단지성)에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 POS는 위의 두 가지 리더십이 집단지성과 권한위임에 미치는 영향을 매개하였으나, 지속적 학습과의 관계에서는 매개 효과가 없었다. 결론적으로 본 연구는 애자일 문화를 구축하기 위해서는 애자일 문화에 적합한 리더십과 조직지원에 대한 직원들의 확신이 매우 중요하다는 것을 시사하고 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제14권2호
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• pp.37-59
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• 2004

Team decision making is a collective behavior that needs to be understood by considering properties belonging to team and individual member domains together. This paper introduces a conceptual model called "Dual-Level(DL)" model that describes a team decision-making process in terms of team level, member level, and the relationship between them. The team-level view explains the decision-making process by considering the team as a wholeand divides the process into three stages: Problem Conceptualization, Alternative Generation, and Selection. The member-level view describes what happens to individual members when they go through the group process and splits it into the five phases: Individual Cognitive Mapping, Problem Decomposition, Subproblem Session, Subproblem Integration, and Team Decision. The DL model works as a theoretical framework to explore team decision making by using a set of computational models of team design and team members. In practice, the conceptual framework is used to build a computational model of decision making team, called "Team-Soar."

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.3-12
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• 2023

In today's system operation, it is difficult to detect failures and take immediate action in the case of a shortage of manpower compared to the number of equipment or failures in vulnerable time zones, which can lead to delays in failure recovery. In addition, various algorithms exist to detect abnormal symptom data, and it is important to select an appropriate algorithm for each problem. In this paper, an ensemble-based isolation forest model was used to efficiently detect multivariate point anomalies that deviated from the mean distribution in the data set generated to predict system failure and minimize service interruption. And since significant changes in memory space usage are observed together with changes in CPU usage, the problem is solved by using LSTM-Auto Encoder for a collective anomaly in which another feature exhibits an abnormal pattern according to a change in one by comparing two or more features. did In addition, evaluation indicators are set for the performance evaluation of the model presented in this study, and then AI model evaluation is performed.