• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권6호
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• pp.1527-1534
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• 2016

Online voltage stability monitoring using real-time measurements is one of the most important tasks in a smart grid system to maintain the grid stability. Loading margin is a good indicator for assessing the voltage stability level. This paper presents an Extreme Learning Machine (ELM) approach for estimation of voltage stability level under credible contingencies using real-time measurements from Phasor Measurement Units (PMUs). PMUs enable a much higher data sampling rate and provide synchronized measurements of real-time phasors of voltages and currents. Depth First (DF) algorithm is used for optimally placing the PMUs. To make the ELM approach applicable for a large scale power system problem, Mutual information (MI)-based feature selection is proposed to achieve the dimensionality reduction. MI-based feature selection reduces the number of network input features which reduces the network training time and improves the generalization capability. Voltage magnitudes and phase angles received from PMUs are fed as inputs to the ELM model. IEEE 30-bus test system is considered for demonstrating the effectiveness of the proposed methodology for estimating the voltage stability level under various loading conditions considering single line contingencies. Simulation results validate the suitability of the technique for fast and accurate online voltage stability assessment using PMU data.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권3호
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• pp.344-355
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• 간호행정학회지
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• 제20권5호
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• pp.567-575
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• 2014

Purpose: This study was performed to investigate the effects of a blended learning program on ethical values in undergraduate nursing students. Methods: This study was a one group pretest-posttest design. Seventy-one undergraduate nursing students who were taking a nursing ethics course at K University in S city were conveniently selected. The blended learning program was undertaken for 120 minutes one day weekly for 15 weeks. It consisted of case-based learning through an online method combined with problem-based learning offline. Scores for ethical value were measured using the ethical values scale. Results: The ethical values score increased significantly in the students after the blended learning (p=.004). Of the subgroup of ethical values human-life, relationship with collaborator, and nursing job scores increased significantly in students after the blended learning, respectively (p=.034; p<.001; p<.001), the score for area as relationship with nursing clients decreased significantly in the students after the blended learning (p<.001). Conclusion: The blended learning program was identified as an educational program which induces a positive effect on the development of ethical values in undergraduate nursing students, and in future it can be utilized in nursing ethics education.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.473-478
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• 2022

온라인 저지 시스템 지원하기 위한 표절 검사, 소스코드 분석 및 자동화된 튜터링 기법이 연구되고 있다. 최근 딥러닝 기술 기반의 소스코드 유사도 분석을 통한 표절 감지 기술들이 제안되었으나, 자동화된 튜터링을 지원하기 위한 딥러닝 기반의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 자바 바이트코드와 문제정보를 결합하여 학습하고, 학습자가 온라인 저지 시스템에 코드를 제출하기 전에 pass/fail 여부를 예측할 수 있는 GRU 기반의 Input / Output side FiLM 모델을 제안한다. 또한 온라인 저지에 수집되는 데이터의 특성상 비대칭이 발생하기 때문에 밸런스 샘플링 기법을 적용하여 데이터를 균등하게 분포시켜 두 상황을 제안한 모델로 학습하였다. 실험 결과 Input side FiLM 모델이 가장 높은 73.63%의 성능을 보였다. 이를 기반으로 학습자들이 온라인 저지의 평가를 받기 전에 pass/faill 여부를 확인하여 소스코드 개선에 대한 피드백 기능에 적용 가능할 것으로 예상된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.437-447
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• 2010

본 논문의 목적은 정보통신윤리의식 함양을 위한 효과적인 e-PBL을 설계하고 개발하는데 있다. 제안한 e-PBL은 구성주의 교수-학습 이론에 속하는 PBL에 기반한다. 교수-학습 목표 달성을 위해서 온라인 학습과 면대면 수업이 체계적으로 혼합되었고 온라인 학습을 위한 주요 모듈은 오픈소스 학습관리시스템인 무들에서 운영되었다. 제안 e-PBL의 교육적인 효과를 검증하기 위해서 OO시 소재의 대학교 2학년 2개 반을 대상으로 논문에서 제시한 교육내용과 방법을 사용하여 실험연구를 하였다. 실험 대상의 학생 수는 60명(실험집단: 30명, 통제집단: 30명)이며 각 그룹에 6명의 학생으로 10개의 그룹으로 편성되었다. 연구 결과 제안한 e-PBL을 활용한 교육이 전통적인 면대면 PBL 학습 방법을 활용한 교육보다 정보통신윤리의식 함양에 효과적이었으며 학습자들이 보다 긍정적인 반응을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.382-395
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• 2017

Learning computational thinking is very important in programming education. Computational thinking refers to the problem solving ability based on the theories of computer science, indicating the importance of algorithm thinking. That is the reason for focusing on promoting creativity and improving the problem solving ability of the students in programming education. This paper commented the elements to consider for teachers when teaching computational thinking to elementary school students with online coding education website 'code.org' that helps beginners have easy programming experiences based on the characteristics of the website, and proposed the appropriate teaching methods.

