• 간호행정학회지
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• 제14권2호
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• pp.107-117
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• 2008

Purpose: The aim of this study was to testify effectiveness and adaptability of the job characteristics model in nursing organization. Methods: The subjects of this study were 250 nurses who were working in the 2 general hospitals located in Metropolitan city area. The data were collected by self-reporting questionnaires. The data were analyzed using descriptive statistics and path analysis. Results: The modified path model revealed a highly fitness of the data in the overall fitness indexes. The prediction power of modified model was from 44% to 58%, which was very high. The highest predict factors of organizational commitment were identified meaning of empowerment and feedback of job characteristics. The highest predict factors of job satisfaction were identified impact of empowerment and autonomy of job characteristics. Conclusion: With these findings, it was suggested that the nursing job-redesign plan focused on nursing feedback and autonomy among the job characteristics was needed to increase the nurse’ empowerment as well as nursing organizational effectiveness.

• 4차산업연구
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2023

Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.

• 국제초고층학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.163-168
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• 2023

Today 55 percent of the population in the world lives in urban areas which is expected to increase to 68 percent by the year 2050. In the cities, high-rise buildings as symbols of the modern cityscape are dominating the skylines, but the data to demonstrate their embodied energy and environmental impacts are scarce, compared to low- or mid-rise buildings. Reducing the embodied energy and environmental impacts of buildings is critical as about 42 percent of primary energy use and 39 percent of the global greenhouse gas (GHG) emissions come from the building sector. However, it is an overlooked area in embodied energy and environmental impacts of high-rise buildings. Life cycle assessment (LCA) is a widely used tool to quantify the embodied energy and environmental impacts of the building sector. LCA combined with Building Information Modeling (BIM) can simplify data acquisition of the building as well as provide both tools with feedback. Several studies recognize that the integration of BIM and LCA can simplify data acquisition of the building as well as provide tools with feedback. This article provides an overview of literature on BIM-based of embodied energy and environmental impacts of high-rise buildings. It also compares with different LCA methodologies. Finally, major strategies to reduce embodied energy and environmental impacts of high-rise buildings, research limitations and trends in the field are covered.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.87-96
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• 2019

Low power issue is one of the most critical problems in the Internet of Things (IoT), which are powered by battery. To solve this problem, various approaches have been presented so far. In this paper, we propose a method to reduce the power consumption by reducing the numbers of accesses into the flash memory consuming a large amount of power for on-chip software execution. Our approach is based on using cooperative logging structure to distribute the sampling overhead in single sensor node to adjacent nodes in case of rare-event applications. The proposed algorithm to identify event occurrence is newly introduced with negative feedback method by observing difference between past data and recent data coming from the sensor. When an event with need of flash access is determined, the proposed approach only allows access to write the sampled data in flash memory. The proposed event detection algorithm (EDA) result in 30% reduction of power consumption compared to the conventional flash write scheme for all cases of event. The sampled data from the sensor is first traced into the random access memory (RAM), and write access to the flash memory is delayed until the page buffer of the on-chip flash memory controller in the micro controller unit (MCU) is full of the numbers of the traced data, thereby reducing the frequency of accessing flash memory. This technique additionally reduces power consumption by 40% compared to flash-write all data. By sharing the sampling information via LoRa channel, the overhead in sampling data is distributed, to reduce the sampling load on each node, so that the 66% reduction of total power consumption is achieved in several IoT edge nodes by removing the sampling operation of duplicated data.

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.469-476
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• 2018

본 연구의 목적은 대학교양 체육수업에서 교수 피드백 유형과 자기효능감 및 운동지속의 구조적 관계를 규명하고 피드백 유형과 운동지속의 관계에서 자기효능감의 매개효과를 분석하는 것이다. 이러한 연구목적 달성을 위해서 수도권에 소재한 대학교 3곳에서 교양체육 수업을 수강하고 있는 학생을 대상으로 유의표본추출법을 이용하여 총 309부를 최종 유효 표본으로 선정하였다. 자료처리는 SPSS 18.0 및 AMOS 18.0을 사용하여 전체모형에 대한 적합도 검증을 실시한 후 가설검정을 하였다. 그리고 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 지각된 교수 피드백 유형에서 격려/칭찬 피드백과 수행지식/긍정적 비언어 피드백은 자기효능감에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 부정적 비언어 피드백은 자기효능감에 부적으로 예측하는 것으로 나타났다. 둘째, 교양 체육수업에서 지각된 교수 피드백 유형의 격려/칭찬 피드백은 운동지속에 유의미한 영향을 미치지 않고, 수행지식/긍정적 비언어 피드백은 정적으로, 부정적 비언어 피드백은 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째. 학생들의 자기효능감은 운동지속에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 교수 피드백 유형의 부정적 비언어 피드백과 운동지속의 관계에서 자기효능감은 유의미한 매개역할을 하는 것으로 확인되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.79-87
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• 2017

