• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.311-314
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• 2013

방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.829-834
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• 2008

증강 현실(Augmented reality)은 실세계와 가상현실을 연결한다. AR 시스템의 가장 근본적인 목적은 보조 기구를 통하여 실세계에 3D 가상물이 동시에 존재하도록 하여 사용자의 두 세계 사이의 인지력을 개선시키는데 있다. AR 툴킷은 AR 어플리케이션 개발에 널리 이용되고 있다. 그러나 아직 많은 해결해야 할 문제들과 제약 조건들이 있다. 이 논문에서는 AR 툴킷을 이용하여 시스템을 개발할 때 생기는 몇 가지 문제에 대하여 전반적으로 검토 하고자 한다. 그리고 이러한 문제들과 관련된 3D 가상물과 소리를 가지고 있는 AR 트래픽 북이라는 실제 증강 텍스트 북을 소개한다. 이 논문에서는, 우선 가상물체, 렌더링, 카메라 교정, 추적 같은 가장 일반적인 문제들에 접근한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제14권3호
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• pp.267-281
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• 2004

방정식의 활용 문제로 다루어지는 문장제는 학생들의 흥미를 유도하고 수학의 유용성을 보여줄 수 있는 것이지만, 학생들이 해결하기에는 여러 어려움이 있다. 본 연구는 학생들이 수학 문장제를 해결하는데 영향을 줄 수 있는 요인들을 언어적 측면과 인지적 측면에서 조사하였다. 언어적 요인에는 텍스트 기반, 실세계, 상황 모델이 있었는데, 학생들은 문장의 텍스트 기반에서 방정식의 상황 모델로 해석하는 것을 어렵게 생각하고 있었으며, 상황 모델에서 학생들은 많은 오류를 보였다. 인지적 측면에서는 방정식을 세우는 스키마와 해결 전략, 식의 복잡성 수준을 조사하였는데, 방정식을 세울 때 학생들은 복잡성 수준을 고려하기보다는 교사의 지도 내용에 따라 전략을 선택하는 경향이 있었다. 그리고 설탕의 양이나 농도, 설탕물의 양을 혼동하는 경향이 강했다. 본 연구의 결과를 통해 문장제에서 학생들에게 제시되는 문제가 해결하기에 얼마나 복잡한지, 학생들이 주로 어떤 전략을 선택하는지, 방정식의 문제 유형별로 발생하는 오류에 대해 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권9호
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• pp.1095-1104
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• 1999

객체지향 시스템의 개발은 클래스를 통해서 이루어진다. 즉, 문제 영역에 존재하는 중요한 대상 또는 개념을 클래스로 모델링하고, 이로부터 생성된 객체들 사이의 메시지 교환을 통해서 시스템은 구축된다. 또한, 클래스는 정보 은닉을 제공함으로써, 객체지향 시스템의 재사용성과 유지보수성에 상당한 기여를 한다. 그러나, 설계 단계에서 실세계의 대상을 부적절하게 모델링하거나, 또는 유지보수 단계에서 클래스에 무분별한 변경을 가하는 경우 클래스의 품질은 악화될 수 있고, 이는 결국 시스템을 유지보수 하거나 확장하는데 상당한 장애를 초래한다.응집도는 모듈의 구성 요소들 사이의 연관성 정도를 나타내는 척도로서 전통적으로 모듈의 품질을 평가하기 위한 기준으로 사용되어 왔다. 이 논문에서는 클래스의 품질을 평가하는 방법으로서의 클래스 응집도를 제안한다. 즉, 클래스가 실세계의 대상을 적절하게 모델링한다면, 그 구성요소들 사이에 밀접한 관련이 있고 결국 높은 응집도를 가지게 될 것이다. 반대로 실세계의 대상에 대한 적절한 모델이 아니라면, 그 클래스의 구성 요소들 사이에는 밀접한 관련성이 없을 것이고 따라서 낮은 응집도를 보일 것이다.Abstract Object-oriented systems are developed by means of classes; that is, classes captures the essential entities or concepts in the problem domain, and the system is embodied by the interactions of objects instantiated from the classes. In addition to the basic units of object-oriented systems, classes serves as the units of encapsulation, which considerably promote the modifiability and the extensibility of them. However, improper modeling in the design phase or uncontrolled changes during the maintenance phase can degrade the quality of classes, which leads to systems cumbersome to maintain and extend.Cohesion refers to the degree of connectivity among the elements of a single module, and is being used as a factor which characterizes the quality of a module. In this paper, we propose a new cohesion metric for assessing the quality of classes. If a class captures properly the essential features of objects, the members of the class surely have strong relationship among them. On the contrary, the poor relationship among class members can indicate that the class is not a proper model of objects.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.304-306
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• 2001

많은 실세계의 문제에서 일반적인 패턴 분류 알고리즘들은 데이터의 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 각각의 학습 예제에 균등한 중요도를 부여하는 기존의 기법들은 문제의 특징을 제대로 파악하지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 퍼셉트론에 기반한 부스팅 기법을 제안한다. 부스팅 기법은 학습을 어렵게 하는 데이터에 집중하여 앙상블 머신을 구축하는 기법이다. 부스팅 기법에서는 약학습기를 필요로 하는데 기존 퍼셉트론의 경우 문제에 따라 약학습기(weak learner)의 조건을 만족시키지 못하는 경우가 있을 수 있다. 이에 커널을 도입한 커널 퍼셉트론을 사용하여 학습기의 표현 능력을 높였다. Reuters-21578 문서 집합을 대상으로 한 문서 여과 문제에서 부스팅 기법은 다층신경망이나 나이브 베이스 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 인공 데이터 실험을 통하여 부스팅의 샘플링 경향을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.47-49
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• 2023

