• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.121-128
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• 2015

This study aimed to investigate the effects of an unplugged robot education system capable of computerless coding education. Specifically, this study compared this education system with PicoCricket, an educational robot that can also be used with elementary students in lower grades, using assessment tools on perceived usefulness and ease. Using random sampling and randomized assignment for more objective validation, 30 participants were assigned to the unplugged robot education system group (experimental group) and 30 participants were assigned to the PicoCricket group (control group), for a total of 60 study participants. The research procedure included verification of the equivalence of the two groups by conducting a pretest after a 2-hour basic training session on algorithms and programming. The experimental and control groups learned the same content using different educational tools in accordance with software training guidelines for a total of 12 hours. Then, the difference in perceived usefulness and ease between the two groups was examined using a post-treatment test. The study results showed that scores on both dependent variables, perceived usefulness and perceived ease, were significantly higher in the experimental group than the control group. Moreover, scores on all sub-variables of the dependent variables were significantly higher in the experimental group than the control group. These results suggest that learners using the unplugged robot education system found it more useful and easier to use than learners using the existing educational robot, PicoCricket. This study's findings are significant, as according to the technology acceptance model, the perceived usefulness and ease of an educational tool are important variables that determine the acceptance of the tool (i.e., persistence of learning).

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제31권3호
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• pp.111-123
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• 2020

Deep learning (DL) is a subset of machine learning and artificial intelligence that has a deep neural network with a structure similar to the human neural system and has been trained using big data. DL narrows the gap between data acquisition and meaningful interpretation without explicit programming. It has so far outperformed most classification and regression methods and can automatically learn data representations for specific tasks. The application areas of DL in radiation oncology include classification, semantic segmentation, object detection, image translation and generation, and image captioning. This article tries to understand what is the potential role of DL and what can be more achieved by utilizing it in radiation oncology. With the advances in DL, various studies contributing to the development of radiation oncology were investigated comprehensively. In this article, the radiation treatment process was divided into six consecutive stages as follows: patient assessment, simulation, target and organs-at-risk segmentation, treatment planning, quality assurance, and beam delivery in terms of workflow. Studies using DL were classified and organized according to each radiation treatment process. State-of-the-art studies were identified, and the clinical utilities of those researches were examined. The DL model could provide faster and more accurate solutions to problems faced by oncologists. While the effect of a data-driven approach on improving the quality of care for cancer patients is evidently clear, implementing these methods will require cultural changes at both the professional and institutional levels. We believe this paper will serve as a guide for both clinicians and medical physicists on issues that need to be addressed in time.

• Ocean Systems Engineering
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• 제12권1호
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• pp.87-142
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• 2022

An analysis for the computation of Fatigue Damage Index (FDI) under the effects of the various combination of the ocean loads like random waves, current, platform motion and VIV (Vortex Induced Vibration) for a certain design water depth is a critically important part of the analysis and design of the marine riser platform integrated system. Herein, a 'Computer Simulation Model (CSM)' is developed to combine the advantages of the frequency domain and time domain. A case study considering a steel catenary riser operating in 1000 m water depth has been conducted with semi-submersible. The riser is subjected to extreme environmental conditions and static and dynamic response analyses are performed and the Response Amplitude Operators (RAOs) of the offshore platform are computed with the frequency domain solution. Later the frequency domain results are integrated with time domain analysis system for the dynamic analysis in time domain. After that an extensive post processing is done to compute the FDI of the marine riser. In the present paper importance is given to the nature of the current profile and the VIV. At the end we have reported the detail results of the FDI comparison with VIV and without VIV under the linear current velocity and the FDI comparison with linear and power law current velocity with and without VIV. We have also reported the design recommendations for the marine riser in the regions where the higher fatigue damage is observed and the proposed CSM is implemented in industrially used standard soft solution systems (i.e., OrcaFlex^*TM and Ansys AQWA^**TM), Ms-Excel^***TM, and C++ programming language using its object oriented features.

• 국제학술발표논문집
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• The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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• pp.14-23
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• 2017

In high-density high-rise cities such as Hong Kong, buildings account for nearly 90% of energy consumption and 61% of carbon emissions. Therefore, it is important to study the design of buildings, especially high-rise buildings, to achieve lower carbon emissions in the city. The carbon emissions of a building consist of embodied carbon from the production of construction materials and operational carbon from energy consumption during daily operation (e.g., air-conditioning and lighting). An integrated analysis of both types of carbon emissions can strengthen the design of low carbon buildings, but most of the previous studies concentrated mainly on either embodied or operational carbon. Therefore, the primary objective of this study is to develop a holistic methodology framework considering both embodied and operational carbon, in order to enhance the sustainable design of low carbon high-rise buildings. The framework will be based on the building information modeling (BIM) technology because BIM can be integrated with simulation systems and digital models of different disciplines, thereby enabling a holistic design and assessment of low carbon buildings. Structural analysis program is first coupled with BIM to validate the structural performance of a building design. The amounts of construction materials and embodied carbon are then quantified by a BIM-based program using the Dynamo programming interface. Operational carbon is quantified by energy simulation software based on the green building extensible Markup Language (gbXML) file from BIM. Computational fluid dynamics (CFD) will be applied to analyze the ambient wind effect on indoor temperature and operational carbon. The BIM-based framework serves as a decision support tool to compare and explore more environmentally-sustainable design options to help reduce the carbon emissions in buildings.

