As the demand for automation (or autonmation) or clean workplace has grown, the interest in the knowledge and skill regarding safety is rising in manager duty. Moreover, the importance of severity rate of injury has increased due to the enlargement of industry scale, even safety management area has developed. Thus, it is important that production managers, the core of the line process, realize the safety in their production line, even if a safety manager acts as a staff. However, in the duty oriented National Competency Standard (NCS), the education about the safety duty of production management part is insufficient. According to NCS, it is calculated production managers receive only 6.7% of whole safety education regarding the duty related the safety management for production manager in mechanical industry. However, the ability in safety is more demanded from production managers as the concept of "production and safety" turns into the concept of "production with safety". And then in this paper, we will compare and analyze the safety management duty in Korean NCS and the safety management duty in State Leaders Connecting Learning to Work in US manufacturing industry, in terms of the duty of the production manage in mechanical industry (05). And, we will develop the safety duty education system for production manager, by classifying the safety education in domestic mechanical industry into knowledge education, skill education, and attitude education with using AHP(Analytic Hierarchy Process).
본 논문은 오픈소스기반 니팅기의 상용화로 인한 사용편의성 개선을 위한 연구로, 문헌조사를 통해 오픈소스 기반의 니팅기에 대해 알아보고, 분류 및 분석하였다. 분석한 내용을 바탕으로 전문가 집단 토론(FGD)를 실시해 고려 사항을 도출하고 도출된 내용을 바탕으로 평가요소를 파악, 최종적으로 오픈소스기반 니팅기 사용자 인터페이스 사용편의성 평가원칙을 도출하였다. 도출된 평가원칙을 바탕으로 UI(사용자 인터페이스) 상황 별 Task를 제작하여 수행시간 및 오류빈도를 측정하였다. 분석결과 모델 C가 학습성, 간결성, 인지적합성, 편의성, 상태 유지성, 직관성면에서 사용편의성이 가장 높은 것으로 나타났으며, 위의 평가원칙 요소들을 바탕으로 개선한다면 오픈소스기반 니팅기 사용자 인터페이스 디자인의 사용편의성을 향상시킬 수 있을 것이다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권2호
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pp.79-106
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2005
This study, by adopting case study methodology, is focused on examining the present state and analyzing the cause of the digital divide, and suggesting policies for bridging the divide, specifically in view of SMEs. We have taken cases of manufacturing companies, visiting and interviewing 18 SMEs in 10 APEC member economies which show sharp difference in usage of ICT. In order to analyze the digital gap among SMEs, we used 5 variables that are composed of computer hardware, computer software, Internet, readiness of ICT, and performance of ICT adoption, while categorizing the cases into low and high tier based on the national ICT index. From a computer hardware perspective, the high tier (0.66) has almost double the number of PC’s per employee, compared with the low tiers (0.34). This gap can be explained by financial availability of low income and high tariff in the developing economies. In the computer software perspective, the SMEs in the low tier had some restrictive use of computer applications such as financial and accounting management and document management, while those in the high tier enjoyed more diversity in the use of applications such as inventory management, sales management, financial and accounting management, procurement management, CRM, and ERP. In view of the readiness of ICT, the difference in ICT infrastructure and financial status between the low and high tier was far wider than any other variables. As a result of ICT adoption, SMEs benefited in view of learning and growth, internal business processes, customer service, and financial affairs. To effectively bridge the digital divide between the low and high tier, actions such as setting up a secondary market of used computers among cooperating developed and developing countries, developing and diffusing good business applications, and building speedy, low-cost telecommunication infrastructures should be taken.
