• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7801-7811
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• 2015

간호 대학생은 임상실습기간동안 실무현장에서 다양한 학습을 하게 되며 특히 간호 리더자의 역할에 대한 중요성과 그 효과에 대해 인식하게 된다. 본 연구에서는 간호대학생이 실습 과정에서 경험한 효과적 실무환경을 위해 간호리더자의 역할에서 중요하게 작용하고 있는 부분이 무엇인지를 분석하여 그 유형을 분류하고자 한다. 이에 본 연구방법은 간호 대학생이 심층적으로 어떻게 인식하고 있는지를 파악하기 위해 Q방법을 적용하여 분석하였다. 연구 참여자는 간호대학생으로 실습 경험이 있는 자로 30명으로 구성하였고, Q표본은 간호리더자의 역할유형과 관련된 문헌, 임상실습을 경험한 학생과의 인터뷰를 통해 최종 표본을 36개의 진술문으로 구성 하였으며, QUANL PC프로그램으로 주요인을 분석하여 관련 유형을 분류하였다. 연구결과로 간호학생들이 인식하는 간호리더자의 역할유형은 4개의 유형으로 나타났으며, 제1유형은 "정의와 냉철함 유지형", 제2유형은 "동기부여를 위한 환경조성 형", 제3유형은 "인격존중 및 능력신장형", 제4유형은 "신뢰성을 통한 인간관계 중심형"으로 분류되었다. 본 연구 과정을 통해 간호학생이 실습과정에서 경험하는 실무현장의 효과적 환경을 위해 간호 리더자의 역할을 파악하여 추후 실무 환경을 위해 리더자의 역할의 중요성을 제안하고 이를 개선하는데 근거자료를 마련하고자 한다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.359-362
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• 2009

Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed a novel efficiency optimization control of SynRM considering iron loss using multi adaptive fuzzy learning controller(AFLC). The optimal current ratio between torque current and exciting current is analytically derived to drive SynRM at maximum efficiency. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization control is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. The control performance of the proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.

• Geomechanics and Engineering
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• 제28권4호
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• pp.359-374
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• 2022

Geology conditions are crucial in decision-making during the planning and design phase of a tunnel project. Estimation of the geology conditions of road tunnels is subject to significant uncertainties. In this work, the effectiveness of a novel regression method in estimating geological or geotechnical parameters of road tunnel projects was explored. This method, called Gaussian process regression (GPR), formulates the learning of the regressor within a Bayesian framework. The GPR model was trained with data of old tunnel projects. To verify its feasibility, the GPR technique was applied to a road tunnel to predict the state of three geological/geomechanical parameters of Rock Mass Rating (RMR), Rock Structure Rating (RSR) and Q-value. Finally, in order to validate the GPR approach, the forecasted results were compared to the field-observed results. From this comparison, it was concluded that, the GPR is presented very good predictions. The R-squared values between the predicted results of the GPR vs. field-observed results for the RMR, RSR and Q-value were obtained equal to 0.8581, 0.8148 and 0.8788, respectively.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.78-85
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• 2011

본 논문에서는 운전자의 특성, 도로상황, 경로 추천을 담당하는 에이전트와 같은 동적환경정보(DEI:Dynamic Environment Information)를 반영하여 실시간으로 운전자에게 경로를 추천할 수 있는 시스템을 위해 멀티에이전트에 관한 연구를 수행하였다. DEI는 n개의 멀티 에이전트이며 운전자에게 최적화된 경로를 제공할 수 있는 경로추천시스템에 활용되는 환경변수이다. DEI가 반영되는 경로추천 시스템은 멀티 에이전트 연구의 새로운 연구 분야라 할 수 있겠다. 이를 위하여 멀티에이전트 연구의 대표적 실험 환경인 먹이추적문제를 이용하여 새로운 해법을 찾고자 하였다. 본 논문에서는 기존의 먹이추적 실험은 현실성이 결여된 멀티에이전트 연구였기에 기존의 실험환경과 달리 현실세계와 비슷한 실험환경을 제안을 하며 새로운 전략인 Ant-Q 학습을 적용한 알고리즘과 기존의 방향벡터를 활용한 전략과의 비교를 통해 새로운 환경에서의 성능의 향상을 입증할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4244-4274
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• 2021

The utilization of UAVs in various fields has led to the development of flying ad hoc network (FANET) technology. In a network environment with highly dynamic topology and frequent link changes, the traditional routing technology of FANET cannot satisfy the new communication demands. Traditional routing algorithm, based on geographic location, can "fall" into a routing hole. In view of this problem, we propose a geolocation routing protocol based on multi-agent reinforcement learning, which decreases the packet loss rate and routing cost of the routing protocol. The protocol views each node as an intelligent agent and evaluates the value of its neighbor nodes through the local information. In the value function, nodes consider information such as link quality, residual energy and queue length, which reduces the possibility of a routing hole. The protocol uses global rewards to enable individual nodes to collaborate in transmitting data. The performance of the protocol is experimentally analyzed for UAVs under extreme conditions such as topology changes and energy constraints. Simulation results show that our proposed QLGR-S protocol has advantages in performance parameters such as throughput, end-to-end delay, and energy consumption compared with the traditional GPSR protocol. QLGR-S provides more reliable connectivity for UAV networking technology, safeguards the communication requirements between UAVs, and further promotes the development of UAV technology.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권4호
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• pp.185-192
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• 2022

Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with normal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rectified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impairment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a meaningful biomarker to discriminate cognitive decline.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권5호
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• pp.475-498
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• 2024

The prediction of the susceptibility of soil to liquefaction using a limited set of parameters, particularly when dealing with highly unbalanced databases is a challenging problem. The current study focuses on different ensemble learning classification algorithms using highly unbalanced databases of results from in-situ tests; standard penetration test (SPT), shear wave velocity (V_s) test, and cone penetration test (CPT). The input parameters for these datasets consist of earthquake intensity parameters, strong ground motion parameters, and in-situ soil testing parameters. liquefaction index serving as the binary output parameter. After a rigorous comparison with existing literature, extreme gradient boosting (XGBoost), bagging, and random forest (RF) emerge as the most efficient models for liquefaction instance classification across different datasets. Notably, for SPT and V_s-based models, XGBoost exhibits superior performance, followed by Light gradient boosting machine (LightGBM) and Bagging, while for CPT-based models, Bagging ranks highest, followed by Gradient boosting and random forest, with CPT-based models demonstrating lower G_mean(error), rendering them preferable for soil liquefaction susceptibility prediction. Key parameters influencing model performance include internal friction angle of soil (ϕ) and percentage of fines less than 75 µ (F₇₅) for SPT and V_s data and normalized average cone tip resistance (q_c) and peak horizontal ground acceleration (a_max) for CPT data. It was also observed that the addition of V_s measurement to SPT data increased the efficiency of the prediction in comparison to only SPT data. Furthermore, to enhance usability, a graphical user interface (GUI) for seamless classification operations based on provided input parameters was proposed.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.267-275
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• 2015

본 연구의 목적은 우리나라 학생들의 인지적 속성의 특징을 인지진단이론에 근거하여 국제적인 수준에서 비교 분석하고 우리나라 교육에 주는 시사점을 찾는 것이다. TIMSS 2011의 평가틀에 근거하여 9개의 인지 속성을 추출하였고 TIMSS 2011의 과학 문항 216개에 대해 각 문항이 어떠한 인지 속성들을 요구하는지 판단하여 Q행렬을 작성하였다. 총 5차례의 검토와 수정을 반복하여 타당도를 점검하고 최종적인 Q행렬을 작성한 후, 다층 IRT 분석을 실시하여 인지 속성에 따른 국가별 특성을 파악하였다. 분석을 통해 나타난 우리나라의 인지적 속성을 TIMSS 2011의 과학성취도 상위 15개국과 비교한 결과 우리나라 학생들에게 모형사용하기, 자료분석하기, 결론도출하기, 평가 및 정당화하기는 쉬운 속성에 해당하였고 회상/인식하기, 설명하기, 분류하기, 통합하기, 가설설정 및 실험설계하기는 어려운 속성에 해당하였다. 우리나라 학생들이 가장 쉬워하는 인지 속성은 자료해석하기였고 가장 어려워하는 인지 속성은 설명하기였다. 우리나라의 경우 쉬운 인지 속성의 대부분은 비교국 중에서 가장 쉽게 여기고 어려운 인지 속성은 가장 어렵게 여기는 것으로 나타나 극단적인 특성을 보였다. 따라서 특정한 인지 속성이 많이 활용되도록 하기 보다는 여러가지 인지 속성이 골고루 활용되도록 과학 교육과정과 과학 교과서를 구성할 필요가 있겠다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.192-202
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• 2017

본 연구는 NCS를 기반으로 한 음식 조리분야 교육과정의 주관적 인식을 파악하고자 호텔조리학과 졸업생을 대상으로 Q방법론을 적용하였다. 연구의 목적은 NCS를 기반으로 한 음식 조리분야 교육과정에 관한 주관적 구조를 유형화 하며, NCS를 기반으로 한 음식 조리분야 교육과정에 관한 유형들 간의 특성을 기술하고 분석하여 향후 시사점을 제시하고자 한다. 유형분석 결과, 총 4가지로 도출되었다. 제 1유형(N=7) : 기초실무 수업 추구형 (Seeking Basic Practical Classes type), 제 2유형(N=5) : 국내 취업 선호형(Prefer domestic employment type), 제 3유형(N=5) : 유명 셰프초청 수업 추구형(Pursuit of famous chef inviting class type), 제 4유형(N=3) : 현장실무 맞춤수업 추구형 (Seeking tailor-made lessons typ) 으로, 각각의 유형마다 다양한 특징이 있는 것으로 분석되었다. 향후 NCS기반 음식 조리분야 교육과정에 관한 연구에서는 많은 문헌과 실증연구를 바탕으로 보다 세밀한 Q방법론적인 질문과 분석기법으로 수정 보완하여, 응답자들의 다양한 의견을 보다 구체적이며 객관적으로 분석하고자 한다.