본 연구는 국내 선행 연구에서 '팬데믹(pandemic)시기에 교사들을 대상으로 진행한 설문 조사 결과 원격수업 형식 중 '실시간 쌍방향 형' 수업이 차지하는 비중이 현저하게 적다는 점'을 지적한 것에 주목하여, 고등학교 수학 교과 기하 과목의 '평면의 결정 요건'을 중심으로 '실시간 쌍방향 형' 비대면 수업 자료를 개발하여 수업에 적용한 사례를 보고한 연구이다. 개발에 참여한 교사는 고등학교 교직 경력 28년차의 서울 소재 고등학교에 근무하는 수학 교사(수석교사) 1인이며, 2020년에 수학 교과의 기하 과목을 담당한 교사이다. 개발 교사는 실시간 쌍방향 형 비대면 수업을 개발하기로 한 이후, 수업 내용의 선정과 온라인 수업 도구를 선정하는 과정을 거친 다음 '만남 및 수업 안내', '동기 부여', '과제 제시', '개별 탐구 활동 및 교사 피드백', '성찰 및 평가'의 네 단계로 수업 지도안을 구성하여 자료를 개발하였다. 특히 '동기 부여' 과정에서는 개발 교사가 화이트보드 애니메이션 제작 프로그램인 Videoscribe를 이용해서 5분 정도의 영상 자료를 제작하여 제시하였으며, '과제제시'에서 과제 8번의 경우에는 학생들의 수업 종료 이후 자유로운 소감을 기록하는 것으로 구성하였는데, 이는 학생 스스로의 평가 장치임과 동시에 학생의 교사에 대한 피드백 제공 역할을 하였다. 본 연구는 현장 교사가 수업 자료를 개발하는 일련의 과정을 소개한 사례 연구로서, 수업에 바로 적용 가능한 수업 자료 제시와 더불어서 이후 수업 자료 개발에 대한 샘플 제시 역할에 목표를 두고 진행한 연구 결과물이다. 개발한 자료는 수업에 참여한 학생들의 의견 수렴 및 수학교사 3인에게 의뢰한 평가 결과를 바탕으로 수업 자료로서의 적합성 검증을 거쳤다.
교육부에서 대학이 수업시간 준수와 학생의 출결관리를 엄격하게 관리하는지 여부를 평가하는 항목이 추가됨에 따라서 대학에서는 전자출결시스템을 활용하는 사례가 늘고 있다. 전자출결시스템을 활용하면 실시간으로 출결관리와 기록관리가 가능해진다. 본 논문에서는 기존 전자출결시스템이 가지는 문제점인 부정행위방지에 대한 해결방법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 자동, 수정으로 전자출결이 가능하다. 수동으로 전자출결을 진행하면 교수 스마트폰의 BLE 비콘 서비스를 활성화한 후 푸시메시지 서비스를 이용하여 학생의 전자출결 애플리케이션을 자동으로 실행시킨다. 학생이 출석체크 버튼을 눌러 비콘이 검색되면 출결을 처리한다. 자동으로 처리하는 경우 학생이 개입하지 않아도 자동으로 비콘을 검색하고 출결을 처리한다. 제안 시스템은 학생이 인지하지 못하는 상황에서도 자동으로 출결을 처리하며, 불특정 주기로 출결을 재확인 할 수 있기 때문에 부정출결을 방지할 수 있는 장점을 가진다.
Oh, S.J.;Yeom, J.H.;Roh, D.G.;Chung, H.S.;Kim, K.D.;Cappallo, Roger
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제27권2호
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pp.107-116
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2010
We developed the playback control software for a high-speed playback system which is a component of the Korea-Japan Joint VLBI Correlator (KJJVC). The Mark5B system, which is a recorder and playback system used in the Korean VLBI Network (KVN), has two kinds of operation mode. That is to say, the station unit (SU) mode, which is for the present Mark4 system, and the VSI mode, which is for the new VLBI standard interface (VSI) system. The software for SU is already developed and widely used in the Mark4 type VLBI system, but the software for VSI has only been developed for recording. The new VLBI system is designed with a VSI interface for compatibility between different systems. Therefore, the playback control software development of the VSI mode is needed for KVN. In this work, we developed the playback control software of the Mark5B VSI mode. The developed playback control software consists of an application part for data playing back, a data input/output part for the VSI board, a module for the StreamStor RAID board, and a user interface part, including an observation time control part. To verify the performance of developed playback control software, the playback and correlation experiments were performed using the real observation data in Mark5B system and KJJVC. To check the observation time control, the data playback experiment was performed between the Mark5B and Raw VLBI Data Buffer (RVDB) systems. Through the experimental results, we confirmed the performance of developed playback control software in the Mark5B VSI mode.
차량용 블랙박스는 사고 순간의 영상, 위치, 시간, 그리고 충격량등의 정보를 기록함으로써 사고원인을 규명하기 위한 용도로 사용되고 있다. 하지만 이러한 기능과 더불어 운전자의 안전운전을 유도하여 사고를 미연에 방지하기 위한 기능이 보다 필요하다. 사고방지 기능의 대표적인 것이 차선이탈경보 기능이다. 차선이탈 경보기능을 구현하기 위해서는 차선인식을 위한 영상처리 과정이 선행되어야 하며 일반적으로 영상처리 알고리즘은 매우 많은 데이터량과 복잡한 알고리즘 구조 때문에 많은 계산량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 비교적 적은 계산으로 차량용 블랙박스의 실시간 도로영상으로부터 차선을 인식하는 효율적인 임베디드 영상처리 알고리즘에 관해 기술한다.
