• 대한간호학회지
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• 제6권2호
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• pp.32-38
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• 1976

The advanced knowledge is increasing day by day due to the progress of medicine and tectonics, the increase of nursing research nowadays. In parallel with these, nursing profession has a need of the nursing care with improvement of new Knowledge, tectonics and nursing procedure through the insertive education. Therefore, this study was attempted to investigate that to grasp learning need of nurses about inservice educational play a pivotal role in the progress of inservice education. This study was made from 242 clinical nurse at 4 hospitals in Seoul and through question- are consisting of 1) ideological part 2) basic sciences 3) nursing part 4) administrative part 5) the others from 10 July '75 to 7 Oct. '75. The data were treated by percentage, Licker method, arid chi- square examination. Significant difference p is 0.05. The results of this studies are as follows : A. learning needs of nurses 1) Generally the learning needs of nurses is very high. 2) Of the learning need of inservice education for nurses, the highest learning need is as follow (Table 2 ) 1 st : Charting 2 nd : The ability of grasping patient's needs and problems. 3 rd ; The contents and the methods of the advanced nursing skill. 4 th ; The importance of team work 5 th ; The general knowledge of the various disease 6 th : The decision of a propriety nursing diagnosis under the general condition. 7 th ; The introduction of the new nursing theory. 8 th : The Nurses role and the responsibility in emergency and disaster. 9 th : The improvement of nursing skill for the perfect interpersonal relationship. l0th ; Cultural education: B . Verification of hypothesis 1. Hypothesis I , learning needs of nurses and educational level of nurse will be correlated, is rejected (Table 3 ) 2. Hypothesis II, learning need of nurses and duties of post will be correlated, is rejected (Table 4) 3. Hypothesis III, learning need of nurse and clinical experience of nurses will be correlated, is rejected (Table 5).

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권5호
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• pp.299-303
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• 2017

딥 러닝(Deep learning)은 기존 인공 신경망 내 계층 수를 증가시킴과 동시에 효과적인 학습 방법론을 제시함으로써 객체/음성 인식 및 자연어 처리 등 고수준 문제 해결에 있어 괄목할만한 성과를 보이고 있다. 그러나 학습에 필요한 시간과 리소스가 크다는 한계를 지니고 있어, 이를 줄이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 아파치 스파크 기반 클러스터 컴퓨팅 프레임워크 상에서 딥 러닝을 분산화하는 두 가지 툴(DeepSpark, SparkNet)의 성능을 학습 정확도와 속도 측면에서 측정하고 분석하였다. CIFAR-10/CIFAR-100 데이터를 사용한 실험에서 SparkNet은 학습 과정의 정확도 변동 폭이 적은 반면 DeepSpark는 학습 초기 정확도는 변동 폭이 크지만 점차 변동 폭이 줄어들면서 SparkNet 대비 약 15% 높은 정확도를 보였고, 조건에 따라 단일 머신보다도 높은 정확도로 보다 빠르게 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1077-1094
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• 2016

아파치 스파크는 빠르고 범용성이 뛰어난 클러스터 컴퓨팅 패키지로, 복구 가능한 분산 데이터셋이라는 새로운 추상화를 통해 데이터를 인메모리에 유지하면서도 결함 감내성을 얻을 수 있는 방법을 제공한다. 이러한 추상화는 하드디스크에 직접 데이터를 읽고 쓰는 방식으로 결함 감내성을 제공하는 기존의 대표적인 대용량 데이터 분석 기술인 맵 리듀스 프레임워크에 비해 상당한 속도 향상을 거두었다. 특히 로지스틱 회귀 분석이나 K-평균 군집화와 같은 반복적인 기계 학습 알고리즘이나 사용자가 실시간으로 데이터에 관한 질의를 하는 대화형 자료 분석에서 스파크는 매우 효율적인 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 높은 범용성을 바탕으로 하여 기계 학습, 스트리밍 자료 처리, SQL, 그래프 자료 처리와 같은 다양한 고수준 라이브러리를 제공한다. 이 논문에서는 스파크의 개념과 프로그래밍 모형에 대해 소개하고, 이를 통해 몇 가지 통계 분석 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 소개한다. 아울러, 스파크에서 제공하는 기계 학습 라이브러리인 MLlib과 R 언어 인터페이스인 SparkR에 대해 다룬다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.19-33
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• 2019

최근 제조업체들은 제품의 생산방식이 고도화 되고, 복잡해지면서 생산 장비를 효율적으로 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 제조공정의 효율성을 방해하는 대표적인 요인들로는 작업물 종류 변경(job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost) 등이 있다. 특히 반도체/LCD 공정과 같이 고가의 생산 장비를 사용하는 공정의 경우 장비의 효율적인 사용이 매우 중요한데, 상호 충돌하는 의사결정인 납기 준수를 최대화 하는 것과 작업물 종류 변경으로 인한 작업 준비 비용을 최소화 하는 것 사이에서 균형을 유지하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 납기와 작업 준비 비용이 있는 병렬기계에서 강화학습을 활용하여 납기 및 셋업 비용의 최소화 목표를 달성하는 일정계획 모델을 개발하였다. 제안하는 모델은 DQN(Deep Q-Network) 일정계획 모델로 강화학습기반의 모델이다. 제안모델의 효율성을 측정하기 위해 DQN 모델과 기존에 개발하였던 심층 신경망 기반의 일정계획 생성기법과 휴리스틱 원칙의 결과를 비교하였다. 비교 결과 DQN 일정계획 생성기법이 심층신경망 방식과 휴리스틱 원칙에 비하여 납기 및 셋업 비용이 적은 것을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.319-328
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• 2021

