본 연구는 교육사역에서 모델이 되는 교회를 규모별로 선택하여 코로나 시기에 실시한 사역을 조사함으로 미래 교회사역의 방향을 규명하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 4개 교회 목회자의 사역 경험이 자료의 주된 출처가 된 사례연구를 활용했다. 교회마다 독특한 사역이 실행되었지만, 새벽 특별기도회, 가족예배, 가족단위 별 여름성경학교, 성경쓰기 또는 읽기 프로그램, 온라인 제자훈련 프로그램 등이 일반적이었다. 이 밖에도 각 교회에서는 토크쇼, 번개팅, 보이는 라디오, 전교인의 성경 필사본 제작 등 교회의 특징 및 필요 그리고 코로나 시기의 특성을 반영한 특별 프로그램을 실시하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교회의 목회철학을 반영한 목회 프로그램 실시, 공동체 의식 강화, 가족의 영적 기능 회복, 온라인 교수법 활용, 소외계층에 대한 심리적 지원 등이 교육목회 방향으로 제시되었다. 이 외에도 기독교의 공공성 회복과 교단이나 전문기관의 도움을 받아 시대의 요구를 반영한 프로그램과 온라인 자료를 개발할 수 있는 방안이 제시되었다.
본 논문에서는 이름과 학번, 학과, 안면 사진 등이 포함된 기존의 플라스틱 카드형 학생증에서 자기 주권 신원(Self Sovereignty Identity, SSI)을 보장하기 위한 모바일 학생증을 구현하였다. 구현된 모바일 학생증은 플라스틱 학생증을 분실하여 신원이 노출되는 문제점을 해결하고 스마트폰 단말기에서 애플리케이션을 통한 전자 학생증으로 편의성에 특화된 블록체인의 분산 ID(Decentralized Identity, DID) 기반으로 개발된 FRANCHISE 모델의 구조와 프로세스를 갖추고 있다. 또한, 개인에 의한 개인정보 제어로 안전성을 보장하며. 스마트폰을 이용함으로써 편리하게 학생의 신분을 증명할 뿐만 아니라 교내 행사 참여, 온라인 인증, 다른 학교 간의 교류 등 다양한 서비스 확장이 가능할 것으로 기대된다.
동계스포츠는 레저인구의 확대와 함께 국내 및 국제수준의 대회가 자주 개최됨에 따라 수요자 중심의 스포츠 정보가 더욱 필요해지고 있다. 특히 기상 및 환경정보는 동계스포츠대회를 조직체는 물론이고 직접 진행을 하는 경기운영요원 및 지도자와 선수 모두에게 필수적인 요소가 되고 있다. 이 연구는 동계 스포츠 설상 종목을 4개의 종목군으로 그룹화하여 각 그룹별 기상 및 환경정보에 의해 경기운영 및 경기력을 위한 제고하는 중요성 요인이 무엇인가를 구명(究明)하는데 목적이 있었다. 이 연구는 질적연구방법에 의해 이루어졌으며, 11명의 동계스포츠 관련자들이 유목적적 표집법(purposeful sampling)에 의해 정보제공자로서 선정하였다. 심층면담(in-depth interview)을 통해 얻은 자료는 내용분석(content analysis)과 함께 유형화(categorizing)과정으로 분석되었다. 이러한 과정을 통해 얻은 결론은 동계 스포츠경기를 위해 종목별 특화된 기상 및 환경정보 요소들에 의해 경기운영과 경기력에 중요하게 고려해야 하는 요인들이 구명하였다. 이는 동계스포츠 특성에 맞는 세분화된 정보를 제공하여 정보수요자의 활용과 정보재생산의 의미를 갖는다.
금융 분야에서 주가예측연구는 거래 안정성 및 이익 실현 등을 목적으로 한다. 기존의 통계적 예측기법은 무작위로 예측한 결과와 정확도 측면에서 비슷하거나 낮은 예측 신뢰도 때문에 실제 거래 결정에 참고 되기 어렵다. 인공지능 모델은 데이터특성과 변동패턴을 학습해 예측하기 때문에 향상된 정확도를 달성한다. 그러나 장기간의 시계열 데이터를 사용해 주가를 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 K-means 클러스터링 기반의 데이터 증강 및 입력 시퀀스의 Window-size 별 정규화 기법과 시계열 학습에 특화된 LSTM 모델을 활용하여 안정적이고 신뢰성 있는 주가예측 방법을 제안한다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰성 있는 예측 결과를 얻고, 나아가 시장 안정성에 기여할 뿐 아니라 높은 수익도 추구할 수 있다.
