• 지적과 국토정보
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• 제44권2호
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• pp.45-58
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• 2014

본 연구의 목적은 지적분야 종사자의 자율성 정도, 리더십, 조직성과 간에 영향관계를 알아보는 데 있다. 설문조사는 대한지적공사 직원을 대상으로 실시하였고 SPSS 20.0과 AMOS19.0을 이용하여 구조방정식 모형을 검증하였다. 분석을 통한 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 자율성이 조직성과(직무만족과 조직몰입)에 직접적인 효과는 없었으며, 단지 간접적으로 영향을 미치는 결과가 도출되었다. 기존 연구는 자율성이 직무만족과 조직몰입에 긍정적 영향이 있었다. 하지만 본 연구는 자율성이 높다고 해서 조직성과가 높아지는 것은 아닌 것으로 나타났다. 아마도 이 결과는 분석대상이 공공부문이기 때문일 것이다. 둘째, 자율성과 조직성과간 관계에서 리더십은 매개효과가 있었다. 리더십은 지적분야 종사자가 직무에 만족하고 조직에 몰입할 수 있는 실천적인 측면에서 매우 중요한 의미를 가진다고 할 수 있다. 즉, 업무의 특성과 공기업이라는 특수성으로 자율성이 잘 보장되지 않는 상황을 리더십을 통해 보완할 수 있기 때문이다. 셋째, 지적분야 관리자의 리더십 역량, 직무만족, 조직몰입을 강화할 수 있는 교육 및 프로그램의 개발이 필요하다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.23-30
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• 2016

현재, 국내 랙크식 창고의 소화설비들은 연면적 및 층수만을 고려하는 평면적인 입장에서의 사양설계로 이루어지고 있다. 하지만 수직적인 구조를 갖는 랙크식 창고는 평면적인 소화설비뿐만 아니라 입면적인 측면도 함께 고려되어져야 하며, 상황에 따른 적절한 성능설계를 지향하기 위해서는 랙크 내 적재되는 물품의 화재하중 산정이 우선시되어야 한다. 이에 본 연구에서는 국내 현장조사 결과와 국외 적재물품 위험도등급 등을 함께 고려하여 구성된 표준 파렛트단위 적재물품(파렛트 +박스단위 적재물품 +비닐포장재)의 화재특성을 분석하였다. 그 결과로 화재하중 산정을 위한 열방출율 및 화재감지기 등의 소화설비를 위한 환경조건인 연기발생률을 도출하였다.

• 환경영향평가
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• 제5권2호
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• pp.33-47
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• 1996

To select the criteria, literature review was made in the quantitative case of conservation biology, foreign country's EIA and domestic ecology. Among them, a few factors was extracted. To applicate the criteria to domestic forest ecosystem, expert opinion survey was executed to the ecologist. The results were summarized as follows; 1. Classification of sites was made of land use system which is related to forest ecosystem or forest conservation. Sites are divided into 3 categories which are nature preservation area, seminature preservation area and urbanized area. Evaluation criteria is consisted of rarity and naturalness. 2. Each area had different criteria composition according to the site characteristics. Criteria of nature preservation area is rarity in the broad sense (distribution pattern of vegetation), vegetation size, successional stage and depth of organic matters. Those of seminature preservation area are rarity in the broad sense (distribution area of vegetation), vegetation size, successional stage, diameter at breath height and depth of organic matters. And those of urbanized area are vegetation distribution in area, successional stage, age of forest and diameter of breath height. The basic data of criterion was gathered by field survey. 3. Evaluation index and total naturalness index was obtained by adding the each criterion. It is made up of two categories-rarity and naturalness. TNi is divided into 3 grades. Grade I is more than 70% for TNi, grade IT is 50~70%, and grade III is below 50%. According to the each grade, permitted action and facilities were suggested.. This research just focuses on the evaluation of vegetation quality and the assessment results do not directly judge conservation or development. To make better evaluation criteria, various fields of forest ecosystem-geological or physical nature environment and fauna ecosystem etc. -will be added wholly to this research.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.197-208
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• 2020

