• 제목/요약/키워드: 정보 수집 및 추출

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임상치과위생사의 정서적 소진, 적응유연성 및 직무착근도가 조직몰입에 미치는 영향 (The Effects of Emotional Burnout, Resilience and Job Embeddedness on Organizational Commitment in Clinical Dental Hygienists)

  • 지민경
    • 융합정보논문지
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    • 제10권10호
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    • pp.236-245
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 임상치과위생사의 조직몰입을 증진하고자 정서적 소진, 적응유연성, 직무착근도와 조직몰입과의 관련성을 파악함으로써 효과적인 치과의료전달체계 및 인력관리에 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 자료 수집은 2019년 11월 11일부터 12월 30일까지 대전·충청·전라 지역에 근무하는 치과위생사를 편의표본추출 하였으며, 자기기입식 설문법을 사용하였다. 조직몰입과 적응유연성, 직무착근도는 양의 상관관계를 나타냈고, 정서적 소진은 음의 상관관계를 나타냈으며, 정서적 소진과 적응유연성, 직무착근도는 음의 상관관계를 나타냈고, 적응유연성과 직무착근도는 양의 상관관계를 나타냈다. 조직몰입에 영향 요인은 정서적 소진, 적응유연성, 직무착근도 순으로 높게 나타났다. 이에 임상치과위생사의 조직몰입을 효율적으로 유지 및 관리하기 위한 프로그램 탐구 시 정서적 소진, 적응유연성, 직무착근도를 포함한 맞춤형 중재전략이 함께 고려될 필요가 있을 것으로 생각된다.

Two-Fluid Model을 이용한 교통신호제어시스템 개선에 따른 거시적 교통류 변화 분석 (Analysis of the Macroscopic Traffic Flow Changes using the Two-Fluid Model by the Improvements of the Traffic Signal Control System)

  • 정영제;김영찬;김대호
    • 대한교통학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.27-34
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    • 2009
  • 도로교통망의 시스템변화에 대한 효과분석의 일환으로 1979년 Herman이 제시한 Two-Fluid Model을 적용하여 거시적인 교통류 변화특성을 분석하였으며, 이를 통해 도로시설의 운영개선 효과를 정량적으로 확인하였다. 본 연구에서는 일반국도 3호선 의정부 전체 구간의 약 8km, 총 31개 신호교차로를 분석 대상으로 하며, TSIS CORSIM 및 Run Time Extension을 이용한 미시적 시뮬레이션 분석으로 현황 및 개선 대안에 대한 개별차량의 주행정보를 추출하였다. Two-Fluid Model의 파라메타 산출결과 현황 대비 신호제어시스템 개선 시 네트워크의 서비스 질을 의미하는 단위거리 당 평균최소통행시간(Tm)은 약 35% 감소하였으며, 네트워크 수요증가에 대한 저항성을 의미하는 파라메타 n은 약 28%의 향상된 결과를 나타내었다. 국도 축을 대상으로 하는 시뮬레이션 기반의 자료 수집으로 인해 제한된 연구결과이나 Two-Fluid Model이 신호 최적화 및 연동형 반감응제어의 적용 등 신호제어시스템 개선에 대한 우수한 거시적 효과평가 지표로 활용되어 질 수 있음을 확인하였다.

과학 영재의 역량 탐색 및 역량 사전의 개발 (A Study on Science-gifted Students' Competency and Development of Competency Dictionary)

  • 강성주;김은혜;윤지현
    • 영재교육연구
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    • 제22권2호
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    • pp.353-370
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    • 2012
  • 최근 과학 영재 교육 대상자의 선발 제도로 관찰 추천제가 도입되었으며, 이는 잠재적 역량이 높은 과학 영재를 파악할 수 있는 신뢰롭고 타당한 선발 기준의 마련을 요구하고 있다. 이에 이 연구에서는 과학 영재의 내적 속성에 대한 변별을 도울 수 있는 역량을 탐색하고, 이를 사전화하였다. 검증된 선행 역량 사전/모델로부터 역량을 추출하고, 구조화된 설문과 초점 집단 면접을 통해 과학 영재의 역량을 규명하였다. 연구 결과, '목표 제시', '계획 수립', '정보 수집 및 분석', '문제 해결', '고차원적 사고', '전문 지식 및 자기 개발'의 6개 역량으로 구성된 인지적 역량군과 '자신감', '성취 지향성', '호기심'의 3개 역량으로 구성된 정의적 역량군을 도출하였다. 그리고 도출된 역량을 바탕으로 역량명과 역량에 대한 정의, 핵심 요소, 행동지표와 수준으로 구성된 역량 사전을 개발하였다. 이 연구 결과는 관찰 추천을 통한 잠재적인 과학 영재의 선발 기준에 대한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

