• 제목/요약/키워드: non-learning term

검색결과 86건 처리시간 0.029초

2020년도 1학기와 2021년도 1학기 원격수업에 대한 중간 강의평가 비교: 대구지역 D 전문대학을 대상으로 (Comparison of the Mid-term Evaluation of Distance Lectures for the First Semester of 2020 and the First Semester of 2021: Targeting D Colleges in the Daegu Area)

  • 박정규
    • 한국방사선학회논문지
    • /
    • 제15권5호
    • /
    • pp.675-681
    • /
    • 2021
  • 최근 교육부는 원격수업 교과목에 대한 학생 강의평가를 학기당 2회 이상 실시하여야 하며, 그 결과를 학생에게 공개하여야 한다고 원격수업 운영규정에 명시되어 있다. 따라서 D 전문대학을 그 대상으로 강의 평가를 2020년도 1학기와 2021년도 1학기와 비교하였다. 원격수업 중간강의 객관식 평가 결과, 전체 평균은 2020년도 1학기 원격수업 중간강의 평가 전체 점수가 4.1819에서 2021년도 1학기 중간강의 평가 점수는 4.4000으로 증가하여 나타났다. 2020년도 1학기의 경우 코로나 19로 인하여 전면 비대면 수업이었으나, 2021학년도 1학기의 경우 대면 수업이 증가하였다. 2020년도 1학기에는 전반적인 만족도가 4.18점에서 2021년도 1학기에는 4.39점으로 상승하였다. 상위권 3%와 하위권 3%의 화면구성, 음향 및 화질, 재생시간, 얼굴출현, 강의자료제공, 활용빈도도 상승하였다. 우려했던 LMS 교체로 인한 변화에도 불구하고 학생들의 출석률, 과제, 시험 제출률도 전 연도에 비해 상승하였다. 2020년도 1학기 원격수업 중간강의 평가와 2021년도 1학기 원격수업 중간강의 평가 대응표본 검정결과, Best 3% 이내의 경우 유의확률이 0.000으로서 0.05 미만이므로 ' 두 점수의 차이가 같다.'는 귀무가설이 기각되어 2020년도 1학기에 비해 2021학년도 Best 점수가 유의하게 높아졌음을 알 수 있다. 또한 Worst 3% 이내의 경우 유의확률이 0.000으로서 0.05 미만이므로 '두 점수의 차이가 같다'는 귀무가설이 기각되어 2020년도 1학기에 비해 2021학년도 Worst 점수가 유의하게 높아졌음을 알 수 있다.

적응형 부스팅을 이용한 파산 예측 모형: 건설업을 중심으로 (Bankruptcy Forecasting Model using AdaBoost: A Focus on Construction Companies)

  • 허준영;양진용
    • 지능정보연구
    • /
    • 제20권1호
    • /
    • pp.35-48
    • /
    • 2014
  • 2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

기업의 교육지향성이 기술혁신과 기업성과에 미치는 영향 : 대 중국 투자 한국기업을 중심으로 (The Impact of Education-Orientation on Technology Innovation and Company Outcome : Focusing on Korean Companies in China)

