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교수자의 관점에서 이러닝 2.0 확산과정 모델링 및 시뮬레이션
송해덕(Hae-Deok Song),변재윤(Jae-Youn Byun) 중앙대학교 한국인적자원개발전략연구소 2012 역량개발학습연구 Vol.7 No.2
고등교육 및 기업교육환경에서 이러닝 2.0 테크놀로지 도입이 활성화 되고 있다. 이러닝 2.0 테크놀로지의 도입과 활성화에 상당한 초기 투자비용이 소요된다는 점을 고려할 때, 조직에서 성과창출을 위하여 확산과정에서 관련 변인들에 대한 영향력을 적절히 진단하고 관리할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 고등교육환경에서 이러닝 2.0 테크놀로지를 보다 효과적으로 통합시키기 위한 지원요인을 확인한 후, 최적의 확산방법을 찾기 위해 이들의 영향력을 시뮬레이션을 통해 진단하는 데에 목적을 두었다. 이를 위해 Hall이 제시한 교수자 관심단계별 확산과정에 따라 각 단계에서 교수자들이 필요로 하는 테크놀로지 지원요인들을 확인하였다. 정보적 관심단계에서는 초급개발과정 세미나 제공, 초급 테크놀로지 훈련이, 개인적 관심단계에서는 교수개발지원, 중급 테크놀로지 훈련, 성공사례 제공이, 운영적 관심단계에서는 학습커뮤니티, 테크놀로지 활용 워크숍, 지식공유시스템 활용이, 끝으로 영향력 관심의 단계에서는 만족도 조사, 팀티칭 프로그램, 우수수업사례 컨퍼런스 등을 포함하였다. 이후 교수 관심단계별 과정에 따라 이들 지원전략들의 효과를 시뮬레이션하여 그 결과를 제시하였다. 끝으로 연구 결과를 HRD 측면에서 조직혁신 관리를 위한 진단도구의 관점에서 논의를 제시하였다. The e-learning 2.0 technologies are being widely used in higher and corporate education settings. Given the cost that are needed in the adoptions of the e-learning 2.0 technologies, it is important to clarity relationships between variables that are related to e-learning 2.0 diffusion and estimate their impacts. Thus, the purpose of this study is to develop a simulation model that examine the potential impacts of the support factors that contribute to the diffusion of e-learning 2.0 technologies. Technology support factors first were identified based on the review of literatures on e-learning 2.0, diffusion, and technology integration according to Hall`s concern-based adoption model. Faculty members with information concern need basic instructional design workshop and basic technology training. Those with personal concern need instructional development workshop, intermediate technology training, and success case methods. Those with management concern need learning community, technology implementation workshop, and knowledge management system. Finally, those with impact concern needs impact evaluation result, team teaching program, and best teaching practice conference. The support factors were incorporated into a simulation model. The potential impacts of the support factors were diagnosed with the model. HRD implications for the use of the simulation model were suggested in terms of the tool that manage the diffusion in the organizational settings.
