• Educational Technology International
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• 제21권2호
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• pp.217-247
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• 2020

Many developing countries consider ICT as a key enabler to improve their educational systems and teachers are viewed as change agents. This paper aims to present policy suggestions concerning how to foster teachers' ICT competencies in developing countries based on the outcomes of an ODA project case in Peru. This study was conducted through three stages: Literature survey, site visit, and policy suggestions. To draw relevant policy suggestions, we employed the framework of the 'macro-meso-micro' level of teacher professional development. The following policy suggestions are discussed: (a) macro level: to develop the national framework of teacher ICT competencies and competency-based teacher training, (b) meso-level: to promote teacher communities of practices and school-based research programs, and (c) micro-level: to redesign teacher professional development programs to help teachers better understand the complex relationships between content, pedagogy, and technology, beyond learning about basic ICT literacy skills. This study contributes to the understanding of how ODA projects can approach the issue of teacher ICT capacity building at multiple levels.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.685-687
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• 2021

본 논문에서는 플랜트 배관의 기체 누출 탐지방안에 대하여 기술한다. 배관 누출 발생 시 배관 내부 압력과 누출부 크기의 조합에 따라 누출 초음파 발생 여부가 결정되는데, 누출 시 초음파가 발생하는 경우와 그렇지 않은 경우에 대하여 배관 누출을 탐지하는 방안과 보온재 배관의 누출탐지 방안에 대하여 설명한다. 또한 배관 파단을 상시감시하기 위한 대량의 무선센서 운용에 따른 대량 누출탐지신호의 실시간 처리를 위한 쿠버네티스 기반의 분산처리형 진단 시스템 구현 방안에 대하여 기술한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.318-326
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• 2022

Marketing stress testing is a new method of identifying the company's strengths and weaknesses in a turbulent environment. Technically, this is a complex procedure, so it involves artificial intelligence and machine learning. The main problem is currently the development of methodological approaches to the development of the company's digital model, which will provide a framework for machine learning. The aim of the study was to identify and develop an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. This aim provided the company's activities to be considered as a set of elements (business processes, products) and factors that affect them (marketing environment). The article proposes an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. The proposed approach includes four main elements that are subject to parameterization: elements of the company's internal environment, factors of the marketing environment, the company' core competency and factors impacting the company. Matrices for evaluating the results of the work of expert groups to determine the degree of influence of the marketing environment factors were developed. It is proposed to distinguish between mega-level, macro-level, meso-level and micro-level factors depending on the degree of impact on the company. The methodological limitation of the study is that it involves the modelling method as the only one possible at this stage of the study. The implementation limitation is that the proposed approach can only be used if the company plans to use machine learning for marketing stress testing.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.228-234
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• 2021

부동산의 시장 참여자들에게 부동산 가격에 대한 방향성을 예측하는 것은 의사결정에 있어서 매우 중요하다. 이를 위해 주로 회귀분석, ARIMA, VAR 등의 방법론을 사용하는데 이는 불특정 변수에 의해서 변동하는 자산의 가치를 예측하는데 한계점을 갖는다. 때문에 본 연구에서는 이를 보완하기 위해서 인공신경망 기법을 이용해 부동산 시장에서 유동성이 풍부한 서울 아파트 가격 추이를 예측하고자 한다. 인공신경망 학습을 위해서 총 12개의 거시 및 미시적 변수를 나눠 학습 모형을 설계하는데 거시적 요인은 CASE1, 미시적 요인은 CASE2 그리고 두 요인을 조합해서 요인을 구성한 CASE3 으로 나눠서 실험한다. 그 결과 CASE1 과 CASE2 는 약 2년 동안 87.5%의 예측을 보이고 CASE3은 95.8%의 예측성과를 보인다. 본 연구는 아파트 가격에 영향을 주는 다양한 요인들을 거시적 및 미시적으로 구분하여 정의하고 미래의 아파트 가격의 방향성을 예측하는데 인공신경망 기법을 제안하고 그 실효성을 분석했다. 따라서 최근 발전하고 있는 학습 기법이 부동산 분야에 다양한 관점으로 적용되어 시장 참여자들의 효율적인 의사결정을 할 수 있기를 기대한다.

