최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.
Climate change has increased the number of floods and inundation on farmland. Recently various mobile applications through inundation mapping, flood forecasts and evacuation routes have been developed for the prevention and reduction of flood damages. However, most of current prevention systems for farmland flooding are still web-based systems relying on the field survey which needs a lot of human and time resources although mobile devices has been rapidly improved and widely used. The purpose of this study is to design a mobile application for preventing and reducing farmland flood and inundation damages and collecting damage information in real time. We put advanced mobile device functions such as GPS, network communications, cameras into our system design. This system implement 2way communication and intuitive application that will increase information efficiency and decrease flood damage. Our design has been tested through previous flooding data of Jinju city in 2010.
본 연구에서는 돌발적 충격에 의한 파손사전 예방감시를 위한 이중구조 파이프, 측량 및 시공 속성정보 수집을 위한 스마트 폰 앱 프로그램 개발, 실시간 감시를 위한 서버프로그램 등을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템의 효과를 분석하기 위하여 파일럿규모의 시험을 야외시험장에 구축하였다. 파손 예방을 위한 데이터는 파이프에 부착된 센서를 통하여 감지된다. 누출은 압력센서를 일정한 간격으로 설치하여 시험하였다. VRS 측량장비와 스마트폰을 연계한 앱 프로그램과 서버프로그램을 통하여 실시간 자료 수집과 감시가 가능하도록 하였다.
The purpose of this study was to find research trends of smart learning. For this, we identified the research's characteristics such as the subject or keyword of research, method, data collection, and statistical analysis method. The 2,865 articles published from 1995 to 2013 were gathered from five Korean academic journals related to smart learning. Among them, research keyword, areas, research method, data collection method, and statistical analysis method were analyzed on 596 papers. The findings of this study were as follows: (a) Smart learning papers such keyword likes u-learning, m-learning, and smart-learning were emerging after 2006. Smart learning papers with ICT related topics were highly increased after 2000, but they were decreased after 2006. Smart learning papers with e-learning related keywords were steadily increased after 2000 through 2013. (b) The research field of deign had the highest portion in smart learning research, but managing had the lowest portion. (c) Development was mainly used as a research method. Both questionnaire and experiment were mainly used for collecting data methods. T-test and frequency analysis were mainly used as statistical analysis methods.
주파수영역에서 쇄파로 인한 에너지 소산에 관한 그 동안의 논쟁은 주파수의 함수인 소산항의 구체적 형태를 중심으로 진행되어왔다. 본 연구에서는 추계학적 쇄파모형과 이에 기초한 스펙트럼으로부터 소산항을 유추하였다. 기존의 인식과는 상이하게 소산항은 주파수의 삼차함수인 것으로 판단된다. 검증작업은 SUPERTANK Laboratory Data Collection Project(Krauss et al., 1992)에서 축적된 실험자료를 기초로 진행되었다. 추가적인 검증을 위해 단조해안에서의 Cnoidal 파랑의 천수과정을 스펙트럼 파랑모형과 제시된 쇄파모형을 차용하여 수치모의하였다. 그 결과 쇄패대역에서 진행되는 파랑의 왜도와 비대칭성의 진화과정이 비교적 정확히 모의되는 성과를 얻었다.
Rashid, Khandakar M.;Datta, Songjukta;Behzadan, Amir H.;Hasan, Raiful
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제8권1호
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pp.10-21
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2018
Many construction projects involve a plethora of safety-related problems that can cause loss of productivity, diminished revenue, time overruns, and legal challenges. Incorporating data collection and analytics methods can help overcome the root causes of many such problems. However, in a dynamic construction workplace collecting data from a large number of resources is not a trivial task and can be costly, while many contractors lack the motivation to incorporate technology in their activities. In this research, an Android-based mobile application, Preemptive Construction Site Safety (PCS2) is developed and tested for real-time location tracking, trajectory prediction, and prevention of potential collisions between workers and site hazards. PCS2 uses ubiquitous mobile technology (smartphones) for positional data collection, and a robust trajectory prediction technique that couples hidden Markov model (HMM) with risk-taking behavior modeling. The effectiveness of PCS2 is evaluated in field experiments where impending collisions are predicted and safety alerts are generated with enough lead time for the user. With further improvement in interface design and underlying mathematical models, PCS2 will have practical benefits in large scale multi-agent construction worksites by significantly reducing the likelihood of proximity-related accidents between workers and equipment.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.126-136
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2022
The purpose of this study is to investigate the application experience and observation of young children's teachers' digital devices. The participants of this study were 6 young children teachers using digital devices. Individual interviews were conducted as a data collection method. It was conducted 2-3 times per research participant. Data collection was conducted from November to December 2020. The Data analysis was focused on the young children's teachers' digital device application experience and observation use. 'Easy and simple use', 'using existing familiar apps', 'providing healing to teachers', and 'improving the utilization of spare time' were derived as early childhood teachers' experience of applying digital devices. 'Easy use of observation records', 'Use together in various ways', 'Use for parent counseling', 'Use appropriate for observation of revised Nuri Curriculum' through early childhood teacher's experience of observing digital devices ' was derived. As a conclusion of this study, first, it is easy for young children's teachers to apply digital devices to the field. Second, if young children's teachers use digital devices, they can make a wide range of observations, enabling high-quality early childhood education practices.