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황인국(In Guk Hwang),변재윤(Jae Yoon Byun),김경미(Kyung Mi Kim),정미남(Mi Nam Chung),유선미(Seon Mi Yoo) 한국식품영양과학회 2014 한국식품영양과학회지 Vol.43 No.6
본 연구에서는 비타민 C 분석법을 검증하고 국내산 고구마 22품종과 조리방법에 따른 고구마의 비타민 C 함량을 분석하였다. 비타민 C 분석법을 검증하기 위해 직선성, 검출한계, 정량한계, 정밀성 및 정확성을 확인하였다. 그 결과 직선성의 상관계수 값이 0.9999이었으며, 검출한계는 0.03 μg/mL, 정량한계는 0.10 μg/mL, 정밀성의 상대표준편차는 5%이하, 정확성인 회수율은 95% 이상으로 우수하였다. 고구마 품종별 AA, DHA 및 TA 함량은 각각 37.76(신율미)~89.25(주황미), 23.37(신자미)~63.94(신율미) 및 68.52(신자미)~115.95(주황미) mg/100 g 범위로 품종에 따라 큰 차이를 보였다. 고구마의 평균 AA, DHA 및 TA 함량은 각각 56.98±12.53, 36.46±9.03 및 93.44±12.00 mg/100 g이었으며, 대부분 품종의 AA 함량은 40~70 mg/100 g 범위에, DHA함량은 20~40 mg/100 g 범위에, TA 함량은 70~90 mg/100 g 범위에 존재하였다. 그리고 육질색 종류에 따른 평균 TA 함량은 일반고구마와 주황색고구마가 자색고구마에 비해 유의적으로 높은 것으로 나타났다. Steaming, baking 및 frying 처리에 따른 AA, DHA 및 TA 함량은 조리 처리 후 10.61~58.41, 2.57~52.81 및 14.54~49.92% 범위로 유의적으로 감소하였고, baking 처리가 steaming 및 frying 처리에 비해 함량 감소량이 큰 것으로 나타났다. 고구마의 비타민 C 함량은 품종 및 조리방법에 따라 변이가 큰 것으로 나타났으며, 추후 연구의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다. This study was carried out to investigate the amounts of vitamin C in 22 sweet potato cultivars cultivated in Korea as well as evaluate the effects of cooking methods on vitamin C contents. Methods for determining vitamin C was validated by determining linearity, specificity, limit of detection (LOD), limit of quantification (LOQ), precision, and accuracy using HPLC. Results showed high linearity in the calibration curve with a coefficient of correlation (R2) of 0.9999. The LOD and LOQ values for ascorbic acid (AA) were 0.03 and 0.10 μg/mL, respectively. The relative standard deviations (RSDs) for intra- and inter-day precision of AA were less than 5%. The recovery rates of AA and dehydroascorbic acid (DHA) were in the range from 98.21~98.64 and 98.28~100.68%, respectively. Depending on cultivar, contents of AA, DHA, and total ascorbic acid (TA) in sweet potatoes varied in the range from 37.76 (Sinyulmi)~89.25 (Juhwangmin), 23.37 (Sinjami)~63.94 (Sinyulmi), and 68.52 (Sinjami)~115.95 (Juhwangmin) mg/100 g, respectively, and their average levels were 56.98±12.53, 36.46±9.03, and 93.44±12.00 mg/100 g, respectively. The average TA levels were also dependent on flesh color, whish was significantly higher in general sweet potato and orange sweet potato than in purple sweet potato. Steaming, baking, and frying processes significantly reduced AA (10.61~58.41%), DHA (2.57~52.81%), and TA (14.54~49.92%) contents in sweet potatoes. The highest reduction of AA, DHA, and TA contents was observed after baking, followed by steaming and frying. We expect that the basic information provided by this study will be useful to plant breeders and food scientists.
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이선호(Sunho Lee),송봉섭(Bongsob Song),변재윤(Jaeyoon Byun) 한국자동차공학회 2009 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2009 No.11
본 논문은 자 차량의 주행경로 예측을 통해 타 차량 및 장애물과의 충돌 위험도를 평가하는 기법을 다룬다. 자 차량의 주행경로 예측은 능동 차량 안전 시스템에 있어 운전자의 의도를 파악할 수 있는 유일한 방법으로써 현재 상용화 되어있는 ACC 시스템에 널리 접목되어 있다. 일반적으로, 주행경로 예측 기법은 크게 모델 기반 기법과 비 모델 기반 기법으로 나뉘며 각각의 기법은 장단점을 갖는다. 본 연구에서는 위 두 기법을 모두 사용하여 성능 평가를 실행하였으며 예측된 주행경로를 레이더를 통해 감지된 상대 차량 정보와 비교하여 충돌 위험 가능성의 정도를 나타내는 값을 산출하는 기법을 제안한다. 또한, 주어진 차선을 추종하는 시나리오뿐만 아니라 차선 변경을 할 경우도 고려하여 옆 차선 및 자 차선 차량과의 충돌 위험도를 평가 할 수 있는 알고리즘을 제시하고자 한다. 제시된 알고리즘은 실제 주행 데이터를 바탕으로 오프라인으로 그 현실적 적용 가능성을 검증하였다.