Background: The globalization of the healthcare industry and the increasing demand for skilled professionals in the global healthcare industry have opened up opportunities for specialized biotech healthcare professionals to seek overseas employment and career advancement. Objects: This study aimed to develop educational content essential for the overseas employment of digital bio-health professionals. Methods: A survey was conducted among 196 participants. Google Forms (Google) were utilized to create and administer the survey, employing purposive sampling, a non-probability sampling method. Data analysis was performed using IBM SPSS 25.0 (IBM Co.), including Cronbach's α and independent sample t-tests to assess significant differences. Results: About half of college students are interested in overseas employment and international careers, while the other half had not. The most common reason for wanting to work or go overseas was "foreign experience will be useful for future activities in Korea." Students who had experience taking courses from the Bio-health Convergence Open Sharing University preferred overseas programs more than those who did not have that experience. In terms of the degree of desire for overseas education courses provided by universities, contents related to human health were the highest, followed by bio-health big data. Conclusion: Many students wanted to work and go overseas if there is sufficient support from the university. The findings in this study suggest that universities are necessary to play an important role in supporting students' aspirations to work or go overseas by providing language education, education and training programs, information on overseas jobs, and mentoring programs.
최근, 4차 산업혁명 미래기술 및 투자전략의 관점에서 정보통신업의 특화된 서비스를 제공하기 위한 경쟁이 치열하다. 정보통신 관련 기술혁신이 기업의 생산성 증대, 부가가치를 창출하며 경제성장의 발전에도 중추적인 역할을 담당한다고 볼 수 있다. 이에 정보통신업의 효율적인 경영관리가 중요한 시점이다. 본 연구는 DEA를 활용하여 코스닥 상장된 정보통신업의 상위 30% 기업을 대상으로 경영효율석을 분석하며 효율적인 운영을 위한 기업의 투사값을 제시하며 벤치마킹 기업의 참조집합을 확인한다. 코스닥 상장된 정보통신업의 CCR 효율성, BCC 효율성, 순위, 규모효율성(SE), 규모수익성(RTS)을 평가하였다. 분석결과 CCR효율성이 1인 업체는 14개 기업, BCC효율성이 1인 업체는 10개 기업으로 분석되었다. 규모수익성은 IRS가 4개의 기업, CRS가 13개, DRS가 13 기업으로 분석되었다.
본 연구는 충청북도교육청을 중심으로 한 공동보존관의 설립 타당성을 검토하기 위해 수행되었으며, 이를 위해 설문조사를 통한 실태조사와 인식조사가 이루어졌다. 연구결과, 첫째, 충북교육청 공동보존자료관의 기능은 귀중자료의 보존과 충북교육 및 학교 특성화 자료 구축에 중점을 두되, 이관자료 중 중요한 자료의 디지털화 및 대국민 서비스 제공의 기능을 중점 수행해야 할 것으로 보인다. 둘째, 향후 이관하고자 하는 자료 기준은 원형보존과 매체변환 등이 필요한 자료를 우선적으로 이관해야 할 것으로 보인다. 셋째, 향후 이관하고자 하는 자료 유형은 운영 계획 시 단행본 유형을 중점적으로 고려하되 그 외의 유형에 대한 부분도 함께 고려해야 할 것으로 보인다. 넷째, 자료 이관 시 자료의 소유권의 경우, 공동보존자료관 운영 위원회를 통해 충북교육청과 개별 도서관과의 논의를 거쳐 소유권을 포함한 세부적인 이관 지침을 마련할 필요가 있을 것이다.
본 연구의 주요 목적은 시대 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 한글도서관의 미래 지향적 역할을 탐색하고, 이를 위한 발전 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해, 우선 한글도서관의 현재 기능, 자원, 자료, 온·오프라인 서비스 및 도서관 웹사이트를 철저히 분석하였다. 국내외의 박물관 및 미술관 내 도서관, 그리고 선진 도서관의 운영 현황과 모범 사례를 조사하여 분석하고, 최종적으로 한글도서관의 중장기 발전 방안을 수립하고, 이를 위한 단계별 세부 추진 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구 결과는 한글도서관이 한글 관련 도서관으로서 중심적인 역할을 더욱 효과적으로 수행할 수 있도록 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.
딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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