• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.15 no.4
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• pp.61-77
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• 2012

The purpose of this study was to examine the structural relationship among task value, self-efficacy, classroom goal structure, and academic emotions(enjoyment, fear, boredom) for promoting self-regulated learning in e-learning course. The results showed that task value, self-efficacy, class goal structure influenced academic emotions and self-regulated learning, and enjoyment had mediation effects among exogenous variables and self-regulated learning. The findings offer implications of facilitating self-regulated learning while considering academic emotions.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.1
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• pp.99-110
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• 1998

본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.10 s.159
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• pp.871-883
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• 2005

This paper investigates the impacts of turbulent anisotropy on the mean flow and turbulence structures in vegetated open-channel flows. The Reynolds stress model, which is an anisotropic turbulence model, is used for the turbulence closure. Plain open-channel flows and vegetated flows with emergent and submerged plants are simulated. Computed profiles of the mean velocity and turbulence structures are compared with measured data available in the literature. Comparisons are also made with the predictions by the k-$\epsilon$ model and by the algebraic stress model. For plain open-channel flows and open-channel flows with emergent vegetation, the mean velocity and Reynolds stress profiles by isotropic and anisotropic turbulence models were hardly distinguished and they agreed well with measured data. This means that the mean flow and Reynolds stress is hardly affected by anisotropy of turbulence. However, anisotropy of turbulence due to the damping effect near the bottom and free surface is successfully simulated only by the Reynolds stress model. In open-channel flows with submerged vegetation, anisotropy of turbulence is strengthenednear the vegetation height. The Reynolds stress model predicts the mean velocity and turbulence intensity better than the algebraic stress model or the k-$\epsilon$ model. However, above the vegetation height, the k-$\epsilon$ model overestimates the mean velocity and underestimates turbulence intensity Sediment transport capacity of vegetated open-channel flows is also investigated by using the computed profiles. It is shown that the isotropic turbulence model underestimates seriously suspended load.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.221-226
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• 2000

근래에 들어와서 소프트웨어 개발 방법론에 있어 소프트웨어의 재사용 및 유지보수를 위한 여러 방안이 제시되었다. 이를 위해 분석 및 설계에 초점을 두어 여러 객체 지향적인 개발방안이 나왔는데, 일반적으로 컴포넌트를 기반으로 모형화하고 있으며, 이에 대한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발 과정에서 컴포넌트를 기반으로 소프트웨어 구조를 설계하고, 모형 화하기 위한 도구로 HappyWork을 구현하였으며, 이를 기술하기 위한 언어로 HWL(HappyWork Language)을 만들었다. 우리는 이를 이용해 소프트웨어를 구조적인 차원에서 심도 있게 분석하고 성능을 평가해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.17-22
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• 2000

시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.4 no.2
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• pp.55-70
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• 1994

본 논문은 데이타베이스의 동적 기능을 모형화하기 위해서 동적 규칙을 사건과 동적 규칙 객체로 취급하여 개념적 스키마에 표현하는 동적 객체지향 데이타 모델을 제안한다. 제안된 모델에서 정적 구조와 동적 구조에 대한 개념들을 정의하고 모형화 과정에서 사용자의 이해도를 증진시키는 모델의 구성요호에 대한 그래픽 다이어그램을 제시하였다. 그리고 동적 규칙이 데이타베이스 구조에 포함됨으로써 발생가능한 정보의 불법적인 노출 또는 변경을 방지하기 위해서 BLP모델의 보안 정책을 확장하여 제안된 모델에 대한 11가지 종류의 다단계 보안 성질들을 정의하였다. 또한, 정의된 다단계 보안 성질들이 타당한가를 조사하기 위해서 패트리네트를 확장하여, 보안 성질의 검증작업을 수행하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.30 no.1
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• pp.125-133
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• 2012

This paper deals with the passenger transfer trips counted from smart bus-card data from Seoul transit network to understand the current operational condition of the system. Objective of this study is to relocate the location of the transit transfer centers. It delivers a bi-level programing model. The upper model is a linear 0-1 binary integer program having the objective of total travel cost minimization constrained by the number of transfer centers and the total construction budget. The lower model is an user equilibrium assignment model determining the passengers' route choice according to the transfer center locations. The proposed bi-level programming model was tested in an example network. The result showed that the proposed was able to find the optimal solution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.96-96
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• 2023

지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.19 no.1
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• pp.87-100
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• 2016

This study has examined the structural relationship among factors related to the effects of flipped learning using the structural equation modeling. Two hundred thirty-six middle school and high school students were participated in this study. This study's results are as follows. First, looking through how much the flipped learning variables affect achievement, motivation affects achievement the most, and then interaction, participation come next. Second, looking through how much the flipped learning variables affect personality, interaction affect personality the most, and then teaching attitudes come next. Third, as a result of verifying the research model, the hypothetical model indicating relationship among motivation, participation, teaching attitudes, interaction and achievement, personality is valid.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.1
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• pp.131-139
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• 2002

This study introduces a developed artificial neural networks(ANN) model as a more efficient and reliable prediction model in operating speed Prediction with the 85th percentile horizontal curve of two-way rural highway in the aspect of evaluating highway design consistency. On the assumption that the speed is decided by highway geometry features, total 30 survey sites were selected. Data include currie radius, curve length, intersection angle, sight distance, lane width, and lane of those sites and were used as input layer data of the ANN. The optimized model structure was drawn by number of unit of hidden layer, learning coefficient, momentum coefficient, and change in learning frequency in multi-layer a ANN model. To verify learning Performance of ANN, 30 survey sites were selected while data in obtained from the 20 cites were used as learning data and those from the remaining 10 sites were used as predictive data. As a result of statistical verification, the model D of 4 types of ANN was evaluated as the most similar model to the actual operating speed value: R2 was 85% and %RMSE was 0.0204.