사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공하기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 관련기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 기존의 일방적인 관계가 아닌 사용자와 유비쿼터스 환경간의 상호작용이 지원되는 상황인식 및 서비스 추론 기술의 개발이 필요하다. 기존의 상황인식과 관련 연구는 불확실한 실세계를 도메인으로 하기 때문에 전문가 시스템을 바탕으로 베이지안 네트워크(이하, BN)와 같은 확률 기반 표현 모델을 통해 주어진 상황을 인식하였다. 본 논문에서는 다변화하는 환경과 사용자나 개발자의 개입을 최소화한 상태에서의 상황인식을 고려하여 장애활동보조 서비스 어플리케이션 도메인을 정의하고 온톨로지를 기반으로 상황정보 모델을 정의한다. 결정된 상황정보모델을 이용해 BN의 구조학습을 적용한 후 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스, Activity를 결정한다. 최종적으로 BN의 Conditional Probability Table를 적절하게 정의한 후 주어지는 임의의 상황에서의 사용자의 Activity와 Service 상태변수 값을 확률 값을 표현함으로써 상황인식의 결과를 도출한다.
Drones can be manipulated in a variety of ways. One of the most common controller is joystick method. But joystick controller uses both hands and takes a long time to learn. Particularly, in the case of 8-character flight, it is necessary to use both front and rear flight (pitch), left and right flight (Roll), and body rotation (Yaw). Joystick controller has limitations to intuitively control it. In particular, when the main body rotates, the viewpoint of the forward direction is changed between the drones and the user, thereby causing a mental rotation problem in which the user must control the rotating state of the drones. Therefore, we developed a motion matching controller that matches the motion of the drones and the controller. That is, the movement of the drone and the movement of the controller are the same. In this study, we used a gyro sensor and an acceleration sensor to map the controller's forward / backward, left / right and body rotation movements to drone's forward / backward, left / right, and rotational flight motion. The motor output is controlled by the throttle dial at the center of the controller. As the motions coincide with each other, it is expected that the first drone operator will be able to control more intuitively than the joystick manipulator with less learning.
In this paper, conventional PI, fuzzy neural network(FNN) and adaptive teaming mechanism(ALM)-FNN for rotor field oriented controlled(RFOC) induction motor are studied comparatively. The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. Comparative study of PI, FNN and ALM-FNN are carried out from various aspects which is dynamic performance, steady-state accuracy, parameter robustness and complementation etc. To have a clear view of the three techniques, a RFOC system based on a three level neutral point clamped inverter-fed induction motor drive is established in this paper. Each of the three control technique: PI, FNN and ALM-FNN, are used in the outer loops for rotor speed. The merit and drawbacks of each method are summarized in the conclusion part, which may a guideline for industry application.
Much efforts have been made to improve the training education system for last decades. however, it still leaves much room form improving the system. The reason for this is that the have been many changes in given educational conditions, national and international, and that there existed the lack of training facilities on shore and the limits of capacity on the training ship. The existing program adopts a straight-through system of which the course has to be completed at same time, and also forces students to study the course, disregarding their aptitude for sea life. Consequently, the program resulted in frustrating the learning desire of some students and, as a consequence, in deteriorating the quality of the entire training education. This paper aims to develop an efficient training program including curriculla by the literature survey and the teaching and sea experiences on the training ship "HANBADA" and merchant ships, where the authors have been for many years. Compared with the existing one, the new training model suggested in this paper has some advantages as follows : First, the new model adopts multi-state system which consists of various short-term training courses according to each purpose. This system will be helpful for student to find their aptitude for sea life earlier and to understand classes of major subjection shore. Second, the model includes new curriculla which consist of core subjects (for example, navigation, marine operation, marine transportation, watch keeping and nautical English for deck cadets and internal and external combustion engine, auxiliary machinery, electric and electronics and engine maintenance for engine cadets), by incorporating existing 20 subjects in 5 subjects. These curriculla may contribute to embodying the characteristics of training education where the above mentioned subjects must be linked with each other. In order to implement this new training model efficiently and effectively, the following prerequisties must be prepared : $\circled1$ The contents of each subject included in the new model should be systematically developed. $\circled2$ The educational schedule should be adjusted according to the new model.new model.