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라형근(Hyungkun Rha),최희재(Heejae Choi),변재윤(Jaeyun Byun),송봉섭(Bongsob Song) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2011 No.5
This paper presents the lateral control algorithm for automatic valet parking (AVP) of an electric vehicle. Since AVP includes automatic driving and parking maneuvers, trajectory generation and lateral control will be designed for two maneuvers. Since the operating velocity is low during AVP, a nonlinear kinematic model is used for the controller design under the assumption of no sideslip angle. Then, a nonlinear control technique called dynamic surface control (DSC) is applied to design the lateral controller. Furthermore, the preview idea is incorporated with DSC to redesign the lateral controller. Finally the proposed algorithm is validated through simulations.
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재실자 중심 최적 제어를 위한 재실 패턴 예측모델 개발
최영재(Young Jae Choi),김태원(Tae Won Kim),변재윤(Jae Yoon Byun),문진우(Jin Woo Moon) 대한설비공학회 2022 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2022 No.6
Recently, occupant-centric control (OCC) has been attracting attention for energy saving in buildings, and occupancy forecasting is a key element of this. Thus, the purpose of this study is to develop a time series-based intelligent model that predicts occupancy patterns and to check the predictability for various prediction horizons. The forecasting model was developed using a long short-term memory (LSTM) neural network which predicts the number of occupancy after 15 minutes, 60 minutes, and 180 minutes. To evaluate the performance of the developed model, predictions were conducted with test data. mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE) were calculated based on the errors between the actual number of occupancy and the predicted value. As a result, the MAE and RMSE of the 15-minute forecasting model was 1.54 and 2.25, respectively showing the remarkable performance. Although the prediction accuracy decreases as the prediction period increases, the 60-minute and 180-minute forecasting model presented superior performance compared to the previous studies with MAE = 2.65, RMSE = 4.18, and MAE = 4.62, RMSE = 6.90, respectively. Therefore, it was possible to confirm the applicability of the developed occupancy pattern forecasting model, and it is expected that it can be used for optimal intelligent building control through performance improvement in the future.
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재실자 중심 최적 제어를 위한 재실 패턴 예측모델 개발
최영재(Young Jae Choi),김태원(Tae Won Kim),변재윤(Jae Yoon Byun),문진우(Jin Woo Moon) 대한설비공학회 2022 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2022 No.6
Recently, occupant-centric control (OCC) has been attracting attention for energy saving in buildings, and occupancy forecasting is a key element of this. Thus, the purpose of this study is to develop a time series-based intelligent model that predicts occupancy patterns and to check the predictability for various prediction horizons. The forecasting model was developed using a long short-term memory (LSTM) neural network which predicts the number of occupancy after 15 minutes, 60 minutes, and 180 minutes. To evaluate the performance of the developed model, predictions were conducted with test data. mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE) were calculated based on the errors between the actual number of occupancy and the predicted value. As a result, the MAE and RMSE of the 15-minute forecasting model was 1.54 and 2.25, respectively showing the remarkable performance. Although the prediction accuracy decreases as the prediction period increases, the 60-minute and 180-minute forecasting model presented superior performance compared to the previous studies with MAE = 2.65, RMSE = 4.18, and MAE = 4.62, RMSE = 6.90, respectively. Therefore, it was possible to confirm the applicability of the developed occupancy pattern forecasting model, and it is expected that it can be used for optimal intelligent building control through performance improvement in the future.
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