IT기술과 정보처리 기술의 발전에 따라 인터넷 사용량이 급증하고 다양한 스마트 기기들이 출현하고 있다. 이에 따라 현대인들은 장소와 시간에 구애받지 않고 원하는 정보 획득, 여가활동과 같은 일상생활에 스마트 폰을 사용한다. 본 논문에서는 일정을 기록하고 약속을 공유하는 등 일상생활의 효과적 관리에 도움이 되는 일정관리 어플리케이션을 설계하고 이를 구현하였다. 본 논문의 일정관리 어플리케이션은 일정등록과 함께 일기작성 기능, 등록한 일정을 카카오톡을 이용하여 다른 사용자들과 공유할 수 있는 기능, 삭제 시 특정 폴더로 삭제한 일정이나 일기를 저장하는 기능, 하루 일정에 대한 연속적인 알림 기능 등을 제공한다. 다른 일정관리 앱들과 차별점을 가지며 사용성을 높인 본 논문의 어플리케이션은 바쁜 일상생활의 효율적 관리에 도움이 될 것이라 기대한다.
본 연구는 만 4세 유아를 대상으로 일과를 통한 유아 다문화교육 프로그램의 실시 여부가 유아의 다문화 수용성과 친사회적 행동 증진에 미치는 영향을 검증하고자 하였다. 연구는 경기도 서부 A시의 만 4세반을 각각 1학급씩 편의 표집하여 실험집단, 통제집단으로 구분하였다. 두 집단에 대하여 사전검사를 실시한 후 44회기 동안의 프로그램에 의한 교육을 실행한 후 4세아의 문해능력을 고려하여 상황을 이해할 수 있는 그림 자료와 검사지침에 의해 자료를 수집하였다. 자료의 분석 결과, 유아 다문화교육 프로그램을 경험한 실험집단의 유아가 통제집단의 유아보다 문화 인식, 다문화 공감, 다문화 개방성, 관계형성 능력 등 유의하게 높아 다문화 수용성 증진에 영향을 미쳤다. 또한 지도성, 도움, 의사소통, 주도적 배려, 접근 시도하기, 나누기, 감정이입 및 조절에서도 실험집단의 유아가 유의미하게 높아 통제집단의 유아보다 친사회적 행동 증진에도 긍정적 효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과 유치원 누리과정의 생활주제에 맞추어 구성 및 적용한 유아 다문화교육프로그램은 유아의 다문화 수용성, 친사회적 행동의 증진을 도모하는 것으로 확인되었다.
The study explored the work-life balance of three dual-earning couples using the household economics approach according to the hermeneutics paradigm. Three families were analysed. The couples were interviewed individually with a non-structural interview guide about their work history and life history, and with a semi-structured interview and structured questionnaire about their work hours, childcare practice, husband-wife relation, household income and expenditure, and daily and weekly schedule. The results revealed the different paths and various strategies to adjust work-life balance among the cases. Strategies were discussed to facilitate changes in labor market policy, childcare policy, working place culture and family's daily life planning.
Purpose: This study is a qualitative research to identify new nurses' adaptation experience to sleep changes. Method: Grounded theory methodology was utilized. Participants were 10 new nurses from one university hospital. The information was collected and analyzed using the grounded theory of Corbin and Strauss'(2008). Results: Through constant comparative analysis, central phenomenon was identified as 'Shaky daily life due to the sleep change'. A core category emerged as 'In the shaky daily life, go grab my position', Causal conditions were 'Heaviness in shift work', 'Not released after getting off work', and 'Body and mind are exhausted'. Context were 'An environment that does not tolerate mistakes' and 'Clogged breathing due to worries'. Intervening factors were 'Support of colleagues', 'Recovery volition in restoration of altered relationships due to sleep'. Action/Interaction Strategies were 'To strive for a good sleep', 'Require a reasonable duty schedule' and 'Find a breakthrough'. Consequences were 'Become the master of shaky daily life' and 'Accepting the life of a nurse'. Conclusion: New nurses experience sleep patterns changes from the hospital shift system. but throughout the process of adaptation, came to accept sleep disorder as part of the life of a nurse.
유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.
This article describes the application of discrete event simulation in a process industry (coffee manufacturing) as a daily production-scheduling tool. A large number of end products (around 300), sporadic demand, and limited shelf life of coffee (90 days) make it difficult to generate feasible production schedules manually. To solve this problem, an integrated system was developed incorporating discrete event simulation methodology into scheduling process. The integrated system is comprised of two components: a scheduling program and a simulation model. The scheduling program is used to generate daily schedules for roasting, grinding, and packing coffee. The simulation model uses the generated schedules to simulate the production of coffee and regenerates a modified production schedule. In this paper, each of the components will be described in detail, evaluated in terms of performance factors, and validated with a set of real production data. Although this article focuses on a specific system, we will share our experiences and Intuitions gained and encourage other process industries to develop simulation-based scheduling tools.