소셜 빅데이터를 활용한 한국관광 트렌드에 관한연구 -감성분석을 중심으로- (A study on Korean tourism trends using social big data -Focusing on sentiment analysis-)

  • 최연희;유경미
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권3호
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    • pp.97-109
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    • 2024
  • 국내관광 영역에서 관광 소비 주체인 외래관광객과 내국인에 대한 관광 트렌드 분석은 한국 관광시장 뿐 만 아니라 지역 및 정부의 관광정책을 수립하는 관계자에게도 필수적이라 할 수 있다. 이에 소셜미디어 상의 핵심키워드와 감성분석을 알아보고 향후 관광소비자의 커뮤니케이션과 정보를 통해 마케팅 전략 계획을 수립하고 국내 관광산업을 활성화시키고자 한다. 한국관광의 트렌드를 분석하기 위해 텍스톰(TEXTOM) 6.0을 활용하였다. 구글, 네이버, 다음이 제공하는 카페, 블로그, 뉴스 등을 대상으로 '한국관광', '국내관광'을 키워드로 하여 2022년 9월31일부터 2023년 8월31일까지 데이터를 수집하였다. 텍스트마이닝을 통하여 빈도순으로 핵심 키워드와 TF-IDF를 각각 100개씩 추출한 후, CONCOR 분석, 감성분석을 실시하였다. 한국관광 핵심 키워드는 관광지, 여행동반 및 행태, 관광동기 및 체험, 숙박형태, 관광정보, 감성 관련 등에 관한 단어들이 상위권에 노출되었다. CONCOR분석 결과는 관광지, 관광정보, 관광활동/체험, 관광동기/콘텐츠, 인바운드 관련 등과 관련된 5개의 클러스터로 구분되었다. 마지막으로 감성분석 결과 긍정에 대한 문서와 어휘가 높게 나타났다. 이 연구는 한국관광에 대한 텍스트 마이닝을 통하여 급변하는 한국관광 트렌드를 분석하여 내국인 뿐 만 아니라 방한 외국인에 대한 국내관광 활성화에 의미 있는 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.

확률 및 통계적 개념에 근거한 한국인 표준 뇌 지도 작성 및 기능 영상 분석을 위한 가시화 방법에 관한 연구 (Developing a Korean Standard Brain Atlas on the basis of Statistical and Probabilistic Approach and Visualization tool for Functional image analysis)

  • 구방본;이종민;김준식;이재성;김인영;김재진;이동수;권준수;김선일
    • 대한핵의학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.162-170
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    • 2003
  • 이 논문에서는 한국인의 뇌 기능 영상 연구에서의 정확한 분석을 위한 한국인 뇌 확률 지도를 제작하였고 이를 실제 기능 영상 연구에 적용할 수 있도록 하는 뇌 위치 정보 추출 프로그램에 대하여 소개하였다. 한국인의 표준 뇌 확률 지도를 작성하기 위하여 정신과적 병력이 없는 정상인 76개의 뇌 영상을 서울대학교 신경정신과와 핵의학과로부터 수집하였으며, 이를 바탕으로 표준 뇌 영상을 결정하였다. 결정된 표준 뇌 영상은 숙련된 전문의로부터 89개의 해부학적 영역으로 분할하는 작업이 이루어졌다. 표준 뇌 영상에서 분할된 정보들은 자동 분할 알고리즘에서의 기준으로 사용되어 나머지 75개의 뇌 영상들에 대해서도 해부학적 정보들을 가지도록 하였다. 76개의 뇌 영상들에 생성된 각각의 89개의 해부학적 정보들은 동일 위치에서의 확률정보로서 변환되어 뇌 확률 지도를 생성하였다. 제작된 한국인의 뇌 확률지도는 한국인의 뇌에 대한 편차 정보와 해부학적인 정보를 가지며 이는 한국인의 기능 영상 연구에 있어서 보다 정확한 결과를 제시할 수 있다.

