부동산 Project Financing 대출을 고려한 저축은행의 자산 건전성 평가

신현경,류도현 대한산업공학회 2024 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2024 No.5

실버생물산업기술연구센터

신현경 한국식품과학회 2001 식품과학과 산업 Vol.34 No.3

Design and Implementation of Educational Decision Support System Model

신현경,Shin, Hyun-Kyung 한국정보교육학회 2005 정보교육학회논문지 Vol.9 No.2

It has been an important agenda to acquire effective decision making procedure for various issues occurred in education area. As an example, when it comes for the ministry of education to make a decision on such an issue that proper investment, to enhance information of education area, in national wide elementary schools, an effective decision making procedure will aid to establish right way of investment. Currently, the questionnaires gathered from school teachers or the related professional consultants are the only resources in order for making such a critical and important decision. Recently, however, educational, medical, and financial industries are looking forward the best decision making method integrated with rapidly upgraded modern IT technologies using the various resources and tools which they already possess. With this subject in mind, in this paper we present a generic decision making model applying ADALINE neural network. The model can be easily adapted to various problems arising in education area. We proved the model through simulations with realistic sample data.

교육용 의사결정지원 시스템 모델의 설계 및 구현

신현경 한국정보교육학회 2005 정보교육학회논문지 Vol.9 No.2

교육현장에서 발생하는 여러 가지 의사결정 사항들을 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요한 이슈로 부각되고 있다. 예를 들어, 교육인적자원부 입장에서 전국 초등학교를 대상으로 교육정보화 분야에 투자를 기획할 때 정확하고 효율적인 의사결정 과정은 국가적 차원에서 매우 중요한 사항인 것이다. 현재 이상과 같은 일련의 과정을 시행하기 위하여 현장의 설문조사나 관련 전문가를 활용한 기획이 이루어지고 있는 실정이다. 그러나, 정보 기술분야의 급격한 발전으로, 의학이나 경영분야 등에서는 다양한 의사결정지원 도구 활용을 통한 최상의 의사 결정 방법을 찾고 있다. 이 같은 이유로 본 논문에서는 신경망의 ADALINE 알고리즘을 활용하여 교육분야에서 적용 가능한 의사결정 시스템 모델을 설계하였으며 또한 시뮬레이션을 통하여 구현 모델의 검증을 수행하였다. 개발된 교육용 의사결정 시스템으로 교육현장에서 발생하는 다양한 의사결정 사항들을 효과적으로 처리할 수 있을 것이다. It has been an important agenda to acquire effective decision making procedure for various issues occurred in education area. As an example, when it comes for the ministry of education to make a decision on such an issue that proper investment, to enhance information of education area, in national wide elementary schools, an effective decision making procedure will aid to establish right way of investment. Currently, the questionnaires gathered from school teachers or the related professional consultants are the only resources in order for making such a critical and important decision. Recently, however, educational, medical, and financial industries are looking forward the best decision making method integrated with rapidly upgraded modern IT technologies using the various resources and tools which they already possess. With this subject in mind, in this paper we present a generic decision making model applying ADALINE neural network. The model can be easily adapted to various problems arising in education area. We proved the model through simulations with realistic sample data.

학습용 시각 정보 인식 시스템의 설계 및 구현

신현경 한국정보교육학회 2012 정보교육학회논문지 Vol.16 No.4

모바일 기반의 스마트 기기의 보급이 확대됨에 따라 교육 현장에서 이를 활용하는 사례가 증가하고 있는 추세이며, 가까운 장내에는 매우 중요한 교육용 기자재로서의 위치를 차지할 것으로 예측된다. 이러한 추세에 맞춰 교육과학기술부는 스마트 교육에 대한 중장기 추진 계획을 발표하였고 현재 추진을 준비 중에 있으며, 다양한 산업계 학계 연구 기관에서 관련 연구 결과물과 시제품들을 활발히 발표하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 모바일 스마트 기기에 장착된 비디오카메라를 이용하여 촬영된 영상 내부에 포함된 문자를 인식하는 모듈을 구현하고 이를 응용하여, 교육환경에서 현실적으로 적용 가능한 학습용 시각 정보 인식 시스템에 관련한 설계 및 구현 방안을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 학습용 시각 정보 인식 시스템은 비디오 영상취득, 영상 처리, 정보 추출, 지식 표현 등 4개의 모듈로 구성되었으며, 실제적인 예제를 통해 각 모듈을 설명 하였다. As propagation of mobile smart devices is widespread, it is an observable trend that the cases of utilizing them are increasing in the school programs, and it is also anticipated that they will be very important part of the educational equipment in near future. For this reason the department of education and science technology has announced a medium and long term project on the education with smart device, which is undergoing the preparation stage, and the various academic and industrial institutes have actively produced the related research results and the application prototypes. In this paper we propose a framework on design and implementation of a visual context recognition system for educational purpose usable in the school program by utilizing a module for recognition of the texts embedded in the image captured by video camera from mobile smart device. The system proposed in this paper is consisted of the four modules, such as, image acquisition, image processing, information extraction, and knowledge representation, which are explained in details with the practical examples.

