2015 개정교육과정에 의해 2018년부터 SW 교육이 필수화되면서 SW 교육에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 예비교사들의 컴퓨팅 사고력 수준을 파악하기 위해 2016년부터 2018년까지 3년 동안 K 교육대학교 1학년 학생 325명을 대상으로 스크래치 수업을 실시한 후 연도별로 산출된 스크래치 프로젝트를 Dr. Scratch 분석도구로 평가하여 연도별과 학점별로 CT요소 점수의 연관성을 분석하였다. 그 결과, 연도와 학점이 높을수록 CT요소, 점수, 등급도 높아짐을 알 수 있었다. 이를 통해, 학생들은 Dr. Scratch와 같은 자동화된 평가도구를 사용하여 평가해 본 후 스스로 수정 보완해보는 과정과 필요한 자료를 직접 제작하여 활용하는 ICT 능력이 필요하며, 복잡한 조건과 논리연산 활용 등 논리적 사고 요소를 이해하고 잘 활용될 수 있도록 교육될 필요가 있다.
Purpose: Ultrasound imaging is commonly used to measure the pennation angle of human skeletal muscles in vivo. However, manual assessment of the pennation angle using ultrasound images is subjective and time-consuming and requires a high level of examiner skill. The architectural analysis of human skeletal muscles is thus challenging. Automated approaches using image processing techniques are therefore required to estimate the pennation angle in ultrasound images. The purpose of this study was thus to assess the intra-tester and inter-tester reliability and validity of the pennation angle using an automatic measurement program. Methods: Twenty-two healthy young adults (mean age = 22.55 years) with no medical history of neurological or musculoskeletal disorders voluntarily participated in this study. Ultrasound imaging was used to measure the pennation angle of the gastrocnemius muscle at rest. One examiner acquired images from all the participants. The intra-tester and inter-tester reliability were evaluated using the intraclass correlation coefficient (ICC) to estimate reliability. Validity was measured using Pearson's correlation coefficient. Results: The intra-rater reliability was excellent for the automatic pennation angle measuring program and the manual pennation angle assessment method (ICC>0.95). The inter-rater reliability was also excellent for both methods (ICC>0.93). All the correlation coefficients for the automatic pennation angle measuring program and the manual pennation angle assessment method were 0.79, which indicated a significantly positive correlation (p<0.05). Conclusion: Pennation angle measurement using the automatic pennation angle measuring program showed acceptable reliability and validity. This study therefore demonstrated that the automatic measuring program was able to automatically measure the pennation angle of skeletal muscles using ultrasound images, and thus made it easy to investigate skeletal muscle architecture.
EPC 회사들이 해외에서 계속 사업을 운영하기 위해서는 위험이 더 이상 피할 수있는 것이 아니라 관리 대상이된다는 것이 점점 더 분명 해지고 있다. 입찰 단계에서 입찰 패키지 내의 요구 사항, 사양 및 프로젝트 광고 항목을 자세히 조사하여 비용 초과를 방지하기 위해 다양한 위험 요소를 분석해야한다. 그러나 막대한 양의 입찰 서류를 검토하는 것은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 쉬운 작업이 아니며 자동화 된 정보 기술이 도움이 될 수 있다. 이 연구에서는 짧은 시간에 방대한 양의 문서를보다 효과적으로 분석하고 적용 할 수있는 Watson AI 기반의 ITB 분석 모델을 구축하였다. AI 기반 ITB 위험 관리 모델 연구, 학습 절차 및 분석 대상 선택, 성능 평가 기준을 위한 Watson Explorer AI 아키텍처의 구성을 정의하고 시험 연구를 수행하기위한 테스트 베드를 구축하였다. 결과적으로 분석 시간 단축의 효과와 전문가의 결과 및 VOC 운영 품질을 확인하였다.
Objective: The objective of this study was to investigate the genetic components of daily milk yield and to re-rank bulls in South Korea by estimated breeding value (EBV) under heat stress using the temperature-humidity index (THI). Methods: This study was conducted using 125,312 monthly test-day records, collected from January 2000 to February 2017 for 19,889 Holstein cows from 647 farms in South Korea. Milk production data were collected from two agencies, the Dairy Cattle Genetic Improvement Center and the Korea Animal Improvement Association, and meteorological data were obtained from 41 regional weather stations using the Automated Surface Observing System (ASOS) installed throughout South Korea. A random regression model using the THI was applied to estimate genetic parameters of heat tolerance based on the test-day records. The model included herd-year-season, calving age, and days-in-milk as fixed effects, as well as heat tolerance as an additive genetic effect, permanent environmental effect, and direct additive and permanent environmental effect. Results: Below the THI threshold (${\leq}72$; no heat stress), the variance in heat tolerance was zero. However, the heat tolerance variance began to increase as THI exceeded the threshold. The covariance between the genetic additive effect and the heat tolerance effect was -0.33. Heritability estimates of milk yield ranged from 0.111 to 0.176 (average: 0.128). Heritability decreased slightly as THI increased, and began to increase at a THI of 79. The predicted bull EBV ranking varied with THI. Conclusion: We conclude that genetic evaluation using the THI function could be useful for selecting bulls for heat tolerance in South Korea.
