학업소진척도(MBI-SS) 타당화 연구

이수현(李守賢),이동엽(李東燁) 서울대학교 교육연구소 2013 아시아교육연구 Vol.14 No.2

본 연구는 외국에서 개발된 학업소진척도(MBI-SS)의 국내 타당화를 목적으로 수행되었다. 이를 위해 의과대학 재학생들(4개 학년, 총 382명)을 대상으로 학업소진 설문지를 실시하고 신뢰도 및 타당도를 확인하였다. 탐색적 요인분석 결과 3개의 하위요인(정서적 고갈, 무능력감, 냉소성), 총 14문항(정서적 고갈 5문항, 무능력감 5문항, 냉소성 4문항)이 적절한 것으로 나타났다. 이 같은 요인구조 모델이 적합한지 확인하기 위해 확인적 요인분석을 실시한 결과 3요인 모형이 적절함을 확인할 수 있었다. 또한 각각의 하위요인이 적절한 신뢰도를 지니는 것으로 나타났다. 마지막으로 학업소진 척도는 우울과 정적상관을, 학업효능감과는 부적상관을 갖는 것으로 나타나 적절한 타당도를 지니고 있음이 확인되었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 본 연구의 의의와 제한점을 논의하였다. The MBI-SS (Maslach Burnout Inventory-Student Survey) Scales were validated using 382 medical students who were attending a university in Seoul. Exploratory factor analysis yielded 3 factors with 14 items (5 items in exhaustion, 5 items in inefficacy, and 4 items in cynicism). After EFA, the hypothesized model was verified by confirmatory factor analysis, and the model was found in the good fit. Each factor also produced adequate internal consistency. Finally, it was found that factor-derived scale scores were related to scores on a measure of CES-D (The Center for Epidemiologic Studies-Depression) Scale, negatively related to academic efficacy. Significances and implications of the study were discussed.

聖靈體驗現象

李守鉉(이수현) 광주가톨릭대학교 신학연구소 1998 神學展望 Vol.- No.121

수퍼비전 작업동맹척도(WAI-T) 요인구조 탐색

이수현(李守賢),김동민(金東敏) 서울대학교 교육연구소 2011 아시아교육연구 Vol.12 No.2

본 연구는 수퍼비전 작업동맹 척도(WAI-T)의 요인구조를 탐색할 목적으로 수행되었다. 이를 위해 수퍼비전을 받고 있는 상담 수련생 245명(남 26명, 여 219명)을 대상으로 수퍼비전 작업동맹 척도를 실시하고 확인적 요인분석과 탐색적 요인분석을 통해 요인구조를 검토하였다. 확인적 요인분석을 실시한 결과 1요인 모형, 2요인 모형, 3요인 모형 모두 적합하지 않은 것으로 나타났다. 다음으로 새로운 요인추출 가능성을 탐색하기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 그 결과 2 요인이 추출되었다. 요인 1은 긍정진술문 문항으로 구성되어 있었고, 요인 2는 부정 진술문 문항(역채점 문항)으로 구성되어 있었다. 각 요인에는 원래 목표, 과제, 정서적 유대로 분류되었던 문항들이 골고루 포함된 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 수퍼비전 경험이 많은 참여자만을 대상으로 했을 때도 동일하게 나타났다. 또한 부정 진술문 문항으로 구성된 요인 2는 요인 1과 그 의미상 같은 구인을 측정하는 것으로 판단되지만 전체 WAI-T의 구인 타당도와 신뢰도에는 부정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 WAI-T의 활용에 대한 시사점을 논의하였다. The purpose of this study was to examine the factor structure of supervisory Working Alliance Inventory-Trainee(WAI-T). WAI-T was administered to 245 trainees who were currently engaged in clinical supervision. Then, a confirmatory factor analysis was conducted to find the best model among the three models(one factor model, two factor model, three factor model). However, none of these models showed acceptable values on the fitness indices. To examine the possibility of other factor structure, an exploratory factor analysis was conducted. In this analysis, two factors were extracted. Regardless of the original item classifications, the items loaded on Factor 1 were all positively stated. All the negatively stated items were loaded on Factor 2. Factor 1 showed higher correlations with the Counselor Activity Self-efficacy sub-scales than both Factor 2 and full WAI-T. The results of the analysis suggested that at least some of the Factor 2 items were problematic, in that they were interfering with construct validity and internal consistency. Overall, this study suggests that at least Korean trainee may not judges supervisory relationship on the basis of goal, task, and emotional bond as suggested by Bordin(1983).

