Purpose: The purpose of this study was to develop and test a predictive model on the male nurses' turnover intention. Methods: This study utilized the model-testing design based on the Price's causal model of turnover. This study collected data from 306 male nurses on a national scale with structured questionnaires measuring job opportunity, kinship responsibility, positive emotion, work autonomy, role conflict, work satisfaction, organizational commitment, and turnover intention. The data were analyzed using SPSS/WIN 22.0 program and AMOS 20.0 program. Results: As the outcomes satisfied the recommended level, the hypothetical model appeared to fit the data. Twenty-seven of the 38 hypotheses selected for the hypothetical model were statistically significant. 54.2% of turnover intention was explained by job opportunity, kinship responsibility, positive emotion, work autonomy, role conflict, work satisfaction and organizational commitment. Conclusion: The hypothetical model of this study was confirmed to be adequate in explaining and predicting male nurses' turnover intention. Findings from this study can be used to design appropriate strategies to decrease the male nurse's turnover intention.
심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 국내 진단 결과의 부정확성 때문에 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥 질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.
Hong, Seunghee;Kim, Damee;Park, Hongkyu;Seo, Young;Hussain, Iqram;Park, Se Jin
감성과학
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제22권3호
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pp.55-64
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2019
Stroke is a health problem experienced by many elderly people around the world. Stroke has a devastating effect on quality of life, causing death or disability. Hemiplegia is clearly an early sign of a stroke and can be detected through patterns of body balance and gait. The goal of this study was to determine various feature vectors of foot pressure and gait parameters of patients with stroke through the use of a wearable sensor and to compare the gait parameters with those of healthy elderly people. To monitor the participants at all times, we used a simple measuring device rather than a medical device. We measured gait data of 220 healthy people older than 65 years of age and of 63 elderly patients who had experienced stroke less than 6 months earlier. The center of pressure and the acceleration during standing and gait-related tasks were recorded by a wearable insole sensor worn by the participants. Both the average acceleration and the maximum acceleration were significantly higher in the healthy participants (p < .01) than in the patients with stroke. Thus gait parameters are helpful for determining whether they are patients with stroke or normal elderly people.
This study employed the first-person shooter task(FPST: Correll, Park, Judd, & Wittenbrink, 2002) paradigm to examine racial bias toward Blacks in a population unrelated to the Black-White racial context. We tested whether having Korean participants play the role of a White police officer portrayed as nonracist (vs. racist) would attenuate the bias to shoot Black suspects. Participants were told that they would perform a police simulation task as a White police officer, who was described as racist or nonracist, or was presented without a description. They then performed the FPST. Although nonracist description lowered shooter bias, racist description weakened it even more, contrary to our prediction. The latter result is interpreted as due to activation of an egalitarian goal after reading about racism-related description, especially as the description was about someone who was to be incorporated to the self. Supporting this interpretation, a mediation analysis involving Racist and Control conditions revealed that the racist description was associated with stronger perception of the officer's racial bias, which in turn was correlated with weaker shooter bias.
제품의 품질 및 가격 뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면 뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 변화하는 것에 대응하여 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 섬유 패션 디자인 추천 시스템을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 시스템에서 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood를 사용한다. 이웃들간의 사용자 유사도 가중치는 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이터 베이스를 구축한다. 구축된 감성 형용사 데이터 베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile을 추천한다. 사용자 선호도 예측과 Textile 기반의 협력적 필터링 기술을 이용한 섬유 패션 디자인 추천 에이전트를 구축하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.
