• 디자인융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.71-87
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• 2019

Previous research has shown that the use of self-disclosure, the process of revealing personal thoughts and feelings, in conversational agents (CAs) increases overall user evaluations. However, research exploring the effects of self-disclosure in different situations or dialogue types is limited. This study investigated the effects of self-disclosure and dialogue type (task- vs. social-oriented) on trust, usefulness, and usage intention. Results showed significant interaction effects between self-disclosure and dialogue type. For CAs that did not use self-disclosure, trust, usefulness, and usage intention were higher in task-oriented dialogues. In contrast, CAs that did use self-disclosure had higher trust, usefulness, and usage intention in social-oriented dialogues. These results suggest that researchers and designers should consider the specific dialogue types and corresponding user goals when adding human qualities, such as self-disclosure, to CAs.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.51-61
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• 2016

최근 응급의료 서비스의 환자 만족도에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 사물인터넷(IoT: Internet of Things)을 활용한 프로세스 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 IoT기술을 응급실 운영에 활용한 스마트 응급실의 핵심 기술을 살펴보고, 의사와 간호사의 의사결정을 지원하는 진료테스크 우선순위 결정 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 진료테스크 선정에 따른 책임소재, 환자 불평, 위급환자 진료 지연, 체류시간 길어짐 등의 의사결정 리스크를 최소화한다. 이를 통해 의료진의 감정 육체 소진(Burn-out)을 줄이고 친절과 배려가 있는 환자 진료 케어를 가능하게 하여 환자 만족도와 응급실 의료진의 근무 만족도를 높이고 나아가 간호사의 정체성 제고에 도움을 줄 수 있다. 가상의 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 환자 체류시간 측면에서도 우수한 성능을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.13-21
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• 2013

최근 초등학생을 대상으로 다양한 교육용 프로그래밍 언어와 교수학습방법이 개발됨에 따라 교육현장에서 활발하게 프로그래밍 교육이 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 프로그래밍 교육이 초등학교 고학년 학생을 대상으로 하고 있으며, 문제해결과정 보다 도구의 사용법에 중점을 두고 있어서 정보교육 전반에 활용되기에는 한계가 있다. 정보교육에서 프로그래밍 활동이 활발히 이루어지기 위해서는 학습대상을 넓히고 교육내용을 사고력 측면에서 고려할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 저학년 학생도 쉽게 사용할 수 있는 프로그래밍 도구와 사고력 향상을 중심으로 하는 프로그래밍 과제를 제안하였다. 프로그래밍 도구는 텐지블 유저 인터페이스(Tangible User Interface, TUI)를 기반으로 초등학교 저학년 학생도 쉽게 사용할 수 있도록 하였으며, 프로그래밍 과제는 로봇을 활용하여 논리적 사고를 향상시키는 목적으로 개발하였다. 실험을 통해 텐지블 프로그래밍 도구가 초등학교 저학년도 쉽게 사용할 수 있는 도구적 사용성을 나타내었고, 개발한 과제 또한 논리사고력 향상에 효과가 있음을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2017

클라우드 컴퓨팅에서 바이오 영감 컴퓨팅 기술과 같은 연구들을 통해, 오프로딩 기법에서 새로운 차원의 솔루션이 개발되고 있다. 모바일 장비 사용의 증가 추세에 따라, 바이오 영감 기술은 모바일 클라우드 컴퓨팅의 발전에 기여하고 있다. 모바일 클라우드 컴퓨팅에서의 에너지효율적인 기법은 총 에너지 소비를 줄이기 위해 필요하지만, 지금까지의 연구는 태스크 분산을 위한 의사결정과정에서 에너지 소비에 관해 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 클라우드렛에서 데이터센터로의 오프로딩 전략으로 Particle Swarm Optimization (PSO) 방법을 제안하며, 이 과정에서 각 태스크는 입자(particle)로 표현된다. 입자의 수를 줄이기 위해 PSO를 적용하기 전에 K-means 클러스터링을 사용하여 수집한 태스크를 클라우드렛 상에서 분류하며, PSO 처리과정 중에는 모든 태스크를 대상으로 하지 않고 분류된 태스크에 따라 최적의 데이터 센터를 찾는다. 시뮬레이션 결과, 제안한 PSO기법이 처리 시간 관점에서는 전통적인 방법에 비해 조금 늦지만, 에너지 관점의 데이터 센터 선택에서는 우수함을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권6호
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• pp.357-362
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• 2007

