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        • KCI우수등재

          역할극을 활용한 간호실습교육의 효과: 체계적 문헌고찰과 메타분석

          서윤암,윤상후,김영아 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.2

          This study is to identify the current status of nursing practice education using role-plays performed in Korea and to identify the effectiveness of education. Thirteen experimental studies were finally analyzed out of the reported journal articles and unpublished thesis by April 2018. The design of all studies was non-equivalent control group pre-post test design. The study participants studied only nurses, recruited nurses and doctors together, studied nursing and social welfare for college students, and conducted 10 for nursing college students. The sample size was 20~136 people (mean: 46.1) and 20~136 controls (mean: 45.2), and the number of role-play scenarios was 1~8 (mean: 3.6). The six most frequently measured dependent variables were interpersonal ability, communication skill, problem-solving ability, self-directed learning ability, self-efficacy, and job satisfaction. The meta-analysis showed statistically significant high-level effect sizes on the four dependent variables excluding self-directed learning ability and job satisfaction. This study identified the effects of nursing practice education using role-play as one of the more popular methods of simulated practical education. This could be used as a basis for the evidence necessary to optimize the effectiveness of nursing practice education. 본 연구의 목적은 국내에서 수행된 역할극을 활용한 간호실습교육의 현황을 파악하고 교육의 효과를 알아보기 위함이다. 2018년 4월까지 보고된 국내 학위 및 학술지 논문 중, 13편의 실험연구를 선별하여 최종 분석하였다. 모든 연구의 설계는 비동등성 대조군전후실험설계였다. 연구대상자는 간호사 단독대상연구가 1편, 간호사와 의사를 같이 모집한 연구가 1편, 간호학과 및 사회복지학과 대학생을 대상으로 1편, 간호학과 대학생만을 대상으로 10편이 수행되었다. 표본크기는 실험군 20~136명 (평균 46.1), 대조군 20~136명 (평균 45.2)이었고, 역할극 시나리오의 수는 1~8개 (평균 3.6) 였다. 가장 많이 측정된 종속변수 6가지는 대인관계능력, 의사소통기술, 문제해결능력, 자기주도적 학습능력, 자기효능감, 직무만족도였다. 자기주도적 학습능력과 직무만족도를 제외한 4가지 종속변수는 메타분석 결과 모두 통계적으로 유의미한 큰 수준의 효과가 확인되었다. 본 연구는 임상간호실습교육을 위해 사용하는 다양한 시뮬레이션 실습방법 중 하나인 역할극을 활용한 간호실습교육의 효과를 확인하였다. 이는 최적의 간호실습교육을 구성하기 위한 구체적인 근거기반자료로 활용될 수 있을 것이다.

        • KCI등재

          Deep Neural Network-Based Concentration Model for Oak Pollen Allergy Warning in South Korea

          서윤암,김규랑,조창범,오재원,Tae Hee Kim 대한천식알레르기학회 2020 Allergy, Asthma & Immunology Research Vol.12 No.1

          Purpose: Oak is the dominant tree species in Korea. Oak pollen has the highest sensitivity rate among all allergenic tree species in Korea. A deep neural network (DNN)-based estimation model was developed to determine the concentration of oak pollen and overcome the shortcomings of conventional regression models. Methods: The DNN model proposed in this study utilized weather factors as the input and provided pollen concentrations as the output. Weather and pollen concentration data were used from 2007 to 2016 obtained from the Korea Meteorological Administration pollen observation network. Because it is difficult to prevent over-fitting and underestimation by using a DNN model alone, we developed a bootstrap aggregating-type ensemble model. Each of the 30 ensemble members was trained with random sampling at a fixed rate according to the pollen risk grade. To verify the effectiveness of the proposed model, we compared its performance with those of models of regression and support vector regression (SVR) under the same conditions, with respect to the prediction of pollen concentrations, risk levels, and season length. Results: The mean absolute percentage error in the estimated pollen concentrations was 11.18%, 10.37%, and 5.04% for the regression, SVR and DNN models, respectively. The start of the pollen season was estimated to be 20, 22, and 6 days earlier than that predicted by the regression, SVR and DNN models, respectively. Similarly, the end of the pollen season was estimated to be 33, 20, and 9 days later that predicted by the regression, SVR and DNN models, respectively. Conclusions: Overall, the DNN model performed better than the other models. However, the prediction of peak pollen concentrations needs improvement. Improved observation quality with optimization of the DNN model will resolve this issue.

