• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제63권6호
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• pp.219-225
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• 2020

Background: There is increasing concern that moderate preterm (32-33 weeks' gestation) and late preterm (34-36 weeks' gestation) birth may be associated with minor neurodevelopmental problems affecting poor school performance. Purpose: We explored the cognitive function, cognitive visual function, executive function, and behavioral problems at school age in moderate to late preterm infants. Methods: Children aged 7-10 years who were born at 32⁺⁰ to 36⁺⁶ weeks of gestation and admitted to the neonatal intensive care unit from August 2006 to July 2011 at the National Health Insurance Service Ilsan Hospital were included. We excluded children with severe neurologic impairments, congenital malformations, or chromosomal abnormalities. Neuropsychological assessments consisted of 5 neuropsychological tests and 3 questionnaires. Results: A total of 37 children (mean age, 9.1±1.2 years) participated. The mean gestational age at birth was 34.6±7.5 weeks, while the mean birth weight was 2,229.2±472.8 g. The mean full-scale intelligence quotient was 92.89±11.90; 24.3% scored between 70 and 85 (borderline intelligence functioning). An abnormal score was noted for at least one of the variables on the attention deficit hyperactivity disorder diagnostic system for 65% of the children. Scores below borderline function for executive quotient and memory quotient were 32.4% and 24.3%, respectively. Borderline or clinically relevant internalizing problems were noted in 13.5% on the Child Behavior Check List. There were no significant associations between perinatal factors or socioeconomic status and cognitive, visual perception, executive function, or behavior outcomes. Conclusion: Moderate to late preterm infants are at risk of developing borderline intelligence functioning and attention problems at early school age. Cognitive and executive functions that are important for academic performance must be carefully monitored and continuously followed up in moderate to late preterm infants.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.189-196
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• 2023

본 논문에서는 예비 초등교사 13명과 현직 초등교사 9명을 대상으로 앱인벤터를 활용한 인공지능 교육을 실시하고 만족도 조사를 통해서 학생들의 배경 변인과의 관련성이 있는지, 그리고 두 그룹의 학생들 사이에 만족도의 차이가 있는지 분석하였다. 연구 결과, 현직 교사는 교육에 대한 흥미도, 난이도, 참여도를 묻는 문항에서 예비 교사보다 모두 만족도가 높았다. 또한, 교육이 인공지능의 학습 동기 부여에 도움을 주었는지, 향후 초등학교 수업에 적용해 볼 의향이 있는지를 조사하는 문항에서도 예비 교사보다 긍정적으로 나타났다. 예비교사는 대체적으로 현직 교사에 비해서는 부정적인 측면이 있으나 교육이 인공지능의 이해도 향상에 도움이 되었는지, 추가 교육에 참가할 의향이 있는지를 조사하는 문항에서는 현직 교사보다 긍정적으로 나타났다. 두 그룹 학생의 만족도에 의미 있는 차이가 있는지 Mann-Whitney Test로 분석한 결과 통계적인 유의미성은 없었다. 이는, 사전 조사 결과를 기반으로 유추하였을 때 두 그룹의 대다수 학생들이 이미 블록형 또는 텍스트형 프로그래밍 경험이 있었으므로 앱인벤터에 대한 특별한 거부감이나 어려움없이 교육을 따라올 수 있었고 이에 만족도가 두 그룹 사이에 유사한 수치로 높게 나타난 것으로 분석된다. 본 연구의 결과는 향후 예비 및 현직 초등교사의 인공지능 교육을 위한 프로그램 개발 및 운영의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국응급구조학회지
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• 제21권3호
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• pp.49-58
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• 2017

