• 한국병원경영학회지
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• 제18권4호
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• pp.54-77
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• 2013

This paper is a comparison study about leadership training transfer factors between physicians working in large scale hospitals and managers working in firms. To fulfill this purpose, this study conducted a regression analysis on 101 managers and 59 physicians who had attended similar leadership training programs more than 16 hours recently in order to identify the differences on the learning transfer factors. 6 factors such as Learner readiness, Performance self-efficacy, (so far as Trainee Characteristics group), Organization Culture, Supervisor's tangible incentives and Supervisor's intangible support, (so far as Work environment group), Content Validity & Transfer Design (so far Training Design group) were used as independent variables while the personal Managerial Capability Increase and Leadership Capability Increase were used as dependent variables. And also we used 5 factors as control variables ; Job style (Manager or Physician), Age, Gender, Working years and Organization size. Here are the summary of major findings ; first, there were statistically significant differences between the learning transfer factors in leadership training programs for managers and those of physicians. Second, there were also statistically significant differences among trainees' working years and their organization size factors while age and gender do not affect the learning transfer factors. Third, for the physician's leadership training the practitioners should focus on two factors ; Organization Culture and Learner readiness.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권6호
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• pp.2026-2033
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• 2023

Due to Thailand's nuclear energy public acceptance problem, the understanding of nuclear energy public perception was the key factor affecting to re-consideration of the nuclear energy program. Thailand Institute of Nuclear Technology and its alliances together developed the classification model for the nuclear energy public perception from the big data comments on social media using Facebook using deep transfer learning. The objective was to insight into the Thailand nuclear energy public perception on Facebook social media platform using sentiment analysis. The supervised learning was used to generate up-to-date classification model with more than 80% accuracy to classify the public perception on nuclear power plant news on Facebook from 2009 to 2022. The majority of neutral sentiments (80%) represented the opportunity for Thailand to convince people to receive a better nuclear perception. Negative sentiments (14%) showed support for other alternative energies due to nuclear accident concerns while positive sentiments (6%) expressed support for innovative nuclear technologies.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.465-470
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• 2024

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 이미지 생성 기술의 발달로 다양한 이미지가 생성되고 있으며, 이를 정확하게 판별하는 기술이 필요하다. 생성된 이미지 데이터의 양에는 한계가 있으며, 한정된 데이터로 높은 성능을 내기 위해 본 연구에서는 전이 학습(Transfer Learning)을 활용한 생성 이미지를 판별하는 모델을 제안한다. ImageNet 데이터 셋으로 사전학습 된 모델을 입력 데이터 셋인 CIFAKE 데이터 셋에 그대로 적용하여 학습의 시간 비용을 줄인 후, 3개의 은닉층과 1개의 출력층을 더해 모델을 튜닝한다. 모델링 결과, 최종 레이어를 조정한 모델의 성능이 높아짐을 확인하였다. 딥러닝에서 전이 학습을 통해 학습한 후 출력층과 가까운 레이어를 데이터의 특성에 맞게 추가 및 조정하는 과정을 통해 적은 이미지 데이터로 인한 학습 정확도 이슈를 줄이고 생성된 이미지 판별을 할수 있다는 데 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1111-1123
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• 2023

원격탐사 영상을 이용한 지표 속성의 변화를 모니터링 하기 위해서 딥러닝(deep learning) 모델을 이용한 의미론적 영상 분할 방법이 최근에 널리 사용되고 있다. 대표적인 의미론적 영상 분할 딥러닝 모델인 UNet 모델을 비롯하여 다양한 종류의 UNet 기반의 딥러닝 모델들의 성능 향상을 위해서는 학습 데이터셋의 크기가 충분해야 한다. 학습 데이터셋의 크기가 커지면 이를 처리하는 하드웨어 요구 사항도 커지고 학습에 소요되는 시간도 크게 증가되는 문제점이 발생한다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방법인 전이학습은 대규모의 학습 데이터 셋이 없어도 모델 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 UNet 기반의 딥러닝 모델들을 대표적인 사전 학습 모델(pretrained model)인 VGG19 모델 및 ResNet50 모델과 결합한 세 종류의 전이학습 모델인 UNet-ResNet50 모델, UNet-VGG19 모델, CBAM-DRUNet-VGG19 모델을 제시하고 이를 건물 추출에 적용하여 전이학습 적용에 따른 정확도 향상을 분석하였다. 딥러닝 모델의 성능이 학습률의 영향을 많이 받는 점을 고려하여 학습률 설정에 따른 각 모델별 성능 변화도 함께 분석하였다. 건물 추출 결과의 성능 평가를 위해서 Kompsat-3A 데이터셋, WHU 데이터셋, INRIA 데이터셋을 사용하였으며 세 종류의 데이터셋에 대한 정확도 향상의 평균은 UNet 모델 대비 UNet-ResNet50 모델이 5.1%, UNet-VGG19 모델과 CBAM-DRUNet-VGG19 모델은 동일하게 7.2%의 결과를 얻었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권1호
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• pp.157-163
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• 2023

Recently, as businesses and data types become more complex and diverse, efficient data analysis using machine learning is required. However, since communication in the cloud environment is greatly affected by network latency, data analysis is not smooth if information delay occurs. In this paper, SPT (Safe Proper Time) was applied to the cluster-based machine learning data analysis agent proposed in previous studies to solve this delay problem. SPT is a method of remotely and directly accessing memory to a cluster that processes data between layers, effectively improving data transfer speed and ensuring timeliness and reliability of data transfer.

