• 한국지능시스템학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.9-25
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• 1991

This tutorial paper has been written for biologists, physicians or beginners in fuzzy sets theory and applications. This field is introduced in the framework of medical diagnosis problems. The paper describes and illustrates with practical examples, a general methodology of special interest in the processing of borderline cases, that allows a graded assignment of diagnoses to patients. A pattern of medical knowledge consists of a tableau with linguistic entries or of fuzzy propositions. Relationships between symptoms and diagnoses are interpreted as labels of fuzzy sets. It is shown how possibility measures (soft matching) can be used and combined to derive diagnoses after measurements on collected data. The concepts and methods are illustrated in a biomedical application on inflammatory protein variations. In the case of poor diagnostic classifications, it is introduced appropriate ponderations, acting on the characterizations of proteins, in order to decrease their relative influence. As a consequence, when pattern matching is achieved, the final ranking of inflammatory syndromes assigned to a given patient might change to better fit the actual classification. Defuzzification of results (i.e. diagnostic groups assigned to patients) is performed as a non fuzzy sets partition issued from a "separating power", and not as the center of gravity method commonly employed in fuzzy control. It is then introduced a model of fuzzy connectionist expert system, in which an artificial neural network is designed to build the knowledge base of an expert system, from training examples (this model can also be used for specifications of rules in fuzzy logic control). Two types of weights are associated with the connections: primary linguistic weights, interpreted as labels of fuzzy sets, and secondary numerical weights. Cell activation is computed through MIN-MAX fuzzy equations of the weights. Learning consists in finding the (numerical) weights and the network topology. This feed forward network is described and illustrated in the same biomedical domain as in the first part.

• 공학교육연구
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• 제23권2호
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• pp.14-23
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• 2020

Based on the constructivist learning environments model and the learner-centered psychological principles, STEAM education program with the theme of eliminating smog was developed. Through the program, senior elementary school students will learn and apply the convergence knowledge of science, technology, engineering, arts and mathematics such as the human body's respiratory system (S), immune system (S), big data (M, T), computer programming(M), and aduino sensor utilization (E) directly to solve the problem. After expert validity testing, we found that developed program meet the standards of STEAM education program development and can develop creative thinking skills to find and solve problems in students' daily lives. In addition, this study is meaningful in providing a reference example for the development of STEAM education programs that enhance convergence knowledge in the future.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권2호
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• pp.49-60
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• 2019

Plants are very crucial for life on Earth. There is a wide variety of plant species available, and the number is increasing every year. Species knowledge is a necessity of various groups of society like foresters, farmers, environmentalists, educators for different work areas. This makes species identification an interdisciplinary interest. This, however, requires expert knowledge and becomes a tedious and challenging task for the non-experts who have very little or no knowledge of the typical botanical terms. However, the advancements in the fields of machine learning and computer vision can help make this task comparatively easier. There is still not a system so developed that can identify all the plant species, but some efforts have been made. In this study, we also have made such an attempt. Plant identification usually involves four steps, i.e. image acquisition, pre-processing, feature extraction, and classification. In this study, images from Swedish leaf dataset have been used, which contains 1,125 images of 15 different species. This is followed by pre-processing using Gaussian filtering mechanism and then texture and color features have been extracted. Finally, classification has been done using Multiclass-support vector machine, which achieved accuracy of nearly 93.26%, which we aim to enhance further.

• 한국유기농업학회지
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• 제20권3호
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• pp.283-296
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• 2012

This research was conducted to analysis the Elementary School Teachers' needs necessary for developing the eco-friendly school farm program. To perform these research problems, 167 people from five Elementary School group (A, B, C, D and E). Of respondents of the survey, 160 questionnaires were significant. The frequency analysis was used with SPSS 17.0 statistics program. Teacher of the needs analysis results are as follows: Teachers want to help school farm program by gardening expert, experienced volunteer. Costs of instructor and material must be supported by the government, local government. Teachers are demanding an integrated program for horticulture. The teachers would have preferred an easy plant to grow and appear in textbooks. Therefore teachers' needs to be a convert-gence in the eco-friendly school farm program manual.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.301-308
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• 2007

21세기 교육환경의 변화로 인해 언제 어디서나 누구든지 쉽고 편리하게 자기 주도적 학습을 할 수 있는 도구로서 이러닝이 주목받기 시작하면서, 효과적인 이러닝 활용 능력을 가진 이러닝 전문 교사의 필요성이 확대되었다. 본 논문에서는 이러닝을 선도하는 전문 교사 양성을 위한 교육과정을 개발하기 위해, 국내 이러닝 전문 인력 양성 기관의 교육과정 및 전국 16개 시 도교육청 ICT 관련 연수 과정을 분석하고, 현장 교사들을 대상으로 이러닝 관련 요구사항을 파악하여 이러닝 전문 교사 양성 교육과정을 개발하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권2호
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• pp.87-90
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• 2019

Machine learning techniques have been applied in almost all the domains of human life to aid and enhance the problem solving capabilities of the system. The field of medical science has improved to a greater extent with the advent and application of these techniques. Efficient expert systems using various soft computing techniques like artificial neural network, Fuzzy Logic, Genetic algorithm, Hybrid system, etc. are being developed to equip medical practitioner with better and effective diagnosing capabilities. In this paper, a comparative study to evaluate the predictive performance of subtractive clustering based ANFIS hybrid system (SCANFIS) with Fuzzy C-Means (FCM) based ANFIS system (FCMANFIS) for Alzheimer disease (AD) has been taken. To evaluate the performance of these two systems, three parameters i.e. root mean square error (RMSE), prediction accuracy and precision are implemented. Experimental results demonstrated that the FCMANFIS model produce better results when compared to SCANFIS model in predictive analysis of Alzheimer disease (AD).