Purpose: The purpose of this study was to validate the Moral Intelligence Checklist(MIC) of Borba (2001) modified by Kim et al. (2010) for college students majoring in health. Methods: The MIC survey was performed with 348 college students in Gongju, Chungnam. Initial MIC modified by Kim et al. (2010) consists of 7 factors (empathy, self-control, conscience, kindness, fairness, respect and tolerance) and 42 items. Data were analyzed using confirmatory factor analysis. Results: We finally analyzed with 37 items, because 5 items with estimates level below 0.5 were deleted. The Cronbach's ${\alpha}$ of 7 factors were ranged from .780 to .851. Finally, the model fit of GFI(.805), CFI(.864), RMSEA(.033) was satisfied with confirmatory factor analysis using structural equation model. Conclusion: This MIC model is suggested to be used in development of moral intelligence educational programs.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.527-535
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• 2021

전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가 의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농 귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사 결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.326-337
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• 2016

본 연구의 목적은 병원급별 간호사들의 감성지능과 직무만족, 간호서비스 질에 대한 상관관계를 확인하여 간호인력 관리와 간호서비스 질을 향상하기 위한 기초자료로 활용하기 위하여 시행되었다. 본 연구는 G도에 위치한 상급종합병원 1곳과 종합병원 2곳에서 일반간호사 195명을 대상으로 2014년 4월 7일부터 4월 28일까지 자료수집 하였으며, 수집된 자료는 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 상급종합병원과 종합병원에서 감성지능과 간호서비스 질이 각각 높은 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다(r=.624, p<.001, r=.612, p<.001). 상급종합병원의 경우 감성지능과 직무만족이 정적 상관관계로 나타났다(r=.430, p<.001). 본 연구 결과를 바탕으로 상급종합병원과 종합병원 모두 간호사의 감성지능과 직무만족을 증진시킴으로써 간호서비스 질을 높일 수 있음을 확인하였다. 특히 감성지능과 간호서비스 질 간의 높은 관련성으로 볼 때 상급종합병원과 종합병원의 특성에 맞게 간호사의 감성지능을 강화시킬 수 있는 업무 환경 조성 및 감성지능 향상 교육프로그램을 개발하여 제공하는 것이 필요하며, 연령 및 경력이 낮은 간호사를 중심으로 감성지능을 높일 수 있는 적극적인 방안이 요구된다.

• 한국안전학회지
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• 제39권2호
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• pp.65-74
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• 2024

We analyzed the relationship between the normal measurement of the seismic accelerometer (SA) and the error rate of the output voltage linear ratio to propose an evaluation method to determine whether the SA in use is measuring normally. Utilizing a test bed, the regular operation of SA in use was evaluated using acceleration data measured through impact tests since there are no regulations regarding performance testing of SA in use. For the used SA, the error rate of the output voltage linear ratio, which is a major performance criterion, was evaluated. We analyzed common characteristics of the SA that satisfied the impact test and the performance criteria of the output voltage linear ratio error rate. The results indicated that we must consider the decreasing trend and convergence of the error rate as the measurement angle increases, ensuring that the average value of the output voltage linear ratio error rate is within 1%.

• 한국의류학회지
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• 제42권1호
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• pp.148-158
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• 2018

This study analyzes recent trends in fashion retailing instigated by the fourth industrial revolution and approaches the trends in terms of the convergence of big data and artificial intelligence. The findings are as below. First, companies like 'Edited' and 'Stylumia' offer solutions that support the strategic decisions of fashion brands and fashion retailers by analyzing big data using artificial intelligence. Second, the convergence of big data and artificial intelligence scales personalized service on the web as examples of 'Coded Couture', 'StitchFix', and 'Thread'. Third, the insights gained from artificial intelligence and big data help create new fashion retailing platforms such as 'Botshop' and 'Lyst'. Last, artificial intelligence and big data assist with design. 'Ivyrevel' designs digital fashion, assisted by a macroscopic perspective on fashion trends, market and consumers through the analysis of big data. The Fourth Industrial Revolution brings changes across all industries that will likely accelerate. The fashion industry is also undergoing many changes with advancements in scientific technology. The convergence of big data and artificial intelligence will play a key role in the future of fast-moving industry like fashion, where fickle tastes of consumers are the main drivers.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.491-499
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• 2021

