본 연구는 점점 통합화 되고 있는 기업 회계정보시스템의 운영과 최종사용자의 업무처리 능력과의 관계를 분석 하였다. 또한 최종사용자의 전산회계 관련 업무의 운용능력과 교육의 경험 정도가 실무에서 반영되는 상관적 관계를 탐색하고자 하였다. 본 연구를 요약하면, 첫째로, 중규모의 기업에서 전산회계 교육의 경험 정도는 회계정보 시스템의 업무에 보다 적합한 결과를 나타낼 수 있다는 결론을 얻었다. 둘째, 최종사용자의 교육과 업무개발은 시스템을 이용한 업무 처리에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 마지막으로 통합화 시스템의 도입과 지속적인 기술적용에 따라 최종사용자의 업무는 전반적으로 낮은 성과를 나타내고 있었다. 따라서 최종사용자의 업무처리 능력은 교육과 지속적인 업무개발이 중요하다는 사실을 확인 하였다. 향후 이러한 결과는 사용자 중심적 시스템의 효율적인 운영전략에 지침을 제공할 수 있으며, 더 나아가 경쟁력 강화에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 초등 교사들의 성별, 지역, 교육 경력, 연수 경험의 유무 및 시간, SW 교육에 대한 태도를 변인으로 선정하여, 변인에 따른 SW 교육 교수효능감(SE-TE)의 차이를 분석하였다. 그 결과, 지역에 따른 차이는 없었으나, 다른 변인들은 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 또한, 상관분석과 회귀분석을 실시하여 연수 경험의 유무 및 시간과 SW 교육에 대한 태도가 SW 교육 교수효능감에 가장 상관과 설명력을 가진다는 것을 도출하였다. 이러한 결과를 통해 교사들의 SE-TE를 증진시키기 위해서는 SW 교육 연수 기회의 확대 및 지속적인 연수의 제공과 효율적인 연수 시간의 운영, 그리고 교사의 개인적 SW교육 교수효능감을 높일 수 있도록 연수가 설계되어야 함을 시사했다.
Mohr, Magni;Nolsoe, Eli Leifsson;Krustrup, Peter;Fatouros, Ioannis G.;Jamurtas, Athanasios Z.
운동영양학회지
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제25권4호
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pp.10-16
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2021
[Purpose] The purpose of this study was to (i) assess hydration levels in elite male football players during a national team training camp before and during qualifying matches, (ii) evaluate the effect of coaching strategies for hydration based on feedback from hydration monitoring, and (iii) assess possible relationships between hydration status and training load or wellness markers. [Methods] Thirty-one male players (age 27±4 yrs; height 185±6 cm; weight 82.9±6.7 kg; body fat 10.4±2.3%) representing a national team from the Union of European Football Associations (UEFA) participated. The players were studied during three different national team training camps related to the UEFA Nations League tournament. Urine specific gravity (USG) was measured to assess hydration status. During all camps, the players were actively coached on improving strategies for hydration and given individual feedback on their test results. The training load was measured using GPS technology, and wellness questionnaires were completed. [Results] USG decreased progressively and significantly (p<0.005) during camp 1 and hydration status improved over the three camps, with fewer dehydrated and more well-hydrated players identified during the last part of camp 3. Significantly (p<0.05) higher USG values were observed 2 days prior to a match (MD-2) than on match day (MD); consequently, 52% of the players were dehydrated on MD-2 and only 6% on MD. No correlations were observed between hydration status and training load or wellness markers. [Conclusion] Dehydration is a challenge in elite male football, but continuous monitoring of hydration status and coaching on hydration strategies can lead to major improvements and reduce the degree of dehydration.
본 논문에서는 연속분포 hidden Markov모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다 성능 평가를 위한 회자 독립인식 실험에서 문법이 없을 경우 $83\%$, finite state network을 적용한 경우에는 $94\%$의 인식률을 나타내었다.