RFID 데이터 스트림에서 이동궤적 패턴의 탐사 (Mining Frequent Trajectory Patterns in RFID Data Streams)

  • 서성보;이용미;이준욱;남광우;류근호;박진수
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.127-136
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    • 2009
  • 이 논문은 RFID 데이터 스트림의 변화 특성을 고려하면서 단일 패스로 이동궤적 패턴을 실시간 추출하는 새로운 기법을 제안한다. RFID, 센서와 무선 네트워크 기술의 발달로 인해 현실 세계에서 실시간으로 데이터를 수집하고 유용한 패턴을 탐사하는 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 스트림 데이터에서 순차 패턴 또는 이동궤적 패턴을 탐사하는 기존의 연구 기법들은 반복적으로 데이터베이스 또는 트리를 탐색하는 고비용 문제점과 시간의 변화에 따르는 동적 특성을 실시간으로 패턴에 반영하지 못하는 단점이 있다. 제안하는 기법은 시간에 따라 RFID 데이터 스트림의 변화를 정확히 반영하기 위해 시간진화 그래프를 이용하여 이진 시간관계 테이블에 빈발한 2-길이 항목간 정보를 유지한다. 또한 다중 패스의 문제점을 해결하기 위해 t 시점에 이진 시간관계 테이블을 이용하여 k-길이의 후보 이동궤적 패턴을 추론하고, t+1 시점에서 후보 패턴을 검증하는 과정을 통해 k-길이 이동궤적 패턴을 단일 패스로 추출한다. 실험결과 제안하는 기법은 기존의 Apriori-계열 기법들과 비교하여 약 7% 정도 후보 패턴의 비율이 적게 생성되어 시간 및 공간 복잡도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

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성능 모니터링 이벤트들의 통계적 분석에 기반한 모바일 프로세서의 전력 예측 (Power Prediction of Mobile Processors based on Statistical Analysis of Performance Monitoring Events)

  • 윤희성;이상정
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권7호
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    • pp.469-477
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    • 2009
  • 제한된 용량의 배터리로 동작해야 하는 모바일 시스템에서는 소프트웨어 설계시 성능뿐만 아니라 전력소모도 고려해야 한다. 따라서 소프트웨어의 실행 중에 전력소모를 정확하게 예측할 수 있으면 전력과 성능을 고려한 효율적인 소프트웨어의 설계가 가능해진다. 본 논문에서는 모바일 프로세서의 전력소모 예측을 위해 정량적으로 프로세서의 동작을 분석하고 모델링 하는 통계적인 분석 방법을 제안한다. 제안된 방식은 다양한 벤치마크 프로그램들을 실행하여 프로세서의 성능 모니터링 이벤트들과 전력소모 데이터를 수집한 후 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 분석 등을 적용하여 서로 중복되지 않으면서 전력소모에 크게 기여하는 대표적인 성능 모니터링 이벤트들을 추출한다. 전력 예측 모델은 선택된 성능 모니터링 이벤트들이 독립변수가 되고 전력소모가 종속변수가 되는 회귀분석(regression analysis)을 수행하여 개발한다. 전력 예측 모델은 Intel XScale 아키텍처 기반의 PXA320 모바일 프로세서에 적용하여 평균 4% 이내의 에러율로 전력소모를 예측할 수 있음을 보인다.