• 경영정보학연구
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• 제12권2호
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• pp.189-203
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• 2010

민간 및 정부 전 분야에 걸쳐서 정보화사업에 대해 많은 투자가 이루어지고 있으며, 이에 대한 투자대비 성과를 측정하고자 많은 노력들이 수행되고 있다. 정보화사업에 대한 평가는 크게 수준평가와 성과평가로 구분되고 있으며, 수준평가는 정부차원으로 매년 측정하고 성과평가는 자체 평가로 수행되고 있다. 공공부문에 있어서는 범정부 성과참조모델(Performance Reference Model: PRM) ver. 2.0이 개발되어 공통 참조모델로써 정보화 성과평가의 기준을 제시하고 있다. 범정부 PRM은 가장 근간이 되는 평가분류체계와 표준 가시경로 및 성과관리 표준 양식으로 구성되어 있으며, 이를 통해 성과요소들을 분류하고 인과관계를 정의하고 있다. 효율적인 정보화사업을 관리하기 위해서는 성과에 대한 평가를 객관적으로 할 수 있는 정량적인 수치화가 필요하다. 범정부 PRM은 평가분류체계에서 측정범주는 제공하고 있지만, 측정범주별 적용기준에 대한 상대적 중요도는 제시하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 공공부문 정보화사업의 성과평가의 공통기준으로 적용되고 있는 범정부 PRM의 측정범주에 대한 중요도 평가 및 우선순위를 도출하고자 한다. 연구모형은 Fuzzy QFD (Quality Function Deployment)를 이용하였으며, 측정범주의 중요도 도출시 범정부 PRM의 개발목적을 잘 반영할 수 있도록 설계하였다. 전문가의 의견을 수렴함에 있어 불확실성과 모호성을 최소화시키기 위하여 퍼지이론을 접목한 Fuzzy AHP(Analytic Hierarchy Process)와 FPP(Fuzzy Preference Programming) 방법을 적용하였다. 범정부 PRM의 개발목적에서는 성과관리 참조모델로써의 가장 기본적인 요구사항이라 할 수 있는 "정보화 성과관리를 위한 표준모형 제공"이 가장 중요한 요소로 도출되고 있다. 측정범주에 서는 고객영역에서 "서비스 품질"이 가장 높은 우선순위를 보이고 있다. 정보시스템의 서비스에 대한 품질 관리 및 향상방안에 보다 많은 투자와 노력이 필요함을 엿볼 수 있다. 범정부 PRM의 측정범주에 대한 중요도는 정부 및 공공기관에 공통의 평가기준을 제공할 수 있으며, 이를 통해 자체 평가결과를 상호 비교하여 보완/발전시킬 수 있는 기회를 제공한다. 향후 연구시 성과분류체계의 구조모형에 대한 정량적인 인과관계를 규명한다면, 범정부 PRM은 보다 객관적이고 효율적인 참조모델로 발전할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.

• 공학교육연구
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• 제8권1호
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• pp.71-83
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• 2005

본 논문에서는 자바 언어를 학습하는데 있어 효율성을 증가시키기 위해 인터넷 기반 자율학습시스템이 제안되었다. 제안된 자율학습시스템은 JWP(Java Web Player)라고 불리며 Java Web Start 기술을 활용하여 웹상에서 실행이 가능한 자바 애플리케이션 프로그램이다. 또한 본 논문에서는 컴퓨터 언어를 학습하는데 있어 3가지 중요한 일련의 과정인 개념학습과정, 프로그래밍 실습과정, 그리고 학습 성취도 평가과정을 Java Web Start 기술을 이용하여 JWP에 통합하였다. 제안된 시스템은 학습과정을 교육공학적인 측면에서 멀티미디어 요소를 강화하였기 때문에 학습자가 흥미를 가지고 자발적으로 학습을 할 수 있도록 설계되었다. 더욱이 JWP 에는 효율적인 자바 언어 학습을 위해 학습내용에 대한 설명이 음성으로 출력되며, 이때 이와 관련된 이미지와 텍스트들이 동기화되어 동시에 화면에 표시된다. 더욱이 소스파일의 코딩, 에디팅, 실행 그리고 디버깅 등을 쉽게 할 수 있는 컴파일러가 삽입되어 있어 편리한 자바 언어 실습환경을 제공한다. 마지막으로 각 단원별 돌발퀴즈와 마무리 테스트를 통하여 학습자가 자신의 학습상황을 체크하여 반복학습을 할 수 있도록 유도하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.57-64
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• 2008