• 대한가정학회지
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• 제26권2호
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• pp.69-79
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• 1988

This study was to increase the experimental learning effect of textile materials in middle and high school. To this study, three kinds of simply devised apparatus were used for warmth retaining test, air permeability test and static electricity test. Two classes were chosen in a girls' high school comparing learning effect and classified the theoretical learning group and the experimental learning group. In the experimental group, a teaching plan to teach the properties of textile materials was made to use these apparatuses. The results were. 1. In the interest on the unit either the theoretical learning group or the experimental learning group were not different significantly. 2. In the items facilitation of motivation, unsatisfied desires and prevention of failure, effect of transfer and development of inquiry power, both groups were significant. 3. For the purpose of comparing the learning effect, two groups were examined for determining the level of understanding after teaching properties of textile materials. The mean value of the experimental learning group was higher than that of the theoretical learning group. The experimental learning group had more higher markers(over the point of 90) than the theoretical learning group.

• 산업융합연구
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• 제20권5호
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• pp.29-38
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• 2022

실제 교육훈련의 실적에 대한 기대가 충족되지 못하며 조직의 생산성을 향상시키기 위한 연구의 필요성이 대두되는 상황에서 본 연구는 학습전이모형을 바탕으로 교육콘텐츠 특성 요인과 조직 특성 요인에 따라 학습전이에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고 학습전이를 통해 조직효과성인 조직몰입과 업무성과에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고자 한다. 이를 위해 선행연구고찰을 기반으로 이론적 연구 및 실증연구를 병행하였으며, 교육콘텐츠, 조직특성, 학습전이 및 조직효과성 각각의 요인에 대한 영향관계를 검증하였다. 연구 결과, 과제가치, 직무연관성, 조직보상이 학습전이에 유의한 영향을 미쳤으며 학습전이는 조직몰입과 업무성과에, 조직몰입은 업무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 학습전이가 조직효과성에 영향을 미치며 기업의 성과로 확장시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 직무연관성을 구체화하고 보상시스템을 강화해야 조직몰입과 업무성과로 연결되어 기업의 교육훈련성과를 높일 수 있을 것이다. 본 연구는 특정 산업을 모집단으로 설정한 한계점이 존재하므로 보다 대표성을 지닌 표본 집단을 추출하여 학습전이와 조직효과성에 대한 영향관계를 세밀히 파악할 수 있을 것이다.

• 산업융합연구
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• 제20권2호
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• pp.61-70
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• 2022

본 연구는 COVID-19 pandemic으로 간호대학생의 정신간호학 임상실습이 제한되면서 블랜디드 러닝을 기반으로 한 정신간호학실습 프로그램을 개발하고 의사소통 능력, 협력적 자기효능감 및 학습전이동기에 미치는 효과를 확인하기 위한 연구이다. 연구는 2021년 10월 18일부터 2021년 12월 11일까지 간호대학생 64명이 참여하였으며 온라인 구글설문지를 이용하여 실습 전과 실습 후에 설문지를 완성하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 프로그램을 이용하여 기술적 통계, paired t-test로 분석하였다. 연구결과, 대상자는 블렌디드 러닝을 기반으로 한 정신간호학실습프로그램 전에 비해 후에 의사소통 능력, 협력적 자기효능감과 학습전이동기가 유의미하게 상승되었다. 본 연구결과를 통하여 블렌디드 러닝을 기반으로 한 정신간호학실습프로그램의 효과를 확인할 수 있었다. 추후 포스트 코로나 상황에서도 임상현장실습을 대체하여 적용할 수 있는 정신간호학실습교육의 실행성과 후속연구의 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제16권3호
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• pp.35-56
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• 2014

With rapid change and intensive competition in the global economy, the capability to capture, absorb, develop, and transfer new knowledge is a key organizational success factor. Through effective learning, companies are more likely to develop the innovation, quality, and responsiveness essential to meet the growing expectations of customers and the disruptive threats of competitors and new technologies. In the paper the role of technological innovation and its relationship to organizational learning in managing technology-based new products are examined. Several factors which can influence the rate and effectiveness of organizational learning are identified. Barriers to learning also are discussed. Finally, several managerial implications and propositions for future research on learning and technological innovation are advanced.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.941-946
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• 2005

In this paper an active random noise control using adaptive learning rate neural networks is presented. The adaptive learning rate strategy increases the learning rate by a small constant if the current partial derivative of the objective function with respect to the weight and the exponential average of the previous derivatives have the same sign, otherwise the learning rate is decreased by a proportion of its value. The use of an adaptive learning rate attempts to keep the learning step size as large as possible without leading to oscillation. It is expected that a cost function minimize rapidly and training time is decreased. Numerical simulations and experiments of active random noise control with the transfer function of the error path will be performed, to validate the convergence properties of the adaptive learning rate Neural Networks. Control results show that adaptive learning rate Neural Networks control structure can outperform linear controllers and conventional neural network controller for the active random noise control.