본 연구는 보육교사에 대한 유아교사들의 인식유형을 심층적으로 알아봄으로써 기존 조사연구에서 드러나지 않았던 유아교사의 구체적이고 주관적인 의견을 바탕으로 바람직한 보육교사상을 정립하고 교사교육의 방향을 설정하기 위한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 유아교사들이 인식하고 있는 보육교사의 이미지 유형 및 유형별 특성을 알아보기 위하여 Q-방법론을 사용하였다. 선행연구결과에서 나타난 보육교사의 이미지를 바탕으로 총 310개의 Q-모집단을 구성하였으며, 빈도가 높은 순서대로 48개의 Q-표본을 선정하였다. 유치원 교사 20명, 보육교사 20명을 대상으로 보육교사에 대해 인식하고 있는 이미지를 9단계로 Q-분류하도록 하고, 그 자료를 PASW 18.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과 유아교사들의 보육교사에 대한 이미지는 4개의 유형으로 분류되었으며, 각 유형을 '실천적-교수활동적 교사형', '부정적-체제비판형 교사형', '긍정적-인성적 교사형', '중립 적-정서적 교사형'으로 명명하여 제시하였다.
본 논문에서는 센서 투명성을 지원하는 센서노드 운영체제에서 MCU가 슬립모드일 때 센서의 전원도 같이 차단할 수 있는 전력관리 기법을 제안한다. 전원 차단이 가능한 센서인지를 구별하기 위해 센서의 종류를 이벤트 센서와 폴링 센서로 구분하고 이들을 지원하기 위한 스케쥴러를 설계하였다. 성능 분석을 위해 기존 센서네트워크 운영 체제인 Nano-Q+에서 센서에 대한 표준 인터페이스를 지원하는 센서 투명성 기능을 구현하고, MCU와 함께 센서를 자동으로 슬립모드로 바꿀 수 있는 전력 관리자를 설계, 구현하여 성능을 분석하였다.
다중경로 시스템은 유선망, LTE망, 위성망 등 다양한 망을 동시에 활용하여 데이터를 전송하는 시스템으로, 통신망의 전송속도, 신뢰도, 보안성 등을 높이기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 이 시스템에서 각 망의 지연시간을 보상으로 하는 강화학습 기반 경로 선택 방안을 제안하고자 한다. 기존의 강화학습 모델과는 다르게, deep Q 학습을 이용하여 망의 변화하는 환경에 즉각적으로 대응하도록 알고리즘을 설계하였다. 네트워크 환경에서는 보상 정보를 일정 지연시간이 지나야 얻을 수 있으므로 이를 보정하는 방안 또한 함께 제안하였다. 성능을 평가하기 위해, 분산 데이터베이스와 텐서플로우 모듈 등을 포함한 테스트베드 학습 서버를 개발하였다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리즘이 RTT 감소 측면에서 최저 지연시간을 선택하는 방안보다 20% 가량 좋은 성능을 가지는 것을 확인하였다.
기존의 ISDN내에서 다자간 접속을 유지하고, 사용자의 요구에 따라 서비스를 제어할 수 있는 기능을 부여하여 다자간 회의형 서비스를 제공할 수 있도록 본 논문 제 1부에서 제안한 서비스노드의 기능 제공을 위해 요구되어지는 접속 제어 및 서비스 제어절차와 메시지에 대핵 정의하였다. 서비스노드에 필요한 접속 제어절차는 기존의 ISDN 가입자 및 국간 공통선 신호 방식 관련 CCITT권고안인 Q.931과 Q.764를 기본으로 다자간 접속을 위한 접속 제어 절차를 부가 하였으며, 요구되는 서비스 제어 기능에 EK라 별도의 서비스 제어 절차를 설정하였다. 이를 위해 필요한 제어 메시지는 Q.931과 Q.763의 메시지 포맷내에서 가입자간 신호를 위해 제공되어지는 영역을 활용하여 구성하였으며, EK라서 기존의 신호 체계에 영향을 미치지 않도록 하였다. 또한 서비스노드와 연동학겨 다자간 접속 서비스를 제공할 수 있는 단말기 구현을 위해 필요한 기능과 구조에 대한 요구사항을 도출하였다.
