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 : 하지승 (검색결과 3 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
하지승,최연실 한국가족치료학회 2008 가족과 가족치료 Vol.16 No.2
This study examined various styles of adult attachment found in married men and women, such as uneasiness, avoidance, fear, stability, denial, and devotion. The relationships between each of these and gender differentiated expectations for family counseling were then explored. Attachment styles and expectations(and interactive effects) varied as a function of several variables, including gender, age, number of years married, income, and marriage type. 본 연구는 기혼남녀의 성인애착 유형에 따른 가족상담기대의 차이를 알아봄으로써 가족상담 과정에서 상담자가 내담자에게 효율적으로 개입하기 위한 기초자료를 제공하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 서울과 경기도 거주 기혼남녀(부부)를 대상으로 온라인, 방문을 통해 기혼남녀(부부)를 쌍으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 기혼남녀의 가족상담기대의 전반적인 경향에서는 아내가 남편보다 가족상담기대가 높고, 성인애착의 전반적 경향에서 불안애착은 여성이 높고 회피애착은 남성이 높다. 둘째, 남성은 두려움형, 안정형, 거부형, 몰입형 순으로 높고, 여성은 두려움형과 안정형이 동수로 가장 많은 비율을 차지하고, 그 다음으로는 몰입형, 거부형 순으로 비율이 높게 나타난다. 셋째, 사회인구학적 변인에 따른 상담의 수용적 측면 기대는 성별, 연령, 결혼지속년수, 소득, 결혼형태에서 모두 차이가 크며, 상담의 문제해결적 측면 기대는 연령별 차이가 크고, 성별, 결혼지속년수, 소득, 결혼형태에서는 차이가 없으며, 내담자의 상담에 대한 의지는 성별, 연령, 결혼지속년수에 따라 차이가 크고, 소득, 결혼형태는 차이가 없다. 넷째, 기혼남녀의 성별과 성인애착 유형에 따른 가족상담기대의 차이에서는 성별에 따른 차이는 없고 성인애착 유형에 따른 차이만 존재한다. 다섯째, 한 쌍의 부부가 어떤 성인애착 유형 조합을 갖느냐에 따라 가족상담에 대한 기대와 태도들이 달라진다.
-
-
한창희,김종환,차진호,이종관,정윤영,박진선,김영택,김영찬,하지승,이강욱,김윤성,방성완 한국인터넷정보학회 2022 인터넷정보학회논문지 Vol.23 No.1
The Republic of Korea is a country in which coastal surveillance is an imperative national task as it is surrounded by seas on three sides under the confrontation between South and North Korea. However, due to Defense Reform 2.0, the number of R/D (Radar) operating personnel has decreased, and the period of service has also been shortened. Moreover, there is always a possibility that a human error will occur. This paper presents specific guidelines for developing an AI learning model for the intelligent coastal surveillance system. We present a three-step strategy to realize the guidelines. The first stage is a typical stage of building an AI learning model, including data collection, storage, filtering, purification, and data transformation. In the second stage, R/D signal analysis is first performed. Subsequently, AI learning model development for classifying real and false images, coastal area analysis, and vulnerable area/time analysis are performed. In the final stage, validation, visualization, and demonstration of the AI learning model are performed. Through this research, the first achievement of making the existing weapon system intelligent by applying the application of AI technology was achieved. 본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.
KCI
스콜라연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