  • 김정훈;임용택
    • 한국전자거래학회지
    • /
    • 제19권4호
    • /
    • pp.231-249
    • /
    • 2014
  • 국우리는 흔히 21세기가 세계화와 지방화가 동시에 진행되는 글로컬라이제이션(Glocalization)의 시대라고 말하고 있다. 더구나 스마트폰(Smart Phone)의 빠른 보급과 SNS(Social Network Service)의 광범위한 사용으로 인하여 이 시대에는 글로벌 정보 및 지역 정보의 다양한 활용능력이 기업 경쟁력에 미치는 영향력이 지속해서 증대되었으며, 상거래의 형태도 과거의 고전적 방법의 제조나 유통에서 벗어나 전자 상거래를 통한 직접 혹은 간접적인 거래가 급속하게 파급되어져 가고 있는 실정이다. 이러한 새로운 트렌드(Trend)에 적응하는 교육지향성이 정보의 활용 능력을 극대화하여 기술혁신을 주도하는 중요한 요소로 부상하게 되었고, 궁극적으로는 기업의 성과에 영향을 미친다고 하겠다. 본 논문에서는 대 중국 한국투자기업의 교육지향성이 기업의 기술혁신 및 기업성과에 중장기적으로 미치는 영향력을 파악하여, 궁극적으로는 중국에 특화된 기술을 개발하는 기업경영 전략의 기초 자료를 도출하고자 한다. 따라서 본 연구는 연구대상으로서 중국투자기업만을 다루며, 연구문제로서 기술혁신성에 미치는 영향요인 검증과 기술혁신이 기업성과에 미치는 영향을 다루었다. 제 I 장은 서론이며 제 II장에서는 이 논문의 연구대상인 중국투자기업의 특성과 현황을 살펴본 후에, 이 논문의 실증 연구모형의 주요 변인인 학습지향성, 기술혁신, 기업성과의 개념과 의의를 살펴보고 각각에 대한 선행연구들을 정리하였다. 제 III장에서는 이 논문에서 채택한 연구모형과 설문조사에서의 조사 대상 및 방법, 조사 가설, 각 변인의 조작적 정의, 설문지 구성, 분석 방법 등을 설명하였다. 제 IV장에서는 설문조사 결과를 토대로 앞장에서의 연구가설을 검증하였고, 제 V장에서 나타난 이 논문의 연구결과는 기술혁신성에 대한 인식도가 상대적으로 높게 나타났으며 학습지향성과 기술혁신성은 모두 성과와 유의한 상관관계를 갖는 것으로 나타났고, 학습지향성은 기술혁신성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 학습지향성과 기술혁신성은 각각 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 연구되었다.

간호학사 편입학제도의 교과과정 비교분석 (Comparative analysis of RN-BSN Program in Korea and U. S. A.)

  • 이옥자;김현실
    • 한국간호교육학회지
    • /
    • 제3권
    • /
    • pp.99-116
    • /
    • 1997
  • In response of the increasing demand for professional degree in nursing, some university in Korea offers RN-BSN program for R. N. from diploma in nursing. However, RN-BSN program in Korea is in formative period. Therefore, the purpose of this survey study is for the comparative analysis of RN-BSN curriculum in Korea and U.S.A. In this study, subjects consisted of 18 department of nursing in university and 5 RN-BSN programs in Korea and 18 department of nursing in university and 12 RN-BSN programs in U.S.A. For earn the degree of Bachelor of Science in Nursing, the student earns 134 of mean credits in U.S.A., whereas 150.3 of mean credits in Korea. The mean credit for clinical pratice is 30.1 in U.S.A., whereas 23.9 in Korea. Students are assigned to individually planned clinical experiences under the direction of a preceptor in U.S.A. In RN-BSN program, total mean credits through lecture and clinical practice for earn the degree of BSN is 35.5(lecture : 27.7, practice ; 7.8)in U.S.A., whereas,48.1 (lecture;42.1, practice;6.0) in Korea. RN-BSN program can be taken on a full-or-part time basis in U.S.A., whereas didn't in Korea. Especially, emphasis is place on the advanced nursing practicum that focus on the role of the professional nurse in providing health care to individuals, families, and groups in community setting in U.S.A. 27.7 of mean credits was earned through lecture in U.S.A., whereas 42.1 of mean credits in Korea. It means that RN-BSN program in Korea is the lesser development in teaching method and appraisal method than in U.S.A. Students of RN-BSN program in U.S.A. can earns credit through CLEP, NLN achievement test, portfolio review session etc as well as lecture. Therefore, the authors suggests some recommendations for the development of curriculum of RN-BSN program in Korea based on comparative analysis of RN-BSN curricula in U.S.A. and Korea. 1. The curriculum of RN-BSN Program in nursing was required to do some alterations. Nursing care, today, is complex and ever changing. According to change of public need, RN-BSN curriculum intensified primary care program in community setting, geriatric nursing, marketing skill, computer language. 2. The various and new methods of earning credit should be developed. That is, the students will earn credits through the transfer of previous nursing college credits, accredited examination of university, advanced placement examination, portfolio review session, case study, report, self-directed learning and so on. Flexible teaching place should ile offered. 3. Flexible teaching place should be offered. The RN-BSN curriculum should accommodate each RN student's geographical needs and school/work schedule. Therefore, the university should search a variety of teaching places and the RN students can obtain their degrees comfortably throughout the teaching place such as lecture room inside the health care agency and establishment of the branch school in each student's residence area. 4. The RN-BSN program should offer a long distance education to place-bound RN student in many parts of Korea. That is, from the main office of university, the RN-BSN courses are delivered to many areas by Internet, EdNet (satellite telecommunication) and other non-traditional methods. 5. For allowing RN student to take nursing courses, program length should be various, depending upon the student's study/work schedule. That is, the various term systems such as semester, three terms, quarter systems and the student's status like full time or part time should be considered. Therefore, the student can take advantage of the many other educational and professional opportunities, making them available during the school year.