명령 실행 모니터링과 딥 러닝을 이용한 파워셸 기반 악성코드 탐지 방법 (PowerShell-based Malware Detection Method Using Command Execution Monitoring and Deep Learning)

  • 이승현;문종섭
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권5호
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    • pp.1197-1207
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    • 2018
  • 파워셸은 닷넷 프레임워크를 기반에 둔, 커맨드 라인 셸이자 스크립트 언어로, 그 자체가 가진 다양한 기능 외에도 윈도우 운영체제 기본 탑재, 코드 은닉 및 지속의 수월함, 다양한 모의 침투 프레임워크 등 공격 도구로서 여러 이점을 가지고 있다. 이에 따라 파워셸을 이용하는 악성코드가 급증하고 있으나 기존의 악성코드 탐지 기법으로 대응하기에는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 파워셸에서 실행되는 명령들을 관찰할 수 있는 개선된 모니터링 기법과, Convolutional Neural Network(CNN)을 이용해 명령에서 특징을 추출하고 실행 순서에 따라 Recurrent Neural Network(RNN)에 전달하여 악성 여부를 판단하는 딥 러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 악성코드 공유 사이트에서 수집한 파워셸 기반 악성코드 1,916개와 난독화 탐지 연구에서 공개한 정상 스크립트 38,148개를 이용하여 제안한 모델을 5-fold 교차 검증으로 테스트한 결과, 약 97%의 True Positive Rate(TPR)와 1%의 False Positive Rate(FPR)로 모델이 악성코드를 효과적으로 탐지함을 보인다.

악성사이트 검출을 위한 안전진단 스케줄링 (Security Check Scheduling for Detecting Malicious Web Sites)

  • 최재영;김성기;민병준
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제2권9호
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    • pp.405-412
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    • 2013
  • 최근의 웹은 구현 방법과 이용 패턴이 변화되면서 서로 연결되고 융합되는 형태로 변화하였다. 서비스가 진화되고 사용자 경험이 향상되었으나 다양한 출처의 검증되지 않은 웹자원들이 서로 결합되어 보안 위협이 가중되었다. 이에 웹 확장의 역기능을 억제하고 안전한 웹서비스를 제공하기 위해 확장된 대상에 대한 안전성 진단이 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트의 안전한 운영을 위해 안전진단을 외부 링크까지 확장하여, 진단 대상을 선별하고 지속적으로 진단하여 악성페이지를 탐지하고 웹사이트의 안전성을 확보하기 위한 스케줄링 방안을 제안한다. 진단 대상의 접속 인기도, 악성사이트 의심도, 검사 노후도 등의 특징을 추출하고 이를 통해 진단 순서를 도출하여 순서에 따라 웹페이지를 수집하여 진단한다. 실험을 통해 순차적으로 반복 진단하는 것보다 순위에 따라 진단 주기를 조정하는 것이 중요도에 따라 악성페이지 탐지에 효과적임을 확인하였다.

3년제 유아교육과 신입생의 학과 적응을 위한 멘토링 프로그램 개발 (The development of a mentoring program assisting freshmen belonging to the early childhood education in three year college to adapt to their major)

  • 서혜정;원계선;임진형
    • 한국보육지원학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.201-230
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 3년제 유아교육과 신입생의 학과 적응을 돕기 위한 멘토링 프로그램을 개발하는 것이다. 신입생의 학과 적응에 대한 어려움의 목록을 추출하기 위해 focus group 인터뷰를 하였다. 이후, 신입생의 학과적응을 도와주기 위한 방법에 대해 학년별로 브레인스토밍과 서술식 질문지로 자료를 수집하였다. 연구결과, 3년제 유아교육과 신입생의 어려움은 개인 내 어려움, 대인간 어려움, 지원체계에 대한 것이었다. 신입생의 어려움을 돕기 위해서는 신입생 겪는 어려움을 해소시키는 것과 그들의 대학생활 적응을 돕기 위한 정보 안내가 필요하였다. 3년제 유아교육과 신입생의 학과적응을 위한 멘토링 프로그램은 신입생이 겪는 학과 적응의 어려움 해소를 위한 내용과 신입생에게 필요한 정보 안내에 대한 내용으로 구성되었다. 프로그램은 총 8회기로 구성되었으며, 그 내용은 시간 관리, 학업 활동, 사회적 관계 형성, 진로 및 취업 준비, 교과 외 활동으로 범주화할 수 있었다.