근래에 초등학교에서 맞춤형 지능 정보 시스템 서비스를 학생들에게 제공하기 위하여 인공지능 기술을 활용하는 사례가 늘고 있다. 그러나 인공지능의 원리를 학습하는 것도 활용만큼 중요하다고 볼 수 있는데, 그 이유는 인공지능의 원리를 터득함으로써 고도 기술사회의 변화에 대한 적응력을 길러 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 초등학생들에게 적합한 실세계의 문제를 인공지능 기반의 예측 시스템으로 해결하는 경험을 통하여 선형회귀 알고리즘의 작동원리를 이해하도록 하였다. 이를 위하여 스크래치로 만든 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 학생들이 선형 회귀 모델을 찾도록 하였다. 이 과정을 통하여 학생들은 데이터를 분석하고, 예측 모델의 정확도를 비교하였고, 적합한 예측 모델을 발견함으로써 생활주변의 문제를 해결하는 능력을 보여주었다.
이 연구의 목적은 공과대학생의 설계 문제에 대한 문제해결 특성을 확인하는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위하여 공과대학생을 대상으로 설계 문제 해결 과정을 심층적으로 분석하고 문제해결 결과에 따라 구분된 효율적인 문제해결자와 비효율적인 문제해결자 간의 문제해결 과정을 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, 설계 문제의 해결 과정은 비선형적 형태로 수행되며 개인에 따라 다양한 형태를 보인다. 둘째, 각 단계별 소비 시간의 차이보다 각 단계 수행의 질적 수준에 따라 문제해결 결과에 차이가 발생한다. 셋째, 설계 문제의 해결 과정에서 설계 개요 확인하기 활동과 요구사항 확인하기 활동, 해결 방안 모색하기 활동과 아이디어 모델링하기 활동이 주된 활동이다. 넷째, 설계 문제의 전체 해결 과정에서 만들기 활동이 가장 빈번히 발생하며 가장 많은 시간을 소비하며, 해결 방안 모색하기 활동은 문제해결 결과와 관련성이 있다.
서포트 벡터 머신은 얼굴인식이나 문자인식과 같은 다양한 패턴인식 문제에서 좋은 성능을 보여준다. 그러나 이러한 문제는 Quadratic Programming(QP) 문제에 관하여 몇 가지 단점을 가지고 있다. 일반적으로 대용량의 QP 문제를 해결하기 위해 많은 계산비용이 요구되며, QP 기반 시스템을 효과적으로 구현하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 대규모 데이터의 처리 시에는 입출력을 맞추기 또한 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 위의 단점을 극복하기 위하여 단일부류 문제를 최소제곱 서포트 벡터 머신을 기반으로 하여 해결하였다. 제안한 방법은 QP 문제를 해결하는 과정이 없이 단일부류 문제를 표현하여 최소제곱 방법을 이용하는 알고리즘이다. 제안된 방법으로 쉽고, 계산 비용을 줄이는 결과를 얻었다. 또한 서포트 벡터 영역 표식자에 확장 적용하여 선형방정식으로 구현하여, 문제를 해결하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 패턴인식 분야 중에 얼굴 인증 방법과 바이오인포매틱스 분야 중에 전립선 암 분류 문제에 적용하였다. 우리의 실험결과는 적합한 성능과 좋은 Equal Error Rate(EER)를 보여준다. 제안된 방법은 알 수 없는 물체의 분류 방법의 효율성을 증대시켰고, 실시간 응용분야에 직접적으로 적용될 수 있을 것으로 기대 된다.
케이블 구조물은 응력-변형도관계에서 비선형성이 강하고 대변위에 의해 기하학적 비선형이 도입되므로 해석이 복잡하다. 그러므로 케이블 구조물의 평형형태 탐색과 해석에 앞서 기하학적 비선형을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 케이블, 네트, 전선, 현수케이블 지붕등에 적용될 수 있는 수치해석과정이 소개된다. 이 과정은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 하나는 유연성반복과정에의해 등분포하중을 받는 케이블 구조물의 응력과 평형형태를 구하는 것이고, 다른 한 부분은 비선형 유한요소법에 의해 절점외력을 받는 평형형태를 해석하는 것이다.
수송문제는 산업공학 및 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, 이를 고정비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)라 한다. 고정비용을 고려한 비선형 수송문제는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 수송비용과 고정비용이 최소가 되도록 수송량을 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이 비선형 수송문제에 가장 많이 쓰이는 메타 휴리스틱 방법들 중 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나는 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가 인데, 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 유전자 표현법들을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교를 한다.
