• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.1059-1065
• /
• 2014

풍력발전시스템은 정격풍속미만에서는 토크를 제어하여 바람의 에너지를 최대로 하고 정격풍속이상에서는 피치를 제어하여 발전량을 정격으로 유지한다. 본 논문에서는 풍력발전시스템의 피치제어를 신경망을 이용하여 제어하는 방안을 제시한다. 피치제어의 목적은 정격풍속 이상에서 발전기의 회전속도를 일정하게 제어하여, 결과적으로 발전기의 출력을 정격전력으로 유지한다. 이 논문에서는 신경망 피치제어기의 성능을 향상시키기 위하여 발전기의 정격회전속도와 현재 회전속도 차이를 풍속과 함께 신경망의 입력으로 사용하는 방법을 제안하였다. 신경망의 훈련 알고리즘은 오류역전파(error back-propagation) 방법이 사용되었고, Matlab/Simulink를 사용하여 제어가 원활하게 되는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.2587-2593
• /
• 2014

세라믹 사출공정(CIM)은 산업 분야 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있는 공정 중 하나로, 점차 의료용 전자기기의 부품 등으로 확대 적용되고 있다. 본 연구에서는 FEM 해석을 통해 CIM의 공정변수가 제품의 품질에 미치는 영향을 분석했다. 단순평판 형상의 해석결과를 기초로 구멍이 있는 형상, 모서리부가 둥근 형상 및 측벽 구조가 있는 형상 등과 비교 분석했다. 구멍이 있는 형상의 경우, 구멍 주변에 밀도분포가 고르지 못하며 용접선(weld-line)과 같은 결함이 발생할 수 있음을 예측할 수 있었다. 반면 제품의 모서리부 반경이 크면 성형성 및 유동성이 좋아지는 것을 확인했다. 따라서 CIM 공정변수 뿐만 아니라 제품의 형상변수도 고려해야 한다. 해석결과 온도, 초기분율, 속도 등의 공정변수는 제품의 품질 향상을 위한 중요한 설계 변수가 될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국응급구조학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.7-17
• /
• 2015

Purpose: This study aimed to compare the effects of rescue ventilation maneuvers on the quality of two-rescuer cardiopulmonary resuscitation (CPR). Methods: We implemented mouth to mouth (MMV), mouth to pocket mask (MPV) and bag-valve mask ventilation (BMV) maneuvers. Each team of two-nurses was randomized to perform three consecutive sessions of two-rescuer CPR by using three artificial ventilation maneuvers. Results: The subjects were 26 teams of nurses (female: 96.2%, male: 3.8%, age: 26.6 years). Failed ventilation was more frequent in BMV ($2.23{\pm}2.21$, p <.001) than MMV ($0.31{\pm}0.74$) and MPV ($0.38{\pm}0.64$). BMV had more compressions per minute ($93.7{\pm}5.7$) than MMV ($87.0{\pm}7.2$, p = .001) and shorter total compression pause time ($46.1{\pm}5.8sec$) and compression pause fraction ($23.3{\pm}2.2%$) than MMV ($54.8{\pm}10.3sec$, p = .001, $25.5{\pm}3.5%$, p = .001, respectively) and MPV ($53.1{\pm}7.1sec$, p =. 006 and $25.8{\pm}2.6%$, p = .006, respectively). Conclusion: In our simulation study, BMV reduced the compression pause time and increased the number of compressions per minute, thus indicating CPR provided to patients was effective. However, considering the high rate of ventilation failure, we recommend periodic training.

