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- 저자 : 정희진(Heejin Jung) (검색결과 11 건)
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청소년의 대학/전공 선택요인 잠재프로파일 분석(LPA) 및 대학 만족도와의 관계
정희진(Heejin Jung),조아미(A-my Cho) 한국진로교육학회 2018 진로교육연구 Vol.31 No.1
본 연구의 목적은 청소년의 대학/전공 선택요인을 통해 잠재계층을 파악하여 유형화하고 특성을 알아보는데 있다. 나아가 각 잠재계층에 따라 대학만족도와 대학생활 만족도에 어떤 차이를 보이는지 알아보고자 한다. 본 연구는 한국청소년정책연구원에서 제공한 한국아동청소년패널데이터(KCYPS) 7차년도의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였으며, 연구에 사용된 표본은 총 1,348명이다. 본 연구에서 청소년의 대학/전공 선택요인의 유형을 잠재프로파일 분석(Latent profile analysis)한 결과, 최적의 잠재계층 수는 3개로 확인되었다. 1번 계층은 ‘저 수준 집단(Low Level group)’으로 2번 계층은 ‘중 수준 집단(Mid Level group)’으로 3번 계층은 ‘고 수준 집단(High Level group)’으로 명명하였다. 각 유형의 빈도는 ‘저 수준 집단’ 93명(7%), ‘중 수준 집단’ 421명(62%), ‘고 수준 집단’ 834명(31%)이다. 잠재계층으로 분류된 집단의 대학 및 대학생활 만족도 차이를 살펴본 결과 ‘고 수준 집단’에 속한 잠재계층 청소년이 대학만족도, 전공만족도, 대학생활만족도가 높은 것으로 나타났다. The purpose of this research was to identify, characterize, and find the nature of youths" latent class. In addition, it aims to find the difference in university satisfaction level and latent classes. The study was conducted by using the 7<SUP>th</SUP> year data of Korean Children and Youth Panel Survey(KCYPS) provided by the National Youth Policy Institute(NYPI), with the total number of 1,348 sample of youths. The research was conducted to find the probability of selecting university and majors within youth groups. Laten Profile Analysis was used to analyze the variables to find the probability of the difference of each groups. As a result, 3 latent classes had been verified as the optimal number of groups. The groups were named as Low Level group, Mid Level group, and High Level group. The frequency of each type was 93(7%) in the Low Level group, 421(62%) in the Mid Level group, and 834(31%) in the High Level group. Furthermore, High Level group youths had the highest satisfactory level in university, major, and university life in general among the Latent Classes divided into groups.
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합성곱 신경망 기반 의미론적 분할 기술을 이용한 국내 밭작물의 분리 기법 연구
김동욱 ( Dong-wook Kim ),장규진 ( Gyujin Jang ),김학진 ( Hak-jin Kim ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
작물 배경 분리 알고리즘은 농작물 원격탐사에서 기본적이고 중요한 기술이다. 작물 성장 단계 예측, 작물 열 감지, 작물 밀도 추정, 잎 질병 감지 및 작물 바이오매스 모니터링과 같은 많은 연구는 작물 분리 알고리즘의 성능에 크게 의존한다. 현장 조건에서 무인항공기(UAV) 영상의 작물 배경 분리은 바람과 빛 조건 변화에 의한 영상의 기하학적 왜곡을 고려하여 더욱 정교해야 한다. 특히, 한국의 밭작물 재배 조건에서는 잡초 억제 및 한파 피해 방지를 위해 멀칭 비닐을 사용하기 때문에 영상 내 배경이 더욱 복잡하다. 우리의 선행 연구에서는 RGB 영상 기반의 식생지수와 CIE LAB 색공간을 사용하여 배추, 무, 양파, 그리고 마늘 등 한국의 주요 밭작물에 대한 작물 분리 알고리즘을 개발하였다. 그러나 양파, 마늘과 같이 잎이 길고 좁으며 생김새가 불규칙한 작물은 작물과 배경의 경계가 불명확하고 그림자에 의한 영향이 커서 작물 배경 분리 성능이 크게 제한되는 것으로 보고되었다. 본 연구에서는 UAV 영상에서 토양 및 배경으로부터 작물을 효과적으로 분리하기 위해 CNN 기반 의미론적 분할(Semantic segmentation) 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 다중 분광 영상을 사용하여 작물 식별에 특화된 NDVI 영상을 생성하였다. NDVI 영상은 수동 임계값을 사용하여 작물과 배경으로 정교하게 이진화되었다. 이진 이미지(Binary image)는 의미론적 분할을 위한 학습 데이터를 구성하기 위해 작물과 배경의 위치를 결정하는 주석 파일(Label)로 사용되었다. 데이터 학습을 위해 생장 초기부터 후기 단계의 UAV RGB 및 NDVI 영상을 256 x 256 픽셀 크기로 잘라내어 총 5,189개의 크롭 영상을 얻었다. 의미론적 분할을 위한 학습 모델은 U-Net을 사용하였으며, 데이터의 70%는 training, 15%는 validation, 15%는 test에 사용되었다. 학습 진행시 모든 데이터는 0에서 1 사이의 값으로 정규화되었다. 데이터 학습에는 U-Net 구조가 적용되었고, Adam optimizer와 ReLU 활성화 함수를 사용하였으며, Softmax 함수를 사용해 픽셀별 분류를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 U-Net 모델을 적용하였을 때 모든 테스트 데이터에 대하여 75%이상의 작물 분리 결과를 얻을 수 있었다. NDVI 기반 주석 파일의 정확도를 높인다면, 작물 분리 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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학업 저성취 대학생의 자기결정성 및 스트레스 대처전략 증진 집단상담 프로그램 효과 연구
주영아(Ju Young A),정희진(Jung Heejin),황선희(Hwang Sun Hee),김영혜(Kim Young Hye) 학습자중심교과교육학회 2013 학습자중심교과교육연구 Vol.13 No.2