Parallel administration of numerous drugs increases Drug-Drug Interaction (DDI) because one drug might affect the activity of other drugs. DDI causes negative or positive impacts on therapeutic output. So there is a need to discover DDI to enhance the safety of consuming drugs. Though there are several DDI system exist to predict an interaction but nowadays it becomes impossible to maintain with a large number of biomedical texts which is getting increased rapidly. Mostly the existing DDI system address classification issues, and especially rely on handcrafted features, and some features which are based on particular domain tools. The objective of this paper to predict DDI in a way to avoid adverse effects caused by the consumed drugs, to predict similarities among the drug, Drug pair similarity calculation is performed. The best optimal weight is obtained with the support of KHA. LSTM function with weight obtained from KHA and makes bets prediction of DDI. Our methodology depends on (LSTM-KHA) for the detection of DDI. Similarities among the drugs are measured with the help of drug pair similarity calculation. KHA is used to find the best optimal weight which is used by LSTM to predict DDI. The experimental result was conducted on three kinds of dataset DS1 (CYP), DS2 (NCYP), and DS3 taken from the DrugBank database. To evaluate the performance of proposed work in terms of performance metrics like accuracy, recall, precision, F-measures, AUPR, AUC, and AUROC. Experimental results express that the proposed method outperforms other existing methods for predicting DDI. LSTMKHA produces reasonable performance metrics when compared to the existing DDI prediction model.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권1호
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• pp.222-232
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• 2024

New modular factory-built methodologies implemented in the construction and industrial plant industries may bring down costs for modular reactors. A factory-built environment brings about benefits such as; improved equipment, tools, quality, shift patterns, training, continuous improvement learning, environmental control, standardisation, parallel working, the use of commercial off shelf equipment and much of the commissioning can be completed before leaving the factory. All these benefits combine to reduce build schedules, increase certainty, reduce risk and make financing easier and cheaper.Currently, the construction and industrial chemical plant industries have implemented successful modular design and construction techniques. Therefore, the objectives of this paper are to understand and analyse the state of the art research in these industries through a systematic literature review. The research can then be assessed and applied to modular reactors.The literature review highlighted analysis methods that may prove to be useful. These include; modularisation decision tools, stakeholder analysis, schedule, supply chain, logistics, module design tools and construction site planning. Applicable research was highlighted for further work exploration for designers to assess, develop and efficiently design their modular reactors.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.34-42
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• 2011

음성타자기의 구현에 접근하려는 노력의 일환으로서, 우리는 본 논문에서 자음의 분류에 대해 연구한다. 많은 자음들은 시간에 따른 주기적 거동을 보이지 않고 따라서 그들에 대한 푸리에 해석의 타당성에 확신을 갖기 어렵다. 그러므로, 우선 음성 신호로부터 추출되는 MFCC와 LPCC 특징벡터들이 자음에 대해 어느 정도의 의미가 있는지를 파악하기 위하여 LBG 클러스터링을 통한 벡터양자화를 수행한다. VQ의 실험적 결과는 자음에 대한 푸리에 해석의 타당성에 관해 분명한 결론을 내리는 것이 쉽지 않음을 보여주었다. 자음의 분류를 위해 SOM과 LVQ의 두 가지 신경망이 사용되었다. SOM의 결과는 몇 쌍의 자음들이 나뉘어 분류되지 않음을 보여주었다. LVQ에서는 본질적으로 이 문제가 사라지지만 자음의 분류 정확도는 낮은 수준이었다. 이로부터, LVQ에 의한 자음 분류에 있어서는 MFCC 및 다른 특징 벡터들이 함께 사용되어야 함이 사료된다. 하지만 본 연구에서 도입한 MFCC/LVQ의 결합은 기존의 언어모델을 기반으로 하는 음소 분류에 비해 그 결과가 나쁘지 않은 것으로 나타났다. 모든 경우에 LPCC 특징벡터는 MFCC에 비해 그 결과가 좋지 않았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.135-144
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• 2021

최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습 데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.69-80
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• 2021

딥러닝 모델을 활용한 인공신경망 기계번역 (Neural machine translation)이 주류 분야로 떠오르면서 최고의 성능을 위해 모델과 데이터 언어 쌍에 대한 많은 투자와 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 최근 대부분의 인공신경망 기계번역 연구들은 번역 문장의 품질을 극대화하는 자연어 생성을 위한 디코딩 전략 (Decoding strategy)에 대해서는 미래 연구 과제로 남겨둔 채 다양한 실험과 구체적인 분석이 부족한 상황이다. 기계번역에서 디코딩 전략은 번역 문장을 생성하는 과정에서 탐색 경로를 최적화 하고, 모델 변경 및 데이터 확장 없이도 성능 개선이 가능하다. 본 논문은 시퀀스 투 시퀀스 (Sequence to Sequence) 모델을 활용한 신경망 기반의 기계번역에서 고전적인 그리디 디코딩 (Greedy decoding)부터 최신의 방법론인 Dynamic Beam Allocation (DBA)까지 비교 분석하여 디코딩 전략의 효과와 그 의의를 밝힌다.