어휘적 중의성이란 동음이의어, 다의어와 같이 단어를 2개 이상의 의미로 해석할 수 있는 경우를 의미하며, 감정을 나타내는 어휘에서도 어휘적 중의성을 띄는 경우가 다수 존재한다. 이러한 어휘들은 인간의 심리를 투영한다는 점에서 구체적이고, 풍부한 맥락을 전달하는 특징이 있다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을 적용하여 중의성을 해소한 감정 분류 모델을 제안한다. 주변 문맥의 정보를 충분히 반영한다면, 어휘적 중의성 문제를 해결하고, 문장이 나타내려는 감정을 하나로 압축할 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 양방향 LSTM은 문맥 정보를 필요로 하는 자연어 처리 연구 분야에서 자주 활용되는 알고리즘으로 본 연구에서도 문맥을 학습하기 위해 활용하고자 한다. GloVe 임베딩을 본 연구 모델의 임베딩 층으로 사용했으며, LSTM, RNN 알고리즘을 적용한 모델과 비교하여 본 연구 모델의 성능을 확인하였다. 이러한 프레임워크는 SNS 사용자들의 감정을 소비 욕구로 연결시킬 수 있는 마케팅 등 다양한 분야에 기여할 수 있을 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권3호
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• pp.709-718
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• 2019

The international nuclear industry has undergone a lot of changes since the Fukushima, Chernobyl and TMI nuclear power plant accidents. However, there are still large and small component deficiencies at nuclear power plants in the world. There are many causes of electrical equipment defects. There are also factors that cause component failures due to human errors. This paper analyzed the root causes of failure and types of human error in 300 cases of electrical component failures. We analyzed the operating experience of electrical components by methods of root causes in K-HPES (Korean-version of Human Performance Enhancement System) and by methods of human error types in HuRAM+ (Human error-Related event root cause Analysis Method Plus). As a result of analysis, the most electrical component failures appeared as circuit breakers and emergency generators. The major causes of failure showed deterioration and contact failure of electrical components by human error of operations management. The causes of direct failure were due to aged components. Types of human error affecting the causes of electrical equipment failure are as follows. The human error type group I showed that errors of commission (EOC) were 97%, the human error type group II showed that slip/lapse errors were 74%, and the human error type group III showed that latent errors were 95%. This paper is meaningful in that we have approached the causes of electrical equipment failures from a comprehensive human error perspective and found a countermeasure against the root cause. This study will help human performance enhancement in nuclear power plants. However, this paper has done a lot of research on improving human performance in the maintenance field rather than in the design and construction stages. In the future, continuous research on types of human error and prevention measures in the design and construction sector will be required.

• Advances in nano research
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• 제12권2호
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• pp.185-195
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• 2022

Deep learning is another field of artificial intelligence (AI) utilized for computer aided diagnosis (CAD) and image processing in scientific research. Considering numerous mechanical repetitive tasks, reading image slices need time and improper with geographical limits, so the counting of image information is hard due to its strong subjectivity that raise the error ratio in misdiagnosis. Regarding the highest mortality rate of Lung cancer, there is a need for biopsy for determining its class for additional treatment. Deep learning has recently given strong tools in diagnose of lung cancer and making therapeutic regimen. However, identifying the pathological lung cancer's class by CT images in beginning phase because of the absence of powerful AI models and public training data set is difficult. Convolutional Neural Network (CNN) was proposed with its essential function in recognizing the pathological CT images. 472 patients subjected to staging FDG-PET/CT were selected in 2 months prior to surgery or biopsy. CNN was developed and showed the accuracy of 87%, 69%, and 69% in training, validation, and test sets, respectively, for T1-T2 and T3-T4 lung cancer classification. Subsequently, CNN (or deep learning) could improve the CT images' data set, indicating that the application of classifiers is adequate to accomplish better exactness in distinguishing pathological CT images that performs better than few deep learning models, such as ResNet-34, Alex Net, and Dense Net with or without Soft max weights.

