• 정보교육학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.357-370
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• 2014

본 연구의 목적은 스마트 교육 및 디지털교과서 활용교육에서 교육 효과성을 검증할 수 있는 도구를 개발하는 것이다. 먼저 스마트교육 및 디지털교과서 활용교육의 목표를 21세기 학습자역량 증진, 교수자 역량 증진으로 설정하고 이에 따라 각 하위요소를 7개 영역 5개 영역으로 선정하였다. 선정된 요소에 따라 문헌연구 및 전문가 협의회를 거쳐 하위요소의 정의 및 설문문항을 확정하였다. 학습자 역량 증진의 하위요소는 창의력과 혁신능력, 비판적 사고력과 문제해결력, 의사소통능력, 협업능력, 정보활용능력, 자기주도학습력, 유연성으로 선정하여 26개의 설문문항을 개발하였다. 교수자 역량의 세부 영역은 21세기 학습자역량 이해, 정보활용능력, 학습자와의 관계형성, 수업설계, 평가 및 성찰로 24개의 설문문항을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 설문문항은 스마트 교육 및 디지털교과서 활용 교육의 효과를 검증하는 도구로 사용될 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.19-33
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• 2019

최근 제조업체들은 제품의 생산방식이 고도화 되고, 복잡해지면서 생산 장비를 효율적으로 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 제조공정의 효율성을 방해하는 대표적인 요인들로는 작업물 종류 변경(job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost) 등이 있다. 특히 반도체/LCD 공정과 같이 고가의 생산 장비를 사용하는 공정의 경우 장비의 효율적인 사용이 매우 중요한데, 상호 충돌하는 의사결정인 납기 준수를 최대화 하는 것과 작업물 종류 변경으로 인한 작업 준비 비용을 최소화 하는 것 사이에서 균형을 유지하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 납기와 작업 준비 비용이 있는 병렬기계에서 강화학습을 활용하여 납기 및 셋업 비용의 최소화 목표를 달성하는 일정계획 모델을 개발하였다. 제안하는 모델은 DQN(Deep Q-Network) 일정계획 모델로 강화학습기반의 모델이다. 제안모델의 효율성을 측정하기 위해 DQN 모델과 기존에 개발하였던 심층 신경망 기반의 일정계획 생성기법과 휴리스틱 원칙의 결과를 비교하였다. 비교 결과 DQN 일정계획 생성기법이 심층신경망 방식과 휴리스틱 원칙에 비하여 납기 및 셋업 비용이 적은 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.179-200
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• 2008

본 연구에서는 사례기반 추론 기법을 대상으로 효율성과 효과성을 함께 증진시킬 수 있는 속성선정 방법을 개발하였다. 기본적으로, 본 연구에서 개발한 속성선정 방법은 기존에 개발된 단변량 분석 방법과 LVF 알고리즘을 통합하는 것이다. 먼저, 단변량 분석 방법 중 선택효과를 사용하여 전체 속성 중에서 예측력이 우수하다고 판단되는 일부분의 속성들을 추려낸다. 이 속성들로부터 생성해낼 수 있는 모든 가능한 부분집합을 생성해낸 후에, LVF 알고리즘을 이용하여 이 부분집합들이 가지는 불일치 비율을 평가함으로써 최종적으로 속성 부분집합을 선정한다. 본 연구에서 개발한 속성선정 방법을 UCI에서 제공하는 데이터 집합들에 적용하여 성능을 측정한 후, 기존 기법의 성능들과 비교한 결과, 본 연구에서 개발된 속성선정 방법이 선정된 속성의 개수도 만족할만하고 적중률도 향상되어서, 효율성과 효과성 모두의 측면에서 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.229-232
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• 2008

A Neural network classification of human activity data is presented. The data acquisition system involves a tri-axial accelerometer in wireless sensor network environment. The wireless ad-hoc system has the advantage of small size, convenience for wearability and cost effectiveness. The system can further improve the range of user mobility with the inclusion of ad-hoc environment. The classification is based on the frequencies of the involved activities. The most significant Fast Fourier coefficients, of the acceleration of the body movement, are used for classification of the daily activities like, Rest walk and Run. A supervised learning approach is used. The work presents classification accuracy with the available fast batch training algorithms i.e. Levenberg-Marquardt and Resilient back propagation scheme is used for training and calculation of accuracy.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1034-1036
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• 1996

In this paper, an adaptive fuzzy logic controller is presented for auto-tunning of the scaling factors by using learning capability of neural networks. The proposed scheme consists of the FLC which includes the PI-type FLC and PD-type FLC in parallel form and the neural network which learns scale factors of FLC. Computer simulations were performed to illustrate the effectiveness of a proposed scheme. A proposed FLC controller was applied to the second order system and velocity control of the brushless DC motors. For the design of the FLC, tracking error, change of error, and acceleration error are selected as input variables of the FLC and three seal e factors were used in the parallel-type FLC. This scheme can be used to reduce the difficulty in the selection of the scale factors.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.438-445
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• 2008

