강(鋼) 격자항(格子桁)의 탄소성(彈塑性) 해석(解析)을 수행(遂行)할 수 있는 수치해석(數値解析) 방법을 제시하였다. 격자항(格子桁)의 각(各) 구성부재(構成部材)가 이상적(理想的) 탄소성(彈塑性) 성질(性質)을 갖는다고 가정하였는데 이 문제를 각(各) 구성부재(構成部材)의 양단(兩端)에 휨스프링과 비틂스프링을 부착(附着)한 모델을 고안(考案)해 냄으로써 해결(解決)하였다. 이 개념에 의거하여 격자항(格子桁)이 탄성상태(彈性狀態)에서 소성붕괴(塑性崩壞)에 이르기 까지의 거동(擧動)을 해석(解析)할 수 있는 프로그램 EPAG(Elasto-Plastic Analysis of Grillages)를 개발(開發)하였다. 이 해석방법(解析方法)의 특성(特性)은 하중(荷重)을 한꺼번에 가(加)할 수 있고, 격자항(格子桁)을 이루는 부재(部材)들의 배치가 규칙적(規則的)이 아니라도 적용이 가능하다. 또한 제하(除荷)(unloading)를 고려할 수 있으며 소성활절(塑性滑節)이 1개씩 형성될 때마다 가해진 하중(荷重), 부재단력(部材端力) 및 변위(變位) 등(等)을 구할 수 있다는 장점(長點)을 지니고 있다. 또한 기존의 논문이나 단행본(單行本)에 있는 예제(例題)들을 본(本) 프로그램으로 해석(解析)한 후 그 결과가 본(本) 프로그램으로 해석한 결과와 잘 일치한다는 것으로써 본(本) 이론(理論)의 정당성(正當性)과 정확성(精確性)을 확인하였다.
본 연구에서는 화학무기, 농약 등에 사용되는 신경독성물질인 유기인화합물의 측정을 위하여 유기인화합물의 효소반응 저해작용을 이용한 광바이오센서장치의 시제품을 제작하였다. 효소반응을 위하여 효소로는 신경세포의 필수효소인 acetylcholinesterase, acetylthiocholine iodide을 사용하였으며 효소반응의 저해제인 유기인화합물로는 paraoxon을 사용하였다. 센서의 폭정원리는 유기인화합물에 의해 저해된 효소반응정도를 효소반응의 생성물인 아세트산의 정량적 측정으로 분석하였으며, pH에 의하여 최대 흡광파장의 변화가 일어나는 litmus를 사용하여 흡광도 측정으로 아세트산의 정량분석을 수행하였다. 광바이오센서 시제품의 제작은 광원으로 고취도 LED와 광세기 측정을 위한 photodiode로 구성하였으며, 제작된 센서를 이용한 실험결과로부터 0 ppm에서 2 ppm의 paraoxon 농도에서 구성된 센서시스템의 선형적 신호 변화를 관찰하였다. 이상의 실헐결과로부터 광바이오센서 시제품은 2분의 반응시간으로 신속하고 정확한 유기인화합물의 정량분석이 가능함을 확인하였다.
스쿨버스 경로문제는 학생들을 다수의 승차지점으로부터 학생들의 해당 학교까지 안전하고 효율적으로 수송할 수 있는 방법을 찾는 문제이다. 일반적인 스쿨버스 경로문제의 제약 조건으로는 차량의 용량, 학생의 최대 수송 시간, 학교의 도착 시간 제약 등이 있다. 본 연구에서는 기존의 혼승을 허용한 스쿨버스 경로 문제를 확장한 모델을 구축하고, 국내의 대학교 스쿨버스 운영 형태를 고려하여 학생들이 승차지점에 유동적으로 유입이 되는 상황을 고려한다. 본 연구에서 제시하는 모델에 대한 실험을 하기 위하여, 첫 단계로 Sweep Algorithm을 이용하여 초기 경로를 구성한다. 두 번째 단계에서는 전역탐색 능력이 있는 메타 휴리스틱 방법인 Genetic Algorithm을 이용하여 최선해을 도출 한다. 또한, 기존의 스쿨버스 경로문제에 적용되었던 현실 가능성 있는 제약들을 완화하여 다양한 시나리오를 구성하고 시나리오별 비교우위 평가를 한다.
