• Journal of the KSME
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• v.34 no.2
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• pp.118-125
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• 1994

미래기술은 컴퓨터와 통신이 주도하는 정보화 기술을 주축으로 점점 고성능화, 지능화 기계의 등장을 요구하며, 기계공학도 최근 그 개념 자체가 급속히 변화하고 있다. 교육계와 산업계에서는 구태의연한 교과과정에서 탈피하여 전자공학과 전산공학을 응용하는 교육과 동시에 더욱 심도 있는 기본교육을 요구하고 있다. 특히 유체공학은 현상론적 이해가 필요한 실험과학의 범주이 므로 실험실 교육이 절실한 학문이다. 미래지향적인 유체공학 실험교육의 개선방향은 개인용 컴퓨터를 적극활용하여 참여하는 실험을 필수적으로 운용하도록 유도하고 학생으로 하여금 물 리적 이해와 함께 창의적인 정보창출과 정보처리기법의 경험을 얻도록 해야한다. 아울러 다각 적이고 효율적인 실험장치를 설계하여 유체역학의 기본이론들이 충분히 이해될 수 있는 데몬스 트레이션용 실험이나 Kit형 실험도 더욱 보완될 필요가 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.4
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• pp.311-319
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• 2019

The purpose of this study was to evaluate the effects of a computerized cognitive training(CCT) on cognitive, depression, life satisfaction and activity of daily living in older adults with mild dementia. The participants were 32 older adults diagnosed with mild dementia who reside in nursing hospital and were randomly divided into an 16 for an experimental group and 16 for a control group. A CCT was performed for a day/week for 8 weeks in an experimental group. The CoTras-G was used for CCT. The MMSE-K, SGDS-K, ELS and BI were administered to the experimental group and the control group in the same way in order to examine the effects of CCT. The difference of the effects between before and after a CCT conduction were identified by paired t-test. Moreover, the Mann-Whitney U-test was conducted to identify differences in variances between groups. Only participants in the experimental group reported significant improvements in cognitive function, depression, life satisfaction and activity of daily living when compared to those in the control group after CCT. There was a significant difference in cognitive function, depression, life satisfaction and activity of daily living between the experimental group and the control group after CCT. These findings suggest that the CCT can be used as effective cognitive training program to improve cognitive function, depression, life satisfaction and activity of daily living in older adults with mild dementia.

• The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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• v.4 no.1
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• pp.65-71
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• 2012

This paper introduces computer based practice for engineering education through using NI-ELVIS and virtual instruments of LabVIEW as application software. Different laboratory experiments "Labs" will be presented as convenient paradigms of adopting computer based practice for the efficacy of engineering education. Remote labs as web/internet or network-enabled controlled by remote server computer have been extensively used by a number of universities, national laboratories and companies for different kind of application around the globe. Overtime, as technology proceed in its progress, more developed techniques are being used particularly in the field of engineering education.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.94-97
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• 2009

본 연구에서 개발한 UPC(Ubiquitous Personal Computer)는 무선 네트워크를 지원하는 모바일 폰을 이용하여 언제 어디서든 PC의 자원을 사용할 수 있는 기술로서, 모바일 폰은 WebDAV 프로토콜을 이용하여 WebDAV 서버자원(PC의 자원)을 관리하며, GUI 환경의 간편한 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자는 구현된 인터페이스와 WebDAV 기본 메소드를 이용하여 PC에 자원을 등록하고, PC 자원에 대하여 열람, 검색, 삭제, 업로드, 다운로드 등을 제공한다. 이와 같은 시스템은 휴대용 기기(PDA, 모바일 폰)의 저장 공간 한계를 극복하는 하나의 해결책이 될 수 있다. 개발되어진 UPC를 적용 모델은 삼성 Anycall SCH-M470을 이용하였으며 일차적으로는 에뮬레이터를 이용하여 실험을 거쳤고 이 실험을 바탕으로 솔루션을 SCH-M470모델에 배포하여 실험 및 검증을 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.993-996
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• 2004

