본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.
This study, with teachers form elementary schools in Chungju-si as its subjects, has investigated influence of school forest on satisfaction with school greenspace and environmental education. It has reached the following conclusions. As for recognition of and satisfaction of school greenspace there were meaningful differences between teachers form school forest model schools and ones from common schools, which was thought to be due to positive effects of school forest movement. It appeared that environmental education was carried out through audio-visual materials once a week in most schools. On the other hand, as for class places, 'classroom in parallel with outdoor class' and 'classroom education' appeared to be carried out most frequently in the case of school forest model schools, and 'classroom education' in the case of common schools. However, considering the fact that 'field learning' the most important element in environmental education, appeared to be carried out least frequently in both of the groups, which suggests that we should improve it for future through introduction of various field-experience learning programs. As a result of the survey of satisfaction with environmental education, some meaningful differences were recognized between school forest schools and common schools, and 'presence or absence of field learning spaces' was the most frequently answered reason for 'satisfied' and 'unsatisfied'. Thus, 'schools' and related institutions' enthusiastic efforts are needed for providing field-experience spaces where children can directly access to and explore into nature.
사이버 교수-학습환경이 활성화되면서 그 교육 과정의 핵심 요소로 상호작용의 중요성이 강조되고 있다. 그럼에도 사이버 학습에서의 상호작용성의 중요성을 강조한 연구는 쉽게 찾아볼 수 있으나 상호작용성의 특성상, 그 과정 자체를 확인하고 평가하는 방법에 대해서는 별다른 진전이 없었고 또 이를 계량적으로 평가하는데 어려움이 있었다. 이에, 본 연구는 이러한 추상적인 상호작용의 과정을 평가하고자 사이버 체제의 교수-학습과정에서 나타나는 상호작용 과정을 확인할 수 있는 정량적 데이터를 수집하였다. 이 데이터를 기초로 DEA기법과 가중치 적용기법의 두 가지 방법을 이용하여 상호작용서의 수준을 계량적으로 평가해 보았다. 이 두 가지 정량적 평가모형을 월별로 적용한 결과간의 상관계수와 서열상관계수를 살펴본 결과, 이 두 모형의 결과에는 큰 차이가 없음을 확인 할 수 있었다. 추상적인 상호작용의 과정을 정량적 접근을 통해 평가해 봄으로써 학습과정에서 발생하는 상호작용성의 정도를 검증할 수 있는 방법론을 제안하였다.
최근 증강현실(Augmented Reality)에 대한 관심이 증대되고, 이와 관련된 기술들이 발전함에 따라서 증강현실이 다양한 분야에 적용하려는 시도가 늘어나고 이에 대한 활용에도 기대가 모아지고 있다. 본 논문에서는 높은 해상도의 모델파일을 지원하고 보다 높은 증강현실을 위한 기술지원을 하는 Goblin XNA 기반으로 시스템을 구현하였다. 마커의 개수, 위치 및 카메라와의 거리 변화에 따른 모델 출력의 관계를 실험을 통해서 확인하였으며, 이를 바탕으로 유아용 학습 콘텐츠를 제작하고 구현하였다. 구현한 콘텐츠에서 각 페이지에 있는 마커에 유아에게 친숙한 캐릭터를 띄우므로 집중력을 높임과 동시에 학습보조자가 원활하게 콘텐츠를 사용할 수 있도록 하였다. 또한 콘텐츠의 페이지마다 3개의 마커를 두어 일부분이 장애물에 의해 가려지더라도 원활한 인식을 할 수 있도록 하였다. 그리고 내용에 맞게 3D 모델이 증강되는 동시에 사운드가 재생되도록 하여 학습에서의 현존감과 몰입을 높여 학습효과를 극대화하도록 하였다.
본 연구는 코로나19로 인한 대학의 원격수업이 장기화하고 교수자와 학습자의 어려움이 계속됨에 따라, 여러 기술이 결합 된 기술융합 부문 공업계 대학 교수자와 학습자의 인식 파악을 통하여 개선 방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 2020학년도 2학기 종료 시기에 자동차 계열 교수와 학생들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사 분석 결과, 교수와 학생은 온라인 수업의 장점 측면에 대해서는 시공간의 자유로움, 반복 학습 가능, 재활용 등 유사한 인식을 하는 것으로 나타났다. 애로사항 측면에서는 학생은 현장감 부족으로 학습몰입 떨어짐을, 교수와 학생 모두는 상호작용의 어려움을 상대적으로 크게 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구는 기복이 있는 코로나 상황과 코로나 이후 공업계 대학의 온라인 교육에 대하여 대학 정책지원에 관한 제언과 기본자료를 마련한다는 의의가 있다.
