Park, Jae-Bum;Kim, Byung-Mok;Son, Bang-Won;Rho, Dae-Seok;Yoo, Jae-Woong
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.688-689
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2011
본 논문에서는 배전지능화시스템과 정보 연계, 미래 지능형전력망 운용 및 태양광, 풍력, 연료전지등과 같은 신 에너지전원의 단지를 효율적으로 유지관리하기 위하여, 유 무선 네트워크 구성요소의 특성을 해석하고, 이를 바탕으로 원격 감시제어장치를 제작하였다. 이 감시제어장치는 한국기술교육대학교 캠퍼스 내에 설치되어 있는 50KW급 태양광전원장치를 대상으로 유 무선 네트워크 알고리즘을 기반으로 제작한(AutoBase) 감시장치, PLC를 이용한 제어장치로 구성된다. 본 연구에서 제안한 장치를 이용하여 태양광전원의 출력특성을 분석한 결과, 원격지에 설치된 대규모 태양광단지의 보수유지 관리에 필요한 유무선 네트워크를 이용한 원격감시제어기술의 대안으로, 스마트그리드 구축에 기여할 수 있음을 확인하였다.
The Internet is widely used by general people and the use of Internet is spread to all industrial fields. Especially, cyber education fields have been changed a lot with the Internet application development. One of them is the field of consultation for university admission. As for the business of university admission, there were two ways applicants handed in their applications directly to school which they applied to and to each place to receive applications or sent them through FAX. Recently, highlighted is the Internet environment to receive the application for admission which integrated organically the two ways. In this thesis, I designed and implemented on-line admission consulting system using of multi-agent. The examines can apply for safely and according to their conviction by recommending the university course suitable for their academic aptitude and scores with test KSAT(Scholastic Aptitude Test Administered by the Korean Ministry) and a university grade report on students' record using intelligent multi-agents and through a university course recommending wizard in the process of choosing it.
Due to the increasing demand and importance of non-face-to-face education, open online learning platforms are getting interests both domestically and internationally. These platforms exhibit different characteristics from online courses by universities and other educational institutions. In particular, students engaged in these platforms can receive more learner autonomy, and the development of tools to assist learning is required. From the past, researchers have attempted to utilize process mining to understand realistic study behaviors and derive learning patterns. However, it has a deficiency to employ it to the open online learning platforms. Moreover, existing research has primarily focused on the process model perspective, including process model discovery, but lacks a method for the process pattern and instance perspectives. In this study, we propose a method to identify learning patterns within an open online learning platform using process mining techniques. To achieve this, we suggest three different viewpoints, e.g., model-level, variant-level, and instance-level, to comprehend the learning patterns, and various techniques are employed, such as process discovery, conformance checking, autoencoder-based clustering, and predictive approaches. To validate this method, we collected a learning log of machine learning-related courses on a domestic open education platform. The results unveiled a spaghetti-like process model that can be differentiated into a standard learning pattern and three abnormal patterns. Furthermore, as a result of deriving a pattern classification model, our model achieved a high accuracy of 0.86 when predicting the pattern of instances based on the initial 30% of the entire flow. This study contributes to systematically analyze learners' patterns using process mining.
One of the major research topics in the area of the development of intelligent tutoring system(ITS)is the control of instructional mechanism consisting of lesson plans,curriculum plans,and discourse plans.This paper describes a method of building the lesson plans among these three instructional plans based on the case-based planning.It is more efficient to retrieve the lesson plan from the plan memoru than to generate it whenever an instructional goal is selected.The retrieved lesson plan may be modified to build more adaptive plan for the current goal.We have developed a lesson plan generator that has such capabilities as a component of an ITS for teching indefinite intergration.We also have devised a description language to represeint the generalized form for the given arithmetic expression as an instructional goal and a curriculum tree to represent the lesson units required to master the subject matter.The result of this research could be used either by a developer of the lesson plan generator in the other area of ITS or by human teacher as a curriculum in the actual class.
Transactions of the KSME C: Technology and Education
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v.1
no.2
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pp.147-152
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2013
In this paper, we surveyed the opinion of MOTIE(Ministry of Trade, Industry and Energy) R&D PDs about what are the future promising industries and their mainly associated Ppuri-technologies. According to the survey result, the future technology trends are to shift the technologies beyond their own critical performance and dominate human-centered technologies through converging technologies. In particular, the 4 industries, personalized medical technology, intelligent and emotional-based system, solar power technology and flexible technology, are expected to be good perspective industries in the near future. In order to grow these industries, we need to develop the core Ppuri-technologies that are very closely related to the future main industries. More than all, Ppuri-technology acts as a leverage for the future promising industry and is expected to be the strong supporter in manufacturing infra.