For recipe prediction of colorant proportion showing nonlinear behavior, we modeled the effects of colorant proportion of basic colors on the target colors and predicted colorant proportion necessary for making target colors. First, colorant proportion of basic colors and color information indicated by the instrument was applied by a linear model and a multi-layer perceptrons model with back-propagation learning method. However, satisfactory results were not obtained because of nonlinear property of colors. Thus, in this study the neuro-fuzzy model with merit of artificial neural networks and fuzzy systems was presented. The proposed model was trained with test data and colorant proportion was predicted. The effectiveness of the proposed model was verified by evaluation of color difference(${\Delta}E$).

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.95-104
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• 1999

In this paper we propose a fast and precise control algorithm for a mobile robot, which aims at the self-tuning control applying two multi-layered neural networks to the structure of computed torque method. Through this algorithm, the nonlinear terms of external disturbance caused by variable task environments and dynamic model errors are estimated and compensated in real time by a long term neural network which has long learning period to extract the non-linearity globally. A short term neural network which has short teaming period is also used for determining optimal gains of PID compensator in order to come over the high frequency disturbance which is not known a priori, as well as to maintain the stability. To justify the global effectiveness of this algorithm where each of the long term and short term neural networks has its own functions, simulations are peformed. This algorithm can also be utilized to come over the serious shortcoming of neural networks, i.e., inefficiency in real time.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.45-54
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• 2019

본 연구에서는 장애이해교육으로서의 게임화된 장애체험활동의 효과를 알아보기 위해, 초등학생을 대상으로 게임화된 수업을 실시하고 장애에 대한 태도에 미치는 영향을 알아보았다. 중재는 장애아동과 일반아동이 함께 하는 통합체육 수업으로 내용은 장애인 스키와 관련한 영상시청, 스키장비 체험, 장애/비장애 아동간의 협력적 게임 등이 포함되었다. 비교집단이 있는 사전, 사후 준실험연구를 실시한 결과, 비교집단에 비해 실험집단의 장애에 대한 태도가 긍정적으로 변화한 것으로 나타났다.

• Advances in materials Research
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• 제13권1호
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• pp.63-86
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• 2024

Asphalt concrete (AC), is a mixture of bitumen and aggregates, which is very sensitive in the design of flexible pavement. In this study, the Marshall stability of the glass and carbon fiber bituminous concrete was predicted by using Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and M5P Tree machine learning algorithms. To predict the Marshall stability, nine inputs parameters i.e., Bitumen, Glass and Carbon fibers mixed in 100:0, 75:25, 50:50, 25:75, 0:100 percentage (designated as 100GF:0CF, 75GF:25CF, 50GF:50 CF, 25GF:75CF, 0GF:100CF), Bitumen grade (VG), Fiber length (FL), and Fiber diameter (FD) were utilized from the experimental and literary data. Seven statistical indices i.e., coefficient of correlation (CC), mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), relative absolute error (RAE), root relative squared error (RRSE), Scattering index (SI), and BIAS were applied to assess the effectiveness of the developed models. According to the performance evaluation results, Artificial neural network (ANN) was outperforming among other models with CC values as 0.9147 and 0.8648, MAE values as 1.3757 and 1.978, RMSE values as 1.843 and 2.6951, RAE values as 39.88 and 49.31, RRSE values as 40.62 and 50.50, SI values as 0.1379 and 0.2027 and BIAS value as -0.1 290 and -0.2357 in training and testing stage respectively. The Taylor diagram (testing stage) also confirmed that the ANN-based model outperforms the other models. Results of sensitivity analysis showed that the fiber length is the most influential in all nine input parameters whereas the fiber combination of 25GF:75CF was the most effective among all the fiber mixes in Marshall stability.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권4호
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• pp.43-54
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• 2019

The present study aims to monitor three of the community empowerment projects implemented as part of the community central revitalization projects in Yeongwol. We used an established indicator (i.e., quantitative evaluation) as well as an interview (i.e., qualitative evaluation) throughout the monitoring process. The PM (project manager) committee members, consisting of six interdisciplinary experts, carried out the monitoring from $24^{th}$ of October until the $26^{th}$ of November 2018. We categorized the results of the monitoring into the aspects of needs, software, and hardware, and analyzed them as follows: First, although the locals were willing to take part in programs, they were in overall not well informed about the ongoing programs and the program that suits their needs the most. The service organization should therefore actively publicize the program and provide sufficient information about it .Second, instead of a one-off program, the locals should be empowered to take over the program eventually and develop it as a local business model. Last, the locals from the center as well as the outskirts of Yeongwol should organize a learning net, collaboratively develop a further program, and assess its effectiveness by employing a thorough monitoring system.