본 연구는 30명의 고등학교 2학년 학생들을 통해서 수학적 시각화의 구성 요소를 알아보고, 시각화 구성 요소들이 수학 문제 해결 과정에서 어떻게 활용되는지를 알아보는 것이다. 특히, 30명의 학생들 중 시각성 평가가 높은 5명의 학생들에 대해서 질적 사례 연구를 실시하였다. 분석 결과를 보면, 시각화의 구성 요소는 크게 정신적 이미지, 외적 표상, 이미지의 변형 및 조작, 공간 시각화 능력으로 범주화 (Guti$\acute{e}$rrez, 1996) 되었고, 각 요소마다 더 세분화되어져 나타났다. 또한, 수학 문제 해결 과정에서 시각화 요소들은 외적 표상을 생성하기 전에 기본적으로 정신적 이미지를 생성하고 있었고, 정형화된 정신적 이미지의 경우 문제 해결에 대한 학생들의 풍부한 사고를 억제하고 문제에 대한 부적절한 풀이 결과를 이끌어낼 수 있는 부정적인 영향을 주었다. 차원 변화에 의해서 이루어지는 이미지 변형 및 조작을 어려워하는 학생들이 있었으나, 문제 해결 과정에서 답을 추론하기 위한 이미지 탐색 활동과 도출된 답의 정당화를 위해서 이미지 조작 활동을 활용하고 있었다.
축약 분산 기억 장치는 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 주목받고 있다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴론이 선형의 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합하므로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴론은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로 해 공간이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고 해결 방안으로써 개선된 축약 분산 기억 장치를 제안한다. 아울러 새로운 모델의 적용 예를 ATM 호 수락 제어 과정을 통해 보인다.
서로 다른 GIS 서버의 공간 데이터를 동일한 방법으로 접근하기 위한 개방형 GIS 에 관심이 커지고 있다. 서로 다른 서버간의 상호 운용성을 효과적으로 지원하기 위해서는 데이터제공자를 통한 공간 데이터 모델의 변환이 필수적이므로, 방대한 공간 데이터의 변환과 전송으로 인한 사용자 응답 시간의 지연 문제가 우선 해결되어야 한다. 이 논문에서는 OGIS 데이터소비자에서 효과적인 버퍼 관리를 통해 사용자 응답 시간의 지연 문제를 해결한다. 이 논문에서 제시하는 버퍼 관리 전략은 전체 레이어에 대해서 통합적으로 메모리를 관리하고 각 레이어별로 공간 인덱스를 생성 관리함으로써 데이터 접근 속도를 개선하였다. 제안한 버퍼 관리 전략은 OGIS 데이터소비자인 Mapbase 컴포넌트를 통해 구현함으로써, 데이터 접근 속도의 개선을 입증하였다.
인구의 도시집중화에 따른 교통문제와 생활공간의 확보문제가 서울시가 가지고 있는 여러 가지 문제들 중의 하나이다. 이중 교통문제의 해결을 위해 서울시가 추진하고 있는 정책중 지하철 건설은 밀집화된 시의 공간활용 측면에 있어서 필연적이라고 할 수 있다. 서울시 지하철은 1974년 제 1호선 개통이래 1999년 7월에 제 8호선이 완전 개통됨으로서 40% 이상의 높은 수송 분담율을 기록하고 있다. 그러나 이러한 양적인 증가에 반해 공간적인 밀폐성으로 인한 대기, 소음, 진동 등의 환경 위해성이 논란의 대상이 되고 있다. (중략)
도시공간 활용의 효율화를 통한 도시문제의 해결과 지상개발 억제를 통한 도시경관 및 환경보존의 측면에서 새롭게 부각되고 있는 지하공간은 수요증가가 예상되는 지상 부 도시기능을 지하에 배치함으로써 도시의 서비스, 어메니티, 안정성 등을 증진시킬 수 있으며, 효율적인 도시공간 구조의 구축을 통하여 교통, 도심 복잡화, 토지부족 등의 문제를 해결하는데 효과적인 대응방안이 될 수 있다. 그러나 소극적이고 단편적인 개발에 국한되어 있는 현시점에서는 극히 부정적인 공간으로 인식되고 있으며, 이를 극복하여 쾌적한 환경을 조성해야 하는 필요성에 당면하게 되었다. 이에 지상공간의 공급한계와 이에 따른 지가상승의 문제와 함께 지상환경의 보존이라는 측면에서 지하공간의 개발은 도시변화의 예측을 수반하여 입체적 구성을 위한 장기적인 계힉을 수반하여 입체적 구성을 위한 장기적인 계획이 되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 지하공간의 환경디자인 가치를 지하공간에 대한 총체적인 접근을 통해 검증하고, 환경설계 평가에서 다루어지는 기능적 인자, 기술적 인자, 행태 적 인자를 통해 평가모델을 설정함으로써 지하공간 개발 시 고려되어야 할 디자인요소를 추출하고자 한다.
