• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.599-606
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• 2019

원격 로봇보조학습은 신체적·지적·문화적·환경적으로 취약한 학생들에게 교육의 기회를 제공할 수 있으며, 농산어촌 고교학점제의 어학관련 과목의 온라인교육과정을 대체하거나 세계시민교육을 위한 국제교류학습에 활용할 수 있으나, 현재까지 수용모델 연구는 예비교사를 대상으로만 이루어졌으며 사후사용의도 요인은 고려하지 않았다. 따라서 본 논문은 초등교사를 대상으로 원격 로봇보조학습에 대하여 사용의도와 사후 사용의도에 영향을 주는 기초 요인을 알아보았다. 연구 결과, 원격 로봇보조학습에 대하여 초등교사들은 성별에 의해 각 요인이 유의미한 차이가 없었으며, 경력이 많은초등교사들이 FC, PAD, PS, SP에서 더 긍정적으로 유의미한 결과가 나왔다. 또 수용의도에 영향을 주는 요인으로 PU, ATT, PENJ, SI, Ttrust 모두 매우 유의미 있게 나왔다. 이와 같은 원격 로봇보조학습에 대한 초등 교사들의 수용의도를 바탕으로 교육정보 정책 수립을 할 수 있을 것이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권3호
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• pp.334-349
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• 2008

본 연구에서는 고령친화산업의 개인 행위주체 네트워크 형성 과정을 지식창출 과정(SECI/ba 모델)에 적용하여 분석하였다. 고령친화산업과 관련된 해외탐방단, 세미나, 심포지엄, 각종 협의회, 교육프로그램, 사이버공간의 포럼 등은 사회화, 외부화, 종합화, 내면화 과정을 가능하게 하는 장(場)을 제공하였다. 이러한 만남의 장(시작의 장, 상호작용의 장, 사이버 장, 실행실습의 장)을 통해서 개인 행위주체들은 동일 지역에 입지하지 않더라도 네트워크를 형성할 수 있는 기회를 가질 수 있었다. 네트워크 형성 과정을 공간적 측면에서 고찰해 보면, 개인의 이동성을 이용한 일시적 지리적 근접성이 중요하고, 이를 통해 개인 행위주체들은 대면접촉을 통해 관계를 형성하고 네트워크를 구축할 수 있었다. 또한 인터넷 커뮤니티 등 가상공간에서의 만남이 네트워크 형성에 중요한 영향을 미치고 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.73-86
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• 2017

환경 자료는 M&S(Modeling and Simulation)에서 실험 결과의 신뢰도를 높이는데 중요한 역할을 한다. 특히 국방 M&S에서는 극한 기상 현상들이 가상훈련 및 실험에서 중요하게 활용될 수 있다. 그러나 환경 자료는 여러 기관에 분산되어 있고, 방대하다. 이 때문에 M&S 운영자들이 실제 환경 자료에서 극한 기상 현상이 발생한 일자와 지역을 선정하여 획득하는 것은 어려운 일이다. 퍼지논리 기반의 환경 자료 검색 기술은 환경 시나리오 발생기 개발의 핵심 기술 중 하나이다. 연구결과 4개의 주요 매개변수(RV, MF, FRA, MRV)로 구성된 퍼지 검색 알고리즘을 제시하였다. 이 연구는 강풍을 동반한 호우 발생 일자를 검색하기 위해 RV는 풍속과 강수량을 위해 각각 14 m/s와 80 mm/d, FRA는 0.2, MRV는 1, 그리고 MF는 시그모이드를 활용할 것을 제안한다. 이 연구에서 제안하는 알고리즘은 국방 M&S에서 필요로 하는 극한 기상 현상들이 발생한 일자를 검색하는데 매우 유용할 것으로 기대된다.

• 한국가스학회지
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• 제25권5호
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• pp.63-69
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• 2021

본 연구에서는 오토인코더의 재구성 오류의 임계값을 이용하여 가스 시설에서의 작업이 정상 작업인지 비정상 작업인지를 판단하는 알고리즘을 구축하였다. 이 알고리즘은 정상 작업의 시계열 데이터만으로 오토인코더를 학습하여 최적화된 정상 작업의 재구성 오류의 임계값을 도출한다. 이 알고리즘을 새로운 작업의 시계열 데이터에 적용하여 재구성 오류를 구한 다음 이것을 정상 작업의 재구성 오류 임계값과 비교하여 정상작업인지 비정상 작업인지를 판별한다. 이 알고리즘을 학습하고 검증하기 위해서 가상의 가스 시설에서의 작업을 규정하고 정상 작업 데이터로만 이루어진 학습 데이터 세트와 정상 작업과 비정상 작업 데이터를 모두 포함한 검증 데이터 세트를 구축하였다.

