축산농가의 경제성과 직결되는 암소 발정기의 조기 탐지는 IT 농 축산 학계에서도 매우 중요한 문제 중 하나이며 반듯이 해결해야만 하는 문제로 알려져 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 연구 방법들 중, 본 논문에서는 소리 센서 환경에서의 암소의 발정기 탐지 시스템에 관한 연구를 대상으로 한다. 특히, 발정기 발성음의 특징 벡터 생성에 초점을 맞춘다. 특징은 크게 분별력과 차원이라는 두 가지 기준에 대해 우수해야 한다. 즉, 좋은 특징이란 서로 다른 부류를 잘 분별해 주어야 할 뿐만 아니라, 특징 벡터의 차원이 낮을수록 계산 효율이 좋고 차원의 저주에서 멀어 진다. 본 논문에서는 통계학에 기초한 체계적인 특징 벡터 생성에 관한 알고리즘을 제안하고, 실제 축사에서 녹취한 한우 발정기 발성음을 대상으로 낮은 차원의 특징 벡터 생성 과정을 보인다. 또한 이상상황 탐지기로 잘 알려진 단일 클래스 SVM의 대표 모델인 SVDD를 탐지기로 설정하여 생성된 특징 벡터의 분별력을 실험적으로 검증한다.
이 연구의 목적은 과학적 예상 과정에서 초등학생의 안구운동을 분석하여 과학적 예상의 인지전략을 발견하는 것이다. 예상은 관찰, 측정, 추론과 같은 기초 탐구 과정들을 통해 문제를 해결하는 중요한 탐구 능력이다. 6학년 초등학생 40명이 자발적으로 이 연구에 참여했으며, 과학적 예상 두 과제를 해결하였다. 예상 과제는 점진적으로 변화하는 모형의 다음 모양을 예상하는 것과 14일 간의 기온 그래프를 보고 다음 5일간의 기온을 예상하는 과제였다. 과학적 예상 과정에서 참가자들의 안구 운동을 기록하기 위해 SMI사의 안구운동 추적기를 사용하였다. 40명의 참가자들 중 15명(그룹 A)은 두 과제를 모두 해결하였으며, 17명(그룹 B)은 하나의 과제만 해결하였고, 8명(그룹 C)은 두 과제 모두 해결하지 못했다. 예상 능력이 높은 학생과 낮은 학생의 인지 전략의 차이를 규명하기 위해 그룹 A와 그룹 C의 안구운동을 비교 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 그룹 A는 짧은 시간 동안 문제를 읽고 문제의 주요어에 집중했으며, 단서들을 비교하고 경향성을 찾고 답을 재확인하는 활발한 움직임을 보였다. 그룹 C는 문제 자체를 이해하는데 긴 시간이 걸렸으며, 주요어와 단서를 찾지 못하고, 무의미한 짧고 빠른 도약 안구 운동을 보였다. 둘째, 그룹 A와 C의 안구 운동의 고정, 도약, 시선 경로를 분석한 결과, 6가지의 안구 운동 패턴이 나타났다. 셋째, 안구운동 분석결과를 토대로 참가자들의 인지 전략을 유동전략과 고착전략의 두 가지로 구분하였다. 본 연구에서 규명한 과학적 예상의 인지전략은 교사들이 과학적 예상의 문제 해결 단계에서 학생들이 겪는 어려움을 이해하고, 예상 능력을 향상시키는 프로그램을 개발하는 것에 도움이 될 것이다.
10여년전 IMF 이후 성장이 정체된 복사기의 국내시장은 그 동안 디지털화를 기점으로 하여 컬러화, 서비스 비즈니스 솔루션의 개발, 디지털인쇄시장 진입 등 새로운 시장을 개척하며 사업의 다각화를 꾸준하게 노력하고 있으나, 결국 한정된 국내시장에서 업체 상호간에 생존을 위한 치열한 경쟁을 할 수밖에 없는 상황이다. 이러한 여건 속에서 복사기업계에서 안고 있는 고질적인 문제가 전혀 해결되지 않고 있어 이중삼중의 고통을 겪고 있다.
우리나라의 초등 수학 교육에서 계산기의 활용을 공식적으로 언급한 것은 제 6차 교육과정이 처음이다. 그 이후 교육과정에서는 초기보다 활용 범위가 확대되었으나 실제 교과서에서 활용 상황을 보면 아직은 미흡하고 활용에 대한 안내는 매우 부족한 편이다. 특히 교육과정의 성취기준에 따른 관련 연구는 찾지 못 하였다. 이에 본 연구에서는 6차 교육과정 이후의 교육과정 변화 속에서 발표된 계산기 활용에 대한 연구들의 내용을 조사하여 분석하고, 이를 바탕으로 2015 개정 초등 수학과 교육과정에서 계산기 활용방안으로 제시한 복잡한 계산, 수학적 개념, 수학적 원리 법칙, 문제해결 지도의 4가지에 대하여 적합한 성취기준을 찾아서, 그 성취기준에 알맞은 교과서의 단원과 차시별 학습내용에서 활용 과정을 제시하여 사용에 도움이 되도록 하였다.
