This paper presents a social network analysis of changes in Home Economics education content loaded on YouTube before and after the outbreak of COVID-19. From January 1, 2008 to June 30, 2021, a basic analysis was conducted of 761 Home Economics education videos loaded on YouTube, using NetMiner 4.3 to analyze important keywords and the centrality of video titles and full texts. Before COVID-19, there were 164 Home Economics education videos posted on YouTube, increasing significantly to 597 following the emergence of the pandemic. In both periods, there was more middle school content than high school content. The content in the child-family field was the most, and the main keywords were youth and family. Before COVID-19, a performance evaluation indicated that the proportion of student content was high, whereas after the outbreak of the disease, teacher content increased significantly due to the effect of distance learning. However, compared with video use, the self-expression and participation of users were lower in both periods. The centrality analysis indicated that in the title, 'family' exhibited a high degree of both centrality and eigenvector centrality over the entire period. Degree centrality of the video title was found to be high in the order of class, online, family, management, etc. after the outbreak of COVID-19, and the connection of keywords was strong overall. Eigenvector centrality indicated that career, search, life, and design were influential keywords before COVID-19, while class, youth, online, and development were influential keywords after COVID-19.
정부는 새로운 영역의 전자정부 서비스를 창출하기 위한 계획을 추진 중이다. 업무절차 개선 측면에서 dBrain과 e-사람, 전자결재 및 업무관리를 위한 온나라 등은 상당한 성과를 이루었으며, 현재는 새로이 부각된 정보기술을 도입하여 기존의 행정서비스를 개선하고 지능형 전자정부를 구현하기 위한 노력을 지속하고 있다. 본고에서는 그중 자가학습기반의 지능형 행정서비스 구축이 실제 업무를 추진하는 공무원들의 업무프로세스에 효율적인지, 지속사용하는데 영향을 미치는지를 파악하고자 하였다. 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등의 발전된 정보기술에 대한 개인의 인식 및 태도를 바탕으로 개인 혁신성을 선행변수로 하여 UTAUT 변수들이 지속사용의도에 영향을 미치는 지에 대해 공무원 대상 설문 결과를 이용하여 지능형 정부서비스를 대상으로 검증하여 행정서비스에 대한 영향요소를 파악하였다. 정부행정서비스 사용자들은 혁신적인 행정서비스의 구축 및 도입이 국민에게 더욱 효율적으로 활용될 수 있다고 믿으며, 정보기술 발전에 따라 서비스의 활용 및 제공에 대한 기대감을 높게 가지고 있다고 파악되었다. 향후 전자정부 서비스를 활용하는 국민을 대상으로도 모형을 적용하여 연구할 예정이다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the influences of nursing students perfectionism tendencies and their perception of instructor caring on incivility experienced by nursing students during clinical practice. Methods: A descriptive correlational study was conducted. The participants were 244 nursing students from five universities in B city. Data were analyzed using an independent t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, Scheffé test and a stepwise regression analysis. Results: The mean score for incivility in nursing students was 2.61 out of 5 points. The explanatory power of the model for incivility was in nursing students 52.8% of the variance in training in student's university hospital (𝛽=-.15, p=.002), total period of clinical practice (𝛽=.17, p<.001), confidence through caring (𝛽=-.23, p<.001), respectful sharing (𝛽=-.15, p=.005), supportive learning climate (𝛽=-.15, p=.005), self-oriented perfectionism (𝛽=.14, p=.004), and socially prescribed perfectionism (𝛽=.18, p<.001). Conclusion: The research results suggest that instructor caring is an important factor in regard to the incivility of nursing students. Organizational efforts and institutional devices will be needed to improve the incivility in clinical environments. By communicating with students and showing them respect, clinical nurses will help nursing students cope with incivility and recognize the clinical practice education environment positively.
