본 연구에서는 인공지능 기술 중 구글에서 개발하여 오픈소스로 제공하고 있는 텐서플로우(Tensorflow) 활용하여 신규간호사 이직률을 예측해 보았고, 이를 통해 전략적 인적자원관리 방안을 제시하였다. 부산지역 한 대학병원의 2010년에서 2017년 사이 퇴직한 간호사 데이터 1,018건을 수집하였다. 학습에 사용된 자료는 순서를 임의로 재배열 한 뒤 전체 데이터의 80%를 학습에, 나머지 20%를 테스트에 이용하였다. 활용된 알고리즘은 다중신경망회로(multiple neural network)로서 입력층과 출력층, 3개 층의 은닉층을 가지도록 설계 되었다. 본 연구의 결과 텐서플로우 플랫폼을 활용하여 1년 이내 이직률을 88.7%, 3년 이내 조기 이직률은 79.8%의 정확도로 예측하였고, 대상자들의 퇴직 시 연령은 20대 후반부터 30대에 집중되어 있었다. 가장 높은 빈도를 차지한 이직 사유로는 '결혼, 출산, 육아, 가정 및 개인사정'이었으나, 근무기간 1년 이하 대상자 들의 가장 높은 이직사유는 '업무 부적응 및 대인관계 문제'로 나타났다.
이 논문에서는 소수 개념의 본질에 대한 고찰에 근거하여, 초등 수학에서 소수 개념의 효과적인 지도 방안을 구체적으로 모색하였다. 브루소는 역사적 발생과정에 대한 고찰에서 출발하여 소수 개념의 본질을 '자연수의 순서쌍의 동치류'로 규정하고 그것을 지도하기 위한 교수학적 상황을 구성하였다. 브루소와는 달리, 이 논문에서는 소수 개념의 본질을 '십진소수' 즉 '밑수 10에 대한 다항식'으로 파악하였다. 그리고 측정활동에 입각하여 그러한 본질을 효과적으로 구현할 수 있는 지도 방안을 구체적인 학습 지도안 형태로 구안하였다. 이 학습 지도안이 기초하고 있는 측정활동의 유형은 '보다 정확한 측정치를 얻기 위한 단위의 십진 세분할을 통한 순차적인 측정 활동'이다. 이 실험적 학습 지도안은 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 학생들은 그들 스스로 단위를 십진법에 따라 세분할함으로써 하위 단위를 생성하는 조작을 경험한다. 둘째, 십진분수 전개를 먼저 다루고 이로부터 귀납적으로 위치적 기수법에 따른 완성된 소수 표현을 다룬다. 셋째, 위치적 십진기수법을 따라 형식적으로 표기하기 이전에 임의 단위의 명수체계(해-달-별, 혹은 m-dm-cm-mm)에 의해서 읽는 활동을 제공하였다. 이 논문에서 개발된 학습 지도안은 교수실험을 통하여 검증될 필요가 있다. 이를 위한 후속연구가 요청된다.
현재 알려진 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 공간에서 데이터가 갖는 고유의 희소성 및 잡음으로 인하여 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이에 따라 최근에 클러스터 형성에 연관성이 있는 차원만을 선택하고, 연관성이 적은 차원들을 제거함으로써 클러스터링의 성능을 높일 수 있는 부분차원 클러스터링 기법이 연구되고 있다. 그러나 현재 연구된 부분차원 클러스터링 기법은 그리드 기반 방법으로서 차원의 증가에 따라 그리드 셀의 수가 방대해짐으로써 공간 및 시간적 인 효율성 이 저하된다. 또한, 대부분의 알고리즘들은 데이터 집합에서 대표객체를 찾아 클러스터 형성에 관계 있는 차원만을 조사하기 때문에 대량의 고차원 공간 데이터에 대해서는 최상의 대표객체를 선택하는데 어려움이 많다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 차원의 순서와 무관하게 동일한 클러스터를 탐사할 수 있는 효율적인 부분차원 클러스터링 알고리즘인 CLIP을 제안한다. CLIP은 클러스터 형성에 밀접하게 연관된 임의의 차원에서 클러스터를 탐사한 후에, 그에 종속적인 다음 차원에 대해서 점진적인 프로젝션을 이용하여 클러스터를 탐사하는 기법이다. 점진적 프로젝션 기법은 제안된 알고리즘의 핵심 기법으로서 방대한 양의 탐색공간과 클러스터링을 식별하는 계산시간을 크게 줄인다. 이에 따라 CLIP 알고리즘을 평가하기 위해 합성 데이타를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 정확성 및 효율성, 알고리즘 결과의 동등성에 대한 실험 및 비교 분석 결과를 제시한다.
