• 한국생활과학회지
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• 제18권5호
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• pp.1077-1086
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• 2009

In this study, the effect of clothing color preferences of adolescents on their self expression desires and fashion interest were investigated. These investigations were intended to understand some psychological aspects of adolescents and to make a contribution to guiding them in forming self identities and expressing themselves confidently through clothing. This research was based on 452 copies of questionnaires distributed to middle and high school students living in Seoul and other metropolitan areas from the middle of March to the beginning of April, 2008. The results were as follows. First, there was a significant difference in clothing color preference and clothing color tone preference between male students and female students. Second, the factor analysis which has been performed by taking assimilation, individuality, recognition, and image management as composing dimensions of self expression desire shows significant differences between these dimensions. Third, the difference in the self expression desires according to clothing color preference showed that the group preferring cool colors and the group preferring warm colors possessed the same highest self expression desires. And, it was revealed that the clothing color preference was a significant variable influencing fashion interest. Fourth, the effect of self expression desire on the fashion interest degree showed that recognition was the most significant factor and image management was the next.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.85-91
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• 1989

본 연구에서는 자기지도 BP 신경회로망의 은닉노드상의 활성패턴을 음성패턴의 분산표현된 개념으로 설정하고, 이 분산개념을 T.Kohonen의 자율조직 신경회로망(SOFM)의 입력특징으로 하는 복합적 회로망을 제안한다. 이렇게 함으로써 통상의 BP 신경망의 교육에 관련된 어려움과 패턴정합기로 떨어지는 약점을 해소하는 동시에 의미있고 다양한 내부표현을 추출해 낼 수 있다는 강점을 활용할 수 있고, SOFM의 강력한 판단기능을 이용하여 보다 구조적이고 의미있는 개념맵의 배열을 얻을 수 있게 되었다. 결과적으로 전처리가 불필요하고 자기교육이 가능한 독자적인 인식시스템이 구성된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.31-40
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• 2005

오류 역전파 알고리즘의 문제점과 ART 신경회로망의 문제점을 개선하기 위해 Jacobs가 제안한 delta-bar-delta 방법과 신경회로망을 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리듬을 제안한다. 입력층과 은닉층에서는 ART-1과 ART-2 알고리듬을 이용하고, winner-take-all 방식은 완전 연결 구조이나 연결된 가중치만을 조정하도록 채택하였다. 실험을 위해 학생증, 주민등록증, 컨테이너의 영상으로 추출한 패턴을 신경회로망의 은닉층 노드에 대해 실험하였고, 실험결과 제안된 자기 생성 지도 학습알고리듬이 지역최소화, 학습 속도, 정체 현상이 기존의 방법보다 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.184-194
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• 1997

최근 상용 오프라인 문자 인식시스템들이 계속 발표되고 있다. 본 눈문에서는 적 은 메모리와 빠른 시간내에 검색이 가능한 자기조직화 구조를 가진 단어 사전을 구축 하고 검색하는 알고리즘을 제시하며 오프라인 문자 인식 시스템을 이용하여 오인식 교정의 측면에서 문장부호, 영문자, 한자를 인식한 후에 나온 오인식된 문자들을 수 집하여 오인식 형태를 제분류하였다. 영문자에 대해서는 영문자의 오인식 형태와 오 인식의 예들을 조사하고 오인식이 자주 일어나는 글자에 대해 오인식 혼동 테이블을 작성하였으며 25,145개의 영어 단어가 입력된 자기조직화된 영어 단어 사전을 가지고 교정을 행하여 0.5%의 인식률 향상을 가져왔다. 한자에 대해서도 영문자와 마찬가지 로 오인식 행태를 조사하고 혼동 테이블을 작성하였으며 34,593개의 단어가 입력된 자기조직화된 한자 단어 사전을 이용하여 교정을 행하여 인식률을 6.1% 향상시켰다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권7호
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• pp.29-36
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• 2016

