Journal of Construction Engineering and Project Management
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제7권3호
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pp.26-38
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2017
The architecture, engineering, and construction (AEC) industry is yet to formulate a holistic strategy to realign the evolving technological infrastructures with organisational ambitions and adaptive knowledge of the workforce. This study attempts to create an understanding of the underlying processes adopted by technology-enhanced construction organisations to disseminate and maintain knowledge within the workforce in order to keep pace with the evolving construction technologies. The study adopted expansive learning and adaptive expertise constructs to help better explain workplace learning support structures for organisational effectiveness in a turbulent situation. The two theories were tailored to empirically evaluate three case study construction organisations that have embarked on technology-enabled organisational changes. The study concluded on the creation of a facilitating workplace learning environment to enable the workforce to adapt into and resolve any inherent contradictions and cognitive ambiguities of the changing organisational conditions. This could ensure that novel and conflicting features of the emerging technologies can be adapted across the myriad multi-functional project activities in order to expand the frontiers of the technological capabilities to address the eminent issues confronting the AEC sector.
본 연구에서는 과학 수업에서의 적응적 실행에 대한 과학교사의 사례와 과학 교과에서의 적응적 실행의 특징에 대한 교사의 사례를 분석하였다. 이를 위하여 전국의 중고등학교 과학교사 128명이 제시한 적응적 실행의 사례 339개와 과학 교과의 특징적인 적응적 실행 사례 199개를 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학 교과의 적응적 실행의 가장 두드러진 특징은 실험과 관련된 적응적 실행이었다. 가장 많은 적응적 사례로 제시한 항목인 '추가적인 자료/활동의 제시'에서 학생들의 이해나 동기유발을 위해 시범실험을 추가하여 제시하는 것이나 두 번째로 많은 사례가 제시된 '실험기구 조작이나 탐구기능 제시'에서도 실험과 관련된 적응적 실행을 제시하였다. 또한 교사들이 응답한 과학 교과의 특징적인 적응적 실행에 대해서도 50%가 넘는 사례가 실험 지도와 관련된 내용이었다. 둘째, 수리력과 문해력 등 학습 상황에서 학생들이 겪는 어려움과 관련된 적응적 실행도 많이 제시되었는데, 과학 학습에서 도구로 사용되는 수학의 기본 능력과 관련된 사례와 한자어로 된 과학 용어의 이해와 관련된 사례가 많이 제시되었다. 셋째, '실험 지도' 이외에 '과학이론과 실세계의 연결', '과학 오개념 지도', '과학적 사고 함양', '융복합적 접근' 등을 위한 적응적 실행이 과학 교과의 특징적인 유형이었다. 넷째, 과학교사들이 제시한 적응적 실행의 사례는 학교급별로 전공별로 차이가 있어 적응적 실행과 관련된 추후 연구에서 학교급이나 전공을 고려할 필요가 있다. 다섯째, 사례수가 적은 적응적 실행 항목들은 대부분 거시적 측면에서 실행되는 적응적 실행으로 이와 연관된 전문성 향상에 관심을 기울일 필요가 있다. 추가적으로 본 연구 결과를 바탕으로 과학교육에 주는 시사점을 논의하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.161-164
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2004
The yo-yo system has been introduced as an interesting plant to demonstrate the effectiveness of intelligent controllers. Having nonlinear and asymmetric characteristics, the yo-yo plant requires a controller quite different from conventional controllers such as PID. In this paper is presented an adaptive method of controlling the yo-yo system. Fuzzy logic controller based on human expertise is referred at first. Then, an adaptive fuzzy controller which has adaptation features against the variation of plant parameters is proposed. Finally, experimental results are presented.
The issue of connection between entities has a lengthy history in educational research, especially since it provides the necessary bridge between base and target in analogical transfer. Recently, the connection has been viewed through the application of technology to bridge between sequences in order to be cognitively useful. This study reports the effect of sequence type (AT vs. TA) and connection type (fading vs. popping) on the achievement and analogical transfer in a multimedia application. In the current research, 10th -grade and 11th -grade biology students in Korea were randomly assigned to five groups to test the effects of presentation sequence and entity connection type on analogical transfer. Consistent with previous studies, sequence type has a significant effect: analogical transfer performance was better when base representations were presented first followed by target representations rather than the reverse order. This is probably because presenting a familiar base first helps in understanding a less familiar target. However, no fully significant differences were found with the entity connection types (fading vs. popping) in analogical transfer. According to the Markman and Gentner's (2005) spatial model, analogy in a space is influenced only by the differences between concepts, not by distance in space. Thus connection types fail on the basis of this spatial model in analogical transfer test. The findings and their implications for sequence and connection research and practice are discussed. Leveraging on the analogical learning process, specific implications for scaffolding learning processes and the development of adaptive expertise are drawn.
