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장애인 주간보호시설의 비대면 체육수업 운영 경험에 관한 연구
노승덕,이근호,박철승 한국특수체육학회 2022 한국특수체육학회지 Vol.30 No.2
The purpose of this study is to understand the improvement factors of non-face-to-face physical education classes in day care center used by adults with developmental disabilities in the COVID-19 era. Accordingly, in-depth interviews were conducted with 5 sports instructors for the disabled who are working at the G sports association for the disabled. Data collection was conducted from August 2021 to February 2022, and a triangulation method such as content review of research participants and expert meetings was implemented to secure the trustworthiness of the research. For the analysis of the collected data, the topics were selected as ‘problems of non-face-to-face physical education classes’, ‘contents of online classes in day care facilities for the disabled’, and ‘plans to improve online classes’ through an inductive content analysis method. The results of this study are as follows. First, the problems of non-face-to-face physical education classes were difficulty in online class preparation process, difficulty in online class process, and poor exercise environment in daycare center for the disabled. Second, the contents of online physical education classes at daycare center for the disabled were customized classes through program transformation and online cooperative classes with daycare center managers. Third, It was found that expansion of equipment and facilities for online classes, preparation of sports instructors for the disabled and manpower support system, establishment of an online physical education system for the disabled were found to be necessary to improve online physical education classes. Based on these results, in order to activate non-face-to-face physical education classes in daycare center for the disabled, improvement of the online physical education class environment, capability development of sports instructors for the disabled and cooperation with the manger in charge of daycare center, and preparation of an online physical education system for the disabled is presumed to be necessary. 본 연구는 코로나19 상황에서 성인 발달장애인들이 이용하는 주간보호시설에서의 비대면 체육수업의 개선 요인을 이해하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 G장애인체육회에서 근무하고 있는 장애인스포츠지도사 5명을 대상으로 심층면담을 실시하였다. 자료 수집은 2021년 8월부터 2022년 2월까지 진행하였으며, 연구의 진실성을 확보하기 위해 연구 참여자의 내용검토, 전문가회의 등 삼각검증법을 시행하였다. 수집된 자료의 분석은 귀납적 내용분석 방법을 통해 ‘비대면 체육 수업의 문제점’, ‘장애인주간보호시설에서 온라인 수업내용’, ‘온라인 수업 개선방안’으로 주제를 선정하였다. 연구 결과는 첫째, 비대면 체육 수업의 문제점은 ‘온라인 수업 준비과정의 어려움’, ‘온라인 수업 진행과정 어려움’, ‘장애인주간보호시설의 열악한 운동환경’으로 나타났다. 둘째, 장애인주간보호시설에서 온라인 체육수업 내용은 ‘프로그램 변형을 통한 맞춤형 수업’, ‘시설 담당자와 온라인 협력수업’으로 나타났다. 셋째, 온라인 체육수업 개선방안으로 ‘온라인 수업을 위한 장비 및 시설 확충’, ‘지도자의 역량 및 인력지원 체계 마련’, ‘장애인을 위한 온라인 시스템 구축’이 필요한 것으로 나타났다. 이 결과로 보아 장애인 주간보호시설의 비대면 체육수업을 활성화를 위해서는 온라인 체육수업 환경의 개선, 지도자 역량 및 주간보호시설 담당자와의 협력, 장애인을 위한 온라인 체육수업 시스템이 마련되어야 할 것으로 사료된다.
전기자동차 구동용 SRM의 ABS(Anti-lock Braking System) 제어기 설계
그레이스(G. Lukman),김동휘(D. Kim),김명지(M. Kim),김승준(S. Kim),손성민(S. Son),안진우(J. Ahn) 대한전기학회 2016 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2016 No.3
본 논문에서는 SRM(Switched Reluctance Motor)을 이용한 ABS(Anti-lock Braking System)의 제어방식을 제안하였다. ABS는 차량의 제동력 및 조향성을 극대화하기 위해 바퀴와 노면사이의 슬립률을 일정한 값으로 유지시키는 시스템이다. 여기서는 슬립률을 일정하게 유지시키기 위해 PWM을 이용한다. PWM의 High/Low 신호에 따라 전류가 바뀌며 토크 제어를 한다.
CNN Mobile Net 기반 악성코드 탐지 모델에서의 학습 데이터 크기와 검출 정확도의 상관관계 분석
최동준,이재우 한국융합보안학회 2020 융합보안 논문지 Vol.20 No.3
At the present stage of the fourth industrial revolution, machine learning and artificial intelligence technologies are rapidly developing, and there is a movement to apply machine learning technology in the security field. Malicious code, including new and transformed, generates an average of 390,000 a day worldwide. Statistics show that security companies ignore or miss 31 percent of alarms. As many malicious codes are generated, it is becoming difficult for humans to detect all malicious codes. As a result, research on the detection of malware and network intrusion events through machine learning is being actively conducted in academia and industry. In international conferences and journals, research on security data analysis using deep learning, a field of machine learning, is presented. have. However, these papers focus on detection accuracy and modify several parameters to improve detection accuracy but do not consider the ratio of dataset. Therefore, this paper aims to reduce the cost and resources of many machine learning research by finding the ratio of dataset that can derive the highest detection accuracy in CNN Mobile net-based malware detection model. 현재 4차 산업혁명을 맞이하여 머신러닝과 인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있으며 보안 분야에서도 머신러닝 기술을 응용하려는 움직임이 있다. 많은 악성코드가 생성됨에 따라 사람의 힘으로는 모든 악성코드를 탐지하기 어려워지고 있기 때문이다. 이에 따라 학계와 산업계에서는 머신러닝을 통해 악성코드나 네트워크 침입 이벤트를 탐지하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 국제 학회와 저널에서는 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 이용한 보안데이터 분석 연구가 논문 발표되고 있다. 그러나 해당 논문들은 검출 정확도에 초점이 맞추어져 있고 검출 정확도를 높이기 위해 여러 파라미터들을 수정하지만 Dataset의 개수를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN Mobile net 기반 악성코드 탐지 모델에서 가장 높은 검출 정확도를 도출할 수 있는 Dataset의 개수을 찾아내어 많은 머신러닝 연구 진행에 비용과 리소스를 줄이고자 한다.