• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1114-1135
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• 2018

A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.564-578
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• 2015

본 연구는 지속경력학습 선행변인(개인-직무적합성, 인적자본투자)과 결과변인(주관적 경력성공)에 대한 인과관계 규명과 개인-직무적합성, 인적자본투자와 주관적 경력성공의 관계에서 지속경력학습 매개효과를 규명한다. 연구목적을 달성하기 위한 자료는 울산지역 자동차 및 제주지역 공기업 종사자 241명으로부터 수집되었으며, 동일방법편의 대안으로 측정환경 분리방법으로 자료를 수집하였다. 분석결과, 첫째, 개인-직무적합성과 인적자본투자가 지속경력학습에 긍정적인 영향을 미치고, 둘째, 지속경력학습인 주관적 경력성공을 촉진하는 주요원인으로 확인되었으며, 셋째, 지속경력학습은 개인-직무적합성 및 인적자본투자와 주관적 경력성공의 관계를 각각 부분매개 하는 것으로 규명되었다. 본 연구의 시사점으로는 직무 및 조직차원변인을 활용하여 지속경력학습의 선행변인을 실증적으로 규명하여 지속경력학습의 연구범위 확대에 기여하고 있으며, 주관적 경력성공 연구에 대한 연구자들의 관심을 촉발하는 계기를 제공하고 있다. 또한 지속 경력학습의 매개효과 규명을 통해 개인의 경력개선 과정 메커니즘을 실증적으로 규명하고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.269-274
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• 2022

4차산업혁명의 도래와 함께 현대의 사회는 전문지식을 갖춘 글로벌 융복합형 인재를 요구하고 있다. 각 기관 인재양성 과정에서 대학들이 외국인 유학생 맞추 교육 및 관리경험의 부족으로 전공학습 등 문제가 되고 있다. 본 논문은 한국의 4년제 대학 이상 학위과정에서 재학 중국유학생에게 설문하였으며, 연구구조 방정식 모델을 적용하여 가설검증을 하였다. 분석 결과 대학기관에서 중국유학생의 학습몰입과 학습흥미를 제고시켜야만 개인-조직적합성을 높일 수 있다. 중국 유학생과 학교의 적합성이 좋아야 유학생 교육성과와 행정관리에 큰 도움을 될 것이고 학습 분위기와 대학 이미지도 진급할 수 있는 것으로 예상되었지만 자기효능감이 과도한 유학생은 학습몰입 높을수록 개인-조직적합성에 부정적인 영향을 미쳐 학생 교육과 관리에 어려워질 수 있다. 반면에 자기효능감이 낮은 유학생들은 학습몰입이 높을수록 개인-조직적합성도 함께 높아진다는 의미를 제시한 측면에서 시사점을 가진다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.107-112
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• 2024

Nowadays the deadly virus famous as COVID-19 spread all over the world starts from the Wuhan China in 2019. This disease COVID-19 Virus effect millions of people in very short time. There are so many symptoms of COVID19 perhaps the Identification of a person infected with COVID-19 virus is really a difficult task. Moreover it's a challenging task to identify whether a person or individual have covid test positive or negative. We are developing a framework in which we used machine learning techniques..The proposed method uses DecisionTree, KNearestNeighbors, GaussianNB, LogisticRegression, BernoulliNB , RandomForest , Machine Learning methods as the classifier for diagnosis of covid ,however, 5-fold and 10-fold cross-validations were applied through the classification process. The experimental results showed that the best accuracy obtained from Decision Tree classifiers. The data preprocessing techniques have been applied for improving the classification performance. Recall, accuracy, precision, and F-score metrics were used to evaluate the classification performance. In future we will improve model accuracy more than we achieved now that is 93 percent by applying different techniques

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.780-789
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• 2018

전 세계적으로 총기 사고는 인적이 드문 장소뿐만 아니라 사람들이 많이 모여 있는 공공장소에서도 빈번하게 일어난다. 특히, 권총과 같은 소형 총기 사고의 빈도수가 매우 높다. 그러므로 사람에 비해 상대적으로 매우 작은 크기의 객체인 권총을 가진 사람을 탐지하는 것은 사고의 피해를 최소화하는데 핵심적이다. '권총 든 사람'을 탐지하는 연구가 수행되고 있지만, 사람보다 권총은 상대적으로 크기가 작기 때문에 단일 객체만을 탐지하는 기존 객체 탐지 방법으로 '권총 든 사람'을 탐지하면 오류 발생 빈도수가 매우 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 권총으로 무장한 사람을 탐지하는 방법으로 APDA(Armed Person Detection Algorithm)를 제안한다. APDA는 입력 영상에서 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 인체 특징점 탐지 모델과 객체 탐지 모델을 병행하여 획득한 양 손목과 권총의 위치를 후처리 작업에서 이용하여 '권총 든 사람'을 탐지한다. APDA는 기존 방식보다 객관적 평가에서 재현율이 46.3% 향상되었고, 정밀도는 14.04% 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.47-54
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• 2022

