• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.286-293
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 스마트팩토리를 구성하는 요소 기술의 중요성이 높아지고 있으며, 이러한 기술들을 학습하기 위한 도구로 시뮬레이션이 널리 이용되고 있다. 특히 PID제어는 실제 응용 분야에서 다양하게 사용되고 있는 자동제어 기법으로서, 대부분 특정 상황에서 수학적 모델을 분석하거나 제어기가 내장된 애플리케이션 개발에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 실제 교육적인 환경에서는 PID 제어 원리뿐만 아니라, 게인 값 조정 및 제어기 사용 방법 등에 대한 PID 시뮬레이터 교육이 필요하다. 본 논문에서는 3D 시뮬레이션을 통해 다양한 PID 제어의 교육과 실습이 가능한 모델을 제안 한다. 제안 모델은 가상의 Ball과 Fan을 구현하여 Fan에서 발생한 공기 압력에 의해 Ball에 양력이 받을 수 있도록 시스템을 구성하여 PID 제어를 실시하였다. 이때 Ball의 높이를 PID제어기의 각 게인 값에 따라 그래프로 표현 후 실제 시스템과의 비교를 진행하였으며, 이를 통해 실제 수업에 충분히 적용할 만한 만족한 결과를 확인 할 수 있었다. 제안 모델을 통해 급격히 증가하는 스마트팩토리의 요소 기술을 원격 수업 환경에서 다양한 방법으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.456-461
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• 2023

우리나라 해양생태계의 현황을 조사 및 분석하여 해양을 지속하게 이용할 수 있도록 하며 해양생태를 보전하고 관리할 수 있도록 국가 해양생태계 종합조사를 해양수산부의 위탁을 받아 해양환경공단에서 진행하고 있다. 국가 해양생태계 종합조사는 주요 조사정점을 설정하여 한반도 주변 해역의 생태계 변화를 조사하고 있지만, 정점이 연안을 중심으로 설정되어 근해역 등 조사범위 확대가 필요한 실정이다. 한편 해양수산부 항로표지과에서는 항로표지 인양점검 시 부착생물의 사진을 촬영하여 제공함으로써 국가 해양생태계 종합 조사를 지원하고 있지만, 해양환경공단과 협의하여 지정된 등부표에 한해서 부착생물 사진을 제공한다. 이에 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용할 수 있도록, 항로표지 및 등부표 인양점검 시 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용하여 부착생물의 정보를 생성하는 연구를 진행했다. 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용한다면 항로표지의 활용 가치를 제고하고 우리나라 근해의 이상 해황 및 생태계 변화를 분석할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권1호
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• pp.31-38
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• 2020

본 연구는 청소년수련시설 종사자의 사회적 지지가 서비스 질에 미치는 영향에서 임파워먼트의 매개효과를 검증하고자 하였다. 본 연구결과를 통해 청소년수련시설 종사자의 서비스 질 향상에 필요한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구 결과 첫째, 사회적 지지와 임파워먼트는 서비스 질에 정적인 영향을 제공하는 것으로 나타났고, 둘째, 임파워먼트의 부분매개효과를 확인할 수 있다. 본 연구결과에 기초하여 제언하면 다음과 같다. 첫째, 종사자의 사회적 지지를 위해 청소년수련시설의 중간관리자와 시설장은 인터넷, 스마트 폰 등 사물인터넷 환경을 활용해야 한다. 둘째, 임파워먼트 향상을 위해 업무와 관련된 정보지원, 보상과 관련된 물질지원, 업무 처리와 관련된 평가지원 등의 지원이 이루어져야 한다. 셋째, 종사자의 임파워먼트 향상을 위해 사물인터넷 환경을 활용한 증강현실(AR), 가상현실(VR), 플립러닝 프로그램 개발이 필요하다.