인간의 걸음걸이를 보고 느끼는 감성적 반응에는 모든 사람들이 공감할 수 있는 '규칙성'이 있다. 본 논문은 이러한 규칙성을 수량적으로 추출하고 재구성하여 3D 캐릭터 행동제어에 적용하고자 하는 연구과정의 일부분이다. <"가"라는 감성반응을 가지고 있는 걸음걸이 "A"와 "나" 라는 감성반응을 가진 걸음걸이 "B" 의 신체적 수치 데이터를 임의의 비율로 섞었을 때, 그에 대한 감성반응 역시 "가"와 "나" 가 섞인 "가/나"가 된다.>란 가설을 증명해서 향후 연구의 타당성을 확보하는 것이 이번 논문의 목적이다. 3D Studio Max의 스크립트로 만든 EAM을 이용하여, 바이페드 형식의 2개의 걸음걸이 샘플을 브랜딩 하였다. 6번 중 4번의 실험에서 성공적인 브랜딩 결과물을 추출할 수 있었다. 이것은 모션캡처 등을 이용하지 않더라도 기본적인 바이페드 데이터만 있다면 다양한 걸음걸이의 바이페드를 생산할 수 있다는 것을 의미한다. 현재 팔, 다리의 1Cycle 운동조건이 갖추어진 바이페드 샘플을 대상으로 하고 있지만, 완성된 시스템을 위해서는 다양한 운동조건에서도 브랜딩이 가능한 툴이 필요하다.
감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.
다양한 전통 견직물들을 대상으로 촉각적 감성요인을 추출하여 역학적 특성을 이용한 이들 감성 요인들의 예측 모델을 제시하고자, 남녀 대학생 53명을 대상으로 선 척도를 이용한 수정된 magnitude estimation에 의하여 서로 다른 종류의 17개 전통 견직물의 주관적인 촉감용어들과 촉각적 감성용어들을 평가하고 이들 직물의 역학적 특성과의 관계를 도출하였다. 주관적인 촉감에서 표면거칠기와 굽힘강성, 압축회복성 값이 작은 공단과 뉴똥은 전통 견직물 중에서 촉감이 가장 부드럽고 매끄러우며 폭신폭신하고 유연한 것으로 평가받은 반면, 굽힘강성과 표면거칠기, 인장회복성 값이 큰 노방주는 가장 까실까실하고 바삭거리며, 탄력있는 것으로 인지되었다. 전통 견직물의 촉각적 감성 평가에서 추출된 감성요인은 '페미닌'과 '내추럴, '캐주얼' 이었으며, 이중 '페미닌' 감성이 전통 견직물의 주요 촉각적 감성으로 사료되었다. 역학적 특성을 이용한 촉각적 감성요인의 예측모델에서 '페미닌' 감성은 표면거칠기에 의해 예측되어서 표면거칠기 값이 작은 직물일수록 '페미닌' 감성이 높아지는 경향을 보였는데, '페미닌' 감성이 긍정적으로 평가받은 전통 견직물에는 공단과 뉴똥, 명주의 일부가 포함되었다. ‘내추럴’ 감성의 예측모델에서 직물 두께가 얇고 인장회복성이 낮을수록 '내추럴‘ 감성이 높아지는 경향을 보였는데, 명주와 사 직물들의 '내추럴’ 감성이 긍정적으로 인지되었다. 또한 '캐주얼‘ 감성은 예측모델을 통하여 압축회복성과 최대신장성, 직물두께에 의해 부적 영향을 받는 것으로 나타났는데, 명주와 샨튱 직물이 전통 견직물 중에서 '캐주얼’ 감성이 가장 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 인구예측을 통계모형을 써서 연구하였고 더불어 경제인구를 예측하였다. 과거의 인구를 토대로 하여 미래의 인구를 예측한다는 것은 불확실한 상황이 많이 개입되어 있기 때문에 매우 어려운 문제이다. 또한 예측이 되었다 하더라도 급변하는 세계적인 문화 및 국내의 문화적인 정서의 흐름에 따라서 많은 변화가 예상되므로 경제인구 예측을 적중하기에는 더 더욱 어려운 것이다. 인구 예측에 있어서 과거의 자료인즉, 1960년도부터 1990년도까지 센서스 인구를 이용하여 Box & Jenkins가 개발한 ARIMA 모형을 써서 미래 2021년도까지의 인구를 각각 표나 부록에 나타난 것처럼 경제인구를 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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