사회적으로 복잡한 문제들이 시공간 형태로 문제 표현이 가능하고 이를 활용하여 문제를 해결하기 위한 연구들이 진행 중이다. 특히, 시뮬레이션 이론 중 하나인 BM-DEVS는 시공간 논리를 적용하여 실세계에서 일어나는 문제들을 시공간 규칙으로써 표현하였고 이를 모델에 적용하여 시스템에서 행위를 모니터링한다. 하지만 BM-DEVS에서는 시스템 차원에서 정의된 시공간 규칙들을 평가하기 위하여 Büchi 오토마타로의 변환과 오토마타를 모델들에 반영할 수 있어야 한다. 이를 위하여 시스템을 구축하는 모델러가 직접 규칙을 오토마타로 변환하는 작업을 해야하며 이에 대한 오토마타를 모델에 적용하기까지는 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링의 단순화를 위하여 시공간 규칙을 모델들에 자동적으로 적용하는 방법에 대하여 소개한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.541-546
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• 2006

데이터 마이닝은 방대한 양의 데이터를 다루는 응용영역에서 학습과 함께 연구되어 실세계의 문제를 해결할 수 있는 구체적인 방법을 제시해 주고 있다. 데이터 마이닝을 위한 보편적인 방법으로 사용되어 온 클러스터 분석 방법은 데이터의 양이 많아질수록, 실세계에서 직접 얻은 데이터일수록 경계가 불분명하고 처리과정에서 많은 오차가 발생하게 되어 직접 적용하고자할 때 고려해야할 점이 많다. 이를 위하여 퍼지 개념이 도입된 퍼지 클러스터링 방법론은 클러스터 타당성문제와 함께 널리 연구되어왔다. 본 논문에서는 클러스터링의 결과가 만들어 내는 오류 값을 최소화하는 방향으로 학습하는 비교사 학습신경망에 의하여 클러스터링이 이루어지고 이를 퍼지 성능 측정자에 의하여 평가하면서 최적의 클러스터 수를 찾아가는 적응형 데이터 마이닝 모델을 제안하고자 한다 또한 뉴스그룹의 텍스트 데이터를 처리하여 문서분류에 활용할 수 있음을 보임으로 제안된 모델의 타당성을 확인하고자 한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.125-148
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• 2022

본 연구의 목적은 International Baccalaureate Diploma Programme(이하 IBDP)의 수학 교과서와 우리나라 고등학교 수학 교과서의 함수 단원의 문제 중 모델링 문제의 수와 특징을 비교·분석하는데 있다. IBDP 교과서 3종과 우리나라 교과서 9종 선택한 후 이원분류법을 사용하여 교과서의 모든 문제를 실세계 문제와 그렇지 않은 문제로 분류한 후 실세계 문제는 수학적 모델 설정의 필요성에 따라 문장제와 모델링 문제로 분류한 다음 모델링 문제는 일반적 응용문제와 적절한 모델링 문제로 분류하였다. 12 종의 교과서 중 모델링 문제를 가장 많이 포함한 교과서는 IBDP의 '수학: 응용과 해석 HL' 교과서로 전체 문제대비 50.41%의 모델링 문제 비율을 나타내었다. 이 교과서는 2%에서 9% 사이의 모델링 문제 비율 분포를 보인 다른 교과서에 비해 학습자들에게 현저히 높은 모델링 기회를 제공하였다. 수학적 모델링의 6가지 하위 행동 요소 중 '수학적 분석' 요소와 '해석과 결과에 대한 분석' 요소는 모델링 문항 수와 매우 유사한 정도로 가장 많이 나타났으며 '수학화' 요소가 뒤를 이었다. 위의 연구 결과로 모델링 문제들에 대한 분석을 통해 각 교과서에서 등장하는 모델링 문제의 수와 비율에 대한 비교와 모델링 문제에서 어떠한 모델링 하위행동요소가 어느 정도로 나타나는지에 대한 이해에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.120-129
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• 2002

본 논문에서는 ICT 활용 교육에서 학생들의 ICT 활용 범위를 알아보고, 학생들에게 ICT 활용 능력을 효과적으로 습득시켜줄 수 있는 문제 중심 학습(PBL)의 교수-학습 과정안을 제시하였다. 또한, 탐색된 교수-학습 과정안을 현장에 적용하고 그 효과를 검증하였다. 문제 중심 학습은 실세계를 반영한 비구조화된 문제를 다루므로 사실적 지식을 습득할 수 있고 유사한 문제나 상황에 전이될 수 있는 일반적인 원리나 개념의 숙달이 가능해 ICT 활용 능력 함양과 같은 실기교과의 교수-학습에 효과가 클 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.79-81
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• 2001

그래프 착색 문제(Graph Coloring Problem)는 인접한 노드 (V$_{i}$, V$_{j}$ )가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제로, NP-hard 문제로 잘 알려져 있다. 또한 최근까지 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 Greedy algorithms, Simulated Annealing. Tabu search 등이 아닌 실세계에서 개미들이 자신의 분비물을 이용하여 경로를 찾는 Ant System을 개선하여 새롭게 제안한 Ant Colony System(ACS) 알고리즘으로 해를 구하는 ANTCOL을 소개하고, ANTCOL에서 DSATUR, Recursive Largest First(RLF) 등의 방식을 사용한 기존 생성 함수들과 RLF를 개선하여 제안한 eXtend RLF방식을 사용한 생성 함수를 비교, 평가하고자 한다.