• 교육녹색환경연구
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• 제22권4호
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• pp.1-8
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• 2023

학령인구의 급격한 감소에 따른 학교의 소규모화가 가속화되고 있으며, 지역 및 학교 소멸에 대한 위기가 고조되고 있는 상황에서 소규모학교에서 미래교육 대응에 대한 필요성이 점점 증가하고 있다. 미래에는 유연한 교육과정, 디지털·인공지능 기반의 교실 수업 개선 등과 같은 교육과정을 통해서 학생들의 학교생활 만족도 향상, 창의성 및 인성 함양, 학업성취도 향상, 협력적 소통 역량 강화와 교사들의 교수학습 방법의 변화 등의 교육적 효과가 중요하다고 볼 수 있으며, 이를 위해서는 학교공간혁신 등 학교시설을 미래지향적인 공간으로 변화시킬 필요가 있다. 본 연구는 소규모 학교에서 미래형 교육체제가 무엇인지를 살펴보았고 학교공간 변화와 학교교육 상관관계, 스마트 환경 등 공간혁신의 교육적 효과와 지속가능성에 대한 인식을 중점적으로 분석하여 향후 소규모학교 공간혁신사업의 바람직한 추진 방향을 제시하였다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.68-73
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• 2010

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.906-909
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• 2015

2000년대 초반에 e-러닝 산업이 크게 발전하면서 초 중 고 및 대학교에 이르기까지 전자칠판시스템이 널리 보급되어 스마트 교육 환경이 구축 활용되고 있다. 전자칠판(IWB, Interactive White Board) 시스템은 자체적으로 판서 소프트웨어를 포함하고 있으며, 강사는 이러한 판서 기능을 이용해 전자칠판 상에 필기를 함으로써 교육 효과를 더 높일 수가 있다. 본 논문에서는 사용자의 활용 빈도가 높은 메뉴 버튼들만 화면상에 표출되고, 사용자의 판서 위치에 따라 이들 메뉴 배치가 동적으로 이동하는 판서 소프트웨어의 동적 메뉴 배치 기술에 대해 연구 하였다. 이러한 기술을 적용한 판서 소프트웨어 구현 결과 불필요한 사용자의 이동이나 화면 가림 없이 편리하게 판서 메뉴를 이용할 수 있어 향후 스마트 교육의 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.46-57
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권5호
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• pp.319-338
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• 2023

The study presents a new hybrid data-driven method by combining radial basis functions neural networks (RBF-NN) with the Jaya algorithm (JA) to provide effective structural health monitoring of arch dams. The novelty of this approach lies in that only one user-defined parameter is required and thus can increase its effectiveness and efficiency, as compared to other machine learning techniques that often require processing a large amount of training and testing model parameters and hyper-parameters, with high time-consuming. This approach seeks rapid damage detection in arch dams under dynamic conditions, to prevent potential disasters, by utilizing the RBF-NNN to seamlessly integrate the dynamic elastic modulus (DEM) and modal parameters (such as natural frequency and mode shape) as damage indicators. To determine the dynamic characteristics of the arch dam, the JA sequentially optimizes an objective function rooted in vibration-based data sets. Two case studies of hyperbolic concrete arch dams were carefully designed using finite element simulation to demonstrate the effectiveness of the RBF-NN model, in conjunction with the Jaya algorithm. The testing results demonstrated that the proposed methods could exhibit significant computational time-savings, while effectively detecting damage in arch dam structures with complex nonlinearities. Furthermore, despite training data contaminated with a high level of noise, the RBF-NN and JA fusion remained the robustness, with high accuracy.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.13-25
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• 2017

본 연구에서는 스마트 교육 환경에서 디지털교과서의 활용이 학습자의 학업 성취도 이외 요인으로 학습자 역량 중 자기조절학습과 문제해결능력에 미치는 효과에 대하여 살펴보고자 한다. 이를 위해 연구학교로 지정된 29개 학교에 초등학교 3,4학년과 중학교 1학년을 대상으로 단일집단 사전 사후 검사 설계법(One-Group Pretest-Posttest Design)을 활용하여 2014년 디지털교과서를 활용한 과학 수업에서 자기조절학습능력과 문제해결능력에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 실제적인 효과를 측정하기 위해 Cohen's d를 제시하였다. 연구결과는 디지털교과서의 활용이 학생들의 자기조절학습과 문제해결능력에 약 0.2 정도의 효과크기로 적지만 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 배경변인(학교급, 학년, 성별)에 따른 학생들의 변화의 차이를 비교하기 위하여 공분산분석(ANCOVA)을 실시하였다. 그 결과 학년별, 학교급별 디지털교과서의 활용이 학생들의 자기조절학습과 문제해결능력에 미치는 영향의 차이가 있음을 보여주었다. 자기조절학습에서는 4학년과 중 1 학생 모두 똑같이 3학년보다 좀 더 많은 변화를 보여주었고, 문제해결능력에서는 4학년이 가장 많은 변화를 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.