• 융합정보논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.39-48
• /
• 2021

본 연구의 목적은 COVID-19 상황에서 간호대학생의 그릿, 회복탄력성, 학업적 자기효능감, 소진의 정도를 파악하고 소진에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위함이다. 2021년 5월 11일부터 5월 25일까지 G시 소재 대학에 재학 중인 간호대학생 3학년 155명을 대상으로 하였다. 자료분석은 t-test, ANOVA, Scheffe, Kruskal-Wallis test, Pearson's correlation, 다중회귀분석으로 분석하였다. 통계학적으로 소진은 그릿, 회복탄력성, 학업적 자기효능감과 유의한 역 상관관계를 보였다. 소진에 대한 영향요인은 회복탄력성, 전공만족도, 학업적 자기효능감, 임상실습만족도로 총 변화량의 60%를 설명하였다. 본 연구를 바탕으로 COVID-19 상황에서 간호대학생의 소진을 감소시키기 위해 회복탄력성, 전공만족도, 학업적 자기효능감, 임상실습만족도를 높이기 위한 전략이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.9-15
• /
• 2023

본 연구는 신경망을 이용하여 링크 속도로부터 각 차로의 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 예측 정확도를 높이기 위해 학습 데이터 구성에 있어 3가지 사항을 고려하였다. 첫 번째는 링크의 시작점과 끝점이 연결된 14개의 링크를 포함하여 데이터 소스의 공간적 범위를 확장하였다. 또한 시간 간격을 07:00에서 22:00로 늘리고 특성 데이터에 데이터 생성 시각을 포함했다. 마지막으로 요일과 공휴일을 표시했다. 실험 결과 직진 차로는 속도 오차가 6.4km/h에서 5.0km/h로 21.9%, 우회전은 8.5km/h에서 7.4km/h로 12.9%, 좌회전은 8.7km/h에서 8.2km/h로 5.7% 감소한 것으로 나타났다. 두번째 결과로 교통 정체시 도심부 도로의 차선별 예측 정확도가 높은 것을 확인하였다. 제안한 방법의 특징은 도로 소통 상황을 차로 단위로 예측하여 도로 소통 상황을 보다 정확하게 예측한 것이다.

• 창의정보문화연구
• /
• 제5권3호
• /
• pp.307-317
• /
• 2019

본 연구는 교육대학교의 예비교사들에 대한 블록 코딩과 피지컬 컴퓨팅의 교육 사례이다. 학생들은 블록 코딩을 지원하는 '엔트리'를 통해 여러 문제를 해결하는 과정에서 코딩에 대한 친숙함을 느꼈으며 코딩 능력을 향상시켰다. 또한 학생들은 피지컬 컴퓨팅 교구의 다양한 입·출력 장치로 컴퓨팅 시스템을 구성하고 프로그래밍을 통해 사물을 제어하였고, 교육용 포트폴리오를 제작을 통해 코딩에서의 문제분석, 설계, 구현, 테스트 등의 전반적인 과정을 경험하였다. 적용된 교육 방법으로는 몰입기반 프로그래밍과 짝 프로그래밍이고, 교육의 효과성을 측정하기 위한 설문 결과, 학생들은 엔트리와 피지컬 컴퓨팅 교구를 잘 이해하였고 엔트리와 피지컬 컴퓨팅 교구를 혼합하여 학습한 것이 엔트리 단독의 코딩학습보다 효과가 더 좋았다는 응답을 하였다. 또한 피지컬 컴퓨팅 교구 학습에서 적용한 짝 프로그래밍의 효과가 좋았음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.44-51
• /
• 2005