CNN을 활용한 램프 점등 이미지 균일도 정량화 방안 연구

이수현(Soohyeon Lee),이수봉(Soobong Lee) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2022 No.11

The lighting image of a car lamp is one of the important factors influencing the exterior design of a car, but it is difficult to find an evaluation method for quantitatively evaluating the lighting image. If there is a method of quantitatively evaluating how uniform the lighting image of the lamp is, it will be easy to manage the quality of the lighting image. This study attempted to determine whether it is possible to quantitatively evaluate the lighting image data of a car lamp using a deep learning algorithm that learned a good lighting image and a poor lighting image of a car lamp using deep learning of image data. CNN algorithms were used for deep learning of image data, and learning was conducted using images of various automobile position and tail lamp lighting. The learned algorithm classified good lighting images and poor lighting image data with a probability of more than 90% for the new lighting image data, and was able to provide lighting uniformity scores for the image data. The method of learning deep learning algorithms could help develop evaluation methods that are difficult to develop in conventional ways or quantitative evaluation methods for complex data.

한국어와 프랑스어의 중간태 대조 연구

이수현 한국언어유형론학회 2021 언어유형론연구 Vol.6 No.1

The purpose of this study is to examine the concept and the universal of the middle voice and find the similarities and differences between the middle voice in Korean and the middle voice in French. The definition of ‘voice’ in this study is “the category indicating the flow of the force the agent has and the direction of that force.” In ancient Indo-Euroupean, there were two voices, active one and middle one, and as times went on, the middle voice has been developed into the passive voice, resulting in three voices as they are. As a cross-linguistic phenomenon, the middle voice is one in which the subject is not an agent but a patient without any passive marker or even if it is an agent, it is a patient at the same time. That is, the action the subject does goes back to the subject again. There are three voices, active, middle and passive voice both in Korean and French. All these three voices are defined depending on if there is “force” and if it is, where it comes from and where it is directed. There are four subcategories in Korean and three subcategories in French. The middle marker in Korean is sometimes the same as the passive marker, which bring about some confusion. In French, although ‘se’, the middle marker seems not to bring about the confusion between voices, it has so many functions that it also does. As a result, it is safe to say that there is any independent middle voice marker in both languages. In addition to that, as the passive and middle are related, one can mistake one for the other. For resolving this problem, there are some ways to distinguish the two. One of them is to add ‘Agent-adjuct’. Agent-adjunct cannot be in the middle voice sentences. Other one is to examine the aspects of two voices. The middle voice tends to have duration or repetition while the passive voice tends to have resultative or perfective.

국민 안전교육 진흥 기본법 개요

이수현,김충겸 한국재난정보학회 2016 한국재난정보학회 학술대회 Vol.2016 No.11

각종 크고 작은 재난이 반복되면서 안전에 대한 국민 요구가 증가하고 스스로 재난에 대비할 수 있는 역량을 제고할 수 있도록 생애주기별 안전교육의 필요성이 강조되고 있다. 국민은 각종 재난으로부터 안전하게 보호받을 수 있는 교육을 받을 기회가 거의 없기 때문에 국가적인 차원 에서 국민에게 안전교육을 받을 수 있는 기회를 제공하고, 사업자가 영업행위를 함에 있어서 국 민의 안전을 우선적으로 생각하고 보호해야하는데, 2016년 5월 19일 제19대 국회 본회의에서 '국민 안전교육 진흥 기본법'이 의결되어 2017년 5월 30일에 시행된다. 이 법은 안전교육기본계획 수립·시행, 안전교육에 대한 점검·평가, 안전교육 교재와 프로그램 개 발·보급, 학교·다중이용시설·사회복지시설 등에서의 안전교육, 안전교육 전문 인력 양성·활용 등 을 담고 있다. 이에 따라 현행 각종 안전교육에 관한 사항을 하나의 단일 법안에 규정해 종합적 이고 체계적인 안전교육을 실시하고 지원할 수 있는 법적 근거가 마련됐다.