  • PDF

서비스주의 법제도 구조와 운용 연구 (A Servicism Model of the New Legal System)

  • 김현수
    • 서비스연구
    • /
    • 제11권4호
    • /
    • pp.1-20
    • /
    • 2021
  • 본 연구는 서비스주의 경제, 정치행정, 사회교육 시스템을 구현하는 바탕이 되는 법제도 모델 도출을 위해 수행되었다. 지난 역사시대 5천여년간 인류의 법제도 운용 경험을 토대로 미래 인류사회를 지속가능하게 할 새로운 법제도 모델을 도출하였다. 인류 역사에서 시도된 여러 법제도 시스템을 통해 현대사회에 바람직한 법제도시스템의 구조를 설계하였다. 좋은 법제도가 인간의 비이성과 비상식에 의해 얼마나 오용되어 왔고 오용되고 있는지를 경험한 인류사회는 실패를 통해 교훈을 얻어 법제도 패러다임 자체를 바꾸는 노력을 할 필요가 있는 것이다. 현재 법제도시스템의 문제점을 근본적 차원에서 분석하였다. 정의와 공정이 바로 서지 못하는 근본 원인을 분석하고, 새로운 법제도 시스템을 설계하였다. 본 연구는 장기적으로 정의와 공정사회를 구현할 수 있도록 법제도시스템의 기반을 도출하였다. 인류사회가 오래도록 행복할 수 있는 법제도 개선 모델을 제안하였다. 이를 위해 사상적 차원에서 법제도시스템의 근본 역할을 분석하고 현재 법제도의 문제점을 제시하였다. 또한 인간의 본성에 대한 근본 가정상의 문제점을 분석하고, 개선된 가정을 제시하였다. 현재 법제도시스템의 구조적 체계를 분석하고 새로운 구조를 제시하였다. 새로운 구조에 의한 새로운 법제도 운용 방안을 제시하였다. 새로운 법제도시스템은 서비스주의 시스템으로 명명되었다. 모든 대립자들간의 철저한 견제와 균형이 중심이 되는 모델이기 때문이며, 단순 선형 1차원 법제도시스템이 아니라 다차원적 법제도시스템이기 때문이고, 또한 인간의 비이성과 욕망을 뚜렷하게 인정하는 관점이기 때문이다. 새로운 시스템은 법치와 비법치의 대립, 성선설과 성악설의 대립, 법제정 운용자와 피운용자간의 대립, 권력자와 일반시민간의 대립 등을 모두 반영하는 모델이다. 현 법제도에서 새로운 법제도시스템으로 전환하는 구체적인 방안에 대한 후속 연구가 필요하다.

관심 문자열 인식 기술을 이용한 가스계량기 자동 검침 시스템 (Automatic gasometer reading system using selective optical character recognition)

  • 이교혁;김태연;김우주
    • 지능정보연구
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.1-25
    • /
    • 2020
  • 본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.