• ETRI Journal
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• 제41권3호
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• pp.298-307
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• 2019

This paper investigates the use of the inverse-free sparse Bayesian learning (SBL) approach for peak-to-average power ratio (PAPR) reduction in orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM)-based multiuser massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The Bayesian inference method employs a truncated Gaussian mixture prior for the sought-after low-PAPR signal. To learn the prior signal, associated hyperparameters and underlying statistical parameters, we use the variational expectation-maximization (EM) iterative algorithm. The matrix inversion involved in the expectation step (E-step) is averted by invoking a relaxed evidence lower bound (relaxed-ELBO). The resulting inverse-free SBL algorithm has a much lower complexity than the standard SBL algorithm. Numerical experiments confirm the substantial improvement over existing methods in terms of PAPR reduction for different MIMO configurations.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제13권1호
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• pp.51-74
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• 2009

본 연구의 목적은 사이버 가정학습 체제 내에서 자기조절학습이 효과적으로 이루어 질 수 있는 다양한 전략들을 탐색하고 그러한 전략들을 바탕으로 사이버가정학습을 운영하여 학생들의 학습을 관리 지원함으로써 자기조절 학습능력 및 태도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는데 있다. 우선 선행 연구를 바탕으로 자기조절학습의 구성 요소를 인지 전략, 초인지 전략, 동기전략의 3가지 요소로 나누고 그에 따라서 사이버가정학습 운영 전략을 마련하였다. 다음으로 사이버가정학습 진행을 위한 학습 콘텐츠를 개발하고, 운영 전략에 따라 사이버가정학습을 운영하였다. 그 결과 많은 학생이 자기 조절 학습 능력이 향상됨을 보였고 수학에 흥미와 자신감을 가지게 되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1042-1048
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• 2017

최근 새로운 산업 환경의 변화에 필요한 맞춤형 기업 인재양성을 위한 효과적인 교수학습방법으로 플립러닝이 주목 받고 있다. 기존 강의식 수업방식의 경우 중도탈락률이 높고 창의적 문제 해결력을 저해하는 등의 다양한 문제점이 있다. IT 공과대학의 경우 선수 교과목의 선행이 필요한 전공 이론과목이 대부분이므로 학생들의 학습 참여도와 학업 성취도를 높일 수 있는 효과적인 교수학습방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 학생들의 학습 동기를 유발하고 자기 주도적 학습을 통한 학습 효과를 높이기 위해 플립러닝과 실습수업을 병행한 5단계 플립러닝 수업모형을 제안하였다. 또한 컴퓨터공학과의 알고리즘 수업에 적용하여 학습 효과를 분석하고 그 결과를 바탕으로 문제점 및 활용방안을 제시하고자 한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2015

The self-cleaning properties of nano-zinc oxide on cotton fabrics have been investigated. The cotton fabric has been prepared by pad-dry method. The nano-zinc oxide was encapsulated in the polystyrene particle by mini-emulsion process prior used. The loading amount of zinc oxide particles into the mini-emulsion were various from 1% wt to 40%wt. The particles sizes of ZnO-encapsulated polystyrene mini-emulsion were determined using dynamic light scattering. It was showed that the particle size of the mini-emulsion was in the range of 124-205 nm. The topography and morphology of ZnO-encapsulated polystyrene which coated on cotton fabrics was observed using scanning electron microscopy. The crystal structure of ZnO-coated on cotton fabrics was explored by X-ray diffraction spectroscopy. The photocatalytic activities of zinc oxide were present through the self-cleaning properties. The presents of the zinc oxide on cotton fabrics significantly showed the improving of the self-cleaning properties under UV radiation.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권4호
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• pp.203-210
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• 2021

