• Educational Technology International
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• 제11권1호
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• pp.93-117
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• 2010

The purpose of this study was to develop the problem solving instruction facilitating novice learner to represent the problem. For the purpose, we mainly focused on three aspects of problem solving. First, learner should represent the targeted problem and its solutions for problem solving. Second, from crucial notions of cognitive load theory, learner's mental load should be optimized for problem representation. Third, for optimizing students' mental load, experts may support making their thinking more visible and mapping from their intuition to expert practice. We drew the design principles as follows. First, since providing worked examples for the targeted problem has been considered to minimize analogical errors as well as reduce cognitive load in problem representation at line of problem solving and instructional research, it is needed to elaborate the way of designing. The worked example alternatively corresponds to expert schema that consists of domain knowledge as well as strategies for expert-like problem representation and solution. Thus, it may help learner to represent what the problem is and how to solve it in problem space. Second, principle can be that expert should scaffold learner's self-explanations. Because the students are unable to elicit the rationale from worked example, the expert's triggering scaffold may be critical in that process. The unexplained and incomplete parts of the example should be completed not by expert's scaffold but by themselves. Critical portion of the expert's scaffold is to explain about how to apply and represent the given problem, since students' initial representations may be reached at superficial or passive pattern of example elaboration. Finally, learner's mental model on the designated problem domain should be externalized or visualized for one's reflection as well as expert's scaffolding activities. The visualization helps learner to identify one's partial or incorrect model. The correct model of learner could be constructed by expert's help.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.17-26
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• 2023

Blockchain technology has emerged as one of the most crucial solutions in numerous industries, including healthcare. The combination of blockchain technology and cloud computing results in improving access to high-quality telemedicine and healthcare services. In addition to developments in healthcare, the operational strategy outlined in Vision 2030 is extremely essential to the improvement of the standard of healthcare in Saudi Arabia. The purpose of this survey is to give a thorough analysis of the current state of healthcare technologies that are based on blockchain and cloud computing. We highlight some of the unanswered research questions in this rapidly expanding area and provide some context for them. Furthermore, we demonstrate how blockchain technology can completely alter the medical field and keep health records private; how medical jobs can detect the most critical, dangerous errors with blockchain industries. As it contributes to develop concerns about data manipulation and allows for a new kind of secure data storage pattern to be implemented in healthcare especially in telemedicine fields is discussed diagrammatically.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.598-604
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• 2022

대학의 학사정보시스템은 대학의 핵심이 되는 시스템으로 학생의 학적 등 다양한 대학내 모든 활동을 관리해야 하므로 해마다 복잡해지고 데이터가 무분별하게 많아진다. 이에 따라 학사정보시스템의 데이터는 신뢰성이 저하되어 사용자와의 의사소통 문제가 발생하게 되고 시스템 내부에 큰 장애를 불러올 수 있기에 학사정보시스템의 데이터 검증 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 학사정보시스템에 대해 데이터 품질관리의 데이터 프로파일링 기법을 이용하여 컬럼 속성 분석, 허용 값 목록 분석, 문자열 패턴 분석, 날짜 유형 분석, 유일 값 분석 방법으로 설계하였다. 구현 단계에서는 위의 5가지 분석 방법을 이용하여 스크립트를 구현하였고, 스크립트를 실행하여 학사정보시스템의 유형별 오류를 발견하여 오류의 원인을 시스템 내부에서 찾아 수정하였으며 내부시스템 장애 확률을 낮출 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.131-138
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• 2023

본 논문에서는 수 km이하의 이동 기지국에 활용할 수 있는 대기공간 광통신(Free Space Optic) 장치를 제작하고 그 특성을 알아보았다. 대기전송으로 인한 손실을 극복하고자 23dBm 이상의 출력을 갖는 광섬유증폭기(EDFA)를 사용하였다. 레이저 빔의 집속도를 높이고 소형화하기 위하여 광학렌즈를 제작하였으며, 1.5 ~1.8[mrad] 범위내에서 빔 발산각(divergence)을 갖도록 송신렌즈를 설계하였다. 송수신부의 장비간의 효과적인 자동정렬과 포인팅 에러를 줄이기 위하여 PAN/TILT를 제어하는 PT 모듈을 제작하였다. 본 연구에서는 일정한 수준이상으로 전송품질을 유지하기 위하여 Reed-Solomon(RS) 코드를 사용하였다. 가시도 300m의 기후 상황에서 300m 대기공간 거리를 통신이 가능하도록 제작하였다. 성능측정을 위하여 비트에러 측정기와 아이패턴 분석기를 이용하여 측정하였으며 2.5Gbps 이상에서 10^-9 BER을 유지할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.375-380
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• 2007

