• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.375-378
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• 2011

컴퓨터 언어를 배우는 학습자는 다양한 분야에 적합한 프로그래밍 언어를 배우고 텍스트 기반으로 된 프로그래밍을 하는 것이 매우 어렵다고 생각한다. 이러한 문제를 쉽게 풀기 위한 한 방법이 프로그램을 비주얼로 표현하는 것이다. 기존의 시각 프로그래밍인 Visual C++, Visual Basic, Delphi와 같은 비주얼 언어는 외부 인터페이스는 비주얼 컴포넌트로 표현되고 컴포넌트의 작동에 대해서는 텍스트 기반으로 표현한다. 이러한 프로그램을 배우는 학습자들은 컴포넌트 작동에 대한 텍스트 프로그래밍에 대해 어려워하고 있으며 프로그래밍을 싫어하는 한 요소가 되었다. 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 논리적 사고를 표현하면서 객체지향을 지원하기 위해 UML을 도입하고 텍스트 프로그래밍 요소를 비주얼 프로그래밍 요소로 대체하기 위해 객체지향을 지원하는 LabVIEW OOP를 사용하여 학습자들에게 프로그래밍 교육을 하는 방법을 제시하였다. 또한, 제시된 프로그래밍 교육 방법에 대해 설문조사를 실시하여 교육적인 효과를 분석하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.122-129
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• 2024

최근 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만, 초·중·고교 학생들은 프로그래밍 교육에 어려움을 겪고 있다. 대부분의 프로그래밍 환경이 블록 코딩을 바탕으로 이루어지고 있는데 이는 텍스트 코딩으로의 이행에 방해가 된다. 전통적인 PC 환경도 유지 관리 문제 등 어려움이 있다. 이러한 상황에서 모바일 앱은 대안적 프로그램 교육환경으로 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 이동형 기기에서 프로그램을 작성할 수 있는 모바일 앱 설계하고 구현하였다. 첫 사례로 Scheme 인터프리터 모바일 앱을 구현하였는데, Scheme은 다중 패러다임 프로그래밍을 지원하는 교육용 언어로 MIT의 프로그래밍 교과에 사용되고 있다. 구현된 앱은 독립형 앱으로 설계되어 네트워크를 사용하지 않아도 된다는 장점이 있다. 벤치마크 수행결과, PC 수행 시간에 대한 안드로이드 기기 수행 시간은 Derivative 벤치마크 131%와 Tak 벤치마크 157%로 나타났다. 또한, 안드로이드 기기에서 벤치마크 프로그램의 수행 시간 최댓값은 Derivative 벤치마크 19.8ms, Tak 벤치마크 131.15ms로 나타났다. 이는 안드로이드 기기를 프로그래밍 교육용으로 선택 시 실습에 큰 제약이 되지 않음을 나타낸다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.620-626
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• 2004

For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method and nonlinear controls are considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is to use dynamic optimization. Many general engineering problems like control, scheduling, planning etc. are expressed by functional optimization problem and most of them can be changed into dynamic programming (DP) problems. However the DP problems are used in just few cases because as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the burden of calculation which is called as 'curse of dimensionality'. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach is proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). To get the solution of seriously nonlinear process control, the interest in NDP approach is enlarged and NDP algorithm is applied to diverse areas such as retailing, finance, inventory management, communication networks, etc. and it has been extended to chemical engineering parts. In the NDP approach, we select the optimal control input policy to minimize the value of cost which is calculated by the sum of current stage cost and future stages cost starting from the next state. The cost value is related with a weight square sum of error and input movement. During the calculation of optimal input policy, if the approximate cost function by using simulation data is utilized with Bellman iteration, the burden of calculation can be relieved and the curse of dimensionality problem of DP can be overcome. It is very important issue how to construct the cost-to-go function which has a good approximate performance. The neural network is one of the eager learning methods and it works as a global approximator to cost-to-go function. In this algorithm, the training of neural network is important and difficult part, and it gives significant effect on the performance of control. To avoid the difficulty in neural network training, the lazy learning method like k-nearest neighbor method can be exploited. The training is unnecessary for this method but requires more computation time and greater data storage. The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlin ar chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. In this study, the NDP algorithm was applied to pH neutralization process. At first, the pH neutralization process control to use NDP algorithm was performed through simulations with various approximators. The global and local approximators are used for NDP calculation. After that, the verification of NDP in real system was made by pH neutralization experiment. The control results by NDP algorithm was compared with those by the PI controller which is traditionally used, in both simulations and experiments. From the comparison of results, the control by NDP algorithm showed faster and better control performance than PI controller. In addition to that, the control by NDP algorithm showed the good results when it applied to the cases with disturbances and multiple set point changes.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2617-2622
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• 2003

The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlinear chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method so nonlinear controls must be considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is the dynamic optimization. However, as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the curse of dimensionality. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach was proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). The NDP approach is to utilize all the data collected to generate an approximation of optimal cost-to-go function which was used to find the optimal input movement in real time control. The approximation could be any type of function such as polynomials, neural networks and etc. In this study, an algorithm using NDP approach was applied to a pH neutralization process to investigate the feasibility of the NDP algorithm and to deepen the understanding of the basic characteristics of this algorithm. As the global approximator, the neural network which requires training and k-nearest neighbor method which requires querying instead of training are investigated. The global approximator requires optimal control strategy. If the optimal control strategy is not available, suboptimal control strategy can be used even though the laborious Bellman iterations are necessary. For pH neutralization process it is rather easy to devise an optimal control strategy. Thus, we used an optimal control strategy and did not perform the Bellman iteration. Also, the effects of constraints on control moves are studied. From the simulations, the NDP method outperforms the conventional PID control.

