• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제33권3호
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• pp.335-354
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• 2019

본 연구는 직관을 강조하는 방식으로 우리나라 미분 지도의 대안적 방안을 탐색하는 것을 목표로 한다. 우리나라 교육과정과 교과서의 미분 지도에 관한 내용을 싱가포르를 포함한 국외 사례와 비교하여 분석하였다. 우리나라에 비해 비교적 이른 시기에 미분계수와 미분을 학습하게 되는 싱가포르의 경우, 순간변화율이 아닌 접선의 기울기로 미분 개념을 도입하며, 공학적 도구와 귀납적 외삽법을 이용해 형식적이기보다는 직관적으로 전개하는 것을 확인하였다. 또한, 다른 국외 사례들을 살펴본 결과 영국과 호주 또한 직관을 강조하는 방식으로 미분을 지도하고 있음을 확인하였다. 이상을 바탕으로, 직관을 강조하는 방식으로 미분을 도입하고 지도하는 것의 의의를 말하고, 우리나라 미분 지도에 대한 시사점을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.429-429
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• 2021

2019년 발생한 인천광역시 붉은 수돗물 사태로 급수구역에 포함된 26만 1천 세대, 63만 5천 명이 직·간접적인 피해를 입은 바 있다. 경제적 피해액으로 추정할 경우 최소 1,280억 원 이상으로 보고된 바 있으며, 이와 같은 상수관망의 수질사고 확산은 장기간 동안 시민의 건강과 생활환경 수준을 저하시킨다. 따라서 상수도시스템의 수질사고확산 모델링 및 방지기술을 통한 수질안전성의 재확인이 필요하며, 이것은 상수도시스템의 지속가능성을 높여 국민이 체감하는 물 환경 수준 제고에 기여가 가능하다. 관망 내 수질해석을 직접적으로 수행하는 모델은 국외적으로 다양하게 개발(PODDS, EPANET-MSX, EPANET2.2 등)된 바 있으나 검·보정을 위한 수질측정 자료 부족 등으로 적용이 제한적이라는 한계가 현재에도 존재한다. 이를 보완하기 위해 수질자료에 비해 그 양이 많고 획득방법이 상대적으로 수월한 수리학적 계측자료 및 해석결과를 활용한 관로 내 체류시간 등을 활용한 연구가 수행된 바 있다. 그러나 이와 같은 수리학적 해석 결과를 활용하는 경우에도 계측자료를 기반으로 한 수리학적 검·보정은 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 관로 내 체류시간에 직접적인 영향을 미치는 유량 및 유속자료를 중심으로 수리학적 관망해석의 결과를 최적 검·보정하는 방법론을 제안하였다. 기존 상수관망 수리해석의 검·보정은 일부 지점에서 수압을 측정하고, 수리해석 결과로 도출되는 해당 지점의 수압이 실측된 결과와 유사하도록 관로의 유속계수를 적절히 보정하는 형태로 진행되었다. 그러나 본 연구에서는 관로유량과 유속자료의 목적함수 내 가중치를 수압자료보다 크게 설정하여 체류시간 중심의 검·보정이 수행될 수 있도록 하였으며, 검·보정 대상인자 역시 대수용가의 수요량, 수요패턴, 그리고 관로유속계수로 확장된 모형을 구축하였다. 최적화 기법으로는 메타휴리스틱 기법중 하나인 화음탐색법을 활용하였다. EPANET 2.2 Toolkit과 Visual Basic .Net을 연계하여 프로그래밍하였으며, 개발된 모형을 실제 지방상수도 시스템에 적용하여 분석하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.221-232
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• 2016

