Emergency numbers, such as 112 and 119, are used in many countries to connect people in need with emergency services such as police, fire, and medical assistance. We describe development directions of intelligent response technology for emergency calls. The development of this technology refers to enhancing the efficiency and effectiveness of response systems by using advanced methods such as artificial intelligence, machine learning, and big data analytics. We focus on a system that assists the receptionist of an emergency call. In the future, the recognition rate and decision-making accuracy of intelligent response technologies should be improved considering characteristics of public safety and emergency domain data. Although the current technology remains at the level of assisting a receptionist, a fully autonomous response technology is expected to emerge in the future.
It is critical to estimate the location using only Long-Term Evolution (LTE) and Wi-Fi information gathered by the user's smartphone and deployable for emergency rescue, regardless of whether the Global Positioning System is received. In this research, we used a vehicle to gather LTE and Wi-Fi wireless signals over a large area for an extended period of time. After that, we used the learning technique to create a positioning database that included both collection and noncollection points. We presented a two-step positioning algorithm that utilizes coarse localization to discover a rough location in a wide area rapidly and fine localization to estimate a particular location based on the coarse position. We confirmed our technology utilizing different sorts of devices in four regional types that are generally encountered: dense urban, urban, suburban, and rural. Results presented that our algorithm can satisfactorily achieve the target accuracy necessary in emergency rescue circumstances.
전신 마취 수술 중 저혈압의 발생은 다양한 합병증을 유발하며 이를 사전에 예측하여 대응하는 것은 매우 중요한 일이다. 따라서 본 연구에서는 SHAP 모델을 통해 변수 선택을 진행하고, Transformer 모델을 이용해 저혈압 발생 여부를 예측함으로써 임상적 의사결정을 지원한다. 또한 기존 연구들과는 달리, 수술실에서 수집되는 데이터를 기반으로 하여 높은 범용성을 가진다. 비침습적 혈압 예측에서 RMSE 9.46, MAPE 4.4%를 달성하였고, 저혈압 여부를 예측에서는 저혈압 기준 F1-Score 0.75로 우수한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 여러 연구기관에서 논의하고 있는 데이터 기반 평가 방법론 중 토픽모델링 기법을 이용하여 계량적인 값을 도출하고 그 과정에서 실제 전문가들이 수행하는 국가연구개발사업과제와 이를 법률과 정책실무에서 다루는 국회 상임위원회 간의 정책적 인식 차이가 있는지 ICT 분야를 중심으로 파악해 보고자 한다. 먼저 HAN 모델로 사업과제 데이터를 학습하여 ICT 문서를 분류하는 모델을 만들고, 해당 모델을 통해 분류된 ICT 문서를 대상으로 LDA 토픽모델링 분석을 수행하여 국가연구개발사업과제 데이터와 국회 상임위원회 회의록에서 도출된 토픽과 분포를 비교한다. 구체적으로 총 26개의 토픽이 도출되었으며, 각 토픽이 포함하는 단어와 문서 분포 비율을 살펴봤을 때, 국가사업과제는 상대적으로 전문적인 주제의 문서가 많았으며, 국회 상임위원회는 상대적으로 사회적이고 대중적인 문제를 다루는 것으로 나타나 인식에 다소 차이가 있는 것으로 보였다. 인식의 차이를 수치적으로 확인할 수 있는 만큼, 향후 정책이나 과제 평가에 사용할 수 있는 지표에 대한 기초연구로 활용 가능할 것이다.
The emergence of distance learning through Information and Communication Technologies(ICT) requires a lot of abilities from learners, and these become main features to a successful learning. Accordingly, a self-regulated learning is one of the key abilities required by the learners, Hence this study is aimed to develop Web-Based Instruction(WBI) systems that support this self-regulated learning. The self-regulated learning not only provides significant positive learning effects, but also appropriates to apply on the WBI because it has learning-structure of specified instruction process and each process requires separated spaces. Therefore, in this study, a model of self-regulated learning system on the web is developed.
