최근 소셜 네트워크를 이용한 학습 방법이 활발하게 연구되고 있다. 동일한 영역에 지식을 공유하고 새로운 정보를 웹에서 생성하는 등 집단지성 학습자들이 계속적으로 늘어가고 있으며, 특히 IT 학습을 위한 온라인기반 교육은 관심도와 직군에 따른 집단지성을 통한 효과적인 학습 성취도를 높일 수 있다. 따라서 본 연구는 웹 기반을 중심으로 한 IT집단지성 학습자들의 개인차를 파악하고, 각 특성에 따른 다양성을 적용하여 학습과정 중 자신에게 적합한 학습경로를 파악하여 학습의 지속적인 진행에 있어 정확한 자료를 제공하고 효율적인 학습의 진행이 이루어져 성취도를 높일 수 있도록 학습 성취도 예측 시스템을 연구 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 먼저 IT습자들이 자신의 개인차를 파악하기 위해 학습의 유형, 학습몰입, 인지적 능력, 개인적 성향, 창의적 성향 등을 활용한 검사도구의 개발이 선행되어야 한다. 다음으로, IT 전공자 혹은 비전공자를 대상으로 예비조사를 실시하고 그 결과를 바탕으로 학습 성취도 예측을 가능하게 하기위한 시스템을 설계하고자 한다. 향후 본 연구의 결과로 학습자의 학습 성취도를 향상시키고, 예측 결과에 의한 집단지성 그룹을 좀 더 효과적으로 운영 할 수 있는 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 레일형 GB-SAR의 단점을 극복하고자 차량에 원형레일을 탑재하여 신속한 기동을 확보하고 합성구경의 길이를 늘리며 영상영역을 확장한 Arc-SAR의 설계안을 제시한다. 하드웨어 측면에서 살펴보면, 밴형 차량의 상부에 원형레일을 설치하고 마이크로파 송, 수신 안테나를 탑재한 후 레일 위를 1mm 이내의 정밀도로 이동시키며, 자료를 획득하게 된다. 이때 안테나에 연결된 동축 케이블은 차량 내부의 송, 수신장치에 연결되는데 RF대역에서 완벽히 작동하는 슬립링이 없기 때문에 내부 송, 수신 장치를 턴 테이블위에 장착하여 외부 안테나의 이동과 동일한 각도로 회전하여, 동축 케이블의 꼬임을 방지하게 된다. 송, 수신 장치의 구성은 벡터 네트워크 분석기를 기반으로 마이크로파 앰프, 마이크로파 스위치로 구성되며, 통합 제어 소프트웨어를 통해 외부 안테나의 이동과 함께 제어된다. 한편, Arc-SAR 영상의 구현은 원형레일을 따라 얻어지는 합성구경의 기하학적인 특수성을 감안하여 최초로 시도될 것이다. 이 시스템은 RTK-GPS를 장착하여 지반변형 모니터링 시 차량 이동 오차를 최소화 하고자 하며, 이외에 고정형 산란체를 이용하여 차량 이동 오차를 보정하고자 한다. 또한 AWS (Automatic Weather System)을 장착하여 위상의 대기보정을 동시에 수행할 것이다. 이 시스템은 차량 탑재에 의한 기동성의 확보로 침수나 침하 등 긴급 재난 지역에 즉각적인 대응이 가능하며, 대형 구조물의 주기적인 변형 모니터링 등에 활용성이 클 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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2018.06a
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pp.118-118
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2018
Indium tim Oxide (ITO) 의 idium 공급 제한과 그 고유한 특성상 유연기판에 적용에는 한계가 있어 대체 물질 개발이 활발히 이뤄지는 가운데, 금속나노와이어는 그 중에서도 각광받는 물질 중 하나이다. 금속나노와이어 네트워크는 높은 전기 전도성, 투명성과 같은 많은 이점을 가지며 유연기판에 다양한 방법으로 손쉽게 제조할 수 있다. 이러한 장점에도 불구하고 금속나노와이어는 자체의 고유한 표면 거칠기 및 접착 문제 등으로 인해 그 한계를 가지며, 또한 polynivnylpyrolidone (PVP)의 코팅이 불가피하기 때문에 나노와이어 간의 높은 접촉저항 및 junction 문제는 해결과제로 남아있다. 본 연구에서는 이러한 금속나노와이어의 문제를 극복하기 위해 유도전류에 의해 와전류를 발생시켜 나노와이어 junction 부분에서 짧은 시간동안 국소적으로 용접시킬 수 있는 induction coil system을 구축하였다. 금속나노와이어 전극 기판의 투명도를 유지하며 기판과 나노와이어에 영향을 미치지 않고 electric field를 통해 nano-welding 하는 효과를 기대하였다. 그 결과, 실험에 사용한 은나노와이어와 구리나노와이어는 초기 투과도를 유지하면서 면저항을 각각 약 68 %, 50% 감소하는 효과를 보였다. 또한 표면 이미지 측정을 하여 표면 거칠기도 감소하였음을 확인하였으며, welding됨에 따라 내구성 향상에도 영향을 미쳤음을 bending test 와 adhesion test를 통해 그 특성이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구에서 실시한 와전류를 이용한 나노용접 방법은 건식방법이며 열이 직접적으로 발생하지 않기 때문에 모든 종류의 금속 나노와이어에 적용될 것으로 기대하며, 짧은 시간과 저렴한 비용으로 넓은 영역에 적용 가능하다는 장점을 가져 다방면에 활용 가능할 것으로 기대한다.