DEA/Entropy 모형을 이용한 국내 물류기업의 효율성 평가

이수현,김재윤 한국생산관리학회 2019 한국생산관리학회지 Vol.30 No.3

최근 기업 및 국가간 경쟁이 심화되는 상황에서, 경쟁력을 보유한 물류기업의 역할은 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 국내 물류기업의 효율성 분석이며, 구체적으로 국내 물류기업의 매출액 순위에서 상위 100위에 속하는 기업들을 대상으로 2009년부터 2018년까지의 효율성을 DEA/Entropy 모형을 이용하여 분석한 연구를 수행하였다. 본 논문의 연구 내용 및 결과는 다음과 같다. 첫째, 효율성 분석을 위한 투입변수는 자본과 직원수를 사용하였고, 산출변수는 매출액과 영업이익을 사용하였다. 둘째, 산출지향의 4개 DEA 모형(CCR, BCC, FDH, SBM)을 이용하여 각 기업의 개별 효율성 값을 분석하였다. 4개 DEA 모형에서 효율성 값의 10년 평균은 FDH(0.928), BCC(0.735), CCR(0.658), SBM(0.391) 순으로 나타났다. 셋째, 4개 DEA 모형의 가중치 평균은 SBM(0.744), CCR(0.145), BCC(0.072), FDH(0.040) 순으로 나타났다. 넷째, 국내 물류기업의 매출액 순위가 효율성 순위와 뚜렷한 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타났다. 다섯째, 10년간 순위변동이 10단계 이하인 기업은 총 분석대상 기업의 10% 미만이고, 60단계 이상의 대폭적인 순위변동을 보인 기업도 총 분석대상 기업의 14%에 해당한다. 이를 통해, 국내 물류기업의 효율성 순위는 전반적으로 시간의 흐름에 따라 불안정적인 변동을 보인 것으로 판단할 수 있다. 본 연구 결과는 물류산업의 정책 입안자와 기업의 실무자, 그리고 물류산업 및 물류기업의 이해관계자들에게 실질적인 도움이 될 수 있다고 판단된다. In recent years, the role of competent logistics companies has become very important in national competitiveness. In this study, we analyze the efficiency of Korean logistics companies from 2009 to 2018 by using the DEA/Entropy model for the top 100 companies in sales. The results of this study are as follows. First, we used capital and the number of employees for input variables, and sales and operating profit for output variables. Second, in the 4-DEA models, the decade averages of efficiency values were FDH(0.928), BCC(0.735), CCR(0.658) and SBM(0.391). Third, the weighted average of the 4-DEA models was SBM(0.744), CCR(0.145), BCC(0.072) and FDH(0.040). Fourth, the sales ranking of Korean logistics companies showed no significant correlation with efficiency ranking. Fifth, 10% of the analyzed firms are companies with low efficiency rank fluctuations and 14% are those with high efficiency rank fluctuations. As a result, it can be concluded that the efficiency ranking of Korean logistics companies fluctuates over time. The results of this study can be useful for policy makers, logistics industry practitioners, and logistics industry stakeholders and/or companies.

