• 한국융합학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.265-273
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• 2017

본 연구의 목적은 골프전공 대학생의 사회적 지지, 진로결정 자기효능감, 진로결정수준 간의 관계를 검증하는데 있다. 이런 목적을 위해 편의표집방법을 이용하여 서울과 수도권에 소재한 215명의 골프전공 대학생을 표본으로 추출하였고 기술통계, 상관관계 분석, 그리고 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 골프전공 대학생의 사회적 지지는 진로결정 자기효능감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 골프전공 대학생의 사회적 지지는 진로결정수준에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 골프전공 대학생의 진로결정 자기효능감은 진로결정수준에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 골프전공 학생들의 진로결정에 필요한 사회적 지지와 진로결정 자기효능감의 역할에 대한 실증적 자료를 제공했다는데 그 의의가 있다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.275-280
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• 2018

기업은 현재 'Now Economy'라는 실시간 경제의 영역으로 빠르게 진입하고 있다. 'Now Economy'는 비즈니스에 대한 측정, 평가, 의사결정의 속도가 가속화되는 것을 특징으로 하고 있다. 이에 따라, 기업은 보다 빠르고, 정확하게 정보를 취합하고, 이를 가공하여, 신속하고 정확한 의사결정이 가능해 질 수 있도록 기업 내의 체질을 변화시키고자 하고 있다. ICT의 활용은 기업의 새로운 의사결정체계로의 전환을 가능하게 한다. 본 논문에서는 BPMS, Mobile, Cloud Service, Hadoop, BI, AI의 융합을 통한 새로운 의사결정체계를 제시하고 있다. 이는 가장 효율적으로 관리되어지는 프로세스와 이를 통해 얻어지는 기업 내부의 정형적이고, 비정형적인 모든 정보를 취합하며, 기업 외부의 현상과 변화와 융합하여, 보다 빠르고 정확한 의사결정이 가능하도록 할 것이다.

• ETRI Journal
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• 제37권5호
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• pp.1032-1043
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• 2015

ETRI's Co-Pilot project is aimed at the development of an automated vehicle that cooperates with a driver and interacts with other vehicles on the road while obeying traffic rules without collisions. This paper presents a core block within the Co-Pilot system; the block is named "Co-Pilot agent" and consists of several main modules, such as road map generation, decision-making, and trajectory generation. The road map generation builds road map data to provide enhanced and detailed map data. The decision-making, designed to serve situation assessment and behavior planning, evaluates a collision risk of traffic situations and determines maneuvers to follow a global path as well as to avoid collisions. The trajectory generation generates a trajectory to achieve the given maneuver by the decision-making module. The system is implemented in an open-source robot operating system to provide a reusable, hardware-independent software platform; it is then tested on a closed road with other vehicles in several scenarios similar to real road environments to verify that it works properly for cooperative driving with a driver and automated driving.

• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.159-167
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• 2020

본 연구는 경영자가 합리적인 의사결정을 할 때 경영자의 직무스트레스가 의사결정품질에 어떠한 영향을 미치는 지를 알아보고, 기업네트워크와 흡수역량을 통해 의사결정품질을 높일 수 있는지에 대해 실증분석 하고자 하였다. 이를 위해 중소기업 경영자를 대상으로 356명의 설문 데이터를 수집하였고, SPSS v.25와 AMOS v.24를 활용하여 분석하였다. 연구결과 직무스트레스 중 도전적스트레스는 의사결정품질에 정(+)의 영향을 주었고, 방해적스트레스는 의사결정품질에 부(-)의 영향을 주었으며, 기업네트워크와 흡수역량은 모두 의사결정품질에 정(+)의 영향을 주었다. 또한, 도전적스트레스와 방해적스트레스는 기업네트워크와 흡수역량을 통해 의사결정품질에 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과를 통해 직무스트레스의 도전요인이 의사결정품질에 긍정적 영향을 주는 것을 검증하였으며, 기업네트워크와 흡수역량이 의사결정품질을 높이는 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 이와같이 결론을 논의하고 시사점 및 후속연구의 방향을 제시하였다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제3권3호
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• pp.67-74
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• 2003

