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간호사의 셀프리더십, 직무몰입 및 임파워먼트가 이직의도에 미치는 영향 (Effect of nurse's self-leadership, job involvement and empowerment on turnover intention)

  • 권상민;권말숙
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.152-161
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    • 2019
  • 본 연구는 간호사의 셀프리더십, 직무몰입 및 임파워먼트가 이직의도에 미치는 영향 요인을 분석하였다. D지역에 근무하는 간호사 173명을 대상으로 2017년 3월 5일부터 5월 15일까지 설문조사를 실시하였다. 분석방법은 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 연구대상자의 일반적 특징, t-test, ANOVA분석, 상관분석, 단계적 다중회귀분석(stepwise multiple regression)을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 셀프리더십 평균 평점은 3.61점, 직무몰입은 3.36점, 임파워먼트는 3.54점, 이직의도는 3.59점으로 나타났다. 이직의도에 셀프리더십, 직무몰입, 임파워먼트는 유의한 음(-)의 상관관계가 있었으며, 총 근무경력, 직위, 급여수준, 결혼상태, 직무몰입이 이직에 유의한 영향요인으로 나타났으며, 가장 영향요인이 높은 것은 총 근무경력이었다. 영향요인의 설명력은 28.7%로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 간호사의 직무몰입을 높일 수 있는 교육프로그램 개발과 간호 인력 자원을 효율적으로 관리하기 위한 병원조직 관리체계에 대한 재정비를 통해 간호사의 이직의도를 줄이는 것이 필요하다.

SKU-Net: Improved U-Net using Selective Kernel Convolution for Retinal Vessel Segmentation

  • Hwang, Dong-Hwan;Moon, Gwi-Seong;Kim, Yoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.29-37
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    • 2021
  • 본 논문에서는 안저영상의 다중 스케일 정보를 다루기 위한 딥러닝 기반의 망막 혈관 분할 모델을 제안한다. 제안 모델은 이미지 분할 딥러닝 모델인 U-Net과 선택적 커널 합성곱을 통합한 합성곱 신경망으로 안저영상에서 눈과 관련된 질병을 진단하는데 중요한 정보가 되는 망막 혈관의 다양한 모양과 크기를 갖는 특징 정보를 추출하고 분할한다. 제안 모델은 일반적인 합성곱과 선택적 커널 합성곱으로 구성된다. 일반적인 합성곱 층은 같은 크기 커널 크기를 통해 정보를 추출하는 반면, 선택적 커널 합성곱은 다양한 커널 크기를 갖는 브랜치들에서 정보를 추출하고 이를 분할 주의집중을 통해 적응적으로 조정하여 결합한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 안저영상 데이터인 DRIVE와 CHASE DB1 데이터셋을 사용하였으며 제안 모델은 두 데이터셋에 대하여 F1 점수 기준 82.91%, 81.71%의 성능을 보여 망막 혈관 분할에 효과적임을 확인하였다.

다중 애플리케이션 처리를 위한 경량 인공지능 하드웨어 기반 통합 프레임워크 연구 (A Study of Unified Framework with Light Weight Artificial Intelligence Hardware for Broad range of Applications)

  • 전석훈;이재학;한지수;김병수
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.969-976
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    • 2019
  • 경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.

수문 모형의 활용을 통한 국내 수자원 취약성 평가 (Water resource vulnerability assessment of South Korea using hydrological model)

