문항반응이론(IRT)에서 문항특성곡선(ICC)의 모수를 추정하는 경우에 발생되는 초기값(initial value) 문제를 비선형 로지스틱모형을 선형 회귀모형으로 근사화하여 해결하고자 하였다. 특히, 신규 또는 잡음이 섞인(local fluctuation) 문항의 직접적인 평가와 소규모집단별 검사가 이루어질 수 있는 현실적 문제에서 모수추정의 대안으로서 그 의의가 있을 수 있다.
고전검사이론과 문항반응이론을 사용하여 2-7차 실험정가 수리영역문항을 분석하였다. 2차부터 7차에 걸친 시험은 피험자에게 너무 어려웠으며 횟수를 거듭함에 따라 점점 더 어려워진 것으로 나타났다. 5차 실험평가 문항분석결과에서 문항 10과 15는 검토가 필요한 문항으로 나타났다. 그리고 7차 실험평가 문항분석결과에서 문항 11과 17은 검토가 필요한 문항으로 나타났다.
Joye와 연구자들은 기존의 조합 소수 판단 검사에서 trial division 과정을 제거한 새로운 소수 생성 알고리즘 (이하 JPV 알고리즘)을 제시하였으며, 이 알고리즘이 기존의 조합 소수 생성 알고리즘에 비해 $30{\sim}40%$ 정도 빠르다고 주장하였다. 하지만 이 비교는 전체 수행시간이 아닌 Fermat 검사의 호출 횟수만을 비교한 것으로 정확한 비교와는 거리가 있다. 기존의 조합 소수 생성 알고리즘에 대해 이론적인 수행시간 예측 방법이 있음에도 불구하고 두 알고리즘의 전체 수행시간을 비교할 수 없었던 이유는 JPV 알고리즘에 대한 이론적인 수행 시간 예측 모델이 없었기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 JPV 알고리즘을 확률적으로 분석하여 수행시간 예측 모델을 제시하고, 이 모델을 이용하여 JPV 알고리즘과 기존의 조차 소수 생성 알고리즘의 전체 수행시간을 비교한다. 이 모델을 이용하여 펜티엄4 시스템에서 512비트 소수의 생성 시간을 예측해 본 결과 Fermat 검사의 호출 횟수를 이용한 비교와는 달리 JPV 알고리즘이 기존의 조합 소수 생성 알고리즘보다 느리다는 결론을 얻었다. 이러한 이론적인 분석을 통한 비교는 실제 동일한 환경에서 실험을 통해서 검증되었다. 또한, 본 논문에서는 JPV 알고리즘의 성능 개선 방법을 제시한다. 이 방법을 사용하여 JPV 알고리즘을 개선하면 동일한 공간을 사용할 경우에 JPV 알고리즘이 기존의 조합 소수 생성 알고리즘과 비슷한 성능을 보인다.
지능형 게임 개발을 위하여 게임 이론의 정의, 게임의 구성요소, 전략적 게임의 분석을 통해 게임에 대한 배경 환경을 살펴보고, 보다 사실적 느낌 전달을 위한 게임 애니메이션과 게임에 적용되는 인공지능 기술을 퍼지 이론, 뉴럴네트웍으로 분류하여 적용 현황을 살펴보았다. 즉 게임처럼 수학적 표현이 어려운 경우 해결점을 퍼지 이론에서, 캐릭터의 움직임을 제어하는 퍼지 Rule Base를 찾아내는 연구를 신경망 인공지능을 통해 해결하는 과정을 살펴보고 국부해의 단점을 갖는 신경망 인공지능의 불투명성 해결 방법을 유전자 알고리즘에서 찾았다. 결론적으로 게임에서 이루어지는 물리적 특성인 충돌에 대한 충돌검사 알고리즘, 충돌반응에 대한 최적화를 유전자 알고리즘을 적용하여 해결하였다.
본 연구에서는 컴퓨팅 사고력 평가도구로써 비버 챌린지 문항을 활용하기 위하여 문항반응이론을 통해 비버 챌린지 문항을 분석하고, 비버 챌린지에서 기존에 제시하는 난이도와 문항반응이론을 통한 난이도 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 비버 챌린지는 쉽고 변별력이 높은 검사로 나타났으나, 비버 챌린지에서 제시하는 난이도와 문항반응이론을 통한 난이도 간의 상관관계는 없었다. 난이도에 따라 가점과 감점이 이루어지는 비버 챌린지 채점 기준을 고려할 때 정확한 컴퓨팅 사고력 측정을 위해서는 난이도에 대한 수정 및 보완이 필요하다.
본 논문에서 우리는 기존의 2차원 비전검사 시스템에 적용시킬 수 있는 1대의 카메라를 이용한 3차원 비전검사 알고리즘을 제안한다. 부품의 패턴 데이터베이스를 보유하여 이를 토대로 회전되어진 물체의 형태를 예측 가능하다면 충분히 하나의 이미지로 3차원 비전검사가 가능하다. 우리는 제안된 알고리즘에 3차원 데이터베이스, 2차원 기하학적 패턴매칭 그리고 회전변환 이론을 사용하였으며, 그 결과 물체의 회전각도를 예측함으로써, 각도가 틀어진 물체의 검사 가능성이나 전반적인 물체의 인식 등을 해결하였다. 또한 우리는 알고리즘을 전형적인 IC와 커패시터에 적용시켰으며 기존의 2차원 비전검사 및 3차원비전 알고리즘인 특징공간궤적 방법과 비교하였다.
