• Journal of Power Electronics
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• 제2권4호
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• pp.250-257
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• 2002

This paper introduces the Interactive Power Electronics Seminar - iPES - a new software package for teaching of fundamentals of power electronic circuits and systems. iPES is constituted by HTML text with Java applets for interactive animation, circuit design and simulation and visualization of electromagnetic fields and thermal issues in power electronics. It does comprise an easy-to-use self-explaining graphical user interface. The software does need just a standard web-browser, i.e. no installations are required. iPES can be accessed via the World Wide Web or from a CD-ROM in a stand-alone PC by students and professionals. Due to the underlying software technology iPES is very flexible and could be used for on-line learning and could easily be integrated into an e-learning platform. The aim of this paper Is to give an introduction to the iPES-project and to show the different areas covered. The e- learning software is available at no costs at $\underline{www.ipes.ethz.ch}$ in English, German, Japanese, Korean, Chinese and Spanish. The project is still under development and the web page is updated in about 4 weeks intervals.

• 경영정보학연구
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• 제15권3호
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• pp.1-37
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• 2013

본 연구는 모바일 러닝의 활성화를 위한 서비스 융합의 가능성을 보고자 하였다. 이를 위해 모바일 러닝의 유형 및 특성을 분석 하였다. 먼저 현재 모바일 러닝 서비스는 어떤 서비스를 중심으로 활성화되고 있으며, 이러한 서비스를 중심으로 사용자의 활용도가 높은 서비스는 무엇인지 알아 보았다. 두 번째로는 모바일에서 주로 이뤄지고 있는 서비스와 이러닝에서 주로 이뤄지고 있는 서비스의 복합적 융합가능성을 살펴 보았다. 세 번째로는 모바일에서의 서비스와 이러닝에서의 공통된 서비스를 중심으로 앞으로 융합이 활성화 될 가능성을 살펴보았다. 분석을 위하여 포털 사이트에서 관련 웹페이지를 통하여 변수를 추출하였으며, 사회 네트워크 분석과 연관성 분석을 사용하였다. 이는 웹페이지마다 변수의 종류와 수가 다르기 때문에 전체적인 웹 상에서 각각의 변수들의 위치와 네트워크상에서의 복잡한 연결 정도를 살펴보기 힘들다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사회 네트워크 분석을 하였으며, 변수들 간의 연관규칙을 발견하고자 연관성 분석을 하였다. 규칙의 해석을 위해서는 사회 네트워크 분석 결과와 연관규칙을 함께 고려하여 살펴보았다. 분석 결과, 모바일에서 제공되는 서비스와 이러닝에서 제공되고 있는 공통된 서비스 중에서 빈도수가 높은 서비스로는 게임과 SNS로 나타났으며, 이외 결제, 광고, 메일, 이벤트, 동영상, 클라우드, 전자책, 증강현실, 취업 등으로 발견되었다. 이러한 서비스를 중심으로 이러닝의 다양한 서비스와 융합하여 이뤄지고 있음을 알 수 있었다. 공통된 서비스와 함께 모바일에서는 검색, 뉴스, GPS 등의 서비스가 활성화 되고 있으며, 이러닝에서는 시뮬레이션, 교양, 공교육 등의 서비스가 활성화 되고 있음을 알 수 있었다. 모바일과 이러닝의 공통된 변수를 기반으로 각각의 서비스의 융합이 높게 나타난 변수로는 모바일에서는 게임과 SNS, 게임과 스포츠, SNS와 광고, 게임과 이벤트, SNS와 전자책, 게임과 커뮤니티가 융합이 높게 나타났으며, 이러닝에서는 게임, 동영상, 상담, 전자책을 전항으로 하여 시뮬레이션, 말하기, 공교육, 출결관리 등의 서비스의 융합정도가 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 다음으로 모바일서비스와 이러닝서비스의 공통된 서비스중에서, 모바일 러닝 서비스에서 활성화가 높은 서비스와 사용자를 기반한 모바일 러닝 서비스의 활성화가 높은 서비스인 게임, SNS, 전자책을 기준으로 서비스 융합 활성화 가능성을 예측했다. 본 연구결과를 통해 모바일을 활용한 이러닝 서비스의 관련 서비스 융합으로, 모바일 러닝의 활성화에 대한 전략적 방향성을 제안할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.761-764
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• 1993