클러스터와 같은 분산 시스템에서 초기 작업 배치 시, 할당할 프로세스의 자원 요구량을 정확히 예측하여 작업을 분배할 수 있다면 보다 나은 시스템 성능을 얻을 수 있게 된다. 이 때 임의의 작업을 적절한 호스트에 배치하기 위해서 자원 기반 초기 작업 배치 (resource-based initial job placement) 기법은 그 작업의 자원 사용량을 미리 예측할 필요가 있다. 하지만 잘못된 자원 예측은 동적 부하 분산 시스템의 성능을 크게 떨어뜨리는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 잘못된 예측에 의한 문제를 해결하기 위해 새로운 부하 기준을 제안한다. 새로운 부하 기준을 사용한 자원 기반 초기 작업 배치 기법은 프로세스의 유형에 관한 사전 지식 없이도 동작하는 장점을 가진다. 실험을 통해 본 논문은 동적 부하 분산 시스템에서 제안하는 방식이 기존의 방식에 비해 향상된 성능을 가짐을 보인다.

• PNF and Movement
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• 제17권1호
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• pp.1-9
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• 2019

Purpose: This study investigates the effects of task-oriented training for a left trunk flexion pattern using real-time ultrasound imaging in a stroke patient with unilateral neglect symptoms. Methods: This study used the ABA experimental design, which is a single-subject research method among individual case research methods. For the ABA experimental design, changes in the degree of unilateral neglect, balance ability, and the thickness of the lateral abdominal muscle were visually analyzed during the baseline process, in the intervention period, and after the intervention. The experiments were performed 24 times in total for 8 times in each of the 3 periods. The unilateral neglect was measured using the Albert test, balance ability was measured using the Berg balance test, and the thickness of the lateral abdominal muscle was measured using ultrasound imaging. The subject was a 50-year-old male patient with unilateral neglect caused by right cerebral hemorrhage. He performed task-oriented training for a voluntary left trunk flexion pattern using real-time ultrasound imaging during the intervention period. Results: The result of comparing the data collected during the intervention period with the data point average of the baseline process showed that balance ability improved and the tendency line was above the baseline. The tendency line of unilateral neglect was below the baseline and showed a decreasing tendency. The thickness of the lateral abdominal muscle showed an increasing trend and the tendency line was above the baseline. Conclusion: The results of this study suggest that the task-oriented training for left trunk flexion pattern using real-time ultrasound imaging has a beneficial effect on balance ability, the degree of unilateral neglect, and the strength of the lateral abdominal muscle in unilateral neglect patients.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.131-149
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• 2023

코로나19 사태를 겪으면서, 조직들은 지식 자원의 체계적인 관리가 조직 내 업무 효율성 및 성과를 높임을 인식하게 되었으며, 지식관리에 많은 투자를 하고 있다. 하지만, 지속성 관점에서 지식관리 체계가 확립되기 위해서는 조직원의 능동적인 지식공유 참여 활동이 요구된다. 본 연구는 개인이 지식을 소유하고자 하는 관점인 지식축적을 적용하고, 조직 환경, 개인 특성, 업무 특성을 반영하여 지식축적 원인에 대한 메커니즘을 설명하고자 한다. 연구는 지식관리 정책 또는 시스템을 구축한 기업에 다니는 근로자를 대상으로 설문하였으며, 확보한 381건의 표본을 AMOS 22.0과 Process 3.1 매크로에 반영하여 가설을 검정하였다. 결과는 지식공유에 대한 분배 불공정성이 지식공유와 관련된 관계 갈등을 유발하여, 개인의 지식축적을 높이는 것으로 나타났다. 또한, 인센티브 민감성이 분배 불공정성과 상호작용 효과를 일으켜 지식축적을 높였으며, 업무 상호작용성이 분배 불공정성 및 관계 갈등과 상호작용 효과를 일으켜 지식축적을 감소시켰다. 본 연구의 결과는 조직 내부의 지식축적을 억제하기 위한 조직의 지식관리 전략의 수립에 기여 한다.

