• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.3
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• pp.376-390
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• 2016

The purpose of present study is to investigate mediating effects of emotional labor in the links between communication ability of small businessmen and customer orientation behavior. In detail, it is demonstrated both impacts of communication ability on customer orientation behavior and emotional labor (surface acting, deep acting), and of emotional labor (surface acting, deep acting) on customer orientation behavior. Furthermore, mediating effects of emotional labor (surface acting, deep acting) will be verified. The data for analysis was collected from 270 employees in small businessmen located in Jeju. The results are as follows. First, the main impacts of communication ability on customer orientation behavior and emotional labor (surface acting, deep acting) were statistically significant, in addition, emotional labor (surface acting) was positively associated with customer orientation behavior. Surface acting as a mediator was partially mediated the relation. The result will help to understand the importance for communication ability in small businessmen, and it suggests the crucial implecation in the communication study of service suppliers.

• The Microorganisms and Industry
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• v.14 no.2
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• pp.11-12
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• 1988

심층지하에도 미생물은 존재하고 있는가\ulcorner 이러한 의문은 현재 미국에서 진행되고 있는 일련의 연구로 인하여 그 해답에 제시되고 있다. 심층 미생물 탐색 연구의 시작은 1981년에 시작한 Dept of Engergy (DOE)의 심층지하 운반계획(Subsurface Transport ; SST) 계획이었다. 이 계획의 주된 목적은 미량금속, 무기화합물및 방사능원소의 움직임 및 지하지층과 지하수에서의 수문학적 이동을 조절하는 지질화학, 수문학, 생물학적 과정에 대한 기초연구를 하는 것이었다. 여기에서 얻어진 정보는 지하환경에서 물질들이 이동하며 희석도고 있다는 것과 그에 대한 조건들을 제시해 주었다. 당시 많은 국가들이 심층 지하수를 이용하지만, 그에 대한 미생물 분포에 관한 지식은 거의 없었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.322-325
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• 2018

영상의 관심 영역 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 응용 분야에서 꾸준하게 사용되고 있는 기법이다. 특히, 근래 심층신경망 연구의 급격한 발전에 힘입어 심층신경망을 이용한 관심 영역 검출 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한편 Fully Convolutional Network(이하 FCN)은 본래 심층 예측(Dense Prediction)을 통한 의미론적 영상 분할(Semantic Segmentation)을 수행하기 위해 제안된 심층신경망 구조이다. FCN을 영상의 관심 영역 검출에 활용하여도 기존 관심 영역 검출 기법과 비교하여 충분히 좋은 성능을 발휘할 수 있다. 그러나 FCN에 사용되는 convolution 층의 수가 많고, 이에 따른 가중치(weight)의 개수도 기하급수적으로 늘어나 검출에 필요한 시간 복잡도가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 FCN이 가진 검출 시간 복잡도의 문제점을 convolution 층의 가중치 관점에서 해결하고자 이를 조절하여 FCN의 관심 영역 검출 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 적절한 convolution 층의 가중치를 조절함으로써, MSRA10K 데이터셋 환경에서 검출 정확도를 크게 저하시키지 않고도 최대 약 20.5%만큼 검출 속도를 향상시킬 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.12
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• pp.387-406
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• 2015

Recently emotional labor is an essential situation for hospital employees in relation to surface and deep acting as the core of emotional labor strategies. This study empirically examines the relation between hospital employees' emotional intelligence and emotional labor strategies in the context of emotional labor. For empirical experiments, we conducted a questionnaire survey targeting hospital employees, and we employed the method of Partial Least Squares (PLS) for data analysis. Major findings are as follows. Hospital employees' emotional intelligence including self emotion appraisal, others' emotion appraisal, regulation of emotion, and use of emotion, have a significantly positive effect on hospital employees' deep acting. And hospital employees' deep acting has a significantly positive effect on hospital employees' organizational attachment, knowledge sharing intentions, and innovative activities.

