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      • KCI등재후보

        어린이집 평가제에 따른 직무소진 보육교사의 심리상담 경험 연구

        이훈민,김희수 한국보육학회 2023 한국보육학회지 Vol.23 No.2

        Objective: This study examines the content and nature of job burnout childcare teachers' experience in psychological counseling, which is one of the job stress management indicators of the daycare center evaluation system, and the psychological significance and We would like to discuss policy recommendations. Methods: The subjects of the study were collected through in-depth interviews through semi-structured open questions from February to April 2021, and were 10 childcare teachers who worked at daycare centers in Seoul and Gyeonggi-do and attended psychological counseling under the daycare center evaluation system. Data analysis was applied and analyzed according to the four stages of Giorgi's phenomenological research method. Results: The four factors derived from the experience structure of the study participants are as follows. "No new solutions are seen in the limits of patience" "Meeting psychological counseling with uncomfortable feelings as if it were work" "Immersed in psychological counseling and embracing me and others” and "Psychological counseling experience improves emotional coping skills and confidence" In addition, the essential meaning of psychological counseling experience was found to be 'performing and enduring', 'resistance and immersion', and 'recognition and application' over time. Conclusion/Implications: Based on the results of this study, it was possible to confirm the need for psychological counseling to manage the job stress of childcare teachers in the childcare field and provide policy direction.

      • KCI등재

        상담전문가를 희망하는 고등학생을 대상으로 한 진로집단상담프로그램 경험에 대한 탐색적 연구 : CQR-M방식으로

        이훈민(Hoon-Min Lee),김희수(Hee-Soo Kim) 학습자중심교과교육학회 2021 학습자중심교과교육연구 Vol.21 No.2

        본 연구는 상담전문가를 희망하는 고등학생을 대상으로 실시한 진로 집단상담 경험에 관한 탐색적 연구로, 집단상담을 통해 집단원들이 실제로 경험하는 내용을 알아보는 데 목적이 있다. 이를 위해 고등학생 9명을 대상으로 총 14회기에 걸쳐 집단상담을 진행하고, 매 회기 후 집단상담에서 느낀 점과 알게 된 점을 만족도 조사지에서 설문으로 받았다. 이 내용을 CQR-M 방식을 통해 분석한 결과 3개 영역, 18개의 범주로 구성되었다. 연구결과는 다음과 같다. 첫 번째 영역은 집단상담을 통한 자기이해로 4개 범주로 분석되었다. 두 번째 영역인 집단상담을 통해 상담전문가 직업에 대한 인식변화는 9개의 범주로 분석되었다. 마지막 영역은 집단상담프로그램에서의 영향 요인으로 5개의 범주로 분석되었다. 이러한 분석과정을 통해 본 연구에서는 상담전문가를 희망하는 고등학생들이 집단상담에 참가한 뒤 구성원들이 느낀 경험을 밝혀냈다. 이후 이러한 결과를 바탕으로 연구결과에 따른 시사점 및 연구의 한계와 후속 연구에의 제언을 논의하였다. This study is an exploratory study of career group counseling experiences conducted on high school students who want counseling experts, and aims to find out what group members actually experience through group counseling. To this end, nine high school students held a total of 14 rounds of collective counseling, and after each session, they received a survey from the satisfaction survey on what they felt and learned from the collective counseling. The analysis of this content using the CQR-M method resulted in three areas and 18 categories. The results of the study are as follows. The first area was analyzed into four categories due to self-understanding through collective counseling. Through the second area, collective counseling, the change in perception of counseling professions was analyzed into nine categories. The last area was analyzed into five categories as a factor of influence in group counseling programs. Through this analysis process, this study revealed the experience that high school students who wanted to become counselors felt after participating in collective counseling. Based on these results, we then discuss implications and limitations of the research and suggestions to subsequent research.

      • KCI등재

        차량 탑재 바이스태틱 MIMO 레이다 시스템에서 도플러 전처리 기반 파라미터 추정 기법

        이훈민(Hun-Min Lee),양훈기(Hoon-Gee Yang) 한국전자파학회 2020 한국전자파학회논문지 Vol.31 No.11

        도로환경에서 클러터에 의한 다중 경로 성분은 표적 차량의 DOD(direction of departure), DOA(direction of arrival) 및 도플러 주파수 추정오차를 유발한다. 본 논문에서는 다중 객체 환경에서 파라미터 추정 계산량을 줄이면서 페어링 문제를 해결할 수 있는 두 가지 ESPRIT 기반 바이스태틱 MIMO 레이다 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 객체 부공간 알고리즘에서는 수신 신호로부터 객체 단위의 고유벡터를 추출해 프로세싱하는 것으로, 페어링 문제를 해결하지만 성능 열화가 발생함을 보인다. 두 번째, 도플러 전처리 알고리즘은 객체를 주파수 도메인에서 먼저 분리한 후 ESPRIT 알고리즘 및 필요시 객체 부공간 알고리즘을 추가 적용하는 방법으로, 제시한 방법이 페어링 문제뿐 아니라, 추정 오차를 줄일 수 있음을 보인다. 다중 객체, 다중 경로 환경을 시뮬레이션하여 두 제안 알고리즘의 (DOD, DOA, 도플러 주파수) 파라미터 추정 성능을 보인다. In a road environment, the clutter-induced multipath components cause errors in the estimations of the direction of departure (DOD), direction of arrival (DOA), and Doppler frequencies of nearby target vehicles. In this paper, two ESPRIT-based bistatic MIMO radar algorithms are proposed to solve the pairing problem while reducing the computational complexity in a multiobject environment. The first method, named the object subspace algorithm, solves the pairing problem by extracting and processing each object return on an eigenvector basis, but it is shown to exhibit performance degradation. In the second method, named the Doppler preprocessing algorithm, the object return is first separated in the frequency domain and the ESPRIT algorithm is then applied or the object subspace algorithm is reused, if necessary. Finally, the multiobject, multipath environment is simulated to show the parameter estimation (DOD, DOA, Doppler frequency) performances of the two proposed algorithms.

      • KCI등재

        EF 센서기반 손동작 신호 감지 및 자동 프레임 추출

        이훈민(Hummin Lee),정선일(Sunil Jung),김영철(Youngchul Kim) 한국스마트미디어학회 2020 스마트미디어저널 Vol.9 No.4

        본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다. In this paper, we propose a real-time method of detecting hand motions and extracting the signal frame induced by EF(Electric Field) sensors. The signal induced by hand motion includes not only noises caused by various environmental sources as well as sensor’s physical placement, but also different initial off-set conditions. Thus, it has been considered as a challenging problem to detect the motion signal and extract the motion frame automatically in real-time. In this study, we remove the PLN(Power Line Noise) using LPF with 10Hz cut-off and successively apply MA(Moving Average) filter to obtain clean and smooth input motion signals. To sense a hand motion, we use two thresholds(positive and negative thresholds) with offset value to detect a starting as well as an ending moment of the motion. Using this approach, we can achieve the correct motion detection rate over 98%. Once the final motion frame is determined, the motion signals are normalized to be used in next process of classification or recognition stage such as LSTN deep neural networks. Our experiment and analysis show that our proposed methods produce better than 98% performance in correct motion detection rate as well as in frame-matching rate.3

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