Needle detection in ultrasound images is sometimes difficult due to obstruction of fat tissues. Accurate needle detection using continuous ultrasound (CUS) images is a vital stage of treatment planning for tissue biopsy and brachytherapy. The main goal of the study is classified into two categories. First, new detection model, i.e. D-Attention Unet, is developed by combining the context information of 3D medical data and CUS images. Second, the D-Attention Unet model was compared with other models to verify its usefulness for needle detection in continuous ultrasound images. The continuous needle images taken with ultrasonic waves were converted into still images for dataset to evaluate the performance of the D-Attention Unet. The dataset was used for training and testing. Based on the results, the proposed D-Attention Unet model showed the better performance than other 3 models (Unet, D-Unet and Attention Unet), with Dice Similarity Coefficient (DSC), Recall and Precision at 71.9%, 70.6% and 73.7%, respectively. In conclusion, the D-Attention Unet model provides accurate needle detection for US-guided biopsy or brachytherapy, facilitating the clinical workflow. Especially, this kind of research is enthusiastically being performed on how to add image processing techniques to learning techniques. Thus, the proposed method is applied in this manner, it will be more effective technique than before.
본 연구는 개방적 상황에서 과학적 문제 만들기 활동을 통해 예비교사들의 과학적 문제발견능력이 어떻게 향상되는지를 보았다. 이를 위해 과학교육학부 1학년 세 반을 훈련에 참여한 정도를 기준으로 적극적으로 참여한 반을 실험집단 1로, 비적극적으로 참여한 반을 실험집단 2로, 참여하지 않은 집단을 통제집단으로 편성하였다. 문제 만들기 훈련을 위해 활동지를 제작하여 예비교사들에게 적용하였는데, 예비교사들은 7주간 한 주에 하나의 궁금증을 찾아 활동지를 작성하였고,연구자와 교수가 매주 피드백 해주었다. 또한 문제 만들기 훈련이 문제 발견능력에 주는 영향을 보기 위해 개방적 상황에서의 문제발견 검사지를 개발하여 훈련 전후 문제발견능력을 측정하였다. 훈련 간 문제 만들기 활동지의 지속적인 작성과 피드백을 통해 예비교사들이 발견하는 문제의 수준이 높아지고 다양해졌으며, 검사결과 발견한 문제의 양과 질에서 실험 집단 1이 다른 집단에 비해 유의미한 향상을 보였다. 특히 질적 검사 항목 중 독창성, 정교성, 검증 가능성, 변인의 유형에서 유의미한 차이를 보였다. 또한 실험 집단 2는 부정적인 결과를 보였는데, 이것으로 보아 훈련에 임하는 태도가 문제발견능력의 향상과 상관이 있다고 짐작할 수 있다. 전체적인 결과로 보아 지속적인 문제 만들기 훈련과 피드백은 예비교사들의 문제발견능력 향상에 도움이 된다고 할 수 있다.
The purpose of this study is to make an empirical analysis on the factors affecting the intention for the continuous use of the BSC system, which has been recently spread in the public sector. Because the object of acceptance is the performance management system based on BSC (Balanced Scorecard) implemented in the form of information systems, this study proposes a research model by applying TAM (Technology Acceptance Model). Independent variables are factors affecting the acceptance of BSC system such as training, communication, IS support, CEO support and personal innovativeness, and we examine their effects on the dependent variable, namely, intention on continuous use via mediating variables: perceived usefulness and perceived ease of use. A questionnaire survey was conducted with public institutions(firms) that had introduced and were operating the BSC system; 264 valid questionnaires are adopted. Collected data are analyzed using SPSS 16.0 and AMOS 7.0. Results of reliability test show that all analyzed data are reliable. In validity test, one item regarding communication was excluded; 9 latent variables and 34 observed variables are used in the final analysis. Based on the results of the hypothesis test through path analysis using a structural equation model, 10 out of 16 hypotheses are accepted. Factors affecting perceived usefulness are training and IS(Information System) support. The analysis results indicate that perceived ease of use is mainly affected by IS support, CEO support, and personal innovativeness among the factors related to the acceptance of the BSC system. This suggests that, contrary to the expectation that the BSC system may be used without difficulty, the management's active support is required in order to attain expected improvement in productivity and work efficiency. This was also pointed out in case studies on the construction of the BSC system in public sectors. On the other hand, perceived ease of use is found to affect perceived usefulness. This supports the results of previous researches on TAM. Perceived ease of use and perceived usefulness are found to affect the attitude towards the use of the system. The intention on continuous use is affected more by perceived usefulness than by the attitude towards the use of system. This result supports the results of previous researches on TAM, showing that the BSC system is utilized substantially in worksites. This study is considered meaningful in that it was actually performed on users at public institutions(firms) that had introduced the BSC system and that it empirically tested hypotheses on the acceptance of the BSC system by applying TAM to the research model.
