• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.301-308
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• 2019

본 연구는 간호대학생의 인성, 스트레스, 대학생활 적응 간의 관계를 파악하고 대학생활 적응에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위함이다. D광역시 간호학과 193명을 대상으로 2017년 12월 14일부터 2017년 12월 19일까지 설문조사를 하였다. 자료 분석은 t-test, one-way ANOVA, Scheffe's test, Pearson's correlatio, 다중선형회귀분석으로 하였다. 연구결과, 전공만족도 평균 $6.32{\pm}2.03$점, 인성 평균 $3.76{\pm}.43$점, 스트레스 평균 $1.57{\pm}.37$점, 대학생활 적응 평균 $3.30{\pm}.65$점이었다. 대학생활 적응은 전공만족도(r=.42, p<.001)와 인성(r=.61, p<.001)과 순 상관관계가 있었으며, 스트레스(r=-.33, p<.001)와는 역 상관관계로 나타났다. 대학생활 적응에 영향을 미치는 요인은 상담횟수, 전공만족도, 인성이었으며, 대학생활 적응에 대한 설명력은 49%이었다. 따라서 간호대학생의 대학생활 적응을 향상시킬 수 있는 다각적인 노력이 필요하며, 인성함양을 위한 프로그램의 개발이 필요하다고 생각된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.263-268
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• 2016

본 논문은 Glasser(1998)의 선택이론 관점에서 청소년의 정서문제와 휴대전화의존 그리고 학교생활적응의 관계구조를 검증함으로 청소년의 학교생활적응 향상을 위한 실천방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 한국 아동 청소년 패널자료 중 2차년도 자료가 활용되었다. 분석대상은 중학생 2,075명으로 남학생 1,015명(48.9%), 여학생 1,060명(51.1%)이었고, 가설검증을 위하여 구조방정식 모형분석을 실시하였다. 분석결과 청소년의 학교생활적응에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 공동체의식이었고, 선택이론을 근거로 청소년의 정서문제가 학교생활적응과 휴대전화의존에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 청소년의 휴대전화의존은 정서문제와 학교생활적응 간의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 청소년의 학교생활적응의 향상을 위해 공동체의식 함양, 휴대전화의존과 정서문제를 완화를 위한 상담 프로그램 개발 및 상담교사 증원과 비정규직의 개선 등을 논의하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권4호
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• pp.64-73
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• 2021

본 연구는 간호학생의 대학생활적응에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 시도되었다. 본 연구는 2019년 4월 8일부터 5월 13일까지 G시에 위치한 대학에 재학 중인 간호학생 1, 2학년 334명을 대상으로 하였다. 자료분석은 SPSS 프로그램을 이용하여 t-test, ANOVA, Pearson's correlation, 단계적 다중회귀분석으로 분석하였다. 연구결과, 간호학생의 대학생활적응은 교수-학생 상호작용, 자아존중감, 스트레스 대처와 유의한 정적 상관관계를 나타냈고, 대학생활적응에 영향을 미치는 요인은 스트레스 대처, 교수-학생 상호작용 순이었고, 이들의 설명력은 48.4%였다. 따라서 간호학생의 대학생활적응을 높이기 위해서는 스트레스에 대처할 수 있도록 격려하고 교수-학생 상호작용을 향상시킬 수 있는 프로그램의 개발이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.321-329
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• 2022

본 연구의 목적은 간호대학생의 긍정심리자본과 회복탄력성이 대학생활 적응에 미치는 영향을 파악하고 대학생활 적응 증진을 위한 전략을 제공하기 위함이다. 연구방법은 G지역 소재 간호대학생 197명을 대상으로 2020년 9월 10일부터 9월 30일까지 구조화된 설문지를 이용하여 자료 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS version 22.0 통계프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과 간호대학생의 대학생활 적응에 영향을 미치는 요인은 긍정심리자본(ß=.36, p<.001), 주관적 건강상태(ß=.22, p<.001), 회복탄력성(ß=.21, p=.024), 전공만족도(ß=.11, p=.047) 순으로 나타났다. 이러한 영향요인들은 대학생활 적응을 47.0% 설명하는 것으로 나타났다(p<.001). 본 연구결과에 의하면, 간호대학생의 긍정심리자본 수준을 향상시킬 수 있는 방안을 찾는 것이 중요하며 긍정심리 자본을 강화하기 위한 교육 프로그램이나 실질적인 개입이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권5호
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• pp.189-195
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• 2017

청년기에는 사회 생활에의 적응을 위하여 독립적인 자아형성을 추구하고 자아정체감을 발달시켜 나가고 있다. 아울러 한국의 경우 고등학교를 졸업하고 사회진출을 위해 거쳐 가는 곳이 대학이다. 따라서 본 연구에서는 자아정체감의 형성시기인 대학생을 대상으로 하여 자아정체감과 대학생활과의 영향관계를 살펴봄으로써 향후 사회진출을 위한 자아정체감의 중요성에 대하여 살펴보고자 한다. 연구결과 첫째, 자아정체감은 학업적응에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세부적으로는 목표지향성이 학업적응에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자아정체감은 정서적응에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세부적으로 살펴보면 자기수용성, 미래확신성, 목표지향성은 정서적응에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 자아정체감은 대학만족에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.49-57
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• 2018

