• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.124-131
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• 2000

In this study, the NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as NN) was applied to control of the nonlinear factors for turning movement of the crawler vehicle and experiment was carried out using a small model of crawler vehicle in order to inspect an application of NN. Furthermore, CHAOS NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as CNN) was also applied to this control so as to compare with conventional NN. CNN is especially effective for plane in many variables with local minimum which conventional NN is apt to fall into, and it is relatively useful to nonlinear factors. Experiment of turning on the slope of crawler vehicle was performed in order to estimate an adaptability of nonlinear problems by NN and CNN. The inclination angles of the road surface which the vehicles travel on, were respectively 4deg, 8deg, 12deg. These field conditions were selected by the object for changing nonlinear magnitude in turning phenomenon of vehicle. Learning of NN and CNN was carried out by referring to positioning data obtained from measurement at every 15deg in turning. After learning, the sampling data at every 15deg were interpolated based on the constructed learning system of NN and CNN. Learning and simulation programs of NN and CNN were made by C language ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권3호
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• pp.525-541
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• 2010

P대학에서는 교양수학 교과에 대한 기초학력 부진학생들의 문제해결력 향상을 위하여, 대학 교육역량강화사업의 일환으로 수학카페 운영과 함께, 기초수학 특강, 개인지도 및 컴퓨터 활용학습 등을 시행하고 있다. 본 논문에서는 여름 및 겨울방학을 이용하여 기초수학 특강을 실시하고, 그 결과를 중심으로 수학에 대한 기초학력 부진학생들을 위한 효율적인 기초수학 학습지도 방안을 살펴보고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.132-138
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• 2022

Due to the impacts of the current pandemic COVID-19 and the continuation of studying online. There is an urgent need for an effective and efficient education platform to help with the continuity of studying online. Therefore, the question bank system (QB) is introduced. The QB system is designed as a website to create a single platform used by faculty members in universities to generate questions and store them in a bank of questions. In addition to allowing them to add two types of questions, to help the lecturer create exams and present the results of the students to them. For the implementation, two languages were combined which are PHP and Python to generate questions by using Artificial Intelligence (AI). These questions are stored in a single database, and then these questions could be viewed and included in exams smoothly and without complexity. This paper aims to help the faculty members to reduce time and efforts by using the Question Bank System by using AI and Natural Language Processing (NLP) to extract and generate questions from given text. In addition to the tools used to create this function such as NLTK and TextBlob.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.263-264
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• 2009

인터넷을 이용한 이러닝 시스템은 시간과 공간의 제약을 받지 않기 때문에 최근 교육 분야에서 각광 받고 있다. 그러나 교수자의 통제가 없기에 학습자들의 의지가 부족할 경우 불성실하게 학습에 임할 가능성이 농후하고, 면대면 수업에 비하여 교수자-학습자간의 상호작용이 어렵다는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 완화시키고자 스키너의 강화이론을 적용하여 교수자-학습자간 상호작용을 증진시켜 학생들의 학습 몰입을 돕고, 궁극적으로 보다 효과적인 이러닝이 이루어 질 수 있는 학습시스템을 설계하고 구현했다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제20권2호
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• pp.295-326
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• 2006

