• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.150-158
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• 2021

Intracranial hemorrhage (ICH) refers to acute bleeding inside the intracranial vault. Not only does this devastating disease record a very high mortality rate, but it can also cause serious chronic impairment of sensory, motor, and cognitive functions. Therefore, a prompt and professional diagnosis of the disease is highly critical. Noninvasive brain imaging data are essential for clinicians to efficiently diagnose the locus of brain lesion, volume of bleeding, and subsequent cortical damage, and to take clinical interventions. In particular, computed tomography (CT) images are used most often for the diagnosis of ICH. In order to diagnose ICH through CT images, not only medical specialists with a sufficient number of diagnosis experiences are required, but even when this condition is met, there are many cases where bleeding cannot be successfully detected due to factors such as low signal ratio and artifacts of the image itself. In addition, discrepancies between interpretations or even misinterpretations might exist causing critical clinical consequences. To resolve these clinical problems, we developed a diagnostic model predicting intracranial bleeding and its subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and epidural) by applying deep learning algorithms to CT images. We also constructed a visualization tool highlighting important regions in a CT image for predicting ICH. Specifically, 1) 27,758 CT brain images from RSNA were pre-processed to minimize the computational load. 2) Three different CNN-based models (ResNet, EfficientNet-B2, and EfficientNet-B7) were trained based on a training image data set. 3) Diagnosis performance of each of the three models was evaluated based on an independent test image data set: As a result of the model comparison, EfficientNet-B7's performance (classification accuracy = 91%) was a way greater than the other models. 4) Finally, based on the result of EfficientNet-B7, we visualized the lesions of internal bleeding using the Grad-CAM. Our research suggests that artificial intelligence-based diagnostic systems can help diagnose and treat brain diseases resolving various problems in clinical situations.

• Advances in Computational Design
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• 제5권3호
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• pp.233-260
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• 2020

The main purpose to introduce model based controller in proposed control technique is to provide better and fast learning of the floating dynamics by means of fuzzy logic controller and also cancelling effect of nonlinear terms of the system. An iterative adaptive dynamic programming algorithm is proposed to deal with the optimal trajectory-tracking control problems for autonomous underwater vehicle (AUV). The optimal tracking control problem is converted into an optimal regulation problem by system transformation. Then the optimal regulation problem is solved by the policy iteration adaptive dynamic programming algorithm. Finally, simulation example is given to show the performance of the iterative adaptive dynamic programming algorithm.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.749-756
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• 2018

본 연구는 머신러닝 기법을 이용한 온실 제어를 위한 예측모델을 개발하는 것이 목적이다. 시설원예연구소의 실험온실에서 측정된 데이터(2016년)를 사용하여 예측모델을 개발하였다. 모델의 예측성능 향상과 데이터의 신뢰성 확보를 위해 상관관계분석을 통해 데이터의 축소를 수행하였다. 데이터는 계절별 특성을 고려하여 봄, 여름, 가을 및 겨울로 나누어 구축하였다. 머신러닝 기반의 예측모델로 인공신경망, 순환신경망 및 다중회귀모델을 구축하고 비교분석을 통해 타당성을 평가하였다. 분석 결과에서, Selected dataset에서는 인공신경망 모델이 Full dataset에서는 다중회귀모델이 좋은 예측성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.215-225
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• 2007

UMPC와 같은 최첨단 모바일 PC는 이동용이성과 실시간 의사소통 가능성 등의 속성으로 인해 동료학생과의 대화, 학습자료의 송부와 공유 등과 같은 학습활동이 요구되는 학습환경에서 그 가치가 크게 인정받고 있다. 본 연구는 초등학교 과학 수업시간에 이루어지는 탐구학습활동에의 UMPC 적용가능성을 탐색적으로 평가하는데 주된 목적이 있다. 프로젝트나 개별 연구와 같은 학습활동에 효과적인 탐구학습은 학교 밖 수업에도 활용될 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 5학년 과학시간을 중심으로 UMPC를 활용하는 수업을 전개하고, 학습전과 후에 학습흥미도를 조사하였다. 조사결과 학생들의 학업흥미도와 학업활동의 평가도 모두 UMPC를 활용하는 경우에 훨씬 높은 것으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권5호
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• pp.552-563
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• 2009

우리나라 최초의 과학영재학교인 한국과학영재학교의 과학교육을 위한 학습 지원 체제 및 학습 환경을 진단하고 그 유용성에 대한 학생들의 인식을 분석하였다. 이 조사를 위하여 자체 개발한 선다형 검사 문항을 사용하였으며 각 학년별로 학습 지원 체계의 효용성에 대한 인식의 차이를 조사하였다. 연구대상은 한국과학영재학교의 재학생 129명을 대상으로 설문 조사하였다. 연구결과로 첫째, 한국과학영재학교의 과학교육을 위한 학습 지원 체제는 대체로 유용한 것으로 나타났으며, 학생들은 교과수업, 인터넷활용, 실험 및 실습실, 독서실, 자연과학도서관, 연구회활동 및 동아리, AA(Academic Advisor)제도 , SAF(Science Academy Fair), 전자교재, 외부연사 초청특강의 순으로 유용성이 높다고 평가하였다. 둘째, 학생들이 추가로 희망하는 학습관련 지원으로는 교과교사의 학습방법 안내, 구두발표 능력 향상 프로그램, 온 오프라인 학습공동체 구축 등이 있었다. 이러한 결과는 과학영재의 잠재적 미성취 현상을 줄이고 학생들의 학교 부적응 상태를 호전시킬 수 있는 하나의 방안이 될 수 있을 것이다. 또한 학교 측면에서의 학습지원 체제를 개선하여 향후 고등학생 수준의 과학영재교육의 방향을 설정하는 데에 시사점을 제공 할 수 있을 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1663-1669
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• 2018

