• 한국산업보건학회지
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• 제28권1호
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• pp.108-116
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• 2018

Objectives: This study investigated to the analytical work environment, analyst's expert and status of analytical instrument in the designated organization's laboratory for measuring work environment, and carried out to ensure reliability of analytical results. Methods: This study was conducted by 114 analysts who work in designated organization's laboratory for measuring work environment. Information on the working environment and personal characteristics of the analysts were collected using a self-reported questionnaire and were analyzed using the SPSS program through analysis of frequency and t-test. Results: The speciality of subjects was occupational health(57.0%), environmental health(38.6%) and environmental engineering(4.4%), and they had a higher level of academic ability than workers in other industries. Analysts had to handle a large number of sample analysis and many tasks other than analytical work. The analysts answered that it was difficult to analyze organic substances than inorganic substances, and the difficult parts were the analytical methods setting of new substances(55.3%), instrument analysis(24.6%) and principle of analysis(23.7%). Analytical instruments mainly have legally required instruments. The difficulty of the analysis is solved from the senior analyst in the laboratory and analytical information is mainly exchanged through seminar organized by the Association of Occupational Health Analysts. The analysts who are planning to move or considering the company were 48.2%, and the reasons for moving the company were difficult to work(14.0%), low salary(9.6%), employment type(8.8%) and job stress(7.0%). Conclusions: The conclusions of our study were that it was possible to secure reliability by solving the problems such as implementing professional education to improve expertise of analysts, strengthening analytical instruments through institutional improvement and improving work environment.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권1호
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• pp.57-76
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• 2019

본 연구는 우리나라 산업 발전에 크게 기여한 운송산업의 주체인 운송업 종사자의 고용생산성 결정요인에 대해 다룬다. 본 연구는 노동패널자료를 활용해 운송업의 고용생산성 결정요인을 선정하고 패널 로지스틱 회귀 모형(Panel Logistic Regression), Panel OLS 모형, Panel Robust regression 모형을 활용하여 요인 간 영향력을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 정규직 여부의 경우 '학력'이 높을수록, '노조가입' 할수록, '직업훈련 경험'이 있을수록 긍정적인 효과가 나타난 것으로 분석되었다. 둘째, 고용안정성은 '학력'이 높고 '노조가입' 할수록 긍정적인 영향이 미치는 것으로 조사되었으며, '회사규모'가 크고 '기혼'일 경우 고용안정성이 큰 것으로 분석되었다. 셋째, 소득생산성의 경우 '나이', '학력', '회사규모'의 값이 클수록 긍정적인 영향을 미치고 '직업훈련 이외의 교육', '건강상태'의 값이 클수록 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 넷째, 직무만족도의 경우는 '여성'일수록, '노조가입' 할수록, '소득'이 높을수록, '고용안정성'이 높을수록 높았고, '보통사람대비 건강상태'가 좋을수록, '전반적 생활만족도'와 '경제적 수준'이 높을수록 직무만족도는 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 운송산업 고용생산성 결정요인의 분석과 향상 방안 모색을 통해 운송업 고용 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.97-104
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• 2022

European integration processes have acted as a catalyst for the emergence of a new type of educational environment, which is characterized by competent flexibility of specialists. Therefore, the article focuses on professional training of teachers in the context of European integration processes using information technology and the search for innovative methods of training specialists. One of the educational priorities in Europe is to create a new model of a teacher who has an academic education, knows innovative methods, is able to perform functions and tasks efficiently and professionally, adequately, quickly and correctly respond to changes and innovations. The tasks facing education in the European dimension are formulated. The main trends in the education of teachers in modern Europe are described: the need to deepen and expand subject training programs in pedagogical institutions of Higher Education, which will allow autonomy of activity, awareness of responsibility for independent creative decisions, create favorable conditions for the development of professionalism through the use of Information Technology and the search for innovative methods of training specialists. At the present stage, various models of teacher training are being developed based on the University and practical concept using information technology and searching for innovative methods of training specialists. On this basis, two different theories of perception of teacher education were formed: as preparation of teachers for work throughout their professional career; as preparation for the first years of professional work, which is periodically repeated in the process of continuous professional training and improvement. Among the advantages that the use of Information Technology and the search for innovative methods of training specialists to implement the learning process, it is worth mentioning the following: simultaneous use of several channels of perception of the student or student in the learning process, thanks to which the integration of information processed by different sensory organs is achieved; the ability to simulate complex real experiments; visualization of abstract information by dynamic representation of processes, etc.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.469-477
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• 2019

본 연구에서는 피부미용 전공 학생들을 위한 TBL 수업을 개발하고, 그 효과성을 검증하기 위하여 G대학교 전공 교과목에 적용한 결과를 분석하였다. TBL은 학습내용에 대한 선행학습과 그로 인해 절약된 강의시간을, 학습한 내용을 적용하는 연습활동에 투입하는 것을 중요시한다. 이에 개발연구방법론으로 ADDIE 모형과 TBL 모형을 적용하여 기존의 강의식으로 진행했던 '피부미용' 교과목을 TBL 수업으로 재설계하였으며, 주차별 선행학습자료, 사전학습 확인용 퀴즈, 팀활동 계획안을 개발하였다. 그리고 43명의 학생을 대상으로 한 실험연구를 통하여 TBL 수업의 효과를 다음과 같이 분석하였다. 첫째, 전공개념 획득 및 적용을 평가한 학업성취도에서 TBL 수업에 참여한 학생들이 비교집단인 강의식 수업에 참여한 학생들보다 높은 성취도를 나타났다. 둘째, TBL 수업 참여 학생들을 대상으로 실시한 문제해결능력과 협력적 자기효능감에 사전-사후 검사 결과에서 유의미한 차이가 없었다. 셋째, TBL 수업에 대한 전반적인 만족도는 4.0으로 높은 수준을 보였다. 이러한 연구 결과에 대한 논의를 기술하고, 향후 TBL 수업 개선 및 연구를 위한 3가지 제언을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.