농업 생태계의 생산성을 예측하기 위한 모델의 필수 입력변수인 일사량은 비교적 적은 수의 기상관측소에서만 관측되고 있어, 이들 관측값을 대신하기 위해 일사량을 추정하는 모델들이 사용되고 있다. 특히, 간단한 계수를 사용하여 일조시간을 이용하는 Angstrom-Prescott(AP) 모델이 일사량 추정을 위해 가장 널리 쓰이고 있다. 국내에서 보편적으로 적용가능한 AP모델의 계수값을 탐색하기 위해 국내 20개 기상관측소의 30년간의 일단위 관측자료를 입력자료로 사용하여 경험적으로 얻어진 계수와 Frere and Popov(1979)가 제시한 계수($AP_{Frere}$)를 이용한 일사량을 추정하고, 이들의 신뢰도를 분석하였다. 또한, 전역최적화 과정을 통해 시공간적으로 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위를 탐색하였다. 분석을 위해 월별, 년도별, 지역별로 추정값과 측정값 사이의 일치도를 계산하였다. $AP_{Frere}$를 사용한 결과 작물 생산성 예측을 위한 조건에서 일치도가 높게 나타났다. $AP_{Frere}$를 사용하였을 때 전역최적화를 통해 추정한 AP계수($AP_{max}$)를 사용하였을 경우 보다 일치도가 낮았으나 경험적으로 얻어진 계수($AP_{Choi}$)보다는 일치도가 높은 일사량 추정이 가능하였다. 전역최적화를 통해 일사량 추정치의 신뢰도를 분석한 결과, 신뢰도가 높은 일사량을 얻을 수 있는 AP계수의 범위는 년도별로는 좁게 분포하였으나 월별, 지역별로는 넓게 분포하였다. 그 중에서도 변이가 작은 범위는 지역별 일치도가 월별 일치도보다 넓게 분포하였다. $AP_{Frere}$는 각각의 경우에 대해 일치도가 높고 변이가 작은 범위에 속해 국내 조건에서 $AP_{Frere}$를 적용할 경우, 신뢰도 높은 일사량 추정치를 얻을 수 있을 것으로 예상되었다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제13권4호
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• pp.95-108
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• 1997

피에조 콘의 소산시험을 이용한 정규 압밀 지반의 압밀계수 추정은 그간 많은 연구자들에 의하여 연구되어 왔으나 각 연구자들의 가정 사항과 해석 방법에 따라 특정한 압밀도에 대해서도 매우 넓은 범위의 이론적인 해들이 제시되어 왔다. 본 연구에서는 보다 현실적이면서 전 범위의 압밀도에 걸쳐서 일관성 있는 압밀계수를 구할 수 있도록 최적화 기법을 적용하였다. 콘 관입효과를 고려하기 위해 연속적인 구형 공동확장을 적용하므로써 이론적으로 얻어지는 간극수압의 분포와 관입 간극수압으로부터 초기 과잉간극수압의 분포를 결정하였으며 축대칭 선형비혼합 압밀이론을 사용하여 유발된 과잉간극수압의 소산효과를 모사하였다. 이와 같이 계산된 소산곡 선과 실제 계측된 소산곡선의 차이를 최소화시키기 위하여 비구속 최적화 알고리듬인 BFGS가 사용되었고 golden section 일차원 탐색법이 사용되었다. 검증 예제를 통하여 적용된 최적화 기법의 안정된 수렴성을 확인하였고 실제 예제에 적용함으로써 제안된 방법이 넓은 범위의 압밀도 범위에서 계측된 소산곡선과 잘 일치하는 압밀계수를 산정함으로써 매우 효과적임을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.589-598
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• 2003

기존의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 영역에서 프랙탈 영상압축은 B${\times}$B 블록 크기로 정의역과 치역블록을 구분한 후, 임의의 치역 블록에 대하여 모든 정의역 블록을 탐색하였다. 이러한 기존의 방법은 전체영상 대하여 정의역을 탐색함으로 부호화시 많은 시간이 소요되었다. 이러한 단점을 개선하고 화질을 개선하기 위해 본 논문에서는 DWT 영역에서 레벨과 대역별로 스케일 인자를 갖는 웨이브릿 기반 프랙탈 영상압축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 기반 영역에서 셀프 아핀 시스템을 이용하여 각각의 치역 블록에 대하여 정의역 블록을 선택할 때, 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨과 대역별로 AC 계수를 정의역으로 선택한다. 그래서 부호화 시간과 화질을 개선할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.99-108
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• 2004