In this paper we consider techniques for reducing the generated number of rules in learning fuzzy controllers of the state-space action-reinforcement type that can be simply implemented and that behave well in the presence of process noise. Fewer rules lead to better performance, less contradiction in controller action estimation, smaller required execution-time and make it easier for a human to comprehend the generated rules and possibly intervene.

• 상하수도학회지
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• 제35권1호
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• pp.83-91
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• 2021

The increased turbidity in rivers during flood events has various effects on water environmental management, including drinking water supply systems. Thus, prediction of turbid water is essential for water environmental management. Recently, various advanced machine learning algorithms have been increasingly used in water environmental management. Ensemble machine learning algorithms such as random forest (RF) and gradient boosting decision tree (GBDT) are some of the most popular machine learning algorithms used for water environmental management, along with deep learning algorithms such as recurrent neural networks. In this study GBDT, an ensemble machine learning algorithm, and gated recurrent unit (GRU), a recurrent neural networks algorithm, are used for model development to predict turbidity in a river. The observation frequencies of input data used for the model were 2, 4, 8, 24, 48, 120 and 168 h. The root-mean-square error-observations standard deviation ratio (RSR) of GRU and GBDT ranges between 0.182~0.766 and 0.400~0.683, respectively. Both models show similar prediction accuracy with RSR of 0.682 for GRU and 0.683 for GBDT. The GRU shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively short (i.e., 2, 4, and 8 h) where GBDT shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively long (i.e. 48, 120, 160 h). The results suggest that the characteristics of input data should be considered to develop an appropriate model to predict turbidity.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권6호
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• pp.733-744
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• 2019

Wind speed forecasting is critical for a variety of engineering tasks, such as wind energy harvesting, scheduling of a wind power system, and dynamic control of structures (e.g., wind turbine, bridge, and building). Wind speed, which has characteristics of random, nonlinear and uncertainty, is difficult to forecast. Nowadays, machine learning approaches (generalized regression neural network (GRNN), back propagation neural network (BPNN), and extreme learning machine (ELM)) are widely used for wind speed forecasting. In this study, two schemes are proposed to improve the forecasting performance of machine learning approaches. One is that optimization algorithms, i.e., cross validation (CV), genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO), are used to automatically find the optimal model parameters. The other is that the combination of different machine learning methods is proposed by finite mixture (FM) method. Specifically, CV-GRNN, GA-BPNN, PSO-ELM belong to optimization algorithm-assisted machine learning approaches, and FM is a hybrid machine learning approach consisting of GRNN, BPNN, and ELM. The effectiveness of these machine learning methods in wind speed forecasting are fully investigated by one-year field monitoring data, and their performance is comprehensively compared.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.39-44
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• 2022

수학 프랜차이즈 교육기업들은 다양한 온라인 학습 시스템을 개발하여 학습자에게 온-오프 통합 교육을 진행하고 있다. 기존 온라인 학습은 학습자에게 한 방향의 강의 콘텐츠 전달과 학습 결과에 대한 양적인 문제풀이 학습을 진행하고 있다. 그러나 학습자 마다 학업 성취 역량이 다르며 수학문제를 해결할 때 정확히 어느 부분에서 이해도가 떨어졌는지를 확인할 수 없다. 본 논문에서는 체계적이고 구조적인 WCSNA 학습법을 제안하고 이를 기반으로 온라인 학습시스템을 구축하여 학습자의 취약한 부분을 발견하고 효율적인 학습자 관리방안을 제안한다. 개발된 학습법과 시스템을 통하여 학습자에게는 균형 잡힌 문제해결 능력을 배양하고, 프랜차이즈 기업에게는 차별화된 브랜드 이미지 및 상담 서비스를 제공할 것으로 기대한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.131-141
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• 2014

