• 정보교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.107-116
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• 2019

본 연구는 초등학생의 논리적 사고력 신장을 위한 교육 방법으로 수행시간 중심의 파이썬 정렬 알고리즘 교육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 현직 초등학교 교사 100명을 대상으로 실시한 사전 요구 분석 결과를 바탕으로 하여 개발하였다. 개발한 교육 프로그램의 효과를 검증하기 위해 ${\bigcirc}{\bigcirc}$ 대학교에서 실시한 초등학생 교육기부 프로그램의 지원자 표집에 의한 지원자 표본 25명을 대상으로 6일간 1일 7차시씩 42차시를 진행하였다. 한국교육개발원에서 개발한 '논리적 사고 검사(GALT)'를 활용하여 사전 사후 검사 결과를 통해 교육적 효과를 분석하였으며, 분석 결과 수행시간 중심의 파이썬 정렬 알고리즘교육이 초등학생의 논리적 사고력 향상에 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.347-357
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• 2019

연구목적: 재난대응안전한국훈련시 토론기반훈련을 효과적으로 실시하기위한 방법을 제시하기 위함이다. 연구방법: 이를위해 선진국의 재난대응훈련을 분석하고, 현재 우리 군에서 작전계획 수립시 적용하고 있는 워-게임(War-Game) 과정을 적용하여 훈련 시나리오를 제시하였다. 연구결과: 한가지 형태의 재난 상황에서 수개의 우발상황을 염출할 수 있었고, 매뉴얼에 대한 보완소요를 도출해 낼 수 있었다. 연구결론: 따라서, 결론적으로 군의 워-게임(War-Game) 과정을 재난대응안전한국훈련시 토론기반훈련에 적용한다면 효과적인 훈련이 진행될 수 있다.

• International Journal of Railway
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• 제2권2호
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• pp.50-59
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• 2009

Numerous train operating companies provide training by means of driving simulators. A detailed analysis in the course of the rail research project 2TRAIN has shown that the simulation technology, the purposes of training and the overall concept of simulator-based training are rather diverse (Schmitz & Maag, 2008). A joint factor however are weak assessment capabilities and the fact that the simulator training is often not embedded into the overall competence management. This fact hinders an optimal use of the simulators. Therefore, 2TRAIN aims at the development of enhanced training and assessment tools. Taking into account that several simulators are already in use, the focus lays on the extension of existing simulation technology instead of developing entirely new systems. This extension comprises (1) a common data simulation interface (CDSI), (2) a rule-based expert system (ExSys), (3) a virtual instructor (VI), and (4) an _assessment database (AssDB). The foundation of this technical development is an assessment concept (PERMA concept) that is based on performance markers. The first part of the paper presents this assessment concept and a process model for the two major steps of driver performance assessment, i.e. (1) the specification of exercise and assessment and (2) the assessment algorithm and execution of the assessment. The second part describes the rationale and the functionalities of the simulator add-on tools. Finally, recommendations for further technical improvement and appropriate usage are given. based on the results of a pilot study.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권6호
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• pp.615-624
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• 2006

이 논문은 이동 에이전트 시스템에 기반을 둔 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 다층 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 한다. 다층 신경망은 학습세션, 학습데이터, 계층, 노드, 가중치 수준에서 병렬화가 이루어진다. 이 논문에서는 네트워크의 통신량이 상대적으로 적은 학습세션 및 학습데이터 수준의 병렬화가 가능한 신경망 시뮬레이터를 개발하고 평가하였다. 평가결과, 학습세션 병렬화와 학습데이터 병렬화 성능분석에서 약 3.3배의 학습 수행 성능 향상을 확인할 수 있었다. 가상의 병렬 컴퓨터에서 신경망을 병렬로 구현하여 기존의 전용병렬컴퓨터에서 수행한 신경망의 병렬처리와 비슷한 성능을 발휘한다는 점에서 이 논문의 의의가 크다고 할 수 있다. 따라서 가상의 병렬 컴퓨터를 이용하여 신경망을 개발하는데 있어서, 비교적 시간이 많이 소요되는 학습시간을 줄임으로서 신경망 개발에 상당한 도움을 줄 수 있다고 본다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.161-169
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• 2011

최근 지능형 비디오 감시 시스템은 영상 분석 및 인식기술 등의 보다 진화된 기술 개발을 요구하고 있다. 특히, 비디오 영상에서 객체를 식별하기 위하여 Support Vector Machine(SVM)과 같은 기계학습 알고리즘이 이용된다. 그러나 SVM은 대용량의 데이터를 학습시키기 위하여 많은 계산량이 필요하기 때문에 수행시간을 효율적으로 감소시키기 위하여 병렬처리 기법을 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는, 최근 사용이 증가하고 있는 멀티코어 프로세서를 활용한 SVM 학습의 병렬처리 방법을 제안한다. 4-코어 프로세서를 이용한 실험 결과, 제안 방법은 SVM 학습의 순차처리 방법과 비교하여 2.5배 정도 수행시간이 감소됨을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권6호
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• pp.797-805
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• 2019

Threats targeting cyberspace are becoming more intelligent and increasing day by day. To cope with such cyber threats, it is essential to improve the coping ability of system security officers. In this paper, we propose a simulated threat generator that automatically generates cyber threats for cyber defense training. The proposed Simulated Threat Generator is designed with MITRE ATT & CK(Adversarial Tactics, Techniques and Common Knowledge) framework to easily add an evolving cyber threat and select the next threat based on the threat execution result.