최근, 의료 영상 분야에서 딥러닝은 가장 활발하게 연구되고 있는 기술 중 하나이다. 충분한 데이터와 최신의 딥러닝 알고리즘은 딥러닝 모델의 개발에 중요한 요소이다. 하지만 일반화된 최적의 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 데이터의 양과 최신의 딥러닝 알고리즘 외에도 많은 것을 고려해야 한다. 데이터 수집부터 가공, 전처리, 모델의 학습 및 검증, 경량화까지 모든 과정이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 본 종설에서는 의료 영상에 최적화된 딥러닝 모델을 위해 개발 과정 각각에서 고려해야 할 중요한 요소들을 살펴보고자 한다.
Purpose This study aims to investigate the correlation of social skills and metacognition among university students participating in service-learning programs. Also by evaluating the satisfaction of college students participating in service learning, this research seeks to understand the impact of this program on learning experiences. Research design, data and methodology: The research period spans two semesters, each comprising 15 weeks, from March 2, 2023, to December 20, 2023. Detailed procedures, including planning, preparation, data collection, analysis, and organization, cover activities conducted over the course of 30 weeks. These activities encompass various stages, from initial classroom planning with designated English storybooks to reflection and feedback sessions aimed at continuous development. Data collection methods include surveys, interviews, and observations, allowing for a comprehensive examination of social skills and metacognition among participating students. Results: The results show significant correlations between social skills and metacognition, such as the correlation between knowledge and statistics (r = 0.759, p < .01), the moderate correlation between cooperation and knowledge (r = 0.532, p < .01), the moderate correlation between statistics and cooperation (r = 0.539, p < .01), and the correlation between self-regulation and assertion (r = 0.278, p < .001). The average score of the satisfaction of college students participating in service learning was 4.8 out of 5. Conclusions: This study highlights the significant role of service-learning in boosting social skills and metacognition among university students. This study enhances the academic understanding of the relationships between social skills, metacognition, and service-learning programs, contributing to the expansion of both theoretical and practical knowledge in the field.
이 연구의 목적은 해양과학기술 분야 연구자의 정보이용행태를 규명하기 위한 것으로, 연구자의 연령, 학력, 연구분야 등 개인적 특성에 따른 차별화된 정보서비스 수립과 전문도서관 서비스 고도화를 위한 기초자료를 확보하는데 있다. 자료수집은 2014년 1월 중 2주간 국내의 대표적인 해양연구기관 소속 연구자 348명을 대상으로 웹설문지를 배포하고 최총 115명의 데이터를 회수하였다. 분석결과, 연구자가 가장 선호하는 정보유형은 학술논문이며, 국내자료 보다 해외자료, 인쇄자료보다 전자자료를 주로 이용하고 있다. 정보입수경로는 '인터넷정보원'과 '소속 도서관 이용'이 높았고, 자료 수집 시 겪는 문제점은 '소속도서관의 전자자원 다양성 부족'과 '유료정보에 대한 이용부담'에 대한 의견이 가장 많았다. 도서관 만족도의 주요 영향요인은 '전자도서관 시스템', '도서관 직원', '도서관 소장자료' 순으로 나타났고, 이는 정보이용 만족도와 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 마지막으로 전문도서관 정보서비스의 수요를 분석한 결과, 향후 중점적으로 실시해야하는 서비스는 '맞춤형 정보검색서비스', '프로젝트지원서비스', '연구동향분석서비스'로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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