• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.115-126
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• 2021

본 연구의 목적은 디자인 실기 수업의 본질은 유지하면서 다양하고 유연한 학습 환경을 제공하기 위해 블렌디드 러닝 사례를 면밀하게 분석하고, 수업 단계별로 블렌디드 러닝을 지원하는 학습 환경과 학생들의 활용도 및 교육 경험을 파악하는 것이다. 이를 위해 실제 주택 및 실내디자인 CAD 교과목에서 블렌디드 러닝을 적용하여 수업의 운영 및 내용, 수업 평가 등을 분석하였다. 수업 평가를 위해 강의 평가, LMS 활동평가, 수업을 진행한 전후 설문을 통한 블렌디드 러닝에 대한 경험 및 만족도를 조사하였다. 평가 결과는 장소와 시간의 제한 없이 실시간 피드백 기회의 부여, 다양한 상호작용의 기회 제공, 문자에 의한 대화 등 학습자의 활용도가 기존의 전통적인 대면 수업보다 우수하였다는 점에서 블렌디드 러닝 방식을 적용하는 것이 더 적절함을 시사한다. 또한, 사전조사의 결과, 네트워크나 기타 문제로 인해 집중도가 떨어지고 소통 부분에서 불편함을 느꼈다는 의견을 해결하기 위한 방안으로 디자인 실기 수업에서 이론 및 강의 부분은 비대면으로, 개별 질의응답 및 피드백은 대면 및 비대면으로 진행하여 사후조사 결과에서는 집중도와 효율성을 높일 수 있었음을 알 수 있었다. 이는 디자인 실기 수업에서 온라인 환경을 적극 활용할 수 있는 가능성을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.482-491
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• 2009

본 연구는 유아기관에서 상용화되어 있는 지능형 로봇 iRobiQ에 탑재할 교사보조 콘텐츠 '우리반'을 기획하고 개발하는 것을 목적으로 하였다. 유아교육기관의 하루일과 중 iRobiQ가 교사보조로서 활용할 수 있는 기능을 추출하여 6개의 기능(출석, 활동, 갤러리, 배움터, 호명, 타이머)을 개발하였다. 유아가 매체를 다룰 때 수행하게 되는 주요 역할인 놀이자, 학습자, 사용자에 따라서 각각 오락적, 학습적, 도구적 요소를 충족시켜야 한다는 PLU 모델에 따라서 역할 모델에 따른 요소들을 기능에 반영하고자 하였다. 특히, 로봇은 정서적인 관계를 수행할 수 있기에 유아는 로봇을 친구(Companion)로서 접근할 수 있으며, 이에 따라서 또래 역할을 수행할 수 있는 정서적 요소들 또한 개발에 반영하였다. 유아기관에서 개발된 '우리반' 콘텐츠의 수용 양상을 살펴보기 위하여 4주간에 걸친 관찰을 수행한 결과, 교사와 유아 모두에게 긍정적인 반응을 얻었으며, 특히 유아의 경우에는 오락적, 정서적 요소에 더 많은 반응을 하였고, 로봇의 사용 방식이 점차 고정되는 교사와 달리 유아들은 끊임없이 새로운 요소를 탐색하였다. 개발 결과와 더불어서 향후 로봇 교사보조 콘텐츠를 개발할 때 고려해야 할 사항들을 논의한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7801-7811
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• 2015

간호 대학생은 임상실습기간동안 실무현장에서 다양한 학습을 하게 되며 특히 간호 리더자의 역할에 대한 중요성과 그 효과에 대해 인식하게 된다. 본 연구에서는 간호대학생이 실습 과정에서 경험한 효과적 실무환경을 위해 간호리더자의 역할에서 중요하게 작용하고 있는 부분이 무엇인지를 분석하여 그 유형을 분류하고자 한다. 이에 본 연구방법은 간호 대학생이 심층적으로 어떻게 인식하고 있는지를 파악하기 위해 Q방법을 적용하여 분석하였다. 연구 참여자는 간호대학생으로 실습 경험이 있는 자로 30명으로 구성하였고, Q표본은 간호리더자의 역할유형과 관련된 문헌, 임상실습을 경험한 학생과의 인터뷰를 통해 최종 표본을 36개의 진술문으로 구성 하였으며, QUANL PC프로그램으로 주요인을 분석하여 관련 유형을 분류하였다. 연구결과로 간호학생들이 인식하는 간호리더자의 역할유형은 4개의 유형으로 나타났으며, 제1유형은 "정의와 냉철함 유지형", 제2유형은 "동기부여를 위한 환경조성 형", 제3유형은 "인격존중 및 능력신장형", 제4유형은 "신뢰성을 통한 인간관계 중심형"으로 분류되었다. 본 연구 과정을 통해 간호학생이 실습과정에서 경험하는 실무현장의 효과적 환경을 위해 간호 리더자의 역할을 파악하여 추후 실무 환경을 위해 리더자의 역할의 중요성을 제안하고 이를 개선하는데 근거자료를 마련하고자 한다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.359-362
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• 2009

Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed a novel efficiency optimization control of SynRM considering iron loss using multi adaptive fuzzy learning controller(AFLC). The optimal current ratio between torque current and exciting current is analytically derived to drive SynRM at maximum efficiency. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization control is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. The control performance of the proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.