본 논문은 기존 노년층과는 다른 특성을 보이는 액티브 시니어의 사용자 경험 문제를 도출해 내기 위한 연구로 먼저 선행 연구분석을 통하여 'Visible', 'Desired Outcome', 'Immediate Feedback', 'Intuitiveness', 'Perceived Ease of Use'의 다섯 가지 요소를 사용자 interaction의 초기단계를 이루는 요소로 추출하였고 이를 기반으로 Interface 사용 중에 사용자의 행위와 인지 내용을 분석하였다. 이를 통해 사용과정에서 생기는 문제점을 도출하였으며, 다섯 가지 요소와 사용자의 주관 평가 간의 상관관계를 분석하였다. 사용자 경험의 주관 평가에는 PSSUQ를 사용하였으며 SPSS 22 버전을 사용하여 pearson 상관 분석을 실시하였다. 본 논문의 연구결과는 다음과 같다. 첫째, App 사용 시 액티브 시니어 사용자들이 겪는 가장 큰 문제는 desired outcome차원의 문제로 볼 수 있다. 둘째, interface assessment 다섯 가지 요소 중 'Desired Outcome', 'Perceived Ease of Use' 두 가지 요소만이 PSSUQ 설문 결과와 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며 나머지 'Visible', 'Immediate Feedback', 'Intuitiveness'의 세 요소는 사용자의 주관 평가와 상관관계를 보이지 않았다. 본 논문의 연구결과에 의하면 액티브 시니어는 기존의 노년층과는 다른 특징을 가지고 있어 'Desired Outcome'과 'Perceived ease of use'차원의 문제가 더 많은 영향을 미치는 요소로 볼 수 있으며 기존의 연구에서 중요한 요소로 거론한 'Visible', 'Immediate feedback', 'Intuitiveness'는 명확한 상관관계가 없는 것으로 볼 수 있다. 이는 기존 노년층과 달리 액티브 시니어의 경우 PC나 스마트폰 사용 경험의 누적으로 인하여 visible, immediate feedback, intuitiveness 등의 요소에 어려움을 적게 겪기 때문인 것으로 보인다. 본 논문의 연구 결과는 다양한 수요를 보이고 있는 액티브 시니어용 App의 개발에 의미 있게 활용될 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권3A호
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• pp.232-239
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• 2011

IEEE 802.11n 표준은 새로운 방식의 전송속도 조절기법(Link adaptation)을 위한 기반을 제공한다. 802.11n에서 채널의 변화로부터 최대한의 이득을 얻기 위해, 한 단말은 다른 단말에게 Modulation and Coding Scheme (MCS) 피드백을 요청할 수 있다. 그러나 무선 채널의 상태는 시간에 따라 변한다. MCS 피드백 요청으로부터 피드백 받은 정보의 적용까지 걸린 시간이 특정 값보다 커지면 그 사이의 채널 상태 변화로 언해 피드백 받은 정보는 쓸모없어지게 된다. 단말이 무선채널 상태의 변화 정도를 추정할 수 있다면 전송속도 조절기법의 정확도를 개선할 수 있다. 이 논문은 크게 두 항목에 초점을 맞추고 있다. 첫째, NS-2 시뮬레이션을 통해 802.11n에서 coherence time이 MCS 피드백 기반 전송속도 조절기법의 성능에 어떤 영향을 마치는지 분석한다. 둘째로, 이 논문은 전송속도 조절기법의 성능에 큰 영향을 주는 채널의 coherence time을 추정하는 효율적인 방법을 제시한다. Allan variance 정보 통계를 활용하여 단말은 수신 링크의 coherence time을 추정할 수 있다. 추정한 coherence 기반의 Link adaptation에 적용할 경우 기존의 기법보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-291
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• 2011