Back-to Back HVDC 방식을 사용한 비동기 계통연계 기술은 고조파 발생, 높은 비용 및 낮은 확장성의 문제를 가지고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 회전형 변압기를 이용한 비동기 계통 연계 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 회전형 변압기의 인덕턴스 성분으로 인한 무효전력이 발생되고 별도의 무효전력 보상설비의 추가 설치에 대한 문제가 필연적으로 발생된다. 따라서 본 논문에서는 회전형 변압기를 사용한 비동기 계통 연계 시스템의 필수요소인 정류용 AC-DC 컨버터를 유효전력 공급뿐만 아니라 무효전력을 보상할 수 있도록 설계함으로서 기존의 회전형 변압기의 무효전력 보상 문제를 해결하고자 하며, 제안된 방식은 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.
신제품의 개발 및 제품실현화 과정은 창의적 문제해결과정을 통한 아이디어를 창출하고 피드백과 순환적인 과정을 통해서 이를 발전시키고 보완해 나가는 과정이다. 이러한 제품실현화 과정의 초기 단계인 개념설계와 제품개발의 단계가 절약가능한 비용요소의 대부분을 차지하며 이 단계의 최적 설계를 위한 방안으로 다구치가 제안한 강건설계 방법이 효과적이다. 품질은 검사를 통해서가 아니고 공학적 접근을 통해 향상될 수 있다. 강건설계는 제품의 연구개발 단계에 있어서 행해지는 공학적 방법론으로서 제품의 품질에 영향을 미치는 변화자체를 제거하지는 않고 변화에 의한 효과를 최소화함으로써 품질을 향상시키고 최적 디자인 파라미터를 얻고자 하는 것이다. 본 연구의 목적은 강건설계 방법을 이용하여 제품개발단계에서 효과적인 설계 파라미터를 탐색하는 방법을 소개하고, 이를 공학교육의 창의성 개발과 관련하여 적용해 보는 사례를 소개하고자 하는 것이다. 주된 연구내용은 창의적 문제해결과정과 강건설계의 파라미터 선정 과정을 제시하고, 강건설계 방법을 창의성 교육에 활용하는 과정 및 이에 따른 실습내용이다. 강건설계의 실습을 위해서 투석기를 이용하였고, 실험한 투석기와 유사한 기능을 수행 할 수 있는 장비를 창의적 접근방법으로 디자인 하도록 하였다. 또한 레퍼런스 모델을 제시하여 아이디어를 비교평가 하게 함으로써 창의적 문제해결의 반복 순환적 과정을 체험하게 하였다.
고안전성이 요구되는 내장형 소프트웨어의 경우 극히 낮은 확률로 발생하는 오류로 인하여 전체시스템의 안전에 치명적인 상황을 야기할 수 있으므로, 철저한 안전성 검증이 요구된다. 모든 가능한 실행경로를 고려해야 하는 안전성 검증의 고비용 문제를 해결하기 위하여, 기존연구에서는 안전성 특질기반 테스트 대상함수를 추출하여 테스트 시나리오 생성하는 생성기를 개발하여 검증 효율을 높이는데 기여하였다. 그러나 기존의 도구는 함수포인터를 탐색 하지 못한 문제와, 변수에 대한 규칙 부족문제 그리고 모듈화 되지 않아 유지 및 보수가 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존도구의 문제점들을 개선하여 정확도를 높인 새로운 함수탐색기를 소개한다. 개발된 함수탐색기는 모듈화 되어 차후에 수정 및 보완 문제에 대하여 유연하게 대처할 수 있게 하였다. 개선된 함수탐색기를 OSEK/VDX[1] 기반의 개방형 차량전장용 운영체제인 Trampoline을 대상으로 테스트 해 본 결과 기존 도구보다 약 68%의 높은 정확도를 보였다.
수학 영재교육에서 여러 학문영역의 지식을 종합하며, 이를 바탕으로 창의적으로 문제를 해결하는 능력과 경험을 가지는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 물리학의 역학분야에서 연구되는 관성능률 개념을 수학적 문제해결의 도구로 활용하여 몇몇 등식들, 부등식들에 대한 새로운 증명방법을 제시하며, 관성능률을 이용한 문제해결 방법의 특징들을 고찰하였다.
네트워크 제품을 개발 하거나 제품의 성능을 시험할 경우 다양한 패킷 생성기나 장비를 이용하여 패킷을 생성한다. 그러나 이러한 패킷 생성기들은 TCP 세션연결 없이 패킷을 생성 전송하여 수신측에서 잘못된 패킷으로 인식하는 문제나 TCP 덤프 데이터를 구하기 힘든 문제, 그리고 하드웨어 장비의 경우 가격이 상당히 고가인 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 Ip Spoofing기술과 Sniffing기술을 이용하여 TCP와 UDP 프로토콜 패킷을 생성할 수 있는 패킷 생성기를 제안한다.
기계학습에서 분류는 훈련 예제들로 학습하여 생성한 분류기를 활용하여 새로운 예제에 어느 한 범주를 부여하는 것을 말한다. 일반적으로 분류의 성능 즉 정확도의 향상은 학습 알고리즘을 개선하거나 훈련예제 집합을 변형시킴으로써 가능하다. 본 논문에서 소개하는 가상예제를 이용한 분류기 성능 향상 방안은 후자에 속한다. 실세계 분류문제에서 많은 수의 훈련예제들을 수집하는 일은 대상문제에 따라 비용이 많이 드는 경우가 있다. 또한 적은 수의 훈련예제를 학습해 생성한 분류기는 분류성능이 좋지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 가상예제를 생성해 훈련예제 집합에 추가하는 방안을 제안하고자 한다. 가상예제를 이용한 분류성능 향상방안이 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 학습 알고리즘 성능 개선에 효과가 있음을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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