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소프트웨어 수업에서 형성평가를 지원하는 SNS의 설계와 구현
정춘호,한태인 이러닝학회 2017 이러닝학회 논문지 Vol.2 No.1
공적개발원조(ODA)는 개발도상국의 경제발전을 목표로 시작되었다. 교육분야도 예외는 아니어서 우리나라를 포함하여 많은 국제 기구들이 개발도상국을 지원하고 있다. 고등교육분야는 국가 발전의 중요한 요소임에도 불구하고 교육분야 국제협력에서 기초교육(basic education)에 비해 상대적으로 관심을 적게 받아오고 있다. 개발도상국은 교육 인프라, 경제적 어려움 등으로 인해 고등교육 원격교육 도입을 추진하고 있다. 우리나라는 1972년 한국방송통신대학교 개교 이후 꾸준히 원격교육을 통해 고등교육 서비스를 제공하고 있다. 이를 바탕으로 우리나라가 개발도상국과의 원격교육 국제협력을 위해서는 체계적인 접근이 필요하다. 본 연구에서는 개발도상국과의 원격교육 국제협력 추진에 필요한 사전 타당성 조사 가이드라인을 개발하고자하였다. 연구 결과 ‘정책’, ‘콘텐츠’, ‘인프라’, ‘전문가(인력)’의 네 개 대영역으로 구분하고 12개 세부영역 그리고 61개 조사 항목을 제시하였다. 개발된 세부영역 및 조사 항목은 국제협력 전문가 20명의 검증을 통해 타당화 하였다. 본 연구 결과로 제시된 가이드라인 향후 개발도상국과의 원격교육 국제협력 사업에 활용될 것으로 기대된다. So far, there have been a lot of studies that used SNS in education. The existing SNS did not provide data for formative evaluation. At this point, formative evaluation is required for learning using SNS. The factors that should be considered when designing the SNS to support the formative evaluation are summarized by referring to the previous studies and the data of the Ministry of Education. Teamroom supports team activities, facilitating team project activities, discussion, and discussion and presentation. The wiki facilitated continuous learning, feedback, and data sharing. Teamroom and wiki were integrated into one system and designed and implemented. For the implementation results, we conducted a heuristic evaluation for teachers who are in charge of software class in elementary and secondary schools.
고정자 전류 스펙트럼 모니터링을 이용한 효과적인 유도전동기 회전자 고장 걸출
정춘호,우혁재,송명현,강의성,김경민 한국정보통신학회 2002 한국정보통신학회논문지 Vol.6 No.6
고정자 전류 스펙트럼(stator current spectrum)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분들로 특징벡터(feature vector)를 구성하고, 특징벡터와 기준벡터(reference vector)와의 평균 절대치 차이(mean absolute difference)를 구함으로써, 회전자 고장을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전류 스펙트럼 중에서 추출된 매우 작은 크기(dimension)의 특징 벡터에 대한 평균 절대치 차이를 이용하기 때문에 신경회로망에 의한 고장 검출 알고리즘 둥에 비해서 훨씬 적은 계산량만으로 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다 Stator current spectrum by the fast Fourier transform (FFT) of current signals has been widely used for fault detection in induction motors. In this paper, we propose efficient rotor fault detection of Induction motors using stator current spectrum monitoring. The proposed method utilizes the mean absolute difference (MAD) between a Predetermined reference vector and a feature vector extracted from the stator current spectrum. Our proposed approach requires a smaller amount of computations when compared to fault detection algorithms based on neural networks, since it uses simple MAD criterion to detect rotor faults related broken rotor bars. Experimental results show that our proposed method can successively detect the rotor fault of the induction motor.