• Title/Summary/Keyword: 알고리즘적 사고 문제 모델

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A Comparative Study on Game-Score Prediction Models Using Compuational Thinking Education Game Data (컴퓨팅 사고 교육 게임 데이터를 사용한 게임 점수 예측 모델 성능 비교 연구)

  • Yang, Yeongwook
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.10 no.11
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    • pp.529-534
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    • 2021
  • Computing thinking is regarded as one of the important skills required in the 21st century, and many countries have introduced and implemented computing thinking training courses. Among computational thinking education methods, educational game-based methods increase student participation and motivation, and increase access to computational thinking. Autothinking is an educational game developed for the purpose of providing computational thinking education to learners. It is an adaptive system that dynamically provides feedback to learners and automatically adjusts the difficulty according to the learner's computational thinking ability. However, because the game was designed based on rules, it cannot intelligently consider the computational thinking of learners or give feedback. In this study, game data collected through Autothikning is introduced, and game score prediction that reflects computational thinking is performed in order to increase the adaptability of the game by using it. To solve this problem, a comparative study was conducted on linear regression, decision tree, random forest, and support vector machine algorithms, which are most commonly used in regression problems. As a result of the study, the linear regression method showed the best performance in predicting game scores.

Study on Water Stage Prediction using Neuro-Fuzzy with Genetic Algorithm (Neuro-Fuzzy와 유전자알고리즘을 이용한 수위 예측에 관한 연구)

  • Yeo, Woon-Ki;Seo, Young-Min;Jee, Hong-Kee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.382-382
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    • 2011
  • 최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

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A Fuzzy Evaluation Method of Traveler's Path Choice in Transportation Network (퍼지평가방법을 이용한 교통노선 결정)

  • 이상훈;김덕영;김성환
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.20 no.1
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    • pp.65-76
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    • 2002
  • This study is realized using fuzzy evaluation and AHP(the analytic hierarchy process) for the optimum search of traffic route and estimated by the quantitative analysis in the vague subjective judgement. It is different from classical route search and noticed thinking method of human. Appraisal element, weight, appraisal value of route is extracted from basic of the opinion gathering fur the driving expert and example of route model was used for the finding of practice utility. Model assessment was performed attribute membership function making of estimate element, estimate value setting, weight define by the AHP, non additive presentation of weight according to $\lambda$-fuzzy measure, Choquet fuzzy integral.

Fall detection based on acceleration sensor attached to wrist using feature data in frequency space (주파수 공간상의 특징 데이터를 활용한 손목에 부착된 가속도 센서 기반의 낙상 감지)

  • Roh, Jeong Hyun;Kim, Jin Heon
    • Smart Media Journal
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    • v.10 no.3
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    • pp.31-38
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    • 2021
  • It is hard to predict when and where a fall accident will happen. Also, if rapid follow-up measures on it are not performed, a fall accident leads to a threat of life, so studies that can automatically detect a fall accident have become necessary. Among automatic fall-accident detection techniques, a fall detection scheme using an IMU (inertial measurement unit) sensor attached to a wrist is difficult to detect a fall accident due to its movement, but it is recognized as a technique that is easy to wear and has excellent accessibility. To overcome the difficulty in obtaining fall data, this study proposes an algorithm that efficiently learns less data through machine learning such as KNN (k-nearest neighbors) and SVM (support vector machine). In addition, to improve the performance of these mathematical classifiers, this study utilized feature data aquired in the frequency space. The proposed algorithm analyzed the effect by diversifying the parameters of the model and the parameters of the frequency feature extractor through experiments using standard datasets. The proposed algorithm could adequately cope with a realistic problem that fall data are difficult to obtain. Because it is lighter than other classifiers, this algorithm was also easy to implement in small embedded systems where SIMD (single instruction multiple data) processing devices were difficult to mount.

