This study was conducted to examine the remuneration curriculum of vocational ability development training teachers and instructors and to examine ways to apply micro credentials. To this end, the current status of the remuneration curriculum of vocational ability development training instructors and instructors at K University's Competency Education Development Institute, the characteristics of micro credentials, and the possibility of linking the remuneration curriculum to micro credentials are as follows. First, most of the recognition of digital certificates was positive for digital certificates such as digital credit, digital badge issuance, and recognition of the recognized qualification process of maintenance education when completing the training course. In addition, as a method of applying micro credentials to conservative education, various cases were proposed to benefit from conservative education, systematization and grading of the qualification process, and credit of the qualification process. Second, as an institutional supplement to enhance the utilization of conservative education using micro credentials, the need to expand NCS-based major conservative education, provide efficient learning contents and learning methods, and set minimum completion time. In addition, the most common response as a way to improve the understanding of teachers and instructors in vocational ability development training was the micro credential promotion plan. Third, in the role of conservative education institutions and vocational ability development training instructors and instructors, conservative education institutions mention maintaining educational quality the most, and active participation was the role of vocational ability development training instructors. Through this study, it is expected to establish a vocational training environment that can enhance expertise and provide a practical portfolio of practical competency history by linking the remuneration curriculum of vocational competency development training instructors and micro credentials.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.477-483
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2022
A flight simulator is a device that allows pilots attain proficiency of various situations and a sense of flight, and as interest in scientific training increases in modern aviation, aviation training organization develop and operate simulators. Therefore, in this study, the process of developing a motion-based helicopter simulation Training Device using a commercial program. Citing previous studies, the specificity of helicopter flight education and the positive effect of motion simulators were confirmed. In addition, the design and program of the motion device were studied in the process of checking the configuration and current regulations of flight simulation training devices and developing a helicopter motion simulator. A motion program was set based on the system design and structural design of the flight simulator, and data received from the flight simulator was identified to confirm the expected operating shape. Through this study, we intend to create a positive expected effect on pilot training by completing a motion-based helicopter simulator.
In a training simulator for power plant, operator's action in the MCR(Main Control Room) are given to plant process and computer system model as an inputs, and the same response as in real power plant is provided in real time. Inter-process communication and synchronization are especially important among various inputs. In the plant simulator, to simulate the digital control system such as FOXBORO SPEC-200 Micro control system, modification and adaptation of control card(CCC) and its continuous display station(CDS) is necessary. This paper describes the modeling and simulation of FOXBORO SPEC-200 Micro control system applied to Younggwang nuclear power plant unit #3 & 4, and its integration process to the full-scope replica type training simulator. In a simulator, display station like CDS of FOXBORO SPEC-200 Micro control system is classified as ITI(Intelligent Type Instrument), which has a micro processor inside to process information and the corresponding alphanumeric display, and the stimulation of ITI limits the important functions in a training simulator such as backtrack, replay, freeze and IC reset. Therefore, to achieve the better performance of the simulator, modification of CDS and special firmware is developed to simulate the FOXBORO SPEC-200 Micro control system. Each control function inside control card is modeled and simulated in generic approach to accept the plant data and control parameter conveniently, and debugging algorithms are applied for massive coding developed in short period.
Background: As the number of nuclear facilities nearing their pre-determined design life increases, demand is increasing for technology and infrastructure related to the decommissioning and decontamination (D&D) process. It is necessary to consider the nature of the dismantling environment constantly changing and the worker doing new tasks. A method was studied that can calculate the effect of learning and the change in work time on the work process, according to the learning-forgetting curve model (LFCM). Materials and Methods: The LFCM was analyzed, and input values and scenarios were analyzed for substitution into the D&D process of a nuclear facility. Results and Discussion: The effectiveness and efficiency of the training were analyzed. It was calculated that skilled workers can receive a 16.9% less collective radiation dose than workers with only basic training. Conclusion: Using these research methods and models, it was possible to calculate the change in the efficiency of workers performing new tasks in the D&D process and the corresponding reduction in the work time and collective dose.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.270-278
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2023
We propose a container orchestration system for process workloads that combines the potential of big data and machine learning technologies to integrate enterprise process-centric workloads. This proposed system analyzes big data generated from industrial automation to identify hidden patterns and build a machine learning prediction model. For each machine learning case, training data is loaded into a data store and preprocessed for model training. In the next step, you can use the training data to select and apply an appropriate model. Then evaluate the model using the following test data: This step is called model construction and can be performed in a deployment framework. Additionally, a visual hierarchy is constructed to display prediction results and facilitate big data analysis. In order to implement parallel computing of PCA in the proposed system, several virtual systems were implemented to build the cluster required for the big data cluster. The implementation for evaluation and analysis built the necessary clusters by creating multiple virtual machines in a big data cluster to implement parallel computation of PCA. The proposed system is modeled as layers of individual components that can be connected together. The advantage of a system is that components can be added, replaced, or reused without affecting the rest of the system.