• Healthcare Informatics Research
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• 제24권4호
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• pp.394-401
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• 2018

Objectives: Augmented reality (AR) technology has become rapidly available and is suitable for various medical applications since it can provide effective visualization of intricate anatomical structures inside the human body. This paper describes the procedure to develop an AR app with Unity3D and Vuforia software development kit and publish it to a smartphone for the localization of critical tissues or organs that cannot be seen easily by the naked eye during surgery. Methods: In this study, Vuforia version 6.5 integrated with the Unity Editor was installed on a desktop computer and configured to develop the Android AR app for the visualization of internal organs. Three-dimensional segmented human organs were extracted from a computerized tomography file using Seg3D software, and overlaid on a target body surface through the developed app with an artificial marker. Results: To aid beginners in using the AR technology for medical applications, a 3D model of the thyroid and surrounding structures was created from a thyroid cancer patient's DICOM file, and was visualized on the neck of a medical training mannequin through the developed AR app. The individual organs, including the thyroid, trachea, carotid artery, jugular vein, and esophagus were localized by the surgeon's Android smartphone. Conclusions: Vuforia software can help even researchers, students, or surgeons who do not possess computer vision expertise to easily develop an AR app in a user-friendly manner and use it to visualize and localize critical internal organs without incision. It could allow AR technology to be extensively utilized for various medical applications.

• 산업융합연구
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• 제17권2호
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• pp.45-52
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• 2019

본 연구는 조현병 환자 간호 시뮬레이션 교육 중재 연구들에 대한 문헌고찰을 통해 중재의 구체적 내용을 알아보고 그들의 융합적 효과를 확인하기 위해 시행되었다. 4개의 데이터베이스 검색을 통해 확인된 226편의 문헌 중 선정기준에 부합하는 11편을 최종 선택하였다. 5편의 질적연구, 5편의 양적연구, 1편의 혼합설계가 포함되었다. 시뮬레이션에 표준화환자, 역할극, 시뮬레이터, 가상현실 기술이 활용되었고 대부분의 연구에서(63.6%) 표준화환자를 활용한 시뮬레이션이 이루어졌다. 효과평가에 연구마다 다른 변수가 측정되었으며 자신감, 지식, 학습자기효능감, 교육만족도, 자기주도학습이 측정되었다. 향후 조현병환자간호의 고난도와 복잡성을 고려한 결과변수의 선정 및 측정을 통해 시뮬레이션 교육의 효과성을 입증할 수 있도록 잘 설계된 연구가 지속 되어야 할 것이다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제4권2호
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• pp.101-105
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• 2018

본 논문에서는 가스 터빈 축 진동 신호 비정상 상태 분석의 사례 연구를 위해 커널 회귀 모델을 적용한다. 원격으로 전송되는 발전소 가스터빈의 진동데이터에 커널 회귀 모델을 적용하여 설비를 실시간으로 감시 및 분석 외에도, 축진동 신호의 비정상 상태를 분석하기 위하여 활용될 수 있다. 정상운전 중에 측정한 가스터빈의 정상적인 축진동 데이터 기반의 훈련데이터를 사용하여 생성한 자동연관커널회귀의 경험적 모델을 생성하고 적용할 수 있다. 이 데이터 기반 모델의 예측치를 실시간 데이터와 비교하여 신호의 상태를 분석하고 잔차를 감시하여 이상상태에 대한 분석 정보를 제공할 수 있다. 이상상태에서 발생하는 잔차는 비정상적으로 변화됨으로서 비정상 상태를 분석 할 수 있다. 본 논문에서 커널회귀모델은 축진동 센서의 신호 이상의 원인 분석 사례에서 고장을 구분할 수 있는 정보를 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.75-80
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• 2021

측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1502-1520
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• 2021

This paper attempts to investigate Korean youth Not in Education, Employment and Training (NEET) and how daily activities and community participation may influence their positive emotions and job search desire. First, we conducted a focus group interview with 16 NEETs who participated in the Kakao NEET Company project. The project allowed participants to experience employment by founding a virtual company in which each participant selected a daily activity to perform as part of the company's operations. Second, the interview responses were categorized and assigned emotional values using the card sorting technique and multi-dimensional analysis (MDS). A total of 11 emotional values were derived through this process. Finally, a social network analysis was conducted in order to measure the density of relations among the emotional values. Results suggest that immersion, confidence, belongingness were the three highest values evaluated by participants. Furthermore, network diagrams imply that the stronger participants perceived social support and belongingness with others, the stronger their responsibility grew, further leading them to establish steady goals. In particular, the high eigenvector score for "desire for job" suggests that emotional values are sequentially connected to the immersion-social support-responsibility-goal-job desire. This sequence suggests that digital services that are developed with the aim to enhance social values such as the Kakao NEET Project may engender motivation and confidence in youth NEETs. The overall results suggest that a systematic approach to policymaking should be considered in order to provide fundamental solutions and expand opportunities for social participation and emotional comfort, as social isolation due to low self-esteem has been reported as one of the reasons for NEETs' failure in the labor market.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.617-627
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• 2022

Military training is an essential item for the fundamental problem of war. However, there has always been a problem that many resources are consumed, causing spatial and environmental pollution. The concepts of defense modeling and simulation and CGF(Computer Generated Force) using computer technology began to appear to improve this problem. The Naval Operations, Resources Analysis Model(NORAM) developed by the Republic of Korea Navy is also a DEVS(Discrete Event Simulation)-based naval virtual force analysis model. The current NORAM is a battle experiment conducted by an operator, and parameter values such as maneuver and armament operation for individual objects for each situation are evaluated. In spite of our research conducted evolutionary, supervised, reinforcement learning, in this paper, we introduce our design of a scenario creation model based on evolutionary learning using genetic algorithms. For verification, the NORAM is loaded with our model to analyze wartime engagements. Human-level tactical scenario creation capability is secured by automatically generating enemy tactical scenarios for human-designed Blue Army tactical scenarios.