냉각수가 비등하지 않는 조건에서 용융물의 피막층 형성에 대한 2차원적 해석

  • 조재선;이병철;정창현;김희동
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1996.05b
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    • pp.707-712
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    • 1996
  • 중대사고시 원자로 압력용기내 또는 원자로 공동(cavity) 내에서의 노심용융물은 주입되는 물로 인하여 물과 접촉하는 표면이 냉각되면서 피막층(crust)이 형성된다. 이러한 피막층의 형성은 노심용융물과 냉각수 사이의 열전달 현상에 영향을 미치며 중대사고 발생시 사고 진행에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 이러한 용융물의 피막층 형성의 해석모델을 수립하기 위해 전이현상과 전도와 대류를 포함하는 2차원 열전달과 상변화를 수반하는 문제를 포함하는 운동량방정식과 에너지방정식을 2차원으로 구성하였으며 에너지방정식은 엔탈피의 함수로 나타내었다. 그리고 이러한 2차원 지배방정식을 해석하기 위해 유한차분법 및 SIMPIER 알고리즘을 이용하였다. 비교대상으로는 한국원자력연구소에서 수행한 냉각수의 비등과 기체주입 효과가 고려되지 않은 실험을 대상으로 하였다. 계산결과 용융물의 피막층은 파동(wave) 형태로 형성되었으며 일정시간이 경과하면 변화가 없는 안정한 상태가 되었다. 용융물 내에서의 온도분포는 액체상태일 경우에는 하부가열면과 상변화가 일어나는 경계면부근을 제외하고는 거의 일정한 온도분포를 나타내고 있으며 용융물이 고화된 피막층에서는 급격한 온도변화를 보여주고 있다.

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Development of the Algorithm for Traffic Accident Auto-Detection in Signalized Intersection (신호교차로 내 실시간 교통사고 자동검지 알고리즘 개발)

  • O, Ju-Taek;Im, Jae-Geuk;Hwang, Bo-Hui
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.27 no.5
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    • pp.97-111
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    • 2009
  • Image-based traffic information collection systems have entered widespread adoption and use in many countries since these systems are not only capable of replacing existing loop-based detectors which have limitations in management and administration, but are also capable of providing and managing a wide variety of traffic related information. In addition, these systems are expanding rapidly in terms of purpose and scope of use. Currently, the utilization of image processing technology in the field of traffic accident management is limited to installing surveillance cameras on locations where traffic accidents are expected to occur and digitalizing of recorded data. Accurately recording the sequence of situations around a traffic accident in a signal intersection and then objectively and clearly analyzing how such accident occurred is more urgent and important than anything else in resolving a traffic accident. Therefore, in this research, we intend to present a technology capable of overcoming problems in which advanced existing technologies exhibited limitations in handling real-time due to large data capacity such as object separation of vehicles and tracking, which pose difficulties due to environmental diversities and changes at a signal intersection with complex traffic situations, as pointed out by many past researches while presenting and implementing an active and environmentally adaptive methodology capable of effectively reducing false detection situations which frequently occur even with the Gaussian complex model analytical method which has been considered the best among well-known environmental obstacle reduction methods. To prove that the technology developed by this research has performance advantage over existing automatic traffic accident recording systems, a test was performed by entering image data from an actually operating crossroad online in real-time. The test results were compared with the performance of other existing technologies.

A Child's Informal Knowledge of Multiplication ((두 자리 수)${\times}$(두 자리 수) 해결과정에서 나타나는 아동의 비형식적인 지식에 관한 사례연구)

  • Jeon, Hyung-Og;Lee, Kyung-Hwa
    • Journal of Educational Research in Mathematics
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    • v.18 no.4
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    • pp.483-497
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    • 2008
  • This study investigated what kind of informal knowledge is emergent and what role informal knowledge play in process of solving 2-digit by 2-digit multiplication task. The data come from 4 times interviews with a 3th grade student who had not yet received regular school education regarding 2-digit by 2-digit multiplication. And the data involves the student's activity paper, the characteristics of action and the clue of thinking process. Findings from these interviews clarify the child's informal knowledge to modeling strategy, doubling strategy, distributive property, associative property. The child formed informal knowledge to justify and modify her conjecture of the algorithm.