세계의 주요 국가들은 높은 수준의 인공지능 교육 환경을 구축하고자 국가 차원에서 전략을 수립하고 막대한 자본을 투입하여 실행에 옮기고 있다. 국내의 관계 부처들도 이러한 시대적 흐름에 맞추어 '인공지능 국가전략'을 수립하고 인공지능 교육의 전문성을 향상하여 선도국과의 격차를 해소하기 위한 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 예비 및 현직 초등교사들을 대상으로 교육현장에서 현재 활용되고 있는 인공지능 수업 콘텐츠를 설명하고, 수업에 참여하였던 학생들이 특별히 선호하는 수업의 내용과 초등교육 현장에 학생들이 직접 적용하고자 계획하는 수업 아이디어를 분류하였다. 그 결과, 예비 및 현직 초등교사들은 인공지능의 기저 이론에 대한 깊이 있는 내용보다는 초등교육에 즉시 적용이 가능한 인공지능 교육 도구 중심의 실습을 더욱 선호하는 경향이 있음을 알게 되었다. 그러나 인공지능의 이론에 대한 충분한 이해를 토대로 인공지능의 활용 역량도 배양될 수 있으므로, 이론 교육에 대한 학습 효과를 향상하기 위한 방안이 향후 연구로써 필요함을 본 연구를 통해 알 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1192-1200
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• 2019

Recently, artificial intelligence techniques have been widely used in the computer science field, such as the Internet of Things, big data, cloud computing, and mobile computing. In particular, resource management is of utmost importance for maintaining the quality of services, service-level agreements, and the availability of the system. In this paper, we review and analyze various ways to meet the requirements of cloud resource management based on artificial intelligence. We divide cloud resource management techniques based on artificial intelligence into three categories: fog computing systems, edge-cloud systems, and intelligent cloud computing systems. The aim of the paper is to propose an intelligent resource management scheme that manages mobile resources by monitoring devices' statuses and predicting their future stability based on one of the artificial intelligence techniques. We explore how our proposed resource management scheme can be extended to various cloud-based systems.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권1호
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• pp.79-89
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• 2021

본 연구는 디지털 트랜스포메이션 시대에 사물인터넷(IoT) 기기와 서비스에 대한 정보 격차를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 사물인터넷 기기와 서비스에 대한 미래 이슈를 전망하는 인식의 차이를 분석하고, 사물인터넷 기기와 서비스에 대한 인지도와 사용경험에 따른 디지털 기술의 필요성과 삶의 도움에 대한 차이를 분석하였다. 또한 교육수준과 교육수요를 분석하였다. 광주광역시와 전라남도에 거주자를 대상으로 2021년 2월 15일부터 3월 7일까지 설문조사를 실시하였고, 232명이 응답하였다. SPSS 21.0을 활용하여 분석하였고, 모든 통계값은 평균값으로 제시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 지능정보사회 인지도에 따른 지능정보사회 미래이슈, 인공지능기기 및 서비스로 제공 받는 삶의 도움, 지능정보기술 필요성 차이를 제시하였다. 둘째, 인공지능기기의 인지도 및 사용 경험에 따른 인공지능으로 부터 제공 받는 삶의 도움 차이를 제시하였다. 셋째, 인공지능서비스의 인지도 및 사용 경험에 따른 인공지능으로 부터 제공 받는 삶의 도움 차이를 제시하였다. 넷째, 인공지능기술 인지도 및 사용 경험에 따른 필요성 차이를 제시하였다. 다섯째, 지능정보사회의 교육수준과 교육수요를 조사하여 제시하였다. 이러한 연구를 결과를 통하여 디지털 트랜스포메이션 시대에 정보 격차 해소를 위한 제언을 제시하였다.