Water flow in rivers during flood season can be 10 to 100 fold higher than normal seasons (low precipitation) in Japan and predicting flood runoff is essential for operating reservoirs with discharging gates. Abundant experiences and knowledge are requisites for operators to be able to make efficient decisions at work. This research investigated a method to transfer technical knowledge by acquiring skills and knowledge from actual dam operators and by using the information to construct an educational training system. The purpose of the research was to enable the execution of a secure and rational reservoir operation during flood period. The educational training system for reservoir operation was developed with the focuses on acquiring knowledge on hydraulics and hydrology and learning about decision making related to the reservoir operation as well as the timing of control. The system is capable of conducting education that corresponds to individual levels in each location. Of the educational training methods, a lecture method that uses textbooks is effective for the understanding of basic knowledge and concepts while a training method that uses a simulation device is essential for the practice of advanced and specialized procedures in specific fields. Simulation devices are used in operational training for airplane flight and driving cars and trains. The educational system presented here was designed to provide further assistance to those who have acquired basic knowledge and concepts through textbooks and also to at low them to perform the satisfactory operation of dam equipment. Our research proposes a method which can realize a system to acquire technical skills-the skills which are the foundation of technical knowledge and operation.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.165-171
• /
• 2019

컴퓨터 구조의 연구 결과, 특정 영역의 하드웨어를 개발하는 과정에서 가격 대 에너지 성능의 획기적인 개선이 이뤄진다고 알려져 있다. 본 논문은 인공신경망(NN)의 추론을 가속화시킬 수 있는 텐서 처리부(TPU) ASIC에 대한 분석을 수행하였다. 텐서 처리부의 핵심장치는 고속의 연산이 가능한 MAC 행렬곱셈기와 소프트웨어로 관리되는 온칩 메모리이다. 텐서 처리부의 실행모델은 기존의 CPU와 GPU의 실행모델보다 인공신경망의 반응시간 요구사항을 제대로 충족시킬 수 있으며, 수많은 MAC과 큰 메모리를 장착함에도 불구하고 면적이 작고 전력 소비가 낮다. 텐서플로우 벤치마크 프레임워크에 대하여 텐서 처리부를 활용함으로써, CPU 또는 GPU보다 높은 성능과 전력 효율을 나타낼 수가 있다. 본 논문에서는 텐서 처리부를 분석하고, 파이썬을 이용하여 모델링한 OpenTPU에 대하여 모의실행을 하였으며, 그 핵심장치인 행렬 곱셈부에 대한 합성을 시행하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.28-33
• /
• 2021

주가는 그 기업의 미래 가치의 척도이기 때문에 주가를 분석할 때 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려하여 주식을 투자한다. 기관투자자들은 종목 선정 기준을 잡기 위해서 현재 산업의 트렌드와 거시경제 지표를 보고 성장 가능한 관련 분야를 먼저 정하고 관련 기업을 선정한 후 기업에 대한 분석을 하고 목표가를 설정 후에 매수를 하고 목표가에 도달하면 매도하는 방식으로 주식 매매를 실시한다. 하지만, 일반 개인 투자자들은 경제에 대한 지식이 기관이나 외국인 투자자에 비교하여 부족하고, 기업에 대한 재무재표 분석이나 성장성에 대한 분석 없이 전문가나 지인의 추천종목을 따라 투자를 하여 기관투자자나 외국인 투자자들 보다 수익률 면에서 낮은 편이다. 따라서, 본 연구에서는 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려한 지표인 ROE를 분석하여 저평가된 종목을 선택하고, 선택된 종목의 주가 흐름을 딥러닝 알고리즘을 통하여 예측하는 연구방법을 제안하여 투기가 아닌 건전한 투자에 도움이 되기 위해 본 연구를 진행한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.313-320
• /
• 2023

반려견의 등록 누계 현황은 2016년도 107만건에서 2020년 232만건을 기록하고 있다. 매년 동물 등록이 10% 이상씩 증가하고 있고, 이에 따라 반려견을 등록 할 때 이름을 정해야 한다. 반려견 외모의 특징에 맞는 이름을 지어주고 싶지만, 이름을 정하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 반려견의 이미지를 인식하고 닮은 사물이나 음식을 기반으로 반려견의 이름을 추천해주는 시스템의 개발 내용을 기술한다. 이 시스템은 다양한 사물과 음식의 이미지를 학습한 모델을 통해 반려견의 이미지와의 유사도를 추출하고, 유사도를 기반으로 강아지의 이름을 추천해준다. 또한 결과값으로 나온 이미지 데이터를 기반으로 연관된 연상단어를 추가로 추천해줌으로써 사용자들에게 다양한 선택지를 제공하고 편의를 높이고 흥미와 재미를 높일 수 있다. 본 시스템을 통해 반려견의 이름을 짓는 고민거리를 해결하고 편하게 반려견에게 어울리는 이름을 확인할 수 있으며, 다양한 추천 이름을 통해 폭넓은 선택지를 줌으로써 사용자들의 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.888-896
• /
• 2023

