본 연구에서는 직업운전자의 자극추구성향과 직무소진의 관계에서 A형 운전행동 패턴의 매개효과를 검증하고, 이와 같은 매개경로를 일의 의미가 완충시키는 조절효과를 조절된 매개모형으로 검증하였다. 이를 위해 경기도 소재의 운수업체에 재직 중인 운전자 188명을 대상으로 자극추구성향척도, A형 운전행동 패턴 척도, 직무소진 척도, 일의 의미 척도를 통하여 설문을 진행하였고, SPSS 21.0과 SPSS Macro PROCESS를 분석에 활용하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인의 자극추구성향이 직무소진으로 이어지는 경로에서 A형 운전행동 패턴의 매개효과가 검증되었다. 둘째, 자극추구성향이 A형 운전행동 패턴을 통해 직무소진에 미치는 영향을 미치는 경로에서 일의 의미의 조절된 매개효과를 검증한 결과, 매개경로가 일의 의미에 의해 조절되는 것으로 나타남을 통해서 조절된 매개효과가 검증되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 운전자의 심리적 건강 및 운전수행에 영향을 줄 수 있는 자극추구성향 성격특성과 A형 운전행동 패턴의 부정적인 측면, 그리고 이러한 부정적인 영향을 완충할 수 있는 일의 의미의 긍정적 효과를 논의하였다.
Truetype 글꼴은 외곽선정보를 벡터 데이터 형태로 가지고 있기 때문에 사용자의 수정이 매우 용이한 글꼴이다. 본 논문에서는 이러한 truetype 글꼴의 특성을 이용하여 글꼴의 외곽선 정보를 알아낸 후 외곽선을 다양한 패턴으로 분할하는 방법을 제시하려 한다. 직선에서는 Brensenham 알고리즘을 이용한 패턴 분할을 행하였고, 곡선에서는 Casteljar 알고리즘을 바탕으로 선형보간법을 이용한 재귀호출 방법을 사용하여 패턴 분할을 행하였다. 이러한 임의 패턴 분할을 이용해서 다양한 길이를 가진 형태의 패턴을 생성함으로써, 글꼴의 외곽선에 다양한 효과를 줄 수 있다.
패턴완성(Pattern Completion)은 사용되는 패턴 성분들 사이의 higher-order correlation 정보가 중요한 의미를 가질 수 있는 기계학습 문제 중 하나이다. higher-order correlation은 확률라이브러리모델(Probabilistic Library Model)로 구현되는 hypernetwork 개념을 도입해서 나타낼 수 있다. 하지만 확률라이브러리모델을 사용하여 higher-order 정보를 나타내려할 때 초기라이브러리가 모든 가능한 조합의 원소들을 가지도록 구성하기는 쉽지 않다. 그 대안으로 초기라이브러리 구성 시 학습패턴들을 subsampling하여 적은 숫자의 원소들만으로 higher-order correlation의 근사치를 나타내게 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 subsampling이 사용되어 구성된 확률라이브러리모델을 이용한 패턴완성시의 correlation의 order에 따른 효과를 분석하여 본다.
이 연구에서는 마이크로 그리드 패턴 표면을 갖는 탄소 분말이 첨가된 Poly-dimethylsiloxane (PDMS)를 사용하여 전기용량형 압력센서(Piezocapacitive Sensor)를 제작하였다. 탄소 분말과 그리드 패턴이 센서의 성능에 미치는 효과를 알아보기 위해 탄소 분말의 농도와 그리드 패턴의 밀도를 달리하여 여러 개의 센서를 제작하였다. 센서의 작동 범위와 민감도를 척도로 센서의 성능을 비교하였다.
롤투롤 인쇄전자 시스템은 높은 생산성과 낮은 원가를 이점으로 인쇄전자 산업에서 가장 각광을 받고 있는 인쇄기술 중 하나이다. 이러한 롤투롤 인쇄전자 시스템에서 인쇄패턴의 특성은 인쇄물의 기능적 성질을 결정짓는 중요한 문제라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 인쇄패턴의 특성을 결정짓는 주요 인자들이 특별히 인쇄패턴의 두께와 표면 조도에 미치는 영향성에 대한 분석이 수행되었다. 실험계획법을 적용하여 인쇄패턴의 두께와 표면조도에 대한 각 인자의 주효과 및 교호작용 효과를 정량적으로 제시하였고, 분산분석을 통해 유의한 인자를 찾아내었다. 또한 이에 따르는 통계적 모델이 주요 인자의 함수로서 개발되었다. 이러한 결과는 롤투롤 전자인쇄 시스템의 특징에 따라 요구되는 인쇄패턴의 특성을 얻는데 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 수면패턴이 노인의 규칙적 운동 수행에 미치는 영향을 분석하고 수면패턴과 규칙적 운동의 관계에서 주관적 건강상태가 매개효과를 가지는지 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구의 목적을 위해 통계청의 2020년 사회조사에 응답한 65세 이상 노인을 분석대상으로 하였다. 총 4,567명의 노인을 대상으로 다중회귀분석을 실시하였으며, 매개효과의 유의미성은 Sobel test를 통해 검증하였다. 분석결과 노인의 수면패턴은 규칙적 운동수행에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 적정수면을 하는 경우 규칙적 운동을 수행할 가능성이 높아지는 것으로 나타나 수면패턴이 노인의 규칙적 운동수행에 직접적인 영향을 미침이 확인되었다. 또한 수면패턴은 노인의 주관적 건강상태에 유의미한 영향을 미쳐 적정수면을 할 경우 자신의 주관적 건강상태에 대해 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 매개효과에 있어서는 주관적 건강상태가 노인의 수면패턴과 규칙적 운동과의 관계에서 부분매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 노인의 건강관리를 위한 규칙적 운동 수행을 위한 개입에 있어 노인의 수면패턴이 고려되어야 함을 보여준다.