• 의학교육논단
• /
• 제19권1호
• /
• pp.18-24
• /
• 2017

This study examined the perception and readiness of nursing educators regarding interprofessional education (IPE), and discussed the validity and application of IPE in nursing. From December 2016 to January 2017, 239 nursing professors and nurses completed a structured questionnaire consisting of general characteristics, the Interdisciplinary Education Perception Scale, the Readiness for Interprofessional Learning Survey (RIPLS), and an IPE action plan. The collected data were analyzed by descriptive statistics and t-test using the IBM SPSS ver. 23.0 program (IBM Corp., Armonk, NY, USA). The analysis revealed that 91.6% of the participants had not experienced IPE, and only 11.7% knew about IPE. However, approximately 80.0% answered that IPE is necessary. The results of this study showed that the score of the perceived need for cooperation was higher in nurses than it was in professors, while the score on competency and autonomy was higher in professors than it was in nurses. With reference to the scores on the RIPLS, those of professors were high on the sub-scales of teamwork and collaboration, professional identity, and roles and responsibility. The results revealed that participants considered the upper-grade undergraduate years as the ideal time for imparting IPE, and it was deemed suitable to include communication, simulation, and clinical practice in IPE. Doctors, pharmacists, and physiotherapists were thought to require cooperation for IPE the most. Despite the presence of several barriers to IPE, the participants thought that IPE can achieve learning outcomes such as interprofessional communication and cooperation, conflict resolution, and teamwork. It is necessary to cooperate with professionals in the complex clinical environment as professional areas are specialized and subdivided. Therefore, it is necessary to examine the application of IPE in undergraduate education and in on-the-job training.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
• /
• pp.16-21
• /
• 2008

Aero-engine, as one kind of rotating machinery with complex structure and high rotating speed, has complicated vibration faults. Therefore, condition monitoring and fault diagnosis system is very important for airplane security. In this paper, a vibration data acquisition and intelligent fault diagnosis system is introduced. First, the vibration data acquisition part is described in detail. This part consists of hardware acquisition modules and software analysis modules which can realize real-time data acquisition and analysis, off-line data analysis, trend analysis, fault simulation and graphical result display. The acquisition vibration data are prepared for the following intelligent fault diagnosis. Secondly, two advanced artificial intelligent(AI) methods, mapping-based and rule-based, are discussed. One is artificial neural network(ANN) which is an ideal tool for aero-engine fault diagnosis and has strong ability to learn complex nonlinear functions. The other is data mining, another AI method, has advantages of discovering knowledge from massive data and automatically extracting diagnostic rules. Thirdly, lots of historical data are used for training the ANN and extracting rules by data mining. Then, real-time data are input into the trained ANN for mapping-based fault diagnosis. At the same time, extracted rules are revised by expert experience and used for rule-based fault diagnosis. From the results of the experiments, the conclusion is obvious that both the two AI methods are effective on aero-engine vibration fault diagnosis, while each of them has its individual quality. The whole system can be developed in local vibration monitoring and real-time fault diagnosis for aero-engine.

• 공학교육연구
• /
• 제24권5호
• /
• pp.38-45
• /
• 2021

The CanSat was designed as an educational satellite simulation program that implements the overall system of the satellite such as the command processing unit, the communication unit, and the power unit in a structure of the size of a can. In particular, the training effect is very excellent because the trainee can learn a process similar to the actual satellite development process by designing, manufacturing, testing, and launching. Republic of Korea Air Force Academy has been using the CanSat production kit used by the domestic can satellite contest experience department for education, but since it was produced based on PCB, it was impossible to show creativity and operation was restricted even with small mistakes. In this paper, we analyze the existing CanSat kit and propose a new educational CanSat kit that can be used in creative engineering design and practice subjects that will be reorganized into a regular course from 2021, and a lesson plan. In conclusion, by using the proposed CanSat kit for lectures, it is possible to achieve educational purposes and effects, improve lecture satisfaction, and provide stable instruction.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제43권4호
• /
• pp.237-242
• /
• 2019

해기사의 행동오류는 충돌사고의 주요한 원인 중 하나이고, 교육과 훈련을 통하여 보정이 가능한 것으로 알려져 있다. 이러한 행동오류의 보정을 위해서는 행동오류가 발생되는 구조의 식별이 필요하다. 이를 위하여, 충돌조우상황에 대한 선박조종 시뮬레이션을 통해서 행동관측 데이터를 획득하고, 행동관측에는 Reason이 제안한 9-상태 행동오류 분류 프레임을 이용하였으며, 실험에는 50명의 대학생들이 참가하였다. 행동분석에는 충돌회피의 성공과 실패로 구분한 행동 모델을 이용하였는데, 이 모델은 9-상태의 Left-to-Right 구조를 갖는 은닉 마르코프 모델링 기법을 이용하여 개발하였다. 실험결과, 충돌회피의 성공과 실패에 대한 행동들 사이의 차이가 명확하게 식별되었고, 충돌예방에 필요한 9-상태 행동들 사이의 연계관계가 도출되었다.