As online learning continues to be extended, many engineering colleges are engaged in online learning activities. One of the core competencies required of engineering students in a knowledge-convergence society is communication skills. Online discussion activities are frequently used in educational field to improve communication skills. Efforts are being made to provide visual dashboards in online discussion activity systems to more effectively support online discussion activities. However there is less qualitative studies on students' experience in discussion activities. The purpose of this study is to explore the experience of engineering students participating in discussion activities using online discussion systems and visual dashboards. We interviewed 15 students who participated in online discussion activities to achieve their research objectives about their experience in utilizing the online discussion system, their perception of visual dashboards, and their experience in discussion activities. As a result of the study, students' perception of the use of the online discussion activity system, the visual dashboard, and the perception of a sense of social presence were understood. To be more effective in providing tool support, such as discussion activity systems and visual dashboards in online discussion activities, instructors need to understand the nature of learners' online discussion activities.
Excessive presence of As level in groundwater is a major health problem worldwide. In the Red River Delta in Vietnam, several million residents possess a high risk of chronic As poisoning. The As releases into groundwater caused by natural process through microbially-driven reductive dissolution of Fe (III) oxides. It has been extracted by Red River residents using private tube wells for drinking and daily purposes because of their unawareness of the contamination. This long-term consumption of As-contaminated groundwater could lead to various health problems. Therefore, a predictive model would be useful to expose contamination risks of the wells in the Red River Delta Vietnam area. This study used four machine learning algorithms to predict the As probability of study sites in Red River Delta, Vietnam. The GBM was the best performing model with the accuracy, precision, sensitivity, and specificity of 98.7%, 100%, 95.2%, and 100%, respectively. In addition, it resulted the highest AUC of 92% and 96% for the PRC and ROC curves, with Eh and Fe as the most important variables. The partial dependence plot of As concentration on the model parameters showed that the probability of high level of As is related to the low number of wells' depth, Eh, and SO4, along with high PO43- and NH4+. This condition triggers the reductive dissolution of iron phases, thus releasing As into groundwater.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.105-112
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2022
The development and spread of IT-technologies has raised interest in teaching programming pupils. The article deals with problems related to programming and ways to overcome them. The importance of programming skills is emphasized, as this process promotes the formation of algorithmic thinking of pupils. The authors determined the level of pupils' interest to programing learning depending on the age. The analysis has showed that the natural interest of younger pupils in programming is decreasing over the years and in the most productive period of its study is minimized. It is revealed that senior school pupils are characterized by low level of interest in the study of programming; lack of motivation; the presence of psychological blocks on their own abilities in the context of programming; law level of computer science understanding. To overcome these problems, we conducted the second stage of the experiment, which was based on a change in the approach to programing learning, which involved pupils of non-specialized classes of senior school (experimental group). During the study of programming, special attention was paid to the motivational and psychological component, as well as the use of game technologies and teamwork of pupils. The results of the pedagogical experiment on studying the effectiveness of teaching programming for pupils of nonspecialized classes are presented. Improvement of the results provided the use of social and cognitive motives; application of verbal and non-verbal, external and internal means; communicative attacks; stimulation and psychological setting; game techniques, independent work and reflection, teamwork. The positive effect of the implemented methods is shown by the results verified by the methods of mathematical statistics in the experimental and control groups of pupils.
매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 전통 유기 주조 시 발생하는 미충전 결함을 방지하기 위하여, 주조 공정 조건 선택 방안을 제시하고자 한다. 공정 조건에 따라 발생하는 결함 유무를 학습하여 어떠한 공정 조건이 주어질 때, 결함 발생 여부를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증하였다. 이를 응용하여 적합한 공정 조건을 결정하였고, 추가적인 시뮬레이션의 결과를 상호 비교하여 결정된 조건을 검증하였다. 이를 통해 원하는 사형 모델에서 결함을 방지할 수 있는 주조 공정 조건을 결정할 수 있다. 이와 같은 기계학습 및 전통기술 표준화를 통해 향후 전통 유기의 스마트 공방화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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