본 연구의 목적은 아동의 스마트폰 의존도에 따른 학교생활 적응과 학업수행능력 차이를 분석함으로써 스마트기기 과의존 문제를 예방하고 개선할 수 있는 방안을 모색하는 데 있다. 이를 위해 한국아동패널조사 중 12차 년도 초등학교 5학년 학생의 자료를 추출하여 활용하였다. 수집된 자료는 비계층적 군집화분석(K-means), 일원변랑분석(One-way ANOVA)과 사후검증(Scheffé test)를 실시하여 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트기기 의존과 학교적응 및 학업수행능력은 부적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 스마트기기의 의존도가 높은 잠재적 위험군과 고위험군의 학생이 안전군의 학생과 비교해 학교적응이 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 셋째, 고위험군의 학생이 잠재적 위험군과 일반군의 학생과 비교해 학업수행능력이 유의하게 낮게 나타났다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 스마트기기 과의존 초등학생을 위해서는 다양한 학습지원과 더불어 학교생활 적응 상담 지원 같은 국가 차원의 노력이 필요함을 제언하였다.
Objectives: This study analyzes factors related to English communication skills in the dental health services of clinical dental hygienists who provide dental medical services to foreigners. Methods: Surveys were conducted to measure students' English communication skills. Participants comprised 195 clinical dental hygienists working at dental English study cafes or who provided dental medical services to foreigners. After analyzing the differences in English communication skills, hierarchical multiple regression analysis was performed on the factors related to English communication skills. Results: English communication skill of dental hygienists was 1.96 points out of 5 points. The factors related to the English communication skill of the clinical dental hygienists were foreign patient care, language training experience, overseas living experience, and certified English proficiency. The adjusted explanatory power of this model was 53.0%. Conclusions: Dental hygienists in charge of foreign patients have experience in language training and overseas residence, have a language qualification certificate, and have higher English communication skills. It is necessary to develop English language learning programs based on metaverse to develop the English communication skills of dental hygienists who provide dental health services to foreign patients and to operate a creative educational environment to increase interest in learning English.
본 연구는 헬리콥터 조종사 교육에 있어서 성공적인 비행훈련 성과에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 이를 위해 탐색적 요인분석을 이용하여 개인의 인지적 특성과 비인지적 특성을 추출하고, 계층적 회귀분석을 통해 이러한 특성(요인)들이 비행훈련 성과에 얼마나 영향을 미치는지 알아보았다. 그 결과 공간지각능력, 회복탄력성, 숙달목표지향적 학습태도 성향이 높을수록 비행 교육성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 조종사에게 특히 요구되는 공간지각능력의 중요성을 재확인할 수 있었고, 그리고 제한된 조종석 공간에서의 비행교관의 역할, 개인의 올바른 동기부여와 노력이 비행훈련 성과에 영향을 미친다는 것을 재확인시켜준다. 이러한 결과는 향후 헬기 조종사의 효과적인 비행교육에 유용한 지표가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 PBL-SIM 교육을 이수한 간호대학생의 메타인지와 회복탄력성이 임상추론능력에 미치는 영향을 살펴보기 위한 서술적 조사연구이다. PBL-SIM 교육을 경험한 간호학과 4학년 141명을 연구 대상으로 하였으며, 2021년 9월부터 12월까지 설문지를 적용하여 자료수집 하였다. 수집된 자료는 SPSS 21.0 프로그램을 사용하여 기술통계, 상관분석 및 위계적 회귀분석을 진행하였다. 연구 결과, 메타인지(r=.78, p<.001)와 회복탄력성(r=.81, p<.001)은 임상추론능력과 유의한 양의 상관관계를 보였다. 간호대학생의 임상추론능력에 영향을 주는 요인으로는 교육 참여의 자신감, 메타인지 및 회복탄력성이었으며, 이들은 임상추론능력을 75%의 높은 수준으로 설명하였다(F=32.74, p<.001). 간호대학생의 임상추론능력을 향상하기 위해서는 자신감, 메타인지 및 회복탄력성과 같은 내적 요인을 시뮬레이션 교육과정에 반영할 것을 제언한다.
