• 식품보건융합연구
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• 제5권1호
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• pp.1-11
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• 2019

Smoking has become one of the public health harzard affecting the world. In the UK, smoking is responsible for around one in five deaths. The illnesses caused by smoking extend beyond the well-reported links with cancer, heart disease and respiratory illnesses. Hence the research to determine the awareness of the predisposing factor to smoking among adults in sokoto metropolis. A cross-sectional form of descriptive survey research design was used for this study. This is because descriptive studies are used when the characteristics of a population are either unknown or partially known (Hennekens & Buring, 2007), and it was used by Ganley and Rosario (2013) in a related research this justified the use of similar design in a study of similar nature.Two hundred and seventy returned questionnaire was collected, analyzed using descriptive statistic of frequency count, normative percentage and grand mean; as well as inferential statistics of chi-square (${\chi}^2$). The level of significant was fixed at 0.05. Appropriate degrees of freedom were worked out. There was statistical significant influence or relationship with marital status on the predisposing factors of smoking chi-square of 19716.516 greater than the critical value 43.77297at df 30 p<0.05. There were statistical significance chi-square =27468.348 which is greater than the critical value 43.77297 at df= 30. These show that there is a relationship on gender awareness of predisposing factors to smoking rejecting the null hypotheses. The respondents across different lever/year higher institution shows that the awareness of predisposing factors of smoking there were a statistical significance difference chi-square =7168.429 (df=88) greater than critical value 102.342 rejecting the null hypotheses. There is consistent evidence that links exposure to depictions of smoking in movies and initiation of smoking in young people. Over the years television shows and films have effectively built up associations between smoking and glamour, sex and risk-taking. Social learning theory describes how we learn by example from others. We are strongly influenced by our parents, and other people we look up to, such as peers, actors and pop stars. This can lead us to emulate their behaviour and try smoking.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권50호
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• pp.239-273
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• 2018

게이머에 대한 연구는 게임의 중독성과 교육, 게이머의 심리적 주의력에 관한 주제가 많았다. 본 논문은 인지과학체계를 한 단계 높인 제임스깁슨의 이론을 바탕으로 게이머의 가상환경을 어떻게 지각하는지 연구해보았다. 깁슨의 이론은 개별적 감각수용기를 통한 자극입력이 아니라, 지각체계들간 공변성확립, 외적 불변속성 분리, 행동가능성 학습, 사건의 불변속성 분리, 선택주의 발달 같은 학습과정을 거쳐 지구환경에 대한 지각체계를 갖춘다고 보았다. 이와 같은 분석툴을 바탕으로 <배틀그라운드>게임콘텐츠의 가상환경에 대한 게이머들의 지각현상을 FGI조사방식으로 수집하고, 검증해보았다. 분석결과는 현실과 동일하게 깁슨의 지각학습과정으로 가상환경을 지각하고 있었으나 게임에서만 발견되는 지각차별성도 있었다. 게임의 목적의식이 기초가 되어 게임 내 등장하는 불변속성을 분류하는 방향으로 패턴화 지각이 발달하게 된다. 본 연구에서 FGI인터뷰를 통해 게이머의 목적의식에 기초를 둔 패턴화(유형화) 지각과정으로 정리될 수 있음을 제시한 것을 연구의 성과로 볼 수 있다. 그러나, FGI 결과만으로 게이머의 심리분석까지 구체적으로 제시할 수 없다는 연구의 한계를 노정한다. 추후에 통계분석을 통한 검증과 인과관계를 확인할 수 있는 모델 연구가 필요하다고 본다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1229-1244
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• 2017

최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.42-49
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• 2018

