• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.531-537
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• 2014

본 논문은 공주대학교 공과대학 학생들에게 다학제간 캡스톤 디자인을 운영하기 위한 모델을 제시한다. 여름방학 계절학기 기간 중에 공주대학교 공과대학에서 다학제간 캡스톤 디자인을 운영하였다. 다학제간 캡스톤 디자인에 참여한 학생들은 이전에 캡스톤 디자인 교과목을 수강하지 않은 서로 연관이 없는 5개 전공 학생들이다. 다양한 전공의 학생들에게 캡스톤 디자인작품을 완성하기 위해 센서 및 액츄에이터 등을 이용하는 아두이노 우노 마이크로 컨트롤러 제어보드를 사용하는 캡스톤 디자인 모델을 도입하였다. 만족도 평가를 통해 더 창의적이면서 현장감 있는 의미 있는 교육이 진행되었음을 알게 되었다. 이를 통해 다학제간 캡스톤 디자인 부분에서 앞으로의 가능성 있는 방향을 제시하였다.

• 동력기계공학회지
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• 제21권3호
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• pp.60-65
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• 2017

A GA is one of the best method to find optimal value in searching area. A GA is driven by probabilistic selection that based on the survival of the fittest. So this algorithm need a huge solving time even if it can be used lots of optimizing problem such as structural design, machine learning, system's identification and so on. This GA's characteristic constrain the program to drive offline. Some studies try to use this algorithm on online or reduce the GA's running time with parallel GA or micro GA. Unfortunately these studies still didn't reduce amount of fitness solving. If the chromosome was imported to the system, it affected system's stability. And when the control system uses online GA, it also doesn't have enough learning time. In this study, try to find stability criterion to reduce the chromosome's affection and find the characteristic of the number of population and generation when GA was driven into the wide searching area.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.457-467
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• 2004

본 논문에서는 로봇을 하나의 에이전트로 보고 로봇에 필요한 기능-환경인지, 지능, 행동-등을 부-에이전트로 하는 로봇 구조를 제안하였다. 각각의 부 에이전트들은 로봇 기능의 기초단위를 구성하는 마이크로 에이전트로 구성된다. 로봇의 제어 구조는 행위기반 반사행동 제어 형태와 행동 선택 에이전트로 구성되며, 행동 선택 에이전트에서의 행동 선택은 행동 우선순위, 수행성능, 강화학습에 의한 학습기능을 부가하였다. 제시된 로봇 구조는 다중 부-에이전트 구조로 각각의 기능에 대하여 지능을 부여하기 쉬우며 다중 로봇 제어를 위한 새로운 접근 방법이다. 제시된 로봇을 장애물을 회피와 chaotic한 탐색을 목표로 하여 모의실험을 수행하였으며 8bit 마이크로 콘트롤러를 이용하여 제작 실험하였다.

• International Journal of Contents
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• 제17권4호
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• pp.62-78
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• 2021

This ethnographic multiple case study, based on Zappa-Hollman and Duff's construct of individual networks of practice (INoPs), explored English as a second language (L2) competence development and socialization process of a group of English-major undergraduates through their social connections and interactions at a public university located in an underdeveloped city in Northwest China. The study lasted for one academic semester and three students were selected as primary participants. Semi-structured interviews, student observations in English-related micro-settings, and associated texts were used to collect data. These data were coded to identify the thematic categories, and then data triangulation and member checking were conducted to select the most representative evidence to provide an in-depth description of students' perspective about mediating their English L2 socialization by their INoPs. Findings showed that factors in the formation of students' INoPs, including intensity, density, and nature, played significant roles in their academic or affective returns from their English learning, both of which had a substantial influence on the students' English L2 socialization. Considering that the macro-setting was a non-English, underdeveloped monolingual society, both educational institutions and individual students need to seek and create more English-mediated interactional opportunities to develop their English proficiency and adapt to local English learning communities.

• Computers and Concrete
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• 제32권5호
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• pp.475-486
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• 2023

Nondestructive evaluation (NDE) is an important task of civil engineering structure monitoring and inspection, but minor damage such as small cracks in local structure is difficult to observe. If cracks continued expansion may cause partial or even overall damage to the structure. Therefore, monitoring and detecting the structure in the early stage of crack propagation is important. The crack detection technology based on machine vision has been widely studied, but there are still some problems such as bad recognition effect for small cracks. In this paper, we proposed a deep learning method based on sweep signals to evaluate concrete surface crack with a width less than 1 mm. Two convolutional neural networks (CNNs) are used to analyze the one-dimensional (1D) frequency sweep signal and the two-dimensional (2D) time-frequency image, respectively, and the probability value of average damage (ADPV) is proposed to evaluate the minor damage of structural. Finally, we use the standard deviation of energy ratio change (ERVSD) and infrared thermography (IRT) to compare with ADPV to verify the effectiveness of the method proposed in this paper. The experiment results show that the method proposed in this paper can effectively predict whether the concrete surface is damaged and the severity of damage.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.555-567
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• 2023