본 연구는 청소년의 일반적 특성에 따른 학업성취도 차이와 학교급별 학업성취도에 영향을 미치는 예측변인을 규명하는데 목적이 있다. 이를 위하여 2015년 9월에 경상북도 B군의 중 고등학생 555명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 자료는 빈도분석, 신뢰도분석, 평균비교분석, 상관분석 및 회귀분석 기법을 활용하여 분석되었다. 연구결과 첫째, 청소년의 학업성취도는 학교급, 가족형태, 경제적 수준에 따라 차이가 있었다. 둘째, 중학생의 학업성취도에 영향을 미치는 예측변인은 자존감, 연령, 친밀한 친구 수, 공격성이었다. 반면 셋째, 고등학생의 학업성취도에 영향을 미치는 예측변인은 자존감, 연령, 경제적 수준, 폭력인식도로 중학생과 차이를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 학교급에 따른 학업성취도를 향상시키기 위한 방안을 제시하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권6호
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• pp.1423-1432
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• 2021

본 연구는 제5차 근로환경조사(2017) 자료를 사용하여 간호사의 보상과 직무 열정과의 관련성을 파악하고자 수행되었다. 연구대상은 확률표집에 의해 표집된 전국의 간호사 359명이다(청년 간호사 집단 218명, 중년 간호사 집단 141명). 내외적 보상의 직무 열정에 대한 영향은 일반선형모형분석을 통해 파악하였다. 연구결과를 보면, 전체 간호사집단에서는 의사결정 참여, 성취감, 자존감, 경력발전 전망, 합당한 업무인정, 일-삶의 균형의 외적 보상 등이 직무 열정에 영향을 미치는 요인이었다. 반면 청년 간호사 집단에서 의사결정 참여, 성취감, 자존감, 경력발전 전망, 일-삶의 균형 등이, 중년 간호사 집단에서는 성취감, 자존감, 합당한 업무인정 등이 직무 열정에 영향요인이었다. 결론적으로 간호사들의 직무 열정을 높여주기 위해 의사결정 참여, 성취감, 자존감, 경력발전 전망, 합당한 업무인정, 일-삶의 균형 등을 포함하는 보상체계를 구축할 필요가 있다. 또한 보상체계 구축 시 연령 집단를 고려함으로써 효율성을 기할 수 있을 것이다.

• 대한한의정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

The aim of this study was to investigate hospital employees' knowledge, recognition and practice on the protection of personal information. A total of 250 hospital employees were selected using convenient sampling in J province. The data were collected using self-reported questionnaire and were analyzed using SPSS 18.0 program and descriptive statistics, Chi-squire test, t-test, ANOVA, and Pearson correlation coefficients. Average score for knowledge, recognition and practice were significantly associated with gender, education, hospital size and there was a correlation among knowledge, recognition and practice. The results of this study will help to develop education program on the protection of personal information for hospital employees.

• 대한치과기공학회지
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• 제34권4호
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• pp.423-431
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• 2012

Purpose: The purpose of this study was to examine the recognition of dental technician's about including denture into the coverage of the national health insurance. Methods: This study carried out self-administered questionnaire survey from June 10, 2012 to June 20 by having research subjects as 230 dental technician. Except 22 copies with incomplete response, 208 copies were used as the materials of final analysis. Results: The recognition of dental technician on the national health insurance of denture was 48%, but there was a low recognition on the details. The rates of dental technician who approved of the inclusion of denture into the coverage of the health insurance respectively stood at 59%. Conclusion: The coverage of the health insurance should be extended to dental medicine in a manner to satisfy dental technicians, dental service providers and receivers. Also, further studies for the extending coverage of the details are needed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4556-4572
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• 2015

Dynamic texture (DT) recognition is a challenging problem in numerous applications. In this study, we propose a new algorithm for DT recognition based on group sparsity structure in conjunction with chaotic feature vector. Bag-of-words model is used to represent each video as a histogram of the chaotic feature vector, which is proposed to capture self-similarity property of the pixel intensity series. The recognition problem is then cast to a group sparsity model, which can be efficiently optimized through alternating direction method of multiplier algorithm. Experimental results show that the proposed method exhibited the best performance among several well-known DT modeling techniques.

• ETRI Journal
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• 제45권5호
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• pp.811-821
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• 2023

We propose an adaptive unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted object recognition algorithm for urban surveillance scenarios. For UAV-assisted surveillance, UAVs are equipped with learning-based object recognition models and can collect surveillance image data. However, owing to the limitations of UAVs regarding power and computational resources, adaptive control must be performed accordingly. Therefore, we introduce a self-adaptive control strategy to maximize the time-averaged recognition performance subject to stability through a formulation based on Lyapunov optimization. Results from performance evaluations on real-world data demonstrate that the proposed algorithm achieves the desired performance improvements.