• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.14 no.7
• /
• pp.291-301
• /
• 2014

This study is a descriptive research of investigating the correlation between new nurses' nursing performance, emotional intelligence, self-resiliency and core self-evaluation. The subjects were 114 new nurses working for less than 12 months at two different hospitals with over 800 beds located in Gyeonggi-do. Between July and November, this study collected the data measured by using a structured questionnaire survey for nursing performance, emotional intelligence, self-resiliency and core self-evaluation. As a result, it was found that there was a difference in the degree of nursing performance according to new nurses' education level, job satisfaction, and working position task satisfaction, and that the higher the emotional intelligence, self-resiliency and core self-evaluation were, the better the nursing performance was. As for emotional intelligence, education level, core self-evaluation and job satisfaction, it was found that they were variables to well predict the degree of nursing performance, and explained 33% of variance in nursing performance. Accordingly, it is necessary to provide actual field-adaptive training education including emotional intelligence and core self-evaluation other than nursing performance from new nurses' orientation in consideration of education degree and job satisfaction.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.263-291
• /
• 2008

This study is designed to examine how emotional intelligence and cognitive intelligence affect customer satisfaction (social satisfaction, economic satisfaction) and long-term relational orientation of a service provider. The results of the study revealed that both cognitive intelligence of a service provider and economic satisfaction of customers have a positive relationship with longterm relational orientation, while only use and control of emotions except understanding emotions in the self and in others among emotional intelligence of a service provider have a positive, significant effect on social satisfaction of customers. As mentioned above, it can be said that the study is much more significant, at this point where previous studies failed to sufficiently recognize the importance and necessity of studies on emotional intelligence of a service provider. Moreover, the study is expected to provide useful foundations for training and development of employees in the service industry in practice.

• The Science & Technology
• /
• v.32 no.7 s.362
• /
• pp.18-19
• /
• 1999

21세기에는 유전자조작기법을 통해 젖소가 기름기 없는 우유를 생산하고 카페인 없는 원두커피가 나온다. 또 썩는 플라스틱의 원료도 식물을 통해서 얻고 구겨지지 않는 천연섬유도 선보인다. 또 바다에는 해양목장이 들어서서 지능높은 돌고래를 훈련시켜 관리를 맡긴다. 넓은 사막엔 바닷물을 끌어 올려 농사를 지어 우리의 부족한 식량을 충당하게 되고 꽃 냄새와 꽃의 색깔도 마음대로 조정하여 밝고 풍요로운 신세계가 전개된다.

• Defense and Technology
• /
• no.3 s.277
• /
• pp.10-17
• /
• 2002

현재 우리 국방예산은 점점 감소되고 있으며 군구조 일부 통합되어 축소 지향적으로 가고 있는 것으로 볼 때 국방자원의 감소는 시대적인 추세라고 볼 수 있다. 따라서 HLA를 기반으로한 무기체계획득, 교육/훈련체계의 획기적인 개선의 필요성은 크게 증가되고 있다. 더구나, 최근 인공지능기술을 포함한 각종 정보 통신기술의 급격한 발전에 따라 이러한 시뮬레이션/시뮬레이터 개발비용이 감소되고 있는 것은 이런 분야에 대한 방위산업의 활성화에 크게 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.1380-1382
• /
• 2021

기존의 항만 유지보수 교육 및 훈련 시스템의 단점을 극복하기 위해 최근 주목받고 있는 unity3D 엔진 및 챗봇, 가상현실 기술, 실시간 서버, 사용자 분석 웹사이트, 멀티플레이 기능을 활용하여 작업자들이 시간과 장소의 제약 없이 더욱 현실감 있는 환경에서 효율적으로 교육받을 수 있는 환경을 제공하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.15 no.6
• /
• pp.391-398
• /
• 2017

In this paper, we compared the performance of "Network Intrusion Detection System based on attack feature selection using fuzzy control language"[1] and "Intelligent Intrusion Detection System Model for attack classification using RNN"[2]. In this paper, we compare the intrusion detection performance of two techniques using KDD CUP 99 dataset. The KDD 99 dataset contains data sets for training and test data sets that can detect existing intrusions through training. There are also data that can test whether training data and the types of intrusions that are not present in the test data can be detected. We compared two papers showing good intrusion detection performance in training and test data. In the comparative paper, there is a lack of performance to detect intrusions that exist but have no existing intrusion detection capability. Among the attack types, DoS, Probe, and R2L have high detection rate using fuzzy and U2L has a high detection rate using RNN.

• Journal of Practical Engineering Education
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.425-437
• /
• 2022

In this study, the role and function of Edutech, as well as the application and expectations in the field of future vocational competency development, were gathered to define Edutech as a comprehensive working definition. Based on this redefinition of Edutech, this study analyzes Edutech technology trends and examines the level of actual technology applied to education and vocational training based on written interviews with experts, and finds out significant implications from the point of view of vocational training. Finally we propose an Edutech-based Vocational Education and Training Model.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.905-912
• /
• 2022

Virtual reality, one of the core technologies of the 4th industrial revolution, is entering a new phase with the spread of low-cost wearable devices represented by Oculus. In the case of disaster evacuation drills, where practical training is almost impossible due to the risk of accidents, virtual reality is becoming a new alternative that enables effective training. In this paper, we propose a smoke modeling method that can be applied to fire evacuation drills implemented with virtual reality technology. In the event of a fire, smoke spreads along the aisle, and the density of the smoke changes over time. The proposed method models the smoke by applying a procedural function that can reflect the density of smoke calculated through simulation to the model in real-time. Implementation results in the background of the factory show that the proposed method produces models that can express the smoke according to the user's movement.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.235-238
• /
• 2007

본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.123-125
• /
• 2002

여러 사람에게서 생체신호를 측정하여 특징을 추출하는 경우 피실험자마다 다른 신체적 또는 생리학적 특징에 의해 같은 클래스로 분류하고 싶어도 다른 클래스로 잘못 분류되는 경우가 발생한다. 이와 같이 N 명의 사람에게서 얻은 생체신호로 M 개의 클래스를 분류하도록 훈련하여 새로운 사람의 생체신호를 M 개의 클래스로 분류하고자 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 피실험자 독립적인 클러스터링 방법을 제안하고자 한다. 이를 위한 수학적 기반으로 동치관계들의 교집합과 합집합에 근거한 새로운 연산자를 정의하고 이를 이용하여 최대 공통 클러스터(Largest Common Cluster, LCC)라는 새로운 개념을 정의한다 이는 여러 사람에게서 얻은 정보에서 최대한 공통의 성질을 갖는 것들을 찾아내는 수학적이고 체계적인 방법이라 할 수 있다. 따라서 일단 LCC를 찾아내면 이를 특징(feature)으로 삼아 패턴분류기를 설계하면 여러 사람에게 적용가능한 생체신호 인식기를 설계할 수 있게 된다.