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Improved Image Restoration Algorithm about Vehicle Camera for Corresponding of Harsh Conditions (가혹한 조건에 대응하기 위한 차량용 카메라의 개선된 영상복원 알고리즘)

  • Jang, Young-Min;Cho, Sang-Bock;Lee, Jong-Hwa
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.51 no.2
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    • pp.114-123
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    • 2014
  • Vehicle Black Box (Event Data Recorder EDR) only recognizes the general surrounding environments of load. In addition, general EDR is difficult to recognize the images of a sudden illumination change. It appears that the lens is being a severe distortion. Therefore, general EDR does not provide the clues of the circumstances of the accident. To solve this problem, we estimate the value of Normalized Luminance Descriptor(NLD) and Normalized Contrast Descriptor(NCD). Illumination change is corrected using Normalized Image Quality(NIQ). Second, we are corrected lens distortion using model of Field Of View(FOV) based on designed method of fisheye lens. As a result, we propose integration algorithm of two methods that correct distortions of images using each Gamma Correction and Lens Correction in parallel.

A Study on the Development of Programming Education Model Applying English Subject in Elementary School (초등학교 영어교과를 적용한 프로그래밍 교육 모델 개발)

  • Heo, Miyun;Kim, Kapsu
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.21 no.5
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    • pp.497-507
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    • 2017
  • Research on software education and linking and convergence of other subjects has been mainly focused on mathematics and science subjects. The dissatisfaction of various preferences and types of learning personality cause to learning gap. In addition, it is not desirable considering the solution of various fusion problems that can apply the computational thinking. In this way, it is possible to embrace the diverse tendencies and preferences of students through the linkage with the English subject, which is a linguistic approach that deviates from the existing mathematical and scientific approach. By combining similarities in the process of learning a new language of English education and software education. For this purpose, based on the analysis of teaching - learning model of elementary English subject and software education, we developed a class model by modifying existing English subject and software teaching - learning model to be suitable for linkage. Then, the learning elements applicable to software education were extracted from the contents of elementary school English curriculum, and a program applied to the developed classroom model was designed and the practical application method of learning was searched.

Variable Block-size Motion Estimation based on Merging Procedure (병합 방법에 의한 가변 블록 움직임 예측)

  • Lee, Kyu-Ho;Son, Nam-Rye;Lee, Guee-Sang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.65-68
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    • 2003
  • 본 논문에서는 가장 최근의 동영상 표준인 H.264에서 가변 블록 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 병합 절차를 추가함으로써 매크로블록의 최종 모드를 결정하는 시간을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. H.264에서는 매크로블록의 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측은 실시함으로써 부호화 효율을 극대화시킨 반면 이러한 움직임 예측이 부호화기의 복잡도를 높이는 주요 요인으로 현재 커다란 단점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 움직임 예측이 끝난 후 인접한 두 블록 사이의 거리론 임계값(Threshold)과 비교하여 다음 모드의 움직임 예측의 실시 여부를 먼저 절정함으로써 필요한 움직임 예측에 소비되는 시간을 단축시켰다. 여기서 실험 조건으로 명시하고 있는 것은 대표적인 단일모드 중에서 수행 성능이 가장 좋은 $8{\times}8$ 모드를 기본모드로 사용하고 병합 시 $16{\times}16$ 모드 쪽으로 상향식(bottom-up) 방법의 병합을 수행해 나아간다 모의실험을 통해 수행 성능과 전체 부호화 시간 측면을 본 논문에서 제안한 방법과 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우, $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우를 비교하였다. 실험 결과 $8{\times}8$ 단일모드보다 수행 성능이 향상되었으며, 시간 단축 면에서 제안한 방법이 4가지 모드인 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8$ 모드를 모두 사용한 경우와 $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우보다 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를 검증하고자 한다. 개방형 문

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