선박 발전기의 여자기는 출력 단자 전압을 일정하게 유지하기 위하여 여자전류 제어를 통해 자속을 조정한다. 여자기 내부에 있는 전압제어기는 통상적으로 비례 적분 제어방식이 사용되는데 게인과 시정수에 의해 결정되는 응답 특성은 적절치 못한 설정값에 의해 원하지 않는 출력을 내며 이로 인해 선내 전력의 품질과 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 IEEE에서 제공하는 AC4A 타입의 여자기 모델을 통해 얻을 수 있는 안정적인 입출력 데이터를 활용하여 신경망 회로를 학습시킨 후 기존의 비례 적분 제어방식의 전압제어기를 학습된 신경망 회로 제어기로 대체하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 대비 최대 9.63%까지 오버슈팅이 개선되었으며, 안정적인 응답 특성에 대한 우수성을 확인하였다.
일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분 이였다. 이러한 방법은 대용량의 컴퓨팅 자원과 시간이 소요된다는 단점이 있다. 최근에는 인공지능 기반으로 신속하게 예측자료를 생산하는 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 본 연구에서는 인공지능 기반 해일고 예측을 수행하였다. 인공지능 적용을 위해서는 많은 수의 학습자료가 필요하게 되며, 기왕 발생태풍은 개수가 한정되어 있어 본 연구에서는 TCRM(Tropical Cyclone Risk Model)을 통하여 합성태풍을 생성하고, 이를 폭풍해일 모델에 적용하여 해일고 자료를 생성한 후, 학습자료로 활용하였다. 인공지능으로 예측한 해일고와 실제 발생 태풍에 대한 비교 결과, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.09 ~ 0.30 m, CC(Correlation Coefficient)는 0.65 ~ 0.94, 최대 해일고의 ARE(Absolute Relative Error)는 1.0 ~ 52.5 %로 분석되었다. 특정 태풍/지점에서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2~4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.
이 연구는 국민공통기본교육과정 해양영역의 용어, 학습개념, 탐구를 대상으로 학습 연계성을 분석하였다. 분석 대상 교과서는 제 7 차 교육과정에 의해 집필된 초등학교 4학년, 중학교 7학년, 고등학교 10학년 과학교과서를 사용하였다. 용어의 사용 빈도는 초등학교에서 중 ${\cdot}$ 고등학교로 학교급이 올라가면서 증가하였으나, 용어의 해설은 고등학교로 갈수록 감소하였다. 학습개념은 초${\cdot}$중${\cdot}$고등학교에 관계없이 구체적 개념이 형식적 개념보다 많은 것으로 조사되었다. 탐구상황은 순수 과학적 상황이 초${\cdot}$중${\cdot}$고등학교 전 과정에서 통해서 가장 높았다. 탐구과정은 초등학교에서 중학교, 고등학교로 올라감에 따라 기본적 탐구과정에서 통합적 탐구과정의 비율이 증가하는 것으로 조사되었다. 탐구활동은 초${\cdot}$중${\cdot}$고등학교에서의 토의, 실험, 조사의 탐구활동이 많았으나, 고등학교에서는 견학 및 과제 연구가 전혀 제시되지 않았다. 이러한 결과에서, 기본 교육자료인 교과서에는 학교급에 상관없이 주요 용어에 대한 설명이 필요한 것으로 보인다. 또한, 학습개념과 탐구상황은 학생들의 인지발달과 과학${\cdot}$기술${\cdot}$사회와의 관계에서 전인적 학습이 가능하도록 할 필요가 있다. 특히, 지구과학교육에서 탐구활동은 야외학습을 통한 교육적인 효과가 크기에 적절한 적용이 요구된다.
우리나라에서 해상교통관제시스템(Vessel Traffic Service, VTS) 구역을 설정하여, 관제사를 중심으로 한 VTS와 선박사이의 해상교통상황 등의 교환을 통해 항만의 안전과 항만운영의 효율을 높이고 있다. 향후, 연안으로 확대될 예정이다. 더 넓은 해역에 대해서는 해양안전종합정보시스템(GICOMS)이 있으며, 선박자동식별장치 (AIS), 장거리위치추적시스템 (LRIT) 등에서 송신하는 선박의 운항정보를 수신하여 전자해도에 표시하고 있다. 이와 같은 선박관제정보는 빅데이터로 향후 자동화된 분석과 제원체계가 요구된다. 여기서는 해상교통관제정보 기초 활용 연구로, 소청초 종합해양과학기지주변의 AIS (Automatic Identification System)정보를 사용하여 선박 활동 특성 해석을 진행하였다.
This study was aimed at analyzing married woman learners' types of learning desire, factors of conflict and satisfaction of learning. The subjects were 165 married women who were in attendance at general graduate schools located in Busan city and Gyeongnam province. The results were as follows. Firstly, Married woman learners preferred schools of natural sciences to schools of liberal arts, and entered graduate schools mainly according to their wishes. Secondly, Their learning desire type was followed by purpose-oriented, learning-oriented, and activity-oriented types. Thirdly, internal factor in their conflict factor was higher than external factor. Lastly, positive aspect in learning satisfaction was higher than negative aspect.
This paper presents a new approach to the design speed and azimuth control of a mobile robot with drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy-neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the frmework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simple the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.
The purpose of this study was to investigate the structural relationship among the self-efficacy, self-directed learning ability, school adjustment and learning flow in middle school students by the structural equation modeling analysis. The subjects of this study consisted of 553 middle school students. The data were analyzed with descriptive statistics, Pearson correlations and structural equation modeling analysis by using the SPSS 12.0 and AMOS 5.0 statistical program. The results of this study were as followed: First, there were significant correlations among the self-efficacy, self-directed learning ability, school adjustment and learning flow. Second, the self-directed learning ability and school adjustment directly affected the learning flow. Third, self-efficacy and school adjustment variables indirectly affected learning flow. The indices of the best fit model on these variable were adequate. This study shows that the self-efficacy, self-directed learning ability, school adjustment are the significant predictor for the learning flow during adolescent.
해를 거듭할수록 IT 산업의 발전에 따라 조선·해양 산업 관련 사이버보안 사고가 자주 발생하고 있다. 이에 따라 정보보호 산업 전문 역량이 필요하고 이를 위한 효과적인 정보보호 교육 콘텐츠가 필요하다. 최근 메타버스(Metaverse) 기술을 교육 분야에 적용하여 사용자 경험을 높이는 사례가 늘고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 정보보호 교육 및 훈련에 관한 연구와 조선·해양 산업의 정보보호 교육 콘텐츠를 분석하고, 메타버스를 활용한 정보보호 교육 및 훈련을 위한 콘텐츠 개발 방향 4가지(온라인 교육 및 세미나 활용, 가상 선박의 사이버보안 위협 요소 학습, 모의 해킹 학습과 사고 재현, 사이버보안 전시관 운영)를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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