http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 강혜정(Hyejeong Kang) (검색결과 10 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
진로적응모형의 적용 가능성 탐색: 한국 대학생과 대학원생을 대상으로
강혜정(Hyejeong Kang) 한국진로교육학회 2021 진로교육연구 Vol.34 No.1
본 연구의 목적은 진로적응모형을 우리나라 대학생과 대학원생을 대상으로 검증하여 국내에서 이 모형이 적용 가능한지를 탐색하는 것이다. 이를 위해 Savickas 외(2018)의 연구와 동일한 변인인 진로자기의심, 진로적응성척도, 진로구성척도, 진로일체감으로 구성된 설문지에 대한 총 369명(대학생 220명, 대학원생 149명)의 응답자료를 분석하였다. 적응준비가 적응자원을 통해 적응반응에 영향을 미쳐 적응결과가 나타난다고 설명하는 진로적응모형과 진로적응모형에서 적응자원과 적응반응의 관계를 반대로 설정한 경쟁모형을 검증하고 비교하였으며, 매개효과의 유의성을 확인하였다. 그 결과 진로적응모형과 경쟁모형의 적합도는 모두 좋았으며, 모든 경로에 대한 간접효과가 유의하였다. 이를 통해 진로적응모형의 국내 적용 가능성을 확인하였다. 또한, 경쟁모형에서 적응준비가 적응반응을 거쳐 적응자원에 영향을 주어 적응결과에 이르게 되는 과정 및 적응준비와 적응자원의 관계를 적응반응이 완전매개함을 확인하였다. 이러한 결과에 대한 의의 및 제한점을 논의하였다. The purpose of this study is to verify the career construction model of adaption for university and graduate students and to explore the applicability of the model in Korea. To achieve the purpose, data from a total of 369 respondents(220 university students, 149 graduate students) to the survey consisting of the same variables as Savickas et al(2018) that were self-doubt, career adapt-abilities scale(CAAS), student career construction inventory(SSCI) and career commitment were analyzed. Career construction model of adaption explained that adaptive readiness affects adapting responses through adaptability resources and leads to adaptation results and competition model that the relationship between adaptability resources and adapting responses was reversed in career construction model of adaption were verified and compared, and the significance of the mediating effect was confirmed. As a result, both the fit of the career construction model of adaption and the competition model were good, and the indirect effects on all pathways were significant. Through these results, the possibility of applying the career construction model of adaption in Korea was confirmed. Also in the competition model, it was confirmed that adaptive readiness affects adaptability resources through adapting responses and leads to adaptation results, and adapting responses completely mediated between adaptive readiness and adaptability resources. The significance and limitations of these results were discussed.
-
-
-
유동 수치해석을 위한 통합 e-사이언스 실험 프레임워크 설계
강혜정(Hyejeong Kang),김윤희(Yoonhee Kim) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.9
유동 분야의 실험은 주로 복잡한 수치해석 방정식의 계산 과정으로 이루어져 있고, 이러한 실험을 수행할 수 있는 거대한 계산 자원과 그 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 환경을 요구한다. 그러나 수치해석, 유동 등 각각의 응용 혹은 그 개별 실험을 수행할 수 있도록 하는 e-사이언스 환경에 대한 연구는 진행되고 있으나 다양한 유동 해석을 위한 수치해석 연구 프레임워크를 개발한 사례는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 그리드자원을 효율적으로 이용할 수 있는 UNICORE 리치 클라이언트(URC)를 기반으로 다양한 유동해석을 위한 기본 프레임워크를 설계하고, 이에 대한 프로토타입으로 세가지 유동 응용들에 대한 수치 해석 연구를 단일 환경에서 수행할 수 있는 e-사이언스 프레임워크를 개발하였다. The analytical experiments for fluid dynamics lead a sequence of complex scientifical computations composing of numerical equations and require enormous computing resources with appropriate management tools with them. Currently, most studies on experimental environments for numerical study and fluid dynamics on e-Science focus on solving specific problems to drag out the best performance of the matters and have less interests on providing a common framework to apply for various numerical domains easily, especially for fluid dynamics. This paper presents an e-Science experiment framework for various numerical analysis in fluid dynamics. As a proof-of-concept, an integrated e-Science framework with three numerical analysis has been implemented over Unicore Rich Client (URC), which provides a basic experiment interface over a Grid environment.
