• 대한안전경영과학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.33-44
• /
• 2015

Domestic plant construction sites have a tendency to become bigger, more various and complicated. Moreover frequency of industrial incident is increasing due to short project period, coexistence work condition and using heavy construction equipment. Installing safety facilities and safety training contribute to prevent incident. But mostly incident happens due to workers' unsafe action and wrong work method. Technically, it is very difficult for us to closely manage workers preventing incident. Therefore, the role of foreman who ordinarily works together with his workers is considered more important. Specific execution plan was drawn through industrial incident statistics from Ministry of Labor and questionnaire survey to interest parties(supervisor, safety staff and foreman). If foreman has raised sense of belonging and responsibility by conducting practical safety training for his workers, manages job site and receives proper compensation for these roles, it will be expected that it fully influences incident decrease.

• 과학교육연구지
• /
• 제45권1호
• /
• pp.42-54
• /
• 2021

이 연구는 과학적 소양인 양성의 체계적 전략 마련을 위해 과학적 소양이 어떻게 발현되는가를 확인하고 앞으로의 과학적 소양인 양성 교육 프로그램 구성에 필요한 기반을 마련하는 것이 목적이다. 이를 위해 과학교육 전문가 워크숍에서 신문기사를 분석하고 과학적 소양인의 참모습을 논의하여 과학적 소양 발현 메커니즘을 도출하였다. 도출된 메커니즘은 이해, 공감, 실행, 교감 순으로 위계적으로 나타났다. 제시된 각 단계와 단계 이행의 매개를 활용하여 교육 프로그램을 구성하고 이를 학교 현장에 적용한다면 과학교육을 통해 실제적인 과학적 소양인을 양성할 수 있을 것이다.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제9권3호
• /
• pp.177-182
• /
• 2022

A deep neural network (DNN) includes variables whose values keep on changing with the training process until it reaches the final point of convergence. These variables are the co-efficient of a polynomial expression to relate to the feature extraction process. In general, DNNs work in multiple 'dimensions' depending upon the number of channels and batches accounted for training. However, after the execution of feature extraction and before entering the SoftMax or other classifier, there is a conversion of features from multiple N-dimensions to a single vector form, where 'N' represents the number of activation channels. This usually happens in a Fully connected layer (FCL) or a dense layer. This reduced 2D feature is the subject of study for our analysis. For this, we have used the FCL, so the trained weights of this FCL will be used for the weight-class correlation analysis. The popular DNN models selected for our study are ResNet-101, VGG-19, and GoogleNet. These models' weights are directly used for fine-tuning (with all trained weights initially transferred) and scratch trained (with no weights transferred). Then the comparison is done by plotting the graph of feature distribution and the final FCL weights.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
• /
• 제13권4호
• /
• pp.51-79
• /
• 2023

A person's job performance is the result of their efforts, influenced by their skills, personality, and perceptions of their role. Job performance is the execution of statutory obligations or functions based on the area of expertise of library personnel that are directed toward achieving the library's goals. The purpose of this study was to investigate the impact of staff motivation and self-efficacy on the job performance of library personnel in Kwara State, Nigeria. The descriptive survey approach of correlational type was used in this investigation. To cover all the library personnel at the participating public libraries in Kwara State, Nigeria, total enumeration or census survey methodologies were used. Eight objectives are used to steer this investigation. The findings demonstrated a significant correlation between staff motivation and job performance, while self-efficacy and job performance have a significant negative relationship. The authors recommend that library personnel who receive training, particularly training focused on providing them with development chances, may perceive that the organization values them as individuals, which increases their sense of self-worth and, as a result, helps them create stronger job performance.