본 연구는 대다수의 초중등학교 교사들이 식품첨가물에 대해 부정적인 인식을 갖고 있는 점에 착안하여, 초중등 교사들을 대상으로 식품첨가물에 대한 직무연수 프로그램을 개발하여 실시하고, 그 연수를 받은 교사가 다시 학교 현장에서 학생들을 대상으로 올바른 전달교육을 실시할 수 있도록 하기 위해 수행되었다. 직무연수 프로그램은, 식품안전과 식품첨가물에 대한 이해, 식품첨가물 교육 매체 소개, 교수학습지도안 개발, 식약처 전문가와의 만남, 지역 식약청 실험실 탐방, 학생 대상 수업 적용과 확산, 연수 평가로 구성된 총 15시간으로 구성하였고, 2016년 8월 S교대 교육연수원을 통해 2차례에 걸쳐 총 60명을 대상으로 진행하였다. 그 결과, 연수에 참여한 교사들은 4.2~4.5(5점 척도)의 높은 만족도를 보였고, 91.5%가 학교 수업에 도움이 된다고 응답하였다. 특히, 본래 직무연수 신청의도와 달리 식품첨가물에 대한 인식 전환의 기회가 되었고 지속적인 연수의 개설과 함께 초중등 교과서에 발견되는 식품첨가물에 대한 부정적 정보의 수정을 요구하였다. 또한 직무연수 후 학교 현장에서 학생들(n = 1,172)을 대상으로 식품첨가물에 대한 교육을 실시하였을 때, 초중등 학생들의 식품첨가물에 대한 낮은 이해와 부정적 인식이 유의하게 개선되었다(p < 0.001). 본 연구결과는, 식품첨가물에 대한 편향된 정보가 교사를 통해 학생들에게 전달되고 있는 문제점의 개선과 함께, 교사 대상 연수가 식품첨가물 외에도 식품위해정보전달을 촉진할 수 있는 효과적인 채널로 활용될 수 있음을 제시하였다.
The deep neural networks (DNN) that can replicate the behavior of the human expert who recognizes the characteristics of ECG waveform have been developed and studied to analyze ECG. However, although the existing DNNs can not provide the explanations for their decisions, those trials have attempted to determine whether patients have certain diseases or not and those decisions could not be accepted because of the absence of relating theoretical basis. In addition, these DNNs required a lot of training data to obtain sufficient accuracy in spite of the difficulty in the acquisition of relating clinical data. In this study, a small-sized continuous data processing DNN (C-DNN) was suggested to determine the simple characteristics of ECG wave that were not required additional explanations about its decisions and the C-DNN can be easily trained with small training data. Although it can analyze small input data that was selected in narrow region on whole ECG, it can continuously scan all ECG data and find important points such as start and end points of P, QRS and T waves within a short time. The star and end points of ECG waves determined by the C-DNNs were compared with the results performed by human experts to estimate the accuracies of the C-DNNs. The C-DNN has 150 inputs, 51 outputs, two hidden layers and one output layer. To find the start and end points, two C-DNNs were trained through deep learning technology and applied to a parameter acquisition algorithms. 12 lead ECG data measured in four patients and obtained through PhysioNet was processed to make training data by human experts. The accuracy of the C-DNNs were evaluated with extra data that were not used at deep learning by comparing the results between C-DNNs and human experts. The averages of the time differences between the C-DNNs and experts were 0.1 msec and 13.5 msec respectively and those standard deviations were 17.6 msec and 15.7 msec. The final step combining the results of C-DNN through the waveforms of 12 leads was successfully determined all 33 waves without error that the time differences of human experts decision were over 20 msec. The reliable decision of the ECG wave's start and end points benefits the acquisition of accurate ECG parameters such as the wave lengths, amplitudes and intervals of P, QRS and T waves.
An Algorithm based on direct implementation of variable structure systems theory approach is proposed for on-line training of multilayer perceptrons. Network structures which have multiple inputs, single output and one hidden layer are considered and the weights are assumed to have capabilities for continuous time adaptation. The zero level set of the network learning error is regarded as a sliding surface in the learning parameters space. A sliding mode trajectory can be brought on and reached in finite time on such a sliding manifold. Results from simulated on-line identification task for a two-link planar manipulator dynamics are also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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