수학교육의 중요성에도 불구하고 아직까지 고등학교 교육현장에서는 많은 학생들이 수학에 흥미를 잃고 어려움을 느끼며 입학시험이라는 현실 때문에 진정한 의미의 '수학하는' 경험을 하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고 수학에 좀 더 자신감을 갖고 스스로 공부하는 수업방식을 찾고자 하였다. 따라서 요즈음 학생들의 인터넷 사용이 생활화되어 있으므로 수학사와 역사, 과학, 실생활 문제 활용 및 자기평가를 바탕으로 한 '수학적 힘의 신장' 프로그램을 개발하여 교실에서 수업한 내용을 동영상으로 제작하여 학생들로 하여금 반복학습 할 수 있게 함으로써 공교육의 내실화를 통한 자기주도적 학습력을 신장시키고자 하였다. 우선 수학교과의 자기주도적 학습력의 신장과 인터넷학습프로그램의 시청여건, 학생 학부모의 인터넷 활용 교육에 대한 관심도에 대하여 실태분석을 실시하였고 문헌연구를 통하여 기존의 수학교과에서의 수학사 지도의 의의 및 협력학습, 수준별 학습, 자기주도적 학습, 인터넷 활용수업에 대하여 살펴보았다. 실제 '수학적 힘의 신장' 프로그램 적용에 있어서 먼저 프로그램 정착을 위한 교육적 여건을 조성하고 교수-학습 자료를 수집하며 교수-학습 모형의 체계를 확립하고 인터넷 메일과 교실 기자재를 활용한 학습을 위한 자료를 개발하며 수학 학습계획의 확립 및 실천을 위한 지도를 실시하였다. 이 후 '수학적 힘의 신장' 프로그램을 적용한 수준별 협력 발표 학습의 교수-학습 모형을 적용함과 동시에 보충 보통 심화과정의 수준별 학습지를 제작, 활용하고 인터넷 이메일과 교실 기자재를 통한 수업 동영상 시청을 지도하였다. 또한 프로그램이 얼마나 효과가 있었는지에 대해 수학교과에 대한 흥미도 태도 및 수학과 학업성취도, 자기주도적 학습의 변화를 통하여 알아보았다. 마지막으로 수학학습에 학생의 자발적 참여를 위한 여건 마련과 '수학적 힘의 신장' 프로그램 및 이를 적용한 교실수업 동영상 자료 반복학습의 구안 및 적용에 관한 결론과 제언을 기술하였다.

• 의학교육논단
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• 제19권1호
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• pp.10-17
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• 2017

Since the World Health Organization identified interprofessional education (IPE) as an important component in primary health care in the 1980s, medical and health sciences educators have continued to debate factors for implementing effective IPE in the classroom. Although IPE research is widespread internationally, few studies have been done in South Korea. This study explored the current status of IPE and examined factors that influence IPE in South Korea. A total of 30 (70%) out of 41 medical education experts in medical schools participated. Forty-seven percent of the participants reported that they allocated less than 5% of their time implementing IPE in the curriculum of their schools throughout the 4 years of medical school. Although all experts (100%) agreed that IPE is essential for medical students, they expressed practical difficulties in implementing IPE in the current education system. Factors that influence IPE are scheduling and curriculum (e.g., rigid curriculum vs. providing learning environment) and attitudes (e.g., lack of reciprocal respect vs. willingness to change). In addition, participants reported that communication skills and collaborative practice employing clinical practice or role-playing would be appropriate education methods and content for IPE in the future. The findings of this study provide a foundation for the implementation of IPE in South Korea. Future research directions for IPE in medical, nursing, and pharmacy schools are discussed.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.53-62
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• 2022

The deployment of advanced structural health monitoring (SHM) systems in large-scale civil structures collects large amounts of data. Note that these data may contain multiple types of anomalies (e.g., missing, minor, outlier, etc.) caused by harsh environment, sensor faults, transfer omission and other factors. These anomalies seriously affect the evaluation of structural performance. Therefore, the effective analysis and mining of SHM data is an extremely important task. Inspired by the deep learning paradigm, this study develops a novel generative adversarial network (GAN) and convolutional neural network (CNN)-based data anomaly detection approach for SHM. The framework of the proposed approach includes three modules : (a) A three-channel input is established based on fast Fourier transform (FFT) and Gramian angular field (GAF) method; (b) A GANomaly is introduced and trained to extract features from normal samples alone for class-imbalanced problems; (c) Based on the output of GANomaly, a CNN is employed to distinguish the types of anomalies. In addition, a dataset-oriented method (i.e., multistage sampling) is adopted to obtain the optimal sampling ratios between all different samples. The proposed approach is tested with acceleration data from an SHM system of a long-span bridge. The results show that the proposed approach has a higher accuracy in detecting the multi-pattern anomalies of SHM data.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제4권4호
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• pp.181-191
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• 2003

