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- 저자 : 민혜리(Min Hye-Ri) (검색결과 4 건)
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교수·학습 자격과정을 통한 대학에서의 교수·학습 질 관리 : 영국 대학의 사례
민혜리(Min Hye-Ri) 한국비교교육학회 2004 比較敎育硏究 Vol.14 No.3
이글은 교수·학습 질 강화를 핵심과제로 삼고 있는 영국의 고등교육 개혁 작업을 분석한다. 주요한 분석의 대상은 영국 대학의 교수학습센터에서, 평가사정국(Quality Assurance Agency for Higher Education)의 인증을 받아 운영하고 있는 고등교육 교수·학습 자격과정 혹은 학위과정이다. 이 과정은 그간 대학교육에서 연구능력에 비해 상대적으로 무시되어왔던 교수자의 교육능력을 관리·훈련하는 전문적 과정이다. 뿐만 아니라 영국에서 최근 추진하고 있는 강의능력 향상을 위한 국가기구(Teaching Quality Academy)와 강의에 대한 새로운 국가전문기준(professional national teaching standard) 마련 작업의 기초가 되고 있다. 이같이 영국 대학에서 교수·학습의 질을 개선하기 위해 어떤 노력을 하고 있는지 살펴봄으로써, 그간 연구에 비해 중요성이 저평가 되었던 대학에서의 교육의 중요성을 재인식하고, 한국의 교육개혁 작업에서 놓치고 있는 강의 현장의 변화를 촉진하는 계기가 될 것이다. The reformation of English higher education regards the intensification of teaching-learning quality as a main theme. This is a thesis which analyzed the process of such reformation. The main object of this analysis is a qualifying curriculum of higher education teaching-learning system which is being operated under the authentication of Quality Assurance Agency for Higher Education. This curriculum is a process to manage and to improve the teachers' teaching capability which has been underestimated compared with the researching capability. In addition this process is becominga basis to found the Teaching Quality Academy which is lately promoted by English government to improve teaching ability and to get a new professional national teaching standard for lectures as well. Considering the effort which the English have had to improve the quality of teaching-learning, it might be a chance for Koreans to take another look at the importance of college education which has been disregarded. Furthermore this will be a start to expedite the progress of changing atmosphere at the scene of teaching which has been also missed in Korea.
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윤일근(Il Geun Yoon),민혜리(Hye Ri Min),이수(Su Lee) 대한기계학회 2022 大韓機械學會論文集A Vol.46 No.5
산업 현장의 회전 설비 고장은 생산 차질 및 막대한 손실을 야기한다. 그리하여 회전 설비 고장을 미리 알기 위해 진동을 측정하여 진동의 정확한 탁월 주파수를 찾아 변화를 감지하는 것이 중요하다. 하지만 전문가의 경험에 의해 탁월 주파수를 수동으로 탐지하는 경우가 대부분이다. 그래서 본 논문은 이를 자동으로 탐지할 수 있는 K-means 클러스터링을 기반한 알고리즘을 제안한다. 실제 공장에서 가동되고 있는 회전 설비를 통해 데이터를 수집하여 육안으로 탐지한 후, 제안한 알고리즘과 결과를 비교하였다. 그 결과, dice coefficient 기준 0.991로 육안으로 탐지하지 않더라도 충분히 탁월주파수를 탐지할 수 있음을 확인했다. Failure of rotating facilities at industrial sites causes production disruptions and enormous losses. Therefore, it is important to measure the vibration to determine the exact dominant frequency of the vibration and detect the change to know the failure of the rotating facility in advance. However, in most cases, the dominant frequency is manually detected by the experience of an expert. Therefore, this paper proposes an algorithm based on K-means clustering that can detect this automatically. Data was collected and visually detected through rotating facilities operating in the actual factory, and the results were compared with that of the proposed algorithm. Consequently, the dice coefficient was confirmed to be 0.991, and the dominant frequency could be sufficiently detected without having to be visually performed.
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