본 논문은 야외광야교육의 특성과 야외광야체험이 고등교육 참여자에게 미치는 영향을 연구하는 것이다. 이를 위하여 첫 번째 부분에서는 야외광야 프로그램을 구성하고 있는 핵심적인 공통 요소를 다룬다. 예를 들어 불균형 상태의 모험 또는 자기 발견, 임시공동체의 책임을 위한 소그룹 역동, 실제 상황에서 효과적인 의사결정을 내리기 위한 문제 해결 프로세스, 고독에서의 통합을 위한 솔로 시간, 지도력 스타일과 트립 지도자의 역할 등이다. 이러한 야외광야 프로그램의 다섯 가지 공통적 요소들은 참가자들이 프로그램의 성격에 따라 각자의 목표를 달성하는 데 도움이 되는 교육적 메커니즘으로 작용하고 있음을 소개한다. 그다음으로 두번째 부분에서는 야외광야교육이 각각의 목적에 따라 세 가지 범주로 활용되고 있음을 소개한다. 예를 들어 신입생 오리엔테이션 프로그램, 개인 리더십 개발 프로그램, 그리고 전문 교육 프로그램이다. 그리고 고등교육에서 활용되고 있는 각각의 프로그램들을 통해 참여자들이 누리고 있는 교육적 효과에 대해 소개한다. 그리고 결론에서 기독교 교육자들이 실제 광야 경험을 활용하여 자신들이 추구하는 사명과 목표에 따라 전인적인 성장을 위한 개발 프로그램으로 구상하는데 필요한 영적 형성 프로그램에 대한 지침을 제안하였다.
Purpose: This study aimed to evaluate the validity and reliability of the Korean version of the Readiness for Practice Survey (K-RPS). Method: The English Readiness for Practice Survey was translated into Korean using the Translation, Review, Adjudication, Pretesting, and Documentation (TRAPD) method. Secondary data analysis was performed using the dataset from the New Nurse e-Cohort study (Panel 2020) in South Korea. This study used a nationally representative sample of 812 senior nursing students. Exploratory and confirmatory factor analyses were also conducted. Convergent validity within the items and discriminant validity between factors were assessed to evaluate construct validity. Construct validity for hypothesis testing was evaluated using convergent and discriminant validity. Ordinary α was used to assess reliability. Results: The K-RPS comprises 20 items examining four factors: clinical problem solving, learning experience, professional responsibilities, and professional preparation. Although the convergent validity of the items was successfully verified, discriminant validity between the factors was not. The K-RPS construct validity was verified using a bi-factor model (CMIN/DF 2.20, RMSEA .06, TLI .97, CFI .97, and PGFI .59). The K-RPS was significantly correlated with self-esteem (r = .43, p < .001) and anxiety about clinical practicum (r = - .50, p < .001). Internal consistency was reliable based on an ordinary α of .88. Conclusion: The K-RPS is both valid and reliable and can be used as a standardized Korean version of the Readiness for Practice measurement tool.
본 연구에서는 글자와 숫자를 기반으로 한 프로그래밍 자동 평가 시스템에서 그래프를 평가할 수 있는 그래프 평가 모듈을 설계 및 구현하였다. 그래프 평가 모듈의 평가 방법은 학습자가 제출한 코드와 모범 코드로 작성한 그래프, 평가 준거를 제시하는 자기 평가와 각각의 그래프 이미지를 배열로 변환하여 정답을 판정하고 오답일 경우 피드백을 제공하는 자동 평가이다. 그래프를 작성하는데 사용되는 데이터는 직접 입력하거나 외부 데이터를 불러올 수 있으며 평가할 수 있는 그래프 작성 방법은 matplotlib의 MATLAB 스타일이며 수학과 교육과정에서 제시된 그래프를 평가할 수 있다. 전문가 검토를 통해 평가 모듈의 내용 요소와 학습 가능성, 학습자의 요구에서 타당도를 갖춘 것으로 확인하였다. 본 연구에서 개발한 그래프 평가 모듈은 프로그래밍 자동 평가시스템 평가 영역을 확장하였고 학생들이 데이터 시각화를 익히는데 도움이 될 것으로 기대된다.
들뢰즈와 가타리가 제기하는 느리고, 경험적인 교육은 시간 속에서 반복되는 지속을 경험해야만 가능하다. 잠재성과 현실성의 짝으로 이루어진 이 세계의 주체성은 '기계'로 표현된다. '기계'의 주체성은 생성 자체이다. 클라우드 상 어디에나 존재하면서 무의식적으로 빅데이터를 수집하는 정보사회의 주체성 또한 정보사회 자체이다. 정보사회는 개인의 욕망을 주체성의 발현에 앞서 관리하는 사회로 기울 위험을 안고 있다. '기계'는 언표적 배치와 기계적 배치로 이루어져 있다. 배치론에 입각한 사회과학은 반복되는 패턴, 언어성과 물질성의 공존, 경계에 대한 주의, 총체적 전체에 대한 부정이라는 특징을 공유한다. 시간 속에서 집합적 패턴이 구조적으로 변형되어 가는 양상을 띠는 배치의 교육학은 들뢰즈와 가타리의 본래 문제의식인 느리고, 경험적인 교육에 부합한다. 또, '교육-기계'의 물질성과 언표성을 고찰하는 작업은 탈인간 시대의 새로운 학습론, 교육론 확립에 기여할 것이다.