본 논문은 그룹검사(Group Testing)에 대한 검출 알고리즘을 제안한다. 그룹검사는 다수의 샘플 중 극히 일부의 결함 샘플을 찾는 문제로써 이것은 압축센싱 문제와 유사하다. 본 논문에서는 잡음이 없는 그룹검사를 정의하고, 결함 샘플을 검출하기 위한 확률 기반의 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력과 출력 신호 간 외부확률들이 서로 교환하여 출력 신호의 사후 확률이 최대가 되도록 구성한다. 그리고 검출 알고리즘에 대한 모의실험을 통해 그룹검사 문제에서 결함 샘플을 찾는다. 본 연구에 대한 모의시험 결과는 정보이론의 하한치와 비교하여 입력과 출력 신호 크기에 따라 실패확률이 얼마나 차이가 있는지 확인한다.
통신 유도 검사점 기법(communication induced checkpointing)은 분산 프로세스들의 결함 내성을 위한 검사점 기법 중 한 가지이다. 각 프로세스가 동기화를 거치지 않고 독립적으로 생성한 지역 검사점은 일관성을 위배하는 불필요한 검사점(useless checkpoint)이 될 가능성이 있으며, 연속적인 프로세스의 롤백(rollback)을 유발시킨다. 이를 막기 위해서 통신 유도 검사점 기법은 추가로 강제적인 검사점(forced checkpoint)을 생성한다. 강제적 검사점의 개수는 전체 시스템 성능의 부하와 직결되므로 이를 줄이는 것이 중요하다. 이 논문에서는 "Z-cycle 부재" 조건을 만족하는 두 가지의 통신 기반 검사점 기법을 제안하며, 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 알고리즘들이 기존의 알고리즘들보다 적은 부하를 요구함을 보인다. 덧붙여, 인덱스를 사용한 기존의 통신 유도 검사점 기법은 일관적인 전역 회복점(consistent global cut)을 찾는데 비효율적임을 보인다.
분산 시스템에 결함 내성 기능을 제공하는 기법의 하나인, 검사점을 이용한 회복 기법을 효율 적으로 구현하기 위해서는 최적화된 검사점 설정 구간의 선택이 매우 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문은 분산 시스템내의 각 프로세스 적절한 검사점 설정 구간을 프로세스의 연산 중에서 동적으로 스케 쥴링 하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 시스템내에의 각 프로세스가 현 검사점 구간 동안으 검사점 설정 비용과 가능한 롤백 회복 비용을 비교 평가하고, 다음 검사점 설정을 위한 적절한 구간을 계산한다. 대부분의 기존 기법들과는 달리 제안된 기법은 검사점과 롤백 두 가지 비용 모두를 최소화는 구간 값 을 선택하여 , 현 검사점 구간 동안의 통신 형태를 고려한 구간 값을 선택한다. 또한 검사점 설정 구간 선 택을 위한 별도의 통신비용의 요구되지 않으며, 제안된 기법의 기존의 검사점 조정 기법들과 쉽게 통합되어 사용될수 있다.
본 연구의 목적은 집단논리적사고력검사의 이용 목적에 따라 일반화가능도이론을 적용하여 문항과 피험자만을 고려한 단일국면의 오차원, 그리고 문항과 피험자, 그리고 영역을 고려한 다국면의 오차원을 분석하는 데 있다. 연구는 지방 소재 초 중 고등학생 총 1016명을 대상으로 이루어졌으며, 21문항의 GALT 완본을 40분 동안 실시하고, 이 중 축소본에 해당하는 12문항을 별도로 추출하여 일반화가능도이론을 이용한 신뢰도 분석에 이용하였다. 자료의 분석을 위해 일반화가능도이론을 적용하여 $p{\times}i$설계와 $p{\times}(i:h)$설계로 나누어 G 연구와 D 연구를 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 완본과 축소본을 $p{\times}I$설계로 D 연구를 수행한 결과 완본의 경우 21문항을 평가했을 때 0.87로 적정 수준의 일반화가능도 계수인 0.80을 상회하였으며, 13문항에서도 적정 수준의 일반화가능도 계수에 도달하였다. 축소본의 경우 12문항을 평가했을 때 0.77로 적정 수준의 일반화가능도 계수에 미치지 못하였으며, 최소 15문항 이상에서 신뢰도가 적정 수준에 도달하였다. 둘째, 축소본을 $p{\times}(I:H)$설계로 D 연구를 수행한 결과 6영역에 대해 영역별로 2문항씩 구성될 경우 0.71로 적정 수준의 일반화가능도계수인 0.80 보다 낮게 측정되었으며, 최소 영역별 5문항 이상에서 신뢰도가 적정 수준에 도달하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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