XML 데이터 량의 증가에 따라 DBMS를 이용한 XML 데이터의 저장 관리 기법들이 고안되었다. 하지만, 현재의 가지 패턴 질의 처리 알고리즘들은 XML 데이터를 태그 또는 임의 단위로 분할되고, 각 항목들이 특정 순서로 정렬된 역 리스트들을 입력으로 한다. 이러한 저장 기법의 불일치는 관계형 테이블에 나뉘어 저장되는 XML 데이터의 질의 처리에 이 알고리즘들의 적용을 어렵게 한다. 이 논문에서는 관계형 테이블에 저장된 XML 데이터에 대한 홀리스틱 가지 조인을 지원하기 위한 비트맵 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 비트맵 인덱스는 많은 데이터베이스 시스템에서 지원하므로, 제안하는 인덱스와 가지 질의 처리 기법은 관계형 질의 처리 프레임워크에서 보다 이식이 용이하다. 제안하는 인덱스 기법은 압축을 통해 인덱스 크기를 줄이면서도 질의 처리시 압축해제가 불필요해 시간과 공간 효율적이다. 또한, 이 논문에서는 비트맵 인덱스만을 이용해 XML 노드들 간의 관계성을 식별함으로써, 가지 패턴 질의 처리를 레코드에 저장된 XML 데이터의 접근 없이 수행할 수 있는 혼합 인덱스를 제시한다.
MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.
최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.
본 연구는 브로일러 후기 2주($21{\sim}35$일령) 동안 실험 사료를 섭취한 닭고기에서 DHA 축적 효과 및 저장성을 비교하였다. 로스종 1일령 병아리 수컷 210수를 7개의 처리구로 구분하여 완전 임의 배치하였다. 실험 처리구는 우지를 함유하는 대조구, 어유 1.00% 첨가구(T1), 어유 2.00% 첨가구(T2), 어유 2.00% + 비타민 E 200 ppm + 비타민 C 200 ppm 첨가구(T3), 어유 2.00% + 비타민 C 200 ppm 첨가구(T4), 어유 2.00% + 비타민 E 200 ppm 첨가구(T5) 그리고 어유 3.00% 첨가구(T6)로 구분하였다. 닭고기 내 DHA 축적량은 모든 부위에서 T6가 가장 높았고, 다리살(닭 껍질포함)과 가슴살 근육에서 T1이 $T2{\sim}T5$ 보다 약간 높았으나, 생통닭과 날개(닭 피부 포함)에서 $T2{\sim}T5$는 T1 보다 약 2배 가까이 높은 축적율을 나타냈다. 저장 일수에 따른 닭고기의 DHA 조성은 T1, T2 및 T6가 42.30%, 49.38%, 48.51% 감소하였으며, 이들은 T3, T4, T5에 비해서 유의적으로 높은 감소를 나타냈다(p<0.05). 특히 TBARS의 값이 가장 낮은 T3와 T5에서 가장 낮은 DHA 감소율을 나타냈다. TBARS는 저장 일수가 지남에 따라서 T6, T2, T1 순서로 증가하였고, T3, T5, T4 순서로 낮았으며, 각 처리구간 통계적인 유의차가 있었다(p<0.05).
부정확한 실시간시스템은 시간적으로 긴급한 태스크들을 융통성있게 스케줄링해줄 수 있다. 총 오류를 최소화시키면서 0/1제약조건과 시간적 제약조건들을 모두 만족시키는 대부분의 스케줄링문제들은 선택적 태스크들이 임의의 수행시간을 갖고 있을 때 NP-complete이다. Liu는 단일처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 또한, 송 등은 다중처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 모두 오프라인 알고리즘들이다. 그런데, 온라인 스케줄링에 있어서, NORA알고리즘은 부정확한 온라인 태스크 시스템상에서 최소의 총 오류를 갖는 스케줄을 찾을 수 있다. 이러한 NORA알고리즘에 있어서, EDF전략이 선택적 스케줄링에 적용되었다. 한편, 0/1 제약조건을 갖는 태스크시스템에 있어서는, EDF스케줄링이 총 오류가 최소화된다는 측면에서 최적이 아닐수도 있다 더욱이, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 오름차순으로 스케쥴될 때, EBF전략이 적용된 NORA알고리즘이 최소의 총오류를 산출할 수 없을지도 모른다. 그러므로, 본 논문에서는, 0/1제약조건을 갖는 부정확한 태스크 시스템의 총 오류를 최소화시키는 온라인 알고리즘이 제안되었다. 그리고나서, 제시된 알고리즘과 NORA 알고리즘 사이의 성능을 비교하기 위하여 여러 가지 실험들이 수행되었다. 