• Human Ecology Research
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• 제61권1호
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• pp.15-28
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• 2023

The aim of this study was to develop, implement, and evaluate the use of Artificial Intelligence in the prevention of violence among middle-school students. The sample for this study consisted of 20 first-year middle-school students who participated in theme selection activities in a free semester program as part of their home economics studies. The data for the study consisted of nine class observation logs, four group activity outputs, 30 class results, an online survey, and in-depth interviews with three students. A program called "R.U.OK" was developed by setting problematic situation for school violence prevention linked to the contents of the Home Economics Education(HEE) curriculum. After the program was implemented, the survey on the students' class satisfaction content elements, with AI-based learning activities and PBL and interest, displayed high points, with an average of 4.0 or higher. Our qualitative analysis produced four significant results. First, students' concerns about school violence had increased and they showed a change in attitude, having more empathy with friends and more interest in their surroundings. Second, digital and AI literacy had improved, and students' interest in digital media learning had increased. Third, there had been an improvement in problem-solving ability in terms of being able to think more critically and independently. Fourth, the results also demonstrated that there had been a positive effect on self-direction and an improved capacity for teamwork. This study was significant in demonstrating the effectiveness of a program for the prevention of school violence based on the use of digital technology in the educational environment.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권4호
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• pp.421-437
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• 2020

신종 코로나바이러스(COVID-19)로 인한 비대면(Untact, 비접촉) 대학수학교육에서 적절하고 공정한 평가에 대한 문제가 제기되고 있다. 이를 위해 본 연구진은 2020년 여름 S대학에서 진행한 도전학기에서 '인공지능을 위한 기초수학' 강좌를 운영하면서 평가의 공정성을 보장하면서도 교육의 양과 질을 향상시킬 수 있도록, 온라인과 오프라인 평가를 혼용한 과정중심 PBL(Problem/Project-Based Learning, 문제/프로젝트 기반학습) 평가를 전면적으로 도입하였다. 그 결과, 해당 강좌를 수강한 대부분의 학생들이 예외 없이 관련 지식을 폭넓게 학습했음을 확인했으며, 학습자들로부터 언택트 시대에 보통의 온라인 강좌에 적용 가능한 이상적이고 공정하며, 합리적이고 동시에 효과적인 평가방법이라는 피드백을 받았다. 본 원고에서는 과정중심 PBL 평가 사례를 구체적으로 증빙과 함께 소개한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.55-62
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• 2020

본 연구의 목적은 국내 간호대학생 간호윤리 교육 프로그램에 대한 중재 연구 고찰을 통해 향후 간호윤리 교육의 방향성을 제시하는 것이다. 연구방법으로 통합적 문헌고찰을 적용하였으며, 문제 규명, 문헌 검색, 자료 평가, 자료 분석, 자료 제시의 5단계에 따라 연구를 수행하였다. 분석에 포함된 연구는 12편으로 교육 내용은 생명의료윤리, 간호윤리에 대한 것이었고, 대부분이 교과목 수업을 통해 이루어졌다. 교육 방법은 전통식 강의를 포함하여 사례에 기반한 토론, 토의, 액션러닝, 온라인 학습, 문제기반학습 등이 활용되었다. 교육 프로그램을 통해 생명윤리의식, 윤리적 가치관, 도덕적 판단력, 도덕적 민감성 등의 유의한 증가가 있었다. 추후 간호윤리 교육은 대학 교과과정 안에서 단계적이고 지속적으로 제공되어야 할 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.36-41
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• 2023

지원자 추적 시스템의 등장으로 온라인 채용이 활성화되면서 채용 사기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 이 연구는 온라인 채용 환경에서 채용 사기를 탐지할 수 있는 신뢰할 수 있는 모델을 개발하여 비용 손실을 줄이고 개인 사생활 보호를 강화하고자 한다. 이 연구의 주요 기여는 데이터를 탐색적으로 분석하여 얻은 통찰력을 활용하여 어떤 채용 정보가 사기인지, 아니면 합법적인지를 구분할 수 있는 자동화된 방법론을 제공하는데 있다. 캐글에서 제공하는 채용 사기 데이터 집합인 EMSCAD를 사용하여 다양한 단일 분류기 및 앙상블 분류기 기반 머신러닝 모델을 훈련하고 평가하였으며, 그 결과로 앙상블 분류기인 랜덤 포레스트 분류기가 정확도 98.67%, F1 점수 0.81로 가장 좋은 결과를 보이는 것을 알 수 있었다.