• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.287-293
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• 2021

본 연구는 장애인복지관 종사자의 전문성인식이 이직의도에 미치는 영향과 자아효능감의 매개효과를 검증하였다. 대전/충남의 장애인복지관 14개소의 종사자 356명에 대한 설문조사 결과를 분석하였다. SPSS/AMOS 18.0을 사용하여 빈도분석, 신뢰도 및 상관관계, 부트스트랩 등의 분석을 실시했다. 종사자들의 전문성인식의 이직의도에 대한 유의미한 영향과 자아효능감의 매개효과가 확인되었다. 분석결과를 근거로 하여 장애인복지관 종사자들의 이직의도를 감소시킬만한 몇 가지 방안을 제시하고자 한다. 첫째, 종사자들의 전문성인식을 높이기 위해 전문성을 향상시킬 수 있는 교육과 프로그램의 활성화, 처우수준의 개선, 기관 내부에 사회적 지지 체계의 구축 등이 요구된다. 둘째, 종사자들의 자아효능감을 향상시키기 위한 차원에서 종사자들과 관계인들 사이에 긍정적이고 존중하는 신뢰관계의 구축, 슈퍼바이저의 역량강화와 역할, 셀프리더십의 함양 등이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.59-65
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• 2024

본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반 옷감 시뮬레이션에서 계산이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU 기반으로 가속화하는 방법을 소개한다. CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반 병렬 최적화를 위해, 본 논문에서는 1) GPU에서 BVH(Bounding Volume Hierarchy) 트리를 효율적으로 구축, 업데이트 및 순회하는 방법을 제안하고, 2) 삼각형 메쉬 기반에서는 R-Triangle(Representative-Triangle) 기법을 GPU에서 최적화하여 프리미티브 충돌 검사를 최소화한다. 결과적으로, 제안된 방법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체 충돌을 CPU기반 알고리즘에 비해 빠르고 효율적으로 처리할 수 있으며, 다양한 장면에서 실험한 결과 5배~10배정도 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 BVH를 GPU에서 최적화했기 때문에 BVH를 기반으로 활용하는 다양한 알고리즘과 분야에 쉽게 통합이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8596-8607
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• 2015

본 연구는 다문화아동과 일반아동의 학업자아와 사회자아의 영향요인을 비교하는 서술적 조사 연구이다. 본 연구대상자는 초등학생 4-6학년 다문화아동 285명과 일반아동 223명으로 자료수집 기간은 2014년 2월 20일부터 5월 20일까지 3개월 동안 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 23.0을 이용하여 기술통계, t-test, Pearson correlation coefficients, enter multiple regression으로 분석하였다. 연구결과 다문화아동은 일반아동에 비해 학업자아, 사회자아, 부모애착, 사회적지지, 학교생활적응의 평균값이 유의하게 낮았고, 정신건강 수준도 낮았다. 다문화아동의 학업자아에 영향을 미치는 요인들은 학습활동(${\beta}$=.298), 사회적 부적응(${\beta}$=-.218), 의사소통(${\beta}$=-.196), 신뢰감(${\beta}$=.167) 순으로 학업자아를 42.2% 설명하는 것으로 나타났다. 사회자아에 영향을 미치는 요인으로는 친구지지(${\beta}$=.285), 교우관계(${\beta}$=.187), 사회적 부적응(${\beta}$=-.172), 우울요인(${\beta}$=-.139) 순으로 사회자아를 46.3% 설명하였다. 본 연구에서 밝혀진 학업자아와 사회자아의 영향요인들은 향후 학령기 아동의 자아개념 증진프로그램에 활용될 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제17권2호
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• pp.109-118
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• 2017