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.273-275
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• 2022

Deep Learning is used nowadays in Nuclei segmentation. While recent developments in theory and open-source software have made these tools easier to implement, expert knowledge is still required to choose the exemplary model architecture and training setup. We compare two popular segmentation frameworks, U-Net and Mask-RCNN, in the nuclei segmentation task and find that they have different strengths and failures. we compared both models aiming for the best nuclei segmentation performance. Experimental Results of Nuclei Medical Images Segmentation using U-NET algorithm Outperform Mask R-CNN Algorithm.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.63-78
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• 2019

본 연구는 학교 현장에 지속적이고 체계적인 기초학력 지원을 위해 2015년부터 초 중등 교사를 대상으로 활용되고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템의 사용성 문제를 개선하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사용자 유형(학교관리자 및 교사)별 UX/UI를 기초 설문조사, 사용자 테스팅, 심층 인터뷰, 전문가 휴리스틱스 등 사용성 평가를 수행하였다. 이러한 양적/질적 사용성 평가결과 분석을 통해 도출된 개선사항을 반영한 프로토타입을 개발하고 이를 반복적으로 평가함으로써 사용자 중심의 시스템으로 개선하였다. 본 연구는 전국단위로 활용하고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템을 사용자 유형(관리자/교사/학생)별 맞춤형 기능 및 UX/UI 개선을 통해 사용자 친화적 시스템으로 개발하였다는데 의의가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권4호
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• pp.351-368
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• 2023

R&E 활동은 과학영재 학생이 이공계 전문 연구자의 지도를 받으며 연구 역량을 강화하는 것을 목표로 한다. 하지만 실제 전문가 사사 R&E 활동에서 학생의 연구 경험은 과학자 주도의 연구 이해부터 직접적인 연구 참여까지 다양하게 나타난다. 본 연구에서는 후자와 같은 R&E 활동 참여를 학생의 행위주체적 연구 참여로 보는 관점하에서, 과학영재의 행위주체적 연구 참여를 지원한 교수적 특성을 밝히고자 하였다. 이를 위해 영재학교에서 운영된 R&E 활동에서 형성된 4개 팀에 속한 학생, 교수, 조교를 대상으로 면담을 약 3개월 간격으로 실시했다. 면담에서는 R&E 활동에 대한 인식, R&E 활동에서의 학생 활동, 지도 교수 및 조교의 지원 등을 다루었고, 면담 내용은 녹음 및 전사하여 분석 자료로 활용했다. 분석 과정에서는 면담 항목들에 대한 연구참여자들의 응답을 바탕으로 각 팀의 활동 과정을 정리하고, 활동 과정에서의 교수자와 학생의 위치짓기 변화 과정과 행위주체성의 발현 양상을 도출했다. 그리고 학생의 행위주체적 연구 참여를 지원한 교수 에피소드로부터 나타나는 교수적 특성을 귀납적으로 도출했다. 과학영재의 행위주체성 발현은 행위주체성의 지속적 발현, 행위주체성의 발현 및 좌절, 행위주체성의 지속적 미발현으로 3가지 유형으로 도출되었다. 각 유형의 행위주체성 발현 과정에 영향을 미친 교수적 특성은 과학영재의 연구 운영 참여 기회 개방, 학생이 전문성 있는 의견을 제시할 수 있도록 지원하는 교수자-학생 간 상호작용의 측면에서 도출되었다. 본 연구는 R&E 활동에서 과학영재 학생의 행위주체성을 지원하는 교수 방안을 마련하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

• 기술혁신학회지
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• 제17권2호
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• pp.380-420
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• 2014

오늘날 불확실성이 증가하면서 조직구성원의 전문역량, 즉 혁신역량에 대한 중요성이 커지고 있다. 이러한 실정에도 불구하고, 조직원 개인의 혁신역량에 대해 혁신산출물을 만들기 위한 투입요소, 혁신 활동(혁신역량보유, 발휘, 증진노력 등) 그리고 혁신산출물 간의 관계에 관한 연구는 아직까지 많지 않은 편이다. 이런 원인은 기존 혁신연구단위가 국가단위, 산업단위, 기업단위에서 이루어지는 것이 일반적이기 때문이며, 상대적으로 특정기업의 투입, 산출 및 혁신활동 자체에 대한 분석이 다소 부족한 편이다. 그러므로 이 연구는 기존 혁신연구의 틀과 시각에서 벗어나, 특정조직중심의 개인별 혁신성과와 그 성과와 관련성이 높을 것으로 추정되는 혁신활동들에 대한 네 가지 가설, 즉 첫째는 역량의 차이에 따라 혁신성과는 차이가 있을 것이다. 둘째, 학습시간의 차이에 따라 역량은 차이가 있을 것이다. 셋째, 학습시간의 차이에 따라 혁신성과는 차이가 있을 것이다. 넷째, 학습시간과 혁신성과 간의 관계에는 혁신역량의 매개효과가 있을 것이다(구조모형 검정)는 문제에 대해 정량분석을 시도하여, 조직 경쟁력을 향상시키기 위한 정책적 시사점을 도출하는 것을 연구목적으로 한다.