• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.381-388
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• 2023

본 연구는 빅데이터 분석을 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발을 주요 목적으로 한다. 우선, 문헌 고찰을 통해 빅데이터 및 교육의 개념 및 특성 그리고 빅데이터 기술과 연구 활용 등의 이론을 분석하여, 이를 평생교육 빅데이터 활용을 위한 선결과제와 기초 연구자료로 제공한다. 아울러 교육 데이터 수집의 방법과 교육의 특성에 적정한 빅데이터 활용 방법을 제시하고 이를 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형을 개발하였다. 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발은 총 6단계로 진행되었다. 본 연구에서 제시한 맞춤형 교육프로그램 모델은 실질적 활용 면에 있어, 국가승인통계인 '평생학습 개인 실태조사' 처럼 1년 후에 분석하지 않고 실시간으로 데이터가 제공되는 방식으로 활용 부분에 있어서도 선택적 분석이나 미래예측 등 자유도가 매우 높아 교육 분야에 빅데이터가 충분한 필요성과 가치가 있음을 알 수 있다. 뿐만 아니라 표본 모형에 사용되고 있는 모든 프로그램은 무료로 제공되고 있으며, 프로그래밍 특성상 커뮤니티 또한 활발하게 교류가 이루어지고 있어 추후 수정 및 보완 시에도 매우 용이하여 더욱 완성도 높은 교육프로그램 개발 모형을 개발할 수 있다.

• 초등상담연구
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• 제11권3호
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• pp.371-390
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• 2012

본 연구는 아동의 5요인 성격 특성을 측정하기 위해 Big Five Questionnaire for Children(BFQ-C; Barbaranelli, Caprara. Rabasca, & Pastoreli, 2003)에 기초하여 학교장면에서 간편하게 활용할 수 있는 한국어판 아동용 간편 5요인 성격질문지(K-BFQC-SF)를 구성하고, 이 질문지에 대한 신뢰도 및 타당도를 검증하는 것이었다. 이를 위해 영문 BFQ-C 65문항을 번안하여 초등학교 5, 6학년 278명을 대상으로 탐색적 요인분석을 실시하고, 일부 문항의 제거 과정을 거쳐 성격 5요인의 구성 개념을 포괄할 수 있는 15문항의 간편형 5요인 성격 질문지를 구성하였다. 축약된 15문항은 확인적 요인분석을 통해 구인타당도를 검증하였다. 한국어판 아동용 간편 5요인 성격질문지의 준거타당도를 알아보기 위해 초등학교 5, 6학년 252명을 대상으로 우울, 학업성적, 진로성숙도와의 상관분석을 수행하였다. 그 결과 15문항의 간편형 척도와 준거변인들간의 관계는 기존에 보고된 연구 결과와 유사한 수준을 보였다. 마지막으로 아동의 자기보고와 성인관찰자인 교사의 평정자료가 서로 일치하는지 알아보기 위해 상관분석을 실시한 결과 양호한 수준을 보였다. 한국어판 아동용 간편 5요인 성격질문지는 학교장면에서 학생들의 성격특성을 이해하는데 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 열처리공학회지
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• 제36권6호
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• pp.374-381
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• 2023

This study develops and evaluates a deep learning model for predicting oxide and nitride layers based on plasma process data. We introduce a novel deep learning-based Varying Coefficient Regressor (VCR) by adapting the VCR, which previously relied on an existing unique function. This model is employed to forecast the oxide and nitride layers within the plasma. Through comparative experiments, the proposed VCR-based model exhibits superior performance compared to Long Short-Term Memory, Random Forest, and other methods, showcasing its excellence in predicting time series data. This study indicates the potential for advancing prediction models through deep learning in the domain of plasma processing and highlights its application prospects in industrial settings.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.253-253
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• 2015

This research evaluated the effect of two main sources on the results of the ocean regional circulation model (ORCMs) during downscaling and nesting the results from the coarse data. The two sources should be the domain size, and temporal and spatial resolution different between driving and driven data. The Big-Brother Experiment is applied to examine the impact of them on the results of the ORCMs separately. Within resolution of 3km grid point ORCMs applying in the Big-Brother Experiment framework, it showed that the simulation results of the ORCMs depend on the domain size and specially the spatial and temporal resolution of lateral boundary conditions (LBCs). The domain size can be selected at 9.5 times larger than the interest area, and the spatial resolution between driving data and driven model can be up to 3 of ratio resolution and updating frequency of the LBCs can be up to every 6 hours per day.

