• 한국음향학회지
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• 제41권1호
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• pp.52-57
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• 2022

어음은 복잡한 정현파들의 합으로 구성된다. 본 논문은 정현파 모델을 인공와우 시뮬레이션에 적용하여 인공와우 사용자의 전기 청각 인지 메커니즘을 정상 청력인의 음향 청각 인지 메커니즘과 비교하였다. 이를 위해 정상 청력을 지닌 14명의 성인들이 본 연구에 참여하였다. 2, 4, 6, 8개의 정현파 성분만을 추출하는 정현파 모델이 적용된 문장과 정현파 모델과 인공와우 시뮬레이션(8 채널 보코더)이 함께 적용된 문장에 대한 어음인지도 검사를 실시하였다. 연구결과, 인공와우 시뮬레이션이 함께 적용된 정현파 문장에서 통계적으로 낮은 어음인지도를 보였으며, 특히 적은 수(2개)의 정현파 성분에서 큰 차이를 보였다. 본 연구는 정현파 모델에 대한 인공와우 사용자의 전기 청각 인지 패턴의 특성을 제시하며, 인공와우 어음처리 알고리즘의 개발에 대한 기초 자료를 제공한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.121-133
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• 2021

본 연구는 홉스테드의 집단적 문화가 개인의 봉사정신에 미치는 영향 및 개인의 공감능력의 매개효과를 확인하는데 목적을 두고 분석하였다. 봉사활동과 관련된 요인들은 다양하지만 본 연구에서는 집단적문화와 개인의 공감능력 요인의 봉사활동과의 연관성을 밝혀보고자 하였다. 홉스테드의 문화차원인 집단적 문화는 아시아국가에서 높게 나타났으며 대부분의 관련 선행연구는 국가별 차원에서 분석되었다. 본 연구는 문화적 차원을 개인적 차원으로 설문화한 Yoo's Cultural Value Scale (CVSCALE)을 일본 IT계 대기업 직원들 220명 대상으로 자기기입식 설문지를 온라인으로 3주동안 수집, SPSS 21.0을 통해 통계분석 했으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 일본의 집단문화는 봉사활동에 긍정적(+) 영향을 미친다는 결과가 확인되었다. 둘째, 개인의 공감능력이 집단적문화와 봉사활동을 완전 매개한다는 결과를 발견할수 있었다. 본 연구 결과를 통해 개인의 집단적 문화성향이 봉사활동에 긍정적 영향, 즉 조직에 긍정적 영향을 준다는 점을 검증하였다. 본 연구를 통해 최근 개인적 문화성향이 강해진 일본에서도 집단적 문화성향과 공감능력이 봉사활동의 선행요인이란 새로운 시사점을 제공하였으며 개인의 공감능력 훈련 및 교육을 제도화하여, 개인 및 그룹차원의 성과를 향상하도록 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권1호
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• pp.45-51
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• 2022

이 연구는 장기요양기관 요양보호사의 서비스 질을 높이기 위한 방안을 제시하기 위하여 직무스트레스와 직무만족도에 초점을 맞추었다. 연구대상자는 P시에 거주하면서 현재 장기요양기관에서 요양보호사로 활동하고 있는 자를 임의적 표집으로 자기기입식 설문조사를 실시하여 2021년 5월 한 달 동안 자료를 수집하였다. 최종적으로 자료분석에 활용된 자료는 130부 설문지이며, 자료분석방법으로 SPSS와 PROCESS macro(model 4) 통계프로그램을 활용하여 분석 결과를 도출하였다. 주요 연구결과는 장기요양기관 요양보호사의 직무스트레스는 서비스 질에 직접적인 영향을 미치지 못하였으나, 직무만족도는 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 장기요양기관 요양보호사의 직무스트레스가 높으면 직무만족도를 감소시켜 서비스 질에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 연구결과를 통해 장기요양기관 요양보호사의 서비스 질을 높이기 위한 제언이 이루어졌다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.253-260
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• 2022

21세기의 핵심역량 중 하나인 창의성은 사회구성원의 필수 항목으로 요구되다. 원하는 방향으로 사용할 수 있도록 하는 개성적인 측면에서 그 능력을 강조한다. 그러나 창의성은 새로운 아이디어나 제품을 만들어내는 것뿐만 아니라 변화하는 환경에 적응하고 문제를 해결하는 등 조직의 긍정적인 변화에 기여하는 것으로 간주되다. 이에 따라 선행연구를 검토하여 보상이 창의성을 촉진하거나 방해할 수 있다는 결론을 내렸으며, 이는 보상의 성격과 연구자가 보유한 창의성 개념, 개인차 및 외부 환경에 따라 달라질 수 있다. 우리는 또한 보상이 동기, 인지 및 합성 기능을 통하여 창의성에 영향을 미칠 수 있다고 제안하였다. 분석을 바탕으로 보상이 창의성에 미치는 영향을 구체적으로 모델을 제안하였다. 본 연구는 기존의 연구를 기반으로 하며, 어떠한 외적 동기와 내적 동기가 어떠한 관계를 가지고 있는지 비교를 바탕으로 창의성에 영향을 미치는 과정에서 작용하는 다양한 요소와 메커니즘을 분석하였다. 다음으로, 보상은 사람마다 환경적 상황에서 주어지는 방식에 따라 다른 것으로 나타났다. 마지막으로 다양한 유형의 창작과제를 보상함으로써 적극적인 보상의 역할을 확보할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.323-329
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• 2022

