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비즈니스 시스템 분석을 위한 유스케이스 중심 개발 방법의 문제점
이혜선(HyeSeon Lee),박재년(JaiNyun Park) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
비즈니스 시스템의 요구사항 분석을 위해 대부분의 소프트웨어 개발 방법론에서는 UML의 유스케이스 모델링을 이용하고 있으며, 유스케이스는 전체 소프트웨어 개발 프로세스에서 중심적인 역할을 담당하고 있다. 본 논문에서는 유스케이스 중심의 개발 방법을 적용하여 요구사항 명세서로부터 유스케이스를 추출하여 클래스를 도출하기까지의 분석 과정을 살펴보고, 유스케이스 모델링을 수행하는 데 있어서의 문제점에 대해 조사해 봄으로써 유스케이스를 이용한 비즈니스 시스템 분석 과정에서 고려해야 될 사항들을 미리 점검해 볼 수 있도록 하여 초보자도 쉽게 분석할 수 있도록 지침을 제공하고 자 한다.
대학생의 향유하기로 유도된 긍정 정서가 주의 확장과 친사회적 행동 의도에 미치는 영향
이혜선(Lee, Hyeseon),양수진(Yang, Sujin) 한국인간발달학회 2021 人間發達硏究 Vol.28 No.4
일상에서 능동적으로 긍정적인 정서를 높이는 방법에는 향유하기가 있다. 향유하기란 삶에서 일어나는 긍정적인 경험에 주의를 기울이고 음미하면서 이러한 즐거움을 증진하는 것이다. 본 연구에서는 향유하기로 유도된 긍정 정서가 주의의 폭과 사고 행동 레퍼토리를 확장하고 친사회적 행동 의도를 높이는지 확인하였다. 향유신념 점수를 기준으로 결합 표집된 정신질환이 없는 전국의 남녀 대학생 80명(만19∼25세)을 대상으로 실험 연구를 진행하였다. 일원분산분석 결과, 사고 행동 레퍼토리, 친사회적 행동 의도에 대한 집단의 주효과가 유의하였다. 주의 폭에 대한 집단의 주효과는 통계적으로 유의하지 않았으나, 추가 분석 결과 긍정 정서 유도 직후에 주의 폭 과제를 실시한 참가자들에게서 집단의 주효과가 나타났다. 이러한 결과는 향유하기로 유도된 긍정 정서가 주의 폭과 사고 행동 레퍼토리를 확장하고 친사회적 행동 의도를 높인다는 것을 의미한다. 본 연구는 단기간에 효과적으로 긍정 정서를 높이고 개인의 인지적, 사회적 자원을 구축하는 방법으로서 향유하기의 기능과 역할을 확인하였다. 이러한 결과는 향유하기가 다양한 영역에서 활용될 수 있는 효과적인 전략이자 개입 방안임을 시사한다. Savoring is a way to actively increase positive emotion in daily lives. This research aims to confirm whether positive emotion induced by savoring can broaden the scope of attention and thought-action repertories, and whether it can increase the intention of prosocial behavior. For this purpose, matched sampling with savoring belief score was conducted, and each pair of subjects were randomly assigned into either the savoring group, or the control group. The final number consisted of 80 university students without mental or neural diabilitites(33 men, 47 women), and one-way ANOVA was chosen to confirm the differences between the groups. The results showed the main effects of treatment on thought-action repertories and intention of prosocial behavior for both the savoring group and the control group. However, its effect on the scope of attention was statistically insignificant. An additional analysis for testing the order effect was found to be significant, which implies that the weakening of positive emotion over time affected performance on the scope of attention task. The current research presents savoring as an effective method of intervention to increase positive emotion quickly and suggests that savoring can build individual resources by cognitive broadening and prosocial intentions
이혜선(HyeSeon Lee),박재년(JaiNyun Park) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
비즈니스 시스템 분석을 위한 비즈니스 모델링에서 사용자와 개발자간의 원활한 의사소통은 프로젝트의 성공을 결정할 수 있는 중요한 요소이다. UML 기반의 유스케이스 모델링은 숙련자의 경험에 많이 의존하고 있으며, 모델링의 수준을 결정하기 어렵고, 또한 사용자가 쉽게 이해하기가 어렵다. 따라서 사용자의 업무를 분석하여 직관적으로 표현할 수 있는 속성구조 다이어그램을 이용한 정보구조 모델링은 사용자와 개발자 모두 쉽게 이해할 수 있는 구조로 사용자의 요구사항을 직관적으로 분석하여 요구사항 분석에서부터 발생되는 사용자의 잦은 변경을 줄일 수 있으므로 유스케이스 모델링을 보완할 수 있는 효과적인 방법이 될 수 있다.
