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- 저자 : 전병규(Byoung-Gyu Jeon) (검색결과 2 건)
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노인일자리사업 참여가 삶의 질에 미치는 효과에 관한 연구
조민경(Cho, Min Kyung),전병규(Jeon, Byoung Kyu),허규창(Heo, Gyu Chang),임형수(Lim, Hyung Su) 대구과학대학교 국방안보연구소 2019 사회융합연구 Vol.3 No.5
노인일자리사업에 참여하는 노인들의 삶의 질에 미치는 효과에 대한 경험적 연구들은 일관성 있는 결과를 보여주지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 노인일자리사업 참여가 삶의 질에 미치는 효과를 메타분석(meta analysis)에 의해 살펴보고, 이를 통하여 효과크기(effect size)를 검증해보고자 한다. 메타분석을 실시한 결과, 노인일자리사업 참여가 삶의 질에 미치는 효과에서는 통계적으로 유의한 작은 효과크기(=0.0671)의 영향을 미친다. 그리고 생활 만족도에 미치는 효과는 통계적으로 유의한 중간 효과크기(=0.1467)의 영향을 미치지만, 삶의 만족도에 미치는 효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 전반적으로 노인일자리사업의 참여가 삶의 질에 긍정적인 영향을 미치므로, 노인 자신들의 가치와 노후생활의 보람을 느끼도록 다양한 일자리 창출과 프로그램 개발이 선행되어야 할 것이다. Despite the number of empirical literature, no consistent conclusions have been drawn regarding the effect of participation in senior employment program on the quality of life. Therefore, The purpose of this study is to examine the effect of participation in senior employment program on the quality of life through meta-analysis, and to verify the effect size. In result, participation in senior employment program have a statistically significant small effect(=0.0671) on the quality of life. Also participation in senior employment program have a statistically significant middle effect(=0.1467) on living satisfaction, but not on life satisfaction. Overall, participation in senior employment program has a positive effect on the quality of life. Therefore, Senior employment program development should be preceded in order to increase the value of the senior life.
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Variational Auto Encoder와 비지도 학습을 이용한 사진 자동 분류 애플리케이션
김형욱(Hyoung-Uk Kim),김형진(Hyoung-Jin Kim),류재문(Jae-moon Ryu),정남주(Nam-Ju Jeong),전병규(Byoung-Gyu Jeon),고병철(Byoung Chul Ko) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
This paper proposes a new image clustering system for travel application that combines the VAE (Variational Auto Encoder) algorithm for the encoder part and unsupervised learning. The encoder part of the VAE algorithm, which extracts features from images, is shown to outperform the image feature extraction performance of conventional CNNs (Convolutional Neural Networks). Although the VAE algorithm is suitable for feature extraction, it is not well-suited for image classification based on those features. Therefore, in this paper, a new algorithm called VC(VAE Cluster) is proposed by combining the VAE algorithms encoder with a clustering algorithm to classify the features extracted by the VAE algorithm. The proposed method leverages the features extracted by the VAE algorithm to perform classification, allowing images with similar features to be grouped together. This advantage enables image clustering without the need for manual labeling of each individual image. Through various tests, the proposed method demonstrates superior clustering performance compared to other existing methods.
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