Purpose: This research was to examine some 4-year dental technology students perceptions of field learning environment(FLE). Methods: This study was conducted from October 15th to November 30th, 2017. 163 copies were used as the final analysis data. We surveyed questionnaire 163 of some 4-year dental technology students. The collected data were analyzed using SPSS (Statistical Package for Social Science) 22.0 for windows, and frequency analysis, chi-square test analysis, and correlation analysis were performed. Results: Satisfaction of practicing educator 3.88, satisfaction of clinical practice 3.49, major satisfaction 3.34, and university life satisfaction 3.25. Factors influencing satisfaction with clinical practice were clinical practice place, number of clinical practice sites, work done in clinical practice, and difficulties (p < .05). There was a significant positive correlation between satisfaction with clinical practice and satisfaction with major (P < .05). Conclusion: The results of this study, we were able to check the current field learning environment(FLE) and actual condition of students. Through the investigation of the desired clinical practice, it is anticipated that it will be possible to provide a field learning environment suitable for the course of the field desired by the user.
In this paper, we propose a method for diagnosing overload and working load of collaborative robots through performance analysis of machine learning algorithms. To this end, an experiment was conducted to perform pick & place operation while changing the payload weight of a cooperative robot with a payload capacity of 10 kg. In this experiment, motor torque, position, and speed data generated from the robot controller were collected, and as a result of t-test and f-test, different characteristics were found for each weight based on a payload of 10 kg. In addition, to predict overload and working load from the collected data, machine learning algorithms such as Neural Network, Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting models were used for experiments. As a result of the experiment, the neural network with more than 99.6% of explanatory power showed the best performance in prediction and classification. The practical contribution of the proposed study is that it suggests a method to collect data required for analysis from the robot without attaching additional sensors to the collaborative robot and the usefulness of a machine learning algorithm for diagnosing robot overload and working load.
In the fourth industrial revolution, fashion students are expected to work with various technologies to show creativity. This study aimed to conduct project-based learning(PBL) in collaboration with industry experts to design and operate artificial intelligence(AI) in the practice subject of fashion curation through the industrial academic teaching method. We first looked at teaching methods and strategies incorporating PBL in various academic fields. Next, we analyzed fashion projects and fashion curation services applying AI. Then through the question-and-answer method and by consulting with industry experts, we developed a curriculum for AI fashion curation, applying PBL(fashion market and trend analysis; new styles and time, place, and occasion planning; AI machine learning data set production; curation model development; and evaluation) suitable for the university's educational environment, information technology company conditions, and fashion students. As part of a close cooperation system with the industry, we conducted a 15-week Fashion Project II (Capstone Design) course and evaluated the outcomes and student satisfaction with the course. Students were able to develop new style, and time, place, and occasion categories and to utilize strategies for AI fashion curation services reflecting the unique needs of Millennials and Generation Z. Students showed high satisfaction with the curriculum. Further, it was confirmed that the study successfully applied PBL in class using AI technology in fashion education.
기술공학 분야 직업훈련에서 체험, 실습 중심의 학습을 위한 가상훈련 콘텐츠 개발과 활용이 증가하고 있다. 가상훈련은 실제 장비, 작업 환경과 유사한 학습 환경에서 반복적으로 안전하게 교육이 가능하고, 이는 학습자들이 실제 작업 현장에서 장비를 구동하는 데에 도움이 된다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 활용하여 이론 학습과 다양한 상황에서의 실습이 가능한 "토탈스테이션과 GNSS를 이용한 측량" 콘텐츠를 개발하고, 이에 대한 사용자 경험을 탐색하고자 하였다. 사용자들은 본 콘텐츠에 높은 흥미와 몰입감, 인지된 학습 효과성, 만족도를 보였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제21권4호
/
pp.241-248
/
2021
The article reviews the social media as an Internet phenomenon, determines their place and level of popularity in the society, as a result of which the social networks are a resource with perspective pedagogical potential. The analysis of social media from the point of view of studying a foreign language and the possibility of their usage as a learning medium has been carried out. The most widespread and popular platforms have been considered and, based on their capabilities in teaching all types of speech activities, the "Instagram", "Twitter", and "Facebook" Internet resources have been selected as the subject of the research. The system of tasks of teaching all types of speech activities and showing the advantages of the "Instagram", "Twitter", and "Facebook" platforms has been proposed and briefly reviewed.
