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- 저자 : 전민경(Mingyeong Jeon) (검색결과 3 건)
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Mingyeong Jeon(전민경) 한국경영학회 2024 Korea Business Review Vol.28 No.2
본 연구는 선도 기업에서 기술자를 고용하는 것이 추격 기업의 혁신에 미치는 영향을 탐구하며, 특히 고용된 기술자와 기존 기술자 간의 지위적 거리의 역할에 중점을 둔다. 과거 연구는 고용읕 통한 학습이 혁신에 미치는 긍정적인 영향을 강조했지만, 본 연구는 지위적 거리가 지식의 흐름과 고용된 기술자들의 심리적 안전감에 미치는 영향을 탐구했다. 실증적 분석을 통해, 지위적 거리는 지식의 흐름과 전반적인 혁신 능력에 영향을 미치고, 또한 높은 지위에 있는 고용된 기술자들의 심리적 안전에도 영향을 미치며, 그들의 지식 공유에 잠재적인 어려움을 일으킨다는 것을 발견하였다. 전반적으로, 본 연구는 고용 관행이 혁신 결과에 미치는 영향에 대한 폭넓은 논의에 유익한 통찰을 제공하여 고용을 통한 학습의 복잡한 다이너믹을 세밀하게 이해할 수 있도록 한다. This study explores the effect of hiring engineers from leading firms on innovation in the context of follower firms, with a particular emphasis on the role of status distance between hired and incumbent engineers. While previous research highlights the positive effects of learning by hiring on innovation, this study delves into how status distance shapes knowledge flows and the psychological safety of hired engineers. Through empirical analysis, this study uncovered that status distance plays a crucial role in shaping these dynamics, influencing the flow of knowledge and its overall innovation capacity. Moreover, this research also finds that status distance affects the psychological safety of hired engineers with high status, leading to potential challenges in knowledge-sharing initiatives. Overall, this study provides nuanced insights into the complex dynamics of learning by hiring, contributing valuable insights to the broader discourse on the influence of hiring practices on innovation outcomes.
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신경망 근사에 의한 다중 레이어의 클래스 활성화 맵을 이용한 블랙박스 모델의 시각적 설명 기법
강준규,전민경,이현석,김성찬,Kang, JuneGyu,Jeon, MinGyeong,Lee, HyeonSeok,Kim, Sungchan 대한임베디드공학회 2021 대한임베디드공학회논문지 Vol.16 No.4
In this paper, we propose a novel visualization technique to explain the predictions of deep neural networks. We use knowledge distillation (KD) to identify the interior of a black-box model for which we know only inputs and outputs. The information of the black box model will be transferred to a white box model that we aim to create through the KD. The white box model will learn the representation of the black-box model. Second, the white-box model generates attention maps for each of its layers using Grad-CAM. Then we combine the attention maps of different layers using the pixel-wise summation to generate a final saliency map that contains information from all layers of the model. The experiments show that the proposed technique found important layers and explained which part of the input is important. Saliency maps generated by the proposed technique performed better than those of Grad-CAM in deletion game.
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여성 목소리로 경상도 사투리를 구사하는 AI 음성비서의 사용자 경험
이한나(Hannah Yi),이희주(Heeju Lee),전민경(Mingyeong Jeon),정유진(Yujin Jeong),장순규(Soonkyu Jang) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
표준어를 구사하는 대부분의 AI 어시스턴트와 달리 여성 목소리로 경상도 사투리를 구사하는 AI 음성비서의 사용자 경험을 바탕으로 성별에 따른 사용자 반응 연구를 하였다. 연구는 여성 사투리 음성 AI 가 성별에 따른 사용자에게 미치는 영향에 대해 수집하는데 집중하였다. 연구 결과 남성 사용자들은 긍정적인 반응을 보였으며, 반면에 여성 사용자는 남성사용자에 반해 부정적인 반응을 보였다. 남성 사용자들은 여성 사투리 음성 AI의 추후 사용에도 긍정적인 반응을 나타낸다는 것을 확인하였다.
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