• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제46권4호
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• pp.204-212
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• 2021

Background: Identification of radioisotopes for plastic scintillation detectors is challenging because their spectra have poor energy resolutions and lack photo peaks. To overcome this weakness, many researchers have conducted radioisotope identification studies using machine learning algorithms; however, the effect of data normalization on radioisotope identification has not been addressed yet. Furthermore, studies on machine learning-based radioisotope identifiers for plastic scintillation detectors are limited. Materials and Methods: In this study, machine learning-based radioisotope identifiers were implemented, and their performances according to data normalization methods were compared. Eight classes of radioisotopes consisting of combinations of ²²Na, ⁶⁰Co, and ¹³⁷Cs, and the background, were defined. The training set was generated by the random sampling technique based on probabilistic density functions acquired by experiments and simulations, and test set was acquired by experiments. Support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), and convolutional neural network (CNN) were implemented as radioisotope identifiers with six data normalization methods, and trained using the generated training set. Results and Discussion: The implemented identifiers were evaluated by test sets acquired by experiments with and without gain shifts to confirm the robustness of the identifiers against the gain shift effect. Among the three machine learning-based radioisotope identifiers, prediction accuracy followed the order SVM > ANN > CNN, while the training time followed the order SVM > ANN > CNN. Conclusion: The prediction accuracy for the combined test sets was highest with the SVM. The CNN exhibited a minimum variation in prediction accuracy for each class, even though it had the lowest prediction accuracy for the combined test sets among three identifiers. The SVM exhibited the highest prediction accuracy for the combined test sets, and its training time was the shortest among three identifiers.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권5호
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• pp.412-420
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• 2007

이 연구에서는 인식론적 신념이 개념변화 과정에 미치는 영향을 인지갈등, 상황흥미, 주의집중, 상태 학습 전략을 고려하여 조사했다. 사전 검사로 인식론적 신념 검사를 실시한 후, 선개념 검사를 통해 밀도에 대한 특정 오개념을 지닌 중학교 1학년 218명을 선발했다. 변칙사례에 대한 반응 검사와 상황흥미 검사를 실시하고, CAI 프로그램을 통해 밀도 개념학습을 진행했다. 사후 검사로 주의집중, 상태 학습전략, 개념 검사를 실시했다. 연구 결과, 인식론적 선념의 요소인 고정된 능력, 빠른 학습, 확실한 지식들 사이에는 밀접한 관련성이 있었으나, 확실한 지식만이 개념이해에 직접적으로 부정적인 영향을 주었다. 이 영향력보다 상대적으로 영향력은 작았지만, 확실한 지식은 직접적으로 또는 상황흥미를 매개로 주의집중에 영향을 줌으로써 개념이해에 긍정적인 영향을 미치기도 했다. 그러나 인식론적 신념이 얀지갈등과 상태 학습전략을 통해 개념이해에 미치는 영향은 매우 작았다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.213-220
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• 2024

본 논문에서는 WebAssembly(WASM)를 활용하여 디바이스와 엣지 클라우드 간의 Federated Learning을 수행하는 최적화 전략을 제안한다. 제안된 전략은 일부 학습을 디바이스에서 수행하고, 나머지 학습을 엣지 클라우드에서 수행하여 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다. 특히, GPU 메모리 세그먼트 간 데이터 이동과 연산 작업의 중첩을 최적화하여 전체 학습 시간을 줄이고 GPU 사용률을 향상시키는 방법을 수학적으로 설명하고 평가한다. 다양한 실험 시나리오를 통해 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 학습 시간을 단축하고 GPU 사용률을 향상시키며, 모델 정확도를 증가시킴을 확인하였다. 모든 최적화 기법을 적용한 시나리오에서 학습 시간이 47% 단축되었고, GPU 사용률은 91.2%로 향상 되었으며, 모델 정확도는 89.5%로 증가함을 확인하여 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 데이터 전송을 기다리는 GPU 유휴 시간을 줄이고, 병목 현상을 완화할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 Federated Learning 시스템의 성능 최적화에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2002년도 학술대회논문집
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• pp.363-368
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• 2002

Performance-based course design on the job of receiving substation installations is presented to achieve a work based curriculum development. It includes a job analysis method called ISD(Instructional Systems Design & Development) and DACUM(Developing a Curriculum) which is designed to accept various requirements of industrial fields. It is provided with course profile, key contents, terminal learning objectives, intermediate learning objectives, instruction strategy, instruction sequence, case study, action learning and lesson plan.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2001년도 학술대회논문집
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• pp.151-156
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• 2001

Performance-based course design on the job of receiving substation installations is presented to achieve a work based curriculum development. It includes a job analysis method called ISD(Instructional Systems Design & Development) and DACUM(Developing a Curriculum) which is designed to accept various requirements of industrial fields. It is provided with course profile, key contents, terminal learning objectives, intermediate learning objectives, instruction strategy, instruction sequence, case study, action learning and lesson plan.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.872-875
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• 2003

본 연구에서는 자원에의 접근성 측면에서 성인 학습자들의 학습 효율성을 제고하기 위하여 학습자들의 교수-학습 방법, 학습속도, 학습능력, 학습여건 등 개인차가 다른 학습자들에게 다양한 학습선택권을 충분히 보장할 수 있는 e-learning 환경에 대한 고찰과 성인학습이론을 기반으로 성인학습자의 특성에 적합한 교수-학습 전략을 제안 하고자 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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• pp.293-297
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• 1998

This paper presents a newly developed speed sensorless drive using RLS based on Neural Network Training Algorithm. The proposed algorithm has just the time-varying learning rate, while the wellknown back-propagation algorithm based on gradient descent has a constant learning rate. The number of iterations required by the new algorithm to converge is less than that of the back-propagation algorithm. The theoretical analysis and experimental results to verify the effectiveness of the proposed control strategy are described.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제4권1호
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• pp.65-77
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• 1997

This paper describes and effective teaching approach to an undergraduate database course. This research draws on practical experience based on the hands-on practice approach which leads students to develop a database application utilizing various tools. Students not only learn concepts, methodologies and tools of database technology in class and through online multimedia learning aids, but also practice how to integrate them through collaborative team projects. The course employs collaborative learning approach and multimedia and internet technologies. Students are encouraged to work collaboratively on assignments and projects and to learn independently through online multimedia learning aids.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.173-178
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• 1998

The strategy presented in this paper is based on modifying the past patterens and adjusting the content of the driving patterns by a new algorithm. Learning happens during the driving procedure of a mobile vehicle. The purpose of this paper is to solve the problem how to realize the hardware neurocomputer by back propagation (BP) neural network learning on-line.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.181-189
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• 2006

유비쿼터스 기술은 학습 분야에서 많은 변화를 요구 하고 있으며, 이러닝 컨텐츠 분야 역시 이 기술에 기초한 컨버전스 학습컨텐츠 개발로 변화되어야 한다. 그러나 현재까지 대다수의 이러닝 컨텐츠는 기술융합적 관점에서 매우 미약하고 학습자 눈높이에 맞춘 컨텐츠로 보기는 많은 무리가 따른다. 따라서 본 연구의 목적은 학습자 중심의 이런닝 컨텐츠 개발 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 형식, 비형식 학습의 장점을 적극 활용하게 되는 컨버전스 학습모형을 살펴 본 후, 컨버전스 시대 이러닝 컨텐츠 개발을 위한 학습관리시스템에 대한 과제분석, 스토리텔링, 그리고 피드백 디자인 전략의 중요성을 살펴 보고 학습자 중심의 효과적인 컨텐츠 개발 방안을 제시 한다.