• 한국통신학회논문지
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• 제39C권9호
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• pp.811-819
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• 2014

상황 인식은 유비쿼터스컴퓨팅 환경에 대한 진화를 변화시켰고 무선 센서네트워크 기술은 많은 응용기기에 대한 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 행동 인식은 사람의 응용서비스를 제공하는데 있어 특정 사용자의 상황을 인식하는 핵심 요소로 의학, 취미, 군사 분야에서 폭넓은 응용분야를 갖고 있고 사용반경의 확대에서도 효율과 정확도를 높이는 방법에 크게 기여한다. 스마트폰 센서로부터 나오는 데이터로부터 프레임이 512인셈플 데이터를 얻어, 프레임간50%의 오버랩을 갖도록 하고 Machine Learning Algorithm 인 WEKA Experimenter (University of Waikato, Version 3.6.10)을 써서 데이더로부터 시간영역 특징값을 추출함으로써 행동 인식에 대한 99.33%의 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, WEKA Experimenter의 사용기법인 C4.5 Decision Tree과 다른 방법인 BN, NB, SMO or Logistic Regression간의 비교실험을 하였다.

• 한국응급구조학회지
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• 제25권3호
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• pp.145-162
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• 2021

Purpose: The 2018 General survey of emergency assistance was conducted to examine the working conditions and welfare, including educational direction, interests, and awareness of work, of the fire department emergency medical technicians (EMT). This would be used as basic data for future policy directions. Methods: Among the fire-fighting officers in 16 cities nationwide, emergency rescue workers engaged in first-aid activities were targeted. With prior consent, a survey was conducted through electronic documents. Of the total 1,227 people, responses from 1,151 were finally analyzed, excluding 76 who did not respond appropriately. Results: The working conditions and welfare of 119 firefighters were moderate, but in the fields of education and interest, the learning according to the regulations was high. In particular, satisfaction with the scope of work was found to be below average. However, it was positive that it will play a role as a social safety net in the future and will converge with cutting-edge science. Conclusion: Although this study was a total investigation of the EMT survey, conducting an EMT survey on all fire fighters in Korea is difficult. Further research is needed, particularly on first-class emergency medical personnel who play a major role in 119 paramedics.

• 지역사회간호학회지
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• 제30권3호
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• pp.295-306
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• 2019

Purpose: There has been a growing recognition that person-centered care enhances the quality of life of nursing home residents with dementia. This study was conducted to develop a person-centered dementia care online education program for direct care staff in long-term care facilities. Methods: Delphi method with expert group was used to validate contents. We developed 61 draft items based on literature review. Twenty experts participated in consecutive three round surveys including 5-point Likert scale questions and open-ended questions. Based on experts' opinions, the content validity ratio for content validity and the coefficient of variation for stability were calculated. Results: Three-round Delphi surveys and additional feedback from the expert panel established a consensus of core contents: 1) dementia (7 categories), 2) person-centered care (6 categories), 3) communication (8 categories), and 4) behavioral and psychological symptoms of dementia (6 categories). Specific sub-categories in each category were differentiated according to the job qualifications (65 sub-categories for registered nurses, 64 sub-categories for nursing aids, and 41 sub-categories for personal care workers). Conclusion: This delphi study identified person-centered dementia education curricula, in which the person-centered approach should be a key policy priority in Korean long-term care system. Now it is urgently needed to develop education programs utilizing online platforms that enable efficient and continuous learning for long-term care staff, which can contribute to behavior changes in the person-centered dementia care approach and improvement of care quality in long-term care facilities.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.845-853
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• 2020