본 연구는 2018년 7월 23일부터 8월 20일 사이 G, J 지역의 220명의 치위생(학)과 학생들을 대상으로 인성이 학교생활 적응에 미치는 영향을 조사하고 대인관계와의 매개효과를 규명하기 위해 조사하였다. 수집된 자료는 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 기술통계, 상관분석, 대인관계를 매개로 하여 회귀분석을 하였다. 인성의 평균은 3.50이었다. 인성의 하위영역 중 인지영역은 3.55, 정의적 영역은 3.60, 행동적 영역은 3.38이었다. 인성은 대인관계와 정적상관(r=.74, p<0.01)을 나타냈고, 학교생활 적응과도 정적상관(r=.63, p<0.01)의 관계였다. 인성의 하위변인인 인지적 영역(r=.854, p<0.01)과 정의적 영역(r=.815, p<0.01), 그리고 행동적 영역(r=.744, p<0.01)과도 정적상관을 보였다. 대인관계는 두 변수사이의 관계에서 완전매개효과를 나타내었다. 본 연구에서 치위생(학)과 학생들의 대인관계는 인성과 학교생활 적응에 중요한 매개역할을 하였다. 따라서 치위생(학)과 학생들의 대인관계를 강화시키는 방안을 개발하며 인성을 향상시키는 프로그램 개발이 필요할 것으로 생각된다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.61-66
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• 2014

이 연구는 한국 유학생의 grit 수준과 잠재적 중도탈락 및 대학생활적응과의 관계를 규명하고자 하였다. 연구의 대상은 335명의 한국에 있는 유학생이었다. 첫째, grit는 잠재적 중도탈락과는 부적 상관관계를 보였고, 정서적응과 사회적응, 대학생활 만족 및 학업적응과는 정적 상관관계를 보였다. 둘째, grit는 중간 점수보다 높았고 잠재적 중도탈락은 매우 낮았다. 정서적응과 대학만족은 대학적응보다 높았으나 사회적응은 하위 영역 중 가장 낮았다. 셋째, grit 수준이 높고 중간인 군집이 낮은 군집보다 잠재적 중도탈락은 낮았으나, 대학생활적응의 전체 하위영역은 높았다. 끝으로 유학생의 대학생활 적응을 위한 제언을 하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.287-293
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• 2016

이 연구의 목적은 융복합시대 기숙사 고등학생들의 학교적응에 자아탄력성과 사회적지지가 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 조사대상은 D지역 소재 자율형 사립고등학교에 재학 중인 고등학생 358명을 대상으로 설문조사 하였다. 수집된 자료는 SPSS WIN 20.0을 사용하여 회귀분석을 실시하여 분석하였다. 그 결과 자아탄력성은 학교 적응에 정(+)의 영향을 미치고 있으며, 하위요인인 낙관성, 호기심, 감정통제 역시 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 사회적지지도 학교적응에 정(+)의 영향을 미치고 있으며, 하위요인인 친구지지와 교사지지 역시 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 따라서 디지털융복합시대를 살고 있는 고등학생들이 학교부적응에 따라 발생할 수 있는 다양한 문제들을 예방할 수 있도록 자아탄력성을 향상시키며, 사회적지지를 제공할 수 있는 다양한 프로그램과 학교 문화를 만들어 간다면, 개개인의 학생뿐만 아니라 학교와 가정, 나아가 사회 전반적인 부분에 있어 긍정적인 영향을 미칠 수 잇을 것으로 사료되며, 다양한 학제간 융합연구를 통해 추후 종단연구의 기반이 될 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2976-2990
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• 2022

The adaptive adjustment of reference or weight vectors in decomposition-based methods has been a hot research topic in the evolutionary community over the past few years. Although various methods have been proposed regarding this issue, most of them aim to diversify solutions in the objective space to cover the true Pareto fronts as much as possible. Different from them, this paper proposes a knee point-based reference vector adaptive adjustment strategy to concurrently balance the convergence and diversity. To be specific, the knee point-based reference vector adaptive adjustment strategy firstly utilizes knee points to construct the adaptive reference vectors. After that, a new fitness function is defined mathematically. Then, this paper further designs a many-objective evolutionary algorithm with knee point-based reference vector adaptive adjustment strategy, where the mating operation and environmental selection are designed accordingly. The proposed method is extensively tested on the WFG test suite with 8, 10 and 12 objectives and MPDMP with state-of-the-art optimizers. Extensive experimental results demonstrate the superiority of the proposed method over state-of-the-art optimizers and the practicability of the proposed method in tackling practical many-objective optimization problems.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.217-230
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• 2019

본 연구는 기존 동반질환을 이용한 중증도 보정 방법의 제한점을 보완하기 위해 급성심근경색증 환자의 맞춤형 중증도 보정방법을 개발하고, 이의 타당성을 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 질병관리본부에서 2006년부터 2015년까지 10년간 수집한 퇴원손상심층조사 자료 중 주진단이 급성심근경색증인 한국표준질병사인분류(KCD-7) 코드 I20.0~I20.9의 대상자를 추출하였고, 동반질환 중증도 보정 도구로는 기존 활용되고 있는 CCI(Charlson comorbidity index), ECI(Elixhauser comorbidity index)와 새로이 제안하는 CCS(Clinical Classification Software)를 사용하였다. 이에 대한 중증도 보정 사망예측모형 개발을 위하여 머신러닝 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신기법을 활용하여 비교하였고 각각의 AUC(Area Under Curve)를 이용하여 개발된 모형을 평가하였다. 이를 평가한 결과 중증도 보정도구로는 CCS 가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법 중에서는 서포트 벡터 머신을 이용한 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이에 향후 의료서비스 결과평가 등 중증도 보정을 위한 연구에서는 본 연구에서 제시한 맞춤형 중증도 보정방법과 머신러닝 기법을 활용하도록 하는 것을 제안한다.