Nondestructive evaluation methods play an important role in ensuring component integrity and safety in many industries. Operator fatigue can play a critical role in the reliability of such methods. This is important for inspecting high value assets or assets with a high consequence of failure, such as aerospace and nuclear components. Recent advances in convolution neural networks can support and automate these inspection efforts. This paper proposes using residual neural networks (ResNets) for real-time detection of corrosion, including iron oxide discoloration, pitting and stress corrosion cracking, in dry storage stainless steel canisters housing used nuclear fuel. The proposed approach crops nuclear canister images into smaller tiles, trains a ResNet on these tiles, and classifies images as corroded or intact using the per-image count of tiles predicted as corroded by the ResNet. The results demonstrate that such a deep learning approach allows to detect the locus of corrosion via smaller tiles, and at the same time to infer with high accuracy whether an image comes from a corroded canister. Thereby, the proposed approach holds promise to automate and speed up nuclear fuel canister inspections, to minimize inspection costs, and to partially replace human-conducted onsite inspections, thus reducing radiation doses to personnel.
영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb+Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.
Unmanned aerial vehicles(UAV) photogrammetry provides a cost-effective option for collecting high-resolution 3D point clouds compared with UAV LiDAR and aerial photogrammetry. The main objectives of this study were to (1) validate the accuracy of 3D site model generated, and (2) determine the differences between Digital Elevation Model(DEM) and Digital Surface Model(DSM). In this study, DEM and DSM were shown to have varying degree of accuracy from observed data. The results indicated that the model predictions were considered tend to over- and under-estimated. The range of RMSE of DSM predicted was from 8.2 and 21.3 when compared with the observation. In addition, RMSE values were ranged from 10.2 and 25.8 to compare between DEM predicted and field data. The predict values resulting from the DSM were in agreement with the observed data compared to DEM calculation. In other words, it was determined that the DSM was a better suitable model than DEM. There is potential for enabling automated topography evaluation of the prior-harvest areas by using UAV technology.
In-situ pilot experiment was carried out to establish a countermeasure on the soil loss from the hill side uplands that was rehabilitated by soil remediation method nearby abandoned mine sites for 2 years. It was considered that the affect of an inclination of cover surface, a stabilization treatment of cover layer by lime and steel refining slag (SRS) and a vegetation of soil surface as an effect factors in the experiment. It was constructed 4 lysimeters (plots, 22 m long, 4 m width) on the hilly side (37% inclination). One plot was control and two plots was treated by 1% lime and SRS. A remind one plot was modified a inclination to 27% to compare the affect of inclination on the amount of cover soil loss. It was attached a reservior tank and water level gauge in the end of lysimeters to measure the amount of the surface water flow and soil loss. It was also installed the automated sensors that could be collect the precipitation, soil moisture content, tension of cover layer in each plots. It was observed that the event of precipitation were caused the soil loss and it were related the physical and chemical properties of cover soil and inclination of surface layer of plots. During the experiment, it was exceeded the national regulation (50 t/ha/yr) in 37% inclination plots even though it was vegetated on the cover soil surface. However, in 27% inclination plot, it was shown that the amount of soil loss was maintained below the national regulation and, more ever, vegetation could reduce the the amount of soil loss. Therefore it was expected that such results could be applied to the future design of rehabilitation projects on the polluted farmland nearby abandoned mine sites.
본 연구는 기피공정중 하나인 롤밴딩 공정의 자동화시스템을 평가하였다. 그 결과 기존 1시간에 20개의 장약통을 생산하는 효율성을 1시간에 50개를 생산하는 공정으로 변화시켰다. 생산량의 평균값은 1시간당 57.6개의 생산, 반복정밀도의 오차는 0.03mm, 평균 롤 직경 오차값은 0.49mm, 평균 정렬 오차값은 0.09mm, 평균 공정리드타임은 43.21초로 나타났다. 생산성, 반복정밀도, 불량률, 얼라인 불량률, 공정 리드타임 등 구체적인 평가 방식을 제시하였다. 이를 통하여 자동화된 시스템을 검증하였다. 추후 본 연구에 수행된 내용들이 다른 자동화 시스템의 검증에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 선형 혼합 모형을 활용하여 쓰기 능력이 장기적으로 어떻게 발전되어 가는지를 통사적 복잡성(syntactic complexity) 측면에서 4명의 사례 연구자들이 작성한 에세이를 활용하여 분석하였다. 사례 연구자들은 자발적으로 Criterion 이라는 자동 쓰기 평가 프로그램의 피드백을 받아 초안과 수정본을 교실 밖에서 매달 한 개 씩 일 년 동안 작성했다. 총 48개 초안 에세이가 본 연구의 분석 대상이고, 통사적 복잡성은 Syntactic Complexity Analyzer의 14개 지표 중에서 추출하여 분석하였다. 선형 혼합 모형 분석 결과를 살펴보면 다음과 같다. 시간과 T-unit의 평균길이 간에는 통계적으로 유의미한 선형 관계가 있었으며, 이는 연구 참여자들이 시간이 지날수록 길이가 긴 T-uni을 포함한 에세이를 작성했음을 보여준다. 또한 시간과 의존절과 독립절 간의 비율 간에도 통계적으로 유의미한 선형 관계가 있었는데, 이는 연구 참여자들이 일 년 동안 높은 비율의 의존절이 포함된 에세이를 작성했음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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