본 논문에서는 산업현장에서의 선택적 소음 제거를 위한 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 산업현장에서의 소음은 작업자의 청력 손실의 주요 원인이 되며, 소음 문제를 해결하기 위한 소음 제거 기술이 널리 연구되고 있다. 그러나 기존 소음 제거 기술은 모든 소리를 구분 없이 차단하는 문제를 가지며, 모든 소음에 공통된 제거 방법을 적용하여 각 소음에 최적화된 소음 제거 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사운드 종류에 따라 선택적 동작을 하는 소음 제거가 필요하고, 본 논문에서는 이를 위해 딥 러닝 기반의 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 제안 방법은 기존 오디오 특성인 멜-스펙트로그램의 한계를 극복하기 위해 새로운 특성으로서 멜-스펙트로그램 기반의 시간 변화 특성과 통계적 주파수 특성을 사용하며, 합성곱 신경망을 이용하여 특성을 모델링 한다. 제안하는 분류기를 사용하여 3가지 소음과 2가지 비소음으로 구성된 총 5가지 클래스로 사운드를 분류하였고, 제안하는 오디오 특성을 사용하여 기존 멜-스펙트로그램 특성을 사용할 때에 비하여 분류 정확도가 6.6% 포인트 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.792-798
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• 2021

본 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 분석과 예측을 통하여 정수장의 공정 중 약품투입곤정에서 응집제 투입률을 결정하는 알고리즘을 도출하였다. 또한, 빅데이터 기술 및 인공지능 알고리즘 적용 방법에 대한 분석 및 기존의 학문적, 기술적 자료를 검토하여 유사 분야 적용 사례를 분석 검토하였다. 이를 통한 최적 응집제 투입률 제시를 목표로 운영 근무자의 의사결정 패턴을 입력 변수와 출력변수의 관계 패턴으로 학습한 후 학습된 패턴을 실제 응집제 주입 공정에 적용하여 침전수 탁도가 목표치에 근사한 일정 수준을 유지할 수 있도록 운영이 가능하였다. 데이터 범위 산정과 전처리를 거친 변수를 선정하여 알고리즘 수행을 준비한 후 군집화와 분류 알고리즘을 적용하여 알고리즘 수행과 결과에 대한 피드백을 반복하여 학습을 진행하였다.

• 산업노동연구
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• 제23권1호
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• pp.221-253
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• 2017

본 연구에서는, 기업 경영적 측면에서 청년 고령자 고용상생을 촉진하기 위한 구체적인 실천방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 세대 간 고용상생을 위해 적극적으로 노력하고 있는 일본 기업의 고용상생 전략과 경영성과를 분석하였다. 경영전략은 인사조직 전략, 생산전략, 기술개발 및 인재육성 전략으로 구분하여 분석하였고, 경영성과는 균형성과평가 모델(BSC)을 활용하여 분석하였다. 청년 고령자 고용상생기업의 경영전략을 분석한 결과, 대부분의 기업에서는 청년 고령근로자의 협업과 유연근무제 도입, 기술개발을 위한 교육 프로그램을 적극적으로 실시하고 있었다. 또한, 균형성과평가(BSC)를 활용하여 경영성과를 분석한 결과, 매출액 증가 및 원가절감(재무 관점), 신규 거래처 증가 및 시장점유율 확대(고객 관점)와 같은 재무적 성과를 달성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 재무적 성과 외에도 제품 및 서비스 품질개선(내부프로세스 관점), 청년 고령근로자의 기술향상(학습과 성장 관점)과 같은 비재무적 성과를 달성하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 향후 우리나라 기업의 청년 고령자 고용상생을 실천해 나가기 위한 구체적인 실천방안을 제시하였다.

