• Computers and Concrete
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• 제33권3호
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• pp.285-299
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• 2024

Recently, many engineering computations have realized their digital transformation to Machine Learning (ML)-based systems. Predicting the behavior of a structure, which is mainly computed with structural analysis software, is an essential step before construction for efficient structural analysis. Especially in the seismic-based design procedure of the structures, predicting the lateral load capacity of reinforced concrete (RC) columns is a vital factor. In this study, a novel ML-based model is proposed to predict the maximum lateral load capacity of RC columns under varying axial loads or cyclic loadings. The proposed model is generated with a Deep Neural Network (DNN) and compared with traditional ML techniques as well as a popular commercial structural analysis software. In the design and test phases of the proposed model, 319 columns with rectangular and square cross-sections are incorporated. In this study, 33 parameters are used to predict the maximum lateral load capacity of each RC column. While some traditional ML techniques perform better prediction than the compared commercial software, the proposed DNN model provides the best prediction results within the analysis. The experimental results reveal the fact that the performance of the proposed DNN model can definitely be used for other engineering purposes as well.

• 대한안전경영과학회지
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• 제12권3호
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• pp.271-281
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• 2010

In an industrial Era, OJT(On-the-Job Training) has been accepted as the field learning. But in a breaking up era, traditional field training needs to change and make an evolutionary model. Also, we need to make evolutionary model for various changing ways and means and need means to maximize the transformation of learning by operating learning organization. In knowledge based society, as people work and learn new knowledge in order to pass the experience knowledge and capabilities, they are not the traditional relationship between trainer and trainee but maximize work and learning, development and performance through several different ways. So, the study about new learning model is needed because the learning is creating the value and makes low cost and high efficiency about the elements of cost and time. We study the evolutionary model, OJF(On-the-Job Facilitating) - new learning methodology - through operating learning organization in S Electronics and its application practices.

• 한국철학논집
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• 제32호
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• pp.215-249
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• 2011

본고는 서양 근대 문명 수용 초기(1890~1910)에 발생한 신구 관념의 대립과 충돌을 중심으로 전통 지식 체계의 변용을 역사의미론적으로 탐색함으로써 한국의 근대를 성찰하는 데 목적이 있다. 한국에서 신구 관념을 놓고 벌어진 주체 간의 투쟁은 전통개신론자들과 문명개화론자들의 주장에서 첨예하게 드러났다. 서양의 충격에서 비롯된 신구 관념의 대립과 충돌은 우주 자연으로부터 사회 정치체제, 학술?문화 등 모든 부문에서 인식의 전환을 요구하였지만, 전통 지식 체계를 이해하는 시각에는 다소 차이가 있었다. 신구 관념에 따른 전통 지식 체계의 구축과 변용과정에서 문명개화론자들에게 '구(舊)'는 단순히 과거의 '지나간', '오래된' 것이 아니라 파괴하고 제거하지 않으면 새로운 문명 건설을 방해하는 장애물이었다. 그러나 전통개신론자들에게 '구(舊)'는 '온고지신(溫故知新)'의 이념 속에서 다시 '신(新)'으로 거듭날 수 있는 가능성을 내함하고 있는 '개신(改新)'의 대상이었다. 박은식의 "유교구신론(儒敎求新論)"이나 한용운의 "조선불교유신론(朝鮮佛敎維新論)"은 전통 지식 체계를 '신학(新學)'으로 재편하려한 대표적인 시도였다. 보편성과 객관성, 합리성을 추구하는 과학적 방법을 수용함으로써 전통 지식 체계는 근대적인 학문으로 변화할 수 있었다. 그러나 신학(新學)으로 변화하는 과정에서 성학(聖學)으로서의 위상은 탈각되었고, 신앙과 종교적 전통 또한 약화될 수밖에 없었다. 이러한 전통 지식 체계의 변용과 '구학의 신학화' 과정에서 신구 관념의 교차가 발생하였다. 여기서 특히 신구 관념의 교차를 가능하게 한 '실(實)(학(學))' 개념에 주목할 필요가 있다. 20세기 전후 발간된 다종의 근대 매체는 신구 관념의 다층적 전개 양상을 여실히 보여주는데, 전통 지식 체계가 신학(新學)으로 변용될 수 있었던 계기로서 '실학'이라는 개념적 준거틀이 작동하였음을 확인할 수 있다. 물론 이 시기 실학이 지칭하는 대상은 대체로 서양의 학문인 '신학(新學)'을 표상하고 심지어 등치되기도 했지만, 전통개신론자들은 문명개화론자들이 점유하였던 '실학' 개념과 그 의미를 재해석함으로써 전통 지식 체계를 신학으로 바꿀 수 있었다. 이들은 과학 기술에 압도되어 점차로 거세되어가던 전통적 가치를 '신학' 수용의 토대로 인식하고, '실학(實學)'을 개념을 준거로 하여 '신학(新學)'을 재전유(再專有)(re-appropriation)하였다. 일제의 강점이 구체화 되어 전통 지식 체계의 주체적 변용 시도는 일정한 한계에 직면할 수밖에 없었지만 '구학의 신학화'는 '동도서기(東道西器)' 논리가 지닌 모순과 문명개화론의 탈주체성을 넘어서는 것으로 평가할 수 있다. 도덕 원리와 경쟁 원리가 충돌하고 '진화'와 '진보'가 대세인 현실에 대응하려했던 '동도서기(東道西器)' 논리는 이미 분리될 수 없는 도(道)와 기(器)를 분리 가능한 것으로 상정해야만 성립되는 모순을 안고 있었고, 문명개화론은 서양을 내면화하여 자기 비하와 멸시로 주체의 균열을 야기하고 전통 지식 체계로부터 단절됐다는 비판에서 자유로울 수 없기 때문이다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권4호
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• pp.399-404
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• 2020