이 연구는 부사관과 학생들이 자각하는 지지가 셀프리더십 욕구와 어떤 인과관계가 있는지를 살펴보고, 이러한 셀프리더십 욕구를 매개변수로 학생들의 임용행동과의 인과관계를 규명하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해 부산지역의 남녀 대학 학생 부사관과 전공 학생을 편의표본추출법을 사용하여 362명의 학생을 추출하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 모형을 설정한 다음 구조방정식모형(SEM)을 통하여 변인간의 인과적 관계를 규명하였다. 이상과 같은 연구방법과 연구모형 검증을 기초로 하여 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 셀프리더십이 진로신념에 미치는 영향에서 진로계획 명확성에서는 확인 중심적 전략(+), 목표 중심적 전략(+), 독립적 자기신뢰에는 확인 중심적 전략(+), 건설적 사고전략(+), 자책 중심적 전략(+), 진로 유연성에서는 자연적 보상전략(+), 건설적 사고전략(+), 전문능력향상은 확인 중심적 전략(+), 자책 중심적 전략(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 셀프리더십이 전공만족도에 미치는 영향에서 일반만족에서는 자연적 보상전략(+), 교과만족에서는 자연적 보상전략(+), 목표 중심적 전략(+), 인식만족에서는 자연적 보상전략(+), 목표 중심적 전략(+)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 진로신념이 전공만족도에 미치는 영향에서 일반만족에서는 진로계획 명확성(+), 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 전문능력향상(+), 교과만족에서는 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 전문능력 향상(+), 인식만족에서는 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 진로계획명확성(+)이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.85-91
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• 2020

최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물 객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 영재교육연구
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• 제13권2호
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• pp.73-94
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• 2003

본 연구는 과학영재아동의 개인 및 일상생활에서의 적응수준, 성별에 따른 적응, 자기지각 및 사회적 지지의 차이를 파악하며, 스트레스와 적응과의 관계와 그들의 스트레스에 영향을 미치는 자기지각 및 사회적 지지 수준을 살펴보고자 하였으며, 연구결과로는 첫째, 과학영재아동의 개인적응, 사회적응, 자기지각과 교사지지는 일반아동의 이러한 능력보다 높은 것으로 나타났으며, 부적응, 부모지지, 친구지지는 과학영재아동이 일반아동보다 낮게 나타났다. 둘째, 과학영재아동의 자기기획, 편견, 사회적 역량, 행동품행역 량, 자아가치감, 부모지지, 교사지지, 학교친구지지는 성별에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 과학영재아동의 성취동기, 자기기획, 애착 및 사회적 긍정성은 스트레스와 유의미한 부적상관이 있는 것으로 나타났다. 넷째, 과학영재아동의 사회적 역량, 운동역량, 신체외모역량, 행동품행역량, 자아가치감 및 사회적 지지와 스트레스는 유의미한 부적 상관이 있는 것으로 나타났다. 과학영재아동의 자아가치감에 영향을 미치는 변인은 교사지지($\beta$=.26), 친한친구지지($\beta$=.25), 부모지지($\beta$=.21), 학교친구지지($\beta$=.21)순이고 이들의 설명력은 41%이었다. 또한 과학영재아동의 스트레스에 영향을 미치는 변인은 부모지지($\beta$=-.32),친한친구지지($\beta$=-.28), 자아가치감($\beta$=-.28)순이고 이중 부모지지가 가장 예측력이 큰 변인이었으며, 이들의 설명력은 38%이었다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.111-130
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• 2024

본 연구는 국내의 금형 관련 기업체에 근무하는 종사자들을 대상으로 직무만족을 매개로 하여 셀프리더십이 조직몰입에 영향을 미치는지를 규명하는 것에 그 목적이 있다. 국내의 금형 관련 기업체에 근무하는 종사자들을 대상으로 3개월의 기간 동안 설문지를 온라인으로 표집 하였다. 응답한 설문지는 총 209부로 모두 최종 분석에 사용하였으며, 측정도구는 셀프리더십, 조직몰입, 직무만족으로 설문지를 구성하여 사용하였다. 통계분석은 SPSS 21.0 프로그램으로 실시 하였다. 국내의 금형 관련 기업체에서 근무하는 종사자들의 조기이직 문제와 직무역량 향상을 위해서 셀프리더십이 조직몰입 및 직무만족에 미치는 영향과 직무만족을 매개로 하여 셀프리더십이 조직몰입에 영향을 주는지 검증하였다. 검증결과 셀프리더십은 조직몰입과 직무만족에 유의한 영향을 미쳤으며, 직무만족은 셀프리더십과 조직몰입간에 완전매개효과가 있음을 증명 하였다. 이것은 셀프리더십이 강하고, 직무만족이 높을수록 조직몰입에 미치는 영향이 크다는 것을 입증 하였다. 이로서 기업이나 협회에서 금형관련 종사자를 대상으로 셀프리더십 교육을 시행할 수 있는 토대를 마련하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제23권2호
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• pp.131-157
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• 2017

