• 의학교육논단
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• 제24권3호
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• pp.231-239
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• 2022

This study aimed to examine the influence of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on areas of Korean medical students' lives, assess concerns, and investigate the strategies they used to cope with stress due to the pandemic. An online survey with a total of 53 items on the impact of COVID-19, concerns, and coping strategies was sent to medical students, and responses were collected from April 27, 2021 to May 30, 2021. In total, 1,329 students were included in the study. Analysis was performed using the chi-square test, independent-sample t-test, and one-way analysis of variance, and the post-hoc Scheffé test or Games-Howell test was performed for multiple comparisons. The main negative impacts of the pandemic were on hobbies/leisure activities and mental health, and medical students expressed the highest levels of concern regarding restriction of movement, returning to everyday life, and risk of infection for family and friends. Female students more strongly agreed that COVID-19 had increased their depressed mood and anxiety (p<0.001 and p=0.003, respectively). Furthermore, the negative impacts of the pandemic on different areas of life significantly affected current levels of depressed mood and anxiety. To cope with pandemic-related stress, students used several strategies such as talking with family or friends (91.5%), sleeping (83.1%), exercising (72.8%), using social networking services (60.8%), drinking alcohol (37.8%), and practicing meditation/mindfulness (24.4%); the effectiveness of these strategies ranged from 3.45 to 4.19 on a 5-point Likert-type scale (1-5). The study findings suggest that COVID-19 has influenced the mental health of medical students and raised concerns in many areas of their lives. Students used various strategies to cope with the pandemic-related stress; since the effectiveness of frequently used approaches varied, it is essential to guide medical students to develop effective coping strategies.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권3호
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• pp.320-338
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• 2022

본 연구는 한국의 창업생태계 발달 과정에서 기업가정신이 지역별로 어떻게 차이를 보이는지, 그 이유는 무엇인지 탐구한다. 19인을 대상으로 반구조화된 인터뷰를 진행하여 서울대와 카이스트라는 캠퍼스 창업생태계를 연구대상으로 각 생태계의 형성과정과 구성요소를 비교했다. 첫째, 두 생태계는 1996년을 전후로 창업생태계를 형성해 현재는 다양한 지원조직과 행위자들을 보유한 '제2벤처붐'을 경험하고 있다. 둘째, 두 생태계는 물리적, 사회적, 문화적 속성에서 차이점을 보였다. 특히 네트워크 구조에서 서울대 생태계는 뚜렷한 앵커기관이 존재했으나 카이스트 생태계는 분산되어 있었다. 셋째, 두 생태계의 네트워킹 문화가 차이를 보임은 고유한 지역문화로 인해, 개인이 인식하는 지역의 기업가적 기회에 차이가 있기 때문이었다. 즉, 창업생태계의 유지 및 성장 과정은 본질적으로 문화적이며, 지역마다 차이를 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.33-38
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• 2021

'데이터 경제(Data Economy)'의 기폭제 역할을 한 코로나시대를 맞이하여 모든 일상은 디지털 형태로 급속하게 전환되고 있다. 디지털 데이터의 양과 질적은 급속하게 증가하고 있다. 국내 데이터 산업은 다양한 데이터 인력이 필요하지만, 양질의 데이터 인력은 여전히 부족한 실정이다. 수요가 많은 데이터 인력은 개발 인력이지만, 데이터 산업의 부가가치를 높이기 위해서 데이터 비즈니스 인력이 필요하다. 데이터 비즈니스 인력 중에서 높은 핵심적인 가치를 창출하는 데이터 트레이드 매니저의 역할이 주목받고 있다. 본 연구는 데이터 트레이드 메니저의 직무 정의, 필요한 지식 및 기술, 양성 교육 과정에 필요한 교육 내용 등을 델파이 연구를 통해서 도출한다. 연구 결과의 유효성을 파악하기 위하여 전문가와 직업 수요자를 대상으로 데이터 트레이드 메니저의 직업 안착 가능성을 검증한다. 본 연구는 데이터 인력 양성에 근거가 되는 교육 모델의 이론적 근거로 활용될 수 있고, 향후 인력 양성 정책 수립에 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1272-1278
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• 2022

정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 이 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년 동기 대비 10.7% 증가하였다. 따라서, 산업 현장에서는 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 고위험 산업현장의 안전관리를 위하여 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합 센서 AIoT 디바이스로 가스 센싱값, 음성, 모션값을 실시간으로 수집하여, 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값을 분석하여 위험 상황을 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서는 전송 받은 위험정보를 실시간으로 모니터링 하여 즉각적인 구호조치가 수행되도록 한다. 본 연구에서 제안하는 AIoT 디바이스와 안전관리 시스템을 고위험군 산업 현장에 적용함으로써, 산업재해를 최소화하고 사회안전망 확대에도 기여할 것이다.

