Robots which detect human and recognize action are important factors for human interaction, and many researches have been conducted. Recently, deep learning technology has developed and learning based robot's technology is a major research area. These studies require a database to learn and evaluate for intelligent human perception. In this paper, we propose a multi-modal sensor-based image database condition considering the security task by analyzing the image database to detect the person in the outdoor environment and to recognize the behavior during the running of the robot.
Purpose : This study aimed to investigate the effects of blended learning on learning satisfaction in nursing students. Methods : This study was conducted with 160 current nursing students in the department of nursing at K university located in city B. All students included in the study understood the purpose of the study and provided informed consent to participate. Data were collected between May 3 and July 9, 2021 and analyzed using SPSS/WIN 22.0. The frequency, percentage, mean, and standard deviation were created, and t-test, ANOVA, and Scheffé test for post hoc analysis were performed. Correlations were analyzed using Pearson's correlation coefficient. The factors influencing learning satisfaction were analyzed using multiple regression. Results : Significant differences were observed for academic stress according to the online classes environmental satisfaction (F=4.10, p=.001), online classes experience (t=4.11, p=.001) and self-directed learning ability according to the grade (F=4.10, p=.001), online classes environmental satisfaction (t=4.11, p=.001). The academic stress of nursing students who experienced blended learning was significantly negatively correlated with self-directed learning ability (r=-.480, p<.001), and learning satisfaction (r=-.236, p<.001). self-directed learning ability showed a significant positive correlation with learning satisfaction (r=.524, p<.001). The regression model for the factors affecting the learning satisfaction of the subjects was statistically significant (F= 3.027, p<.001). The major influential factors of learning satisfaction were grade (𝛽=.154, p=.013), satisfaction with school life (𝛽=.168, p=.032), and satisfaction with non-contact learning environment (𝛽=-.141, p=.028). The explanatory power was 28 %. Conclusion : These results indicate that it is necessary to reduce academic stress and increase self-directed learning ability to enhance learning satisfaction in nursing students through blended learning. In addition, the development and operation of a tailored intervention program is required to help improve learning satisfaction.
Purpose: The purpose of this study was to develop a lesson plan related to a simulation for nursing students by understanding what relationship learning satisfaction, self-efficacy and learning attitude have after applying simulation-based education on emergency nursing care. Methods: Simulation practice, seminar, class and group self-study about a patient having a myocardial infarction were applied to nursing students for 5 weeks. After applying the simulation-based education on emergency nursing care, students rated their learning attitude, learning satisfaction and a sense of self-efficacy with a self-administered questionnaire and academic achievement was divided into written and performance evaluation. SPSS/WIN 17.0 was used for descriptive analysis, independent t-test, one-way ANOVA and pearson correlation were also used. Results: In this study, the performance evaluation score was related to learning attitude (r=.210, p=.018).Learning satisfaction (r=.220, p=.013)and written evaluation score was related to learning attitude (r=.211, p=.017) and learning satisfaction (r=.190, p=.032). Conclusion: In this study, simulation-based learning was a useful method for practical ability and this is good to acquire both of knowledge and technique. Not only evaluation of theoretical knowledge but performance ability related to practice has to be done by developing lessons with various methods and content. In addition, a standard evaluation method needs to be developed.
본 연구는 가상 시뮬레이션기반 노인간호 실습교육 실시 후 간호대학생의 몰입경험과 학습역량이 학습만족도에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사연구이다. 연구 대상자는 간호대학 학생 72명을 대상으로 하였고, 자료수집은 2021년 4월 2일부터 5월 7일까지 온라인 설문을 통해 수행하였다. 자료분석은 SPSS/WIN 24.0을 이용하여 기술통계, 상관관계 및 다중회귀분석을 사용하였다. 연구결과, 가상 시뮬레이션 교육 후 간호대학생의 학습만족도는 몰입경험(r=.656, p<.001), 학습역량(r=.672, p<.001)과 유의한 정적 상관관계를 보였다. 학습만족도에 가장 영향력이 있는 요인은 학습역량(𝛽=.459, p<.001), 몰입경험(𝛽=.413, p<.001)으로 나타났으며 모형의 설명력은 60.9%이었다. 그러므로 가상 시뮬레이션 교육 후 학습만족도를 향상시키기 위해서 실습에 대한 몰입을 촉진하고 개개인의 학습역량을 향상시킬 수 있는 방안들을 개발할 것을 제언한다.
본 연구는 비대면학습 환경에서 간호대학생의 미디어멀티태스킹, 학습몰입과 자기조절학습전략 간의 관계를 파악하고 자기조절학습전략 예측 요인을 규명하기 위한 서술적 조사연구이다. 본 연구의 대상자는 G광역시와 K시 두 개 대학의 간호대학생 212명을 편의추출하였다. 자료분석은 SPSS WIN 23.0을 이용하여 변수 간의 상관관계는 Pearson's Correlation Coefficient, 자기조절학습전략 예측 요인은 단계적 회귀분석으로 분석하였다. 비대면학습 환경에서 간호대학생의 미디어멀티태스킹과 자기조절학습전략(r=.45, p<.001), 학습몰입과 자기조절학습전략(r=.59, p<.001), 미디어멀티태스킹과 학습몰입(r=.32, p<.001)은 양의 상관관계를 보였다. 교우관계 만족도, 미디어멀티태스킹과 학습몰입은 자기조절학습전략을 45% 설명하였다. 비대면학습 환경에서 간호대학생의 자기조절학습전략을 상승시키기 위해서는 교우관계 만족도, 미디어멀티태스킹과 학습몰입을 증진 시킬 수 있는 다양한 중재 프로그램 개발이 필요하다.