Objectives : This thesis aims to provide basic materials for exploring trends and operational strategy of the cyber training. To achieve study purpose, it analyzed the satisfaction of trainees in regard to the education of field training course of Cyber Oral Health Promotion Program, established and operated between 2007 and 2009. Methods : This study conducted questionnaire surveys after the completion of training to utilize the satisfaction level of 989 respondents among 1,310 employees of public institutions who completed the field training course of Cyber Oral Health Promotion Program. Results : Respondents showed satisfaction on the training course throughout three years in terms of satisfaction of instructional methods (screen characteristics, educational techniques, and so on) according to educational contents, the connection and realization of online education and service satisfaction, necessary for learning in association with educational guidance, offered to learners by a tutor and rapidity in questions and answers. A majority of respondents in all years answered that they participated in training program voluntarily for self-development and improvement in work ability, and they thought that the completion of course would be helpful to their current work and future work. In addition, cyber training program was primarily conducted in the working place by 72.5%, and the most difficult thing in cyber training was to combine work and learning by 60.6%. Conclusions : As shown in the results above, workers in public institutions were satisfied with cyber job training and it was evaluated that cyber job training would be helpful to performing their actual work. Therefore, it is needed to collect and evaluate more diverse requirements of trainees with regard to cyber job training, and the development and operation of job training program that reflects these results sufficiently is required.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제16권6호
/
pp.1877-1891
/
2022
As a part of cloud computing technology, algorithms for cloud task scheduling place an important influence on the area of cloud computing in data centers. In our earlier work, we proposed DeepEnergyJS, which was designed based on the original version of the policy gradient and reinforcement learning algorithm. We verified its effectiveness through simulation experiments. In this study, we used the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm to update DeepEnergyJS to DeepEnergyJSV2.0. First, we verify the convergence of the PPO algorithm on the dataset of Alibaba Cluster Data V2018. Then we contrast it with reinforcement learning algorithm in terms of convergence rate, converged value, and stability. The results indicate that PPO performed better in training and test data sets compared with reinforcement learning algorithm, as well as other general heuristic algorithms, such as First Fit, Random, and Tetris. DeepEnergyJSV2.0 achieves better energy efficiency than DeepEnergyJS by about 7.814%.
The school space is a place for learning activities and community activities, and it is used as a shelter for various disasters. Recently, the frequency and magnitude of damages of school facilities due to various disasters are increasing, and similar accidents occur repeatedly every year, causing enormous damage to school classes. Furthermore, damage to school facilities will require considerable time and safety confirmation measures to restore disaster and normalize the class. In this regards, based on the questionnaire survey on the difficulties and improvement measures of the disaster recovery work of the school safety manager, we propose the application of in-kind compensation for damage to school facilities to ensure rapid disaster recovery, simplification of administrative procedures, and quality of restoration work.
이러닝의 발전과 더불어 다양한 학습도구의 개발 그리고 이러닝 콘텐츠의 공동활용 등 이러닝을 통한 교류가 활발하게 이루어 지고 있다. 그러나 각각 LMS의 상호 연동을 고려하지 않고 개발되었기 때문에 이러닝 교류시 문제점이 나타나게 되었다. 특히 대학간 이러닝 교류는 학습자 정보교환 중심의 교류, 강의(교수자) 정보교환 중심의 교류 등 여러 가지가 있으나, 이들 모두 직접적인 연계가 이루어지지 않기 때문에 여러 가지로 문제점이 많이 나타났다. 이에 본 논문에서는 이러닝 교류의 사례를 분석하고, 문제점을 도출하여 효율적인 LMS 상호 연동에 대한 모형을 설계하여 제시하였다. 우선 먼저 학습에 가장 필요로 하는 학습요소 즉, 강좌개설정보, 강의정보, 사용자정보, 수강정보, 학습이력정보를 연동 데이터로 정의하였으며, 뷰를 이용한 데이터 연동 테이블을 통해 LMS를 연동하였다. 실험결과 학습자와 교수자의 접근성이 편리하게 나타났으며, 데이터 교환이 없기 때문에 업무 프로세스가 현저히 줄었다. 향후에는 다양한 학습요소에 대한 연동과 세션처리, 보안을 고려한 LMS 연동이 연구과제로 남아있다.
이러닝의 발전과 더불어 다양한 학습도구의 개발 및 이러닝 콘텐츠의 공동 활용 등 이러닝을 통한 교류가 활발하게 이루어지고 있다. 또한 이러닝 교류는 학습자 정보교환 중심의 교류, 교수자 정보교환 중심의 교류 등 여러 가지가 있다. 그러므로 각각 LMS의 상호 연동을 고려하지 않고 개발되었기 때문에 이러닝 교류시 문제점이 나타나게 되었다. 이 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 우선 먼저 학습에 가장 필요로 하는 학습요소들 즉, 과목정보, 강의정보, 사용자정보, 수강신청정보, 학습이력정보를 연동데이터로 정의하였으며, 가상의 테이블인 뷰를 이용하여 데이터 연동 테이블을 구성하여 이러닝간 운영관리를 위한 LMS 연동 모델 구현한다. 향후에는 다양한 학습요소에 대한 연동과 세션처리, 보안을 고려한 LMS 연동이 연구과제로 남아있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.