잔향실은 사용 목적과 주어진 공간에 따라 적절한 크기와 형태를 갖도록 설계, 시공된다. 그러나 일반 공작물과는 달리 정확한 설계도에 따른 시공이 어렵기 때문에 완공후에는 실제 치수를 측정하여 체적과 표면적 등을 확인하는 것이 중요하다. 이러한 값들은 잔향실을 이용하여 측정하는 건축재료의 음향특성 계산에 직접 사용될 뿐만 아니라 체적 불확도는 음향특성의 불확도 산출에도 중요한 요소이기 때문에 정확하게 계산하여야 한다. 본 논문에서는 잔향실 완공 후, Total Station으로 각 꼭지점의 좌표를 측정하여 이로부터 잔향실의 체적과 불확도를 산출하는 방법을 제시하였다. 잔향실의 체적을 계산한 결과 설계값과 약 5 %의 차이가 나는것을 확인할 수 있었으며, 잔향실 체적의 확장불확도를 평가한 결과 전체 체적의 약 2 %정도인 것을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권2호
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• pp.93-103
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• 2024

Despite the rapid development of sensors, structural health monitoring (SHM) still faces challenges in monitoring due to the degradation of devices and harsh environmental loads. These challenges can lead to measurement errors, missing data, or outliers, which can affect the accuracy and reliability of SHM systems. To address this problem, this study proposes a classification method that detects anomaly patterns in sensor data. The proposed classification method involves several steps. First, data scaling is conducted to adjust the scale of the raw data, which may have different magnitudes and ranges. This step ensures that the data is on the same scale, facilitating the comparison of data across different sensors. Next, informative features in the time and frequency domains are extracted and used as input for a deep neural network model. The model can effectively detect the most probable anomaly pattern, allowing for the timely identification of potential issues. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, it was applied to actual data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China. The results of the study have successfully verified the proposed method's applicability to practical SHM systems for civil infrastructures. The method has the potential to significantly enhance the safety and reliability of civil infrastructures by detecting potential issues and anomalies at an early stage.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권4호
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• pp.315-326
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• 2024

본 연구에서는 터널 붕괴 위험도를 종합적이고 다각적인 관점에서 평가하기 위해 델파이 기법과 AHP (analytic hierarchy process) 기법을 사용하였다. 영향인자 정립은 문헌조사, 선행 연구 및 전문가 집단의 브레인스토밍 과정을 통해 총 5개의 상위분류체계를 구축하였다. 21명의 전문가 패널을 구성하여 총 3차의 델파이 조사 과정을 통해 전문가 판단과정에서 오류 및 편향을 방지하여 신뢰성을 향상시켰다. 최종적으로 전문가 답변에 대한 CVR (content validity ration) 및 COV (coefficient of variation) 분석을 수행하여 총 14개의 영향인자를 도출하였다. 이후 AHP 기법을 적용하여 각 영향인자의 상대적 중요도를 평가하고 최종 복합 가중치를 산정하였다. 지보 및 보강 시행시기가 가장 높은 우선순위를 가지며, 지하수 유입량, 절리면 상태, 지보패턴수준, 보조공법이 그 뒤를 이었다. 이러한 연구 결과를 통해 터널붕괴 위험에 영향을 미치는 주요 요인들을 파악하고, 이를 토대로 터널 안전성을 향상시키는 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권7호
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• pp.848-857
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• 2018

