사용자가 원하는 다양한 교육정보를 제공하기 위해서는 이미지, 음성, 영상 등을 포함한 멀티미디어 데이터로 제공해야하는데, HTML로는 다양한 멀티미디어 데이터를 표현하고 전달하는데 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 SMIL이 제안되었지만 태그 사용의 어려움이 있고, 부분적으로 작성문서를 재생할 수 없는 비효율적인 면을 가진다. 본 논문에서는 멀티미디어 동기화 언어인 SMIL을 기반으로 한 교육용 멀티미디어 컨텐츠를 손쉽게 제작$.$편집할 수 있는 SMIL 에디터를 구현하였다. 본 에디터는 위지윅 개념을 이용한 인터페이스를 제공함으로써 SMIL을 모르는 일반인도 쉽게 작성 가능하고, 부분적으로 작성된 문서를 편집 즉시 결과를 재생하고 확인$.$수정이 가능하며, 사용가능한 멀티미디어 객체를 삽입할 수 있으므로 보다 학습내용을 쉽게 설명할 수 있는 교육용 멀티미디어 컨텐츠를 저작할 수 있어 사용자의 편리함과 저작에 드는 시간과 노력을 감소시킴으로서 효율성을 증대시킬 수 있다.
컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따른 최근의 정보통신 기반구조는 컴퓨터 시스템의 네트워크를 통한 연결로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 특히 인터넷은 개방형 구조를 가지고 있어 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어렵고, 기반구조의 취약성으로 인하여 타인으로부터의 해킹 및 정보유출 둥의 위협으로부터 노출되어 있다. 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일한 또는 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간 대응할 수 있는 방법이 중요하게 되었으며 이러한 해결책으로서 침임 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 지도학습 알고리즘이 의한 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 불확실성을 해결하기 위한 방법인 퍼지를 적용한 뉴로-퍼지 모델의 이상 침입 탐지 시스템에 대해서 연구한다. 즉, 신경망 학습의 전달함수를 불확실성을 해결하기 위한 퍼지 멤버쉽 함수로 수정하여 지도학습을 수행하였다. 제안한 뉴로-퍼지기법을 DARPA 침입 데이터를 이용하여 오용 탐지의 한계성을 극복한 네트워크기반의 이상침입 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.
In this paper, intelligent methods using digital protective relay in power supervisory control system is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection and diagnosis during operation for induction motor which has various load environments and capacities in power systems. The spectrum pattern of input currents was used to monitor to state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrums pattern caused by faults were detected. For diagnosis of the fault detected, the fuzzy fault tree was derived, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, was solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of each fault's occurring. The results obtained are summarized as follows: 1) The test result on the basis of KEMC1120 and IEC60255, show that the operation time error of the digital motor protective relay is improved within ${\pm}5%$. 2) Using clustering algorithm by unsupervisory learning, an on-line fault detection method, not affected by the characteristics of loads and rates, was implemented, and the degree of dependency by experts during fault detection was reduced. 3) With the fuzzy fault tree, fault diagnosis process became systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.
프로세스 동기화는 학생들이 운영체제 과목에서 가장 어려워하는 주제 중 하나이다. 한 번에 한 가지만을 생각하는 인간의 특성 상 여러 사건이 동시에 일어나는 병행 프로세스 환경을 이해하기 어렵기 때문이다. 유한버퍼 문제나 식사하는 철학자 문제 등 고전적 동기화 예제는 그 내용이 너무 기술적이거나 비현실적이기 때문에 운영체제를 처음 접하는 저학년 학생들의 관심과 이해를 이끌기 어려웠다. 본 논문에서는 이러한 고전적 동기화 예제의 대안으로 은행계좌 문제의 사용을 제안한다. 은행계좌 문제는 쉽고 현실적이며 일상생활에서 누구나 경험해 본 문제이기 때문에 학생들의 높은 이해와 흥미를 이끌 수 있었다. 프로세스 실행 순서의 제어, 경쟁조건으로 인한 잘못된 결과의 발생, 세마포어 사용, 교착상태, 모니터 등 다양한 동기화 주제에 대한 은행계좌 문제의 적용에 대해 연구하였다.
Nowadays, the whole world is putting in the knowledge information society by the internet which is connecting the global network. The internet enable us to see the life of the other people in real time. Most of health care professional obtain and update their new knowledge and skills through continuing education. EMTs who works five or ten shifts per day are not easy to attend continuing education session usually offered during their off-times. One of solutions to this problem would be to develop a education program which does not limit time and place. There has been increasing interest in the use of computers in medical education, but all designated facilities and teachers have no sufficient preparations for the education and training of EMT. There has been less attention to the rationale for the use and selection of applications. This article discusses an approach to the selection of medical informatics applications for the undergraduate medical curriculum. The aim of this study is to develop and evaluate a web-based continuing education program, to help EMT improve their knowledge of transfusion therapy and medical law, and to enhance their ability to contribute to the quality of patient care. The program generally was well received by EMTs. The program is a useful adjunct to the existing continuing education program. It also could be used in EMT student education and other health sciences.
