• 디지털융복합연구
• /
• 제17권12호
• /
• pp.271-280
• /
• 2019

본 연구는 사별가족의 탄력성과 사회적지지, 죽음에 대한 인식, 죽음의 질이 사별 적응에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 실시하였다. 자료수집은 2018년 4월 21일부터 5월 30일까지 B시와 K지역에서 가족사별을 경험한 대상자들에게 눈덩이 표추럽을 이용하여 236명에게 자가보고 서문지를 배포하였다. 자료분석 방법은 SPSS Win 22.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA. 상관관계, 위계적 다중 회귀분석으로 분석하였다. 연구결과 사별적응 정도는 3.5점, 가족탄력성은 3.8점으로 하부영역으로는 신념체계가 3.9점으로 가장 높았다. 사회적 지지가 높을수록 사별적응을 잘 할 것이다는 기각되었으나 가족 탄력성에서 신념체계, 죽음인식, 죽음의 질이 사별적응에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 사별가족을 위한 사회적 지지망을 구축하고 죽음준비교육과 웰다잉을 위한 교육 등 죽음이 보다 아름답고 존엄한 죽음이 되기 위한 프로그램 마련 및 교육에 필요한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 보건의료산업학회지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.13-23
• /
• 2011

This paper investigated the operating environment for the representative of each agency and the facility workers on the basis of analytical result of recognition changes of the operating environment changes under the operating the long-term care insurance. It was described plans to take positive effect on the operating as follows. The first, on the result of regression analysis, the service administrative range takes the biggest effect on the general recognition of executing the long-term care insurance off and on. The affirmative recognition of the service administrative range had the general recognition on the system be positive effect. But the operator of facility asserts that the care manager's professionalism related quality of service be strengthened. The second, on the result of regression analysis, in the financial accounting administrative it is revealed the more positive recognition it is, the more positive effects it has. From the difference verification of an operation size from operation subject, the small operation size and personal facility recognize the long term care insurance positively. On the other side the facilities where the operation size is big recognize the system negatively. The long-term care facility should rearrange a support program newly and the government needs to promote the donation activity, because it is needed to reduce the financial burden of facilities.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.125-132
• /
• 2010

어휘 인식에서는 인식 학습 시 나타나지 않는 미 출현 트라이 폰이 존재하며, 이들 시스템에서는 모델 파라미터들의 초기 추정치를 생성하지 못하고 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모델의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포를 이용한 모델 파라미터의 가우시안 모델 최적화 방법을 제안한다. 확률 분포의 가우시안 모델을 최적화하여 가우시안 모델의 정확성을 제공하고, 음소 단위로 데이터의 탐색을 지원하여 신뢰도가 향상되었다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 실제 다양한 미등록어가 관측될 수 있는 대상으로 실험을 수행하였으며 본 연구에서 제안한 정규화 신뢰도를 이용한 미등록어 거절 알고리즘이 기존의 방법들에 비하여 평균 1.7%의 성능향상을 나타내었다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제47권5호
• /
• pp.624-632
• /
• 2015

A self-diagnostic monitoring system is a system that has the ability to measure various physical quantities such as temperature, pressure, or acceleration from sensors scattered over a mechanical system such as a power plant, in order to monitor its various states, and to make a decision about its health status. We have developed a self-diagnostic monitoring system for an air-operated valve system to be used in a nuclear power plant. In this study, we have tried to improve the self-diagnostic monitoring system to increase its reliability. We have implemented three different machine learning algorithms, i.e., logistic regression, an artificial neural network, and a support vector machine. After each algorithm performs the decision process independently, the decision-making module collects these individual decisions and makes a final decision using a majority vote scheme. With this, we performed some simulations and presented some of its results. The contribution of this study is that, by employing more robust and stable algorithms, each of the algorithms performs the recognition task more accurately. Moreover, by integrating these results and employing the majority vote scheme, we can make a definite decision, which makes the self-diagnostic monitoring system more reliable.