        • KCI등재

          대한치과보철학회지에서 볼 수 있는 통계적 오류의 고찰 : 2006-2010

          강동완,서윤암,오남식,임회정 대한치과보철학회 2012 대한치과보철학회지 Vol.50 No.4

          Purpose: Use of inappropriate statistical methods may lead to incorrect conclusions and a waste of valuable resources. The goal of this study was to assess the frequency and the types of several common statistical errors in the published articles of the Journal of the Korean Academy of Prosthodontics (JKAP) for a 5-year period. Materials and methods: Of 336 articles in the JKAP published from 2006 to 2010, 255 articles using statistics were reviewed and classified by statistical method and year. The frequency and types of the statistical methods were examined, and the statistical errors were evaluated by the appropriateness of the experimental design, assumption check, independent outcomes, proper sample size and suitable use of statistical method. Statistical guidelines were completed based on the appropriateness. Results: Of the 255 articles using statistics, 193 articles (75.9%) used inferential statistics and 153 articles used SPSS statistical software (60.0%). Of the articles using inferential statistics, the three most frequently used statistical methods were ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), and the nonparametric method (16.9%). The average rate of statistical errors was 61.2 percent, similar to the rate reported by several studies completed for the medical journal. Conclusion: After the whole analysis of the difference among the groups, post-hoc tests for the pairwise comparisons are required. The optimal sample size calculation is an essential part of this study protocol. To minimize the occurrence of statistical errors, statistical guidelines were developed according to each statistical test procedure and will contribute to the academic improvement in the JKAP. 연구 목적:대한치과보철학회지의 최근 5년간 게재된 논문 중에서 통계 방법이 사용된 논문의 빈도를 조사하고 통계 방법의 종류 및 오류의 유형과 빈도를 살펴 보고 오류별 적절한 통계 방법을 제시하고 통계분석 가이드라인을 개발하여 대한치과보철학회지의 학술적 발전에 기여하고자 한다. 연구 재료 및 방법:2006년부터 2010년까지 게재된 논문 336편 중 통계방법이 사용된 255편을 연구대상으로 하여 연도별로 통계 방법 사용 여부, 주로 사용된 통계방법과 소프트웨어의 유형과 빈도를 조사하였다. 통계방법 별로 고안된 가이드라인에 따라 오류를 조사하였는데 주로 실험설계의 적절성, 분석법에 대한 가정검토, 표본의 독립성 및 변수의 적합성, 적절한 표본 수와 적절한 통계방법이 사용되었는지에 대한 평가를 하였고 이를 토대로 고안된 가이드라인을 제시하였다. 결과:본 연구에서 조사된 논문 중 추론통계를 사용한 논문이 193편(75.9%)으로 대다수를 차지하였고 사용된 소프트웨어는 SPSS가 153편(59.77%)으로 가장 많았다. 추론통계를 사용한 논문들을 대상으로 통계방법을 분류한 결과 ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), 비모수 방법(16.9%)순으로 많았고 최근에 가까울수록 다양한 분석법을 시도하였으나 유의한 변화는 관찰되지 않았다. 대부분의 논문들은 표본수의 산출근거를 제시하지 않았고, 분석법에 대한 가정(독립성, 정규성, 등분산성 등) 검토를 하지 않은 공통적인 오류를 범했다. 전체적으로는 61.2%의 통계적 오류를 범하였다. 결론: 대부분의 오류는 전체적인 분석 후 세부적인 분석으로 들어가야 하는데 두 요인에 대한 상호작용을 무시하고 단변수 분석을 여러 번 한 경우와 연구 계획 단계에서 적절한 표본 수를 산출하지 않아 나타난 경우 등이었다. 이러한 통계 오류를 최소화하기 위하여 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하였다.