Deep leaning convolutional neural networks (CNN) have successfully been applied to image super-resolution (SR). Despite their great performances, SR techniques tend to focus on a certain upscale factor when training a particular model. Algorithms for single model multi-scale networks can easily be constructed if images are upscaled prior to input, but sub-pixel convolution upsampling works differently for each scale factor. Recent SR methods employ multi-scale and multi-path learning as a solution. However, this causes unshared parameters and unbalanced parameter distribution across various scale factors. We present a multi-scale single-path upsample module as a solution by exploiting the advantages of sub-pixel convolution and interpolation algorithms. The proposed model employs sub-pixel convolution for the highest scale factor among the learning upscale factors, and then utilize 1-dimension interpolation, compressing the learned features on the channel axis to match the desired output image size. Experiments are performed for the single-path upsample module, and compared to the multi-path upsample module. Based on the experimental results, the proposed algorithm reduces the upsample module's parameters by 24% and presents slightly to better performance compared to the previous algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.495-503
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• 2014

최근 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 로그와 같은 네트워크 정보를 수집하고 분석함으로써 네트워크 위협에 대응할 수 있는 침입탐지 시스템에 대한 연구를 활발히 진행되고 있다. 특히, 베이지안 네트워크는 주어진 몇 몇 자료만으로도 정확도 높은 침입에 대한 추론이 가능한 이점으로 이를 이용한 침입탐지 시스템의 모델링 기법들이 이전에도 진행되어 왔다. 그러나 이전 연구들에서는 네트워크 패킷간의 복잡성 문제와 이용되는 패킷 데이터의 연속성 문제를 반영하지 못하고 있기 때문에 높은 탐지정확도 산출에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이전 모델들이 갖는 문제들의 개선을 통하여 탐지율을 향상시키기 위해 K-means 클러스터링 기반의 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째로는 K-means 클러스터링 기반의 정교한 노드구간 범위를 설정방법을 제안하여 연속성 데이터 처리 문제를 개선할 수 있다. 또한, 두 번째로는 K-means 클러스터링 기반으로 산출된 가중치를 학습에 적용하여 보다 견고한 CPT를 산출하여 탐지성능을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 방법론들의 성능을 입증하기 위하여 방법론 모두를 적용한 K_WTAN_EM에 대한 탐지율을 이전 모델들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 모델의 탐지율이 이전의 순수베이지안 네트워크기반(NBN) 모델 보다는 약 7.78%의 향상도를 보였고 트리확장 순수베이지안 네트워크(TAN) 모델 보다는 약 5.24%의 향상도를 산출하여 제안하는 방법의 우수성을 입증하였다.

• 한국간호교육학회지
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• 제20권2호
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• pp.341-349
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• 2014

Purpose: This study was conducted to compare blended practicum with clinical and lab combined e-learning between cooperative and individual group on learning outcomes. Method: A total of 63 junior Nursing students were recruited from C University in G city from May, 2012 to June, 2012. Ten hours lab practicum for two weeks was provided for both two groups during the period of adult nursing practicum. Prior to blended practicum, e-learning was conducted. For cooperative group, two hours off line team learning with a tutor for eight weeks was provided, in other hands, for individual group, any off line team learning was not provided and self study on line was not evaluated by the tutor. Results: The result of ANCOVA showed that critical thinking and self directed learning were significantly improved in the individual group compared to the cooperative group (F=-18.15, p<.001; F=28.12, p<.001). In other hands, clinical competence was significantly higher in the cooperative group than in the individual group (F=16.61, p<.001). Conclusion: Through development of self-leaning facilitating online contents, the blended practicum combined e-learning could be effective in critical thinking, self-directed learning and clinical competence. Further studies about e-learning strategies of off-line learning are still needed.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권2호
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• pp.224-229
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• 2020