적응 변조(Adaptive Modulation: AM) 방식은 시간적으로 공간적으로 바뀌는 채널의 상태에 적합한 변조 방식을 적응적으로 할당함으로써, 시스템의 효율을 높이는 중요한 통신 방식이다. 고정 변조 방식은 시간에 따라 신호 대 잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)가 변하는 채널에서 BER(Bit Error Rate) 성능이 변한다. 하지만 적응변조 방식은 모든 채널 상태의 SNR에 대하여 일정한 평균 BER 성능을 유지하므로 채널의 상태가 수시로 변하는 통신 환경에서 시스템의 성능을 확보한다. 이를 위해서 무엇보다도 정확하고, 빠르게 신호 대 잡음비를 추정할 수 있는 간단한 SNR 추정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 효과적인 적응 변조를 위하여 SNR 추정 성능이 적응 변조 시스템에 미치는 영향을 평균 BER과 평균 데이터 처리율(throughput)을 통하여 분석한다. 또한, 본 논문에서는 decision feedback 신호의 자기 상관 기반의 SNR 추정 방법 및 기존의 SNR 추정 방법들을 적응 변조시스템에 적용하여 각 변조 레벨 변환 점에서 SNR 추정 성능에 따라 결정되는 적응 변조 시스템의 성능 변화를 확인한다. Decision feedback 신호의 자기 상관 기반 SNR 추정 방법은 M-QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 신호에서도 비교적 안정적인 추정 성능을 보이기 때문에 적응 변조 시스템에서 다른 SNR 추정 방법들에 비해 변조 레벨 변환 점에서 성능 열화를 줄인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.99-107
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• 2021

조직 내에서 성과평가가 그 목적을 달성하고 유용하게 활용되기 위해서는 피평가자가 성과평가 피드백을 의미있는 방식으로 적용하는 데 대한 외적 책임감(accountability)을 가지는 것이 중요하다. 본 연구는 다면평가 피드백 상황에서 피평가자가 느끼는 외적 책임감이 행위변화 의도에 미치는 영향을 살펴보고, 그 과정에 피드백 구체성이 미치는 영향을 규명하는 것을 목적으로 하였다. 다면평가 제도를 실시하고 있는 총 8개 국내 대기업에 종사하는 153명의 종업원으로부터 설문자료를 수집하였고 위계적 회귀분석을 실시하였다. 가설검증 결과, 피평가자가 다면평가 결과 피드백에 대해 느끼는 전반적인 외적 책임감은 행위변화 의도와 정(+)의 관계를 나타냈다. 또한, 다면평가 피드백 내용이 구체적이라고 지각될수록 전반적인 외적 책임감이 피평가자의 행위변화 의도에 미치는 영향은 감소하는 것으로 나타나, 가설과는 반대방향의 조절효과가 확인되었다. 이러한 결과는 다면평가를 통한 피드백이 유용한 것이 되기 위해서는 피평가자의 외적 책임감을 조장하고 관리하는 것이 중요함을 보여주고, 자기방어나 정당화보다는 성과증진을 위한 유연하고 건설적인 분석과 행위변화 전략을 제시하는 피드백을 제공해야 함을 시사한다.

• Educational Technology International
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• 제6권2호
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• pp.23-41
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• 2005

One of the main factors that determine the quality of instruction is the teaching ability of the instructor administering the class. To evaluate teaching ability, methods such as peer review, student feedback, and teaching portfolio can be used. Among these, because feedback from the students is directly associated with how well the students feel they have learned, it is essential to improving instruction and teaching ability. The principal aim of instruction evaluation lies in the evaluation of instructor's qualification and the improvement of instruction quality by enhancing professionalism. However, the mandatory instruction evaluations currently being carried out at the term's end in universities today have limitations in improving instruction in terms of its evaluation items and times. To improve the quality of instruction and raise teaching abilities, instruction evaluations should not stop at simply being carried out but also be utilized as useful data for students and teachers. In other words, they need to be used to develop teaching and improve instruction for teachers, and consequently, should also exert a positive influence on students' scholastic achievements and learning ability. The most important thing in evaluation is the acquisition of accurate information and how to utilize it to improve instruction. The online instruction diagnosis item pool is a more realistic feedback device developed to improve instruction quality. The instruction diagnosis item pool is a cafeteria-like collection of hundreds of feedback questions provided to enable instructors to diagnose their instruction through self-diagnosis or students' feedback, and the instructors can directly select the questions that are appropriate to the special characteristics of their instruction voluntarily make use of them whenever they are needed. The current study, in order to find out if the online instruction diagnosis item pool is truly useful in reforming and improving instruction, conducted pre and post tests using 256 undergraduate students from Y university as subjects, and studied the effects of student feedback on instructions. Results showed that the implementation of instruction diagnosis improved students' responsibility regarding their classes, and students had positive opinions regarding the usefulness of online instruction diagnosis item pool in instruction evaluation. Also, after instruction diagnosis, analyzing the results through consultations with education development specialists, and then establishing and carrying out instruction reforms were shown to be more effective. In order to utilize the instruction diagnostic system more effectively, from planning the execution of instruction diagnosis to analyzing the results, consulting, and deciding how those results could be utilized to instruction, a systematic strategy is needed. In addition, professors and students need to develop a more active sense of ownership in order to elevate the level of their instruction.