현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제28권4호
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• pp.21-43
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• 2016

본 연구는 청소년의 임파워먼트 형성 관점에서 한 미 가정과 교과서의 서술과 활동과제를 검토하고, '청소년의 이해' 단원의 대안적 틀을 제안하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 한 미 가정과 교과서 '청소년의 이해' 관련 단원을 심층적으로 분석하였다. 구체적인 연구내용은, 임파워먼트 형성을 위한 세 가지 관점-Micro 관점, Meso 관점, Macro 관점에서, 교육내용이 어떤 관점에서 서술되고 있는지 그리고 활동과제가 어떤 관점에서 제시되고 있는지 검토하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 교과서의 교육내용 서술을 검토한 결과 한국 교과서의 경우, 임파워먼트 형성과 관련한 전체 교육내용 중 개인 임파워먼트 범위의 교육내용이 가장 많이 서술되고 있었으며(55%), 다음으로 집단 임파워먼트 범위의 교육내용이 다루어지고 있었다(37%). 그리고 조직 임파워먼트 범위의 교육내용이 가장 적은 비중인 8%를 차지했다. 이를 통해 한국 교과서는 임파워먼트 세 범위의 서술 비중이 균형을 잃고 있으며, 교육내용은 Meso 관점에서 서술되고 있다고 볼 수 있다. 한편, 미국 교과서의 경우, 개인 임파워먼트 범위 43%, 집단 임파워먼트 범위 40% 그리고 조직 임파워먼트 범위 17%로, 교육내용이 상대적으로 균형을 이루어 서술되고 있었다. 이를 통해 미국 교과서는 다소 미흡하지만 교육내용이 Macro 관점에서 서술되고 있다고 볼 수 있다. 둘째, 교과서의 활동과제를 검토한 결과 한국 교과서의 경우, 임파워먼트 형성과 관련한 전체 활동과제 중 개인 임파워먼트 범위의 활동과제가 가장 많이 제시되고 있었으며(66%), 다음으로 집단 임파워먼트 범위의 활동과제가 다루어지고 있었다(25%). 그리고 조직 임파워먼트 범위의 활동과제가 가장 적은 비중인 9%를 차지했다. 이를 통해 한국 교과서는 임파워먼트 세 범위의 활동과제 비중이 심각하게 균형을 잃고 있으며, 활동과제가 Meso 관점에서 제시되고 있다고 볼 수 있다. 한편, 미국 교과서의 경우, 개인 임파워먼트 범위 37%, 집단 임파워먼트 범위 40% 그리고 조직 임파워먼트 범위 23%로, 활동과제가 비교적 균형을 잘 이루어 제시되고 있었다. 이를 통해 미국 교과서의 활동과제는 Macro 관점에서 제시되고 있다고 볼 수 있다 이상과 같은 연구결과를 기초로 Macro 관점에서 임파워먼트를 형성할 수 있는 '청소년의 이해' 단원의 대안적 틀을 제시하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.177-188
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• 2022

최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.

• Preventive Nutrition and Food Science
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• 제19권4호
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• pp.343-347
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• 2014

The present study investigated the effects of Vaccinium uliginosum L. (bilberry) on the learning and memory impairments induced by amyloid-${\beta}$ protein ($A{\beta}P$) 1-42. ICR Swiss mice were divided into 4 groups: the control ($A{\beta}40$-1A), control with 5% bilberry group ($A{\beta}40$-1B), amyloid ${\beta}$ protein 1-42 treated group ($A{\beta}1$-42A), and $A{\beta}1$-42 with 5% bilberry group ($A{\beta}1$-42B). The control was treated with amyloid ${\beta}$-protein 40-1 for placebo effect, and Alzheimer's disease (AD) group was treated with amyloid ${\beta}$-protein 1-42. Amyloid ${\beta}$-protein 1-42 was intracerebroventricular (ICV) micro injected into the hippocampus in 35% acetonitrile and 0.1% trifluoroacetic acid. Although bilberry added groups tended to decrease the finding time of hidden platform, no statistical significance was found. On the other hand, escape latencies of $A{\beta}P$ injected mice were extended compared to that of $A{\beta}40$-1. In the Probe test, bilberry added $A{\beta}1$-42B group showed a significant (P<0.05) increase of probe crossing frequency compared to $A{\beta}1$-42A. Administration of amyloid protein ($A{\beta}1$-42) decreased working memory compared to $A{\beta}40$-1 control group. In passive avoidance test, bilberry significantly (P<0.05) increased the time of staying in the lighted area compared to AD control. The results suggest that bilberry may help to improve memory and learning capability in chemically induced Alzheimer's disease in experimental animal models.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.83-99
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• 2021

4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.