• 한국융합학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-13
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• 2017

본 연구의 목적은 테크노 스트레스 유발요인의 인구통계학적 차이를 살펴보기 위해 수행되었다. 그동안 테크노 스트레스에 영향을 미치는 다양한 요인에 대한 실증연구가 수행되었으나, 근본적 영향을 미친다고 알려져 있는 인구통계학적 요인들에서 어떠한 차이가 있는지에 대한 연구는 수행되지 않았다. 따라서 본 연구는 테크노스트레스 유발요인이 그동안 학자들이 주장해온 인구통계학적인 요인 중에서 성별, 연령, 교육수준, 컴퓨터 사용시간, 직위, 컴퓨터 지식 등에서 각각 어떠한 차이를 나타내는지 실증 분석을 분석하였다. 각각의 인구통계학적 요인을 모두 2개의 요인으로 구분한 후 독립표본 t-검정을 수행하여 차이를 검정하였다. 분석에 사용된 테크노 스트레스 유발요인은 업무과부화, 사생활 침해, 기술복잡성, 기술변화속도 등 5가지이다. 분석결과, 성별과 직위는 기술변화속도에서 유의한 차이를 나타냈다. 교육수준에서는 업무과부화가 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 연령에서는 업무 과부화, 사생활침해, 기술복잡성, 기술변화속도에서 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 컴퓨터에 대한 활용 지식에서는 기술복잡성, 직무불안정성, 기술변화속도에서 차이가 존재하였다. 마지막으로 컴퓨터 사용시간에서는 유의한 차이가 존재하지 않았다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제50권10호
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• pp.938-947
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• 2007

Many dialysis modalities such as peritoneal dialysis (PD), hemodialysis (HD) and continuous hemofiltration or hemodialysis (CRRT) are available for the management of pediatric patients with acute renal failure (ARF). PD is a relatively simple, inexpensive modality and can be used in hemodynamically unstable patients. But, it may not be the optimal therapy for patients with severe volume overload or life threatening hyperkalemia. HD is the preferred modality for the treatment of severe volume overload, severe hyperkalemia, but it needs vascular access. Improvements in the HD equipment have allowed HD to be performend in small children. Recents technological improvements in CRRT therapies have enabled pediatric patients who are less stable to be treated. CRRT is becoming the preferred method of acute therapy in pediatric intensive care units. A sound knowledge of the underlying principles of dialysis and awareness of recent technological advancements in differnet dialysis modalities will hopefully result in improved management of children with ARF.

• 한국언론정보학보
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• 제66권
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• pp.184-210
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• 2014

한국 디지털사회의 형성과 발전에는 역사적으로 기술의 굴절적 토착화와 과열된 기술숭배가 자리한다. 역사적으로도 인터넷에서 '신'권위주의적 통제와 억압의 계기적 측면이 과도하게 집중화되고 있는 반면 아래로부터 이용자들의 적극적 시민적 의제 형성을 위한 자율의 움직임은 다른 어느 나라보다 정치적이다. 이 글은 적어도 1990년대 이래 이와 같은 한국의 디지털 기술의 전개 방식에 있어서 국가적 특수성을 보려 한다. 이 글에서 '기술잉여'는 한 사회의 통제 능력 이상으로 과도하게 기술들이 비정상적으로 사회에 착근되는 상황을 지칭한다. '기술잉여사회'란 바로 이와 같은 기술잉여가 누적적으로 나타난 특징적 사회 유형을 지칭한다. 이는 제도정치의 성숙도에 비해 기술과잉과 잉여에 의해 빚어지는 사회 왜곡과 비정상성이 잦은 우리 사회를 상징화한다. 이 글에서는 기술잉여사회의 특성을 유형화하고, 중국, 일본, 미국 등 정보기술 영향력의 경쟁 국가들과의 비교를 통해 한국적 기술발전의 퇴행성을 구체화한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권5호
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• pp.37-51
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• 2012

본 연구의 목적은 정보보안을 기술, 조직, 인적 요소 등을 포함하는 포괄적인 관점에서 접근하는 것이다. 정보보안 역시 최종 사용자와 관련된 기술을 포함하고 있기 때문에 기술스트레스를 증가시킬 수 있다. 따라서 기술스트레스 프레임워크를 활용하여 보안상황에서 보안인식훈련이라는 상황적 요인이 기술스트레스에 어떠한 영향을 미치며, 기술스트레스가 보안정책준수행위에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석해보았다. 분석결과 보안인식훈련은 업무과중과 기술불확실성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이들은 보안정책 준수에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제6권4호
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• pp.255-274
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• 2006

Recently firms become largely changed because of rapid technological innovation and serious global competition. It induces job stress of workers and finally leads to job burnout. This study aims to find the effects of job demands and job resources on job burnout. Job demands contains role ambiguity, role conflict, role overload and job characteristics. Job resources contains job control and feedback, involvement in decision making, learning opportunity and social support. The result reveals that job demands raises job burnout and job resources decreases job burnout. And it reveals that the effects of job demands and job resources on job burnout differs slightly according to job categories.

