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호텔 관리자의 임파워링 리더섭이 종사원의 심리적 주인의식과 직무만족도 및 조직시민행동에 미치는 영향
권도형(Kwon, Do-Hyung),정효선(Jung, Hyo-Sun),윤혜현(Yoon, Hye-Hyun) 한국외식경영학회 2020 외식경영연구 Vol.23 No.1
본 연구는 서울 인천지역의 5성급, 4성급 호텔 종사자를 대상으로 한 호텔 상사의 임파워링 리더십이 종사원의 심리적 주인의식과 직무만족도 및 조직시민행동에 미치는 영향에 대한 연구이다. 본 연구의 목적 달성을 위해서 설문지 332부를 실증분석에 이용하였다. 연구결과 첫째, 임파워링 리더십의 솔선수범, 코칭, 정보제공, 관심표출은 심리적 주인의식에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났지만 임파워링 리더십의 참여적 의사결정은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 둘째, 심리적 주인의식은 직무만족에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 직무만족은 조직시민행동에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 학문적·실무적 시사점을 제언하였다. The study examines the effect of empowerjng leadersfap on the employees psychological ownership, Job satisfaction and organizational citizenship behavior in a deluxe hotel in South Korea. The sample of this study consists of 332 employees of a deluxe hotel in Seoul and Incheon. The study results showed that 4 factors among empowering leadership perceived by deluxe hotel employees positively fofluenced their psychological ownership. Also, percefred psychological ownership was significantly related with employees Job satisfaction and the employees Job satisfaction influenced on organizational citizenship behavior with significant positive coefficient. Limitations and future research directions are also discussed.
회화문화재 객체검출을 위한 학습용 이미지 데이터셋 구축 방안 연구
권도형 ( Do-hyung Kwon ),유정민 ( Jeong-min Yu ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
본 연구는 회화문화재 속에 표현된 다양한 종류의 객체를 검출할 수 있는 딥러닝 모델생성을 위해 필요한 학습용 이미지 데이터셋 구축방안을 제안한다. 먼저 기존 동양화 기반의 회화문화재 이미지 데이터 및 객체 특징 분석을 진행하였고, 이를 바탕으로 Natural image에 Pose transfer 및 Style transfer를 적용한 새로운 방식의 회화문화재 이미지 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안한 프레임워크를 통해 기존 문화재 분야에서 가지고 있던 제한된 데이터 구축문제를 극복하고, 검출모델 생성을 위한 대용량의 학습데이터 구축 가능성을 제시하였다.
암호화폐 가격 정보 데이터에 대한 상관관계분석 및 회귀테스트
권도형 ( Do-hyung Kwon ),허주성 ( Joo-seong Heo ),김주봉 ( Ju-bong Kim ),임현교 ( Hyun-kyo Lim ),한연희 ( Youn-hee Han ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
기존의 전통적인 금융 시장에 대한 탐색적 데이터 분석에 비해 암호화폐에 대한 탐색적 데이터 분석은 전무하다. 본 논문에서는 대표적인 암호화폐인 비트코인을 비롯하여 총 12 개의 암호화폐에 대한 상관관계분석 및 회귀 모델을 적용하기 적합한지 여부를 결정하는 평균회귀테스트를 수행하고 그 결과에 대해 논한다.
권도형 ( Do-hyung Kwon ),임현교 ( Hyun-kyo Lim ),김주봉 ( Ju-bong Kim ),한연희 ( Youn-hee Han ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
제어 분야의 가장 기초적인 시스템인 Rotary Inverted Pendulum 을 제어하기 위하여, 본 논문에서는 강화학습에서 Deep Q-Network 과 함께 대표적인 알고리즘으로 알려진 Asynchronous Advantage Actor-Critic 을 활용하여 다중 디바이스 제어를 설계한다. Deep Q-Network 알고리즘을 활용한 기존 연구와 동일한 방식으로 실 세계의 물리 에이전트와 가상 환경을 맵핑시키며, 스위치를 통하여 로컬 에이전트와 글로벌 네트워크 간 통신을 구성한다. 본 논문에서는 분산 Asynchronous Advantage Actor-Critic 을 이용함으로써 실 세계의 다중 에이전트 제어를 위한 강화 학습의 활용 가능성을 조명한다.
엄윤지 ( Yoon-ji Eom ),권도형 ( Do-hyung Kwon ),김윤나 ( Yun-na Kim ),이현우 ( Hyun-woo Lee ),정선용 ( Sun-yong Chung ),조성훈 ( Seung-hun Cho ) 대한한방신경정신과학회 2021 동의신경정신과학회지 Vol.32 No.4
Objectives: To investigate effectiveness and satisfaction of applying critical pathway (CP) to Hwa-byung outpatients. Methods: Subjects were 32 outpatients who were diagnosed with Hwa-byung between January 1 and 2021 to October 31, 2021. Among these patients, 18 patients were applied with CP and 14 patients received treatment without applying CP. Their medical records and administration records were retrospectively analyzed. Data were analyzed by mean, standard deviation, and t-test using SPSS 26.0 program. Results: Mean total treatment period significantly decreased in the CP group compared with the non-CP group. Medical expenses were classified by treatment period, per visit, and patient charges per type of visit. When analyzed specifically by detailed items, there was a decreasing tendency in total medical expenses, uncovered medical expenses, and patient charges but an increasing tendency in covered medical expenses, although some of these changes were not statistically significant. Satisfaction score increased in the CP group compared with the non-CP group in general, although not all increases were statistically significant. Conclusions: Applying CP may contribute to the reduction of medical expenses and improvement of medical service quality. Further research on the development of CP for various diseases and the application of CP under various circumstances is needed.
Recurrent Neural Network을 이용한 플로우 기반 네트워크 트래픽 분류
임현교 ( Hyun-kyo Lim ),김주봉 ( Ju-bong Kim ),허주성 ( Joo-seong Heo ),권도형 ( Do-hyung Kwon ),한연희 ( Youn-hee Han ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
최근 다양한 네트워크 서비스와 응용들이 생겨나면서, 네트워크상에 다양한 네트워크 트래픽이 발생하고 있다. 이로 인하여, 네트워크에 불필요한 네트워크 트래픽도 많이 발생하면서 네트워크 성능에 저하를 발생 시키고 있다. 따라서, 네트워크 트래픽 분류를 통하여 빠르게 제공되어야 하는 네트워크서비스를 빠르게 전송 할 수 있도록 각 네트워크 트래픽마다의 분류가 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 기법 중 Recurrent Neural Network를 이용한 플로우 기반의 네트워크 트래픽 분류를 제안한다. Deep Learning은 네트워크 관리자의 개입 없이 네트워크 트래픽 분류를 할 수 있으며, 이를 위하여 네트워크 트래픽을 Recurrent Neural Network 에 적합한 데이터 형태로 변환한다. 변환된 데이터 세트를 이용하여 훈련시킴으로써 네트워크 트래픽을 분류한다. 본 논문에서는 훈련시킨 결과를 토대로 비교 분석 및 평가를 진행한다.