• 한국과학교육학회지
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• 제35권5호
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• pp.877-884
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• 2015

창의 융합형 인재 양성을 위해 교육현장에서 다양한 테크놀러지를 활용한 교육이 강조되고 있다. 특히 새로 도입된 3D 프린팅 기술은 학생들이 더 진보된 과학적 개념을 배울 수 있도록 하는 큰 잠재력을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 학생 그룹과 성인 그룹으로 나누어 "3D 프린트의 의미와 활용 방안 그리고 캐디안을 이용한 간단한 모형설계 및 제작 수업"을 2차시 분량으로 분배하여 수업을 진행하고, 3D 프린터를 학습에 활용하기에 적절한 연령과 연령별 특성을 알아보고자 세부 항목을 과제 가치(Task Value), 자기효능감(Self-Efficacy for Learning and Performance), 테크놀러지 불안(Technology Anxiety), 수업 만족감(Satisfaction of Class)으로 한정하여 설문을 실시하고 분석하였다. 연구 결과 학생 그룹이 성인 그룹보다 더 높은 과제가치, 자기효능감, 그리고 수업에 대한 만족도를 보이면서, 성인 그룹보다는 학생 그룹에서 3D 프린터 교육의 효율성이 더 높다는 것을 알 수 있다. 두 그룹 모두 과제가치와 자기효능감이 학습만족도와 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 성인 그룹의 경우, 테크놀러지 불안이 수업만족도와 부적 관계가 있는 것으로 나타나, 성인학습자를 대상으로 하는 3D 프린터 수업에서는 테크놀러지 불안에 대한 교수 학습지원이 중요함을 알 수 있었다. 향후 3D 프린터가 더 보편화되고 3D 프린터를 활용한 수업이 늘어나 더 다양한 데이터 수집이 가능하게 되면, 보다 세부적인 학습자의 연령별 학습 특성도 비교 분석할 수 있을 것이다. 또한 최근까지의 선행 연구를 분석한 결과 3D 프린터를 이용하는, 학교 현장에서 활용 가능하고 실천적인 혁신 교육 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어질 필요가 있음을 본 연구 과정에서 확인할 수 있었다.

• 광학세계
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• 통권144호
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• pp.28-28
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• 2013

광학 및 특수 유리 전문 기업 쇼트(SChoTT)가 지난 2월 19일 전라남도, 한국광기술원, 소모홀딩스엔테크놀러지와 적외선 기술 및 투자 협력을 위한 업무협약(MoU)을 체결했다. 이날 행사에는 쇼트 어드벤스드 옵틱스 사업부(SChoTT Advanced optics Business Segment)의 마리타 파쉬(Marita Paasch) 사장, 전라남도 박준영 도지사, 소모그룹 신준수 회장, 한국광기술원 김선호 원장 등이 참석해 적외선 광학 사업을 추진하기로 했다.

• 대한산업공학회지
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• 제22권4호
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• pp.705-718
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• 1996

A similarity coefficient based algorithm is proposed to solve the machine cells and part families formation problem in group technology. Similarity coefficients are newly designed from the machine-part incidence matrix. Machine cells are formed using a recurrent neural network in which the similarity coefficients are used as connection weights between processing units. Then parts are assigned to complete the cell composition. The proposed algorithm is applied to 30 different kinds of problems appeared in the literature. The results are compared to those by the GRAFICS algorithm in terms of the grouping efficiency and efficacy.

• 산업공학
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• 제15권3호
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• pp.308-315
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• 2002

This study presents the web based cutting parameter selection system using Group Technology (GT). The GT is basically applied to classify and code the work material and cutting process which are main factors to affect cutting parameter selection. The proposed system has been designed to electronically select proper cutting conditions based on the stored GT database. The existing approaches used in most small and medium sized companies are basically to use manufacturing engineer's experience or to find the recommended values from the manufacturing engineers handbook. These processes are often time consuming and inconsistent, especially when a new engineer is involved. Consequently, the proposed system could automatically and consistently generate the proper cutting conditions (feed, depth of cut, and cutting speed) as soon as relatively simple data input is given thanks to the classified GT database.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.780-783
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• 2009

기존 정보보호 콘텐츠에 대한 공유는 웹이나 메일 등을 통하여 수동적으로 배포되고, 운영관리자의 판단을 거친 후 보안등급에 맞게 제공되었다. 하지만 사이버 공간의 침해사고는 급속히 확산되어 끊임없이 보안 환경을 위협하는데 그에 대한 확산방지 대응은 즉각적이지 못한 문제점을 가지고 있다. 이러한 침해사고의 빠른 확산을 방지하기 위해서는 실시간 보안 콘텐츠 공유를 통해 각 시스템에서 콘텐츠의 추가 및 변경이 발생할 경우 자동으로 인지 또는 배포할 수 있는 정보보호 시스템을 개발할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 보안등급에 따른 가상 정보공유 그룹을 구성하기 위해 P2P방식인 JXTA 플랫폼을 적용하였다. 또한 JXTA CMS의 확장을 통해 정보공유 시스템 간 연동할 수 있는 실시간 보안 콘텐츠 공유 시스템을 설계하였다. 이를 통하여 지리적으로 분산된 정보보호 콘텐츠를 실시간 자동인지와 보안등급에 맞는 실시간 공유 방식으로 배포하는 정보보호 시스템을 구현하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.27-35
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• 2019

기존의 중-장경간 철도교량에는 주로 강박스 거더교가 적용되어 왔다. 하지만 강박스 거더교는 교량 아래의 공간확보가 불리하고, 주거더가 얇은 박판의 박스형상으로 이루어져 진동에 의한 울림소음이 발생하여 소음에 대한 많은 민원이 제기 되고 있다. 이와 같은 이유로 강박스 거더교를 대체할 수 있는 장지간 철도교량의 개발에 대한 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 이러한 이유로 최근에 개발된 강합성 하로 철도교에 대한 특징을 소개하고, 이 철도교의 주요 적용 지간인 40m와 50m 교량을 대상으로 실제 운행열차인 KTX 하중의 운행속도를 반영하여 상용유한요소프로그램인 MIDAS Civil을 이용하여 시간이력해석을 수행하였다. 또한 해석결과를 분석하여 대상교량의 동적거동 특성을 확인하고 철도설계기준에서 제시하고 있는 동적성능 기준을 만족하는지에 대해 검토하였다. 그 결과, 검토 대상 교량 모두 동적안전성 기준을 만족하였으나 지간 40m의 경우 연직가속도 값이 상당히 크게 나와 이에 대한 개선 방안을 제시하고, 단면을 수정하여 연직가속도의 감소를 확인하였다.