• Journal of Trauma and Injury
• /
• 제32권1호
• /
• pp.8-16
• /
• 2019

Purpose: The Essential Surgical Procedures in Trauma (ESPIT) course was developed as a model to teach necessary surgical procedures to trauma physicians. Its goals are to improve knowledge, self-confidence, and technical competence. Methods: The ESPIT course consisted of five lectures and a porcine lab operative experience. The ESPIT course has been run seven times between February 2014 and April 2016. ESPIT participants completed a questionnaire to assess self-efficacy regarding essential surgical procedures in trauma before and immediately after taking the ESPIT course. Sixty-three participants who completed both pre- and post-course questionnaires on self-efficacy were enrolled in this study. Results: The overall post-ESPIT mean self-efficacy score was higher than the pre-ESPIT mean self-efficacy score ($8.3{\pm}1.30$ and $4.5{\pm}2.13$, respectively) (p<0.001). Self-efficacy was significantly improved after the ESPIT course in general surgeons (p<0.001), thoracic and cardiovascular surgeons (p<0.001), emergency medicine doctors, and others (neurosurgeons, orthopedic surgeons) (p<0.001). The differences in self-efficacy score according to career stage (<1 year, 1-3 years, 3-5 years, and >5 years) were also statistically significant (p<0.001). Conclusions: The data of the ESPIT participants indicated that they felt that the ESPIT course improved their self-efficacy with regard to essential surgical procedures in trauma. The ESPIT course may be an effective strategy for teaching surgical procedures, thus promoting better management of traumatic injuries.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제24권7호
• /
• pp.863-869
• /
• 2018

최근 해상 교통 환경의 변화로 인해 해군함정 사고가 지속적으로 발생하고 있으며, 특히 2017년 미 해군 구축함 사고로 인해 심각한 인명피해가 발생하였다. 이에 본 연구에서는 해군 교육 자료, 해군함정 사고 재결서, 미구축함 사고 분석 보고서의 해군함정 사고사례를 이용해 해군함정 사고를 분석하고 시나리오를 구축하였다. 이를 위해 조사한 자료를 중심으로 함정 사고 현황을 파악하고 사고사례를 분석하였다. 사고재현 절차에 따라 사고사례 17건을 재현하고 해군함정 사고 시나리오를 구축하였다. 해군함정 사고 17건의 CPA, TCPA 및 PARK 모델 위험도 분석 결과, 충돌위험은 평균적으로 사고발생 5~6분 전을 기준으로 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 해군 사례 교육 및 시뮬레이션 교육의 시나리오 기초자료로 제공하여 해양사고 예방에 기여하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.326-332
• /
• 2019

최근 딥러닝 기술이 큰 관심을 받으며 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 다양한 무선통신기술에 딥러닝을 접목하여 기존 통신시스템의 한계를 뛰어넘으려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 무선통신 시스템 송신전력 조절방안의 성능검증을 수행하였다. 딥러닝 기반 송신전력 조절방안에서는 수학적 최적화 문제를 직접 풀어서 최적의 전력을 결정하는 기존 방식과 달리 심층신경망 구조를 학습시켜서 채널에 따라 최적의 송신전력을 찾는 General solver를 도출하여 이를 이용한다. 특히 시스템의 주파수 효율을 심층신경망 학습의 손실함수로 사용함으로써 라벨없이 학습을 가능케 한다. 본 논문에서는 Tensorflow 기반 성능분석을 통해 딥러닝 기반 송신전력 조절방안과 최적방안의 성능이 일치함을 보였고, 또한 제안 방안이 기존의 방식에 비해서 1/200의 계산복잡도로 송신전력을 찾을 수 있음을 보임으로써 실제 무선통신시스템에서의 적용가능성을 검증하였다.