본 연구는 학업 저성취 대학생의 자기결정성과 스트레스 대처전략 증진 집단상담 프로그램의 효과를 검증하고자 실시되었다. 프로그램 내용은 이론전문가와 현장전문가의 자문과 평정을 토대로 수정․보완하였으며 총 10회기로 구성하였다. 프로그램 효과 검증을 위해 서울 소재 모 대학교 학생가운데 학사경고생을 포함한 학업 저 성취 학생 18명을 선발하여, 각각 실험집단과 통제집단에 9명씩 무선할당하고, 실험 집단을 대상으로 개발한 프로그램을 실시하였다. 검사도구로는 Deci와 Ryan(2000, 2002)이 개발하고 이명희(2008)가 타당화한 ‘자기결정성 이론에 근거한 한국형 기본 심리욕구 척도 와 Amirkhan(1990)등을 김정희(1995)가 종합하여 구성한 ‘스트레스 대처 방식척도’이며 자료처리는 공분산분석(ANCOVA)과 회기별 경험보고서의 내용분석을 통해 이루어졌다. 연구결과, 실험집단의 자기결정성 전체와 스트레스 대처 방식에서 통제집단과 비교하여 유의미한 향상을 나타냈고, 집단원의 경험내용과 집단상담 회기별 목표의 일치도 분석에서도 적합한 수준을 보여, 본 연구에서 개발한 프로그램이 하위구인별 상담목표와 내용일치도가 적합하고, 학업 저성취 대학생의 자기결정성과 스트레스 대처수준을 향상시키는 데 효과적이었음을 알 수 있었다. The purpose of this study was to develop a group counseling program and test its effectiveness based on the counseling program development model by Park(1995). The program was intended to enhance self-determination as well as stress coping strategies for academically underachieving college students. A 10-session program was developed with the advice from various practitioners and researchers of this area. Eighteen college students were selected for this study, and they were randomly assigned to either experimental group or control group. Questionnaires used for this study were the Korean version of Basic Psychological Needs Scale by Lee(2008), and the Stress Coping Strategy Scale by Kim(1995). ANCOVA and content analysis of written material from each session of the program were used for analysis. Results showed that being in the experimental group enhanced the participants self-determination as well as stress coping strategies. Furthermore, the result of the content analysis also showed that the goal for each session of the program was in accordance with the participants experience. Findings confirm that the present group counseling program positively effects self-determination as well as stress coping strategies for academically underachieving college students.
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에이전트 기반 모델링을 이용한 공군 항공수송 경로 최적화에 관한 연구
박세훈 ( Sehoon Park ),김태호 ( Taeho Kim ),정희진 ( Heejin Jung ),최운기 ( Woonki Choi ) 한국로지스틱스학회 2018 로지스틱스연구 Vol.26 No.3
본 논문에서는 ABM(에이전트 기반 모델링)을 이용하여 공군 수송기의 항공수송 경로 최적화 방법을 연구하였다. 변동성이 있는 화물과 인원의 수송 수요에 대하여 기존에 사용 중인 고정된 수송 스케쥴을 사용하는 것(ASIS 모델)이 아니라, 차량경로문제(VRP)에서 차용한 개념과 수송 수요를 고려하여 수송량을 향상시킬 수 있는 스케쥴을 생성하는 휴리스틱 알고리듬을 생성하였고, 이 알고리듬을 이용하여 항공수송을 실시하는 개선된 경로 모델(TOBE 모델)를 만들었다. 이렇게 만들어진 에이전트 기반 모델의 시뮬레이션을 위하여 공군 군수사령부의 항공수송 실적자료를 수집하여 그 수송수요를 이용하여 확률변수로 발생시켰고, 동일한 수요에 대하여 ASIS 모델과 TOBE 모델에 대하여 각각 100회씩 몬테카를로 시뮬레이션을 실행하였고, ASIS 모델과 TOBE 모델의 시뮬레이션 결과 총 비행거리, 화물 및 인원 운송량에 대하여 대응표본 검정으로 비교하였다. 시뮬레이션 결과 ASIS 모델에 비해 TOBE 모델의 총 비행거리가 약 22.31%만큼 대폭 감소하고, 화물 운송량은 약 0.5% 감소, 인원 운송량은 약 0.7% 증가했다. 이러한 결과는 추후 공군 정기 항공수송 경로 계획을 수립할 때 활용될 수 있으며, 이 연구에서 사용한 M&S 방법론으로 사용한 ABM은 공군의 항공수송 경로 최적화뿐만 아니라 유사 분야에서 효율적인 경로 최적화에 도움이 될 것으로 판단된다. This study provided a means of optimizing air transport routes for Air Force, using agent-based modeling. To improve the routes, we modified routes (TOBE model) using our heuristic algorithm. Using the real air transportation data collected by Air Force Logistics Command, we made transport demand as random variables. To compare the current route (ASIS model) and the TOBE model, the Monte Carlo simulation performed 100 times the same demand. Comparison of the simulation results of the ASIS model and the TOBE model was compared with the total flight distance, freight and traffic volume. The simulation results shows that the total flight distance of the TOBE model decreased by about 22.31% compared to the ASIS model, and the freight traffic volume decreased by about 0.5% and the traffic volume increased by approximately 0.7%. These results can be used to establish future Air Force and will help improve the air transport routes to achieve higher performance than current routes.
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