Recently, safety issues in companies and public institutions are no longer a task that can be postponed, and when a major safety accident occurs, not only direct financial loss, but also indirect loss of social trust in the company and public institution is greatly increased. In particular, in the case of a fatal accident, the damage is even more serious. Accordingly, as companies and public institutions expand their investments in industrial safety education and prevention, open AI learning model creation technology that enables safety management services without being affected by user behavior in industrial sites where high-risk situations exist, edge terminals System development using inter-AI collaboration technology, cloud-edge terminal linkage technology, multi-modal risk situation determination technology, and AI model learning support technology is underway. In particular, with the development and spread of artificial intelligence technology, research to apply the technology to safety issues is becoming active. Therefore, in this paper, an open cloud platform design method that can support AI model learning for high-risk site safety management is presented.
Jinseon Park;Se-Yeon Lee;Lak-Yeong Choi;Se-woon Hong
Journal of Bio-Environment Control
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v.32
no.2
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pp.106-114
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2023
With rising concerns about pesticide spray drift by aerial application, this study attempt to evaluate aerodynamic property and collection efficiency of spray drift according to the leaf area index (LAI) of crop for preventing undesirable pesticide contamination by the spray-drift tunnel experiment. The collection efficiency of the plant with 'Low' LAI was measured at 16.13% at a wind speed of 1 m·s-1. As the wind speed increased to 2 m·s-1, the collection efficiency of plant with the same LAI level increased 1.80 times higher to 29.06%. For the 'Medium' level LAI, the collection efficiency was 24.42% and 43.06% at wind speed of 1 m·s-1 and 2 m·s-1, respectively. For the 'High' level LAI, it also increased 1.24 times higher as the wind speed increased. The measured results indicated that the collection of spray droplets by leaves were increased with LAI and wind speed. This also implied that dense leaves would have more advantages for preventing the drift of airborne spray droplets. Aerodynamic properties also tended to increase as the LAI increased, and the regression analysis of quadric equation and power law equation showed high explanatory of 0.96-0.99.
Kim, Soo-Jin;Bae, Seung-Jong;Yoo, Seung-Hwan;Na, Ra;Son, Jeong-Woo;Hur, Seung-Oh
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.29
no.4
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pp.201-210
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2023
The Agricultural Environmental Conservation Program is a useful system for creating sustainable agriculture and environmentally friendly and comfortable rural areas. However, there are still many problems and difficulties, such as the establishment of necessary activities and plans by the residents themselves, and improvements are required. The degree of importance and difficulties according to the implementation stage of each stakeholder was quantified and compared with each other, and the specific difficulties recognized by on-site support organizations were structurally analyzed. It was analyzed that the importance and difficulties of the project implementation stage for local government officials and the project implementation planning stage for on-site support organizations were very high, indicating that they perceived the most need for improvement. On the other hand, 21 specific problems and difficulties were derived based on the results of the literature survey and stakeholder interviews. As a result of the structural analysis using the DEMATEL method, the most influential factor was the low understanding of the project by residents, the most influential factor was the lack of collecting and reflecting residents' opinions, the most central factor was the lack of collecting and reflecting residents' opinions, and the most causal factor was the lack of education and promotion of the project. The results indicate that a more stable system can be established if continuous promotion and education, periodic meetings and discussions, active reflection of residents' opinions in project implementation plans, and simplification of implementation inspection and project cost execution through the implementation inspection platform are promoted. Despite the limitations, considering that no institutional analysis of agricultural environmental conservation programs has been conducted so far, the results of this study are expected to serve as a basis for the establishment of relevant policies in the future.
To help users who are experiencing difficulties finding the right learning course corresponding to their level of proficiency, we developed a recommendation model for personalized learning course for Intelligence Tutoring System(ITS). The Personalized Learning Course Recommendation model for ITS analyzes the learner profile and extracts the keyword by calculating the weight of each word. The similarity of vector between extracted words is measured through the cosine similarity method. Finally, the three courses of top similarity are recommended for learners. To analyze the effects of the recommendation model, we applied the recommendation model to the Women's ability development center. And mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of question items were calculated through the satisfaction survey. The results of the experiment showed high satisfaction levels in accuracy, novelty, self-reference and usefulness, which proved the effectiveness of the recommendation model. This study is meaningful in the sense that it suggested a learner-centered recommendation system based on machine learning, which has not been researched enough both in domestic, foreign domains.
Hong, Seong-Jun;Lee, Min-Hee;Jang, Jae-Ri;Jeong, Ha-Eun;Hong, Yu-Ri;Lee, Jee-Hang;Kim, Jin
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.359-361
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2022
최근 현대인의 영양불균형이 점점 심화됨에 따라 영양결핍과 비만의 위험도가 점점 증가하고 있다. 이에 따라 건강기능식품에 대한 관심이 증가하여 일반인들의 건강기능식품 소비가 증가하고 있지만, 적정섭취량에 비해 영양소를 과도하게 섭취 중이거나 영양제를 먹지만 정작 필요한 영양소를 섭취하지 못하는 경우가 빈번히 나타나고 있다. 이러한 문제를 해소하고자 본 논문에서는 7 일간 사용자가 섭취한 식단을 기반으로 부족한 영양소를 수치상으로 계산하여 개인 맞춤 영양제를 추천하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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