본 연구에서는 강원 춘천시 봄내체육관에 설치된 신종 코로나바이러스 예방접종 센터를 예방접종을 위한 임시공간 사인 시스템을 활용하여 행사장을 위해 설계된 사인 시스템 이용자를 평가하였다. 임시공간의 간판체계는 일반 공간과 달리 공간이 한정된 일정으로 구성되기 때문에 공간정보와 간판디자인 진행상황에 대한 정보를 적절히 배열해 사용자에게 전달할 필요가 있다. 이에 종이 사용설명서, 벽면 전광판, 바닥 면 경로 테이프 등이 백신 접종장 이용자를 위한 간판 시스템으로 제공 및 배치된다. 사용자 평가 결과 60세 이상 특정 사용자의 경우 공간과 과정에 대한 전반적인 정보를 전달하는 문서(정보식별시스템)가 백신 접종에 효과적인 것으로 나타났다. 이 결과는 향후 임시공간에 사인 시스템을 구축할 때 설치 방법 및 제작에 참고가 될 것으로 기대된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권3호
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• pp.47-54
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• 2022

본 연구는 장애를 가진 아동을 둔 부모를 대상으로 양육스트레스와 양육효능감 간의 관계에서 가족탄력성 중 가족조직패턴이 매개역할을 하는지 살펴보기 위해 매개모형 분석을 실시하였다. 이를 위해서 부산과 경상남도 지역에 거주하고, 자녀가 장애를 가지고 있으며 특수학교에 재학 중인 부모 236명을 대상으로 양육스트레스, 가족탄력성 중 가족조직패턴, 양육효능감을 측정하였고, Amos ver. 22를 사용하여 자료를 분석하였다. 연구 결과는 매개효과 검증결과 장애아동 가족의 양육스트레스가 양육효능감에 영향을 미치고, 가족탄력성 중 가족조직패턴은 양육스트레스와 양육효능감의 관계를 부분매개하는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 하여 스트레스원으로 인하여 발생하는 상황에 대한 대처능력과 자녀의 장애로 인한 스트레스를 긍정적으로 승화시킬 수 있는 정서적 안정성의 수준을 높일 수 있는 방안을 강구해야 하며, 또한 장애아동 가족의 요구를 파악하여 적정한 사회적 지원이 필요하다는 점을 시사했다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.197-220
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV²) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제27권4호
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• pp.609-628
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• 2021

본 연구는 지각된 스트레스가 불면증에 어떠한 영향을 미치는지, 지각된 스트레스가 불면증에 영향을 미치는 과정에서 자기자비와 감사가 매개하는지 알아보고자 하였다. 이를 위하여 경상도와 전라도에 소재한 4년제 대학교에서 대학생 330명에게 지각된 스트레스, 불면증, 자기자비, 감사에 관한 설문을 실시하여 분석하였다. 이중매개효과를 검증하기 위해 기술통계 및 상관분석, SPSS Macro 부트스트래핑(bootstrapping) 방법을 적용하였다. 연구결과, 첫째, 지각된 스트레스가 높을수록 불면증이 높았다. 둘째, 지각된 스트레스와 불면증의 관계에서 자기자비 및 감사가 각각 부분매개하였다. 셋째, 지각된 스트레스는 자기자비와 감사의 이중매개 경로를 거쳐 불면증에 영향을 미쳤다. 이러한 결과를 중심으로 대학생의 불면증을 예방하고 완화하기 위해서는 스트레스 관리가 중요하며, 더불어 자기자비와 감사를 증진시킬 수 있는 개입이 필요함을 논의하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.305-312
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• 2023

다양한 교육 분야에 기억법을 도입함에 있어서 모바일 환경에서 동작하는 프로그램은 접근성을 높이고 교육의 효과를 높이는 목적으로 활용할 수 있다. 의미가 부여된 단어를 기억하는 것은 연도와 같은 숫자 정보를 기억하는 일에 비하면 훨씬 쉽다. 교육적 효과를 높이고자 하는 입장에서 어플리케이션의 도움을 받아 보완되어야 할 부분이라 생각되는 부분은 수치 정보라 할 수 있다. 기존의 수치 기억법과 연관된 대부분의 연구는 숫자를 이미지화해 기억에 도움을 주는 형태에 초점이 맞춰져 있다. 모바일 환경에서 기억법 기반 메타레코드 알고리즘 논문에서는 이전 연구에서 개발한 어플리케이션은 입력한 수치 정보에 대해 사용자가 실수할 수 있는 부분을 발견하고 단순 수정하는 방법에 그쳐 이를 보완하고자 한다. 본 연구에서는 개인화된 로그 정보를 기반으로 메타데이터를 구성하여 실수를 수정함으로써 기억률을 높이고자 한다. 이를 위해 모바일 환경에 적합한 어플리케이션을 개발하고 메타레코드 데이터의 구조를 제안하고 메타레코드 적용 알고리즘을 구현하고 평가한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.413-420
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• 2023

오래전부터 연구자들은 CBIR에 대한 많은 연구로 인해 이미지 검색 분야에 우수한 결과를 제시하였다. 그러나 이미지에 대한 이러한 검색 결과와 사람이 인식하는 결과 사이에 의미적 격차는 여전히 존재한다. 적은 수의 이미지를 사용하여 사람이 인식하는 수준의 이미지를 분류하는 것은 아직까지 어려운 문제이다. 따라서 본 논문은 이미지 검색에서 사람과 검색 시스템의 이미지의 의미적 격차를 최소화하기 위해 딥 러닝 기반의 전이 학습을 이용한 이미지 분류 모델을 제안한다. 실험 결과, 학습 모델의 손실률은 0.2451%, 정확도는 0.8922%로 제안한 이미지 분류 방법의 구현은 원하는 목표를 달성할 수 있었다. 그리고 딥 러닝에서 CNN의 전이 학습 모델 방법이 새로운 데이터를 추가하여 이미지 데이터베이스를 구축하는데 효과적인 결과를 확인할 수 있었다.