이혜선(HyeSeon Lee),이은배(Eunbae Lee),고현희(HyonHee Koh),박재년(JaeNyon Park) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 시스템 구축시 설계단계의 첫번째 부분으로 소프트웨어 개발시 중요시되고 있다. 아키텍처 설계시는 비즈니스 목표나 품질요구사항, 도메인의 특징과 개발 환경등 여러가지 사항을 고려해야하고 설계된 아키텍처를 검증할 수 있어야 한다. 그러나 성숙한 아키텍트가 아닌 경우 개발하고자 하는 시스템의 아키텍처 설계나 검증이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 정보시스템에서 많이 사용되고 있는 아키텍처를 도출, 분류해보고, 품질 속성 만족 여부를 분석함으로써 비즈니스 정보 시스템 구축시 아키텍트들에게 아키텍처 참조 모델을 제공하고자 한다.
Risk Prediction of Hypertension Complicates using Classification Techniques
Wonji Lee(이원지),Junghye Lee(이정혜),Hyeseon Lee(이혜선),Chi-Hyuck Jun(전치혁),Il-su Park 대한산업공학회 2014 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2014 No.5
A hypertension complications is one of the sources causing the national medical expenditures to increase. We aim to score the risk of hypertension complications for hypertension patients, using national healthcare database established by Korean National Health Insurance Corporation. We apply classification techniques such as logistic regression, linear discriminant analysis and classification and regression tree to score the risk of hypertension complication onset and also compare the performance of those methods. These three methods seem to perform similarly although the logistic regression performs better than others marginally. This study is meaningful in that the database used is a representative sample for the whole nation.
Risk Prediction of Hypertension Complicates using Classification Techniques
Wonji Lee(이원지),Junghye Lee(이정혜),Hyeseon Lee(이혜선),Chi-Hyuck Jun(전치혁),Il-su Park 한국경영과학회 2014 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.5
A hypertension complications is one of the sources causing the national medical expenditures to increase. We aim to score the risk of hypertension complications for hypertension patients, using national healthcare database established by Korean National Health Insurance Corporation. We apply classification techniques such as logistic regression, linear discriminant analysis and classification and regression tree to score the risk of hypertension complication onset and also compare the performance of those methods. These three methods seem to perform similarly although the logistic regression performs better than others marginally. This study is meaningful in that the database used is a representative sample for the whole nation.
Hypertension Occurrence Analysis using a Bayesian Network
Junghye Lee(이정혜),Wonji Lee(이원지),Hyeseon Lee(이혜선),Chi-Hyuck Jun(전치혁) 대한산업공학회 2014 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2014 No.5
The Bayesian network (BN) is a useful method for modeling healthcare issues since a BN can graphically represent causal relationships among variables and provide its probabilistic information,. In this study, we apply a BN method to hypertension occurrence analysis. This study used the National Health Insurance Corporation (NHIC) database from 2002 to 2010 which contains more than 100,000 cases of personal medical examinations in Korea. We investigate the causality for hypertension occurrence by a structure learning step, and then evaluate the performance to predict hypertension occurrence through parameter learning and inference steps. It is shown that the BN outperforms other prediction methods such as logistic regression, naive Bayes and support vector machine in terms of sensitivity. In addition, the BN has advantages in interpreting which variables affect the hypertension occurrence and how they are related to each other.
Hypertension Occurrence Analysis using a Bayesian Network
Junghye Lee(이정혜),Wonji Lee(이원지),Hyeseon Lee(이혜선),Chi-Hyuck Jun(전치혁) 한국경영과학회 2014 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.5
The Bayesian network (BN) is a useful method for modeling healthcare issues since a BN can graphically represent causal relationships among variables and provide its probabilistic information,. In this study, we apply a BN method to hypertension occurrence analysis. This study used the National Health Insurance Corporation (NHIC) database from 2002 to 2010 which contains more than 100,000 cases of personal medical examinations in Korea. We investigate the causality for hypertension occurrence by a structure learning step, and then evaluate the performance to predict hypertension occurrence through parameter learning and inference steps. It is shown that the BN outperforms other prediction methods such as logistic regression, naive Bayes and support vector machine in terms of sensitivity. In addition, the BN has advantages in interpreting which variables affect the hypertension occurrence and how they are related to each other.