딥러닝 기반 카메라 모델 판별

이수현,김동현,이해연 한국정보처리학회 2019 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.8 No.10

Camera model identification has been a subject of steady study in the field of digital forensics. Among the increasingly sophisticated crimes, crimes such as illegal filming are taking up a high number of crimes because they are hard to detect as cameras become smaller. Therefore, technology that can specify which camera a particular image was taken on could be used as evidence to prove a criminal's suspicion when a criminal denies his or her criminal behavior. This paper proposes a deep learning model to identify the camera model used to acquire the image. The proposed model consists of four convolution layers and two fully connection layers, and a high pass filter is used as a filter for data pre-processing. To verify the performance of the proposed model, Dresden Image Database was used and the dataset was generated by applying the sequential partition method. To show the performance of the proposed model, it is compared with existing studies using 3 layers model or model with GLCM. The proposed model achieves 98% accuracy which is similar to that of the latest technology. 멀티미디어 포렌식 분야에서 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 연구가 지속되어 왔다. 점점 고도화되는 범죄 중에 불법 촬영 등의 범죄는 카메라가 소형화됨에 따라 피해자가 알아차리기 어렵기 때문에 높은 범죄 발생 건수를 차지하고 있다. 따라서 특정 영상이 어느 카메라로 촬영되었는지를 특정할 수 있는 기술이 사용된다면 범죄자가 자신의 범죄 행위를 부정할 때, 범죄 혐의를 입증할 증거로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 4개의 컨볼루션 계층과 2개의 전연결 계층으로 구성되었으며, 데이터 전처리를 위한 필터로 High Pass Filter를 사용하였다. 제안한 모델의 성능 검증을 위하여 Dresden Image Database를 활용하였고, 데이터셋은 순차분할 방식을 적용하여 생성하였다. 제안하는 모델을 3 계층 모델과 GLCM 적용 모델 등 기존 연구들과 비교 분석을 수행하여 우수성을 보였고, 최신 연구 결과에서 제시하는 수준의 98% 정확도를 달성하였다.

전역 및 지역 특징 기반 딥러닝을 이용한 프린터 장치 판별 기술

이수현,이해연 한국정보처리학회 2019 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.8 No.1

With the advance of digital IT technology, the performance of the printing and scanning devices is improved and their price becomes cheaper. As a result, the public can easily access these devices for crimes such as forgery of official and private documents. Therefore, if we can identify which printing device is used to print the documents, it would help to narrow the investigation and identify suspects. In this paper, we propose a deep learning model for printer identification. A convolutional neural network model based on local features which is widely used for identification in recent is presented. Then, another model including a step to calculate global features and hence improving the convergence speed and accuracy is presented. Using 8 printer models, the performance of the presented models was compared with previous feature-based identification methods. Experimental results show that the presented model using local feature and global feature achieved 97.23% and 99.98% accuracy respectively, which is much better than other previous methods in accuracy. 디지털 IT 기술의 발달로 인하여 프린터와 스캐너의 성능이 향상되고 가격이 저렴해지면서 일반인들도 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 이에 따른 부작용으로 공문서 및 사문서 위조 등의 범죄들이 쉽게 이루어질 수 있다. 따라서 해당 문서가 어떤 프린터를 사용하여 출력 되었는가를 특정할 수 있다면 수사 범위를 줄이고 용의자를 판별하는데 도움이 된다. 본 논문에서는 프린터 장치 판별을 위하여 딥러닝 모델을 제안한다. 먼저 최근 인식 등에서 범용적으로 활용되는 지역 특징 기반의 컨볼루셔널 뉴널 네트워크를 이용한 프린터 장치 판별 모델을 제안하고, 전역 특징 기반의 처리 과정을 네트워크 모델에 도입함으로 인하여 수렴 속도 및 정확도를 향상한 기법을 제안한다. 제안한 모델의 성능은 8개의 프린터 장치를 활용하여 기존 프린터 판별을 위한 특징 기반 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안하는 지역 특징 기반의 모델과 전역 특징 기반의 모델이 각각 97.23% 및 99.98%의 높은 판별 정확도를 달성하였고, 기존 기술들에 비하여 높은 정확도를 갖는 우수성을 보였다.