정보통신기술을 학교 교육에 도입함으로써 전통적인 교육방법과 교육내용 등에 획기적인 변화가 일어나고 있다. 이러한 변화에 따라 제7차 교육과정에서는 모든 교과 수업의 10% 이상을 ICT를 활용하여 수업하도록 유도하고 있다. 본 연구에서는 제7차 교육과정의 체육교과 수업에서 ICT를 효율적으로 활용하기 위한 방법을 찾고자 체육교과에 적합한 코스웨어 설계 기본 방향을 설정하였다. 그리고 중학교 육상 단거리 달리기, 전력 달리기 동작 등을 대상으로 웹, 플래시와 데이터베이스 등을 이용하여 원격학습 프로그램을 개발하고 중학생 4개 학급의 140명 학생들을 대상으로 수업한 후에 효율성을 평가하였다. 설문과 시험을 통한 평가 결과에 따르면 학생들은 ICT 활용교육은 수업내용의 이해에 효과적이고, 수업 집중이 질되고, 학생들이 능동적으로 수업에 참여하는 것으로 나타났다.
기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.
컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 인해 ICT 기술을 이용한 온라인 학습은 이미 우리 생활에 빠르게 정착하고 있다. 음악 교육은 오프라인 기반의 환경을 중심으로 진행되었으나, 온라인 교육에 시공간 제약이 없다는 점, 학습자 주도의 쌍방향 교육이 가능하다는 점에서 그 교육 방식을 온라인으로 전환하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 온라인에서 적응형 학습이 가능하도록 '화성학' 학습 시스템을 제안, 설계, 구현하는 일련의 과정을 담는다. 이 시스템은 다음과 같은 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 첫째, LMS 기반의 플랫폼을 제공하여, 경제적·지리적 요인에 해당하는 사회적 교육 문제를 해결할 수 있다. 둘째, 온라인 적응형 화성학 학습 시스템이 자동으로 제공하는 객관적인 학습 피드백과 교수자의 학습 피드백을 모두 제공한다. 셋째, 학습자가 자신이 학습한 화성학 문제에 대한 추천 답안을 받을 수 있다. 이러한 이점을 활용한 온라인 적응형 화성학 학습 시스템은 교수자와 학습자 간의 효과적인 교수 학습을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업의 발전과 고성능의 컴퓨팅 환경 구축으로 다양한 산업분야에서 인공지능이 적용되고 있다. 의료분야에서는 X-Ray, MRI, PET 등의 의료 영상 및 임상 자료를 이용하여 암, COVID-19, 골 연령 측정 등의 딥 러닝 학습이 진행되었다. 또한 스마트 의료기기, IoT 디바이스와 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 ICT 의료 융합 기술 등이 연구되고 있다. 이러한 기술 중 의료 영상 기반 딥 러닝 학습은 의료 영상의 바이오마커를 정확히 찾아내고, 최소한의 손실률과 높은 정확도가 필요하다. 따라서 본 논문은 흉부 X-Ray 이미지 기반 딥 러닝 학습 과정에서 손실률을 도출하는 손실 함수 중 영상분류 알고리즘에서 사용되는 Cross-Entropy 함수들의 성능을 비교·분석하고자 한다.
Purpose - Recently, in the field of language education, interest in edutech has increased due to difficulties in classroom teaching due to COVID-19. Accordingly, we would like to analyze research topics related to e-learning before and after COVID-19 and examine the implications for the future Korean language education field. Research design, data, and methodology - This study organized a list of papers to be analyzed by searching for e-learning terms applicable to Korean language education in RISS. The collected data was electronically documented, keywords were extracted using text mining techniques, and word frequencies were checked, and then viewed through cloud visualization. Result - It was confirmed that research on e-learning in the field of Korean language education has increased rapidly in 2021 and 2022. In particular, extensive research on online learning methods has been actively conducted due to the difficulties of face-to-face learning in the COVID-19 era. There have been many studies on teaching and learning methods, such as flipped learning, hybrid learning, blended learning, mobile learning, and smart learning. Conclusion - Since the research so far has mainly focused on online class management methods. Therefore, future research suggests that efforts should be made to develop educational contents and teaching methods using specific ICT technologies. These efforts will contribute to advancing smart education that future education aims for.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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