• Design & Manufacturing
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• 제17권4호
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• pp.72-78
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• 2023

Injection molding is a process widely used in various industries because of its high production speed and ease of mass production during the plastic manufacturing process, and the product is molded by injecting molten plastic into the mold at high speed and pressure. Since process conditions such as resin and mold temperature mutually affect the process and the quality of the molded product, it is difficult to accurately predict quality through mathematical or statistical methods. Recently, studies to predict the quality of injection molded products by applying artificial neural networks, which are known to be very useful for analyzing nonlinear types of problems, are actively underway. In this study, structural optimization of neural networks was conducted by applying multi-task learning techniques according to the characteristics of the input and output parameters of the artificial neural network. A structure reflecting the characteristics of each process step was applied to the input parameters, and a structure reflecting the quality characteristics of the injection molded part was applied to the output parameters using multi-tasking learning. Building an artificial neural network to predict the three qualities (mass, diameter, height) of injection-molded product under six process conditions (melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, pacing time, cooling time) and comparing its performance with the existing neural network, we observed enhancements in prediction accuracy for mass, diameter, and height by approximately 69.38%, 24.87%, and 39.87%, respectively.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.71-81
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• 2010

그리드 시스템에서 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘을 사용한 태스크 스케줄링은 프로세서의 완전 연결된 환경에서 낮은 시간 복잡도와 높은 효율성을 보여준다. 하지만 기존 알고리즘은 태스크 간의 통신비용 및 옵티컬 그리드 환경에서 통신이 이루어지는 경로인 lightpath의 구성 과정을 충분히 고려하지 않았다. 본 논문에서는 옵티컬 그리드 환경에 최적화 된 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)를 계층화하여 태스크의 할당 우선순위를 결정하는 계층화 선택 알고리즘인 LSOG(Leveling Selection in Optical Grid)을 제안한다. 이 알고리즘은 동일한 계층 내 태스크들의 할당 우선순위를 결정할 때 부모 태스크와 통신비용이 가장 큰 태스크를 먼저 수행한 뒤 각각의 네트워크에서 태스크 간의 통신이 이루어지는 가장 짧은 길이의 경로를 고려한다. 이 과정은 옵티컬 그리드 환경에서 링크 리소스 사용을 최적화하여 스케줄링 과정의 통신비용을 개선시킨다. 기존의 알고리즘 중 ELSA (Extended List Scheduling Algorithm)와 SCP (Scheduled Critical Path) 알고리즘을 LSOG 와 비교한 결과 CCR 값의 증가와 네트워크 환경이 원활함에 따라 전체 스케줄링 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권4호
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• pp.199-225
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• 2009

본 연구의 목적은 XML 검색 추진체인 INEX의 실험트랙 중에서 Book Search 트랙의 실험을 소개하고 실험방법을 분석함으로 XML기반의 디지털화된 도서 검색에 대한 관심과 더 많은 연구를 이끌어내고자 함이다. 이를 위해 첫째, INEX 실험트랙, 실험트랙 참여방법, 절차 및 참여기관을 상세히 소개한다. 둘째, INEX의 다양한 실험트랙 중, 디지털화된 도서검색을 위한 Book Search 트랙을 소개하기 위해, 이 트랙의 테스트컬렉션과 실험태스크, 실험결과 제출방법 및 평가방법을 제공한다. 셋째, 2007년에 시작된 INEX Book Search 트랙의 연구 논문들을 분석해봄으로 향후 연구과제들을 밝혀본다. 본 연구가 INEX 실험트랙에 대한 관심과 디지털화된 도서검색에 대한 관심을 국내에서 불러일으키는 계기가 되기를 기대해 본다.