• 한국철학논집
• /
• 제39호
• /
• pp.29-52
• /
• 2013

남명의 경(敬) 의(義)철학은 사회의 변화를 이끌어 가는데 가장 먼저 실행되어야 할 것이 무엇인지 제시해 주고 있다. 이러한 점들은 유학에서 지향하는 자신에서부터 출발하여 세계를 바라보는 관점과 상통한다. 사회의 현실을 제대로 직시하는 것 또한 스스로를 먼저 바로 보는 것에서 출발하기 때문이다. 개인의 수양은 곧 사회 전체의 수양, 사회의 개혁으로 이루어질 수 있다는 맥락이 전제되는 것은, 유학에서 말하는 '수신(修身)'에서 출발해 '평천하(平天下)'로 가는 길, '수기(修己)'이후에 '안인(安人)'이 되고, '극기(克己)'이후에 '부례(復禮)'가 된다는 사실에서 알 수 있다. 개인과 사회를 분별하지 않고, 개개인의 모습이 모여 사회가 이루어지고, 개인이 바로 설 수 있을 때 사회도 바로 설 수 있음을 제시한 것이다. 이러한 유학의 사회체계의 원리는 상호적, 또는 층차적 분화와 통합의 원리로 이해할 수 있다. 사회를 개인 혹은 국가와 대립시키지 않으며, 같이 이루어나가는 도덕 공동체로 인식하는 것이다. 따라서 남명에 있어서 경(敬) 의(義)철학이 가지는 실천성은 그것이 적용되는 사회의 실천성으로 이해될 수 있을 것이다. 이러한 실천성이 남명의 경(敬) 의(義)철학에서 '행의(行義)'의 개념으로 나타난다. '행의(行義)'는 후에 그의 문도들이 국가적 위기에 보인 행동으로 입증된다. 이 점에서 그는 퇴계나 율곡과는 다른 또 하나의 조선조 성리학의 모습을 보여주는 것이다. 이러한 점은 행의(行義)의 사회적 구현이라는 측면에서 이해될 수 있다. 어느 성리학자나 실천성을 강조하지 않은 것은 아니지만, 남명은 특히 현실의 당면 문제에 구체적 대책을 제시하지 못하는 관념적, 내면 지향적 사유가 갖는 기만성을 경고한다. 결과적으로 남명의 경의(敬義)를 바탕으로 한 도덕적 수양과 단련은 사회 역사적 장과 상관없는 진공상태에서 평가될 수 있는 것이 아니라, 경세적 공효 내지는 사회적 실천의 맥락에서만 평가될 수 있다고 보는 것임을 알 수 있다. 이것은 남명의 경의(敬義)의 실천이 지금보다 더 나은 사회를 구현하고자 하는 지극히 현실적인 '사회 개혁론'의 출발점에 서 있다고 평가할 수 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.147-157
• /
• 1997

정부에서는 국가적인 차원에서 GIS 전문인력을 양성하기 위한 'GIS 전문인력양성 종합계획'을 1995년 7월부터 1996년 4월에 수립한 바 있으며 그 결과로 GIS 관련 제반연구를 수행하고 있는 정부출연연구소인 시스템공학연구소에서 1996년 7월부터 단기과정을 중심으로 한 GIS 전문인력 양성사업을 실시하였다. 본 연구소에서 실시된 GIS 전문인력 양성사업은 일반 상업용 GIS 소프트웨어 교육 프로그램과의 차별화를 기하기 위하여 GIS 인력양성을 위한 패러다임 마련과 실제교육 과정 개발을 위한 집중적인 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 96년 1차년도 전문인력 양성을 위한 기본 방향과 교과과정 및 교과구성 설명하고 1차년도에 시험적으로 운영된 교과과정인 정책결정 자 과정, GIS 관리자 과정 및 업무시스템이용자 과정에서 얻어진 결과를 종합적으로 분석하였다. 또한 교육 후 설문지 분석을 통해서 얻어진 1차년도 종합평가에서 각 과정별로 정책결정 자 과정은 84.8%, GIS 관리자 과정은 81.2%, 및 업무시스템이용자 과정은 66.7% 가 대체로 만족하는 것으로 나타났다 국가 GIS교육사업시행 결과중의 하나인 설문지 결과분석은 1997년 이후의 2, 3차년도 전문인력양성사업을 수행하는 데 필요한 중요한 피드백 역할을 하게 되며 국내 GIS 제반 분야의 현업에 있는 산 학 연 관련 전문가들의 보다 적극적이고 능동적인 참여를 고무하는 계기가 될 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권10호
• /
• pp.35-42
• /
• 2014

주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식하여 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위해 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시한다. RGB-D 인텐시티 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 주요 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식률 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식률 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지를 제시한다. 실험결과, RGB-D 데이터와 인텐시티 데이터를 비교한 결과 정확도면에서는 RGB-D 데이터가 4.2% 높은 인식률을 보였으나 훈련시간은 인텐시티 데이터가 RGB-D 이미지에 비해 LDA의 경우 29%, SVM의 경우 31% 빠르게 처리되었으며 테스트시간은 LDA의 경우 70%, SVM의 경우 33% 빠르게 처리되어 모바일 로봇 장애물 인식에 인텐시티 데이터를 사용하는 것이 정확도면에서도 우수하고 처리 속도 면에서 높은 개선효과가 있다.

• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
• /
• 제4권2호
• /
• pp.133-136
• /
• 2002

Whitefly, Dialeuropora decempuncta (Quaintance rind Baker) (Homoptera: Aleyrodidae) has attained the major pest status in mulberry, causing 24% crop loss by sucking the leaf juice and manifesting leaf curl, chlorosis and sooty mould desease during monsoon season in West Bengal, India. The assessment of economic threshold revel is an essential component for formulating the management practices. Experiments were carried out by inoculating five different densities of whitefly viz.,10, 20, 30, 40 and 50 adults on covered mulberry plants in glass houses. From the findings, it was observed that irrespective of released density, no crop loss was observed in the initial period. But with the passing of days, the percent crop loss was increased rapidly. The linear relationship between percent crop loss and number of adults released was established to highlight the significance of economic threshold. The statistical analysis in the linear form of equation showed that initial population of 10, 20, 30, 40 and 50 whiteflies/plant causes 3%, 12%, 21%, 30% and 40% crop loss in a period of 28 days which is equivalent to 57 kg, 247 kg, 437 kg, 626 kg and 816 kg leaf/acre. Execution of management practices (spray of 0.01% monocrotophos) are economical to the farmer whenever the loss is above 247 kg/acre, but below which application of control measures is not economical. From this study, it can be inferred that the economic threshold level far whitefly is 20 individuals/plant beyond which a farmer has to take appropriate control measures.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.49-56
• /
• 2011

The Project of Jordan Research and Training Reactor (JRTR) officially launched in Aug. 2010. JRTR is the first made-in-Korea nuclear system to be built abroad by year 2015, and Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) is responsible for the design of major systems including the reactor core. While the PDCS (Project Document Control System) being operated by EPC company controls all the documents of the whole Project, KAERI is supposed to have its own system for KAERI documents. Meeting such a need; KAERI has implemented a document control for the JRTR Project into already existing ANSIM (KAERI Advanced Nuclear Safety Information Management) system. The documents of JRTR project to be controlled are defined in the PPM (Project Procedures Manual), QAP (Quality Assurance Procedure) and PEP (Project Execution Program). The ANSIM consists of the document management holder, document container holder and organization management holder. The document management holder, which is the most important part of ANSIM-JRTR, consists of the DDA (Document Distribution for Agreement), IOC (Inter-office Correspondence), PM Memo. (Project Manager Memorandum) and cover sheets of design documents. Other materials such as meeting minutes, sub-department materials and design information materials are stored in an independent COP (Community of Practice). This established computerized document control system, ANSIM, could lessen a burden for project management team and enhance the productivity as well.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.39-46
• /
• 2019

본 연구에서 외래어종 퇴치를 위한 시스템 개발에 앞서 물 안의 어류 이미지를 CNN으로 학습하여 어종을 분류하는 알고리즘을 제안하고자 한다. CNN 학습을 위한 원데이터(raw data)는 각 어종에 대해 직접 촬영한 영상을 사용하였으며, 어종 분류성능을 높이기 위해 영상 이미지의 개수를 늘린 데이터세트 1과 최대한 자연환경과 가까운 영상 이미지를 구현한 데이터세트 2를 구성하여 학습 및 테스트 데이터로 사용하였다. 4가지 CNN의 분류성능은 데이터세트 1에 대해 99.97%, 데이터세트 2에 대해 99.5% 이상을 나타내었으며, 특히 데이터세트 2를 사용하여 학습한 CNNs이 자연환경과 유사한 어류 이미지에 대해서도 만족할 만한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 4가지 CNN 중 AlexNet이 성능에서도 만족스러운 결과를 도출하였으며, 수행시간과 학습시간 역시 가장 짧아 외래어종 퇴치를 위한 시스템 개발에 가장 적합한 구조임을 확인하였다.