There are many attempts to apply AI technology to diagnose facilities or improve the work efficiency of the power industry. The emergence of new machine learning technologies, such as deep learning, is accelerating the digital transformation of the power sector. The problem is that traditional power systems face security risks when adopting state-of-the-art AI systems. This adoption has convergence characteristics and reveals new cybersecurity threats and vulnerabilities to the power system. This paper deals with the security measures and implementations of the power system using machine learning. Through building a commercial facility operations forecasting system using machine learning technology utilizing power big data, this paper identifies and addresses security vulnerabilities that must compensated to protect customer information and power system safety. Furthermore, it provides security guidelines by generalizing security measures to be considered when applying AI.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.183-193
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• 2021

본 논문에서 저자는 교실 및 실험실 등에서 진행되던 전통적인 교육 방식이 온라인으로 바뀌게 됨으로 발생하는 문제점들을 찾아 분석하였다. 주요한 문제점으로 분석된 것들을 살펴보면, 첫째, 모든 환경과 시설이 인터넷으로 연결되지 못하였음을 포함하여, 다양한 기술적 문제가 있었다. 둘째, 갑작스럽게 온라인으로 전환되어 시행되는 가상 수업의 효과도 의심받을 수 있었다. 마지막으로, 새로운 환경에 직면하여, 새로운 교육 방법론에 빠른 속도로 적응해야 한다는 교사들의 스트레스가 문제였다. 저자는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방법으로 디지털 전환을 제안하였다. 저자는 디지털 변환이 가능하도록 하기 위한 교육 변화, 학습 양식 및 다양한 기술 도구, 그리고 다양한 과제에 대해 분석하였다. 먼저, 저자는 온라인으로 바뀌게 되는 교실 환경을 효율적으로 운영하기 위해 필요한 요소들을 조사하고 분석하여 제시하였다. 다음으로 저자는 학생들의 수업을 내실있고 효율적인 것으로 만들기 위해 필요한 요소 및 문제점들을 분석하였으며, 해결방법을 제안하였다. 마지막으로, 저자는 온라인 강의가 진행되면서 학습의 책임이 교사로부터 학생에게 과도하게 전가된다는 문제점을 지적하였으며, 이에 대한 해결 방법을 제안하였다. 이후 저자는 향후 연구를 제안하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.313-322
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• 2016

초등학생을 대상으로 샌드박스형 게임인 마인크래프트 에듀를 활용한 게임기반학습을 적용하여 창의적 문제해결력과 학습몰입도에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 기존의 전통적인 강의식 교수법보다 샌드박스형 게임을 활용한 게임기반학습을 적용했을 때 창의적 문제해결력과 학습몰입도에서 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 창의적 문제해결력은 모든 하위요소에서 유의미한 차이가 나타났으며 학습몰입도는 통제감, 시간 감각의 왜곡을 제외한 하위요소에서 유의미한 차이가 나타났다.