임펄스 잡음에 의해 훼손된 이진 디지탈 서류 영상의 복구 방법들의 비교 평가

신현경,신중상 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.13 No.4

디지탈 변환과 기기간의 전송 영향으로 화질이 떨어진 디지탈 영상의 복구는 잡음 발생 및 그 역 과정의 모형화를 통해 이루어낼 수 있다. 스캐너로 읽혀진 서류 영상이나 위성 사진에서 잡음 및 반점을 제거하는 과정이 좋은 예이다. 그러나 잡음 발생의 비선형성은 그 역 과정의 이론적 이해를 어렵게한다. 본 논문에서는 충격 잡음에의해 화질이 떨어진 이진 서류 영상의 복구 방법들을 심층 분석하는 것에 촛점을 맞추었다. 본 연구 결과에 의하면 이진 서류 영상의 잡음 제거 방식으로 ‘가중 중앙값’ 여과기와 ‘리’ 여과기가 다른 여과기에 비해 효과적임을 보여준다. 반면 ‘웨이브렛’ 여과 방식은 타 방식보다100여배의 시간이 소요되어 비 효율적이다. 본 논문에서는 가중 중앙값 여과기에 쓰이는 가중치에 대한 연구 결과를 제시하였다. The degradation and its inverse modeling can achieve restoration of corrupted image, caused by scaled digitization and electronic transmission. De-speckle process on the noisy document(or SAR) images is one of the basic examples. Non-linearity of the speckle noise model may hinder the inverse process. In this paper, our study is focused on investigation of the restoration methods for bi-level document image degraded by the impulse noise model. Our study shows that, on bi-level document images, the weighted-median filter and the Lee filter methods are very effective among other spatial filtering methods, but wavelet filter method is ineffective in aspect of processing speed: approximately 100 times slower. Optimal values of the weight to be used in the weighted median filter are investigated and presented in this paper.

병원 간호사의 그릿과 긍정심리자본이 직무열의에 미치는 영향

신현경,최혜란 한국디지털정책학회 2022 디지털융복합연구 Vol.20 No.3

This study aimed to investigate the effect of Grit and positive psychological capital on job engagement in general hospital nurses. Participants were 159 nurses working at General Hospital in Gangwondo Province and data were collected from April 9 to 21, 2020. Data were analyzed by t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and hierarchical multiple regression using SPSS version 24.0. Job engagement was correlated with perseverance efforts and positive psychological capital. The factors influencing job engagement were self-efficacy (β=.23, p=.029) and optimism (β=.28, p=.001) with 41.8% explanatory power (F=12.34, p<.001). Therefore, in order to improve job enthusiasm, further study is necessary to develop and apply the positive psychological capital improvement program and identify its effect. 본 연구는 간호사의 직무열의에 그릿과 긍정심리자본이 미치는 영향을 파악하기 위한 조사연구이다. 연구 대상자는 종합병원의 간호사 159명이며 2020년 4월 9일부터 4월 21까지 설문 조사를 하였다. 자료의 분석은 t-test, 분산분석, Pearson’s 상관계수, 위계적 다중회귀분석을 시행하였으며, SPSS version 24.0을 이용하였다. 연구 결과 직무열의는 그릿 중 꾸준한 노력과 긍정심리자본의 모든 하위영역과 정적 상관관계가 있었다. 직무열의에 영향을 미치는 요인은 긍정심리자본의 하위영역인 낙관주의(β=.28, p=.001)와 자기효능감(β=.23, p=.029)으로 모형의 설명력은 41.8%이었다(F=12.34, p<.001). 추후 직무열의를 증진시키기 위하여 긍정심리자본 향상 프로그램을 개발하고 적용하며 그 효과를 파악하는 후속연구가 필요하다고 사료된다.

A robust method minimizing digitization errors in skeletonization of three dimensional binary segmented image

신현경 한국전산응용수학회 2004 Journal of applied mathematics & informatics Vol.15 No.-

Pattern recognition in three dimensional image is highly sen-sitive to assigned value and formation of voxels (pixels for two dimensioncase). However, occurred while digital imaging, digitization error leads tounpredictable noises in image data. Skeletonization, a powerful tool of pat-tern recognition, is sensitively dependent on boundary formation. Withoutsuccessful controlling of the noises, the results of skeletonization can notbe allowed as a stable solution. To minimize the eect of noises aectingto boundary formation, we developed a robust processing method usefulin skeletonization technique for pattern recognition. Finally, we providerigorous test results achieved throughout simulation on analytic three di-mensional image.

담화 표현 이론 기반의 자연어 처리 시스템의 설계 및 구현

신현경 한국창의정보문화학회 2015 창의정보문화연구 Vol.1 No.2

The most part of the large amounts of information in a variety of fields distributed in the Internet space through a communication network such as SNS representatives are described in the text-based content. An analysis of textual information actually means in this respect is based on a critical analysis of social media. In this paper, we analyzed text extracted by the image that is generated by the smart phone camera. In an effort to build a knowledge base system, we designed a natural language processing system employing the discourse representation theory of machine learning based on previous studies of the natural language processing system. 다중 센서에서 생성되는 대용량 데이터가 SNS와 같은 통신을 통해 트위터, 신문, 문자기반의 내용들이 실시간으로 전 세계로 전달되고 있다. 이와 같이 소통되는 소셜 미디어 사용자들의 의견과 이슈를 추적한 후 분석 및 파악하여 사회 현상을 예측하는 작업은 시급히 해결해야 하는 연구 문제 중 하나이다. SNS 등을 대표로 하는 정보통신망을 통해 인터넷 공간에서 유통되는 다양한 분야의 대용량 정보들의 거의 모든 부분은 문자 기반의 내용들로 서술되어 있다. 이러한 측면에서 문자 정보들의 실제적 의미 분석은 소셜 미디어 분석의 중요한 기반이 된다. 본 논문에서는 실제적으론 문자를 추출하고 분석하여 지식 데이터베이스 시스템을 구축하기 위한 노력으로 연구팀의 선행 연구인 기계 학습 기반의 자연어 처리의 연구에 담화 표현 이론을 적용한 시스템을 설계하고 구현하였다.

Design of a machine learning based mobile application with GPS, mobile sensors, public GIS: real time prediction on personal daily routes

신현경 한국인터넷방송통신학회 2018 Journal of Advanced Smart Convergence Vol.7 No.4

Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers’ routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning–based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.