• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.404-412
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• 2010

본 연구는 사이버대학생의 개인적 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인이 중도탈락의도 결정에 미치는 영향을 알아봄으로 사이버대학생의 중도탈락동기를 낮추고 학업 지속 환경을 조성하는데 기초 자료를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 A사이버대학에 재학생을 대상으로 편의 표집법(convenience sampling)을 이용하여 2009년 4월 1일부터 5월 31일까지 500명에게 설문을 의뢰하였다. 수집된 336명의 자료 중 응답내용이 불성실하다고 판단되거나 중다반응으로 유효하지 않은 자료 총 32명 응답분량을 제외하여 본 연구에서는 총 304부를 분석에 사용하였다. 자료분석은 SPSS for Winow 15.0을 활용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 개인의 흥미변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 교육기관 환경적 변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 사회적 환경변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 넷째, 개인, 교육기관, 사회적 변인이 사이버 대학생의 중도탈락 의도에 미치는 영향 중 개인 변인만이 통계적으로 유의미하게 중도탈락 의도를 결정하지 않게 하는 데 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제14권4호
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• pp.376-381
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• 2014

We present a CMOS rail-to-rail class-AB amplifier using dynamic current biasing to improve the delay response of the error amplifier in a low-dropout (LDO) regulator, which is a building block for a wireless power transfer receiver. The response time of conventional error amplifiers deteriorates by slewing due to parasitic capacitance generated at the pass transistor of the LDO regulator. To enhance slewing, an error amplifier with dynamic current biasing was devised. The LDO regulator with the proposed error amplifier was fabricated in a $0.35-{\mu}m$ high-voltage BCDMOS process. We obtained an output voltage of 4 V with a range of input voltages between 4.7 V and 7 V and an output current of up to 212 mA. The settling time during line transient was measured as $9{\mu}s$ for an input variation of 4.7-6 V. In addition, an output capacitor of 100 pF was realized on chip integration.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.19-26
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• 2023

전국 대학생의 중도 탈락 비율의 증가는 학생 개인 뿐만 아니라 대학과 사회에 심각한 부정적 영향을 끼친다. 본 연구에서는 중도 탈락이 예상되는 학생을 사전에 식별하기 위하여, 각 대학의 학사관리 시스템에서 손쉽게 얻을 수 있는 학적 데이터를 기반으로 머신러닝 분야의 결정트리, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 및 딥러닝 기반의 중도 탈락 예측 모델을 구축하고, 그 성능을 비교·분석하였다. 분석 결과 로지스틱 회귀 기반 예측 모델의 재현율이 가장 높았으나 f-1 및 auc 값이 낮은 한계를 보였고, 랜덤 포레스트 기반의 예측 모델의 경우 재현율을 제외한 다른 모든 지표에서 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 예측 기간에 따른 예측 모델의 성능을 확인하기 위하여 예측 기간을 단기(1개 학기 이내), 중기(2개 학기 이내) 및 장기(3개 학기 이내)로 나누어 분석해 본 결과, 장기 예측 시 가장 높은 예측력을 보였다. 본 연구를 통해 각 대학은 중도 탈락이 예상되는 학생들을 조기에 식별하고, 이들에 대한 집중 관리를 통해 중도 탈락 비율을 줄이며 나아가 대학 재정 안정화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국학교보건학회지
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• 제34권3호
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• pp.151-160
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• 2021

Purpose: The purpose of this study was to identify predictors of suicidal attempts in adolescents over 5 years after school dropout. Methods: The data of the Panel Survey of School Dropouts (of 2013 to 2017) conducted by the National Youth Policy Institute were analyzed. The analysis used the 2013 survey data as the baseline and examined suicidal attempts from 2013 to 2017. A total of 776 adolescents were included in the analysis. Descriptive statistics, 𝝌² test, t-test, and multiple logistic regression were carried out using SAS 9.2. Results: About 11% (87 out of 776) of the adolescents with an experience of dropout attempted suicide between 2013 and 2017. The risk of suicidal attempts was significantly lower in female (AOR: 0.57, 95% CI: 0.87~0.93) than in male adolescents. The higher the self-esteem, the lower the risk of suicidal attempts (AOR: 0.87. 95% CI: 0.78~0.97). The higher the depression level (AOR: 1.10, 95% CI: 1.05~1.16) and the rate of parental abuse (AOR: 1.09, 95% CI: 1.02~1.18), the higher the risk of suicidal attempts. Conclusion: The findings of the study suggest that those who are male, depressed, have low self-esteem or have been abused by their parents are at high risk of suicidal attempts among the adolescents with dropout experiences. Therefore, early intervention is necessary for those at high risk.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.105-115
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• 2020

최근 대학입학 학령인구의 감소에 따라 입학생 모집에 큰 어려움이 예상되고 있다. 대학알리미에 공시된 전국 4년제 대학의 최근 3년간(2016-2018)의 중도 탈락률은 4.1%(217개 대학 기준), 4.3%(214개 대학 기준), 4.6%(212개 대학 기준)으로 매년 지속적으로 증가하고 있어, 대학의 당면한 가장 큰 현안으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 H대학에서의 대규모 실증 연구를 통해 대학생의 중도탈락의도에 대한 분석과 그 의도에 영향을 미치는 교육 요인을 도출하였다. 먼저 중도탈락의도에 대한 분석결과, 공과계열 학생의 중도탈락의도가 인문계열에 비해서 높고, 고학년 일수록 높게 나타났다. 특성화고 출신이 일반고에 비해서 높았으며, 본인이 등록금을 마련하는 학생들이 그렇지 않은 경우에 비해서 높게 나타났다. 중도탈락 의도에 대한 요인분석결과 수업곤란도, 전공 만족, 학부모 만족, 국제화 만족, 대학교육성과 만족 순으로 중도탈락의도에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 한국의류산업학회지
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• 제25권2호
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• pp.241-247
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• 2023