항공기 착륙 시에는 정해진 절차에 따라 접근이 이루어진 다음, 활주로 중심선과 정렬하여 착륙하게 된다. 하지만 공항의 상황, 주변 항공기의 상황, 또는 관제사의 지시 등에 따라 빈번한 레이더 벡터링이 일어나기 때문에, 교통 흐름을 파악하거나, 비행 안전성을 파악하기 위해서는 항공기의 접근 패턴을 인지할 필요가 있다. 또한 최종 접근 시 활주로 중심선과 정렬하는 과정에서 과이탈이 발생하는 경우가 있는 데, 이는 이후 불안정 접근 등과 같이 보다 위험한 상황을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용하여 접근 구간에서의 항공기 궤적들의 패턴을 추출하였다. GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 김해공항 접근 항공기 궤적에 대한 클러스터링을 진행하였으며, 2019년 1년간 김해공항으로 착륙한 항공기의 데이터를 이용하였다. 클러스터 별 centroid 값을 이용하여, 총 86개의 접근 궤적 패턴을 추출하였다. 그 후 각 클러스터 내 항공기 중 최종 접근시 과이탈하는 항공기를 탐지하여 확률 분포를 계산하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제27권2호
• /
• pp.135-163
• /
• 2013

본 연구는 수학 학습 관련 긍정적 심리체험 검사지인 PPE-M을 사용하여 측정한 고등학생들의 긍정심리를 집단별로 비교하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 목적을 위하여 측정된 자료를 t검증을 통하여 영재학생과 일반학생들 사이의 차이를 살펴보았으며, 또한 학년 및 성별 변인에 따른 차이도 분석하였다. 그리고 계열 변인에 따른 차이를 살펴보기 위해서 일원변량분석(One-way ANOVA)을 실시하였다. 그 결과, PPE-M의 총점에 대하여 영재학생과 일반학생들 간의 유의미한 차이가 있었고, 통찰 정직 뿌듯함 성취감의 4가지 요소를 제외한 나머지 19개의 요소 및 5개의 영역에서도 두 집단 간의 유의미한 차이가 나타났다. 그러나 학년 간의 유의미한 차이는 없었으며, 일반계학생들의 성별에 대한 비교에서는 판단력, 통찰, 정직, 신중함, 배려, 감사와 행복, 몰입, 우월감, 성취감, 쾌감, 뿌듯함, 자기효능감의 12개의 요소를 제외한 나머지 11개의 요소에서는 유의미한 차이가 있었다. 계열에 따른 비교에서는 정직을 제외한 22개의 요소에서 유의미한 차이가 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.501-503
• /
• 2017

수도분야에서는 정수장 및 관말 관로 상의 전 공정에서 유량, 압력, 수질, 수위 등 다양한 데이터를 수집하고 있다. 수집되는 데이터는 각 정수장 DB에 저장되며, 권역별 DB에서 합쳐져 수자원공사 본사의 DB 서버에 최종 저장된다. 측정기기가 데이터를 측정하거나 여러 과정에 걸쳐 데이터가 통신될 때 다양한 이상 데이터가 발생할 수 있으며 크게 결측 데이터와 오측 데이터로 분류할 수 있다. 각각의 이상 데이터의 발생원인은 상이하다. 따라서 오측 및 결측 데이터를 검출하는 방식에는 차이가 있으나 실제 이를 정제하는 방식은 동일하다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘의 일종인 LSTM(Long Short Term Memory) 방식을 적용하여 오 결측 데이터를 자동으로 정제할 수 있는 프로그램에 대하여 고찰한다.