• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.716-722
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• 2016

급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.53-64
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• 2020

미래를 주도하는 유아교육과 학생들을 위한 창업교육은 교육 현장에 적용될 수 있어야 하며, 유아교육과 학생들을 대상으로 창업교육의 필요성에 대한 인식과 요구에 관한 기초 조사가 선행되어야 한다. 유아교육과 학생들을 위해 다양한 창업교육 프로그램 개발 연구가 필요하다. 선행연구의 고찰을 통해 이론적 자료들을 수집하였으며, 창업교육의 필요성을 인지하고 이를 위한 유아교육과 학생들의 요구조사를 위해 온라인 설문지를 제작하였다. 수집한 239개의 설문으로 자료를 분석하였다. 결과는 첫째, 졸업 직후의 진로와 더불어 졸업 후 기간이 경과한 후의 진로에 대해서도 고려한 다양한 진로교육과 관련된 창업교육의 필요성을 인식해야 한다. 둘째, 온라인과 오프라인의 혼합형태의 다양한 교육영역과 내용을 효과적이고 체계적으로 개발한 프로그램이 필요하다. 셋째, 학습자요구 분석을 통한 정부기관에서의 맞춤 프로그램 지원이 필요하다.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2009년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.184-189
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• 2009

In order to improve the operation of energy systems, it is necessary for the urban communities to have reliable optimization routines, both computerized and manual, implemented in their organizations. However, before a production plan for the energy system units can be constructed, a prediction of the energy systems first needs to be determined. So, several methodologies have been proposed for energy demand prediction, but due to uncertainties in urban community, many of them will fail in practice. The main topic of this paper has been the development of a method for energy demand prediction at urban community. Energy demand prediction is important input parameters to plan for the energy planing. This paper presents a energy demand prediction method which estimates heat and electricity for various building categories. The method has been based on artificial neural networks(ANN). The advantage of ANN with respect to the other method is their ability of modeling a multivariable problem given by the complex relationships between the variables. Also, the ANN can extract the relationships among these variables by means of learning with training data. In this paper, the ANN have been applied in oder to correlate weather conditions, calendar data, schedules, etc. Space heating, cooling, hot water and HVAC electricity can be predicted using this method. This method can produce 10% of errors hourly load profile from individual building to urban community.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권1호
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• pp.51-65
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• 2002

본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 방식에 기초한 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안하였다. 제안된 제어 방법은 혼돈 비선형 시스템의 동정을 위해 다층 신경 회로망과 간단한 상태 공간 신경 회로망을 사용한 직-병렬 동정 구조를 이용하여 오프 라인으로 동정 과정을 수행하였으며, 학습된 혼돈 비선형 시스템에 대한 신경 회로망 모델을 사용하여 온 라인으로 제어를 수행하였다. 이때 혼돈 비선형 시스템의 동정 및 제어를 위한 학습 방법은 오차 역전파 방법을 사용하였다. 한편 본 논문에서 제안된 제어 방법을 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 방정식과 Lorenz 방정식에 각각 적용하여 신경 회로망을 사용한 기존의 제어 방법과 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 성능을 비교 및 고찰하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.723-732
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• 2017

4차 산업시대에 필요한 인재를 양성하기 위해서는 소프트웨어 교육이 매우 필요하다. 이에 우리나라는 소프트웨어 교육의 중요성을 인식하여, 2015년 개정 교육과정에서 초등학교에 17시간의 소프트웨어 교육을 2019년부터 실시하기로 하였다. 초등학교에서는 모든 교사가 소프트웨어 교육을 할 수 있어야 하기 때문에 연수들을 체계적으로 실시하고 있다. 교육대학에서 소프트웨어 교육을 할 수 있는 교육과정이 되어있는지 분석하는 것이 필요하다. 본 연구 결과를 보면 11개 교육대학에서 소프트웨어 교육을 실시하기 위한 교과교육은 1.64시간이다. 또한 교육 내용도 컴퓨터 일반 교육으로 구성되어 있다. 이런 교육과정에서 우리나라 초등 교사를 양성하는 기관에서 소프트웨어 교육을 지도할 수 있는 교사를 양성할 수 없다. 따라서 예비 교원이 소프트웨어 교육을 할 수 있는 능력을 기르기 위해서는 교육대학의 교과교육이 다른 교과와 비슷하게 5시간이상 실시하여야 하고, 교육 내용도 소프트웨어 교육을 할 수 있는 교수학습 방법으로 구성되어야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.253-258
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• 2014

초중고교에서 스마트IT 기술에 대한 논리적 소프트웨어 교육의 수월성을 확보하기 위하여 저작도구를 사용하여 모바일앱 콘텐츠 제작을 수행하는 과정에 대한 정규 교육과정의 도입여부를 판단하는 연구를 진행하였다. 연구방법으로는 5차례에 걸쳐 전국에 분포된 특성화고등학교 교사를 대상으로, 3차례에 걸쳐 전국 초중등학교 교사와 일반고교 교사를 대상으로 교육을 실시하고 만족도 조사를 하였다. 만족이상이 평균하여 91.4%로 조사된바, 본 연구조사가 매우 적절한 것으로 판단된다. 결론적으로 초중고교에서 저작도구를 이용한 앱 개발 교육프로그램 도입은 필연적이라 할 수 있는 것으로 판단되어지며 국가기술자격 종목 신설에 대한 요구도도 높아지고 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.453-460
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• 2018

