이 연구의 목적은 아두이노를 활용한 디자인씽킹 기반의 중학생 메이커 교육 프로그램을 개발하고 적용하여 효과를 확인하는 것이다. 메이커 교육 프로그램의 개발은 PDIE모형에 따라 준비, 개발, 실행, 평가의 4단계로 이루어졌다. 이 연구에서는 문헌 고찰을 바탕으로 개발된 메이커 교육 프로그램을 전문가 타당도 검증과 학생 대상 예비 적용을 통해 개선하여 중학교 동아리 수업에 적용하였으며, 양적 및 질적자료의 분석을 바탕으로 효과를 확인하였다. 또한 수업 과정에서 발견된 개선점을 보완하여 프로그램의 개발을 완료하였다. 위와 같은 과정으로 수행된 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학교에서 활용할 수 있도록 2015개정 교육과정 분석 내용을 토대로 아두이노 활용 방안과 사회적 관심도를 고려하여 메이커 교육 프로그램의 주제를 선정하였다. 둘째, 선정된 주제를 토대로 개발한 메이커 교육 프로그램은 메이커 기초 학습 4차시와 디자인씽킹 기반의 메이킹 체험 16차시로 구성되어있다. 셋째, 개발된 메이커 교육 프로그램을 중학생 20명을 대상으로 적용한 결과, 중학생의 융합인재소양 향상에 유의미한 효과가 있었지만 기술에 대한 흥미와 기술 분야 진로 지향에는 유의미한 변화가 나타나지 않았다. 하지만 적용 대상학생이 20명이므로 결과를 일반화하기에는 한계가 있다. 넷째, 학습자들은 직접 설계하고 만들어가는 활동에 큰 흥미를 느꼈으며 아두이노를 통해 피지컬 컴퓨팅을 구현했던 경험에 긍정적 가치를 부여했다. 또, 메이커로 활동한 학습자들은 자발적 참여와 공유를 핵심으로 한 메이커 정신을 실천하였다.
본 연구의 목적은 피지컬 컴퓨팅 플랫폼인 아두이노와 앱 인벤터를 대한민국의 자랑스런 전통 과학기술의 유산이자 세계 최초의 돌격용 철갑전선(鐵甲戰船)으로 평가되는 거북선의 모형과 융합하여, 공업계열 특성화고 학생들이 실제적인 경험을 통해 과학기술적인 지식뿐만 아니라, 그와 더불어 역사 문화유산에 대한 인식과 가치 또한 제고해 볼 수 있는 피지컬 컴퓨팅 플랫폼 기반의 모형 거북선을 개발하는데 있다. 이 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 아두이노 기반의 메인 컨트롤러 설계 및 제작은 전기 전자 제어와 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 지식을 익히고, 아두이노와 전기전자 부품간의 기본적인 상호특성과 성능을 확인하는데 도움이 된다. 둘째, 회로도 및 패턴도 설계, 기술적 프로그래밍, 모바일 앱 개발 등의 과정을 통해 회로 설계 능력, 논리적 사고력과 문제해결력을 향상시키는데 효율적이다. 셋째, 피지컬 컴퓨팅 플랫폼 기반의 모형 거북선 개발을 통해 과학기술과 인문학적 소양을 통합적으로 함양할 수 있는 기초적인 토대를 마련하였다.
Anusha Bamini A M;Chitra R;Saurabh Agarwal;Hyunsung Kim;Punitha Stephan;Thompson Stephan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.46-63
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2024
One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.
본 논문에서 오픈 소스 하드웨어인 아두이노 기반의 스마트 온실관리 시스템 모델을 제안하고 구현하였다. 제안된 스마트 온실관리 시스템은 센서 및 아두이노 등으로 구성된 제어 장치부, 온실 제어를 담당하는 에이전트(Agent) 프로그램, 사용자 API를 담당하는 웹 어플리케이션 등으로 구성되어 있다. 제어장치부는 온도, 습도, 광조, 수분 센서 데이터를 에이전트 프로그램으로 전송하고, 에이전트 프로그램은 데이터를 DB에 저장하거나 사용자의 제어 값을 제어장치부에 전송한다. 사용자는 웹을 통해 온실의 센싱 정보를 확인하거나 각종 액츄에이터 (Actuator)를 원격 제어할 수 있다. 또한 제안 시스템의 상황 인지 및 자율 제어 기능을 통해 스마트한 온실 관리가 가능하다. 구현 결과, 제안된 온실관리 시스템 모델이 잘 동작함을 확인할 수 있었다.
건설 현장에서는 건설 기계의 운전 미숙, 안전 설비 미비 등으로 인해 각종 안전사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그 중 타워크레인에 대한 안전사고는 막대한 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 타워크레인의 안전 사고를 예방하기 위한 안전 장치를 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 기존의 안전 장치를 탐색한 후 아두이노를 활용하여 타워크레인 모형을 제작하였다. 물건의 무게, 추의 무게 그리고 중심 축과의 거리를 변인으로 한 실험과 돌림 힘 공식에 따라 기존 안전 장치의 문제점을 파악하고 이를 해결할 수 있는 안전장치로서 이동형 추를 제안하였다. 이는 타워 크레인의 인양거리 범위 제한을 최소화할 수 있어 안전사고의 위험에서 벗어나 보다 안전한 작업 환경을 제공해줄 수 있으리라 기대한다.
