• Asian Journal of Business Environment
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• 제12권1호
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• pp.1-9
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• 2022

Purpose: This study measures the effect of Information Technology (IT) on both cost and profit efficiency of State-owned Commercial Banks (SOCBs) in Bangladesh. Research design, data and methodology: Yearly Non-IT and IT data are collected from the annual report of SOCBs of Bangladesh from 2008 to 2017. Variable Return to Scale (VRS) cost Data Envelopment Analysis (DEA) and Profit DEA are employed to measure the efficiency of SOCBs and Ordinary Least Square (OLS) is used to investigate the impacts of ICT components on operating cost and profit efficiency for SOCBs. Results: The average cost efficiency (74.4%) was noticed higher than the average profit efficiency (20.6%) for SOCBs. SOCBs were more affordable and less profitable for both cost and profit efficiency. Rupali bank was the most cost efficient while Sonali bank was the most profit efficient. IT Investment and IT personnel expenses were positively significant for cost efficiency. IT income, IT personnel, IT personnel expenses, ATM expenses, and Credit card expenses were negatively significant for profit efficiency. Conclusion: The further studies can combine DEA with machine learning algorithms to study the impact of IT on banks' performances. The results could aid government to remove the hindrance of progress in Bangladesh.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권11호
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• pp.4102-4111
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• 2023

In order to better perform thermal hydraulic calculation and analysis of supercritical water reactor, based on the experimental data of supercritical water, the model training and predictive analysis of the heat transfer coefficient of supercritical water were carried out by using the support vector machine (SVM) algorithm. The changes in the prediction accuracy of the supercritical water heat transfer coefficient are analyzed by the changes of the regularization penalty parameter C, the slack variable epsilon and the Gaussian kernel function parameter gamma. The predicted value of the SVM model obtained after parameter optimization and the actual experimental test data are analyzed for data verification. The research results show that: the normalization of the data has a great influence on the prediction results. The slack variable has a relatively small influence on the accuracy change range of the predicted heat transfer coefficient. The change of gamma has the greatest impact on the accuracy of the heat transfer coefficient. Compared with the calculation results of traditional empirical formula methods, the trained algorithm model using SVM has smaller average error and standard deviations. Using the SVM trained algorithm model, the heat transfer coefficient of supercritical water can be effectively predicted and analyzed.

• Physical Therapy Rehabilitation Science
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• 제13권1호
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• pp.106-112
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• 2024

Objective: This study aimed to evaluate the validity of a depth camera-based system for monitoring physical function, assessing its feasibility for accurately monitoring activities of daily living. Design: A cross-sectional study. Methods: Twenty-three participants were enlisted to perform fifteen activities of daily living within a living laboratory designed to simulate a home environment. Activities were monitored using a depth camera system capable of classifying actions into standing, sitting, and lying down, with a conventional video camera employed for activity recording. The duration of each activity, as measured by the system, was compared to direct observations made by a physical therapist which were analyzed using a motion analysis software. The association between these two measurement approaches was assessed through correlation analysis, coefficient of determination, intraclass correlation coefficient (ICC), and Bland-Altman plots. Results: Our findings indicated that standing activities exhibited the highest correlation (r=0.847) between the system measurements and physical therapist observations, followed by sitting (r=0.817) and lying down (r=0.734), which demonstrated lower correlations. However, the ICC and Bland-Altman plots revealed notable variances between the two measurement methods, particularly for activities involving lying down. Conclusions: In this study, the depth camera-based physical monitoring system showed promise feasibility in distinguishing standing, sitting, and lying down activities at home environments. However, the current study also underlined some necessities of enhancements in capturing lying down activities.

• 영재교육연구
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• 제21권2호
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• pp.547-573
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• 2011

본 연구에서는 전국의 285개 영재학급, 70개 교육청 영재교육원, 20개 대학 영재교육원을 합한 총 375개 영재교육기관을 대상으로 캠프 운영 실태를 조사하였다. 설문은 캠프 설계, 캠프 실행, 캠프 결과로 구성하였으며, 캠프 실행은 캠프 교육내용, 교수 학습과정, 산출물, 학습환경으로 세분화 하였다. 캠프 설계에 대한 분석 결과 연구소, 과학관 등의 방문 중심캠프가 가장 많았고, 여름방학에 1박 2일 이하로 실시되는 기관이 가장 많았다. 캠프 교육 내용에 대한 분석결과 리커르트 5점 척도에서 3.72점을 보였으며, 교수 학습과정은 3.78점, 산출물은 3.77점, 학습환경은 3.58점을 보여 캠프 학습환경이 가장 낮은 점수를 보였다. 캠프 학습환경은 개방성여부, 다양한 시설의 활용이 가능한지에 대한 문항으로 구성되어 있다. 캠프 결과에 대한 분석 결과 '다양한 활동 사례 정보의 부족'이 캠프 운영의 가장 어려운 점으로 파악 되었다. 이러한 결과는 과학영재캠프에서 개방적이고 다양한 환경 및 시설의 활용이 가능한 학습환경을 조성하는 노력과, 캠프 활동 자료의 개발과 보급이 필요하다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.263-272
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• 2023

산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.758-766
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• 2017

In this paper, we propose a robust duality of CNN(Du-CNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment for IR Imaging Sensor. In coastal environment, there are various clutter that have many similarities with real target due to diverse change of air temperature, water temperature, weather and season. Also, real target have various feature due to the same reason. Thus, the proposed Du-CNN method adopts human's multiple personality utilization and CNN technique to learn and classify target and clutter. This method has an advantage of the real time operation. Experimental results on sampled dataset of real infrared target and clutter demonstrate that the proposed method have better success rate to classify the target and clutter than general CNN method.