가상화 기술의 대표적인 특징은 사용자의 시스템 환경을 격리시킬 수 있고 컴퓨팅 자원을 사용자가 요구에 따라 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있다는 점이다. 하지만 이미 잘 알려진 클라우드 컴퓨팅의 가상화 기술은 게스트 OS와 이를 관리하기 위한 하이퍼바이저 부하를 감수해야 한다. 이런 OS 기반의 가상화 문제점을 해결하기 위해 최근 컨테이너 기술이 부각되고 있다. 이 기술은 어플리케이션이 수행되는 프로세스를 격리화 시킴으로써 부하를 최소화 하면서 가상화와 유사한 환경을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 기존 구축했던 클라우드 기반의 교육 실습 테스트 환경을 컨테이너 기반의 도커를 통해 구성하고자 한다. 이를 위해 교육 실습환경 구축시에 필요한 요구 사항을 분석하였다. 또한 컨테이너의 기능들을 분석하여 요구사항을 충족하기 위한 방법을 연구하였다. 이는 실습환경에 맞게 유연하고 확장성 있는 기존의 클라우드의 장점을 살리고, 성능부하의 이슈를 최소화함으로써 한정된 자원의 활용성을 최대화 할 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제30권4호
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• pp.94-103
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• 2019

Purpose: To evaluate the clinical feasibility of knowledge-based planning (KBP) for volumetric-modulated arc radiotherapy (VMAT) in spine stereotactic body radiotherapy (SBRT). Methods: Forty-eight VMAT plans for spine SBRT was studied. Two planning target volumes (PTVs) were defined for simultaneous integrated boost: PTV for boost (PTV-B: 27 Gy/3fractions) and PTV elective (PTV-E: 24 Gy/3fractions). The expert VMAT plans were manually generated by experienced planners. Twenty-six plans were used to train the KBP model using Varian RapidPlan. With the trained KBP model each KBP plan was automatically generated by an individual with little experience and compared with the expert plan (closed-loop validation). Twenty-two plans that had not been used for KBP model training were also compared with the KBP results (open-loop validation). Results: Although the minimal dose of PTV-B and PTV-E was lower and the maximal dose was higher than those of the expert plan, the difference was no larger than 0.7 Gy. In the closed-loop validation, D_1.2cc, D_0.35cc, and D_mean of the spinal cord was decreased by 0.9 Gy, 0.6 Gy, and 0.9 Gy, respectively, in the KBP plans (P<0.05). In the open-loop validation, only D_mean of the spinal cord was significantly decreased, by 0.5 Gy (P<0.05). Conclusions: The dose coverage and uniformity for PTV was slightly worse in the KBP for spine SBRT while the dose to the spinal cord was reduced, but the differences were small. Thus, inexperienced planners could easily generate a clinically feasible plan for spine SBRT by using KBP.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.333-340
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• 2016

자신이 쓴 문장과 유사한 문장을 살펴보는 것은 초등 글쓰기 교육을 위한 효과적인 방법 중 하나이지만, 매번 글을 쓸 때마다 교사의 지도가 필요하기 때문에 현실적으로 활용하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 이 한계를 극복하기 위해 컴퓨터가 자동으로 자신이 쓴 문장과 유사한 문장을 실시간으로 선별해 주는 방법을 제안한다. 이 방법은 단어의 구성 성분을 쪼개는 단계, 쪼갠 단어를 입력으로 활용하여 인코더-디코더 모델을 학습하는 단계, 모델을 통해 얻어낸 추상화된 문장을 활용해 검색하는 단계로 구성된다. 실험 결과, 작은 규모의 데이터에 대해 75%의 정확도를 보임으로써 실용화 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이 방법을 통해 학생들은 자신의 어색한 문장을 교정하거나 새로운 표현을 익히고 싶은 경우 다른 사람이 작성한 좋은 예문을 쉽게 참조할 수 있어 자신의 글쓰기 능력을 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.239-245
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• 2004

심전도 측정기와 청진기를 통하여 획득된 심전도와 심음도는 비관혈적 방법으로 환자를 진단할 수 있는 생체신호이며, 의사들의 진단도구로 널리 이용되어져 왔다. 그러나 의사들이 심전도 측정기나 청진기를 이용하여 환자를 진단하는 장소는 병원 내 진료실과 응급실로 한정되어 있기 때문에, 병원에서 거리가 먼 원거리 지역이나 자동차, 비행기, 선박에서는 환자의 심음을 확인할 수 없다. 특히, 원양항해에 종사하는 선박 환자는 전문 의료진으로부터 진료를 받을 수 없는 경우가 있다. 본 논문에서는 환자의 심음 및 심전을 용이하게 측정함으로써 PC기반의 선박용 디지털 심전도 및 청진기를 개발하였으며, 해상 원격진료의 출현을 앞 당길 수 있으리라 본다.