집적영상에서 깊이역전 문제를 해결하기 위해 기본영상 재배열이 제안되었지만 시점영상이 연속적으로 재생되지 못하는 불연속성 문제를 포함하고 있다. 본 논문에서는 불연속성 요인을 분석하였다. 수렴광축으로 기본영상을 획득하고, 재배열한 후 실상 및 허상모드를 동시에 재생하는 불연속성 개선 방법을 제안하고, 평행광축을 이용하여 획득하고 실상모드로 재생하는 일반적인 방법과 비교하여 유효성을 정량적으로 검증하였다.
본 논문에서는 adaptive lasso 방법을 이용하여 단위근의 존재 여부를 판단하는 방법에 대해 연구하였다. 최근 원 시계열에 상수항과 선형 추세가 포함된 ADF-회귀모형식을 adaptive lasso로 추정하여 단위근을 식별하는 방법이 제안되었으나, 미지의 선형 추세가 존재할 때 검정력이 떨어지는 것으로 나타났다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ADF-회귀모형식을 적합시킬 때 원 시계열 대신 선형 추세가 제거된 시계열을 사용하는 수정안을 제안하였다. 그리고 수정안에서는 일차적으로 선형 추세를 제거한 후 모형식을 적합시키기 때문에 ADF-회귀모형식 중 상수항과 선형 추세를 모두 포함하지 않는 모형식을 사용하였다. 기존의 방법보다 수정안을 사용할 때 단위근의 존재를 판단하는 검정력이 향상되는지 모의실험을 통해 검토하였으며, ADF 검정과 DF-GLS 검정과의 비교 실험도 진행하였다. 모의실험 결과 adaptive lasso를 이용하여 단위근의 존재를 판단할 때 원 시계열보다 추세가 제거된 시계열을 사용하는 경우가 높은 정확도를 가지며, 자료의 개수가 충분히 많을 때 단위근을 잘 판단함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 부하외란이 존재하는 경우에 T-S 퍼지모델을 이용한 비선형 외란 관측기를 제안함으로써 IPMSM(Interior Permanent Magnet Motor)의 제어성능 향상을 도모하였다. T-S퍼지모델은 국부선형모델들의 퍼지결합으로 비선형계통을 T-S퍼지모델을 구한 다음, 각 국부선형모델의 역함수에 대한 T-S퍼지모델을 구함으로써 비선형 역함수를 구하는 방법을 제안하였다. 역함수를 이용한 외란관측기의 구성은 선형계통에서와는 달리 비선형 계통에서는 용이하지 않으나 T-S퍼지 모델을 사용함으로써 이 문제를 해결한 것이다. 제안된 비선형 외란관측기는 T-S퍼지제어기의 대표 격인 PDC 제어기와 함께 사용되었고 시뮬레이션을 통해서 그 유용성을 입증하였다.
그로벌최적화문제(Global optimization problem)의 부류인 다목적선형계획법 ( MOLP ) (Multiple objective linear programming)에서 결정된 유효해집합(a set of efficient solutions)위에서 선형함수 최적화문제 ( Ρ )는 해집합이 볼록집합이 아니므로(nonconvex set) 일반적인 선형계획법을 활용하기가 어렵다. 현재까지 ( Ρ )의 최적화를 위해서 유효해집합의 모든 꼭지점(extreme point)를 찾거나 일련의 선형계획문제들을 최적화하여 최적해를 찾는 접근방법들이 있다. 이러한 방법들에는 ( MOLP )의 해집합의 차원(dimension)이 커짐에 따라 문제해결이 실제적으로 가능하지 않는 경우가 많다. 본 연구는 주어진 선형함수와 다목적선형함수들간 관계를 고찰하여 선형목적함수를 구성하고 그 목적함수를 이용하여 주어진 문제 (Ρ) 의 최적해를 찾는 선형계획적 접근방법을 제안한다.
오늘날 선형대수학은 이론의 기초적 성격과 응용의 풍부성으로 인해 대학수학에 있어서 필수적인 분야로서 자리하고 있다. 하지만 선형대수학의 기계적인 계산위주나 딱딱한 형식적 개념위주의 학습으로 인해 학생들은 종종 큰 벽에 부딪치게 되고 심한 경우에는 수학자체에 흥미를 잃기도 한다. 따라서 선형대수학을 성공적으로 가르치는 것은 매우 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서는 학생의 입장에서 선형대수학에 기원적 개념의 도입을 제안한다 기원적 개념이란 역사적 순서나 이론적 체계에 있어서 실제 출발점이 되면서 선형대수학의 중요한 개념들을 이끌어낼 수 있는 씨앗역할을 하는 개념을 의미한다. 여기서는 선형대수학의 두 가지 기원적 개념을 제시한다. 하나는 평면과 공간의 기하학이며, 다른 하나는 1차(선형대수)방정식이다. 전자가 기원적 개념이 되는 것은 [2]에 의거하며 여기서는 1차 방정식이 또 다른 기원적 개념임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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