  • 원광재;정은성;김수현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.264-264
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    • 2015
  • 최근 기후변화는 우리 삶에 다양한 영향을 미치고 있으며, 이에 따른 수문순환 변화 역시 자명하게 받아들이고 있다. 이에 따라 수자원 취약성 평가 및 대책에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있는 실정이다. 하지만 국내의 경우 전체 유역에 대한 수자원 취약성 평가 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 총 12 수계인 한강, 안성천, 금강, 삽교천, 영산강, 섬진강, 탐진강, 만경강, 동진강, 낙동강, 태화강, 형산강 유역에 대한 수자원 취약성 평가를 실시하였다. 평가 방법으로는 장기간에 걸친 다양한 토양의 특징, 토지이용, 관리상태의 변화에 따른 크고 복잡한 유역의 유출량을 추정하기 위해 개발된 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 수문 모형을 구축하였고, 유출 관련 매개변수 최적화 작업은 SWAT-CUP 모형을 이용하였다. 최적화된 매개변수의 적용을 통해 각 유역별 유출량을 산정하였다. 그 결과 2009년과 2011년은 한강, 낙동강, 금강, 영산강순 이였으며, 2010년은 낙동강, 한강, 금강, 영산강순 이였다. 면적별 유출량인 비유량(specific discharge)을 산정한 결과, 2009년에는 영산강, 낙동강, 금강, 한강순 이며, 2010년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이였으며, 2011년에는 금강, 한강, 영산강, 낙동강 순을 보였다. 또한, 인구당 유출량 산정 결과 2009년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이며, 2010년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이며, 2011년에는 영산강, 금강, 낙동강, 한강순 이었다. 이를 바탕으로 국내 총 12 수계에 대한 수자원 취약성을 산정해보았다. 대응변수는 이수의 수요 및 공급적인 측면에서 구분하였으며, 사회/경제, 물 이용, 환경, SWAT으로 구성하였습니다. 수자원 취약성 평가를 위해 다기준의사결정기법(MCDM, Multi-Criteria Decision Making) 중 하나인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)기법을 사용하였다. 산정 결과 삽교천, 동진강, 형산강, 안성천, 섬진강, 만경강, 낙동강, 영산강, 태화강, 금강, 한강, 탐진강 순 이였다. 본 연구 결과는 향후 다중 공간에 구축한 고해상도 모형을 통해 국내 수문상황 진단 및 고해상도 미래 수문 시나리오 생산을 통한 수자원 관리에도 활용될 전망이며, 기후변화 취약성 평가를 위한 지표 개발에 이용될 예정이다.

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Bézier 곡선을 이용한 고효율 복합재료 블레이드의 다중 최적 구조 설계 (Highly Efficient Structural Optimization of Composite Rotor Blades Using Bézier Curves)

  • 배재성;정성남
    • Composites Research
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    • 제33권6호
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    • pp.353-359
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    • 2020
  • 본 연구에서는 매개변수곡선의 일종인 Bézier 곡선을 이용한 단면해석법을 개발하고, 이를 이용한 블레이드 최적구조설계 프레임워크를 구성하였다. 개발된 단면해석기법은 기존의 직선 세그먼트를 이용한 중심선기반 단면해석법의 효율성을 유지하면서 고형 블레이드 단면에 대한 해석이 가능한 특징이 있다. 본 연구에서 제안한 단면해석법을 예제 블레이드에 적용하고 구조 최적설계를 수행하여 설정된 구속조건을 모두 충족함과 동시에 기준형상대비 약 52% 질량이 감소된 최적 블레이드 형상을 도출하였다. 최적설계에는 총 19개의 블레이드 단면을 고려하였으며, 결과를 도출하는 데 대략 1시간 정도의 계산시간이 소요되었다. 본 연구를 통해 개발된 단면해석 기법과 최적설계 프레임워크의 효율성을 확인하였다.

마이크로그리드에서 강화학습 기반 에너지 사용량 예측 기법 (Prediction Technique of Energy Consumption based on Reinforcement Learning in Microgrids)

  • 선영규;이지영;김수현;김수환;이흥재;김진영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.175-181
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    • 2021
  • 본 논문은 단기 에너지 사용량 예측을 위해 인공지능 기반의 접근법에 대해 분석한다. 본 논문에서는 단기 에너지 사용량 예측 기술에 자주 활용되는 지도학습 알고리즘의 한계를 개선하기 위해 강화학습 알고리즘을 활용한다. 지도학습 알고리즘 기반의 접근법은 충분한 성능을 위해 에너지 사용량 데이터뿐만 아니라 contextual information이 필요하여 높은 복잡성을 가진다. 데이터와 학습모델의 복잡성을 개선하기 위해 다중 에이전트 기반의 심층 강화학습 알고리즘을 제안하여 에너지 사용량 데이터로만 에너지 사용량을 예측한다. 공개된 에너지 사용량 데이터를 통해 시뮬레이션을 진행하여 제안한 에너지 사용량 예측 기법의 성능을 확인한다. 제안한 기법은 이상점의 특징을 가지는 데이터를 제외하고 실제값과 유사한 값을 예측하는 것을 보여준다.

소비자의 페이스북 바이럴 광고 구전의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 (Factors Influencing Consumer's Sharing Intent of Facebook Viral Advertising)