3D 가상판정에서의 네비게이션 기법은 공간에 대한 참여자의 몰입감과 사실감에 결정적인 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 네비게이션 분야에 대한 기존의 연구는 주로 강력한 하드웨어를 기반으로 하는 몰입형 가상현실 분야 위주로 진행되어 왔다. 최근에는 인터넷을 기반으로 하는 비 몰입형 가상환경 분야에 대한 관심이 고조되고 있으나 참여자가 인지하는 3D-2D간의 공간적 불일치 문제를 해결해야 하는 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 비 몰입형 가상환경에서 참여자의 3D 공간에 대한 인지적인 문제를 해결해 굴 수 있는 네비게이션 기법으로서, 포인팅에 기반 한 3D-2D간의 매핑, 이동 방향이나 목표지점을 제시하는 시각 피드백, 이동 중 참여자 시점 동시변경 기능들을 제안한다 제안된 기법은 3D 가상환경에서 일반 참여자의 네비게이션을 매우 효과적으로 지원할 수 있음을 확인하였다.
iATA(Internet Advanced Technology Attachment)는 TCP/IP 네트워크를 통해 원격의 대용량의 가상 저장 공간을 자신의 로컬 디스크 처럼 활용이 가능하게 하는 기술로 이는 모바일 기기(PDA, 휴대폰 등)와 같은 저장 공간의 부족문제를 가지고 있는 장치에 적용하여 저장 공간의 부족 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 솔루션이라 할 수 있다. iATA는 SCSI 하드디스크가 장착된 시스템에서만 서버를 구축해야만 하는 iSCSI와는 달리 일반 가정이나 사무실에서 주로 사용하는 ATA 하드 디스크에도 서버 구축이 가능한 확장성을 가지고 있으며 이는 iATA의 최대 장점 중 하나라 할 수 있다. 또한, Web 사이트를 통해 많은 사람들이 iATA 서비스를 이용하여 자신의 모바일 기기에서의 저장공간 문제를 극복할 수 있으며, 최근 사회 문제로 크게 대두되고 있는 개인 정보 유출의 폐해를 막기 위해 개인 인증시 OpenSSL과 MD5를 이용한 보안/암호화 기법을 사용하여 개인 정보 유출에 의한 불이익 및 개인 정보 악용으로 인한 범죄를 막을 수 있다. 하지만, 기존의 iATA상에서는 디스크 관리가 서버에서만 가능하다는 문제점이 있다. 즉, 사용자만의 개인공간을 가질 수가 없다. 이처럼 개인 사진이나, 다이어리같은 정보들을 관리 할 수 없는 문제점을 해결하기 위해 클라이언트에서 자신만의 디스크 공간을 가질 수 있게 파티션을 할당해주고, 그 공간을 클라이언트만의 공간으로 만들어 주는 기술을 개발하는데 그 목적이 있다.
본 연구에서는 근골격계로 구성된 신체 역학계와 신경 진동자로 구성된 신경계의 상호작용에 의해서 자율적인 2족 보행운동 생성하려고 하고 있다. 이를 위해서는 역학계와 신경계의 않은 파라메트(Parameter)의 조절이 필요하다 본 연구에서는 유전적 프로그래밍(GP)을 이용하여 파라메트의 자동조절 수법을 제안하였다. GP는 문제를 해결하기 위한 계산 프로그래밍을 탐색하는 진화형 탐색 알고리즘으로, GP를 이용해서 문제해결을 행하기 위해서는 노드의 선택이 매우 중요하다. 그러나 대상문제에 대한 충분한 정보가 없는 경우에는 노드를 용장성 있게 설계하게 되어, 이로 인한 탐색공간의 확장으로 GP에 대한 탐색성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 용장성 노드 집합으로부터 유용한 노드를 획득하기 위해 제안한 수법을 2족 보행운동 생성 시스템에 적용하기 전에 사전 평가로서 기호회귀(Symbolic Regression)문제에 적용하여 실험을 통해 제안 수법의 타당성과 탐색성능 향상의 효과에 관해서 논하고자 한다.
최근 무선/이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 휴대폰을 소지하고 이동하는 사람이나 GPS 수신기를 탑재한 차량과 같은 이동객체의 위치 정보와 관련된 서비스의 제공을 가능하게 하였다. 이러한 환경에서 연속적으로 변경되는 이동객체의 위치 정보는 데이터베이스에 빈번한 갱신 연산을 요구하게 되고, 이는 전체 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 R-Tree와 같은 공간색인 구조를 확장하여 갱신 효율을 높이기 위한 연구가 진행되어 왔지만, 시스템의 전체 성능은 오히려 저하되는 문제를 가져왔다. 이 논문에서는 이동객체의 질의 처리 성능뿐만 아니라 객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리할 수 있는 방법으로 고정 그리드와 R-Tree를 혼합한 형태의 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인 기법은 R-Tree에서 색인의 재조직화로 인해 갱신 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 셀 기반 색인 기법인 고정 그리드를 이용하여 이동객체의 위치 정보를 저장하고, 고정 그리드에서 객체의 편중 분포로 인한 오버플로 문제를 처리하기 위하여 오버플로가 발생한 각각의 셀들을 R-Tree로 관리한다. 또한, 객체의 밀도가 낮은 셀들을 하나의 버켓으로 공유하여 관리함으로써 저장 공간을 효율적으로 활용한다. 제안된 방법을 다양한 평가 요소를 통해 실험한 결과, 기존의 R-Tree보다 뛰어난 갱신 성능을 보였으며, 질의 처리에 대해서도 성능이 향상되었음을 보였다.
GIS는 공간과 관련된 문제를 해결하는데 있어 좋은 도구가 되며 도시성장 예측과 같은 문제에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 수도권 내에 위치한 수원지역을 대상으로 1960년대부터 1990년대까지의 도시성장에 관한 데이터베이스를 구축하고 도시의 물리적인 확산에 초점을 맞추어 모형의 핵심이 되는 공간 연관규칙을 추출하였다. 공간 연관규칙의 추출을 위해 GIS 공간 분석 기능과 데이터마이닝 기법을 이용하였으며, 규칙을 기반으로 모형을 작성하여 도시성장을 분석 및 예측하고 UGM(Urban Growth Model)과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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