• 경영정보학연구
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• 제19권1호
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• pp.49-74
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• 2017

스마트 기기의 발전은 종사자들의 업무환경뿐만 아니라 생활에도 많은 영향을 주었다. 스마트 기기는 업무 방식이나 절차를 간편하게 만들었으며, 언제 어디서든 팀원들과 자료를 공유할 수 있게 하는 등 많은 이점을 가져다주었지만, 한편으로는 업무의 과부화, 역할 모호성 등 많은 문제점 역시 야기하였다. 따라서 본 연구에서는 업무 종사자들의 테크노스트레스가 업무 간 지속적인 기기활용에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였으며, 이 과정에서 스트레스 대처방식이 어떻게 매개하는지를 알아보고자 하였다. 본 연구에서는 317명의 중소기업 종사자들을 대상으로 구조방정식 모델을 검증하였다. 그 결과 테크노스트레스 선행요인 중 역할 모호성, 기술적 한계만이 테크노스트레스에 영향을 미치는 요인임을 알 수 있었고, 종사자들이 테크노스트레스를 느낄 때 정서 중심적 대처를 통해 스트레스를 해소한다는 것을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3683-3703
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• 2018

Wireless sensor networks (WSNs) consist of set of sensor nodes. These sensor nodes are deployed in unattended area which are able to sense, process and transmit data to the base station (BS). One of the primary issues of WSN is energy efficiency. In many existing clustering approaches, initial centroids of cluster heads (CHs) are chosen randomly and they form unbalanced clusters, results more energy consumption. In this paper, an energy efficient clustering protocol to prevent unbalanced clusters based on firefly and midpoint algorithms called EEC-FM has been proposed, where midpoint algorithm is used for initial centroid of CHs selection and firefly is used for cluster formation. Using residual energy and Euclidean distance as the parameters for appropriate cluster formation of the proposed approach produces balanced clusters to eventually balance the load of CHs and improve the network lifetime. Simulation result shows that the proposed method outperforms LEACH-B, BPK-means, Park's approach, Mk-means, and EECPK-means with respect to balancing of clusters, energy efficiency and network lifetime parameters. Simulation result also demonstrate that the proposed approach, EEC-FM protocol is 45% better than LEACH-B, 17.8% better than BPK-means protocol, 12.5% better than Park's approach, 9.1% better than Mk-means, and 5.8% better than EECPK-means protocol with respect to the parameter half energy consumption (HEC).

• 한국건설관리학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.134-141
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• 2007

건축공사에서 종사하는 기능인력의 근골격계질환은 직업병으로서 매우 심각하다 이와 같은 질환은 반복되거나 불편한 작업자세 및 방법에 기인한 것으로서 본 연구의 목적은 건축공사의 대표직종인 목공과 철근공을 대상으로 수작업 부하를 측정하여 부하정도를 분석하고자 한다. 또한 부하정도를 평가하기 위하여 건강한 대학원생을 대상으로 동일한 작업자세에서의 부하정도를 측정하는 실험을 실시한다. 본 연구의 결과는 근골격계부담작업의 개선을 위한 작업형태 및 작업자세의 개선, 사용하는 수공구의 인간공학적 기술 개선을 위한 매우 소중한 기초자료로 활용될 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권3호
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• pp.179-193
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• 2023

This study explores an alternative to the existing centralized process for data anomaly detection in modern Internet of Things (IoT)-based structural health monitoring (SHM) systems. An edge intelligence framework is proposed for the early detection and classification of various data anomalies facilitating quality enhancement of acquired data before transmitting to a central system. State-of-the-art deep neural network pruning techniques are investigated and compared aiming to significantly reduce the network size so that it can run efficiently on resource-constrained edge devices such as wireless smart sensors. Further, depthwise separable convolution (DSC) is invoked, the integration of which with advanced structural pruning methods exhibited superior compression capability. Last but not least, quantization-aware training (QAT) is adopted for faster processing and lower memory and power consumption. The proposed edge intelligence framework will eventually lead to reduced network overload and latency. This will enable intelligent self-adaptation strategies to be employed to timely deal with a faulty sensor, minimizing the wasteful use of power, memory, and other resources in wireless smart sensors, increasing efficiency, and reducing maintenance costs for modern smart SHM systems. This study presents a theoretical foundation for the proposed framework, the validation of which through actual field trials is a scope for future work.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권1호
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• pp.1-22
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• 2014

Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.