본 연구에서는 과학교사의 적응적 실행에 대한 인식을 중요도와 실행도 측면에서 알아보고자 하였다. 이를 위해 중등 과학교사를 대상으로 적응적 실행 설문지를 개발하여 128명의 설문 응답 결과를 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 과학교사들은 적응적 실행의 17개 항목에 대해 모두 중요하다고 응답하였다. 특히 '예시의 추가', '개념의 수준/범위 조절', '학생 참여 격려'에 관한 항목은 중요도와 실행도가 모두 높게 나타났다. 둘째, 적응적 실행 항목에 대한 중요도-실행도 분석 결과, 중요도는 높으나 실행도가 낮아서 집중 개선이 필요한 항목들은 '학생들의 주도적인 학습을 격려'하고 '개인차에 대한 모니터링과 대응'에 대한 것이었다. 이 항목들이 중요도가 높음에도 불구하고 실행도가 낮은 이유에 대해 과학교사들은 시간 부족과 획일적인 교육과정을 지적하였다. 셋째, 적응적 실행 항목에 대한 중요도-실행도 분석에서 과잉 영역인 4영역에 위치한 항목들로는 '속도 조절', '활동 조율', '비유/은유 사용'에 대한 것이었다. 특히 '비유/은유 사용'은 유일하게 중요도보다 실행도가 높게 나온 항목으로 과학교사들이 현재도 충분히 사용하고 있으며 과잉 사용으로 인한 문제점이 발생하지 않는지 재고할 필요가 나타났다. 넷째, 중요도와 실행도의 차이가 나타나는 이유에 대한 응답을 분석한 결과, 교사 요인으로는 교사의 지식이나 능력 부족, 계획대로 실행하는 성향 등이 언급되었으며, 학생 요인으로는 과다한 학생 수, 학생의 수준 차이, 입시 위주 수업을 선호하는 경향 등이 나타났다. 환경 요인으로는 획일적 교육과정과 실험 여건, 평가체제, 외부의 요구 등이 다양하게 언급되었다. 마지막으로 본 연구결과가 과학교육에 주는 시사점을 논의하였다.
기존의 전문성 연구들은 참가자들에게 일상적인 과제를 수행하게 함으로써 전문가와 초보자들의 차이를 알아보고자 하였다. 하지만, 본 연구는 일상적 비행 상황에 익숙해진 조종사들이 이전에 경험해보지 못한 새로운 비행 상황에서도 유연하게 대처할 수 있는지 알아보고자 하였다. 즉, 조종사의 숙련정도에 따라 정상적 및 비정상적 상황에서의 상황인식 능력이 차이가 나는지 관찰하였고 추가적으로, 전문성이 자극 제시 시간에 따른 수행변화에 영향을 주는지 알아보았다. 이를 위해 42명의 조종사들을 전문성의 정도에 따라 초보자와 전문가 집단으로 나누고 이들의 수행이 상황의 특수성 및 자극 제시 시간에 따라 어떻게 달라지는지 알아보았다. 연구를 위하여 조종실 계기판을 모방한 동영상이 제작되었는데, 동영상에 보여지는 계기판들이 모두 정상으로 움직이는 정상적 상황과 이들 중 하나의 계기가 오작동을 일으키는 비정상 상황이 연출되었다. 또한 상황을 지각하기 위한 시간의 차이가 전문성에 따라 다른 효과를 가져오는지 살펴보기 위해서 계기판 상황이 오랫동안 제시되는 긴 제시 조건과 상대적으로 짧게 제시되는 조건으로 조작되었다. 실험 결과, 정상적인 상황에서는 초보자와 전문가 집단 사이의 상황 인식이 유의한 차이가 없었으나, 비정상적인 상황에서는 전문가 집단의 상황인식이 초보자 집단보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 또한, 비행 상황의 제시 시간이 짧아졌을 때 조종사들의 전반적인 상황인식 정확도가 떨어졌지만, 전문가와 초보자의 수행차이는 변함없이 초보자 집단에 비해 전문가 집단의 높은 수행이 유지되었다. 비행 상황의 특수성과 제시 시간의 상호작용에 따라 초보자와 전문가의 상황인식은 어떻게 달라지는지 보았을 때, 비행 상황의 제시 시간이 길고 짧음에 관계없이 정상적 상황에서는 초보자와 전문가 집단의 상황인식 차이가 나타나지 않았으나, 비정상적 상황에서는 전문가 집단의 상황인식 정확도가 초보자 집단 보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 전반적으로 볼 때, 비정상적 상황은 전문가 집단의 수행에 미치는 영향에는 큰 영향을 미치니 못하나 초보자 집단의 수행에는 현저한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Application of machine learning to scheduling problems has focused on improving system performance based on opportunistic selection among multitudes of simple rules. This study proposes a new method of learning scheduling rules, which first establishes qualitatively meaningful criteria and quantitatively optimizes the use of them, a similar way as human scheduler accumulate their expertise. The weighting of these criteria is trained in response to the system states through simulation. To mimic human quantitative feelings, distributed fuzzy sets are used for assessing the system state. The proposed method was applied to job dispatching in a simulated FMS environment. The job-dispatching criteria used were the length of the processing time of a job and the situation of the next workstation. The results show that the proposed method can develop efficient and robust scheduling strategies, which can also provide understandable and usable know-hows to the human scheduler.
In the PCB assembly lines, as components become more complex and smaller, the conventional inspection method using traditional ICT and function test show their limitations in application. The automatic optical inspection(AOI) gradually becomes the alternative in the PCB assembly line. In Particular, the PCB inspection machines need more reliable and flexible object recognition algorithms for high inspection accuracy. The conventional AOI machines use the algorithmic approaches such as template matching, Fourier analysis, edge analysis, geometric feature recognition or optical character recognition (OCR), which mostly require much of teaching time and expertise of human operators. To solve this problem, in this paper, a statistical learning based part recognition method is proposed. The performance of the ...