Purpose: The improvement of yield and quality in product manufacturing is crucial from the perspective of process management. Controlling key variables within the process is essential for enhancing the quality of the produced items. In this study, we aim to identify key variables influencing product defects and facilitate quality enhancement in CNC machining process using SHAP(SHapley Additive exPlanations) Methods: Firstly, we conduct model training using boosting algorithm-based models such as AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, and CatBoost. The CNC machining process data is divided into training data and test data at a ratio 9:1 for model training and test experiments. Subsequently, we select a model with excellent Accuracy and F1-score performance and apply SHAP to extract variables influencing defects in the CNC machining process. Results: By comparing the performances of different models, the selected CatBoost model demonstrated an Accuracy of 97% and an F1-score of 95%. Using Shapley Value, we extract key variables that positively of negatively impact the dependent variable(good/defective product). We identify variables with relatively low importance, suggesting variables that should be prioritized for management. Conclusion: The extraction of key variables using SHAP provides explanatory power distinct from traditional machine learning techniques. This study holds significance in identifying key variables that should be prioritized for management in CNC machining process. It is expected to contribute to enhancing the production quality of the CNC machining process.
A back-propagation neural network based system for a fault diagnosis of a chemical process is developed. Training data are acquired from FCD(Fault-Consequence Digraph) model. To improve the resolution of a diagnosis, the system is decomposed into 6 subsystems and the training data are composed of 0, 1 and intermediate values. The feasibility of this approach is tested through case studies in a real plant, a naphtha furnace, which has been used to develop a knowledge based expert system, OASYS (Operation Aiding expert SYStem).
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.122-125
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2000
The paper describes the adaptation of evolutionary fuzzy model ins (EFM) in developing global function approximation tools for use in genetic algorithm based optimization of nonlinear structural systems. EFM is an optimization process to determine the fuzzy membership parameters for constructing global approximation model in a case where the training data are not sufficiently provided or uncertain information is included in design process. The paper presents the performance of EFM in terms of numbers of fuzzy rules and training data, and then explores the EFM based sizing of automotive component for passenger protection.
Efficiency in work training is a perennial issue due to high-diversity low-volume production, particularly for manufacturers producing office machines which are manually assembled by workers. To reduce the training cost, parts used in training are usually reused; a trainer disassembles a product assembled by a worker in training. This paper proposes a training method that employs disassembly usually performed by a trainer. This method assigns both assembly and disassembly to a worker in training, in contrast to the conventional method. The effectiveness of the proposed method is experimentally discussed in terms of learning assembly motions and work procedure at each learning stage, namely, "undergoing learning," "immediately after learning," and "seven days after learning." The effectiveness of the training method is confirmed. The method improves the stability of work procedure recollection immediately after training. Furthermore, at seven days after training, it improves retention of the assembly motions and work procedure, and also promotes and maintains memory related to product structure.
Purpose: This descriptive research was conducted to identify educational needs in pediatric nursing handoff training to improve students' handoff skills. Methods: Data were collected using a survey with 188 senior nursing students and 48 pediatric nursing professors and clinical nurses. The survey included items on general information as well as experiences in handoff training, necessity, training content, and items for a handoff training program in pediatric nursing. Results: Of the nursing students, 30.5% reported receiving handoff training during their clinical hours. After their handoff training, the students' confidence index was only 3.78 out of 10. Significantly, 98.3% of the respondents said that pediatric handoff training is necessary. In addition, participants reported that simulation practice (26.5%) is an appropriate educational method, and the time required for handoff training should be 8.16 hrs. Admission process was placed first as the most critical circumstance for handoff (56.8%). High demands were observed for the necessity of training content for patients with respiratory problems. Conclusion: The results of this study show the various educational needs for developing a patient safety pediatric handoff training program to promote nursing students' skills in handoff.
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