• Food Science and Preservation
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• v.10 no.3
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• pp.417-420
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• 2003

In order to study optimum culture condition of yeast medium added deep seawater, we examed samples with 9 yeast strains. The growth rate were measured for Saccharomyces cerevisiae 10, 11, 12, 901 and RCY and Saccharomyces kluyvery DJ97, Saccharomyces cerevisiae YJK, JK99, CMY-28 etc.. The growth of S. cerevisiae 12 was found most active in the deep seawater(hardness 500). The growth rate of S. cerevisiae 901 on medium containing deep seawater(hardness 1000) was faster than that of the yeast on medium without deep seawater. The use of deep seawater on the growth of Sacch.cerevisiae kluyvery DJ97 revealed maximum growth under the condition of hardness 200 of deep seawater and 10％ of sugar concentration.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.4
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• pp.57-64
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• 2019

This study collected 270 defectors working in domestic companies as a sample. The purpose of this study is to examine the effects of compassion experienced by defectors on positive psychological capital in the organization and secondly to demonstrate the effect of positive psychological capital formed through compassion on job crafting. Third, the purpose of this study is to verify the mediating effect of positive psychological capital in the relationship between compassion and job crafting, and finally to demonstrate the moderating effect of deep acting in the relationship between compassion and positive psychological capital. As a result of this study, it is proved that the compassion experienced by the defectors has a positive effect on positive psychological capital, and positive psychological capital has a positive effect on job crafting. In addition, the mediating effect of positive psychological capital and the moderating effect of deep acting were also proved to be significant and all hypotheses were supported. This study suggests that it provides motivation for positive emotions and active work design to defectors who need sympathetic care while working for Korean companies.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.54-57
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• 2022

본 논문에서는 심층 신경망 기반 점진적 다계층 오디오 코덱의 비트 전송률 효율 향상을 위한 엔트로피 모델 기반 양자화 방식을 제안한다. 최근 심층 신경망을 이용하여 전통적인 신호 처리 이론 기반의 상용 오디오 코덱들을 대체하기 위한 오디오 압축 및 복원 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 아직은 기존 상용 코덱의 성능에 도달하지 못하고 있으며 특히 종단 간 오디오 압축 모델의 경우, 적은 정보량으로 높은 품질을 얻기 위해서는 부호화기의 양자화 구조를 개선하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존에 제안된 종단 간 오디오 압축 모델 중 하나인 점진적 다계층 오디오 코덱의 벡터 양자화기를 엔트로피 모델 기반 양자화기로 대체하고 전송률-왜곡 트레이드오프 관계를 활용하여 전송률을 다양한 형태로 조절할 수 있음을 보임으로써 엔트로피 모델 기반 양자화기 도입의 타당성을 검증한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.326-332
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• 2019

Recently, the deep learning technology has gained lots of attention which leads to its application to various fields. Especially, there are recent attempts to overcome the limit of wireless communications systems through the use of the deep learning. In this paper, we have verified the performance of deep learning based transmit power control scheme. Unlike previous transmit power control schemes where the optimal transmit power is derived by solving the optimization problem explicitly, in the deep learning based transmit power control, the general solver for the optimization problem is derived through the deep neural network (DNN). Especially, by using the spectral efficiency as the loss function of DNN, the training can be performed without needing labels. Through simulation based on Tensorflow, we confirm that the transmit power control based on deep learning can achieve the optimal performance while reducing the computational complexity by 1/200.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1315-1317
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• 2022

최근, 심층신경망 기반 오디오 부호화기가 활발히 연구되고 있다. 심층신경망 기반 오디오 부호화기는 기존의 전통적인 오디오 부호화기보다 구조적으로 간단하지만, 네트워크의 복잡도를 증가시키지 않고 인지적 성능향상을 기대하는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 인간의 청각적 특성을 활용한 심리음향모델 기반 손실함수를 사용한 기법들이 소개되었다. 심리음향 모델 기반 손실함수를 사용한 오디오 부호화기는 양자화 잡음을 잘 제어하였지만, 여전히 지각적인 향상이 필요하다. 본 논문에서는 심층신경망 기반 오디오 부호화기를 위한 Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 윈도우 크기의 최적화 제안한다. Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 계산을 위한 윈도우 크기를 조절하며, 이를 통하여 오디오 부호화에 적합한 윈도우 사이즈를 결정한다. 실험을 통해 얻은 최적의 Multi-time Scale 손실함수를 사용하여 네트워크를 훈련하였고, 주관적 평가를 통해 기존의 심리음향모델 기반 손실함수보다 좋은 음성 품질을 보여주는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.50 no.1
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• pp.161-187
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• 2016

This study determined the effect of self-regulated learning on the attitude and related skills of information literacy in school library project learning. In addition, in-depth interview was administered in order to investigate fundamental reasons for such effects. The results are cognitive regulation ability, motivational regulation ability, behavioral regulation ability proved to have statistically significant effect on the attitude and related skills of information literacy. In-depth interview analysis yielded the following components: cooperative learning, experience in information environment, time pressure, exposure to information literacy education, motivation, relationship with school teachers, delayed gratification, and prior knowledge.