교육 장소에서 실제 수업하거나, 시뮬레이션 환경에서 교육하는 방법에 대한 방향이 제시되고 있다. 4차 산업혁명 이후에 다양한 분야의 산업 발전이 이루어지고 있고, 특히 IoT와 관련된 교육이 실행되고 있는 실정이다. 제안 모델은 3D 환경에서의 시뮬레이션 시스템을 응용하여 큰 비용 없이 다양한 IoT 시스템을 간접적으로 구축하여 교육할 수 있는 모델로서, 아두이노 플랫폼을 기반으로 가상 리모트 IO를 구현하였으며, 이를 통하여 교육을 위한 시스템 구축비용의 경감과 시스템을 간접적으로 구축하여 학습할 수 있는 모델이다. 또한 교육과 관련된 콘텐츠들을 다양하게 실습할 수 있다. 테스트 코드를 작성하여 실제 시스템과 가상의 시스템과의 동작 일치성을 확인하였다.
건축물에서 발생하는 화재 사고는 주변에서 빈번하게 확인할 수 있는 문제이다. 건축물의 화재사고는 시간의 경과에 따라 인적·물적 자원의 피해가 커지고 대형사고로 이어지게 됨으로 신속한 화재 진압·구조 방안의 모색이 필요하다. 현재 사회적으로도 화재 사고에 관한 관심은 주목되고 있으나 실제 화재 상황에 대처하는 부분에 미흡함이 존재해 안전사고에 관하여 사회가 요구하는 기대치를 충족하지 못하는 실정이다. 이러한 사회의 요구에 맞추어 본 연구는 건물 내 화재로 인한 피해를 최소화하기 위한 신속하고 체계적인 화재 관리 방안을 제시하고 있다. 연구의 목적을 달성시키기 위한 방안으로 아두이노 센서 및 Excel, Revit-Dynamo 툴을 연동하여 새로운 화재정보 관리 시스템을 개발 및 실시간 3D 시각화 Model을 개발하고, 실제 사례에 적용하여 화재 관리의 우수성을 보였다. 추후 활용방안으로 화재 관리 어플리케이션을 제안하여 실시간 스마트 화재 관리시스템에 기여할 수 있다고 기대하는 바이다.
In this paper, we propose a CT-SPI Model based on a physical computing for improving Computational Thinking(CT) for elementary students. This study analyzes the results obtained from applying the CT-SPI model to fourth-grade class. The model is designed to embrace the learning activities and CT elements for three different stages: System thinking, Prototyping and Interaction. For providing curriculum with CT-SPI model, physical SW educational module is developed, so that learners could focus on internalizing CT. The study results indicate that a learning satisfaction and a degree of learner interest improve significantly. Comprehensive CT capability assessment results in three levels show that the capability in lowest level (score is below 4 out of 10) has decreased by 46.6% but capability in highest level (over 7 out of 10) has increased by 20%.
연구목적: 아두이노를 이용하여 실시간 대지저항 데이터를 취득할 수 있는 스마트 대지저항 측정장치를 개발하여 낙뢰 등 이상전압으로부터 안전한 설비환경을 구축하는것에 목적이 있다. 연구방법: 본 논문은 아두이노와 전력선 통신(PLC) 체계를 갖춘 대지저항 취득 및 분석 시스템을 개발하여 설계모델과 적용사례를 연구하였다. 경남지역의 풍력발전 단지 내 일부 부지를 테스트 베드로 선정하여 신기술을 적용한 실시간 대지저항 데이터를 취득하였다. 전극배열은 웨너(Wenner) 4전극배열과 슐렘버거(Schlumberger) 전극배열을 혼용한 스마트 전극배열을 채택하였다. 연구결과: 본 기술의 특징은 첫 번째로 스마트 다 전극의 깊이를 각기 다르게 편성해 층간에 특이성을 가지는 지층 구조에도 취득 데이터의 오차범위를 축소하였다. 두 번째로 스마트 접지전극에서 취득한 대지저항 데이터의 정보를 사물인터넷으로 실시간 송·수신이 가능하도록 IT융합 기술을 적용하였다. 마지막으로 규칙적인 관리 체계를 구축하고 Server에 축적된 빅 데이터를 분석하여 다양한 요소들의 변화추이를 확인할 수 있으며, IT융합 환경에 최적의 접지 알고리즘과 접지시스템 설계 모델링이 가능하다. 결론: 본 기술은 4차 산업 시대에 근간이 되는 도시 기반시설에 낙뢰로 인한 서지(Surge)의 피해를 줄이고 최적화된 접지시스템 모델을 설계하여 사용자의 안전과 생명을 보호 할 것이다. 또한 순수 국산 기술력의 지적재산권을 확보하여 포스트 코로나 시대에 팬데믹으로 정체되어있는 우리산업의 일자리 창출과 활기를 불어넣는 효과도 기대된다.
양손 절단 환자들에게 미용적 목적과 함께 기능적 목적을 갖춘 의수가 필요하며 잔존 근육의 근전도를 이용한 인공 의수에 대한 연구가 활발하나 아직도 비싼 비용의 문제가 있다. 본 연구에서는 저비용의 부품과 소프트웨어인 표면 근전도 센서, 머신러닝 소프트웨어 Edge Impulse, Arduino Nano 33 BLE, 그리고 3D 프린팅을 이용하여 인공의수를 제작하고 성능을 평가하였다. 표면 근전도 센서로 획득하고 Edge Impulse에서 디지털 시그널 프로세싱 과정을 거친 신호들을 이용하여 머신러닝으로 손가락 운동의 종류를 판단하는 훈련을 통해 각 손가락의 굽힘 운동신호를 의수 모델의 손가락들에 전달하였다. 디지털 시그널 프로세싱 조건을 노치 필터 60 Hz, 대역필터 10-300 Hz, 그리고 샘플링 주파수 1,000 Hz로 했을 때, 머신 러닝의 정확도가 82.1%로 가장 높았다. 각 손가락 굴곡 운동간에 혼동될 수 있는 가능성은 약지가 가장 높아서 검지의 운동으로 혼동될 가능성이 44.7 %이었다. 저비용 인공의수의 성공적인 개발을 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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