• 대한간호학회지
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• 제30권4호
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• pp.1035-1044
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• 2000

The purpose of this study was to develop and evaluate an internet based program for nursing informatics. The course subject, Nursing Informatics, was made by a computerized instructional module using the internet. The program was developed after taking into consideration the level of competence and knowledge in the subjects. It was based on 10 steps of the CAI module developed by Alessi and Trollip. The subjects consisted of 76 junior nursing students taking a Nursing Informatics course. Two sets of questionnaires were used for this study. First, a questionnaire was administered to 76 students to collect general information on their experience while using computers and the internet. Secondly, another questionnaire was administrated to 76 students after they took the course. They were asked to evaluate the program in terms of easiness of use, precision of contents, freshness of contents, motivation in learning, effectiveness of learning, enhancement of communication, precision of screen, and interest in the contents. IDs and passwords were given to the students. The students were asked to write their IDs and passwords when they connected to Nursing Informatics (http://hallym.ac.kr/~yhyom/ inform.html). They were led the menu page which was categorized into 8 icons (i. e., syllabus, lecture notes, quick test, Q & A board, assignment, on-line test, related web sites and mailing lists) after confirming their IDs and passwords. The students' responses were very positive. This program was a very useful in increasing the effectiveness of learning and motivation in the students. Suggest to be use for other nursing courses.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제44권5호
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• pp.425-434
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• 2006

석유화학공업으로 대표되는 공정산업의 연속공정들은 지난 20여 년간 모델예측제어를 중심으로 고급제어(APC)기법들이 도입되며 운전성 및 생산성 향상에 많은 진보를 이루었다. 이에 반하여 중합반응기를 비롯한 각종 회분공정에는 APC 기법의 도입이 아직 활발히 이루어지지 않고 있다. 이것은 회분공정의 독특한 문제점을 극복하며 원하는 성능을 보장할 수 있는 방법론이 제시되지 못한 데에 가장 큰 이유가 있다고 할 수 있다. 그러나 최근 이러한 문제점들을 극복할 수 있는 APC 기법들이 반복학습제어(ILC)에 근거하여 개발되며 회분공정 APC 환경에 큰 변화가 일어나고 있다. 본 논문에서는 이들 기법들이 다양한 실제 공정에 활발하게 적용되어 운전을 개선할 수 있기를 기대하며, ILC를 기반으로 한 최근의 회분공정 APC 연구동향을 이론과 실례를 통해 소개한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.85-93
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• 2003

본 연구에서는 기존의 웹기반 학습시스템이 가지는 학습자의 동기유발이 미흡한 측면과 대규모 학습자의 동시 접속시 병목현상 및 제한된 상호작용에 따른 학습자의 동기 저하와 같은 문제점들을 해결하기 위해 전자우편을 활용한 문항 기반 수준별 학습 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 학습자는 수준에 따라 필요한 문항을 전자우편을 통해서 제공받고 제공된 문항을 풀고 이에 대한 결과 및 도움을 학인하는 과정을 통하여 학습에 대한 동기 및 흥미를 자연스럽게 부여받을 수 있다. 둘째, 교수자는 웹상에서 별도의 도구없이 손쉽게 문항을 제작함으로써 문항은행 데이터베이스를 효과적으로 구축하고 학습자가 전자우편을 통하여 수행한 학습 결과를 자동으로 확인하여 학습자의 학습 상태를 효과적으로 관리할 수 있다. 마지막으로 교수자와 학습자가 간편한 방법으로 의사소통을 할 수 있는 대화방 메커니즘을 구축함으로써 학습 시스템의 상호작용성과 질의 및 응답의 용이성을 극대화하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.71-81
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• 2021

This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.13-18
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• 2022

본 논문에서는 학습에 참여하는 각 디바이스의 모델들로부터 성능검증에 따라 가중치를 두어 글로벌 모델을 업데이트하는 VW-FedAVG(Validation based Weighted FedAVG)를 두 가지 방식으로 제안 한다. 첫 번째 방식은 서버 검증(Server side Validation) 구조로 글로벌 모델을 업데이트 하기 전에 각 로컬 클라이언트 모델을 하나의 전체 검증 데이터셋을 통해 검증하도록 설계 했다. 두 번째는 클라이언트 검증(Client side Validation) 구조로 검증 데이터셋을 각 클라이언트에 고르게 분배하여 검증을 한 후 글로벌 모델을 업데이트 하는 방식으로 설계 했다. 전체 실험에 적용한 데이터셋은 MNIST, CIFAR-10으로 이미지 분류에 대해 IID, Non-IID 분포에서 기존 연구 대비 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.1-17
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• 2003

이 논문은 수학적인 재능을 가진 농어촌 수학영재지도를 위하여 농어촌 지역에 위치한 과학영재교육원(지역교육청 주관)에서 수학하는 중학교 2학년 학생을 대상으로 창조적인 수학문제 해결력을 증진시키는 방법을 연구한다. 특히 수학영재교육에서 수학 창의적 문제해결력을 증진시키기 위한 탐색방안을 연구하여 탐구학습에 적용하는 수업모형과 학습지도안을 개발하고 개발된 탐구학습지도안을 탐구학습모형에 적용하여 지적능력(IQ)에 따른 수업 형태의 선호도 반응, 지적능력과 수학창의력 능력과의 관계, 탐구학습과 수학 창의적 문제해결 능력과의 관계를 비교분석하여 수학영재교육에 있어서 수학 창의적 문제해결에 알맞는 교수·학습 모형과 학습내용을 탐색하여 보편화된 교재이외의 다양한 수학학습탐구주제를 가지고 학생들의 참여를 이끌어 내어 토론식 수업을 전개하는 것이 바람직한 수업모델이 될 수 있을 것이라는 결론을 얻었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.399-408
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• 2002

다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.537-540
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• 2018

본 논문은 Jetson_TX2(임베디드 보드)의 ROS(Robot Operating System)기반으로 맵 지도를 작성하고, SLAM 및 DQN(Deep Q-Network)을 이용한 목적지까지의 이동명령(목표 선속도, 목표 각속도)을 자이로센서로 측정한 현재 각속도를 이용하여 Cortex-M3의 기반의 MCU(Micro Controllor Unit)에 하달하여 엔코더(encoder) 모터에서 측정한 현재 선속도와 자이로센서에서 측정한 각속도 값을 이용하여 PID제어를 통한 실내 자율주행 서비스 로봇.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제46권4호
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• pp.423-443
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• 2007

Based on the framework of Huffered-Ackles, Fuson and Sherin(2004), data were analyzed in terms of 3 components: explaining(E), questioning(Q) and justifying(J) of students' mathematical concepts and problem solving in a math classroom. The students used varied presentations to explain and justify their mathematical concepts and ideas. They corrected their mathematical errors or misconceptions through discourses. In addition, they constructed and clarified their concepts and thinking while they were interacted. We were able to recognize there was a special feature in discourses that encouraged the students to construct and develop their mathematical concepts. As they participated in math class and received feedback on their learning, the whole class worked cooperatively in a positive way. Their discourse was improved from the level of the actual development to the level of the potential development and the pattern of interaction moved from ERE(Elicitaion-Response-Elaboration to PD(Proposition Discussion).

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.294-302
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• 2007

멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한RBFN기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서는 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 RBFN 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적이 절대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐 게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 RBFN 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.