• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.42 no.6
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• pp.611-619
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• 2022

The purpose of this study is to explore the possibility of applying big data analysis to provide appropriate feedback to students using evaluation data in science education at a time when interest in educational data mining has recently increased in education. In this study, we use the evaluation data of 2,576 students who took 24 questions of the national assessment of educational achievement. And we use K-means cluster analysis as a method of unsupervised machine learning for clustering. As a result of clustering, students were divided into six clusters. The middle-ranking students are divided into various clusters when compared to upper or lower ranks. According to the results of the cluster analysis, the most important factor influencing clusterization is academic achievement, and each cluster shows different characteristics in terms of content domains, subject competencies, and affective characteristics. Learning motivation is important among the affective domains in the lower-ranking achievement cluster, and scientific inquiry and problem-solving competency, as well as scientific communication competency have a major influence in terms of subject competencies. In the content domain, achievement of motion and energy and matter are important factors to distinguish the characteristics of the cluster. As a result, we can provide students with customized feedback for learning based on the characteristics of each cluster. We discuss implications of these results for science education, such as the possibility of using this study results, balanced learning by content domains, enhancement of subject competency, and improvement of scientific attitude.

• Journal of Power System Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.82-91
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• 2007

기존의 2차원 FDLB 모델(D2Q21)에서 비열비 ${\gamma}$는 공간의 차원수(D)에 의존한다. 즉, 2차원 공간의 계산에서는 ${\gamma}=(D+2)/D=2.0$밖에 취할 수 없으며, 공기와 같은 실체기체를 전산모사 하기에는 여러 어려움이 있다. 이러한 이유 때문에 문헌[1]의 LBM에서 제안된 조정 가능한 비열비 모델을 2차원 FDLB모델에 적용하여 자려발생 에지톤(edgetone)의 수치계산이 수행되었다. wedge의 선단각도가 ${\alpha}=23^{\circ}$(Case I) 및 $20^{\circ}$(Case II)를 갖는 2가지 모델이 설정되었으며, 노즐출구에서 wedge선단까지의 거리 w/d는 $3d{\sim}12d$사이에서 주어졌다. edgetone은 노즐로부터 나온 분류와 edge의 상호작용으로 이난 음압(sound pressure)의 차에 의해서 소음이 발생하며, 이 음압은 다시 상류의 분류에 영향을 미쳐 분류의 변동을 가져온다. w/d가 ??9d이하인 경우, 피드백(feedback) 메커니즘에 기인한 주기적인 운동이 발생하지만, w/d가 큰 ??9d이상인 경우에는 분류의 불안정성 때문에 규칙적인 분류의 운동은 보이질 않으며, 이는 기존의 연구결과들과 잘 일치함을 보였다. 본 연구에서 적용된 모델을 이용하여 공기와 같은 2원자 기체의 비열비 ??${\gamma}=1.4$를 갖는 유체에 있어서 공력 소음의 수치예측이 가능하다는 것을 확인하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.10 no.6
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• pp.534-542
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• 2005

This paper proposes the fuzzy logic based vector control method for a Surface Mounted Permanent Magnet Synchronous Motor(SMPMSM) used in the elevators. The gain of a conventional PI speed controller in the elevator drive system can not be usually set high due to mechanical resonances, therefore its performance becomes deteriorated. There have been many methods to solve above problems such as an acceleration feedback in the speed controller. However, the above methods have defects that parameter information is demanded. In this paper', a Fuzzy controller(FC) is adopted in the elevator drive system. The performance of a fuzzy controller is compared with a PI controller in the no load and load conditions by simulation and experiments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.55-60
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• 2018

기계학습 기반인 관계추출 모델을 설계할 때 다량의 학습데이터를 빠르게 얻기 위해 원격지도학습 방식으로 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 잘못 분류되어 학습데이터로 사용되기 때문에 모델의 성능에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 강화학습 접근법을 사용해 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 오 분류된 데이터로부터 좋은 품질의 데이터를 찾는 문장선택기와 선택된 문장들을 가지고 학습이 되어 관계를 추출하는 관계추출기로 구성된다. 문장선택기는 지도학습데이터 없이 관계추출기로부터 피드백을 받아 학습이 진행된다. 이러한 방식은 기존의 관계추출 모델보다 좋은 성능을 보여주었고 결과적으로 원격지도학습데이터의 단점을 해결한 방법임을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.40 no.5
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• pp.299-307
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• 2003