• Physical Therapy Rehabilitation Science
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• 제2권1호
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• pp.7-11
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• 2013

Objective: Final goal of nerve advancement therapy is to provide maximum ability to function independently in life to patients. This paper appraises and describes basic concepts of the virtual reality (VR) based exercise program to improve functional movement for neurologically impaired patients. Design: Review article. Methods: Stroke patients from the physical therapy department while wearing comfortable clothing receive therapy and also VR based motion therapy administered by the therapist in charge. After evaluation of stroke patients, therapy includes an exercise program that is suitable for use with stroke patients; stroke patients wear head-mounted display while in front of the computer, where the camera is located; they follow the action on the screen and the computer perceives the operation of the stroke patients according to subject accomplishment. Results: According to obstacle condition of stroke patients using the method, which is various environments after setting, in stroke patients, there is a possibility of presenting suitable therapeutic environments. The display presentation of the method, which is identical, causes difficulty for all stroke patients. According to subject accomplishment; stroke patients result in execution of repetition training and deepening study, which leads to mobility. Conclusions: The VR based rehabilitation training programs is a difference of the existing video training program, is immediate feedback and compensation method. It will provide rehabilitation training services for the family of the patient whose condition could be improved with rehabilitative therapy where it is a continuous circumstance as a matter of the social welfare facility therapy.

• 대한기계학회논문집A
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• 제23권11호
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• pp.1929-1939
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• 1999

This paper presents a neural network approach, which was named PRONET, to 3D object recognition and pose calculation. 3D objects are represented using a set of centroidal profile patterns that describe the boundary of the 2D views taken from evenly distributed view points. PRONET consists of the training stage and the execution stage. In the training stage, a three-layer feed-forward neural network is trained with the centroidal profile patterns using an error back-propagation method. In the execution stage, by matching a centroidal profile pattern of the given image with the best fitting centroidal profile pattern using the neural network, the identity and approximate orientation of the real object, such as a workpiece in arbitrary pose, are obtained. In the matching procedure, line-to-line correspondence between image features and 3D CAD features are also obtained. An iterative model posing method then calculates the more exact pose of the object based on initial orientation and correspondence.

• 한국한의학연구원논문집
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• 제13권2호통권20호
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• pp.127-133
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• 2007

Objectives : This study were aimed to estimate the needs for clinical research educational program development focused on oriental medicine. Methods : Department Medical Research of Korea Institute of Oriental Medicine surveyed 204 certified subjects in total by using web-based questionnaires through e-mail from Jan. 17th to Jan. 31th, 2007. Reply from 62 on-line correspondents were collected and statistically analyzed. Results : The number of clinical trial involving oriental medicine continues to increase. According to the survey, many Issues were raised as problems such as difficulty of recruitment, lack of fund and lack of stepped program. Emphasized issues were clinical research methodologies, development of protocols and case report form (CRF), and Regulations including Institutional Review Boards (IRBs) in these three consecutive education training program. Conclusion : The results of this study may contribute to the development of an educational program for oriental medicine, a program that should be taken into consideration for developing practical items, such as, problem-based learnings which reflects participants' actual needs in their works. Also this report be used for future strategy plans and execution of training program for oriental medical clinical trial.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권4호
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• pp.243-250
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• 2004

실시간 시스템은 시스템이 적시성을 보장하는지 파악하기 위해 실시간 감시기법을 이용한다. 일반적으로 실시간 감시는 실시간 시스템의 현재 동작상태를 파악하는데 중점을 두는 기법이다. 그러나 실시간 시스템의 안정적인 수행을 지원하기 위해서는, 현재 상태를 파악하는 것뿐 아니라, 실시간 시스템 및 시스템상에서 동작하는 실시간 프로세스들의 수행도 예측할 수 있어야 한다. 그러나 기존 예측모델을 실시간 감시기법에 적용하기에는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 예측기능은 실시간 프로세스가 종료한 시점에서 정적인 분석을 통해 수행된다. 둘째, 예측을 위해 사전 기초 통계분석이 필요하다. 셋째, 예측을 위한 이전확률 및 클러스터 정보가 현재 시점을 정확하게 반영하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고 실시간 감시기법에 적용할 수 있는 학습 기반의 수행 예측모델을 제안한다. 이 모델은 학습기법을 통해 불필요한 전처리과정을 없애고, 현시점의 데이터를 이용해, 보다 정확한 실시간 프로세스의 수행 예측이 가능하도록 한다. 또한 이 모델은 실시간 프로세스 수행 시간의 증가율 분석을 통해 다단계 예측을 지원하며, 무엇보다 실시간 프로세스가 실행되는 동안 예측이 가능한 동적 예측을 지원하도록 설계하였다. 실험 결과를 통해 훈련집합의 크기가 10 이상이면 80% 이상의 판단 정확도를 보이며, 다단계 예측의 경우, 훈련집합의 크기 이상의 수행 횟수를 넘으면 다단계 예측의 예측 차는 최소화되는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 예측모델은 가장 단순한 학습 알고리즘을 적용했다는 점과, CPU, 메모리, 입출력 데이터를 다루는 다차원 자원공간 모델을 고려하지 못한 한계가 있어 향후에 관련 연구가 요구된다. 본 논문에서 제안하는 학습기반 수행 예측모델은 실시간 감시 및 제어를 필요로 하는 분야 및 응용 분야에 적용할 수 있다.