This study sought to investigate the effect of academic satisfaction on the dropout intention of cosmetology undergraduates. Analyzing the effect of academic satisfaction on career dropouts showed that the sub-factors of academic satisfaction-evaluation satisfaction, class satisfaction had a statistically significant part effect. Analyzing the effect of academic satisfaction on psychological factors for dropping out showed that the sub-factors of academic satisfaction have a statistically significant effect. Furthermore, regarding the effect of academic satisfaction on environmental factors, the sub-factors of academic satisfaction have a statistically significant effect on wealth. High satisfaction was shown to have no statistically significant effect on dropout intention. The results of the study showed that the higher the degree of satisfaction with the evaluation and the degree of satisfaction with the course of beauty majors, the more negative (-) the impact on dropout. For cosmetology majors, academic satisfaction is a subjective emotion felt through study at university and major. Students with high academic satisfaction are more likely to love their school and their work, and positively influence their intention to stay in school and reduce student dropout rates. Intention to drop out indicates the intention to lose interest and purpose in cosmetology college students. This is directly linked to the dropout rate of school students and requires steady research. Through this research, we hope that active discussions will be held on academic satisfaction and intention to drop out of university students specializing in cosmetology.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.119-126
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• 2024

본 연구는 대학생의 중도탈락에 영향을 주는 주요 패턴을 기계 학습하여 대학 중도탈락에 대한 조기 경보 시스템의 타당성을 평가하고 적극적으로 예방할 수 있는 시스템의 구현 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 한국교육개발원에서 실시한 한국교육종단연구 2005(Korean Educational Longitudinal Study, 2005)의 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 5종의 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 중도탈락 의도를 가진 학생의 식별 정확률(precosion)은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 사용할 때 최대 94.0%, 중도탈락 의도를 가진 학생의 재현율(recall)은 Logistic Regression를 사용할 때 최대 77.0%로 측정되었다. 마지막으로 가장 높은 예측 모델을 바탕으로 중도탈락 가능성이 높은 학생을 상담 관리하며 특히, 특성별로 높은 중요도를 보이는 요인을 상담법 모델에 적용하고자 한다. 본 연구는 중도탈락이 대학과 개인에게 있어 큰 비용을 초래함과 대학생들이 직면한 진로 문제를 해결하기 위해 IT 기술을 활용한 모델을 구현하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.506-513
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• 2015

본 논문에서는 외부 커패시터가 없는 low-dropout (LDO) 레귤레이터를 설계하였으며, 대기 전류는 $4.5{\mu}A$ 이다. 제안하는 LDO 레귤레이터는 정밀한 로드 레귤레이션과 빠른 응답 속도를 만족하기 위해 두 개의 증폭기를 사용 하였고, 높은 이득을 갖는 증폭기와 빠른 속도 및 높은 슬루율을 가지는 증폭기로 구성 되어 있다. 이와 함께 패스 트랜지스터의 게이트에 존재하는 큰 기생 커패시터에 전류를 빠르게 충 방전시키기 위해, 전류 부스팅 회로를 추가하였다. 이를 통해 부하 전류 변화 시 응답 시간을 향상 시키게 된다. 설계된 회로는 $0.11-{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작되었다. 최대 200mA 의 부하 전류를 구동할 수 있으며, 출력 전압 변동은 260mV, 회복 시간은 $0.8{\mu}s$ 을 측정하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.37-43
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• 2021

본 연구는 대학생의 중도탈락 패턴을 식별하는 효과적인 자동 분류 기법을 제안하고, 이를 바탕으로 중도탈락을 예방하기 위한 지능형 추천 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 1) 실제 대학생의 재학/제적 데이터를 기반으로 기계 학습의 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 처리 방안을 제안하고, 2) 5종의 기계학습 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 실시하였다. 3) 실험 결과, 제안 기법이 베이스라인에 비해 모든 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주었다. 제적생의 식별 정확률(precision)은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 사용할 때 최대 95.6%, 제적생의 재현율(recall)은 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 사용할 때 최대 80.0%로 측정되었다. 4) 마지막으로, 실험 결과를 바탕으로 중도탈락 가능성이 높은 학생을 우선 상담하는 추천 시스템의 활용 방안을 제시하였다. 교육 현안 문제를 해결하기 위해 IT 분야의 기술을 활용하는 융합 연구를 통해 합리적인 의사결정을 수행할 수 있음을 확인하였으며 향후 지속적인 연구를 통해 다양한 인공지능 기술을 적용하고자 한다.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제9권1호
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• pp.11-16
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• 2012

Purpose: To determine a method to improve the efficacy and accuracy of preimplantation genetic diagnosis (PGD) - polymerase chain reaction (PCR), we compared hot start PCR and conventional multiplex nested PCR. Materials and Methods: This study was performed with single lymphocyte isolated from whole blood samples that were obtained from two couples with osteogenesis imperfecta (OI). We proceeded with conventional multiplex nested PCR and hot start PCR in which essential reaction components were physically removed, and we compared the amplification rate, allele dropout rate and nonspecific products. Afterward, we used selective method for PGD. Results: In the two couples, the respective amplification rate were 93.5% and 80.0% using conventional multiplex nested PCR and 95.5% and 92.0% using hot start PCR. The respective mean allele dropout rates for the two couples were 42.0% and 14.0% with conventional multiplex nested PCR and 36.0% and 6.0% with hot start PCR. Conclusion: The results demonstrate that the hot start PCR procedure provides higher amplification rates and lower allele dropout rate than the conventional method and that it decreased the nonspecific band in multiplex nested PCR. The hot start method is more efficient for analyzing a single blastomere in clinical PGD.