• Composites Research
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• 제36권1호
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• pp.48-52
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• 2023

섬유 강화 복합재료는 방향성을 가지고 있기 때문에 적층 순서에 따라서 구조물의 기계적인 특성은 매우 달라질 수 있다. 따라서, 상황과 용도에 따른 복합재료 구조물의 적층 설계는 필수적이다. 그러나 제작된 복합재료 구조물의 적층 각도는 제작 환경이나 구조물 형상에 따라 설계 값과 편차를 가지는 경우가 많으며, 이는 구조적 성능에 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 구조물의 신뢰성 확보를 위해서는 적층 설계 뿐만 아니라 제작된 복합재료의 적층각에 대한 분석 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반의 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 섬유 강화 복합재료의 실제 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측하였다. 여러 적층 각도를 가지는 탄소 섬유 강화 복합재료 시편을 제작하고, 광학 현미경을 이용하여 Micro-scale로 실제 단면을 촬영하였다. 다양한 적층 각도에 따른 복합재료 시편의 단면 이미지 데이터를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델에 대하여 학습을 수행하였다. 그 결과 높은 정확도로 실제 섬유 강화 복합재료 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측할 수 있었다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권2호
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• pp.151-160
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• 2012

We present a methodology that automatically selects indexing algorithms for each heading in Medical Subject Headings (MeSH), National Library of Medicine's vocabulary for indexing MEDLINE. While manually comparing indexing methods is manageable with a limited number of MeSH headings, a large number of them make automation of this selection desirable. Results show that this process can be automated, based on previously indexed MEDLINE citations. We find that AdaBoostM1 is better suited to index a group of MeSH hedings named Check Tags, and helps improve the micro F-measure from 0.5385 to 0.7157, and the macro F-measure from 0.4123 to 0.5387 (both p < 0.01).

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1014-1023
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• 2016

In this study, we presented a method for non-square Differential LBP operation that can well describe the micro pattern in the horizontal and vertical component. We proposed a way to represent a LBP operation with various direction components as well as the diagonal component. In order to verify the validity of the proposed operation, Differential LBP was investigated with respect to accuracy, sensitivity, and specificity for the classification of facial expression. In accuracy comparison proposed LBP operation obtains better results than Square LBP and LBP-CS operations. Also, Proposed Differential LBP gets better results than previous two methods in the sensitivity and specificity indicators 'Neutral', 'Happiness', 'Surprise', and 'Anger' and excellence Differential LBP was confirmed.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제43권2호
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• pp.177-186
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• 2004

In this paper, we introduce new functional definitions for school geometry based on DGS (dynamic geometry system) teaching-learning environment. For the vertices forming a geometric figure, we first consider the relationship between the independent vertices and dependent vertices, and using this relationship and educational considerations in DGS, we introduce functional definitions for the geometric figures in terms of its independent vertices. For this purpose, we design a new DGS called JavaMAL MicroWorld. Based on the needs of new definitions in DGS environment for the student's construction activities in learning geometry, we also design a new DGS based geometry curriculum in which the definitions of the school geometry are newly defined and reconnected in a new way. Using these funct onal definitions, we have taught the new geometry contents emphasizing the sequential expressions for the student's geometric activities.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.190-194
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• 1998

In this paper, we introduce the micro robot soccer playing system as a standard test bench for the study on the multiple agent system. Our method is based on following viewpoints. They are (1) any complex behavior such as cooperation among agents must be completed by sequential basic actions of concerned agents. (2) those basic actions can be well defined, but (3) how to organize those actions in current time point so as to result in a new stale beneficial to the end aim ought to be achieved by a kind of self-learning self-organization strategy.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.775-777
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• 2003

miRNA(microRNA)는 길이가 약 22nt 정도 되는 작은 ncRNA로서 유전자 작용을 조절하는데 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 다이서(dicer)에 의해 성숙한 miRNA(mature miRNA)를 계산학적(computational)방법으로 학습하여 인간 miRNA의 구조를 예측하였다. miRNA에 관한 구체적인 기작은 아직 확실히 밝혀지지 않았기 때문에 서열 기반과 구조 기반 모두를 포함 하는 모델을 구현 하였으며 ambiguity code를 씀으로써 정보의 손실을 최소화 하도록 하였다. miRNA와 비슷한 구조를 가진 인간 EST로부터 데이터를 무작위 추출하여 실제 인간 miRNA 데이터와 비교함으로써 학습된 결과의 성능을 평가하였다.