With increasing demand of using mobile Internet, HMIPv6 is proposed by IETF to reduce location management traffics due to micro mobility and to provide IP-based movement. A paging mechanism combined with HMIPv6 can reduce the signaling traffics of a mobile node. We propose a dynamic paging mechanism in HMIPv6 which decides an optimal paging area for each mobile node by considering its characteristics. Total costs of a static paging mechanism and a dynamic paging mechanism are analyzed by mathematical formulas. As a result, we proved that the dynamic paging mechanism reduced total signal traffic costs more than a static paging mechanism.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.4
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pp.226-231
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2019
A WTCI is an important criteria for evaluating an mount of patient's tongue coating in tongue diagnosis. However, Previous WTCI tongue coating evaluation methods is a most of quantitatively measuring ration of the extracted tongue coating region and tongue body region, which has a non-objective measurement problem occurring by exposure conditions of tongue image or the recognition performance of tongue coating. Therefore, a WTCI based on deep learning is proposed for classifying an amount of tonger coating in this paper. This is applying the AI deep learning method using big data. to WTCI for evaluating an amount of tonger coating. In order to verify the effectiveness performance of the deep learning in tongue coating evaluating method, we classify the 3 types class(no coating, some coating, intense coating) of an amount of tongue coating by using CNN model. As a results by testing a building the tongue coating sample images for learning and verification of CNN model, proposed method is showed 96.7% with respect to the accuracy of classifying an amount of tongue coating.
With the growth of the Internet, applications using the reliable multicast protocol are increasing. Two important requirements of reliable multicasting are reliability and scalability. To enhance scalability, many methods have been proposed. A typical method is a local recovery scheme. This paper proposes a new stable and effective protocol with the following features. The first is to apply the discipline of the separations of concerns to NAK message. By dividing the functions of the NAK message into the error recovery request and the NAK-suppression, each function can be optimized. Second, a local representative, which is selected gradually and distributively, executes error recovery in somewhat deterministic manner. Finally, by dynamically adjusting the TTL value of the control message, the error recovery domain can be optimized. The proposed scheme has been implemented and experimented on Network Simulator. Compared to the existing schemes, the performance results show that scalability has not only been enhanced but also error recovery time and network overhead have been reduced.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.6
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pp.1161-1168
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2018
On April 27 2018, North-South Korea agreed to establish the practical methods for connecting the railway in the inter-Korean summit talks. This is often reported that the train will be operated directly between Busan and Europe. However, there are many problems for the railway to directly connect between Busan and Europe. Because a train from Busan to Europe should pass through North Korea, China or Russia, and each national railway systems are different. Thus, South Korean railway has to study thoroughly an interoperability before railways directly operates between a nation and another. The standards and technical harmony for direct connection with a different railway network is very important, because a rail transport is a total network system. This paper surveyed a European railway interoperability and studied on the basic direct operation for the North-South Korean railway systems.
With the recent development of deep convolutional neural network learning, deep learning techniques applied to single image super-resolution are showing good results. One of the existing deep learning-based super-resolution techniques is RDN(Residual Dense Network), in which the initial feature information is transmitted to the last layer using residual dense blocks, and subsequent layers are restored using input information of previous layers. However, if all hierarchical features are connected and learned and a large number of residual dense blocks are stacked, despite good performance, a large number of parameters and huge computational load are needed, so it takes a lot of time to learn a network and a slow processing speed, and it is not applicable to a mobile system. In this paper, we use the residual dense structure, which is a continuous memory structure that reuses previous information, and the residual dense channel attention block using the channel attention method that determines the importance according to the feature map of the image. We propose a method that can increase the depth to obtain a large receptive field and maintain a concise model at the same time. As a result of the experiment, the proposed network obtained PSNR as low as 0.205dB on average at 4× magnification compared to RDN, but about 1.8 times faster processing speed, about 10 times less number of parameters and about 1.74 times less computation.
In this study, changes and emotions that result from doing yoga and the influence of yoga on daily lives were investigated by using causal network. This information was gathered from interviews and outlined in a diagram form. By checking the daily participation records of 77 participants who took a yoga class as part of the cultural studies curriculum at H University, general factors related to change were extracted and then 7 participants were chosen for in-depth interviews. In the interviews, the changes experienced from doing yoga and the emotions caused by the change and the influence this change had on daily lives were documented and the collected results were displayed in a diagram using causal network according to the flow of questionnaire. As a result, the changes experienced through doing yoga were divided in 4 categories: physical function, emotional, cognitive and physiological changes. Each change and emotion caused by the change were shown to have an influence on daily lives. Through schematized causal network for each change, the changes and emotions which the participants experienced and the influence of yoga on daily lives could be checked. Based on the study results, the effect of yoga, the need for various approaches to examine the effect exercise has on emotions and the applicability of causal network that can be employed as a creative and effective quantitative data analysis method were discussed.
Recently, new computing technologies are emerging from various life environments, as a result of the spread of network environments and the advent of new computing devices. This trend in computing technology is called "Ubiquitous computing" and is being developed to provide a convenient lifestyle through the dynamic integration of physical objects and digital information. The hybrid tag interface suggested in this paper is a usage model that integrates widely used image codes and recently applied RFIDs in various applications. On the basis of this concept, we eventually designed five different models such as Dual, Partial, Relative, Rebind and Discrete types according to their interrelation. In this paper, the characteristics of tag interfaces in the form of image codes and RFIDs are analyzed and the hybrid tag interface is proposed here for more efficient and convenient interface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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