최근 딥러닝 기술의 발달로 사람의 행동을 인식하는 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용하여 1인 가구 환경에서 발생할 수 있는 위험 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 1인 가구의 특성상 개인의 프라이버시 보호가 필요하다. 본 논문에서는 개인의 프라이버시 보호를 위해 가우시안 블러 필터가 적용된 프라이버시 보호 영상에서 사람의 위험 행동을 인식한다. 위험 행동 인식 방법은 객체 검출 모델인 YOLOv5 모델을 활용하여 영상에서 사람 객체 검출 및 전처리 방법을 적용한 후 행동 인식 모델의 입력값으로 활용하여 위험 행동을 인식한다. 실험에는 ResNet3D, I3D, SlowFast 모델을 사용하였고, 실험 결과 SlowFast 모델이 프라이버시 보호 영상에서 95.7%로 가장 높은 정확도를 달성하였다. 이를 통해 개인의 프라이버시를 보호하면서 1인 가구 환경에서 사람의 위험 행동을 인식하는 것이 가능하다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.47-65
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• 2022

Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.185-192
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• 2019

In the case of a hearing impaired person using sign language, there are many difficulties in communicating with a normal person who does not understand sign language. The sign language translation system is a system that enables communication between the hearing impaired person using sign language and the normal person who does not understand sign language in this situation. Previous studies on sign language translation systems for communication between normal people and hearing impaired people using sign language are classified into two types using video image system and shape input device. However, the existing sign language translation system does not solve such difficulties due to some problems. Existing sign language translation systems have some problems that they do not recognize various sign language expressions of sign language users and require special devices. Therefore, in this paper, a sign language translation system using an artificial neural network is devised to overcome the problems of the existing system.

• 한국간호교육학회지
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• 제28권1호
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• pp.48-56
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• 2022

Purpose: The main purpose of this study was to identify factors influencing person-centered care competence in nursing students. Methods: The study was conducted in two universities located in the D and J cities of South Korea. Participants were 130 senior nursing students who had experienced clinical practice for at least 3 months. Data were collected from September 7-10, 2019, using a structured questionnaire and analyzed using a hierarchical multiple regression with SPSS/WIN 23.0. Results: The Factor influencing person-centered care competence was compassion competence (β=.49, p<.001) and the explanatory power of this variable was 30% (F=10.98, p<.001). Conclusion: According to the results of this study, nursing faculties need to develop programs and learning content to enhance learners' compassion competence for promotion of person-centered care competence.

• 벤처혁신연구
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• 제6권3호
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• pp.21-42
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• 2023

본 연구의 목적은 애자일(Agile) 조직문화의 7년 이내 초기 스타트업 종사자의 개인-조직 적합성, 개인-직무 적합성이 과업 성과에 미치는 영향에서 임파워먼트, 지속적 학습활동, 협업의 구조적 관계를 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해 이론적인 고찰과 선행연구를 바탕으로 연구 모형과 가설을 수립하였다. 자료 수집은 애자일 조직문화를 가진 7년 이내의 스타트업 임직원을 대상으로 조사하였으며, 총 204부의 자료를 분석에 활용하였다. 가설 검증을 하기 전, 표본의 특성을 확인하고 확인적 요인분석을 실시하여 측정모형의 적합도를 확인하였다. 이를 바탕으로 집중타당성과 판별타당성을 검정하고, 신뢰도를 분석하였다. 다음으로 구조모형의 적합도를 분석하고, 구조모형 분석의 결과를 바탕으로 기본 가설 및 매개효과 가설을 검정하였다. 분석 결과를 살펴보면 개인-조직 적합성은 임파워먼트, 지속적 학습활동, 협업에 정의 유의한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 개인-직무 적합성은 임파워먼트, 지속적 학습활동, 협업에 정의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 임파워먼트는 과업성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 지속적 학습활동은 과업성과에 부의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 협업은 과업성과에 정의 유의한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 매개검정 분석 결과에서는 협업이 개인-직무 적합성과 과업성과와의 관계에서 매개작용을 하는 것으로 나타났다. 이와 같은 실증 분석 결과를 토대로 연구의 의의, 학문적·실무적 시사점, 연구의 한계점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.