• 산경연구논집
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• 제13권6호
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• pp.19-36
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to analyze the effects of COVID 19. The effects of COVID 19 are grouped into 5; economic stress, mental stress, health stress, task concern, self-confidence. We introduce the concept of personal ambidexterity that is necessary power for cabin crews to provide appropriate and efficient service to passengers. Ambidexterity consists of exploiting existing resources to sustain and exploring the new including method of performing task, customer, market etc. The former is necessary to maintain present condition while the latter is necessary to prepare for the future. Also motive is considered as a stimulating factor for task. Previous studies show that motive affects ambidexterity and we try to analyze whether COVID 19 effects influence this relationship. Research design, data, and methodology: Considering the relationship between the variables, we designed to measure the influence of the effects of COVID 19 by analyzing the moderating effects of them. For empirical analysis we distributed survey questionnaire and collected. Total of 361 samples are used fo the analysis. For analysis program, SPSS version 23 was used. Regression analysis and moderating effect analysis were conducted. Results: Study results show that first, the variables of economic stress, mental stress, health stress, task concern, self confidence affects personal ambidexterity and service provision. Also ambidexterity affects service provision significantly. Among COVID 19 effects, economic stress, task concern, and self confidence has moderating effects. On the other hand, new work environment does not have moderating effect. Conclusions: In conclusion, the effects of COVID 19 are wide and various. Among them the most serious effect is that COVID 19 is depriving workers of self confidence and passion toward the work. To remedy stresses and restore self confidence and passion, each worker should make his/her own efforts, such as, learning more to become more competitive, also firms should do make efforts to protect employees and to rebuild trust between firm and employees in every respect. Especially firms should realize that economic stress can be treated by economic compensation as the situation turns to normal but trust as well as self confidence and passion is not easy to restore.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권3호
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• pp.507-514
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• 2021

본 연구에서는 K대학교 공과대학에서 학위 연계형 일학습병행제 학습근로자들에게 최초로 학위를 수여한 2020년 2월 졸업자를 대상으로 이루어진 조별 졸업 작품 제작과 그 결과를 공학 논문 체계로 완성하는 단계까지 진행한 과정을 제시하고, 대상자들에게서 얻어진 39개 항목의 설문조사 결과를 같은 학년도 졸업자인 같은 전공의 전일제 학생들의 결과들과 비교 분석하였다. 5개 대표 응답 문항을 집단별로 구분하여 통계 분석을 시도하였으나, 각 집단별 인원이 30명 미만으로 응답 결과의 정규성 검정 및 모수적 방법에 의한 통계 분석이 제한되었다. 그러나 가능한 일표본 t-검정을 중심으로 작품 주제 변경 횟수와 조원간 만족도, 작품 지도에 관련된 응답 항목에서 5점 척도 기준 집단간 평균 0.8점 이상 차이가 남을 확인하였고, 이에 대한 대처 방안을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.120-128
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• 2023

산업재해로 인한 피해를 줄이기 위해 다양한 ICT 기술이 지속적으로 개발되고 있으며, 센서, IoT, 빅데이터, 머신러닝 및 인공지능 등을 활용하여 산업재해 발생 시 피해를 최소화하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 현장의 밀폐구간, 산악, 해양, 탄광 등의 통신 음영지역에서 디바이스 간 다자간 통신 및 스마트 중계기와의 통신이 가능한 스마트 디바이스의 설계 방안을 제안한다. 제안된 스마트 디바이스는 작업자 위치, 이동 속도 등 작업자 정보와 지형, 풍향, 온도, 습도 등 환경정보를 수집하고 작업자 상호 간의 안전거리를 확보하여 위험 상황 발생 시 경고가 가능하며 헬멧에 부착할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해, 스마트 디바이스에 필요한 기능적 요구사항과 스마트 디바이스 내의 센서와 모듈을 이용하여 요구사항을 구현하기 위한 설계 방안과 스마트 디바이스의 성능평가를 위한 지표를 도출하고 산악지역에서의 성능평가를 위한 평가환경을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.168-170
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• 2022

정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 상시 근로자 50명 이상 사업장에 대해 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년동기 대비 10.7% 증가하였고, 화학 가스 누출 및 폭발로 인한 안전사고도 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 고위험 산업 현장에서는 종합적인 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 산업현장에 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합센서 AIoT 디바이스로부터 위험 상황을 가스 센싱값, 음성, 모션값으로 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서 AIoT 전송 정보를 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값 분석과 판단을 통해 위험 상황을 실시간으로 모니터링한다. 본 연구를 통한 가스센싱, 음성 및 모션인식이 가능한 AIoT 디바이스와 AI 적용 안전관리 시스템의 개발로, 고위험군 산업현장에 확대 적용시켜 사회안전망 확대에 기여할 것이다.