두 알고리즘들 사이의 성능비교의 결과로서, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간들의 임의의 순서대로 스케줄 될 때는 제안된 알고리즘이 NORA알고리즘과 비슷한 총 오류를 산출하지만 특별히 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간들의 오름차순으로 스케줄 될 때는 제안된 알고리즘이 NORA알고리즘보다 더 적은 총 오류를 산출할 수 있음이 밝혀졌다. 프라이버시 문제를 해결하도록 방안을 제시한다. 구간 보안 역시 완전한 솔루션을 제시하고 있지는 않다. 본 논문에서는 이러한 취약성을 고찰하고 그에 따른 대응방안을 제시하였다.긴 경우가 1예 있었으며, 수술 후 30일내 사망한 예가 1예였고 다른 1예는 전이성 암으로 사망하였다. 걸론: 근치적 방법으로 치료가 힘든 경우의 만성 농흉 환자들에게 있어 개방식 배농술과 근육이식술, 근육피판을 이용한 최종적인 개방창 폐쇄술까지의 단계적인 접근 방법이 안전하고 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 생각한다.만으로 야뇨횟수에 호전을 보이는 초기반응군 경우 2개월째 투약반응이 유의하게 좋았다. 이로써 야뇨증의 치료초기 행동요법에 대한 반응정도는 치료효과를 예측하는 지표로서 활용될 수 있다고 판단된다.지침을 제공할 수 있다. 소아의 첫 요로감염시 초음파나 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 있을 경우 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행하는 것이 좋으며, 초음파와 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 없을 경우라도 CRP 또는 백혈구 등의 임상자료들을 평가하여 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행유무를 결정하는 것이 잔존하는 방광요관역류를 찾는데 도움이 될 것으로 생각된다.O$로 고칼슘뇨군에서 더 농축된 소변을 보았다(P=0.003). 결론 :고칼슘뇨군의 소변화학검사의 가장 특징적인 소견은 요소 배설과 사구체여과율의 증가로서 이는 고칼슘뇨군이 비고칼슘뇨군에 비하여 고단백식이를 하고 있을 가능성을 시사한다. 나트륨과 칼슘은 사구체 여과가 증가함에 따라 원위세뇨관 및 집합관에 도달하는 양도 증가하고 그 곳에서 나트륨의 재흡수 기전이 매우 정교하게 이루어지는데 비하여 칼슘의 그 것은 그렇지 못하여 고칼슘뇨증을 일으켰을 가능성이 있다. 향후 고칼슘뇨 환아를 진료함에 있어서 단백질 섭취 등식이
본 연구는 2005년부터 2014년까지 10년간 축적된 국가기술자격검정 조경기사 필기시험 중 조경사 과목의 문항을 대상으로 하여 한국조경사 문제의 출제 경향을 고찰하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국산업인력공단에서 제공한 출제기준은 조경사를 구성하는 다섯 가지 영역으로 구성되어 있다. 그중에서 최근 '서양의 조경'에 대한 문항의 출제 비율이 낮아진 반면에 '한국의 조경'에 대한 문항의 출제 비율이 높아지고 있다. 둘째, '한국의 조경'에 대한 문항에서 약 30여 종의 전통수종과 11가지 유형의 전통조경 시설물이 포함되는 전통조경요소가 다루어졌다. 또한 역사서, 지리서, 실학서, 원예서, 문집 및 기타, 정원도 및 회화자료로 분류되는 전통조경 관련 기록물 25개가 제시되었다. 다음으로 고대부터 조선시대까지 궁원의 조영 시기와 관련된 왕, 별서의 조영자나 소유자, 기록물의 저자, 중국 문인으로 구성되는 인물들이 문항에 등장하였다. 셋째, '한국의 조경'에 대한 문항 중에서 선사시대와 발해시대에 해당하는 문제는 없었으며 조선시대에 집중 분포되었다. 이에 조선시대로 한정하여 고찰한 전통공간 사례지는 별서가 가장 많았고, 도성 궁궐, 주택, 누 정 대, 서원 순서였으며, 읍성과 사찰의 사례지는 낙안읍성과 용주사뿐이었다. 넷째, 조선시대 전통공간과 관련하여 사례지의 조성 시기, 조영자, 입지 특성, 건축 구조, 평면 형태, 정원 구성 요소에 대한 세부적 내용 파악이 요구되었다. 또한 한국조경사 교재 9권으로부터 문항에서 추출한 전통공간 사례지의 출현 여부를 검토한 결과 동춘당, 풍암정사, 십청정, 곡수대, 유상대, 심곡서원은 등장하지 않았다. 연구 결과를 통해서 보편성이 결여된 지엽적 사실에 대한 정보를 묻는 문제, 조경사 교재에서 파악하기 어려운 정보와 대상지가 포함된 문제 등과 같은 한국조경사 기출문제에 대한 점검이 필요하다는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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