광포획 기술을 통하여 빛의 흡수 증가시키는 것은 고효율 비정질 실리콘 박막 태양전지 제작에 있어 매우 중요하다. 비정질 실리콘 박막 태양전지에서 일반적으로 사용되는 광포획 기술은 전면 투명전극 및 후면 반사막 표면에 패턴을 형성하는 것이며, 이때의 패턴은 불규칙하게 형성된다. 이러한 불규칙한 패턴 대신 주기적인 패턴을 형성하면 보다 효과적인 광포획 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 주기적인 패턴 형성된 유리 기판 위에 비정질 실리콘 박막 태양전지를 제작하여 태양전지의 광학적 특성 및 변환효율 변화를 살펴보았다. 먼저, 패턴이 형성된 유리 기판에 대한 광추적 전산모사를 통하여 광학적 특성 변화를 살펴보았으며, 실험을 통하여 태양전지를 제작하고 광학적 특성 및 변환효율을 측정하였다. 광추적 전산모사 결과와 실험을 통하여 얻은 결과를 비교 분석하여 유리 기판의 반사방지 및 광포획 효과를 알아보았으며, 박막형 비정질 실리콘 태양전지의 변환 효율에 대한 긍정적인 영향을 확인 할 수 있었다. 박막형 비정질 실리콘 태양전지 제작에는 PECVD가 사용되었으며, 태양전지의 광학적 특성 및 변환효율 측정에는 UV-VIS 분광기, 적분구, solar simulator 등이 사용되었다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.83-88
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1997
시스템 성능을 개선하고 변화하는 환경에 적응하기 위해서는 기존 시스템을 실험, 분석함으로써 정확한 이해를 획득하고 나아가 재사용 자원으로 활용할 수 있는 소프트웨어 역공학이 필요하다. 또한 설계 문제의 추상화와 특정 영역의 일반적인 해결책에 대한 정보 표현 및 그 관계는 패턴 형식을 통해 효과적으로 나타낼 수 있다. 즉, 시스템의 설계 구조 를 추출하여 시스템 분석과 설계를 향상시키고 표준화 된 설계 용어 및 컴퍼넌트 관계 구조 를 통해 재사용을 용이하게 하는 설계 패턴 추출을 위한 역공학은 중요하다. 따라서 본 논 문에서는 기존 코드에서 설계 패턴 추출을 위한 역공학 적용의 타당성과 설계 패턴 자동 추 출을 위한 몇 개의 알고리즘을 살펴보고 간단히 적용시켜 본다.
데이터 마이닝 작업에서 사용되는 데이터의 크기는 그 특성상 대규모를 이루고 있다. 이러한 대규모의 데이터로부터 규칙을 추출하는 작업은 많은 배용이 소모된다. 또한 급변하는 데이터는 이미 발견된 마이닝 패턴에 대하여 현저한 패턴은 약한 패턴으로, 반면 약한 패턴은 현저한 패턴으로 변화시키는 요인이 되고 있다. 이러한 동적 환경에서는 기존의 데이터베이스 특정시간의 스냅 샷 형태의 데이터를 이용하였던 마이닝 방법으로는 적당하지 못하다. 따라서 이 논문에서는 동적인 환경에서 적용할 수 있는 점진적 마이닝 방법을 제시하고, 점진적 마이닝 작업이 효과적으로 수행 가능한 능동시스템 모델을 제시한다.
분류문제에서 유용한 학습패턴은 클래스들간의 분류경계에 근접한 정상패턴들을 말한다. 본 연구에서는 다양한 구조와 학습 파라미터를 가진 신경망 앙상블을 구성하고 그 출력값의 편기와 분산에 기초한 패턴절수를 정의한다. 전체 학습패턴 중 일정한 임계값 이상의 패턴점수를 가진 패턴들만이 학습패턴으로 선정된다. 제안한 방법은 두 개의 인공문제와 두 개의 실제문제 (UCI Repository)에 적응, 검증되었다. 그 결과 선택된 패턴만으로 학습한 경우, 메모리 공간 절약 및 계산시간 단축의 효과뿐만 아니라 복잡도가 큰 모델이라도 과적합을 하지 않았고 실험적으로 안정된 결과를 산출했으며, 적은 수의 학습패턴만으로도 일반화 성능을 향상시키거나 적어도 저하시키지 않았다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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