• Korean journal of health promotion
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.184-193
• /
• 2018

Background: Despite increasing the number of newly licensed nurses across Korea, shortages caused by geographical imbalances remains a significant concern. Therefore, understanding nursing students' attitudes to working and living, factors influencing where they first choose to work after graduation is useful in formulating appropriate interventions to retain nurses in regional areas. Methods: A total of 329 senior nursing students from areas outside Metropolitan Seoul completed self-report questionnaires. Data were analyzed using t-test, chi-square test and multiple logistic regression analysis. Results: Of the respondents, 57.8% reported that they planned to work in the region in which their school was located. The three factors ranked as having the greatest influence on their decision to work in non-metropolitan regions were: the cost of living, housing costs, and the proximity to family. Enjoyable aspects of rural life contributed positively to students' intentions to work in non-metropolitan regions, whereas isolation and socialization problems negatively affected their intentions to work in such areas. Conclusions: Greater consideration should be given to improving working conditions and housing environments in non-metropolitan regions.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2014.10a
• /
• pp.342-345
• /
• 2014

Network intrusion detection system based on machine learning methods is quite dependent on the selected features in terms of accuracy and efficiency. Nevertheless, choosing the optimal combination of features from generally used features to detect network intrusion requires extensive computing resources. For instance, the number of possible feature combinations from given n features is $2^n-1$. In this paper, to tackle this problem we propose a optimal feature selection algorithm. Proposed algorithm is based on the local search algorithm, one of representative meta-heuristic algorithm for solving optimization problem. In addition, the accuracy of clusters which obtained using selected feature components and k-means clustering algorithm is adopted to evaluate a feature assembly. In order to estimate the performance of our proposed algorithm, comparing with a method where all features are used on NSL-KDD data set and multi-layer perceptron.

• Convergence Security Journal
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.159-166
• /
• 2018

The purpose of this study is to investigate the effect of selection motivation on the NCS curriculum and career decision of the students in security related department. The contents of the questionnaire consisted of "First, Motivation to select major, Second, NCS curriculum, Third, Career decision". In this study, Chronbach's Alpha coefficients were presented to analyze the reliability of variables and exploratory factors, and the Berimax method was performed. The AVE and CR values of the items were calculated to be 0.5 and 0.7, respectively. Therefore, it was analyzed that the Intensive feasibility of items were well-focused. As a result of the hypothesis test, the standardized coefficients were calculated as follows: 'Selective motivation ⇨ NCS curriculum' is 0.563, 'NCS curriculum ⇨ career decision' is 1.339. The relationship between the two hypotheses was found to be positive (+). In order to improve the career decision of students in security related departments, it seems necessary to raise the motivation of selection and to improve the satisfaction of NCS curriculum.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.12 no.8
• /
• pp.389-396
• /
• 2014

This study was conducted to analyze the satisfaction level that students in physical therapy departments have with their major after they enter college; it also aimed to present the factors that affect that satisfaction. With regard to satisfaction in relation to general characteristics, no significant difference in satisfaction was shown between the two genders or among the times of selection of the department. Significant differences in satisfaction with the department were found for high school courses, school systems, grades, and the influences on the selection of the department. The variables that significantly affected satisfaction with the department were: satisfaction with perception, satisfaction with curricula, general satisfaction, and satisfaction with relationships. In particular, satisfaction with perception showed the highest standardized regression coefficient value for satisfaction with the department. Based on the results of this study, to enhance the satisfaction levels of students in physical therapy departments, interest in physical therapy should be drawn from the students based on social perception and high level educational environments, and the relationship between the processors and the students should be improved.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.169-184
• /
• 2000

The purpose of this paper is to find out how the education for collection development has been changed and what are the contents of the collection development-related courses. The author tried to search some historical backgrounds on how selection of books became collection development and management. As for the ducation for collection development, the changes the course titles dealing with collection development were surveyed, and the contents of the courses provided by the Departments of Library and Information Science were analyzed. It was found out that though the course titles have been changed from selection of materials collection development, the contents showed their emphases on such selection-oriented topics as selection tools and acquisitions. It is concluded that as far as the contents are concerned, most of the important components for collection development have been taught. Based on the findings, a few suggestions including that there should be efforts to narrow the gap between the theories taught at library schools and the practices performed by librarians are recommended.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.128-152
• /
• 1996