짝 프로그래밍은 두 사람이 하나의 컴퓨터에서 코드를 작성하는 소프트웨어 개발 방법이다. 한 사람은 코드를 입력하고 다른 사람은 옆에서 훈수를 두는데 두 사람은 자주 역할을 바꾼다. 프로그래밍 실습 수업에 짝 프로그래밍을 적용하면 학습 성과 향상, 협동 작업 연습, 교류 증진 등 여러 가지 이득을 기대할 수 있다. 이 연구에서는 대학 프로그래밍 실습에 짝 프로그래밍을 적용하고 설문 조사를 통해 학생들이 짝 프로그래밍을 얼마나 잘 받아들이는지, 짝 프로그래밍을 받아들이기 어렵게 하는 요소가 무엇인지를 조사하였다. 조사 결과를 바탕으로 짝 프로그래밍을 도입할 때 고려할 사항을 가이드라인으로 제시하였다. 이를 요약하면, 학생이 짝 프로그래밍 참여 여부를 선택할 수 있게 해야 할 것이며, 역할 교대를 방해하는 요인들을 제거해야 하고, 짝 배정에 세심한 노력을 기울여야 한다는 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2814-2832
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• 2014

As information society matures to an even higher level and as information technology becomes a necessity to our everyday lives, the needs to develop, support and satisfy personal and social needs without the limitation of time, space, and location have become a vital point to everyday lives. Smartphone users are increasing at a staggering rate but the research on mobile-Learning model and the implementation of m-Learning scenario are still behind the needs of the users. Therefore, this paper focuses on the design of 'repeatable and short-spanned m-Learning model' to meet the needs of the learners who are on the go and on the move with their smartphones. Smartphone users frequently reach out for their phones but compare to the frequencies, the actual span of time they spend per use are relatively and surprisingly short. One way to understand this phenomenon is that the users tend to immediately replace their smartphones with laptops or desktops whenever they are available. A leaning model was needed to reflect this short and frequent use, a use that is solely based on the smartphone environment. This proposed learning model first defines this particular setting and implements the model to real smartphone users over an 8 week period. To understand whether different learning backgrounds can influence this model, different schools with online and offline learning channels participated in the experiment. User survey was conducted after the experiment to get a better understanding of the smartphone users. Pretest and posttest were conducted before and after the experiment and the data were validated and analyzed using SPSS version 18.0 for PC. Preliminary descriptive statistics, multiple regression and cross validation was conducted for the analysis. The results showed that the proposed English Listening and Comprehension Mobile Digital Textbook (ELCMDT) had a positive effect on the learners in general and was more effective for learners who were already experienced with online learning.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.9-15
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• 2023

A common language for modeling software requirements and design in recent years is Unified Modeling Language (UML). Essential principles and rules are provided by UML to help visualize and comprehend complex software systems. It has therefore been incorporated into the curriculum for software engineering courses at several institutions all around the world. However, it is commonly recognized that UML is challenging for beginners to understand, mostly owing to its complexity and ill-defined nature. It is unavoidable that we need to comprehend their preferences and issues considerably better than we do presently to approach the problem of teaching UML to beginner students in an acceptable manner. This paper offers a hint-based approach that can be implemented along with an ordinary lab task. Some keywords are highlighted to indicate class diagram components and make students understand the textual descriptions. The experimental results indicate significant improvement in students' learning skills. Furthermore, the majority of students also positively responded to the survey conducted in the end experimental study.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.180-186
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• 2024

A common language for modelling software requirements and design in recent years is Unified Modeling Language (UML). Essential principles and rules are provided by UML to help visualize and comprehend complex software systems. It has therefore been incorporated into the curriculum for software engineering courses at several institutions all around the world. However, it is commonly recognized that UML is challenging for beginners to understand, mostly owing to its complexity and ill-defined nature. It is unavoidable that we need to comprehend their preferences and issues considerably better than we do presently in order to approach the problem of teaching UML to beginner students in an acceptable manner. This paper offers a hint based approach that can be implemented along with an ordinary lab task. Some keywords are heighted to indicate class diagram component and make students to understand the textual descriptions. The experimental results indicate significant improvement in students learning skills. Furthermore, majority of students also positively responded to the survey conducted in the end experimental study.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권3_spc호
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• pp.309-325
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• 2024

이 연구의 목적은 LINC 3.0 기술혁신선도형 사업운영의 객관적 검증과 성과분석을 위한 자체평가지표를 개발하는 데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 인력양성 분야와 기술개발 및 사업화 분야의 평가지표를 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 평가관련 선행연구 및 유사사례를 조사하여 평가모델 및 체계를 구성하고 평가지표를 개발하였다. 개발한 평가지표 및 척도는 2회의 델파이조사를 통해 타당성을 확보하였다. 연구결과, LINC 3.0 자체평가지표는 인력양성 분야와 기술개발 및 사업화 분야로 구분, 총 66개의 평가지표를 개발하였다. 인력양성 분야는 평가항목 13개, 평가지표 38개로 개발하였고, 기술개발 및 사업화 분야는 평가항목 12개, 평가지표 28개를 도출하였다. 본 연구는 LINC 3.0 사업의 자체평가지표를 개발함으로써 대학 산학협력 모델의 객관적 검증과 타당성을 높이는 방안을 제시하였다는 의의를 갖는다. 연구에서 개발한 평가지표에 대해서는 현장활용성을 토대로 지속적으로 고도화 작업이 필요하며, 평가결과 도출된 우수사례의 공유·확산을 통해 대학교육의 질적 수준을 높이고 경쟁력을 강화하는 것이 필요하다.