International journal of advanced smart convergence
/
제8권3호
/
pp.131-137
/
2019
This study proposes a method of learning and recognizing the characteristics that are the classification criteria of Hangul using Mask R-CNN, one of the deep learning techniques, to recognize and classify atypical Hangul characters. The atypical characters on the Hangul signboard have a lot of deformed and colorful shapes beyond the general characters. Therefore, in order to recognize the Hangul signboard character, it is necessary to learn a separate atypical Hangul character rather than the existing formulaic one. We selected the Hangul character '닭' as sample data and constructed 5,383 Hangul image data sets and used them for learning and verifying the deep learning model. The accuracy of the results of analyzing the performance of the learning model using the test set constructed to verify the reliability of the learning model was about 92.65% (the area detection rate). Therefore we confirmed that the proposed method is very useful for Hangul signboard character recognition, and we plan to extend it to various Hangul data.
Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of self-regulated learning ability of freshmen in nursing college on the learning persistence intention, and to determine if their learning motivation meditates the relationship between them. Methods: The study design was based on descriptive research. Data were collected from 146 nursing freshmen studying at a university in D city from June 5, 2017 to June 7, 2017. Results: There was a positive correlation among learning persistence intention, self-regulated learning ability (r=.57, p<.001) and learning motivation (r=.60, p<.001). Also, it was found that learning motivation was positively correlated with self-regulated learning ability (r=.79, p<.001). According to the Sobel test results, the learning motivation had a complete mediating effect (${\beta}=.39$, p<.001) between self-regulated learning ability and learning persistence intention (Z=3.63, p<.001). Conclusion: Therefore, this study suggests developing a learning motivation program to improve self-regulated learning ability and learning persistence intention of nursing students during their freshman year.
In this study, various types of deep learning models that have been proposed recently are classified according to data input / output types and analyzed to find the deep learning model suitable for constructing a crack detection model. First the deep learning models are classified into image classification model, object segmentation model, object detection model, and instance segmentation model. ResNet-101, DeepLab V2, Faster R-CNN, and Mask R-CNN were selected as representative deep learning model of each type. For the comparison, ResNet-101 was implemented for all the types of deep learning model as a backbone network which serves as a main feature extractor. The four types of deep learning models were trained with 500 crack images taken from real concrete structures and collected from the Internet. The four types of deep learning models showed high accuracy above 94% during the training. Comparative evaluation was conducted using 40 images taken from real concrete structures. The performance of each type of deep learning model was measured using precision and recall. In the experimental result, Mask R-CNN, an instance segmentation deep learning model showed the highest precision and recall on crack detection. Qualitative analysis also shows that Mask R-CNN could detect crack shapes most similarly to the real crack shapes.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the lecture method and physical activity level of Korean university students during the COVID-19 pandemic to determine their effect on the students' mental health, self-efficacy, and learning motivation. Methods : A total of 203 participants (53 male, 150 female) completed the study. An online survey was distributed through a social media platform between March 24 and April 7, 2021. Participants completed the international physical activity questionnaire-short form (IPAQ-SF), COVID-19 stress scale for Korean people (CSSK), the Korean version of the general health questionnaire (KGHQ-30), and self-efficacy and learning motivation scales. Results : Among the general characteristics of the study subjects, there were statistically significant differences in the IPAQ-SF, CSSK, KGHQ, self-efficacy, and learning motivation measures by sex. There were no significant differences in the degree of IPAQ-SF, CSSK, KGHQ, self-efficacy, and learning motivation among any of the lecture method and university area groups. The level of physical activity corresponded with significant differences in KGHQ, self-efficacy, and learning motivation, excluding CSSK. There was a statistically significant positive correlation between IPAQ and self-efficacy (r=.273, p<.001), IPAQ-SF and learning motivation (r=.201, p<.01), CSSK and KGHQ (r=.271, p<.001), self-efficacy and learning motivation measures (r=.506, p<.001). There was a statistically significant negative correlation between IPAQ-SF and KGHQ (r=-.203, p<.01) and between KGHQ and self-efficacy (r=-.558, p<.001). Conclusion : CSSK and KGHQ measures were significantly higher in female students than in male students. Therefore, it is important to consider sex as a protective factor in the mental health management of university students in the context of an infectious disease pandemic. The results of this study suggest that university students should continue to engage in physical activities, even during a pandemic, and that it is necessary to prepare health management to improve mental health in such situations.
Background: The study is descriptive research study to investigate the self-directed learning ability to explore the facts that influence of anatomy using cadaver dissection beginning nursing students. Methods: A descriptive research design was used. The data was collected from 31st May to 7 June, 2016. The participants were total 121 first-year nursing students in C University. This anatomy practicum course was composed of three session, and each session was composed of 3hours, 60minutes of body structure and anatomy lecture, 90 minutes of cadaver dissection, and 30minutes of summary. Results: The results of the study showed that satisfaction with cadaver dissection was statistically significant in the usefulness in connection with the major of nursing (r=.543, P<.001), educational understanding (r=.465, p<.001), and nursing learning motivation (r=.517, p<.001). As the nursing learning motivation increased, self-directed learning ability increased. Also nursing learning motivation influenced self-directed learning (${\beta}=0.266$, p<.01). Conclusion: It is necessary to develop a program that can link theoretical education with practicum education of anatomy using cadaver dissection for efficient learning of the anatomy major courses of nursing students.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.