• 전자공학회논문지S
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• 제35S권5호
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• pp.75-82
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• 1998

Conventional vector quantization (VQ) codebook design methods have several drawbacks such as edge degradation and high computational complexity. In this paper, we first made activity coordinates from the horizonatal and the vertical activity of the input block. Then it is mapped on the 2-dimensional interconnected codebook, and the codebook is designed using kohonen self-organizing map (KSFM) learning algorithm after the search of a codevector that has the minumum distance from the input vector in a small window, centered by the mapped point. As the serch area is restricted within the window, the computational amount is reduced compared with usual VQ. From the resutls of computer simulation, proposed method shows a better perfomance, in the view point of edge reconstruction and PSNR, than previous codebook training methods. And we also obtained a higher PSNR than that of classified vector quantization (CVQ).

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.195-203
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• 2020

본 연구는 중소병원 간호사의 소명의식, 자기효능감 및 직장 내 괴롭힘이 재직의도에 미치는 영향요인을 살펴봄으로써, 간호조직의 업무환경 개선을 위한 기초자료를 제공하기 위해 시도된 서술적 조사연구이다. 자료 수집은 2018년 7월 17일에서 30일까지로 G광역시에 위치한 7개의 중소병원에서 6개월 이상 근무한 간호사 224명을 대상으로 하였으며, 수집된 자료는 SPSS / WIN 22.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 측정도구로 소명의식은 Dik, Eldrige와 Steger (2008)가 개발한 소명척도(Calling & Vocational Questionnaire: CVQ)를 윤치호(2017)가 수정한 도구를, 자기효능감은 Sherer 등(1982)이 개발하고 정애순(2007)이 수정하여 간호사를 대상으로 한 사용한 도구를 사용하였다. 직장 내 괴롭힘은 Einarsen, Raknes와 Matthiesen (1994)이 노르웨이어로 개발한 부정적 행동경험 설문지(NAQ)를 남웅 등(2010)이 한국어로 번안한 도구를, 재직의도는 Cowin (2002)이 개발한 NRI (Nurses'Retention Index)를 김민정(2006)이 번안하여 사용한 도구를 사용하였다. 재직의도에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 자기효능감(β=.24, p<.001), 소명의식(β=.23, p<.001), 연봉(β=.21, p=.001)은 통계적으로 유의한 양의 상관관계를, 직장 내 괴롭힘(β=-.16, p=.008)은 통계적으로 유의한 음의 상관 관계를 미치는 것으로 나타났으며, 설명력은 28.6%이었습니다. 본 연구결과를 종합하면 중소병원에 근무하는 간호사의 재직의도에 긍정적 영향 요인은 소명 의식, 자기효능감 및 연봉 수준이었고, 부정적인 영향 요인은 직장 내 괴롭힘 임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.18-28
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• 1997

이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.535-543
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• 2020

최근 신종감염병의 등장 및 교육환경의 변화 등으로 학령기 학생들의 건강문제가 다양해지면서 보건교사의 역할은 더욱 확대되고 중요해지고 있다. 본 연구는 보건교사의 소명의식이 학교조직몰입에 미치는 영향을 파악함으로서 보건교사의 학교조직몰입을 증진시키기 위한 기초자료를 제공하기 위함이다. 연구의 대상자는 경기지역에 근무하고 있는 초등학교, 중학교, 고등학교 보건교사로서 본 연구의 목적을 이해하고 연구참여에 자발적으로 동의한 143명이다. 자료수집은 보건교사 대상 직무연수를 진행하는 한국교총 종합연수원에 연구자가 직접 방문하여 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 23.0 통계프로그램을 통해 백분율, 평균 및 표준편차, independent t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient와 simple regression analysis로 분석하였다. 분석결과 보건교사의 직무몰입에 영향을 미치는 요인은 소명의식의 하위요인 중 목적·의미(β=.28, p=.011)가 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 학급수(β=-.20, p=.006)의 경우 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 요인들의 설명력은 30.7%였다. 이에 보건교사의 학교조직몰입을 증진시키기 위해서는 목적·의미 증진시키고 학급수를 낮추는 중재방안이 마련되어야 할 것이다.