• 의학교육논단
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• 제24권2호
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• pp.79-92
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• 2022

With increasing demands for medical care by society, the medical system, and general citizens and rapid changes in doctor's awareness, the competencies required of doctors are also changing. The goal of this study was to develop a doctor's competency framework from the patient's perspective, and to make it the basis for the development of milestones and entrustable professional activities for each period of medical student education and resident training. To this end, a big data analysis using topic modeling was performed on domestic and international research papers (2011-2020), domestic newspaper articles (2016-2020), and domestic social networking service data (2016-2020) related to doctor's competencies. Delphi surveys were conducted twice with 28 medical education experts. In addition, a survey was conducted on doctor's competencies among 1,000 citizens, 407 nurses, 237 medical students, 361 majors, and 200 specialists. Through the above process, six core competencies, 16 sub-competencies, and 47 competencies were derived as subject-oriented doctor's competencies. The core competencies were: (1) competency related to disease and health as an expert; (2) competency related to patients as a communicator; (3) competency related to colleagues as a collaborator; (4) competency related to society as a health care leader (5) competency related to oneself as a professional, and (6) competency related to academics as a scholar who contributes to the development of medicine.

• 한국치위생학회지
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• 제23권4호
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• pp.269-276
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• 2023

Objectives: This study aimed to analyze the official Instagram accounts of dental hygiene departments, focusing on the relationship between the number of posts and the number of followers. Additionally, the study sought to determine the status of these Instagram accounts through classifying posts by type. Methods: A total of 49 official Instagram accounts from Korean dental hygiene departments were selected as subjects. Correlation and regression analyses were conducted using SPSS ver. 26.0 Statistics software to determine the correlation between the total number of posts and the number of followers. Results: The results indicated a statistically significant difference in follower numbers between 3 year colleges (Mean: 284.11) and 4 year universities (Mean: 167.86), based on university classification (p=0.035). Correlation analysis demonstrated that the number of posts had a significant effect on the number of followers (r=0.338, p=0.017). Conclusions: The findings showed that the differences in Instagram follower numbers and the number of posts among different university classifications significantly influenced the number of followers.

• 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.

• 한국비블리아학회지
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• 제19권2호
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• pp.63-84
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• 2008

본 연구의 목적은 국립어린이청소년도서관을 중심으로 국내 공공도서관의 어린이서비스 협력체계 구축 방안을 제시하여 향후 국립어린이청소년도서관을 통한 효율적이며 효과적인 온라인 및 오프라인 협력활동을 수행하며, 국내 공공도서관의 어린이서비스 협력체계를 기반으로 공공도서관의 어린이서비스의 발전 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 설문조사 및 면담조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 어린이서비스 협력체계 및 전국어린이서비스 담당자 협의회 활성화 방향을 크게 협의회 위상강화 방안과 협의회 홈페이지의 서비스 개선 방안으로 구분하여 제시하였다. 먼저, 협의회 위상 강화 방안으로는 협의회 협력체계 확대 및 정립, 협의회 역할 강화 및 확대, 콘텐츠의 확보 및 공동 활용, 기타 필요한 방안 등으로 나누어 제시하였다. 다음으로 협의회 홈페이지의 서비스 개선 방향으로는 홈페이지 서비스 기능 강화, 커뮤니티 활성화 기능 강화 등으로 나누어 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.59-66
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• 2023

Text mining (TM) is most widely used to find patterns from various text documents. Cyber-bullying is the term that is used to abuse a person online or offline platform. Nowadays cyber-bullying becomes more dangerous to people who are using social networking sites (SNS). Cyber-bullying is of many types such as text messaging, morphed images, morphed videos, etc. It is a very difficult task to prevent this type of abuse of the person in online SNS. Finding accurate text mining patterns gives better results in detecting cyber-bullying on any platform. Cyber-bullying is developed with the online SNS to send defamatory statements or orally bully other persons or by using the online platform to abuse in front of SNS users. Deep Learning (DL) is one of the significant domains which are used to extract and learn the quality features dynamically from the low-level text inclusions. In this scenario, Convolutional neural networks (CNN) are used for training the text data, images, and videos. CNN is a very powerful approach to training on these types of data and achieved better text classification. In this paper, an Ensemble model is introduced with the integration of Term Frequency (TF)-Inverse document frequency (IDF) and Deep Neural Network (DNN) with advanced feature-extracting techniques to classify the bullying text, images, and videos. The proposed approach also focused on reducing the training time and memory usage which helps the classification improvement.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1345-1352
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• 2023

가상현실(VR)과 블록체인 기술의 발전에 따라 메타버스는 게임, 교육, 소셜 네트워킹 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 동시에 스마트워치와 같은 웨어러블 기기의 출하량이 매년 성장하며, 사람들의 일상생활에 점점 더 밀착되고 있다. 본 연구에서는 두 현상의 결합을 통해 측정된 사용자의 신체 신호를 메타버스 캐릭터에 반영하는 새로운 가능성을 제시한다. 스마트워치를 통해 수집한 사용자의 심박수, 운동량 등 다양한 생체 정보를 메타버스 내 캐릭터에 반영하여, 사용자의 신체 상태가 가상 세계에 반영되도록 한다. 이를 통해 메타버스는 단순히 가상현실을 넘어 '확장된 현실'이라고 할 수 있는 새로운 경험을 제공하고, 메타버스에 대한 사용자의 만족도 향상 및 스마트워치의 발전 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.