The purpose of this study is to improve convergence speed of topology optimization procedure using the existing ESO method and to deal with topology decision of the truss structures according to a boundary condition, such as cantilever type. At the existing ESO topology optimization procedure for the truss structures, the adjustment of member sizes according to target stress has been executed by increasing or reducing a very small value from each member size. In this case, it takes too much iteration till convergence. Accordingly, it is practically hard to obtain optimum topology for a large scale structures. For that reason, it is necessary to improve convergence speed of ESO method more effectively. During the topology decision procedure, member sizes are adjusted by calculating approximate solution for member sizes corresponding to the target stress at every step, the new member sizes are adjusted by such method are applied in FEA procedure of next step.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권9호
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• pp.97-104
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• 2024

Leukemia induced death has been listed in the top ten most dangerous mortality basis for human being. Some of the reason is due to slow decision-making process which caused suitable medical treatment cannot be applied on time. Therefore, good clinical decision support for acute leukemia type classification has become a necessity. In this paper, the author proposed a novel approach to perform acute leukemia type classification using sequential neural network classifier. Our experimental result only covers the first classification process which shows an excellent performance in differentiating normal and abnormal cells. Further development is needed to prove the effectiveness of second neural network classifier.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.2451-2458
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• 1997

학습 신호를 사용하지 않고 심볼간의 간섭을 제거하여 전송된 데이터를 복구하는 등화 방법을 블라인드 등화(blind equalization)라 한다. 본 논문에서는 수렴 속도와 정상상태오차를 줄이기 위하여 Sato 알고리듬과 결정-지향 알고리듬의 장점을 동시에 이용하는 다단계 결정-지향 알고리듬을 제안한다. 다단계 결정-지향 알고리듬은 초기 시작 모드에서는 수렴이 보장되는 Sato 알고리듬과 똑같이 동작을 한다. 이 후 등화기가 점점 수렴함에 따라, 블라인드 등화기에서 사용하는 양자화기의 레벨 수를 증가시켜 수렴속도를 빠르게 해준다. 양자화기의 레벨이 완전히 증가하였을 경우 다단계 결정-지향 알고리듬은 수렴 후 자승 평균 오차가 작은 결정-지향 알고리듬과 똑같이 동작하게 된다. 그러므로 다단계 결정-지향 알고리듬은 빠른 수렴 속도를 보이면서도, 정상상태에서 작은 오차값을 갖는다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.365-372
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• 2018

본 연구는 졸업학년 간호대학생의 간호전문직관과 진로결정 자기효능감이 취업스트레스에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구로, 일 대학 간호학과의 4학년 학생 225명을 대상으로 하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 22.0을 이용하여 기술통계, Pearson's Correlation Coefficient, 다중회귀분석으로 분석하였다. 연구 결과, 간호전문직관과 진로결정 자기효능감, 진로결정 자기효능감과 취업스트레스 간에는 유의한 상관관계가 있었다. 간호전문직관과 진로결정 자기효능감은 취업스트레스의 18%를 설명하였고, 진로결정 자기효능감은 취업스트레스에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 졸업학년 간호대학생의 취업스트레스 조절을 위해서는 진로결정 자기효능감 향상에 초점을 둔 전략이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권6_2호
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• pp.1083-1090
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• 2022

Since renal cell carcinoma(RCC) has various examination and treatment methods according to clinical stage and histopathological characteristics, it is required to determine accurate and efficient treatment methods in the clinical field. However, the process of collecting and processing RCC medical data is difficult and complex, so there is currently no AI-based clinical decision support system for RCC treatments worldwide. In this study, we propose a clinical decision support system that helps clinicians decide on a precision treatment to each patient. RCC standard big database is built by collecting structured and unstructured data from the standard common data model and electronic medical information system. Based on this, various machine learning classification algorithms are applied to support a better clinical decision making.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권3호
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• pp.276-281
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• 2011

This paper presents a method of constructing the switching function using edge-valued decision diagrams. The proposed method is as following. The edge-valued decision diagram is a new data structure type of decision diagram which is recently used in constructing the digital logic systems based on the graph theory. Next, we apply edge-valued decision diagram to function minimization of digital logic systems. The proposed method has the visible, schematic and regular properties.