부산 1세대 서양화가 우신출 연구 -풍경화를 중심으로-

이수현 ( Lee Sue-hyun ) 동아문화재단 2020 文物硏究 Vol.- No.37

丹光우신출(禹新出, 1911~1991)은 부산지역 초기 서양화단을 대표하는 서양화가이다. 부산에서 서양화를 체득한 그는 부산 최초의 동인전 경남미술회를 시작으로 춘광회와 경남미술교육연구회, 후기전 등을 참가하며 화단에서 활발하게 활동하였다. 한국전쟁기에는 종군화가로서 전쟁의 참상을 기록하였고, 전쟁후에는 13번의 개인전을 통해 끝없는 창작활동을 펼치며 부산화단의 맥을 이어 나갔다. 한편, 그는 생애 전반에 걸쳐 부산·경남지역을 중심으로 풍경화를 제작하였다. 일제강점기 아무리 악랄한 침략자도 향토의 풍물까지 떼어가겠느냐는 생각을 기저로 자연을 소재로 한 그림을 계속해서 그린 것이다. 따라서 본 논고는 우신출의 화가로서 생애와 풍경화를 대상으로 그의 화풍의 전개 양상을 살펴보는데 목적이 있다. 이를 통해 종래 구체적으로 연구된 적이 없는 부산 1세대 화가 우신출의 화업 전반을 되돌아보는 계기를 마련하고자 한다. 사실을 기반으로 제작된 그의 풍경화는 소재 및 화풍을 기준으로 볼 때 시대별로 다음과 같은 특징을 파악할 수 있다. 먼저, 1930년대에는 근대적 소재가 다수 발견되며, 전반적으로 인상주의 경향을 답습하고 있지만 표현주의 특징이 정형화되지 않은 채 혼재되어 나타난다. 그러나 1940년대 들어서자 전근대적인 향토적 소재가 새롭게 등장하며, 일본의 관전풍 아카데미즘을 따르는 모습을 보인다. 이후, 1960년대에 들어서면서 부산의 일상적 풍경을 주제로 점묘적 특징이 가미된 새로운 풍경화로 전개된다. 즉, 40년대 보이던 향토적 소재의 연장선상에서 60년대는 일상적 풍경으로 확대되기 시작한 것이다. 이처럼 부산의 발전과 변모과정 속에서 화풍의 변화를 거친 우신출은 부산화단에서 크게 두 가지 역할을 지닌다. 첫째, 1930년대 초기 부산화단에서 활동한 작가들의 남아있는 자료는 매우 희소하여 당시 상황을 살펴보는데 어려움이 있다. 이런 가운데 부산 근·현대를 관통하는 우신출의 생애를 추적함으로써 부산근대미술의 형성과정을 이해할 수 있는 사례로써 활용될 수 있다. 둘째, 경남미술교육연구회와 일요화가회를 통해 일반 시민들에게 보다 쉽고 친숙하게 미술을 접할 수 있는 기회를 제공하여 미술대중화에 일조하였다. 이를 통해 미술의 사회적, 대중적 성장을 엿볼 수 있다. 따라서 서양화가 우신출은 부산미술사에 있어 주목해야 할 인물로 그의 역할에 대해 새롭게 평가되어야 할 것이다. Dankwang(丹光) Woo Shin Chul(禹新出, 1911~1991) is an artist of Western painting representing the original Busan painting circle. As non-being studied abroad, he was accepted for a major competition without systematic education on Western painting and stood shoulder to shoulder with the mainstream painters of Busan painting circle of the day. Not only, as a painter, he carried out flourishing activities as leading various group exhibitions centered on Busan area, but also he spent his effort to educate juniors as working in teaching profession for 40 years. Meanwhile, he produced his landscapes of the whole place in South Gyeongsang province and Busan city throughout his life. Woo Shin Chul, who lived a life through modern and contemporary Busan as a painter, has two significances in the Busan painting circle. First, he led the original Busan Western painting circle in 1930s. Although he could not go to study abroad on account of difficult family reasons, he completely learned modern art in the process of introducing Wester paintings in Busan. Therefore, it was able to identify the aspect of the original Busan painting circle through the process of Woo Shin Chul acquiring Western paintings. Second, he led the popularization of art in Busan. He took the initiative in the popularization of art as teaching art to the general public through the Gyeongnam Art Education Research Society and the Sunday Artists’Club.