The present study was to investigate child care teather's and parents's recognition and need about child counseling and to analyse differences between them. The subjects for this study were 244 child care teachers and 260 mothers of the day care centers. The major finding were as follows; Most child care teachers are aware of child counseling through lecture, pre-service education, and internet. Most mothers hear about child counseling through internet. They think that child counseling is very effective for young children, especially for negative experience and emotion. Most child care teachers think that they can administer child counseling. especially daycare centers. But mothers think that special facilities is the most appropriate place by child counseling. Child care teachers and mothers regard the credibility of human being as personal characteristics required for child counseling. Counseling specialists are to be the most appropriate person for followed by child care teather's and parents. And they think that special training is needed for child counseling. but few of them receive special training. They perceive the necessity of professional education in child counseling. but they rarely experience related education of child counseling. Especially, they feel lack of time and information. They also want to apply to child counseling children education after learning it through counseling association or by observing real situations in child counseling center using morning time or during weekends. Most mothers and child care teachers know play therapy, art therapy. bibliotherapy, sand play therapy.
연속음성인식 시스템의 실용화를 위해서 가장 중요한 것은 높은 인식 성능을 가지면서 동시에 실시간으로 인식되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 연속음성인식의 인식률 향상을 위하여 효과적인 음향모델을 구성하기 위하여 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘을 도입하여 HM-Net을 구성하고, 언어모델로서 반복학습을 이용하여 인식률 향상을 제고한다. 그리고, 기존의 연구에서 유효함이 입증된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 연속음성에 적용하여 인식 속도를 개선하고자 한다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 남성 4인이 항공편 예약 관련 음성에 대하여 인식 실험을 수행하였다. 그 결과 연속음성인식률 90.9%, 단어인식률 90.7%의 높은 인식성능을 얻었으며, 적응 프루닝 알고리즘을 적용한 경우 인식성능의 저하없이 약 1.2초(전체의 15%)의 인식시간을 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
21세기 지식기반 사회의 엔지니어들에게는 전공분야의 전문성뿐만 아니라 창의적 사고, 읽기/쓰기 능력, 의사소통 능력, 사회 경영 경제에 대한 이해 능력, 윤리의식과 같은 인문사회학적인 전문교양 지식이 요구되고 있다. 전문교양 지식은 꾸준히 그 분야에 관심을 갖고 관련된 글을 읽으며 자신의 생각을 정리하여 표현해 보는 것이 무엇보다 중요하지만, 한정된 정규교육과정 내에서 보다 높은 수준의 학습 성과 달성이 어려운 것이 현실이다. 이 연구에서는 공과대학 학생들의 전문교양 지식 함양을 위한 스마트폰 앱을 개발하고 수업에 적용함으로써 언제 어디서나 교수자가 구조화한 지식을 학습자와 실시간 상호작용하고 학습자 스스로 지식을 재구성할 수 있는 환경을 제공하여 일상생활 속에서 전문교양 지식의 수준을 향상시킬 수 있는 방안을 제안하였다.
This paper presents a new overall system for state-of-available-power (SoAP) prediction for a lithium-ion battery pack. The essential part of this method is based on an adaptive network architecture which utilizes both fuzzy model (FIS) and artificial neural network (ANN) into the framework of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). While battery aging proceeds, the system is capable of delivering accurate power prediction not only for room temperature, but also at lower temperatures at which power prediction is most challenging. Due to design property of ANN, the network parameters are adapted on-line to the current battery states (state-of-charge (SoC), state-of-health (SoH), temperature). SoC is required as an input parameter to SoAP module and high accuracy is crucial for a reliable on-line adaptation. Therefore, a reasonable way to determine the battery state variables is proposed applying a combination of several partly different algorithms. Among other SoC boundary estimation methods, robust extended Kalman filter (REKF) for recalibration of amp hour counters was implemented. ANFIS then achieves the SoAP estimation by means of time forward voltage prognosis (TFVP) before a power pulse occurs. The trade-off between computational cost of batch-learning and accuracy during on-line adaptation was optimized resulting in a real-time system with TFVP absolute error less than 1%. The verification was performed on a software-in-the-loop test bench setup using a 53 Ah lithium-ion cell.
대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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