• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.581-584
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• 2019

Food consumption is growing worldwide every year owing to a growing population. Hence, the increasing population needs the production of sufficient and good quality food products. Strawberry is one of the world's most famous fruit. To obtain the highest strawberry output, we worked with three strawberry varieties supplied with three kinds of nutrient water in a greenhouse and with the outcome of the strawberry production, the highest yielding strawberry variety is detected. This Study uses the nutrient water consumed every day by the highest yielding strawberry variety. The atmospheric temperature, humidity and CO2 levels within the greenhouse are identified and used for the prediction, since the water consumption by any plant depends primarily on weather conditions. Machine learning techniques show successful outcomes in a multitude of issues including time series and regression issues. In this study, daily nutrient water consumption of strawberry plants is predicted using machine learning algorithms is proposed. Four Machine learning algorithms are used such as Linear Regression (LR), K nearest neighbour (KNN), Support Vector Machine with Radial Kernel (SVM) and Gradient Boosting Machine (GBM). Gradient Boosting System produces the best results.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.641-651
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• 2021

본 연구에는 국내의 예비교사 양성 기관의 현실에 맞도록 소프트웨어(SW)교육 역량 강화를 위해 예비교사들을 대상으로 언플러그드 활동을 위한 수업모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌탐색을 통해 1차 모형을 개발한 후, 이 모형의 최종사용자인 예비교사를 가르치는 교수자 1인을 대상으로 사용성 평가를 실시하였다. 그 다음 수업모형을 적용하여 설계된 언플러그드 수업에 참여한 예비교사들을 대상으로 모형에 대한 의견을 수렴하였다. 최종적으로 개발된 모형은 전문가 4인으로부터 타당화를 검증받았다. 본 연구의 모형은 크게 동기유발하기, 안내하기, 활동구성하기, 사례 체험하기, 확장하기 및 결과내기, 정리하기의 여섯 단계로 구성되며, 각각의 단계에서 요구되는 수업활동을 포함하고 있다. 최종 모형은 4인의 전문가에게 타당성을 검증받았으며, 본 연구의 논의점에 제안되었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.321-329
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• 2020

대학을 포함한 고등교육기관의 교육과정은 대부분 이론 중심으로 운영되어 왔으며, 그 결과 산업현장이 요구하는 역량과 달라지는 문제가 대두되었다. 정부는 기업과 대학간의 인재상 미스매치를 최소화하기 위하여 2015년부터 "IPP형 일학습병행제" 운영대학을 선정하여 4년제 대학을 지원하고 있다. IPP형 일학습병행제의 취지는 IPP와 일학습병행을 체계적으로 연계함으로써 학생의 직무능력을 향상시키는데 있다. 그러나 2018년부터 2년간의 운영결과로부터 IPP에서 일학습병행으로 연계는 매우 저조하다. 본 연구에서는 학생-기업 간 인식의 갭을 줄이기 위하여 IPP와 일학습병행 연계과정을 제안하였다. 3학년때 IPP실습을 수행한 이후에 일학습병행을 진행하는 것으로서, 2개사의 사례로부터 기업과 학생의 매칭에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제41권6호
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• pp.831-850
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• 2021

Surface subsidence caused by mining subsidence has an impact on neighboring structures and utilities. In other words, subsurface voids created by mining or tunneling activities induce soil movement, exposing buildings to physical and/or functional destruction. Soil-structure is evaluated employing probability distribution laws to account for their uncertainty and complexity to estimate structural vulnerability. In this study, to investigate the displacement field and surface settlement profile caused by mining subsidence, on the basis of a Winklersoil model, analytical equations for the moment-rotation response ofsoil during mining induced ground movements are developed. To define the full static moment-rotation response, an equation for the uplift-yield state is constructed and integrated with equations for the uplift- and yield-only conditions. The constructed model's findings reveal that the inverse of the factor of safety (x) has a considerable influence on the moment-rotation curve. The maximal moment-rotation response of the footing is defined by X = 0:6. Despite the use of Winkler model, the computed moment-rotation response results derived from the literature were analyzed through the ELM-SVM hybrid of Extreme Learning Machine (ELM) and Support Vector Machine (SVM). Also, Monte Carlo simulations are used to apply continuous random parameters to assess the transmission of ground motions to structures. Following the findings of RMSE and R2, the results show that the choice of probabilistic laws of input parameters has a substantial impact on the outcome of analysis performed.

• Advances in nano research
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• 제12권1호
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• pp.81-99
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• 2022

The aim of current work is to evaluate thermo-electrical characteristics of graphene nanoplatelets Reinforced Composite (GNPRC) coupled with magneto-electro-elastic (MEE) face sheet. In this regard, a cylindrical smart nanocomposite made of GNPRC with an external MEE layer is considered. The bonding between the layers are assumed to be perfect. Because of the layer nature of the structure, the material characteristics of the whole structure is regarded as graded. Both mechanical and thermal boundary conditions are applied to this structure. The main objective of this work is to determine critical temperature and critical voltage as a function of thermal condition, support type, GNP weight fraction, and MEE thickness. The governing equation of the multilayer nanocomposites cylindrical shell is derived. The generalized differential quadrature method (GDQM) is employed to numerically solve the differential equations. This method is integrated with Deep Learning Network (DNN) with ADADELTA optimizer to determine the critical conditions of the current sandwich structure. This the first time that effects of several conditions including surrounding temperature, MEE layer thickness, and pattern of the layers of the GNPRC is investigated on two main parameters critical temperature and critical voltage of the nanostructure. Furthermore, Maxwell equation is derived for modeling of the MEE. The outcome reveals that MEE layer, temperature change, GNP weight function, and GNP distribution patterns GNP weight function have significant influence on the critical temperature and voltage of cylindrical shell made from GNP nanocomposites core with MEE face sheet on outer of the shell.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.135-147
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• 2023