자비명상은 자기 자신으로부터 시작하여 다른 사람들에게 자애와 연민의 마음을 불러일으키는 수련법으로 근래 다양한 치료적 장면에서 많이 활용되고 있다. 한편 수치심은 부정적 자기개념을 포함하는 무의식적이고 암묵적인 정서라고 알려져 있다. 수치심은 자기에 대한 부정적 평가를 포함하고 있기 때문에 자비명상 중에 수치심이 높은 사람들은 자신에 대한 자비의 마음을 불러일으키기 어려워한다는 주장이 제기되어 왔다. 본 연구에서는 수치심의 이런 특징이 자비명상수련 대상에 따라 어떤 영향을 주는지를 살펴보았다. 이를 위해, 자비명상을 자애명상과 연민명상으로 나누어 두 개의 실험을 실시하였다. 실험 1은 자애명상 실험으로서 참가자(N = 108)들을 자기를 대상으로 한 자기-자애 처치와 긍정적 타인을 대상으로 한 타인-자애 처치에 무선 할당하였다. 이들에게 8분간의 처치를 가하고 수치심에 따라 지시문에 대한 저항감과 몰입도에 차이가 있는지를 알아보았다. 실험 2(N = 116)는 연민명상 실험으로서 실험 1에서의 자애명상 처치를 연민명상 처치로 바꾸어 유사한 절차에 따라 실험을 실시하였다. 두 가지 실험을 행한 이유는 자애심과 연민심에 심리학적 차이가 있을 것이라는 가정 때문이었다. 실험 1의 결과, 수치심이 높을수록 자기-자애명상 지시문에 대한 저항감을 크게 느끼는 것으로 나타났으나, 타인-자애명상 지시문에 대해서는 수치심의 영향이 없었다. 실험 2의 결과 역시, 수치심이 높을수록 자기-연민명상 지시문에 대한 저항감을 더 크게 경험하는 것으로 나타났으나, 타인-연민명상 지시문에 대해서는 수치심의 영향이 없었다. 이러한 결과에 대해, 수치심 정서의 특징과 관련하여 논의하였으며, 부정적 자기개념을 가진 사람들에게 자비명상을 적용할 때에 고려할 사항들에 대하여 논의하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1868-1870
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• 2006

Neural network is used in many fields of control systems, but input-output patterns of a control system are not easy to be obtained and by using as single feedback neural network controller. And also it is difficult to get a satisfied performance when the changes of rapid load and disturbance are applied. To resolve those problems, this paper proposes a new algorithm which is the neural network controller. The new algorithm uses the neural network instead of activation function to control object at the output node. Therefore, control object is composed of neural network controller unifying activation function, and it supplies the error back propagation path to calculate the error at the output node. As a result, the input-output pattern problem of the controller which is resigned by the simple structure of neural network is solved, and real-time learning can be possible in general back propagation algorithm. Application of the new algorithm of neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and it shows the robust performance for rapid load change and disturbance. The proposed control algorithm is implemented on a high speed DSP, TMS320C32, for the speed of 3-phase induction motor. Enhanced performance is shown in the test of the speed control.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.805-810
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• 2018

산란파 감소 등의 목적으로 PEC 상에 코팅된 매질은 임피던스 경계조건을 사용하여 효과적으로 모델링되며, Yan이 제안한 SDIE 방법을 이용하여 임피던스 경계조건 MLFMM 방법을 쉽게 구현할 수 있다. SDIE MLFMM 방법은 매질의 임피던스가 불균일한 경우에도 적용될 수 있으나, PEC 또는 PMC 영역을 포함할 경우에는 결과가 부정확해질 수 있다. 본 논문에서는 Yan의 SDIE MLFMM 방법을 변형하여 PEC 또는 PMC 영역을 포함하는 불균일 임피던스 매질을 효율적으로 해석할 수 있는 방법을 제안하고, 그 정확도를 시뮬레이션으로 검증한다.