사람들 사이에는 DNA 서열의 변이로 인한 유전적 차이가 있으며, 가끔 이러한 차이가 유전 질병의 원인이 되기도 한다. 일반적으로 DNA에서 가장 잘 알려진 변이가 바로 SNP(Single Nucleotide Polymorphism : 스닙)이다. SNP는 보통 블록단위로 유전되어지며 한쪽 부모로부터 유전되어진 SNP 블록을 SNP 하플로타입이라고 부른다. 생물학 실험을 통하여 추출되어진 결과물은 부모로부터 유전되어진 대립 유전자가 혼합되어진 지노타입(genotype)의 정보이다. 지노타입은 직관적으로 정확한 SNP 하플로타입을 추정하기가 힘들고, 생물학 실험을 통하여 하플로타입(haplotype)을 분석하는데 많은 비용이 들기때문에, 이를 컴퓨터 계산을 통하여 추론하는 연구가 Clark[1]에 의해서 제안되어진 이후 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 하플로타입을 효과적으로 추론하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 방법을 설명하고, 실험 결과를 기존의 연구 결과와 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.140-141
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• 2010

무선 통신의 발달과 센서 장비의 소형화로 인하여 다양한 인체 센서들이 개발되고 있으며 이에 따라 이들 인체 센서로부터 생성되는 데이터를 누적하여 분석 및 예측을 해야 할 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.538-541
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• 2010

상황인지 시뮬레이션이란 상황자료의 수집, 추론 및 결론 도출의 과정을 실제 환경이 아닌 가상의 시뮬레이션 환경 안에서 실험해 볼 수 있는 것을 말하며, 상황인지 기술과 DEVS(Discrete Event System Specification), 페트리-넷(Petri-Net)등의 기반 기술이 사용된다. 본 논문에서는 사용자들이 보다 편리하게 상황인지 시스템을 구축하고 실제보다 적은 시간으로 구축된 시스템을 실험할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있는 통합 개발 프레임워크를 개발하고자 한다. 시뮬레이션 통합 개발 프레임워크 특징으로는, 첫째 상황인지를 위한 추론 기능을 가지는 에이전트와 시뮬레이션 기능들을 플러그인 및 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 통합환경 안에서 제공되는 도구들을 사용하여 사용자들이 보다 편리하게 개발 및 실험을 할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 상황 아키텍처를 위한 모델 표현 계층, 멀티 에이전트 시스템을 위한 연산 계층, 환경과의 상호작용을 위한 인터랙션 계층, 그리고 시뮬레이션 계층인 4-계층구조의 통합개발환경을 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.407-408
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• 2009

fNIRS(functional Near Infrared Spectroscopy)는 비침습형 뇌기능 분석 시스템으로 뇌활성화 시 옥시 헤모글로빈(oxy-hemoglobin)과 디옥시헤모글로빈(deoxy-hemoglobin) 변화량을 측정할 수 있는 장치이다. 본 논문에서는 뇌기능 분석 장치인 fNIRS를 이용하여 피험자가 컴퓨터 게임 중에 어떤 뇌활성화 패턴을 보이는지를 실험하였다. 컴퓨터 게임 주의 및 집중 시 뇌의 전두엽(Frontal Lobe) 영역이 활성화 및 변화되는 것을 실험결과로 확인하였다. 그리고 게임 중 다른 사람이 피험자에게 개입을 하였을 때 전두엽의 활성화 영역이 다른 패턴을 보이는 것을 실험결과로 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.269-272
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• 2011

일반적으로 지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 상황 인식 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 대표적인 확률기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 실험을 수행하고, 이를 통해 측위 성능을 개선시킬 수 있는 방법들을 찾아본다. 특히 로봇 동작의 오차를 고려하지 않은 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 불확실성이 높은 실제 로봇 동작에 보다 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있는지 분석해본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1234-1236
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• 2011

최근 고령화 사회가 도래함에 따라 복지 사회 실현을 위해 의료기술에 IT 기술을 접목하여 인간의 건강을 효과적으로 유지하려는 요구가 증가하였다. 이러한 요구의 증가로 인해 원격으로 건강 상태를 검진하여 질병을 방지하거나 만성적인 환자의 건강상태를 장기적으로 관찰할 수 있는 IT 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.