• Genomics & Informatics
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• 제21권1호
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• pp.13.1-13.8
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• 2023

Importance of accurate molecular diagnosis and quantification of particular disease-related pathogenic microorganisms is highlighted as an introductory step to prevent and care for diseases. In this study, we designed a primer/probe set for quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR) targeting rgpA gene, known as the specific virulence factor of periodontitis-related pathogenic bacteria 'Porphyromonas gingivalis', and evaluated its diagnostic efficiency by detecting and quantifying relative bacterial load of P. gingivalis within saliva samples collected from clinical subjects. As a result of qRT-PCR, we confirmed that relative bacterial load of P. gingivalis was detected and quantified within all samples of positive control and periodontitis groups. On the contrary, negative results were confirmed in both negative control and healthy groups. Additionally, as a result of comparison with next-generation sequencing (NGS)-based 16S metagenome profiling data, we confirmed relative bacterial load of P. gingivalis, which was not identified on bacterial classification table created through 16S microbiome analysis, in qRT-PCR results. It showed that an approach to quantifying specific microorganisms by applying qRT-PCR method could solve microbial misclassification issues at species level of an NGS-based 16S microbiome study. In this respect, we suggest that P. gingivalis-specific primer/probe set introduced in present study has efficient applicability in various oral healthcare industries, including periodontitis-related microbial molecular diagnosis field.

• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.50-62
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• 2023

The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.

• 산업융합연구
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• 제22권1호
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• pp.95-103
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• 2024

본 연구는 학습자 중심 체육교육에 대한 체육교사들의 인식과 신념을 살펴보고 체육교육과정을 실천하는 현장 속에서 나타나는 체육교사들의 이야기에 대해 질적 탐구를 하고자 하는데 그 목적이 있다. 연구방법은 질적 연구로서 반구조화된 질문지를 통해 개별 면담, 집단 면담 및 메타포 기록을 통해 자료의 수집 및 기록이 이루어졌으며 영역분석 및 분류분석의 방법을 통해 자료가 분석되었다. 연구는 학습자 중심 체육교육에 대한 체육교사의 의미구성과 관련하여 '학습자 집중', '전체적 개발', 학습 평가'로 나눠서 결과를 도출할 수 있었다. 그리고 학습자 중심 체육교육의 실천 및 그 한계에 대해 제시하였다. 결론적으로 학습자 중심 체육교육의 전체적인 발달에는 신체적, 인지적, 사회적, 정서적 측면을 다루는 것이 포함된다. 이러한 접근 방식은 학생의 발전을 측정할 뿐만 아니라 개인으로서의 발전에도 적극적으로 기여할 수 있을 것이라 판단된다.

• 공학교육연구
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• 제10권2호
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• pp.19-43
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• 2007

한국공학교육학회는 1994년에 설립되었으며 공학교육연구 논문지는 1998년부터 발행되고 있다. 이 연구의 목적은 1998년부터 2005년까지 발행된 126편의 모든 논문들에 대한 연구 방법론과 내용을 분석하는 것이다. 모든 논문의 내용을 분석하여 코딩한 후 SPSS(버전 15.0)로 통계 처리하였다. 연구의 내용으로는 연도별 발행 논문수 실태와 연구자의 특성(성별, 소속기관별, 전공분야별, 저자 수 등)에 대하여 분석하였고, 또한 게재된 논문들의 연구방법론과 내용에 대하여 분석하였으며, 이 분석된 내용을 바탕으로 논의를 함으로써 논문지의 개선 방안을 모색하였다. 연구 결과로서 연구자들은 개발 연구 방법을 가장 많이 사용하였고, 전기전자전공의 논문이 가장 많았으며, 논문의 저자 수는 연세대가 가장 많았다. 조사 연구에서는 전수 조사, 목적 표집, 임의 표집, 유층 표집, 기타의 방법으로 표집을 하였고, 논문의 89.5%가 설문지를 사용하였고, 논문의 50%가 빈도/%의 기술 통계 방법을 사용하였다. 실험 연구에서는 이질집단 사후검사 설계와 단일집단 전후검사 설계 모형을 사용하였다. 끝으로 논의 및 제언 부분에서는 공학교육연구 논문지의 질적 개선을 위한 연구 방법론의 개선점을 제시하였다.