컴퓨터를 이용한 원격 교육은 이미 오래 전부터 시도되어 왔었다. 하지만 지금까지는 컴퓨터의 성능이나 네트워크 환경 때문에 면대면 강의를 컴퓨터를 사용하여 흉내내기는 힘들었다. 멀티미디어가 컴퓨터에 도입됨으로써, 우리는 컴퓨터를 사용하여 면대면 강의를 흉내낼 수 있게 되었다. 즉, 교사가 강의하는 내용을 그대로 화면 녹화하여 원격지에서도 볼 수 있게 된 것이다. 본 논문에서는, WMT를 사용하여 강의 자료를 만들고, 이것을 웹 상에 올려놓아 원격지에서 다양한 사용자들이 시간과 장소에 구애받지 않고 볼 수 있도록 하였다. 강사는 강의 문서를 화면에 띄워 놓고, 그 위에 칠판의 형태로 강의를 하게 된다. 이 때, 미디어 인코더가 강의 문서가 띄워져 있는 화면을 획득하여 동영상으로 저장한다. 강의 자료는 윈도우 미디어 파일 형식을 사용하고, 이 파일은 강의 서버에 등록되고, 실시간으로 학습자에게 스트리밍 된다. 학습자는 특별한 미디어 플레이어를 사용하지 않고 웹 상에서 접근하여 볼 수 있다. 제안된 환경은 강의 저작기, 강의 서버, 강의 클라이언트로 구성된다.
비간섭적 개별 전기 기기 부하 식별(NILM)은 단일 미터기에서 측정한 총 소비 전력을 사용하여 가정이나 회사에서 개별 전기 기기의 소비 전력과 사용 시간을 효율적으로 모니터링할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스마트팜의 소비 전력 데이터 취득 시스템에서 LTE 모뎀을 통해 서버로 수집된 총 소비 전력량, 개별 전기 기기의 전력량을 HDF5 형태로 변환하고 NILM 분석을 수행하였다. NILM 분석은 오픈소스를 사용하여 잡음제거 오토인코더(Denoising Autoencoder), 장단기 메모리(Long Short-Term Memory), 게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit), 시퀀스-투-포인트(sequence-to-point) 학습 방법을 사용하였다.
Our laboratory originally developed the compact, multi-spectral, automatic aerial photographic system PKNU3 to allow greater flexibility in geological and environmental data collection. We are currently developing the PKNU3 system, which consists of a color-infrared spectral camera capable of simultaneous photography in the visible and near-infrared bands; a thermal infrared camera; two computers, each with an 80-gigabyte memory capacity for storing images; an MPEG board that can compress and transfer data to the computers in real-time; and the capability of using a helicopter platform. Before actual aerial photographic testing of the PKNU3, we experimented with each sensor. We analyzed the lens distortion, the sensitivity of the CCD in each band, and the thermal response of the thermal infrared sensor before the aerial photographing. As of September 2004, the PKNU3 development schedule has reached the second phase of testing. As the result of two aerial photographic tests, R, G, B and IR images were taken simultaneously; and images with an overlap rate of 70% using the automatic 1-s interval data recording time could be obtained by PKNU3. Further study is warranted to enhance the system with the addition of gyroscopic and IMU units. We evaluated the PKNU 3 system as a method of environmental remote sensing by comparing each chlorophyll image derived from PKNU 3 photographs. This appraisement was backed up with existing study that resulted in a modest improvement in the linear fit between the measures of chlorophyll and the RVI, NDVI and SAVI images stem from photographs taken by Duncantech MS 3100 which has same spectral configuration with MS 4000 used in PKNU3 system.
Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.
의료 정보화는 정보기술 발전과 사회환경의 변화와 더불어 양질의 진료와 고객관리 및 경영효율화의 필요성으로 1990년부터 처방전달시스템(OCS)을 도입하면서부터 시작되었다. 의료계의 정보화는 빠른 속도로 발전하고 있으며, 원격진료 시스템 도입과 각종 U-Health Care 관련 제품 및 의료 서비스 등 유비쿼터스 환경으로 새로운 변화를 맞고 있다. 최근 의료계와 정부는 병원에 발생하는 모든 진료기록을 디지털화 하여 관리하는 전자의무기록(EMR)에 관심을 가지게 되었다. 특히 환자 진료데이터 기록은 계속적인 진료관리와 치료 내용을 기록한 것으로 매우 중요하며, 대형 의료기관을 중심으로 EMR시스템 도입이 늘고 있다. EMR시스템은 진료 중 발생한 환자의 진료정보를 전산화함으로써 고객서비스 향상, 대기시간 단축, 진료의 질 향상, 진료정보의 다양한 활용, 정확한 진료, 비용 절감, 진료부서 및 진료 지원부서 등의 업무효율화를 가져와 병원의 경쟁력을 확보하게 한다.
블랙박스의 기능을 차에 접목하여 영상을 클라우드 서버를 통하여 확인 가능하며, 메모리카드를 통해 영상을 확인하는 번거로움을 줄이고 PC 및 스마트폰을 통해 실시간으로 블랙박스 영상을 확인할 수 있으며 사고 당시 사용자의 엑셀, 브레이크 작동상태 및 핸들 제어 기록 등을 확인 할 수 있다. 또한 클라우드 서비스를 활용하여 블랙박스의 영상을 인공지능 객체 인식을 통해 차량 사고의 정확한 파악과 사고처리 간편화에 목표를 두었다. 사고시 일어나는 화재, 침수, 파손 등의 블랙박스 자체의 손실이 일어나도 영상을 보존할 수 있는 대책을 마련할 수 있다. 실제 주행하는 실험조건에서 객체 인식 및 로그 기록 기능을 제공함으로써 사고 발생 즉시 정확한 전후 상황을 파악할 수 있음을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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