본 논문에서는 CCD(charge-coupled device) 영상 기반의 자동 표적 탐지 시스템(ATD System : Automatic Target Detection System)에 적합한 빠른 탐색 방법을 제안한다. 무기체계에서의 활용을 위해서는 빠른 연산이 주요한 변수인 만큼 이 논문에서는 적은 계산량으로 다양한 표적을 탐지할 수 있는 능력에 주안점을 두고 있다. 표적 훈련(train)단계에서는 구간별 수직 방향 프로젝션을 이용하여 1D의 템플릿을 구성하고 K-means clustering과 이진 트리 구조(binary tree structure)를 활용하여 실제 시험 단계에서 템플릿 정합하는 횟수를 최소화한다. 또한 Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS)를 이용하여 각각의 템플릿에 적응적인 skip-width를 사용하여 탐색 속도를 높이고 클러터 제거 단계에서는 윤곽선으로부터 추출한 Fourier Descriptor계수를 비교함으로써 초기 탐지에서 타겟으로 오인된 클러터를 모양 정보에 기반해서 제거하는 방법을 사용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.69-74
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• 2006

최근 멀티미디어 내용기반 검색 기술의 발달로 음악 정보 검색 기술 중 하나인 오디오 특징을 이용한 뮤지션 검색에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 이와 관련한 음악 데이타베이스의 인덱싱 기법에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 시계열 패턴 인덱스 화일의 공간 분할 방법을 이용하여 오디오 특징 데이터를 사용한 뮤지션 검색 기법을 제시한다. 뮤지션 탐색을 위하여 오디오의 특징을 사용하며, 유사한 후보 뮤지션의 곡을 탐색하기 위한 인덱싱 기법으로 시계열 패턴 인덱스 화일을 사용한다. 실험 결과, 윤번 공간 분할 방법을 사용한 시계열 패턴 인덱스 화일이 뮤지션 검색에 있어서 효율적임을 보였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.31-34
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• 2018

다중지능은 하워드 가드너가 제시한 개념으로, 지능이 단일한 지적 능력을 나타내는 구조(construct)이라기 보다는 다차원적인 복수의 하위 능력들로 구성된 것이라는 의미를 담고 있다. Gardner는 다중지능의 구성을 음악지능이나 신체운동지능, 논리수학지능, 언어지능, 공간지능, 인간친화지능, 자기성찰지능 그리고 자연친화지능 등과 같은 상호독립적 능력으로 분류하고 있으며, 각 개인은 각 능력 영역에서 다른 발달 수준을 가지고 있다고 본다. 본 연구는 창업자의 다중지능의 영역별 발달 특성이 창업 실행 행동, 창업 분야, 창업 성과 만족도에 영향을 미치는지를 알아보는 것을 통해 예비 창업자들이 본인의 적성과 재능에 적합한 분야에서의 창업 가능성을 탐색하도록 돕는 지도자들에게 시사점을 제공하고, 향후 창업가 육성 프로그램의 구성 개선안을 마련하는 데에 기여하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2018년 중소기업진흥공단 청년창업사관학교에 입교한 만 39세 이하의 청년창업자 200인을 대상으로 다중지능검사와 인구통계학적 특성 및 창업 특성에 대해 묻는 설문조사를 실시한 후, Pearson 상관계수 및 다변량분산분석을 통해 수집된 자료를 분석할 예정이다. 연구목적을 달성하기 위하여 설정한 가설은 다음의 3가지이다. 가설 1. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준과 창업 실행에는 정적인 상관이 있을 것이다. 가설 2. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자가 선택한 창업 분야에 유의한 차이가 있을 것이다. 가설 3. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자의 창업 성과 만족도에 유의미한 차이가 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.1-12
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• 2017

수도권 교통카드는 대중교통인구 이동에 대한 기록을 간직하고 있는 전수화 자료로서 가치가 높다. 교통카드에 기록된 정보는 버스통행의 경우 승객의 이동에 대한 정확한 정보를 담고 있으나, 도시철도는 역사의 진출입 단말기 정보만 기록되어 환승을 포함한 경로정보를 파악하기 어렵다. 수도권 도시철도망에서 나타나는 승객의 경로선정 특성을 파악하여 이동 경로추정을 위한 방안으로 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 수도권 도시철도의 승객이동 경로가 갖는 특징으로 M-유사경로와 환승회수의 증가를 추가적인 비용으로 고려한다고 검토하였다. 경로탐색조건을 구축하기 위해 계단형 환승계수가 도입된 비가산성 통행비용에 대하여 M-경로탐색기법을 제안하였다. 교통카드기록을 대상으로 수도권 도시철도 역간 경로의 민감도를 거시적으로 검토하였으며, M-경로탐색기법을 확률적 통행배정모형으로 구축하여 수도권 도시철도의 링크통행량, 노선간 환승통행량의 결과를 도출하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.114-125
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• 2002

본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.