사람의 자세추정(Human pose estimation)은 사람의 관절 키포인트를 추출하여 자세를 추정하는 방법이다. 폐색현상(Occlusion)이 발생하면, 사람의 관절이 가려지므로 관절 키포인트 추출 성능이 낮아진다. 폐색현상은 총 3가지로 행동할 때 스스로 가려짐, 다른 사물에 의해 가려짐과 배경에 의해 가려짐으로 크게 나뉜다. 본 논문에서는 폐색현상 증강기법을 활용하여 효과적인 자세추정방법을 제안한다. 자세추정방법이 지속적으로 연구되어왔지만, 자세추정방법의 가려짐 현상에 관한 연구는 상대적으로 부족한 상태이다. 이를 해결하기 위해 저자는 사람의 관절을 타겟팅하여 의도적으로 가리는 데이터 증강기법을 제안한다. 본 논문에서의 실험 결과는 의도적으로 폐색현상 증강기법을 활용하면 폐색현상에 강인하며 성능이 올라간 것을 보여준다.
Background: Occupational health services are not available for more than 80% of the global workforce. This pertains especially to informal workers, workers in agriculture and in small enterprises, and self-employed. Many are working in hazardous conditions. The World Health Organization, the International Labor Organization, the International Commission on Occupational Health, and the World Organization of Family Doctors promote as part of a solution, basic occupational health services (BOHS) integrated in primary or community health care. Quality information on this topic is difficult to find. The objective of this study is to develop an open access bibliography, a repository, referring to publications on BOHS and similar innovations, to support progress and research. Methods: The database design and sustaining literature searches (PubMed, Google Scholar, SciELO) are described. For each publication selected, basic bibliographic data, a brief content description considering copyright restrictions, and a hyperlink are included. Results: Searches resulted in a database containing 189 references to publications on BOHS such as articles in scientific journals, reports, policy documents, and abstracts of lectures. A global perspective is applied in 43 publications, a national or regional perspective is applied in 146 publications. Operational and evaluative research material is still scarce. Examples of references to publications are shown. Conclusion: The repository can inspire pioneers by showing practices in different countries and can be used for reviews and in-depth analyses. Missing publications such as from China, Russia, Japan, Republic of Korea, and Spanish/Portuguese speaking countries, can be added in the future, and translated. Search functions can be developed. International collaboration for the promotion of occupational health coverage for all workers must be intensified.
Ayed Ahmad Hamdan Al-Radaideh;Mohd Shafry bin Mohd Rahim;Wad Ghaban;Majdi Bsoul;Shahid Kamal;Naveed Abbas
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1807-1822
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2023
Innovation and rapid increased functionality in user friendly smartphones has encouraged shutterbugs to have picturesque image macros while in work environment or during travel. Formal signboards are placed with marketing objectives and are enriched with text for attracting people. Extracting and recognition of the text from natural images is an emerging research issue and needs consideration. When compared to conventional optical character recognition (OCR), the complex background, implicit noise, lighting, and orientation of these scenic text photos make this problem more difficult. Arabic language text scene extraction and recognition adds a number of complications and difficulties. The method described in this paper uses a two-phase methodology to extract Arabic text and word boundaries awareness from scenic images with varying text orientations. The first stage uses a convolution autoencoder, and the second uses Arabic Character Segmentation (ACS), which is followed by traditional two-layer neural networks for recognition. This study presents the way that how can an Arabic training and synthetic dataset be created for exemplify the superimposed text in different scene images. For this purpose a dataset of size 10K of cropped images has been created in the detection phase wherein Arabic text was found and 127k Arabic character dataset for the recognition phase. The phase-1 labels were generated from an Arabic corpus of quotes and sentences, which consists of 15kquotes and sentences. This study ensures that Arabic Word Awareness Region Detection (AWARD) approach with high flexibility in identifying complex Arabic text scene images, such as texts that are arbitrarily oriented, curved, or deformed, is used to detect these texts. Our research after experimentations shows that the system has a 91.8% word segmentation accuracy and a 94.2% character recognition accuracy. We believe in the future that the researchers will excel in the field of image processing while treating text images to improve or reduce noise by processing scene images in any language by enhancing the functionality of VGG-16 based model using Neural Networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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