• 벤처창업연구
• /
• 제17권5호
• /
• pp.95-104
• /
• 2022

창업에 대한 정부의 지원과 관심은 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 연구는 창업의지에 미치는 다양한 요인 중 심리적인 측면에서 창업의지에 미치는 요인을 도출하여 실증적인 분석을 실시하였다. 기존 선행연구들이 대부분 긍정적인 심리 변수들과 개인의 환경특성이 창업의지에 미치는 영향을 연구한 반면, 본 연구에서는 창업의지에 부정적으로 작용할 수 있는 심리변수로 불확실성에 대한 인내력 부족이 창업의지에 미치는 영향을 살펴보았다. 경로분석결과, 기업가정신과 성별 통제 하에 불확실성에 대한 인내력 부족은 창업의지에 부(-)의 영향을 미치고, 창업지원제도지각도는 창업의지에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그리고 불확실성에 대한 인내력 부족이 창업의 지에 미치는 영향에 대해 창업지원제도지각도가 부분매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 연구결과 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있는데 첫째 기존의 창업의지에 관한 선행연구에서 한 번도 다뤄지지 않았던 불확실성에 대한 인내력 부족이 창업의지에 부정적인 영향을 끼치는 심리변수임을 확인하였고, 둘째 예비창업자들이 창업지원제도지각도를 매개로 창업실패에 대한 두려움을 긍정적인 창업의지로 바꿀 수 있으며, 셋째는 이러한 결과를 토대로 정부는 다양한 창업 지원 정책을 많은 예비창업자들이 참여할 수 있도록 효율적인 홍보방법을 강구하여 창업지원제도지각도를 더욱더 높여야 한다는 것이다.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.1-12
• /
• 2003

This study conducted the questionnaire on present condition of certification, background, purpose, effect and promotion of an occupational health & safety management system which introduced in domestic from 1999'. The questionnaire was conducted with 136 companies which replied in questionnaire distributed to 193 companies which received the certification. Also, recognition improvement of managers and participation of workers are demanded, the support to subcontract companies is demanded because the disaster prevention effect of the companies which possess the support program on subcontract companies is good, and reduction in the insurance rate to companies which received certification is demanded to activate an occupational health & safety management system.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.72-79
• /
• 2010

전자 출결 시스템(Electronic attendance-absence recording system)은 오프라인의 교실 수업 방식에 있어서 혼합 학습(Blended learning)을 위한 중요한 강의 지원 시스템 가운데 하나이다. 그러나 기존의 스마트카드 기반의 전자 출결 시스템은 카드 소유자의 실제 본인 유무를 파악하는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 개인의 얼굴 정보를 자기조직화 신경회로망으로 인식하여 자동으로 해당 교과목의 출석상황을 관리하는 클라이언트-서버 시스템을 개발한다. 클라이언트 시스템은 얼굴 특징추출에 의한 식별파일을 생성하고, 서버 시스템에서는 클라이언트 시스템에서 전송된 식별 파일(ID file)을 분석하여 데이터베이스에 저장된 해당 교과목의 인식 가중치 파일(Recognized weight file)를 이용하여 학생 식별을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 인식 기반의 출결 관리 시스템은 실제 학급의 다양한 얼굴 영상을 이용하여 CS 환경에서 실험한 결과 92% 이상의 유효성을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권5호
• /
• pp.123-136
• /
• 2005

본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다.

• 한국중재학회지:중재연구
• /
• 제32권3호
• /
• pp.47-70
• /
• 2022

This paper studies legal regulation of the public policy exception in the Russian Federation and domestic judicial practice on the issue. It reviews current legislation and analyzes a number of recent court cases where an arbitral award rendered by a foreign arbitration body was refused recognition and enforcement based on public policy violation. By doing so, it contributes to the knowledge on the concept of public policy in the Russian legal system and how public policy can affect the process of recognition and enforcement of foreign arbitral awards on its territory. The review of court cases demonstrates different aspects of how the public policy exception can be applied by Russian arbitrazh courts. Such decisions can provide a clearer picture of the kinds of situation that can lead to invoking the public policy clause by the court. Also, it is of practical value as persons preparing to file a claim or to be a defendant in a Russian court can be required to present existing court decisions in support of their claim or defence.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.196-204
• /
• 2017

Behavior of intelligent video surveillance system is recognized by analyzing the pattern of the object of interest by using the frame information of video inputted from the camera and analyzes the behavior. Detection of object's certain behaviors in the crowd has become a critical problem because in the event of terror strikes. Recognition of object's certain behaviors is an important but difficult problem in the area of computer vision. As the realization of big data utilizing machine learning, data mining techniques, the amount of video through the CCTV, Smart-phone and Drone's video has increased dramatically. In this paper, we propose a multiple-sliding window method to recognize the cumulative change as one piece in order to improve the accuracy of the recognition. The experimental results demonstrated the method was robust and efficient learning units in the classification of certain behaviors.