Closed kinematic chain exercises such as squatting have been widely indicated for knee rehabilitation in patients with patellofemoral disorders such as osteoarthritis and patellofemoral pain. Patellofemoral disorders are thought to be associated with abnormal patellar kinematics. In addition, the Q-angle may be undervalued in patients with patellofemoral pain and a laterally displaced patella. The purpose of this study was to assess patellar kinematics and the Q-angle during double-leg semi-squat and wall-slide semi-squat exercises. In this study, 28 asymptomatic subjects(16 male, 12 female) were assessed. Patellar tilt, patellar spin, and Q-angle were recorded using a motion analysis system during double-leg semi-squat and wall-slide semi-squat exercises. The Q-angle and patellar tilt were significantly increased, whereas patellar spin was significantly decreased, at $45^{\circ}$ of knee flexion compared with $0^{\circ}$. No differences were observed for the Q-angle, patellar tilt, and patellar spin during double-leg semi-squat and wall-slide semi-squat exercises. However, a significant interaction was observed between squat type and knee angle for patellar spin. We found that the patella is laterally tilted during semi-squat exercises and that there was no difference in patellar tracking between knee flexion during double-leg semi-squat and wall-slide semi-squat exercises.
The purpose of this study is to analyze the direct relationship between doctors and number of patients to be treated by applying many kinds of I E's techniques. Generally, doctors in this research work both at OPD & IPD. Under the hospital manegement system that they are applying in, doctor's daily working schedules are instable because the numbers of OPD patients very daily. Therefore, the amount of time they spend for inward Patients are variable too. So the numbers of Patients have great influence to the whole hospital system management. In the first place, the author researched and analyzed a QC of administrative system. Tn the second place, the author carried out Work Sampling with a view for understanding quantity of a doctor's operation. The author suppose this research and analysis is one approach for improving systematic lay-out planning at outpatient waiting room where has many problems to be solved and suggest several process for improvement.
The management of power factor(PF) in the distribution line is treated according to the measurement a month about the feeder unit at the substation. In Korea, we have not researched into power factor in distribution system due to it's less weight. The reactive power in advanced countries is controlled automatically by the compensative condenser switch on/off under the monitoring. This paper first presents the optimal condenser position and proper capacity by lagrangue factor ${\lambda}_{Q}$ which is the line loss index about reactive power unit. Therefore, the largest ${\lambda}_{Q}$ node is the condenser injection point and we find out the best condenser capacity when the line loss is saturated by the moderation of condenser volume. By this method, we suggest 0.6% uprising PF by injection of 15 kVA condenser. Additionally, PF is analysed into 5 areas; large city, middle city, small city, farm village, fishing village by the use of Power Platform which is classified the same concept of the low load management in KEPCO. Two feeders of each area are selected by the worst results of PF in specified areas.
In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.
로봇 축구 시뮬레이션 게임은 하나의 동적 다중 에이전트 환경이다. 본 논문에서는 그러한 환경 하에서 각 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 새로운 강화학습 방법을 제안한다. 강화학습은 한 에이전트가 환경으로부터 받는 간접적 지연 보상을 기초로 누적 보상값을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기계학습 방법이다. 따라서 강화학습은 입력-출력 쌍들이 훈련 예로 직접 제공되지 않는 다는 점에서 교사학습과 크게 다르다. 더욱이 Q-학습과 같은 비-모델 기반의 강화학습 알고리즘들은 주변 환경에 대한 어떤 모델도 학습하거나 미리 정의하는 것을 요구하지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 알고리즘들은 에이전트가 모든 상태-행동 쌍들을 충분히 반복 경험할 수 있다면 최적의 행동전략에 수렴할 수 있다. 하지만 단순한 강화학습 방법들의 가장 큰 문제점은 너무 큰 상태 공간 때문에 보다 복잡한 환경들에 그대로 적용하기 어렵다는 것이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 모듈화 Q-학습방법(MQL)을 개선한 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습 방법(AMMQL)을 제안한다. 종래의 단순한 모듈화 Q-학습 방법에서는 각 학습 모듈들의 결과를 결합하는 방식이 매우 단순하고 고정적이었으나 AMMQL학습 방법에서는 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들에 서로 다른 가중치를 부여함으로써 보다 유연한 방식으로 각 모듈의 학습결과를 결합한다. 따라서 AMMQL 학습 방법은 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 동적인 환경변화에 보다 높은 적응성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 로봇 축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습 방법으로 AMMQL 학습 방법을 사용하였고 이를 기초로 Cogitoniks 축구 에이전트 시스템을 구현하였다.
This parer proposes application of quality costing system in quality improvement area. Cost of quality in quality improvement area provides a valuable of both providing the need for improvement and giving a starting point for project. WQCMS(Web-based Q-Cost Management System) have ability to collect and analyze quality data generated from various different departments in the inside or outside of the enterprise without any limitations, if end-users are able to access wide area network. It provides the capability to integrate quality information from database and to generate various easy analysis reports to management's needs using built-in analysis tool modules with real-time. Web-based quality cost management system to measure the performance of quality improvement activities in the business firms. This paper proposes standard model for quality cost process in quality improvement area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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