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장애인 근로자의 직무적합성이 삶의 만족에 미치는 영향: 직무만족과 자아존중감의 이중매개효과
전지연(Jeon Jiyeon),박동현(Park Donghyeon) 한국장애인고용공단 고용개발원 2022 장애와 고용 Vol.32 No.4
연구목적: 이 연구의 목적은 장애인 근로자의 직무적합성이 삶의 만족에 미치는 영향에 있어 직무만족과 자아존중감의 이중매개효과를 구명하는 것에 있다. 연구방법: 이를 위해 한국장애인개발원에서 실시한 장애인삶 패널조사의 3차 조사(2020) 자료를 활용하여 만 19세 이상의 장애인 근로자 886명을 대상으로 삶의 만족에 영향을 미치는 직무요인과 심리적 요인 간 관계를 파악하였다. 연구결과: 장애인 근로자가 인식하는 직무적합성과 삶의 만족도 간 관계에서 직무만족도와 자아존중감의 영향에 대해 분석한 결과 유의미한 순차적 이중매개효과가 존재함을 확인하였다. 결론: 이 연구의 결과를 통해 장애인 근로자의 삶의 만족도 향상을 위해서는 능력과 적성을 고려한 직무 배치와 더불어, 높은 수준의 자아존중감 형성으로 이어질 수 있는 정책적‧실천적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. Purpose: The purpose of this study is to investigate the double mediating effect of job satisfaction and self-esteem in the effect of job suitability of workers with disabilities on life satisfaction. Method: In this study, the data from the 3rd survey (2020) of the Disabled Life Panel Survey by the Korea Disabled People’s Development Institute was used, and the relationship between job factors and psychological factors affecting life satisfaction was identified for 886 workers with disabilites aged 19 or older. Results: As a result of analyzing the effect of job satisfaction and self-esteem in the relationship between job suitability and life satisfaction perceived by workers with disabilities, it was confirmed that there was a significant sequential double mediation effect. Conclusion: In order to improve the life satisfaction of workers with disabilities, it is expected to provide policy and practical implications that can lead to a high level of self-esteem along with job placement considering ability and aptitude.
센서 퓨전 기반의 Trans-Unet을 활용한 2차원 시맨틱 세그멘테이션의 3차원적 해석
이윤선(Yoonseon Lee),전지연(JiYeon Jeon),윤재근(JaeGeun Yoon),송광호(KwangHo Song) 한국자동차공학회 2023 한국 자동차공학회논문집 Vol.31 No.4
The purpose of this paper is to propose the 2D/3D semantic segmentation based on the sensor fusion method using camera and LiDAR sensors to improve the safety of autonomous driving in the actual driving environment. To implement the proposed method, a deep neural network for 2D semantic segmentation is utilized using convolution and transformer and inference strategy to convert predicted 2D segment to 3D coordinate information. Also, through the ablation study and performance evaluation, we present the performance of the proposed method and the validity of the neural network design. Results show the proposed method based on sensor fusion obtained 31.94 % on 2D MIoU, which is around twice the performance of a single modal scheme, and also obtained 17.12 % MIoU in the 3D environment.