코로나19 팬데믹을 지나면서 동영상 수업과 실시간 온라인 교육은 활성화되었지만 교수자와 학습자 간의 상호작용 부족 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다. 본 논문은 실시간 온라인 수업의 교육 효과와 만족도를 높이는데 중요한 역할을 하는 상호작용의 문제를 개선하기 위해 디지털 휴먼을 활용하는 학습지원 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 디지털 휴먼은 수업에 참여하는 가상의 학습자로서 다른 학습자들이 익명 채팅 시스템을 통해 등록한 질문을 교수자에게 대신 질문해 준다. 또한, 수업의 조력자로서 교수자가 강의하는 음성 메시지를 실시간으로 분석하여 학습자에게 수업의 요약본 형태로 제공함으로써 상호작용을 촉진한다. 제안한 시스템이 실제 온라인 실시간 수업에 활용 가능한지 검증하기 위해 Zoom 수업에 적용한다. 실험 결과 디지털 휴먼 기반의 학습지원시스템을 통하여 촉진된 질의응답과 실시간 수업 요약이 성공적으로 제공됨을 보인다.
Serotonin or 5-hydroxytryptamine subtype 2C ($5-HT_{2C}$) receptor belongs to class A amine subfamily of G-protein-coupled receptor (GPCR) super family and its ligands has therapeutic promise as anti-depressant and -obesity agents. So far, bovine rhodopsin from class A opsin subfamily was the mostly used X-ray crystal template to model this receptor. Here, we explained homology model using beta 2 adrenergic receptor (${\beta}$2AR), the model was energetically minimized and validated by flexible ligand docking with known agonists and antagonists. In the active site Asp134, Ser138 of transmembrane 3 (TM3), Arg195 of extracellular loop 2 (ECL2) and Tyr358 of TM7 were found as important residues to interact with agonists. In addition to these, V208 of ECL2 and N351 of TM7 was found to interact with antagonists. Several conserved residues including Trp324, Phe327 and Phe328 were also found to contribute hydrophobic interaction. The predicted ligand binding mode is in good agreement with published mutagenesis and homology model data. This new template derived homology model can be useful for further virtual screening based lead identification.
As the application of deep-learning methods has been succeeded in various fields, they have a high potential to be applied to space weather forecasting. Convolutional neural network, one of deep learning methods, is specialized in image recognition. In this study, we apply the AlexNet architecture, which is a winner of Imagenet Large Scale Virtual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012, to the forecast of daily solar flare occurrence using the MatConvNet software of MATLAB. Our input images are SOHO/MDI, EIT $195{\AA}$, and $304{\AA}$ from January 1996 to December 2010, and output ones are yes or no of flare occurrence. We consider other input images which consist of last two images and their difference image. We select training dataset from Jan 1996 to Dec 2000 and from Jan 2003 to Dec 2008. Testing dataset is chosen from Jan 2001 to Dec 2002 and from Jan 2009 to Dec 2010 in order to consider the solar cycle effect. In training dataset, we randomly select one fifth of training data for validation dataset to avoid the over-fitting problem. Our model successfully forecasts the flare occurrence with about 0.90 probability of detection (POD) for common flares (C-, M-, and X-class). While POD of major flares (M- and X-class) forecasting is 0.96, false alarm rate (FAR) also scores relatively high(0.60). We also present several statistical parameters such as critical success index (CSI) and true skill statistics (TSS). All statistical parameters do not strongly depend on the number of input data sets. Our model can immediately be applied to automatic forecasting service when image data are available.
Purpose:This thesis was performed to evaluate the effect of the experience safety education on the safety behavior and standard of habit to the middle school students of one islands. Methods:The participants of this study included 43, located in the adjoining region in S county. While one of the class, composed of 19 students was designated as an experimental group, and the other class, composed of 24 students, was compared as a control group. Used program in this study was safety education program, 'Safe School, Safe Life' which was developed by Korea Occupational Safety & Health Agency. This program has emphasis on the virtual case rather than lecture style education. Results:The findings in this research were as follows. Indoor safety behavior was significant difference between the two groups. On the other hand, the effect on outdoor safety behavior was not difference. In playground case, active strength was needed without continuous attention. The effect of the experience safety behavior education was not shown in the area of traffic rules, pedestrian safety, and vehicle safety. But home safety behavior was effective. Education program on the manners of standard life habit gives positive results. But in the area of rules, this program was not effective, since students had tendency to emphasize the rigid scale rather than manners. Conclusion:These findings in the study give us the necessity of experience safety education program to prepare various situations of everyday life and to reinforce safety behavior and improve standard life habit.