• 대한화학회지
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• 제59권2호
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• pp.156-163
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• 2015

In Malaysia, the students' poor performance in mathematics and sciences needs immediate attention and remedies. In order to tackle this problem, an active learning environment that encourages students' question-asking capability must be molded. Transformation from traditional teacher-based approach to active-learning classroom is the key to develop question-asking capability. The classroom activity that the authors used in this study is based on the uncritical inference test to promote students' deeper thinking which encouraged students to verify facts that was previously learnt in classroom through group discussion activity. Three sets of uncritical inference test were developed and applied to Malaysian college course of basic organic chemistry. Students' answers to the impact of using uncritical inference test with a group discussion on learning and communication skills were positive.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.47-55
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• 2023

The automotive industry is undergoing a paradigm shift due to the convergence of IT and rapid digital transformation. Various components, including embedded structures and systems with complex architectures that incorporate IC semiconductors, are being integrated and modularized. As a result, there has been a significant increase in vehicle defects, raising expectations for the quality of automotive parts. As more and more data is being accumulated, there is an active effort to go beyond traditional reliability analysis methods and apply machine learning models based on the accumulated big data. However, there are still not many cases where machine learning is used in product development to identify factors of defects in performance and durability of products and incorporate feedback into the design to improve product quality. In this paper, we applied a prediction algorithm to the defects of automotive door devices equipped with automatic responsive sensors, which are commonly installed in recent electric and hydrogen vehicles. To do so, we selected test items, built a measurement emulation system for data acquisition, and conducted comparative evaluations by applying different machine learning algorithms to the measured data. The results in terms of R² score were as follows: Ordinary multiple regression 0.96, Ridge regression 0.95, Lasso regression 0.89, Elastic regression 0.91.

• 4차산업연구
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• 제4권1호
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• pp.1-9
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• 2024

Purpose: Education is the part of a fundamental human right across the world. In recent years, the trend of virtual education has increased tremendously. The paper aims to find the impact of adoption, accessibility, interactions, knowledge, and satisfaction on the success of transformation towards virtual education. Research design, data and methodology: Primary data has been gathered through the use of responses from students taking admission in virtual higher education to standardized questionnaires. Of the 250, only 122 were considered complete and have been used in further studies. Convinced random sampling method has been used. The results were evaluated using the Likert Five-Point Scale. For applying these statistical tools software SmartPLS and SPSS 19 have been used. The fitness of the model has been re-checked through an Artificial Neural Network (ANN). Result: Results derived that adoption, accessibility, and interactions have a significant impact on knowledge, knowledge influences satisfaction level and satisfaction have a meaningful impact on the success of transformation towards virtual education. Conclusion: It can be concluded that virtual education has the potential to change the future of the education system and its potential in India. The highest importance is due to satisfaction (100%), adoption (98.7%), knowledge (91.4%), accessibility (62%), and interaction (29.2%).

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.179-183
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• 2020

The online education platform market is developing rapidly after the coronavirus infection-19 pandemic. As school classes at various levels are converted to non-face-to-face classes, interest in non-face-to-face online education is increasing more than ever. However, the majority of online platforms currently used are limited to the fragmentary functions of simply delivering images, voice and messages, and there are limitations to online hands-on training. Indeed, digital transformation is a traditional business method for increasing coding education and a corporate approach to service operation innovation strategy computing thinking power and platform model. There are many ways to evaluate a computer programmer's ability. Generally, piecemeal evaluation methods are used to evaluate results in time through coding tests. In this study, the purpose of this study is to propose a comprehensive evaluation of not only the results of writing, but also the execution process of the results, etc., and to evaluate the programmer's propensity habits based on the programmer's coding experience to evaluate the programmer's ability and productivity.