The local structure of CMAC neural networks (NN) results in better and faster controllers for nonlinear dynamical systems. In this paper, we propose a CMAC NN-based disturbance observer and its corresponding controller for a flexible joint robot. The CMAC NN-based disturbance observer compensates for the parametric uncertainties and the external disturbances throughout the entire mechanical system. Finally, a simulation result is given to demonstrate the effectiveness of proposed design method's robust tracking performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2010.06a
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• pp.304-304
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• 2010

최근 생활에 편리하며 휴대하기 좋은 전자기기들이 개발되고 있다. 휴대폰이나 MP3와 같은 전자기기들은 거의 필수품이라고 할 정도로 우리의 일상생활에 근접하여 있다. 그 종 대표적으로 휴대폰의 종류로 스마트폰과 같은 터치스크린을 이용한 사례는 점차 상승하고 있으며 시간이 지날수록 그 수요는 더욱 많아지고 있다. 때문에 몰입감 제공을 위하여 햅틱장치의 채용이 일반화 되고 있다. 햅틱장치란 가상환경이나 원거리에 있는 환경과 사용자가 상호 작용할 때 사용자에게 촉감이나 힘의 정보를 전달하여 주는 장치로 진동 및 회동 저항에 의해 사용자로 하여금 촉감들 느낄 수 있도록 하는 장치를 뜻한다. 즉, 현실감을 전달을 중점으로 하는 햅틱장치는 빠른 응답 속도와, 진동의 주파수와 크기는 독립적으로 제어가 가능해야 하며 기계적 수용기들을 직접적으로 자극할 수 있어야 한다. 하지만 모바일 햅틱장치의 경우 크기 및 소비전력의 문제로 모든 스펙을 만족하기에는 어려워 좀 더 한정적인 느낌을 제공할 수 없다. 현재까지 모바일 장치에서 햅틱 피드백을 위하여 진동모터나, 솔레노이드, 압전 액츄에이터 등이 많이 사용되어 지고 있다. 그 중 압전 액츄에이터는 입력에너지를 기계적 출력에너지로 변환되는 효과를 이용 한 것으로 압력 센서, 초음파 센서 등 많은 분야에서 응용되고 있으며 변위 범위는 작지만, 크기가 매우 작고 변위 정밀도가 높으며 발생력과 응답속도가 빠르다는 장점이 존재한다. 이를 이용한 햅틱 압전 엑츄에이터의 제작에 사용되는 압전 세라믹스는 높은 전기적 특성을 가질수록 더 졸은 효율을 가지며 이로 인하여 보다 좋은 전기적 특성을 가지는 압전 세라믹스를 필요로 한다. 현재 많이 사용되는 PZT계 세라믹스는 우수한 전기적 특성으로 많이 사용되고 있지만 Pb의 유독성으로 인한 환경문제로 Pb가 포함된 제품을 제한하고 있어 현재 Lead-free의 연구가 이루어지고 있다. Lead-free중 Ba$(Ti_{0.8}Zr_{0.2})O_3$(BZT)는 PZT계 세라믹스를 대체할 차세대 압전 재료로 주목받고 있다. 일반적으로 Lead-free의 압전계수($d_{33}$=100~300pC/N)는 비교적 낮은 값을 보이지만 BZT의 압전계수(BZT $d_{33}$~620pC/N)는 PZT계 세라믹스의 압전계수($d_{33}$=500~600pC/N)와 비교하여 부족하지 않은 압전계수를 보여주며 PZT를 대체할 재료로 주목받고 있다. 본 실험은 햅틱 압전 엑츄에이터용 무연 압전세라믹스의 제작을 위하여 Ba$(Ti_{0.8}Zr_{0.2})O_3-(Ba_{0.7}Ca_{0.3})-TiO_3$(BZT -BCT)의 조성으로 유전 및 압전 특성을 조사하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.40 no.8
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• pp.703-710
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• 2016