이 연구의 목적은 비판적 사고, 의사소통명확성에 대한 간호학생의 SBAR 이용 팀 기반 시뮬레이션 교육 효과를 연구한 비동등성 대조군 전 후 설계의 유사 실험 연구 이다. 본 연구는 경상북도 P 시에 소재한 일개 간호학과 학생으로 '기본간호학 이론 및 실습' 교과목을 수강한 학생 69(실험군 33명, 대조군 36명)명을 대상으로 2017년 10월부터 2017년 11월까지 자료수집과 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 윤진(2004)의 비판적사고 측정도구, 조혜진(2013)의 의사소통 명확성도구를 활용하여 설문 조사를 실시 하였다. 통계 분석은 SPSS 23.0을 이용하여 두 군의 동질성 검증은 Chi-square, Fisher's exact test, t-test, 효과분석은 ANCOVA로 수행되었다. 자료분석 결과는 SBAR 이용 팀 기반 시뮬레이션 교육에 참여한 그룹이 비판적사고(F=11.91, p<.001)와 의사소통명확성(F=4.40, p=.040)에서 대조군에 비해 유의하게 효과를 나타내었다. 이러한 결과를 토대로 간호학생들을 위한 SBAR 이용 팀 기반 시뮬레이션 학습은 '기본간호학 이론 및 실습' 수업시 효과적이며 간호학생들을 위한 교수법으로 권장 될 수 있음을 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권4호통권38호
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• pp.71-77
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• 2006

통계학습이론에 기반하고 있는 Support Vector Machine(SVM)은 구조적 위험 최소화원리를 바탕으로 하는 학습 알고리즘이다. 일반적으로SVM은 비선형 경계를 결정하고 자료를 분류하기 위해서 커널(kernel)을 사용한다. 그러나 기존의 커널들은 두 벡터간의 내적이나 거리차를 이용하여 유사도를 측정하기 때문에 하이퍼스펙트럴 영상분류에 효과적으로 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 분광유사도커널(Spectral similarity kernel)을 제안한다. 분광유사도 커널은 두 벡터의 거리차와 각 차이를 모두 계산하는 지역적 커널로 하이퍼스펙트럴 영상의 분광특성을 효과적으로 고려할 수 있다. 이를 검증하기 위해서 Hyperion 영상에 polynomial kernel, RBF kernel을 사용한 SVM 분류기와 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기를 적용하여 토지피복분류를 시행하였다. 분류결과를 통해서 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기가 정량적, 공간적으로 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1260-1270
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• 2005

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.22-28
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• 2010

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.157-164
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• 2020

COVID-19 (Corona Virus Desease-19)로 인해 2020년에는 국내 모든 대학이 비대면 수업을 진행하는 상황이었다. 본 연구는 이러한 비대면 수업하에서 특히 실습수업이 중요한 공과대학생들의 경우 어떤 요인들이 학업 성취도에 영향을 미치는가를 연구하고자 하는 것이다. 본 연구를 위해 D대학의 공과대학생들 대상의 학습성취도 관련 설문문항을 이용하여 회귀 모델과 경로 분석을 결합한 구조 방정식 모형을 적용하고 본 연구에서 정의한 통계적 연구가설의 타당성을 검증하고자 한다. 또한 본 연구를 통해 지속화 되고 있는 비대면 수업에서, 특히 공과대학에서 고려해야 할 요소들이 무엇인지를 제안하고자한다. 조방정식의 최적의 모형 결과 학습성취도에 직접적인 영향을 주는 요인으로 질의 및 피드백 그리고 이러닝 시스템으로 나타났다. 또한 이 두 요인은 이론수업과 실습수업이라는 매개변수를 통해 학업 성취도에 간접적으로도 영향을 주고 있음을 확인할 수 있었다.

• 의학교육논단
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• 제23권3호
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• pp.185-193
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• 2021

Students must be familiar with clinical skills before starting clinical practice to ensure patients' safety and enable efficient learning. However, performance is mainly tested in the third or fourth years of medical school, and studies using the validity framework have not been reported in Korea. We analyzed the validity of a performance test conducted among second-year students classified into content, response process, internal structure, relationships with other variables, and consequences according to Messick's framework. As results of the analysis, content validity was secured by developing cases according to a pre-determined blueprint. The quality of the response process was controlled by training and calibrating raters. The internal structure showed that (1) reliability by generalizability theory was acceptable (coefficients of 0.724 and 0.786, respectively, for day 1 and day 2), and (2) the relevant domains had proper correlations, while the clinical performance examination (CPX) and objective structured clinical examination (OSCE) showed weaker relationships. OSCE/CPX scores were correlated with other variables, especially grade point average and oral structured exam scores. The consequences of this assessment were (1) making students learn clinical skills and study themselves, while causing too much stress for students due to lack of motivation; (2) reminding educators of the need to apply practical teaching methods and to give feedback on the test results; and (3) providing an opportunity for faculty to consider developing support programs. It is necessary to develop the blueprint more precisely according to students' level and to verify the validity of the response process with statistical methods.