• 전자공학회논문지
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• 제53권8호
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• pp.136-144
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• 2016

일반적으로 임베디드 소프트웨어 교육을 위해 다양한 교구와 학습 방법이 개발 및 활용이 되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 공학교육에서 요구되고 있는 창의적 문제해결 방법을 학습하기 위하여 스마트 로봇을 활용하고자 한다. 스마트 로봇을 사용한 창의적 공학교육으로 그 NCS 직무교육 효과를 분석하고 임베디드 소프트웨어교육 향상을 위하여 RSPM(Robot Based Software Programming Method) 공학교육 방법에 대해 제시한다. 임베디드 소프트웨어 공학교육에서 좀 더 창의적이고 소프트웨어 코딩 능력향상을 위해 스마트 로봇인 EV3 시스템을 활용하였다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 공학교육에 미치는 정도, 흥미, 프로그램 능력 향상과 영향에 대하여 설문 및 분석을 통하여 창의적인 RSPM 공학교육과정을 통하여 EV3 시스템을 교구로 활용하여 성공적인 임베디드 소프트웨어 코딩 능력 가능성에 대해 제시하고자 한다. 특히 RSPM 공학교육은 스마트 로봇 NCS 직무로써 미래 유망한 임베디드 소프트웨어분야의 직업인으로 성장할 수 있도록 경쟁력을 갖춘 기초 스마트로봇 직무학습 중심으로 구성하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1229-1237
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• 2005

분류 성능을 향상시키기 위해서 다수의 분류기들을 결합하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 우수한 앙상블 분류기를 회득하기 위해서는 정확하고 다양한 개별 분류기를 구축해야 한다. 기존에는 Bagging이나 Boosting 등의 앙상블 학습 기법을 이용하거나 획득된 개별 분류기의 학습 데이타에 대한 다양성을 측정하였지만 유전 발현 데이타와 같이 학습 데이타가 적은 경우 한계가 있다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍으로부터 획득된 규칙의 구조적 다양성을 분석하여 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 유전자 프로그래밍으로 해석 가능한 분류 규칙을 생성하고 그들 사이의 다양성을 측정한 뒤, 이들 중 다양한 규칙의 집합을 결합하여 분류를 수행한다. 유전 발현 데이타로부터 림프종 암, 폐 암, 난소 암 등을 분류하는 문제를 대상으로 실험하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다. 앙상블 시 분류 규칙 사이의 다양성을 분석하여 결합한 결과, 다양성을 고려하지 않을 때보다 높은 분류 성능을 획득하였고, 개별 분류 규칙들 사이의 다양성에 따라서 정분류율이 증가하는 것도 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.89-99
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• 2019

본 연구의 목적은 교원양성대학의 대학생을 대상으로 한 문제해결 프로그래밍 교육에서 학습자들의 컴퓨팅 사고력을 평가할 수 있는 평가 도구를 개발하고 타당화하여 활용 가능성을 분석하는 것이다. 이를 위해 문제해결 프로그래밍의 관점에서 컴퓨팅 사고력의 영역과 세부 요소를 재 정의하였으며 이를 평가할 수 있는 지필형 검사지 및 자기보고식 설문지를 개발하였다. 실제 교원양성대학의 대학생을 대상으로 개발한 평가 도구를 적용하여 신뢰도와 타당도를 각각 분석하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 지필형 검사지 및 자기보고식 설문지가 컴퓨팅 사고력을 평가하기 위한 도구로 활용이 가능함을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.23-33
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• 2008

컴퓨터 교육은 더 이상 소양 교육에 머무를 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 원리를 가르쳐 논리적 사고력과 창의력 계발 등 지식정보화 시대의 진정한 사회인으로의 양성을 목적으로 변화해야 한다. 이 모적에 부합하는 것이 프로그래밍 교육이다. 본 연구는 교사들이 초등학교 학생들에게 프로그래밍 교육을 할 때에, 프로젝트를 기반으로 하여 적절한 프로그래밍 교육을 할 수 있는 학습 모형을 개발하고 실제 현장에서 적용하여 효과를 검증하는 데 연구의 목적이 있다. 즉 교육현장에서 초등학교 학생들에게 적용할 프로그래밍 교육에 대한 방법적인 모형을 제안하여 교육방법 개선에 기여하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.477-480
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• 2012

본 연구에서는 스마트폰을 활용한 프로그래밍 학습용 로봇시스템을 설계하고 개발하였다. 본 연구에서 제작된 시스템은 스마트폰을 이용하여 로봇에 직접 프로그램을 작성하도록 설계되어 있고 스마트폰으로 작성된 프로그램을 블루투스 모듈을 통하여 로봇제어회로에 전송하여 동작을 시킬 수 있도록 되어있다. 이는 로봇 교육에 있어서 장소의 제약을 받지 않고 교육이 가능함을 의미하며 학생들의 프로그래밍 결과가 스마트폰을 통하여 로봇의 움직임으로 나타나므로 기존 교육의 한계를 뛰어 넘는 프로그래밍 교육이 가능하다.

• 산업공학
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• 제10권1호
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• pp.135-143
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• 1997

The importance of training for NC, CNC and Machining Center has been greatly increased. This paper presents implementation of a DNC(Direct Numerical Control) operating software for educational system. This system is able to connect 8-32 CNCs to Control PC with RS232 multi-port serial card. Therefore, it allows much efficiency in training even after costs are considered. The KISCO DNC S/W for above system includes various communication functions, communication parameters setting, program editor and user-friendly environment. This software was developed with C and Windows programming. It was proved in function and stability by iterative field tests.