이 연구는 미국 대학에서 제2외국어로 한국어를 배우는 영어권 학습자의 부사형 조사 '-에'의 다양한 의미론적 뜻의 습득을 고찰한다. 이 연구는 초급반, 중급반, 고급반의 45명 참가자들을 대상으로, 한국어 학습 첫 학기 교실에서 이 조사가 가르쳐 졌을 때 각 단계의 학습자들이 어떻게 그 의미를 해석하며 실제로 어떻게 사용하는가에 대한 수행능력을 중심으로 이루어졌다. 이 연구 결과는 다양한 의미론적 뜻에 대해 서로 다른 발달 과정을 보여주고 있다. 통계 분석 결과에 따르면 초급반과 중급반에서는 이 연구 과제 '-에'의 의미 중 시간과 목표, 정적인 위치적 의미의 습득이 접촉의 의미나, 개별의 의미보다 좀 더 쉽게 습득 된다는 것을 보여주고 있다. 반면에 고급반에서는 개별의 의미를 제외하고는 모든 의미론적인 의미가 거의 목표점까지 도달하였다. 이 연구는 의미론적 복합성과 다른 언어권 간의 영향과 같은 요인과 함께, 제2 언어 빈도수, 언어학적 입력, 습득 방식과 같은 다양한 요인이 '-에'의 습득에 영향을 미친다는 것을 제시하고 있다.
본 연구는 수업관찰을 위한 양적 측정도구로서 CLASS (Classroom Assessment Scoring System)를 소개하고 그 특성을 이해하는데 목적이 있다. CLASS는 수업의 질을 평가하기 위해 개발되었고 미국 전역에서 활용되고 있다. CLASS는 수업에서 교사와 학생의 상호 작용을 측정하고 주제 영역 및 학생연령 별로 상호 작용을 확인하는 도구로서 세 가지 질적 영역, 즉, 정서적 지원, 학급 조직, 교육지원 등으로 구성된다. CLASS는 학생들의 학습을 위한 핵심으로 교사와 학생들 간의 상호 작용 패턴에 중점을 둔다. 관찰자가 교사와 학생을 10분~15분 동안 3~4번 관찰하며, 관찰은 행동과 반응의 유형에 따라 1에서 7사이의 연속된 등급척도로 평가된다. CLASS의 활용 가능성을 확인하기 위해, 경력이 많은 전문가 교사의 학급과 초임교사의 학급에 적용하여 분석해 보았다. 전문가 교사는 학생들이 주도적으로 수업을 이끌어가는 데 집중을 하였고, 초임 교사는 교과의 내용을 다루는 데 집중을 하였다. 초임교사는 학급 분위기를 긍정적으로 만들고, 학생들에게 피드백 해주는 데 비교적 많은 노력을 기울였다. 전문가 교사는 학생의 의견, 질문, 미세한 감정 등을 파악하고 드러내는 데 보다 많은 노력을 기울였다. CLASS는 교실에서 어떤 유형의 행동과 상호 작용이 발생하는지를 기록하고 이를 분석하는 관찰도구로서 활용이 가능할 것이다.
In order to diagnose and prevent Alzheimer's Disease (AD), it is becoming increasingly important to develop a CAD(Computer-aided Diagnosis) system for AD diagnosis, which provides effective treatment for patients by analyzing 3D MRI images. It is essential to apply powerful deep learning algorithms in order to automatically classify stages of Alzheimer's Disease and to develop a Alzheimer's Disease support diagnosis system that has the function of detecting hippocampus and CSF(Cerebrospinal fluid) which are important biomarkers in diagnosis of Alzheimer's Disease. In this paper, for AD diagnosis, we classify a given MRI data into three categories of AD, mild cognitive impairment, and normal control according by applying 3D brain MRI image to the Faster R-CNN model and detect hippocampus and CSF in MRI image. To do this, we use the 2D MRI slice images extracted from the 3D MRI data of the Faster R-CNN, and perform the widely used majority voting algorithm on the resulting bounding box labels for classification. To verify the proposed method, we used the public ADNI data set, which is the standard brain MRI database. Experimental results show that the proposed method achieves impressive classification performance compared with other state-of-the-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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