본 연구는 치위생과 재학생의 감성지능과 학습몰입 및 학업탄력성과의 관계를 파악하기 위해 시도되었다. 대구 소재 D대학 치위생과 1~3학년 319명을 대상으로 설문지를 이용하여 2018년 5월 한 달간 자료를 수집하였다. SPSS window ver. 18.0 프로그램으로 기술통계, ANOVA, 피어슨 상관계수, 다중회귀분석으로 분석하였다. 연구결과 치위생과 재학생들의 감성지능과 학습몰입, 학업탄력성은 유의한 상관관계를 보였으며, 감성지능이 높을수록 학습몰입과 학업탄력성이 높은 것으로 나타났다. 따라서, 치위생과 학생들의 전공관련 학습몰입과 학업탄력성을 향상시키기 위해서는 감성지능을 높일 수 있는 프로그램과 교육과정 개편을 제언한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.520-541
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2023
In CRNs, SS is of utmost significance. Every CR user generates a sensing report during the training phase beneath various circumstances, and depending on a collective process, either communicates or remains silent. In the training stage, the fusion centre combines the local judgments made by CR users by a majority vote, and then returns a final conclusion to every CR user. Enough data regarding the environment, including the activity of PU and every CR's response to that activity, is acquired and sensing classes are created during the training stage. Every CR user compares their most recent sensing report to the previous sensing classes during the classification stage, and distance vectors are generated. The posterior probability of every sensing class is derived on the basis of quantitative data, and the sensing report is then classified as either signifying the presence or absence of PU. The ISVM technique is utilized to compute the quantitative variables necessary to compute the posterior probability. Here, the iterations of SVM are tuned by novel GO-PSA by combining GOA and PSO. Novel GO-PSA is developed since it overcomes the problem of computational complexity, returns minimum error, and also saves time when compared with various state-of-the-art algorithms. The dependability of every CR user is taken into consideration as these local choices are then integrated at the fusion centre utilizing an innovative decision combination technique. Depending on the collective choice, the CR users will then communicate or remain silent.
Purpose: We investigated behavioral problems, attention problems, and cognitive function in children and adolescents born small for gestational age (SGA). Methods: Forty-six SGA children born at term and 46 appropriate for gestational age (AGA) children born at term were compared. Psychiatric symptoms were examined with reference to the Korean-Child Behavior Checklist, Korean-Youth Self Report, and Attention Deficit Hyperactivity Disorder Rating Scale (ADHD-RS). Cognitive function was estimated using the Wechsler Intelligence Scale. Sociodemographic data were recorded from interviews. Results: SGA children had high scores on delinquent behavior, aggressive behavior, and the externalizing scale, and they also showed a propensity for anxiety and depression. The SGA group had a higher mean ADHD-RS score than the AGA group ($10.52{\pm}8.10$ vs.$9.93{\pm}7.23$), but the difference was not significant. The SGA group had a significantly lower verbal intelligence quotient (IQ) than the AGA group, but the mean scores of both groups were within normal limits. Conclusion: This study indicates marked behavioral problems, such as delinquency, aggressiveness, and anxiety and depression, as well as low verbal IQ in the SGA group than in the AGA group. Even in cases in which these symptoms are not severe, early detection and proper treatment can help these children adapt to society.
Artificial intelligence (AI), big data, and ubiquitous robotic companions -the three most notable technologies of the 4th Industrial Revolution-are receiving renewed attention each day. Technologies that can be experienced in daily life, such as autonomous navigation, real-time translators, and voice recognition services, are already being commercialized in the field of information technology. In the biosciences field in Korea, such technologies have become known to the local public with the introduction of the AI doctor Watson in large number of hospitals. Additionally, AlphaFold, a technology resembling the AI AlphaGo for the game Go, has surpassed the limit on protein folding predictions-the most challenging problems in the field of protein biology. This report discusses the significance of AI technology and big data on the bioscience field. The introduction of automated robots in this field is not just only for the purpose of convenience but a prerequisite for the real sense of AI and the consequent accumulation of basic scientific knowledge.