  • 허서정;조창환
    • 광고학연구
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    • 제28권3호
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    • pp.53-81
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    • 2017
  • 온라인 동영상 광고 시장의 성장으로, 바이럴 광고가 주목받고 있다. 소비자, 기업, 콘텐츠, 네트워크는 바이럴 광고를 구성하는 네 가지 차원이다. 본 연구는 각 차원에 속한 세부요인들이 바이럴 광고 구전의도에 미치는 영향을 검증하였다. 수집한 설문자료에 대한 다중회귀분석을 실시한 결과, 바이럴 광고 구전의도에 유의미한 영향을 미치는 요인은 콘텐츠 차원의 설득의도, 기업 차원의 기업-광고이미지 관련성, 소비자 차원의 인지된 자기표현, 그리고 네트워크차원의 교량적 사회 자본으로 나타났다. 콘텐츠 차원의 사회적가치와 네트워크 차원의 결속적사회자본은 유의미한 영향력을 보이지 않았다. 결과적으로 바이럴 광고가 설득의도를 적게 나타낼수록, 광고 이미지와 기업의 이미지 관련성이 높을수록, 소비자가 광고를 공유함으로써 자신의이미지를 원하는대로 표현할 수 있다고 인지할수록, 그리고 소비자가 교량적 사회자본을 많이가지고 있을수록 바이럴 광고에 대한 공유의도를 높게 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 바이럴 광고 구전의도를 주제로 진행한 첫 번째 실증적인 연구이며, 바이럴 광고의 정의와 특징을 체계적으로 정리하여 다양한 차원의 요인들이 바이럴 광고 구전의도에 미치는 영향력을 통합적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 기존의 온라인 구전 관련 연구에서는 드물게 할당표집을 사용하였고, 설문 영상으로 현재 바이럴 광고 소재로 가장 많이 사용되고 있는 감동 소재와유머 소재를 사용한 각각의 영상 두 개를 선정하여 결과의 일반화 가능성을 높였다.

다차원 데이터의 군집분석을 위한 차원축소 방법: 주성분분석 및 요인분석 비교 (A dimensional reduction method in cluster analysis for multidimensional data: principal component analysis and factor analysis comparison)

  • 홍준호;오민지;조용빈;이경희;조완섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.135-143
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    • 2020
  • 본 논문은 농식품 소비자패널 데이터에서 소비자의 유형을 나눌 때에 변수간 연관성이 많은 장바구니 분석에서 전처리 방법과 차원축소의 방법을 제안한다. 군집분석은 다변량 자료에서 관측 개체를 몇 개의 군집으로 나눌 때 널리 사용되는 분석기법이다. 하지만 여러 개의 변수가 연관성을 가진 경우에는 차원축소를 통한 군집분석이 더 효과적일 수 있다. 본 논문은 1,987 가구를 대상으로 조사한 식품소비 데이터를 K-means 방법을 사용하여 군집화하였으며, 군집을 나누기 위해 17개의 변수를 선정하였고, 17개의 다중공선성 문제와 군집을 나누기 위한 차원축소의 방법 중 주성분 분석과 요인분석을 비교하였다. 본 연구에서는 주성분분석과 요인분석 모두 2개의 차원으로 축소하였으며 주성분분석에서는 3개의 군집으로 나뉘었지만 분석하고자 하였던 소비 패턴에 대한 군집의 특성이 잘 나타나지 않았으며 요인분석에서는 분석가가 보고자 하는 소비 패턴의 특징이 잘 나타났다.

딥러닝 기반의 다중 클라우드 환경에서 빅 데이터의 안전성을 보장하기 위한 비대칭 데이터 저장 관리 기법 (Asymmetric data storage management scheme to ensure the safety of big data in multi-cloud environments based on deep learning)

  • 정윤수
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권3호
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    • pp.211-216
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    • 2021
  • 분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송·수신되는 빅데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송·수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 n개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.

셀룰라 IoT 네트워크를 위한 파일럿 지원 기회적 전송 기반 임의 접속 기법 (A Random Access based on Pilot-Assisted Opportunistic Transmission for Cellular IoT Networks)

  • 김태훈;채승호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권10호
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    • pp.1254-1260
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    • 2019
  • 최근 5세대 이동통신 시스템은 4차 산업혁명의 핵심 요소로 큰 주목을 받고 있다. 본 논문에서는, 이동통신 시스템에서 사물인터넷 시나리오를 지원하기 위해 파일럿 지원 기회적 전송 기반의 새로운 임의 접속 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 임의 접속 절차 3단계에서 데이터 패킷을 전송할 때 다수 개의 상향링크 자원 중 하나의 자원을 임의로 선택하여 기회적 전송을 하는 동시에 데이터 복호를 위해 각 데이터 패킷에 다중화하는 상향링크 파일럿 신호 또한 임의로 선택하게 함으로써 패킷 충돌 확률을 획기적으로 낮추는 것을 주요 특징으로 한다. 확률 모델을 이용하여 패킷 충돌 확률 및 상향링크 자원 효율 관점에서 제안한 기법을 수학적으로 분석 하고, 모의실험을 통해 분석의 유효성을 확인하고 제안 기법의 우수성을 입증한다.