The purpose of this study is to design and develop a Metaverse ZEP platform-based teaching and learning process plan by selecting learning topics that are commonly dealt with among the core concepts of the "family" area of practical (technical and home) subjects. To this end, a teaching and learning process plan was developed through planning, Metaverse platform design, expert review, and revision stages. The Metaverse ZEP "Open Class Day" platform, a virtual learning space, was created and developed to further utilize EduTech programs, such as Padlet, Mentimeter, Jamboard, Miricanvas, and Spatial. The teaching and learning process plan developed in this study consists of a total of seven sessions, including approaching EduTech, Changing Families, Exploring Our Family, and Counseling Centers 1, 2, and 3. Among them, Geumji Counseling Center 1, 2, and 3 was designed as a class in which parents and children participate together in open classes using the ZEP platform. This platform can be used as part of parent classes as well as to encourage online participation in the open classes held periodically at each individual school. In terms of the content validity ratio (CVR) of the developed teaching and learning process verified through five experts, 12 out of 15 questions had a CVR of 1, while the remaining three questions had a CVR of 0.6. The three questions with lower validity were revised and supplemented.
소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.
본 논문은 인위적으로 생성된 가상 학습 데이터와 융합 분류기를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 특징공간에서의 최근접 특징 선택 방법과 연결주의 모델에 기반한 서로 다른 형태의 분류기를 융합하여 통합효과를 얻도록 하였다. 두 분류기는 모두 학습 데이터의 공간적인 분포에 따라 생성된 가상 학습데이터를 이용하여 학습되고 이용된다. 첫째로, 특징 공간에서의 각 정보(Angular Infnrmation) 를 이용하는 최근접특징각(the Nearest Feature Angle : NFA)을 이용하여 저장된 학습데이터와 가장 근접한 것을 찾고, 둘째로, 질의(Query) 얼굴 특징 정보를 정면얼굴 영상의 특징정보로 투영하여 얻은 정보에 기반한 분류기의 결과를 이용한다. 정면영상 특징정보로의 투영은 다층 신경망을 이용하여 정면 회상망(Frontal Recall Network)을 구현하였고, 이것을 여러 개 묶어 앙상블 네트웍으로 구성한 Ensemble 회상망(Ensemble Recall Network)을 사용하여 일반화 성능을 향상시켰다. 끝으로, 각 분류기의 결과에 따라 융합 분류기가 최종 결과를 선택하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 6 종류의 서고 다른 학습/시험데이터 군에 적용하여 평균 96.33%의 인식률을 얻었다. 이것은 특징라인에 기반한 방법(the Nearest Feature Line) 평균 에러율의 61.2% 이며, 단일 분류기를 사용한 경우 보다 안정된 견과를 얻고 있다.
A work of thin-walled outsell injection molding technology for a plastic part of moldframe applicable in a display product was performed in the present study. The thin-walled plastic part is one of the core parts in the display product, which supports and protects a light guide plate and back light unit from external environmental conditions. It globally has the shape of rectangular and surrounds the light guide plate and back light unit for each class of inch, however, the cross section of the part is not clear to define the thickness. This causes the difficult problem of injection molding itself for the part. Moreover, a metal outsell part makes a difficult problem in injection molding over it. Because the mold temperature control of the parts are not uniform in thickness direction due to the metal part. A careful injection melding analysis and injection mold design from the analysis results have to be proceeded to obtain a production of precision moldframe. Therefore, optimization for injection molding process and analysis of warpage characteristics were studied. Consequently, it was possible from the presented virtual manufacturing process that the manufacturing of precision thin-walled outsell moldframe.
In this paper, the virtual-reality system is tried to developed, which controls not only the sense of sight and hearing but also the sense of touch, In order to develope the sense of touch in this study, the stable tactual transaction-system, based on summing up the basic algorithm and theory, is embodied. The hardware of this system consists of the 6DOF haptic interface, a controller and a driver In the case of the software, the proxy algorithm is applied for the force-transaction and the mopping algorithm is used for graphic transaction. In addition to this, the imaginary-device driver is utilized for controlling the system and manager-class is also included in this system to manage the position-change and the like. Consequently, the proxy algorithm Is applied, which makes the system possible to be more stable and prompt with and imaginary object. Moreover, the impulse-algorithm is applied to work out a problem which the tactual transaction-period is different from the graphic transaction-period.
자바의 같이 객체지항 언어로 작성된 프로그램은 프로그램의 실행과 관련된 정보들과 제어의 흐름이 숨겨져 있기 때문에 분석하기가 쉽지 않다. 그러나, 자바의 겨우는 컴파일 과정을 통해 생성된 클레스 파일에 프로그램의 수행과 관련된 벙보가 포함되어 있다. 자바 가상 기계는 클레스 파일에 포함된 바이트코드를 실행시킨다. 따라서 바이트코드가 실행되는 과정을 살펴보면 자바소스 프로그램에 대해 보다 명확한 분석과 쉬운 이해가 가능해 진다. 본 논문에서는 자바 프로그램의 구조와 객체들 사이의 제어의 흐름을 이해하는데 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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