In this study, recently developed swarm intelligence algorithm called Social Spider Optimization (SSO) approach and its enhanced version of SSO algorithm with spider jump techniques is used to develop a structural optimization technique for steel space structures. The improved version of SSO uses adaptive randomness probability in generating new solutions. The objective function of the design optimization problem is taken as the weight of a steel space structure. Constraints' functions are implemented from American Institute of Steel Construction-Load Resistance factor design (AISC-LRFD) and Ad Hoc Committee report and practice which cover strength, serviceability and geometric requirements. Three steel space structures are optimized using both standard SSO and SSO with spider jump (SSO_SJ) algorithms and the results are compared with those available in the literature in order to investigate the performance of the proposed algorithms.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.165-171
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2018
As the artificial intelligence (AI) plays a crucial role in machine translation (MT) which has loomed large as a new translation paradigm, concerns have also arisen if MT can produce a quality product as human translation (HT) can. In fact, several MT experimental studies report cases in which the MT product called post-editing (PE) as equally as HT or often superior ([1],[2],[6]). As motivated from those studies on translation quality between HT and PE, this study set up an experimental situation in which Korean literature was translated into English, comparatively, by 3 translators and 3 post-editors. Afterwards, a group of 3 other Koreans checked for accuracy of HT and PE; a group of 3 English native speakers scored for fluency of HT and PE. The findings are (1) HT took the translation time, at least, twice longer than PE. (2) Both HT and PE produced similar error types, and Mistranslation and Omission were the major errors for accuracy and Grammar for fluency. (3) HT turned to be inferior to PE for both accuracy and fluency.
In this paper, a study was conducted to find main factorsto Pima Indians Diabetes based on machine learning. Diabetes is a type of metabolic disease such as insufficient secretion of insulin or inability to function normally and is characterized by a high blood glucose concentration. According to a situation report from WHO(World Health Organization), Diabetes is a chronic, metabolic disease characterized by elevated levels of blood glucose (or blood sugar), which leads over time to serious damage to the heart, blood vessels, eyes, kidneys and nerves. And also about 422 million people worldwide have diabetes, the majority living in low-and middle-income countries, and 1.6 million deaths are directly attributed to diabetes each year. Both the number of cases and the prevalence of diabetes have been steadily increasing over the past few decades. Therefore, in this study, we used Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, and correlation analysisto discover three important factorsthat predict Pima Indians diabetes with 70% accuracy. Applying the results suggested in this paper, doctors can quickly diagnose potential Pima Indians diabetics and prevent Pima Indians diabetes.
최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.
최근 중대재해처벌법의 목적은 건설업 주체 구성원들의 안전불감증을 방지하기 위해 CEO의 안전참여 문화를 강조하고 있다. 선행연구에서는 리더의 감성 수준이 높을수록 업무 능력에 긍정적인 영향을 미치며, 감성능력을 요구하는 추세라고 주장하였다4). 본 연구에서 경영자 (CEO) 리더십 및 안전관리 연구에 사용할 수 있는 감성안전 측정으로 건전하고 간단한 EI 측정개발도구에 대해 신뢰도를 검증한다. Schutte Self-Report Emotional Intelligence Test (SSEIT)의 감정 조절 모델을 적용하면 리더와 안전관리자의 EI가 안전업무 수행과 태도에 긍정적인 영향을 미쳐야 한다. 또한 건설 안전관리 직업의 재해피해가능성스트레스 감정 노동이 EI-활용훈련 결과 감정조절이 가능하다는 것을 제안한다.
본 연구는 간호대학생의 전환충격과 임상실습적응과의 관계에서 감성지능의 조절효과를 파악하기 위해 시도되었다. 간호대학 3학년에 재학 중인 185명을 대상으로 설문지를 이용하여 2019년 5월 1일부터 2019년 6월 14일까지 자료를 수집하였다. SPSS WIN 23을 이용하여 빈도, t-test, ANOVA, Pearson's correlation, 위계적 회귀분석으로 분석하였다. 연구결과 간호대학생의 전환충격은 4점 만점에 2.32점, 감성지능은 5점 만점에 3.61점, 임상실습적응은 5점 만점에 3.40점으로 나타났다. 전환충격은 감성지능(r=-.26. p <.001), 임상실습적응(r=-.43. p <.001)과는 유의한 부적 상관관계가 있는 것으로 나타났고, 감성지능은 임상실습 적응과는 유의한 정적 상관관계(r=.36. p <.001)가 있는 것으로 나타났다. 그리고 감성지능이 전환충격과 임상실습적응과의 관계를 조절하는 것으로 나타났다(${\Delta}R^2=0.21$, p<.001). 따라서 간호대학생의 감성지능을 향상 시킬 수 있는 프로그램을 적용하여 전환충격을 감소시켜 임상실습에 잘 적응하도록 하여야 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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