        • KCI등재

          UM-CMAQ-Pollen 모델의 참나무 꽃가루 배출량 산정식 개선과 예측성능 평가

          김태희,서윤암,김규랑,조창범,한매자 한국기상학회 2019 大氣 Vol.29 No.1

          For the allergy patient who needs to know the situation about the extent of pollen risk, the National Institute of Meteorological Sciences developed a pollen forecasting system based on the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ). In the old system, pollen emission from the oak was estimated just based on the airborne concentration and meteorology factors, resulted in high uncertainty. For improving the quality of current pollen forecasting system, therefore the estimation of pollen emission is now corrected based on the observation of pollen emission at the oak forest to better reflect the real emission pattern. In this study, the performance of the previous (NIMS2014) and current (NIMS2016) model system was compared using observed oak pollen concentration. Daily pollen concentrations and emissions were simulated in pollen season 2016 and accuracy of onset and end of pollen season were evaluated. In the NIMS2014 model, pollen season was longer than actual pollen season; The simulated pollen season started 6 days earlier and finished 13.25 days later than the actual pollen season. The NIMS2016 model, however, the simulated pollen season started only 1.83 days later, and finished 0.25 days later than the actual pollen season, showing the improvement to predict the temporal range of pollen events. Also, the NIMS2016 model shows better performance for the prediction of pollen concentration, while there is a still large uncertainty to capture the maximum pollen concentration at the target site. Continuous efforts to correct these problems will be required in the future.

        • 품질 경쟁력 확보를 위한 현장 공정 관리 시스템 개발

          김건균,서윤암,김경숙,박정수,박은식,손영숙 한국산업경영학회 2006 한국산업경영학회 발표논문집 Vol.1 No.-

          '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

            본 연구의 목적은 효과적인 생산관리를 위하여 생산현장의 데이터를 실시간으로 수집하고 이에 관한 통계를 산출하는 시스템을 구현하여 기업의 경영상 중요한 문제인 품질경쟁력을 향상시키는데 있다.<BR>  위 연구는 플라스틱 사출 성형품을 생산하는 공장과 연계하여 산학 간 교류를 통해 이루어졌으며 앞으로도 기업이 원하는 시스템을 개발할 예정이다.<BR>  연구 결과로서 각 라인에서 들어오는 신호를 이용하여 데이터를 산출하고 실시간 화면을 통하여 작업장 및 작업 상황을 확인할 수 있게 하였으며 MEWMA (다차원지수가중이동평균)관리도를 작성하여 통계적 공정관리를 실시하고 생산 제품의 불량률에 대한 베이지안 다중 검정과 베이지안 변화점 분석을 사용할 수 있도록 구현하였다.<BR>  기계동작확인용 센서를 통한 생산관리를 통해 정확성과 실시간적인 관리가 가능하게 되어 기계가동상황 및 생산량 등을 효과적으로 계산 할 수 있게 되었다. 또한 통계적 자료 분석 기법을 활용하여 합리적인 품질경영을 도모할 수 있게 되었다.<BR>  이 연구는 개발된 소프트웨어를 기반으로 더욱 현장에서 유용하게 활용될 수 있도록 몇 가지 기능을 추가할 것이다. 먼저 제품의 무게를 자동으로 측정하여 불량여부를 확인하는 기능을 추가할 것이다. 또한 실시간으로 측정된 자료에 대해 Multi-vari chart같은 고급의 SPC기법을 적용할 것이다.

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