데이터로부터 의미있는 형태의 정보를 얻기 위한 여러 가지 기법들이 개발되어 왔지만, 최근 들어 가장 각광받는 분야 중 하나는 패턴인식과 기계학습 방법이다. 기존의 학습 알고리즘은 대부분 범주 형 속성에 기반 한 규칙 또는 의사 결정 모델을 생성한다. 그런데, 실세계의 데이터는 보통 범주 형 속성 외에도 수치 값을 갖는 속성을 포함하고, 또 많은 경우에 있어 수치 형 속성으로만 구성되기도 한다. 따라서 이러한 경우, 데이터를 학습에 사용하기 위해서는 수치형 속성에 대한 적절한 처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 수치형 속성의 도메인을 여러 개의 분절된 부분으로 나누어 학습 알고리즘에 사용하는 방법인 이산화 기법을 설명하고 또한 데이터마이닝의 기법으로 사용되는 클러스터링(Clustering)을 사용한다. 클러스터란 대량의 데이터베이스로부터 유사한 레코드 특성을 지닌 작은 그룹으로 여러 개를 분할하는 것으로 패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 패턴 집합이다. 그 집합들 중에서 특정한 카테고리를 지정하지 않고 주어진 데이터들에서 어떤 패턴을 추출하여, 비슷한 데이터들을 묶어서 데이터를 분류하는 기법인 클러스터링에 대해 실험한다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 한국의 멸종위기야생생물 II급으로 분류된 기수갈고둥 (Clithon retropictum)과 생태계 내 다른 종들 사이의 공동출현 양상을 분석하고자, 연관 규칙 학습과 군집분석 방법론을 통합적으로 사용했다. 이 연구의 주요 목적은 기수갈고둥과 다른 생물종 사이의 공동출현 패턴을 파악하는 것이다. 대규모 데이터 세트를 통한 연관 규칙 학습으로 종 간의 공동 출현 패턴과 그들사이의 연관성을 탐색하였고, K-mean와 계층적 군집분석을 통해 종들 간의 생태적 유사성과 차이에 기반으로 한 그룹화를 진행하였다. 연구 결과는 기수갈고둥과 다른 종들 사이에 상당한 공동 출현 관계가 있음을 보여주며, 이러한 공동 출현은 특정 환경 조건과 밀접하게 연결되어 있음을 나타냈다. 특히, 기수갈고둥이 출현하는 지점에서는 특정종의 출현 빈도가 높게 나타나는 패턴을 보였고, 이는 기수갈고둥이 생태계 내에서 중요한 생물지표종으로서의 역할을 수행하고 있음을 시사한다. 이러한 접근 방식은 기수갈고둥과 같은 멸종 위기종의 보존과 생태계 관리 전략 수립에 있어 중요한 의미를 지닌다. 생태계 내에서 공동으로 출현하는 종들 간의 복잡한 연관성을 이해함으로써, 보다 효과적인 보존 전략을 개발하고 생태계의 건강과 안정성을 유지하는 데 기여할 수 있다. 본 연구는 생태계 연구에 있어 데이터기반 접근법의 중요성을 강조하며, 생물 다양성 보존을 위한 새로운 방향을 제시한다.
Purpose: This qualitative study aimed to explore the experience of incivility among nursing students. Methods: Sixteen nursing students who had experienced incivility during their clinical placement were invited for one-on-one interviews until the point of theoretical saturation. The grounded theory approach of Corbin and Strauss was adopted to analyze transcribed interview contents. Results: Incivility occurred in the context of a hierarchical organizational culture, due to nursing students' position as outsiders, non-systematic clinical education, and poor nursing work environment. The experience of incivility was identified as "being mistreated as a marginal person," and nursing students responded to this phenomenon in the following three steps: reality shock, passive action, and submissive acceptance. This process caused students to lose self-esteem and undergo role conflict. Furthermore, nursing students' experience of incivility could eventually lead to workplace bullying in nurses. Conclusion: The results of this study suggest that nursing students' experience of incivility can be a process that threatens their identity. It is necessary to develop educational programs and provide appropriate counseling services so that nursing students can actively cope with the incivility. In addition, institutional plans are needed to ensure safe and supportive clinical learning environments.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effect of technostress on intent-to-persist focusing on the stress coping in nursing college students. Methods: A cross-sectional descriptive design was conducted with a survey of 153 nursing college students attending a university. Data were collected using self-administered questionnaires. For data analysis, descriptive statistics, t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression, hierarchical analysis, and sobel test were performed using SPSS/WIN 23.0 for Windows. Results: The factor mediating technostress and intent-to-persist in nursing college student was emotion-focused coping behavior. Moreover, this mediating factor had a complete mediating effect between technostress and intent-to-persist in nursing college students. Conclusion: Based on this result, it will be necessary to develop educational strategies about smart device use and environmental supports that help them communicate about problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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