Since the nonlinearity and uncertainties which inherently exist in vehicle system need to be considered in active suspension control law design, this paper proposes a new control strategy for active vehicle suspension systems by using a combined control scheme, i.e., respectively using a genetic algorithm (GA) based self-tuning PID controller and a fuzzy logic controller in two loops. In the control scheme, the PID controller is used to minimize vehicle body vertical acceleration, the fuzzy logic controller is to minimize pitch acceleration and meanwhile to attenuate vehicle body vertical acceleration further by tuning weighting factors. In order to improve the adaptability to the changes of plant parameters, based on the defined objectives, a genetic algorithm is introduced to tune the parameters of PID controller, the scaling factors, the gain values and the membership functions of fuzzy logic controller on-line. Taking a four degree-of-freedom nonlinear vehicle model as example, the proposed control scheme is applied and the simulations are carried out in different road disturbance input conditions. Simulation results show that the present control scheme is very effective in reducing peak values of vehicle body accelerations, especially within the most sensitive frequency range of human response, and in attenuating the excessive dynamic tire load to enhance road holding performance. The stability and adaptability are also showed even when the system is subject to severe road conditions, such as a pothole, an obstacle or a step input. Compared with conventional passive suspensions and the active vehicle suspension systems by using, e.g., linear fuzzy logic control, the combined PID and fuzzy control without parameters self-tuning, the new proposed control system with GA-based self-learning ability can improve vehicle ride comfort performance significantly and offer better system robustness.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.624-630
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• 2012

피어리뷰(peer review)를 통한 학습은 학습자간 피드백을 주고받으며 다양한 정보를 관찰, 분석하는 과정을 통해 학습성과를 향상시키는 방법이다. 피어리뷰 시스템의 중요한 문제 중 하나는, 학습자의 여러 특징을 고려하여 학습자의 학습성과를 향상시키는데 적합한 평가자를 찾는 것이다. 그러나 기존 피어리뷰 시스템에서는 학습자들이 가지는 다양한 특징을 고려하지 않고 단순히 피어리뷰 평가자를 임의로 할당하거나 제한적인 학습 전략에 따라 피어리뷰 평가자를 편성하였다. 본 논문에서는 학습자와 평가자의 다양한 특징을 고려하여, 특정 학습자와 평가자의 조합으로 피어리뷰 학습이 이루어졌을 때 학습자에게 어느 정도의 학습성과 향상이 있을지 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습자와 평가자의 프로파일 정보로부터 대표 속성을 추출하고 다양한 회귀 모델을 적용하였다. 또한 학습자들의 다양한 특징으로 인하여 나타날 수 있는 이상치(outlier)가 학습성과 예측에 미치는 영향을 알아보기 위해, 회귀 모델에 다양한 이상치 제거 방법을 적용하여 학습성과 예측성능을 비교하였다. 실험 결과 이상치를 제거 하지 않은 SVR 모델이 평균 0.47%의 에러율을 보이며 가장 우수한 학습성과 예측결과를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.569-577
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• 2014

원격교육연수원은 2013년 12월 기준으로 63개 연수원이 민간, 대학부설, 국공립기관의 형태로 운영되고 있다. 원격교육연수원은 학습관리시스템을 통해 연수 관리를 하고 있기 때문에 학습관리시스템은 원격 연수의 질과 관계가 있다. 본 논문은 원격연수의 질 제고를 위해 원격교육연수원의 학습관리시스템 기능을 분석하였다. 분석 결과 전반적으로 연수자, 관리자, 튜터에게 필요한 기능이 70.07%, 72.09%, 70.41%의 구현율을 보여주었다. 연수자 기능에서는 연수지원, 관리자 기능에서는 통계관리, 튜터 기능에서는 커뮤니케이션 기능이 가장 낮은 구현율을 보였다. 본 논문의 결과를 통해 원격교육연수원의 효율적인 연수 운영을 위한 학습관리시스템 개선에 도움이 될 것으로 사료된다.