머신러닝 기법을 활용하여 LDPE (Low Density Polyethylene) 공정의 이상을 사전 감지하고, 설비의 수명을 예측할 수 있는 기술을 소개한다. 안전성과 생산성 극대화를 위해, 화학 공정의 예상치 못한 이상을 사전에 감지하고 예방하는 것은 매우 중요하다. LDPE 공정은 3,000 kg/㎠g 이상까지 승압되는 고압 공정이기 때문에, ESD (Emergency Shutdown)가 발생하면 예상치 못한 부동이 발생하고, 그에 따른 보수 기간 증가로 인한 생산성 손실이 발생한다. 고압 공정의 주요 변수들의 운전 데이터를 수집하고, 비지도학습 머신러닝 기술을 활용하여, ESD의 사전 감지 모형을 개발하였다. 4회의 ESD를 2.4일 전에 감지하는 결과를 얻을 수 있었다. 더불어, 물리적으로 의미 있는 핵심 변수들을 활용하면, 고압 설비의 수명을 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국교육논총
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• 제43권1호
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• pp.183-213
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• 2022

들뢰즈와 가타리가 제기하는 느리고, 경험적인 교육은 시간 속에서 반복되는 지속을 경험해야만 가능하다. 잠재성과 현실성의 짝으로 이루어진 이 세계의 주체성은 '기계'로 표현된다. '기계'의 주체성은 생성 자체이다. 클라우드 상 어디에나 존재하면서 무의식적으로 빅데이터를 수집하는 정보사회의 주체성 또한 정보사회 자체이다. 정보사회는 개인의 욕망을 주체성의 발현에 앞서 관리하는 사회로 기울 위험을 안고 있다. '기계'는 언표적 배치와 기계적 배치로 이루어져 있다. 배치론에 입각한 사회과학은 반복되는 패턴, 언어성과 물질성의 공존, 경계에 대한 주의, 총체적 전체에 대한 부정이라는 특징을 공유한다. 시간 속에서 집합적 패턴이 구조적으로 변형되어 가는 양상을 띠는 배치의 교육학은 들뢰즈와 가타리의 본래 문제의식인 느리고, 경험적인 교육에 부합한다. 또, '교육-기계'의 물질성과 언표성을 고찰하는 작업은 탈인간 시대의 새로운 학습론, 교육론 확립에 기여할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.31-46
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• 2023

본 연구는 액셀러레이터 보육 프로그램의 학습방식에 관하여 글로벌 지향 ICT 분야 액셀러레이터를 중심으로 스타트업에 제공하는 학습방식을 분류 및 확인하였다. 액셀러레이터 보육 프로그램 운영을 담당하는 액셀러레이터 실무자 8개 사의 인터뷰를 진행하고, 인터뷰 결과를 질적 분석하여 액셀러레이터가 보육 프로그램을 통해 스타트업에 제공하는 다양한 학습방식을 도출하여 시사점을 제공하였다. 학습방식을 확인 및 분류하기 위해 연구자가 다양한 선행문헌을 검토하여 사용이 적절하다고 판단한 경험축적, 관찰, 실험, 시행착오, 임기응변의 학습방식을 질적 분석의 a priori code로 활용하였고, 인터뷰 결과는 주제분석을 통해 분석하였다. 연구결과 액셀러레이터의 보육 프로그램이 스타트업에 제공하는 학습방식은 경험축적, 관찰, 시행착오, 실험, 임기응변 등 5개의 범주 별 각 2개, 총 10개의 하위범주를 도출하여 확인하였다. 본 연구는 액셀러레이터의 주요 기능인 보육 프로그램에 관한 연구가 부족한 상황에서 학습에 대한 관점에서 액셀러레이터의 보육 프로그램이 보육 스타트업에 어떤 학습방식을 제공하고 있는지에 대한 결과를 도출하였다. 이는 학문적 및 실무적으로 액셀러레이터의 보육 프로그램이 스타트업에 제공하는 학습방식에 대한 이해도를 높이고, 조직학습에 대한 관점에서 액셀러레이터의 보육 프로그램이 보육 스타트업에 어떤 학습방식을 제공하고 있는지에 대한 관점을 확대했다는 점에서 의의가 있다. 액셀러레이터는 보육 스타트업에 충분한 학 습방식을 제공할 수 있는 보육 프로그램 개선에 활용할 수 있으며, 보육 프로그램 참여를 고민하는 스타트업이라면 보육 프로그램 참여를 결정하는 데도 도움이 될 수 있다.