본 논문에서는 자바 웹 플레이어라는 관리시스템과 자바언어 강의를 위한 창의적인 멀티미디어 컨텐츠로 구성된 웹기반 자바가상교육시스템을 구현하였다. 자바 웹 플레이어는 통합된 가상교육환경을 지원하는 자바 응용프로그램이며 자바 웹 스타트 기술을 이용하여 보안문제를 해결하였다. 통합가상교육환경은 자바개념학습단계, 프로그래밍 실습단계 그리고 평가단계의 세 가지 주요단계로 구성되어 있다. 학습자들에게 창의적인 컨텐츠를 효율적으로 전달하기 위해 온라인 음성지원 및 관련 텍스트를 동화상과 동기화시켰다. 더욱이 웹상에서 자바소스 파일에 대한 코딩, 편집, 실행 및 디버깅등을 할 수 있게 해주는, 사용자에게 친근한 실습환경을 제공하기 위해 자바 웹 플레이어에 컴파일러를 포함시켰다. 마지막으로 자바 웹 플레이어를 이용하여 학습이 진행되고 있는 동안 몇 가지 돌발퀴즈가 학습자들에게 제공되며 돌발퀴즈 평가 결과가 메시지 박스에 디스플레이 되도록 하였다. 제안된 웹기반 자바가상교육시스템의 유효성을 입증하기 위해 한 학기 동안 실습에 대한 학습자들의 성취도를 5개의 설문을 통해 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.557-562
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• 2020

코로나19로 인해서 비대면 강의환경에서 온라인 학습이 교육환경의 주요 학습기법으로 채택되고 있다. 온라인 학습패턴이 학업성적에 어떤 영향을 미치는지에 관한 연구가 부족하여, 본 연구에서는 학습자들의 온라인 동영상 학습횟수와 시간을 주요 요소로 두고, 매 학습에 대한 형성 평가와 함께 중간고사 기말고사를 바탕으로 학습효과의 상관관계를 분석하였다. 분석 대상은 대학에서 예체능 학부 학생들이 가장 어려워하는 교양 과목 중 컴퓨터 프로그래밍 교과목을 분석하였다. 실제 학생들의 사례를 분석한 결과 매주 실시한 형성 평가와 학습회수, 학습 시간과는 상관관계가 없는 것으로 나타났고, 중간고사와 기말고사와는 평소 학습회수(r=.39 p<0.05)와 학습 시간(r=.42 p<0.05)이 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 강의 진행 과정에서 SMS 문자, 게시판, 메일 등의 요소는 모든 학생이 접하지 못하여 제외하였으므로, 앞으로는 좀 더 다양한 요인을 고려하여 비대면 강의환경에서의 학습자 패턴을 분석하고 연구한다면 학습자들의 요구와 학습효과를 향상할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권10호
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• pp.891-906
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• 2014

본 연구는 수계관리 측면에서 물 공급의 기준이 되는 하류 제어지점에서 발생할 수 있는 물 부족을 최소 허용하면서 저수지군 최적 운영방안을 제공할 수 있도록 위험도 평가기준을 목적함수 및 제약조건에 반영한 hedging rule을 혼합정수계획법(MIP, Mixed Integer Programming)으로 구성하고 이에 대한 이행도를 분석함으로써 기존의 용수공급 신뢰도에 중점을 두었던 저수지군 최적 운영 분석기법을 개선하고자 하였다. 이를 위해 한강수계 5개 저수지(소양강댐, 충주댐, 화천댐, 청평댐, 팔당댐)군을 대상으로 수계관리를 위한 모형을 구축하였으며, 한강수계 내에 총 8개의 가상 제어지점을 구성하여 댐 하류 제어지점에서의 물 부족에 대해 위험도를 평가하였으며, 개발된 hedging rule의 적정성을 검증하기 위하여 2개의 유입량 계열('93. 1월~'97. 12월, '99. 1월~'03. 12월)에 대하여 적용 검토하였다. 팔당댐 하류 제어지점의 월별 최소유량을 비교하면 '93. 1월~'97. 12월의 모의기간에서는 hedging rule 적용 시 $317.5{\times}10^6m^3$으로 단독운영의 $310.6{\times}10^6m^3$, 연계운영의 $56.3{\times}10^6m^3$ 보다 많은 유량을 보였으며, '99. 1월~'03. 12월의모의기간에서도 hedging rule 적용시 $243.7{\times}10^6m^3$ 으로 단독운영의 $204.2{\times}10^6m^3$, 연계운영의 $111.2{\times}10^6m^3$에 비해 최소 유량이 많은 것을 확인하였으며, 이는 제안한 hedging rule에 의해 하류 제어지점에서의 최대 물 부족량이 감소하는 결과를 보여주고 있다.