본 연구는 4년제 대학의 경영정보학과에서 개설해야 할 전공과목에 있어서 교수와 현업의 실무자간에 어떠한 인식의 차이가 있는가에 대하여 연구하였다. 특히 경영정보학과에서 개설해야 하는 전공과목의 우선순위, 전공구분(전공필수와 전공선택), 그리고 개설학년에 있어서 교수와 실무자간의 어느 정도의 인식 차이가 있는가에 대하여 실증적으로조사하였다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 첫째로 경영정보학분야의 교과과정에 관한 기존의 연구에 대하여 간략하게 살펴보았다. 둘째, 연구 방법으로서 조사대상, 자료의 수집방법, 연구가설, 그리고 자료의 분석방법에 관하여 언급하였다. 셋째, 연구결과로서 표본의 특성, 주요 전공과목의 학년 및 전공별 분류, 그리고 가설검정의 결과에 대하여 구체적으로 논하였다. 특히 연구가설은 (1)전공과목의 우선순위에 관한가설, (2) 전공과목의 구분(전공필수, 전공선택)에 관한 가설, 그리고 (3) 전공과목의 개설학년에 관한 가설로 세분하여 구체적으로 검정하였다. 끝으로 , 본 연구의 결과를 요약하였고 향후 연구방향에 대하여 언급하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.1641-1644
• /
• 2004

3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.1078-1081
• /
• 2010

웹 2.0의 영향으로 인터넷 상에 범람하는 컨텐츠를 이용함에 있어 태깅 시스템은 매우 유연하고 효과적인 분류를 가능케 한다. 대부분의 웹 2.0 사이트에서는 검색된 정보에 해당하는 태그와 연관성이 있는 태그를 나타냄으로써 또 다른 관련 컨텐츠를 이용할 수 있는 서비스를 제공한다. 컨텐츠 사용자에 의해 생성되는 태그는 개인 성향에 따라 동일 컨텐츠에 다양하게 적용될 수 있으며 이로 인해 태그를 이용한 검색은 낮은 정확도를 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 태그 선택에 있어 인간 상호작용의 특성을 파악하여 개인이 선호하고, 필요로 하는 컨텐츠에 대한 태그를 추천할 수 있는 태그 가치 측정 알고리즘을 제안한다. 컨텐츠 선택에 있어 의사결정에 영향을 미치는 요인을 식별하고 선호영화 추천 서비스인 MovieLens 사이트의 데이터 셋을 적용하여 태그 추천의 예측 정확도를 비교 평가함으로써 향상된 태그 가치 산정 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.79-80
• /
• 2023

동기식 분산 딥러닝 기법은 그래디언트 계산 작업을 다수의 워커가 나누어 병렬 처리함으로써 모델 학습 과정을 효율적으로 단축시킨다. 배치 사이즈는 이터레이션 단위로 처리하는 데이터 개수를 의미하며, 학습 속도 및 학습 모델의 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 멀티 GPU 환경에서 작동하는 분산 학습의 경우, 가용 GPU 메모리 용량이 커짐에 따라 선택 가능한 배치 사이즈의 상한이 증가한다. 하지만 배치 사이즈가 학습 속도 및 학습 모델 품질에 미치는 영향은 GPU 활용률, 총 에포크 수, 모델 파라미터 개수 등 다양한 변수에 영향을 받으므로 최적값을 찾기 쉽지 않다. 본 연구는 동기식 분산 딥러닝 환경에서 실험을 통해 최적의 배치 사이즈 선택에 영향을 미치는 주요 요인을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.556-558
• /
• 2024

오늘날 클라우드 컴퓨팅은 FIFA, WTA, F1, MLB등과 같은 비디오 및 실시간 스포츠 이벤트에 널리 사용된다. DataM에 따르면 비디오 스트리밍 플랫폼 시장은 545억 달러에서 2,523달러에 달할 것으로 예측된다. 기존 실시간 스트리밍 방법은 스트리밍 비디오의 개수가 증가하고나 스트리밍 이용자가 증가할 경우 성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 Apache Kafka Server를 활용한 대규모 비디오 스트리밍 기법을 제안한다. Apache Kafka Server를 사용하여 네트워크를 수집하면 대규모 데이터를 처리할 수 있으며, 데이터의 안정성과 실시간 처리를 할 수 있어 온라인 비디오 스트리밍에 적합하다. 이에 비디오 품질을 선택할 때 적합한 비디오 품질을 선택할 수 있다. 향후 제안하는 기법은 많은 데이터와 실험으로 실질적인 검증을 할 예정이다.