• Geomechanics and Engineering
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• 제28권4호
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• pp.359-374
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• 2022

Geology conditions are crucial in decision-making during the planning and design phase of a tunnel project. Estimation of the geology conditions of road tunnels is subject to significant uncertainties. In this work, the effectiveness of a novel regression method in estimating geological or geotechnical parameters of road tunnel projects was explored. This method, called Gaussian process regression (GPR), formulates the learning of the regressor within a Bayesian framework. The GPR model was trained with data of old tunnel projects. To verify its feasibility, the GPR technique was applied to a road tunnel to predict the state of three geological/geomechanical parameters of Rock Mass Rating (RMR), Rock Structure Rating (RSR) and Q-value. Finally, in order to validate the GPR approach, the forecasted results were compared to the field-observed results. From this comparison, it was concluded that, the GPR is presented very good predictions. The R-squared values between the predicted results of the GPR vs. field-observed results for the RMR, RSR and Q-value were obtained equal to 0.8581, 0.8148 and 0.8788, respectively.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.78-85
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• 2011

본 논문에서는 운전자의 특성, 도로상황, 경로 추천을 담당하는 에이전트와 같은 동적환경정보(DEI:Dynamic Environment Information)를 반영하여 실시간으로 운전자에게 경로를 추천할 수 있는 시스템을 위해 멀티에이전트에 관한 연구를 수행하였다. DEI는 n개의 멀티 에이전트이며 운전자에게 최적화된 경로를 제공할 수 있는 경로추천시스템에 활용되는 환경변수이다. DEI가 반영되는 경로추천 시스템은 멀티 에이전트 연구의 새로운 연구 분야라 할 수 있겠다. 이를 위하여 멀티에이전트 연구의 대표적 실험 환경인 먹이추적문제를 이용하여 새로운 해법을 찾고자 하였다. 본 논문에서는 기존의 먹이추적 실험은 현실성이 결여된 멀티에이전트 연구였기에 기존의 실험환경과 달리 현실세계와 비슷한 실험환경을 제안을 하며 새로운 전략인 Ant-Q 학습을 적용한 알고리즘과 기존의 방향벡터를 활용한 전략과의 비교를 통해 새로운 환경에서의 성능의 향상을 입증할 수 있었다.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.56-65
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• 2024

Cast austenitic stainless steels (CASS) and austenitic stainless steel weldments with a ferrite-austenite duplex structure are widely used in nuclear power plants, incorporating ferrite phase to enhance strength, stress relief, and corrosion resistance. Thermal aging at 290-325℃ can induce embrittlement, primarily due to spinodal decomposition and G-phase precipitation in the ferrite phase. This study evaluates the effects of thermal aging by collecting and analyzing various mechanical properties, such as Charpy impact energy, ferrite microhardness, and tensile strength, from various literature sources. Different model expressions, including hyperbolic tangent and phase transformation equations, are applied to calculate activation energy (Q) of room-temperature impact energies, and the results are compared. Additionally, predictive models for Q based on material composition are evaluated, and the potential of machine learning techniques for improving prediction accuracy is explored. The study also examines the use of ferrite microhardness and tensile strength in calculating Q and assessing thermal embrittlement. The findings provide insights for developing advanced prediction models for the thermal embrittlement behavior of CASS and the weldments of austenitic steels, contributing to the safety and reliability of nuclear power plant components.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4244-4274
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• 2021

The utilization of UAVs in various fields has led to the development of flying ad hoc network (FANET) technology. In a network environment with highly dynamic topology and frequent link changes, the traditional routing technology of FANET cannot satisfy the new communication demands. Traditional routing algorithm, based on geographic location, can "fall" into a routing hole. In view of this problem, we propose a geolocation routing protocol based on multi-agent reinforcement learning, which decreases the packet loss rate and routing cost of the routing protocol. The protocol views each node as an intelligent agent and evaluates the value of its neighbor nodes through the local information. In the value function, nodes consider information such as link quality, residual energy and queue length, which reduces the possibility of a routing hole. The protocol uses global rewards to enable individual nodes to collaborate in transmitting data. The performance of the protocol is experimentally analyzed for UAVs under extreme conditions such as topology changes and energy constraints. Simulation results show that our proposed QLGR-S protocol has advantages in performance parameters such as throughput, end-to-end delay, and energy consumption compared with the traditional GPSR protocol. QLGR-S provides more reliable connectivity for UAV networking technology, safeguards the communication requirements between UAVs, and further promotes the development of UAV technology.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권4호
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• pp.185-192
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• 2022

Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with normal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rectified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impairment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a meaningful biomarker to discriminate cognitive decline.