• 경영과정보연구
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• 제36권5호
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• pp.85-98
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• 2017

본 연구는 경북 북부지역 거주 직장인 332명을 대상으로 직무 의미감, Big 5 성격유형, 직무스트레스 간의 구조적 관계를 실증적으로 탐색한 것이다. 본 연구에서 밝혀진 주요한 사실은 다음과 같다. 첫째, 직무 의미감은 Big 5 성격유형의 친화성, 성실성, 외향성 요인에는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 개인이 수행하는 직무가 의미감이 커질수록 개인이 지닌 성격특성 중 친화성, 성실성, 외향성 등이 강화된다고 풀이할 수 있을 것이다. 둘째, 직무 의미감은 신경증 요인에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 이는 직무 의미감이 커지면 직무수행으로 인한 긴장, 화냄, 낙담 등이 줄어들 수 있다고 해석할 수 있다. 셋째, 직무 의미감은 성격특성 중 개방성 요인에는 통계적으로 의미 있는 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀졌다. 넷째, Big 5 성격유형 중 신경증 요인은 심리적 스트레스와 신체적 스트레스에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 이는 신경증 성향이 강한 사람일수록 스트레스에 취약하다고 풀이할 수 있다. 다섯째, Big 5 성격유형 중 개방성 요인은 심리적 스트레스와 신체적 스트레스에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 이는 개방성향이 높은 사람들은 동일한 자극에도 개방성향이 낮은 사람에 비해 스트레스를 적게 경험할 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.684-690
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• 2018

현재 및 향후 떠오르고 있는 빅 데이터 사회에서는 수집된 정보의 분석이 그 핵심 기술로 인식되고 있다. 또한 발생되는 데이터가 보다 다양하고 더욱 대용량화 되는 특징을 가지는 빅 데이터화가 가속될 미래의 진화된 지능화 사회에서는 예측 기술을 바탕으로 가치창출을 통한 최적화된 사회를 지향할 것으로 보인다. 지속적으로 사용되어질 IT시스템 운영 시 발생되는 다양한 데이터와 대량의 데이터에 대하여 빅 데이터 기반 기술을 활용하면 IT 시스템의 장애 방지와 안정적 운영이 가능할 것이다. 본 논문에서는 서버 성능 모니터링을 통한 데이터를 수집 분석하고자 빅 데이터 수집 분석 기술을 활용한 환경을 제안하였고, 또한 장애 예측을 위한 시계열 예측 모형을 도출하여 제안하였다. 빅 데이터를 처리하는 서버 성능 관리 측면에서, 본 논문에서 제안하는 이 모델을 통하여 서버 운영자는 사전 장애 예측을 통하여 IT 시스템의 안정적 운영이 가능할 것이다.

• 산업공학
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• 제13권2호
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• pp.171-177
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• 2000

The Six-Sigma is now common word as a management innovation in every business. Many companies have practiced to the TPM in Korea. These companies have regarded the Six-Sigma as a new approach or redundant strategy for management. This paper suggests a model which contains how to unite TPM and Six-sigma to make a big synergy effect for the company which is on developing of TPM. This model based upon SAMSUNG CORNING as a process industry.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1464-1479
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• 2018

In face recognition, sometimes the number of available training samples for single category is insufficient. Therefore, the performances of models trained by convolutional neural network are not ideal. The small sample face recognition algorithm based on novel Siamese network is proposed in this paper, which doesn't need rich samples for training. The algorithm designs and realizes a new Siamese network model, SiameseFacel, which uses pairs of face images as inputs and maps them to target space so that the $L_2$ norm distance in target space can represent the semantic distance in input space. The mapping is represented by the neural network in supervised learning. Moreover, a more lightweight Siamese network model, SiameseFace2, is designed to reduce the network parameters without losing accuracy. We also present a new method to generate training data and expand the number of training samples for single category in AR and labeled faces in the wild (LFW) datasets, which improves the recognition accuracy of the models. Four loss functions are adopted to carry out experiments on AR and LFW datasets. The results show that the contrastive loss function combined with new Siamese network model in this paper can effectively improve the accuracy of face recognition.

• 한국CDE학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.374-381
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• 2009

To meet the soaring demand recently, South Korea big shipbuilders are examining two things. One is new investment in plant and equipment. The other is replacement of production resources. Considering plant & equipment investment and replacement of production resources, even if actual production ability would be enough, the real output could be affected by limitation of logistics with lack of analysis. As we set up big shipyard in virtual space, we could perform actual production by using confirm production plan in virtual space. We've analyzed the load of block stock, load of road and load of transporter for logistics effects are followed by production increase. This research is to determine the possible problems of those analyzed results and to present the resolution using the current layout. And then modified yard layout, we reanalyzed previous three logistics effects. This simulation model could help administrator to make rational decision for changing yard layout.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제37권1호
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• pp.81-90
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• 2017

We have analyzed the performance of 58 kWp photovoltaic (PV) power systems installed in Jeddah, Saudi Arabia. Performance ratio (PR) of 3 PV systems with 3 desert-type PV modules using monitoring data for 1 year showed 85.5% on average. Annual degradation rate of 5 individual modules achieved 0.26%, the regression model using monitoring data for the specified interval of one year showed 0.22%. Root mean square error (RMSE) of 6 big data analysis models for power output prediction in May 2016 was analyzed 2.94% using a support vector regression model.