• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.376-390
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• 2016

본 연구의 목적은 제주지역 소상공인을 대상으로 소상공인의 커뮤니케이션 능력과 고객지향적 행동의 관계에서 감정노동(표면조절, 심층조절)의 매개효과를 검증하고자 한다. 구체적으로 커뮤니케이션 능력의 고객지향적 행동 및 감정노동(표면조절, 심층조절)에 대한 영향력 관계, 감정노동(표면조절, 심층조절)의 고객지향적 행동의 주효과, 그리고 커뮤니케이션 능력과 고객지향적 행동의 관계에서 감정노동(표면조절, 심층조절)의 매개효과 검증이다. 분석에 활용된 자료는 제주지역의 소상공인 270명으로부터 획득된 자료를 활용하였다. 분석결과, 소상공인 커뮤니케이션 능력은 고객지향적 행동 및 감정노동에 영향을 미치고, 감정노동 가운데 표면조절만이 고객지향적 행동에 영향력이 있으며, 표면조절은 양자관계를 부분 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 소상공인 커뮤니케이션 능력이 서비스접점에서 주요한 능력임을 입증하는 것이며, 서비스 제공자의 커뮤니케이션 연구에 유용한 시사점을 제안하고 있다.

• 미생물과산업
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• 제14권2호
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.387-406
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• 2015

최근 감정노동은 감정노동전략의 핵심인 표면조절행위 및 심층조절행위와 관련하여 병원근로자들에게 있어 필수불가결한 상황이 되고 있다. 본 연구는 이러한 병원근로자들의 감성지능과 감정노동전략 간의 관계를 실증적으로 밝히기 위한 연구이다. 연구의 목적에 따라 본 연구에서는 병원근로자들을 대상으로 설문을 시행하고 이를 실증적으로 분석하였다. 데이터 분석으로는 PLS 구조방정식 분석법을 사용하였다. 연구결과, 병원근로자들의 감성지능 즉, 자기감정이해, 타인감정이해, 감정조절 및 감정활용은 병원근로자들의 심층조절행위에 유의한 긍정적인 영향을 미쳤고, 또한 병원근로자들의 심층조절행위는 조직애착, 지식공유의도 및 혁신활동에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제10권3호
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• pp.417-420
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• 2003

해양 심층수 첨가에 따른 효모 발효력과 심층수 첨가 최적 농도를 알아보기 위하여 효모균주 9종에 대하여 증식을 조사하였다. 효모균주는 Saccharomyces cerevisiae 10호, 11호, 12호, 901, RCY, Sacch.cerwisiae ktwef DJ97, Saccharomyces cerevisiae YJK, JK99, CMY-28 등이었으며, 해양 심층수는 경도 250, 500, 1000으로 조절하였고 대조군과 함께 증식력을 측정하였다 Saccharomyces cerevisiae 12호 균주가 심층수 경도 500인 시험군에서 증식력도 높았으며, Sacch. cerevisiae 901에서는 경도 1000인 시험군이 대조군에 비해 증식력이 높게 나타나 효모균주의 종류와 심층수의 첨가량에 따라 적응력이 강한 균주가 있었다. 당농도와 심층수 첨가량에 따른 Sacch. cerevisiae kluyevery DJ97의 발효력은 심층수 경도 200의 당 10％ 첨가군에서 가장 잘 증식하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.57-64
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• 2019

본 연구는 국내 기업에 근무하는 탈북민 270명을 표본으로 수집하였다. 본 연구의 목적은 첫째, 조직 내에서 탈북민들이 경험하는 컴페션이 긍정 심리자본에 미치는 영향을 검증하는 것이고, 둘째는 컴페션을 통하여 형성한 긍정 심리자본이 잡 크래프팅에 미치는 영향을 실증하는 것이다. 셋째, 본 연구의 목적은 컴페션과 잡 크래프팅의 관계에서 긍정심리자본의 매개효과를 검증하는 것이고, 마지막으로 컴페션과 긍정심리자본의 관계에서 심층행동의 조절효과를 실증하는 것이다. 본 연구 결과 탈북민들이 경험하는 컴페션이 긍정심리자본에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 실증되었고, 긍정심리자본이 잡크래프팅에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 또한 연구결과 긍정심리자본의 매개효과와 심층행동의 조절효과 역시 유의한 것으로 검증되어 모든 가설이 지지되었다. 본 연구는 한국 기업에 근무하면서 공감적인 돌봄을 필요로 하는 탈북민들에게 긍정적 정서와 능동적인 업무설계의 동기부여를 제공해 준다는 시사점이 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.326-332
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• 2019

최근 딥러닝 기술이 큰 관심을 받으며 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 다양한 무선통신기술에 딥러닝을 접목하여 기존 통신시스템의 한계를 뛰어넘으려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 무선통신 시스템 송신전력 조절방안의 성능검증을 수행하였다. 딥러닝 기반 송신전력 조절방안에서는 수학적 최적화 문제를 직접 풀어서 최적의 전력을 결정하는 기존 방식과 달리 심층신경망 구조를 학습시켜서 채널에 따라 최적의 송신전력을 찾는 General solver를 도출하여 이를 이용한다. 특히 시스템의 주파수 효율을 심층신경망 학습의 손실함수로 사용함으로써 라벨없이 학습을 가능케 한다. 본 논문에서는 Tensorflow 기반 성능분석을 통해 딥러닝 기반 송신전력 조절방안과 최적방안의 성능이 일치함을 보였고, 또한 제안 방안이 기존의 방식에 비해서 1/200의 계산복잡도로 송신전력을 찾을 수 있음을 보임으로써 실제 무선통신시스템에서의 적용가능성을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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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.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.161-187
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• 2016

본 연구에서는 학교도서관 프로젝트학습에서 학습자가 학습환경을 스스로 조절하고 통제하는 자기조절학습이 정보문해에 대한 태도와 정보문해능력에 어떤 영향을 미치며, 영향을 미치는 심층적인 이유는 무엇인지 연구하였다. 연구결과 자기조절학습의 인지조절능력, 동기조절능력, 행동조절능력이 정보문해에 대한 태도와 정보문해능력에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 자기조절학습이 정보문해에 영향을 미치는 이유를 심층 분석한 결과 협동학습, 정보환경에 대한 경험, 시간 운영, 정보문해교육에 대한 노출, 동기유발, 교사와의 관계, 만족지연, 사전지식 요인이 도출되었다.