This article describes the application of discrete event simulation in a process industry (coffee manufacturing) as a daily production-scheduling tool. A large number of end products (around 300), sporadic demand, and limited shelf life of coffee (90 days) make it difficult to generate feasible production schedules manually. To solve this problem an integrated system was developed incorporating discrete event simulation methodology into scheduling process. The integrated system is comprised of two components: a scheduling program and a simulation model. The scheduling program is used to generate daily schedules for roasting, grinding, and packing coffee. The simulation model uses the generated schedules to simulate the production of coffee and regenerates a modified production schedule. In this paper, each of the components will be described in detail, evaluated in terms of performance factors, and validated with a set of real production data. Although this article focuses on a specific system, we will share our experiences and intuitions gained and encourage other process industries to develop simulation-based scheduling tools.
This study was performed to investigate the soldiers' preference for meals provided and their satisfaction with military food service. The average daily calorific intake was 3,976 kcal, representing an extra 467 kcal over the 3,500 kcal state as the minimum daily kcal needed for each soldier based on the manual of the Korea Ministry of Defence. The soldiers preferred Korean food to Western food. The soldiers' overall satisfaction was researched in 7 areas such as quality and hygiene. They were pleased with two facts: holiday food is provided occasionally and the food is served quickly. However, they were dissatisfied with two issues: the poor nutritional information of the food, and the low frequency of special meals. The variety of choice needs to be improved and the cooks need to be better trained. When providers plan the food time table, a sensational menu needs to be considered to satisfy the soldiers' taste. To improve the quality of military meal food, new systems aye necessary such as food schedule, nutritional goal and different systems with independent food providing for the company's involvement.
사물인터넷 기술이 발전되면서 인터넷을 통해 상호 연결되는 일상의 사물들이 증가하고 있다. 또한 연결된 사물들을 활용한 많은 스마트 서비스들이 개발되고 있다. 사용자 주변의 사물들 중 거울은 생활 속에서 다양한 역할을 한다는 점에서 광범위한 기능 적용과 서비스 확장이 가능하다. 최근 특정 장소의 특정 목적과 관심사를 가진 사람들이 모인 곳에 설치된 다양한 스마트미러 상품들이 출시되고 있다. 그러나 대부분 제공되는 정보가 한정적이라는 제한사항이 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자 맞춤형 서비스가 가능한 스마트미러를 설계하고 구현한다. 제한하는 스마트미러는 기존 인터넷 서비스에서 제공하고 있는 정보를 활용하여 사용자에게 실시간 교통 정보와 뉴스, 일정, 날씨 등의 생활 정보를 제공할 수 있다. 또한 스마트미러 사용자의 이용 내역을 기반으로 추천 서비스를 제공할 수 있다.
An accurate prediction of blooming date is crucial for many authorities to schedule and organize successful spring flower festivals in Korea. The Korea Meteorological Administration (KMA) has been using regression models combined with a subjective correction by forecasters to issue blooming date forecasts for major cities. Using mean monthly temperature data for February (observed) and March (predicted), they issue blooming date forecasts in late February to early March each year. The method has been proved accurate enough for the purpose of scheduling spring festivals in the relevant cities, but cannot be used in areas where no official climate and phenology data are available. We suggest a thermal time-based two-step phenological model for predicting the blooming dates of spring flowers, which can be applied to any geographic location regardless of data availability. The model consists of two sequential periods: the rest period described by chilling requirement and the forcing period described by heating requirement. It requires daily maximum and minimum temperature as an input and calculates daily chill units until a pre-determined chilling requirement for rest release. After the projected rest release date, it accumulates daily heat units (growing degree days) until a pre- determined heating requirement for flowering. Model parameters were derived from the observed bud-burst and flowering dates of cherry tree (Prunus serrulata var. spontanea) at KMA Seoul station along with daily temperature data for 1923-1950. The model was applied to the 1955-2004 daily temperature data to estimate the cherry blooming dates and the deviations from the observed dates were compared with those predicted by the KMA method. Our model performed better than the KMA method in predicting the cherry blooming dates during the last 50 years (MAE = 2.31 vs. 1.58, RMSE = 2.96 vs. 2.09), showing a strong feasibility of operational application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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