In robotics research, accurate estimation of current robot position is important to achieve motion control of a robot. In this research, we focus on a sensor fusion method to provide improved position estimation for a wheeled mobile robot, considering two different sensor measurements. In this case, we fuse camera-based vision and encode-based odometry data using Kalman filter techniques to improve the position estimation of the robot. An external camera-based vision system provides global position coordinates (x, y) for the mobile robot in an indoor environment. An internal encoder-based odometry provides linear and angular velocities of the robot. We then use the position data estimated by the Kalman filter as inputs to the motion controller, which significantly improves performance of the motion controller. Finally, we experimentally verify the performance of the proposed sensor fused position estimation and motion controller using an actual mobile robot system. In our experiments, we also compare the Kalman filter-based sensor fused estimation with two different single sensor-based estimations (vision-based and odometry-based).

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.2
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• pp.160-165
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• 2015

Traditional speech emotion recognition techniques recognize emotions using a general training model based on the voices of various people. These techniques can not consider personalized speech character exactly. Therefore, the recognized results are very different to each person. This paper proposes an adaptive speech emotion recognition framework made from user's' immediate feedback data using a prompted labeling technique for building a personal adaptive recognition model and applying it to each user in a mobile device environment. The proposed framework can recognize emotions from the building of a personalized recognition model. The proposed framework was evaluated to be better than the traditional research techniques from three comparative experiment. The proposed framework can be applied to healthcare, emotion monitoring and personalized service.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.281-284
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• 2018

인터넷을 통해 정보를 쉽게 공유하게 되면서 소비자는 제품이나 서비스를 이용하기 전 효율적인 의사 결정을 위해 먼저 작성된 다른 사람의 의견을 참고한다. 또한 기업은 이러한 소비자의 의견을 수집하여 제품의 피드백이나 마케팅 등 비즈니스적인 측면으로 활용한다. 수많은 상품평과 후기에서 특정 제품 또는 서비스에 대한 감성을 식별할 수 있다는 점에서, 감성분석은 소비자와 기업 모두에게 주목받고 있는 기술이다. 합리적인 결정을 위해, 소비자는 해당 웹사이트에서 제공하는 데이터를 참고하며, 이 데이터는 웹사이트마다의 기준에 따라 필터링된다. 하지만 제품/서비스에 따라 개인이 중시하는 부분이 다르기 때문에, 실질적으로는 다른 사용자의 의견을 참고하여 합리적인 결정을 내린다. 본 논문은 호텔의 리뷰를 여덟 가지 특성으로 구분하고, 각 특성별로 극성을 분석한다. 또한 사용자가 선호하는 특성에 가중치를 부여하여 순위를 나타내는 시스템을 제안한다. 극성분석 단계에서는 주어진 리뷰를 여덟 가지 특성으로 분류하고, 긍정/부정의 극성으로 분류하는 기계학습 알고리즘을 사용한다. 각각의 특성에 대해 가중치를 적용하여 얻을 수 있는 순서는 기존에 제공되는 순서보다 사용자의 선호도를 정확히 반영한다, 또한 본 논문의 제안을 호텔뿐만 아니라 다양한 제품/서비스에 적용하여 선호도를 반영한 순위 정보를 제공한다면 소비자의 합리적인 의사 결정에 도움을 줄 것이다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.3
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• pp.413-418
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• 2013

As haptic devices become increasingly important in various product fields, it becomes essential to design effective vibration patterns for better tactile sensitivities. Despite this trend, standardization in the design of vibration patterns has not been well established, which causes developers to neglect the effects of haptics while programming or developing products. To provide better tactile sensitivity, the present study introduces a vibration pattern design system and proposes guidelines for designing vibration patterns. This system consists of two modules: (1) a graphical pattern design and evaluation program and (2) a vibro-tactile display device for prototyping the designed vibration patterns.