• 비교교육연구
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• 제27권1호
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• pp.77-96
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• 2017

본 연구는 아시아의 개발도상국가인 캄보디아의 열악한 교육 문제를 해결하기 위한 근간으로서 초등교육 환경과 교사 쟁점을 분석하고 제 발전 방향을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 캄보디아의 초등교육 환경과 그 특성은 무엇인지 분석하고, 교육 개혁을 이끄는 주체로서 '교사'에 주목하면서 캄보디아 초등교사 양성 제도 및 교사의 자격 수준의 제 실태를 고찰하였다. 그 결과 캄보디아 초등교육 환경 특성과 쟁점에서는 여전히 열악한 교육 여건과 질적으로 낮은 교육접근성 문제를 파악하였고, 교사의 낮은 역량 및 교육의 질 저하, 그리고 초등교사의 현직 연수 시스템 취약 문제를 분석하였다. 그리하여 교육의 질을 향상시키기 위한 다양한 방향 탐색이 제안되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.161-163
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• 2021

아파트나 프라이빗 건물에서 사용자가 양손에 짐을 들고 있거나 비슷한 상황에서 엘리베이터의 버튼을 조작하기는 어렵다. 코로나 19과 같은 전염성 높은 바이러스로 인해 사람 간의 접촉이 최소화되어야 하는 환경에서의 부득이하게 언택트 기반으로 엘리베이터 조작이 필요하다. 본 논문은 엘리베이터 버튼을 누르지 않고도 사용자의 얼굴을 통한 영상처리 및 사용자의 음성을 이용하여 엘리베이터의 조작이 가능한 운영 시스템을 제안한다. 엘리베이터 안에 설치된 카메라로부터 출입자의 얼굴을 감지하고, 사전에 등록된 정보와 매칭하여 버튼을 누르지 않아도 지정된 층으로 엘리베이터가 운영이 가능하다. 출입자의 얼굴 인식이 어려운 경우에는 2차적으로 마이크를 통해 사용자의 음성을 이용하여 엘리베이터의 층을 제어하고 출입 정보를 자동으로 기록하여 언택트 환경에서의 엘리베이터 사용의 편의성을 높이고자 한다.

• 한국학교보건학회지
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• 제36권3호
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• pp.103-112
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• 2023

Purpose: The COVID-19 pandemic, which emerged in late 2019, had a profound impact on global public health and disrupted the daily lives of people worldwide. Particularly, university students faced a challenging situation as their university life underwent a drastic transformation due to long-term remote learning and isolation measures. This study aimed to investigate the relationship between changes in daily life during the 2020 COVID-19 pandemic and depressive symptoms among university students aged between 19 and 29 in Korea. Methods: We analyzed data from the nationally representative 2020 Community Health Survey (CHS). Among the 229,269 participants, 9,279 university students aged 19-29, either enrolled or on leave, were selected. After excluding 401 cases with missing values, the final sample comprised 8,878 individuals. Using multivariate logistic regression with a complex sample design, we explored the association between daily life changes during the COVID-19 pandemic and depressive symptoms. Results: Changes in daily life during the COVID-19 pandemic was associated with depressive symptoms in Korean university students aged 19 to 29, even after adjusting for sociodemographic characteristics, health-related factors, and COVID-19-related aspects (OR=1.28, 95% CI=1.09~1.50). Conclusion: Our study suggests that when examining the impact of COVID-19 on health issues, it is crucial to consider the changes in daily life caused by the pandemic. These findings can provide insights into the psychological well-being of university students during times of crisis.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.958-963
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• 2023

최근에 선박을 안전하게 설계 및 운항하기 위해 인공지능으로 운동성능을 예측하는 연구가 늘고 있다. 하지만 일반적인 선박에 비해 소형 어선에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 소형 어선의 운동성능 계산에 필수적인 운동응답을 심층신경망으로 추정하는 모델을 제안한다. 15척의 소형 어선에 대하여 유체동역학 해석을 수행하였으며 이를 통해 데이터베이스를 구축하였다. 환경 조건과 주요 제원을 입력 데이터로, 단위 파고에 대한 운동응답(Response Amplitude Operator)을 출력 데이터로 설정하였다. 훈련된 심층신경망 모델을 통해 예측된 운동응답은 유체동역학 해석 결과와 유사한 경향을 보이며 고주파 성분을 가진 운동응답 함수를 낮은 오차로 근사하는 결과를 보여준다. 본 연구의 결과를 바탕으로 어선의 선형 특성 고려한 심층신경망 모델로 확장하여 연구 결과의 활용도를 넓히고자 한다.