This paper is concerned with simulation exercises used to train key response agencies for crisis situations. While 'multi-agency' simulations are increasingly acknowledged as a necessary and significant training tool for emergency response organisations, many current crisis simulations are still focused on the revision of existing response plans only. However, a crisis requires a rapid reaction, yet in contrast to an 'emergency', the risks for critical decision makers in crisis situations are difficult to measure, owing to their ill-structure. In other words, a crisis situation is likely to create great uncertainty, unfamiliarity and complexity, and consequently should be managed by adaptive or second order expertise and techniques, rather than routine or structured responses. In this context, the paper attempts to prove that the current practices of simulation exercises might not be good enough for uncertain, unfamiliar, and complex 'crisis' situations, in particular, by conducting case studies of two different underground fire crises in Korea (Daegu Subway Fire 2003) and the UK (King's Cross Fire 1987). Finally, it is suggested that the three abilities: 'flexibility', 'improvisation' and 'creativity' are critical in responding to a crisis situation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.284-310
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2024
Identifying clinical pathways for disease diagnosis and treatment process recommendations are seriously decision-intensive tasks for health care practitioners. It requires them to rely on their expertise and experience to analyze various categories of health parameters from a health record to arrive at a decision in order to provide an accurate diagnosis and treatment recommendations to the end user (patient). Technological adaptation in the area of medical diagnosis using AI is dispensable; using expert systems to assist health care practitioners in decision-making is becoming increasingly popular. Our work architects a novel knowledge-based recommender system model, an expert system that can bring adaptability and transparency in usage, provide in-depth analysis of a patient's medical record, and prescribe diagnostic results and treatment process recommendations to them. The proposed system uses a set of parallel discrete fuzzy rule-based classifier systems, with each of them providing recommended sub-outcomes of discrete medical conditions. A novel knowledge-based combiner unit extracts significant relationships between the sub-outcomes of discrete fuzzy rule-based classifier systems to provide holistic outcomes and solutions for clinical decision support. The work establishes a model to address disease diagnosis and treatment recommendations for primary lung disease issues. In this paper, we provide some samples to demonstrate the usage of the system, and the results from the system show excellent correlation with expert assessments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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