Internet of things has revolutionaries every field of life due to the use of artificial intelligence within Machine Learning. It is successfully being used for the study of Radiation monitoring, prediction of Ultraviolet and Electromagnetic rays. However, there is no particular system available that can monitor and detect waves. Therefore, the present study designed in which IOT enables intelligence system based on machine learning was developed for the prediction of the radiation and their effects of human beings. Moreover, a sensor based system was installed in order to detect harmful radiation present in the environment and this system has the ability to alert the humans within the range of danger zone with a buzz, so that humans can move to a safer place. Along with this automatic sensor system; a self-created dataset was also created in which sensor values were recorded. Furthermore, in order to study the outcomes of the effect of these rays researchers used Support Vector Machine, Gaussian Naïve Bayes, Decision Trees, Extra Trees, Bagging Classifier, Random Forests, Logistic Regression and Adaptive Boosting Classifier were used. To sum up the whole discussion it is stated the results give high accuracy and prove that the proposed system is reliable and accurate for the detection and monitoring of waves. Furthermore, for the prediction of outcome, Adaptive Boosting Classifier has shown the best accuracy of 81.77% as compared with other classifiers.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.41-55
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• 2017

최근 관심을 받고 있는 피지컬 컴퓨팅 교육은 하드웨어와 소프트웨어 요소를 통합하여 의미 있고 창의적인 산출물을 개발함으로써, 과학적 탐구 태도를 함양시키는 데 효과적인 교육의 형태이다. 이에 본 연구는 피지컬 컴퓨팅 교육에서 주요 학습성과 변인으로 거론되는 과학적 탐구 태도를 교육성과 변인으로 상정하고, 이를 예측하는 요인을 규명하고자 과학경험, 교육지원, 학습몰입을 예측변인으로 상정하여 이들 변인의 예측력을 확인하였다. 이를 위해 초등학교 4학년에서 6학년인 영재교육프로그램 참가자 64명을 대상으로 피지컬 컴퓨팅 교육을 실시하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계, 상관분석, 다중회귀분석 및 매개분석을 통해 분석되었다. 연구 결과, 과학경험과 학습몰입은 교육성과인 과학적 탐구 태도를 유의하게 예측하는 것으로 나타났다. 또한 학습몰입은 과학경험과 과학적 탐구 태도, 교육지원과 과학적 탐구 태도 사이를 매개하는 것으로 나타났다. 이를 기반으로 피지컬 컴퓨팅 교육에서 과학적 탐구 태도 향상을 위해 과학경험 기회의 제공, 긍정적 교육지원의 필요, 학습몰입 촉진을 위한 전략이 필요함을 제안하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권2호
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• pp.73-81
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• 2010

본 연구는 전문대학 공학계열 신입생들을 대상으로 메타인지, 문제해결력, 몰입과 성취도간의 관계를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 메타인지 문제해결력 몰입을 독립변인으로 성취도를 종속변인으로 하는 가설적 모형을 상정한 다음, 2009년 D 대학 공학계열 6개학과 신입생 396명을 대상으로 2009년 2학기 초에 메타인지와 문제해결력을 학기말에 몰입과 성취도(성적)를 측정하였다. 수집한 자료를 대상으로 회귀분석을 실시하여 독립변인이 종속변인에게 미치는 영향력을 검증하였다. 분석결과, 메타인지와 문제해결력이 전문대학 공학계열 신입생들의 성취도에 유의한 영향을 미치는 변인임을 확인하였으며, 몰입은 학생들의 메타인지, 문제해결력 및 성취도간을 매개하는 역할을 하는 것으로 예측되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 전문대학 공학계열 학생들의 수업효과를 높이기 위한 전략과 방법을 수립 시 메타인지와 몰입과 같이 학생들의 문제해결능력에 영향력이 높은 변인들을 우선적으로 고려할 것을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.455-462
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• 2001

웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.

• 인문언어
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• 제7집
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• pp.335-353
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• 2005

In recent years there has been much discussion about whether there is a critical, or sensitive period for language acquisition. Research on a critical period provides an excellent example around which we can organize a discussion of the behavioral and neural evidence. In this paper, the early history of critical periods and evidence for the existence of critical periods in various domains of human cognition and learning are reviewed. Followed by this overview, evidence for a critical period in both linguistic and non linguistic area are presented. The paper then provides some unresolved questions regarding a critical period in language acquisition and states what the outcome of this issues mean for an understanding of language acquisition. Finally the paper concludes with some educational implications of a critical period for practice.