UX design e-learning systems in order to establish the reasonable structured modules that are based on interdisciplinary research. E-learning by focusing on technology-related education, information technology and psychology, business administration, etc. has been studied in the field. However, an important part of smart education, one of the students in the field of self-directed research is lacking UX design. UX Design the User Interface and Visual Identity is central to the success of the content of the important research areas in modern smart society. This case study is for smart education digital textbooks considered the characteristics of the study. Presented by the Ministry of Education on the basis of the standard of digital textbook content of the e-learning features, including multi-disciplinary analysis of UX design requires a structured model is proposed. Research data on the smart education and virtual education in UX design being used as the basis for studies forward.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.257-262
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• 2007

본 연구에서는 온라인 커뮤니케이션 매체특성이 그룹의 협력과 프로젝트 성과에 미치는 영향을 메신저와 e-Learning시스템을 대상으로 비교분석하였다. 독립변수인 커뮤니케이션 매체특성은 풍부성(richness), 동기성(synchronization), 유연성(flexibility), 이용편이성(easy of use)으로 구분하였으며, 이 매체특성들이 그룹의 협력에 미치는 영향과 궁극적으로 프로젝트 성과에 미치는 영향을 밝혀내고자 하였다. 검증을 위해 실제 그룹 프로젝트를 수행하는 실험 설계를 이용하였다. 연구결과 메신저를 주로 이용하여 프로젝트를 수행한 그룹에서는 커뮤니케이션 매체특성으로 풍부성과 이용편이성이 협력을 증진시키는 것으로 밝혀졌으며, e-Learning 시스템을 주로 이용한 그룹에서는 이용 편이성만이 협력을 증진시켰으며, 궁극적으로 프로젝트 성과를 향상시키는 것으로 밝혀졌다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.235-241
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• 2010

인터넷을 기반으로 시간과 장소에 구애 없이 학습 가능한 이러닝의 보급이 빠른 속도로 확산되고 있지만 이러닝 교육서비스의 품질을 높이기 위한 체계적인 평가와 개선은 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 SERVQUAL모형을 이용하여 S대학에서 개설된 E과목에 대한 이러닝 교육서비스의 품질을 평가하였다. 동일한 E과목을 100% 온라인으로 수강한 학부생 79명, 대학원생 71명을 대상으로 성별, 연령별에 따라 SERVQUAL 조사결과를 비교하였다. 성별에 따른 서비스 격차점수에는 유의한 차가 없었지만, 연령별에 따라서는 서비스 격차 점수에 유의한 차이가 존재하였다. 연력별 차이의 원인으로는 연령이 높은 대학원생들의 경우 대부분이 직장을 가지고 있는 시간제(part-time) 학생들이기 때문에 학습내용의 현업 적용성을 상대적으로 중요하게 고려하기 때문으로 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.1015-1017
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• 2015

본 연구는 서로 다른 문화간에 e-Learning과 같은 학습 시스템을 제공할 때, 학습 제공자의 문화적 차이에 의한 비언어적 행동이 학습자에게 미치는 영향에 대해 다루고 있다. 지금까지 사회언어학적인 관점에서 서로 다른 문화간의 언어행동에 관한 연구는 있었지만 비디오 학습이나 웹과 같이 원거리에서 이루어지는 학습 지원 시스템에서의 언어행동에 관한 연구는 없었다. 본 연구에서는 행동언어학적인 관점에서 이루어진 연구를 바탕으로, 한국인과 일본인을 대상으로 하여 실제 강의가 이루어지는 동안 언어행동의 문화적 차이가 미치는 영향과 그 결과를 검증했다.