-
과학 계산 응용 실행을 위한 하이브리드 클라우드에서의 SLA기반 VM 오토-스케일링 기법
강혜정(Hyejeong Kang),고정인(Jung In Koh),김윤희(Yoonhee Kim) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.40 No.6
클라우드 컴퓨팅은 동적인 자원 사용을 가능하게 함으로써 계산 과학 응용 수행에 활발히 이용되어 왔다. 계산 과학 분야에서 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용하는 데 있어 중요한 이슈 중 하나는 응용 수행에 실제 필요한 양만큼 자원을 할당하여 사용하는 것이다. 실제 필요한 양만큼의 자원을 사용함으로써 자원 사용비용을 줄이기 위함이다. 그러나 가변적인 작업 부하를 갖는 현대 응용의 특성상 이는 매우 어려운 작업이다. 기존 상용 클라우드들은 규칙 기반의 메커니즘을 이용하여 동적인 자원할당을 시도하고 있으나 대부분의 기법들은 단순히 자원의 성능 지표만을 기준으로 삼음으로써 응용의 Service Level Agreement(SLA; e.g. 데드라인, 비용 등)는 고려하지 않는다. 본 논문에서는 사설/상용 클라우드로 구성된 하이브리드 클라우드 환경에서 가변적인 자원 요구에 따라 자원을 할당하고 SLA 위반을 최소화하는 오토-스케일링 기법을 제안한다. 실험을 통해 주어진 데드라인 내에서 동적인 자원 활용을 통해 작업을 수행하는 결과를 보임으로써 제안하는 오토-스케일링 기법의 우수성을 검증한다. Cloud computing facilitates on-demand resource usage. Scientists can perform large-scale scientific computational experiments over cloud environment. Executing experiments in a timely manner with the proper number of resources is important for the scientists. Scientists can save the cost by using resources actually needed. However, providing resources for processing dynamic workload of modern applications have difficulty. Rule-based and schedule-based mechanisms have been tried to allocate resources dynamically, but most of the auto-scaling methods just simply support performance metric such as CPU utilization but rarely are aware of Service Level Agreements (SLA) including execution deadline or cost. In this paper, we propose an auto-scaling method that automatically allocates resources depending on variable resource requirements in hybrid clouds satisfying a user’s requirements on SLA. We have evaluated the performance of our auto-scaling method. The result shows that the method can perform a scientific application with the proper number of resources in deadline constraints.
-
하이브리드 클라우드에서 과학 응용을 위한 정책 기반의 적응형 작업 스케줄링
고정인(Jung In Koh),강혜정(Hyejeong Kang),김윤희(Yoonhee Kim) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.11
방대한 계산 처리를 필요로 하는 과학 응용은 그리드를 포함한 다양한 계산 자원을 수년간 이용해왔다. 하지만 기존의 계산자원만으로 과학 응용의 가변적인 작업 부하 및 동적 자원 요구를 충족시키기에는 어려움이 있기 때문에 필요에 따라 자원을 빌려 쓸 수 있는 클라우드 자원으로의 확장이 요구된다. 또한 클라우드 자원 이용을 통해 발생하는 비용, 성능 오버헤드 등의 고려를 통해 응용의 특성 및 서비스 수준 협약(Service Level Agreement)를 보장하는 동적인 자원 할당이 가능한 작업 스케줄링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 하이브리드 클라우드 자원의 이용 효율을 향상시키고, 주어진 데드라인 안에서 응용 수행을 마칠 수 있도록 수행 중 필요에 따른 작업 재배치를 위해 온디맨드로 다중 인프라 자원 할당이 가능한 정책 기반의 적응형 작업 스케줄링 기법을 제안하고자 한다. 실험을 통하여 정책 조건을 만족하면서 주어진 데드라인 내에서 다중 인프라 자원을 충분히 활용하여 작업을 수행하는 결과를 보임으로써 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다. As many scientific workflows require high computing power to fulfill their goals in a reasonable time period, diverse resources such as Grids have been considered for several years. However, the existing computing resources are difficult to meet dynamic resource demands caused by variable workload of recent scientific applications. As Cloud offers on-demand resources for computation-intensive applications which require large-scale computing power in certain time period, hybrid cloud capable of scaling out multi-infrastructure more easily satisfies the need. In a hybrid cloud, task scheduling is one of difficult problems to provide good matching between diverse resources and the requirement of application characteristics. Particularly, a scheduling policy, which satisfies user’s SLA (Service Level Agreement) such as performance or cost, can be the first priority to achieve the goal of application execution. In this paper, we propose a task scheduling service that provides on-demand multiple infrastructures by applying policies to execute an application in a given deadline. The goal of the task scheduling service is maximizing the utility of multiple infrastructures and providing an adaptive scheduling which can change the initial scheduling plan during execution to get better results. We have evaluated the performance of our scheduling service. The result shows that with deadline constraints the service can enhance the utilization of various infrastructures under policies.
-
윤경아(Kyoung-a Yoon),강혜정(Hyejeong Kang),김서영(Seoyoung Kim),최윤희(Yoonhee Choi),김윤희(Yoonhee Kim),김종암(Chongam Kim) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2B
과학연구 분야와 IT 기술을 융합하여 연구의 생산성을 높이고자 하는 e-사이언스 환경 구축이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 응용마다 e-사이언스 전용 환경 구축으로 인해 공통의 인터페이스의 부재로 각각의 응용들이 유사함에도 불구하고 개발된 기술의 공유와 재사용을 기대하기 어렵다. 따라서 e-사이언스 응용 기술의 지속적인 발전을 위해서는 응용 기술들 간 표준화된 서비스를 통하여 단일 환경에서의 실험환경이 제공되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 수치해석 기법을 연구하는 3개의 과학 응용 분야를 대상으로 응용마다 유사하게 적용되는 수리과학 현상을 해석하기 위한 UNICORE 기반의 기본형 통합 연구 프레임워크를 구축하였다.
-
-
-
KCI
DBpia연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