최근 국제적으로 풍력, 태양광, 파도, 연료전지 등의 친환경 신재생에너지 개발이 활발하다. 특히, 해상에서의 풍력발전단지 개발은 대형화를 통한 단가 절감, 고품질의 풍력자원 활용, 발전기로 인한 소음 피해 최소화를 위해 해안에서 멀리 떨어진 위치에 대규모 부유식으로 건설되는 추세이다. 풍력발전단지의 개발은 해사안전법에 의한 해상교통안전진단제도에 따른 평가가 필요하다. 풍력발전단지의 평가는 해당 수역의 체계적인 개발, 관리, 활용을 위해 선과 면적 개념을 모두 적용하여 수행되어야 하며, 이를 위한 평가 방법과 기준이 개발되어야 한다. 이 연구에서는 해상풍력발전단지처럼 해양 공간을 평가할 수 있는 해상교통조사방법과 평가에 대한 적절한 기준을 수립하고, 이를 시스템적으로 처리할 수 있는 방안에 대해서 연구하였다. 먼저 해상교통조사를 위해 AIS와 레이더를 이용한 이동식 해상교통데이터 수집장치를 설계하였다. 그리고 선과 면적의 개념을 모두 적용한 해상교통 항적도, 밀집도, 경로 분석을 제안하였다. 해상교통밀집도는 Grid-cell의 크기를 조절하여 단위 cell에 대한 공간적, 시간적 점유율을 구분하고 해상교통 경로 분석은 해상을 통항로 또는 작업 공간으로 사용할 때를 구분하여 선박의 이동 패턴을 평가할 수 있도록 제안하였다. 최종적으로 시스템적인 해상교통데이터의 수집과 평가가 가능한 해상교통안전평가솔루션의 개념설계를 수행하였다. 이는 자동적인 해상교통데이터의 수집 저장 분류를 통해, 데이터 누락이나 오표기와 같은 인적 오류를 최소화하고 해상 공간의 용도에 따라 선과 면적 개념을 반영하여 분석함으로써 신뢰성 있는 해상 공간의 평가가 가능하게 한다.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.847-856
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• 2013

본 연구에서는 Liu 등의 학습 알고리즘과 Wu와 Zhang의 초기 가중값의 범위 설정, 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan의 초기 가중값에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화 네트워크를 구할 수 있는 개선된 학습을 제안하고, 최적화된 신경망 학습률들을 이용하여 개선된 학습 과정의 학습효율등을 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층으로부터 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 네트워크에서 학습회수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면서 초기 가중값들에 관한 기존 연구들을 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 일반화 네트워크로 추정할 수 있게 된다. 이러한 학습률들을 변화시키는 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와의 학습 효율을 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 대한치과교정학회지
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• 제37권1호통권120호
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• pp.16-28
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• 2007

본 연구는 청소년의 교정 치료 시 중요한 교정 환자의 성장 평가 및 잔여 성장량 예측 방법을 개발하기 위하여 시행되었다. 이를 위하여 한국인의 전국적 표본 자료 중에서 $2\;{\sim}\;20$세 남자 4,893명, 여자 4,987명의 키 자료를 이용하여 성별 연령별 키에 대한 성장 곡선을 3차 스플라인 함수(NCSF)로 구현하였다. 이후 성장 예측 알고리즘을 개발하고 이를 임의로 선택된 200명의 종단 성장 자료를 이용하여 검증하였다. 검증에는 최종 키 예측 정확성과 검증 표본의 모든 연령에 대한 키 예측 오차 분석 및 NCSF 성장 곡선의 적합성 검사가 포함되었다. 그 결과 NCSF 성장 곡선은 기준 성장 곡선을 표현하는데 매우 적합한 것으로 나타났으며 최종 키 예측 정확성도 높았다. 또한 예측 정확성은 남자 보다 여자가 유의하게 높았다. 이러한 결과에도 불구하고 검증 표본의 모든 연령에 대한 키 예측 오차의 양상이 독립성과 정규성이 부족한 단점도 나타났다. 결론적으로 본 연구 결과 도출된 NCSF 성장 곡선을 이용한 성장 예측 방법의 높은 정확성에도 불구하고 개인의 종단 성장에 좀 더 적합한 성장 모형의 개발이 필요할 것으로 생각되었다.