본 연구는 코로나19 전후에 따른 튜터링 프로그램 참여대학생의 핵심역량이 학습만족도에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴봄으로써 대학 정책 내 비교과 프로그램 개발과 운영 방향에 관한 새로운 시사점을 제공하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위해, 코로나19 이전 튜터링 프로그램에 참여대학생 33명, 코로나19 이후 튜터링 프로그램에 참여대학생 72명을 대상으로 설문하여 통계처리 하였다. 그 결과, 첫째, 코로나19 이전 H대학의 핵심역량의 구성 요인 중 자기혁신, 도전, 소통, 조화, 성실, 문제해결과 학습만족도 간의 상관관계에서 정적인 상관관계가 있었고, 코로나19 이후 핵심역량의 자기혁신, 도전, 소통, 조화, 성실, 문제해결과 학습만족도 간의 상관관계가 정적인 상관관계가 있었다. 둘째, 코로나19 이전을 살펴보면, 핵심역량이 학습만족도에 높은 설명력으로 영향을 미치지만, 도전을 제외하고 나머지 구성요인의 각각에서는 통계적으로 유의한 요인이 없는 것으로 나타났다. 코로나19 이후를 살펴보면, 핵심역량이 학습만족도에 높은 비율로 설명력 확보되었고, 핵심역량의 구성 요인 중 자기혁신, 조화는 학습만족도에 긍정적인 영향을, 도전이 학습만족도에 부적인 영향을 미치는 요인으로 확인할 수 있었다. 이 연구의 시사점은 튜터링 프로그램에 참여대학생에게 대면으로 진행할때는 도전요인을 강조가 필요하고, 비대면으로 진행할 때는 도전요인보다는 자기혁신요인이나 조화요인을 강조하는 것이 필요하다.
21세기 지식 정보 사회에 인공지능 교육이 매우 중요하다. 4차 산업혁명 시대에 컴퓨터 교육에서 인공지능을 이해하고 컴퓨터 프로그래밍 교육을 해 보는 것이 매우 중요하지만 인공지능에 대해서 이해하고, 컴퓨터 프로그래밍 교육을 하는 교수 학습 모델이 없다. 본 연구에서는 제안하는 모델은 문제 이해 단계, 데이터 정리하기 단계, 인공지능 모델 정하기 단계, 프로그래밍하기 단계, 보고서 작성하기 단계로 구성된다. 프로그래밍하기 단계에서는 학생들의 수준에 적합하게 복사하기, 변형하기, 창조하기, 도전하기로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 교사들의 델파이 평가로 모델의 타당도를 입증하였고, 그에 따라 초등학생들이 쉽게 이해할 수 있는 사례를 만들었다. 본 연구의 결과는 초등학생들에서 인공지능 프로그램을 실습해 볼 수 있는 좋은 기회를 제공한다.
광활한 바다에서 발생하는 해상 사고를 정부기관의 제한된 자원만으로 대응하기 어렵기 때문에 해상 안전관리에는 적극적 민간 참여가 요구된다. 이 연구에서는 재난 안전관리 거버넌스에 대한 고찰을 바탕으로 한국과 미국, 일본, 영국의 해상 구조 봉사단체를 비교하여 한국의 해상 구조 봉사단체 발전 방안을 제안하였다. 선진 해상 구조봉사단체들은 오랜 역사적 전통을 가지고 있으며, 전국의 관할 해역을 포괄할 수 있는 조직네트워크를 구축하여 자주적으로 운영한다. 주요 일상 활동에 해상 구조와 함께 대중 해상 안전교육, 기금모금이 포함된다. 각 국가의 해상 안전관리 책임 행정기관과 협력관계를 맺고 있으며, 이는 제도적으로 보장되고 있다. 기부금을 주요 재원으로 하며 구성원은 주로 시민 자원봉사자이며 부분적으로 비용에 대한 보상을 받는다. 한국의 해상 구조 봉사단체 발전을 위해서는 '민간자율구조대'의 소속감 강화, 대중교육과 기금모금 사업 정착, 법령 개정을 통한 제도적 뒷받침 등이 필요한 것으로 나타났다.
대수층을 취급하는데 있어서 어려운 문제중에 하나는 수문학적인 변수의 공간적인 분포를 추정하는 것이다. 이안지구 대수층의 경우 면밀한 분석을 위한 관정시험 자료가 많지 않다. 이안지구 대수층의 투수량계수의 분포를 결정하기 위하여, 수위관측지점을 투수량계수 자료로 전환하기 위해서는 이 지점을 pilot point로 정하여 수문학적인 변수의 공간분포를 추정하는 3단계의 절차를 검토하였다. 구성된 절차는 기지점의 값을 기초로 하여 변수분포의 지질통계적인 평가, 수치모델에 의하여 산정된 값과 비교, 최소화 알고리즘에 의하여 pilot point값을 보정하는 것으로 이루어 진다. 이안대수층의 변수분포를 평가 하는데 총 258개의 소구역으로 분할하고 각 소구역의 대표 투수량계수를 대상으로 Variogram을 구해본 결과 w=0.623, a=2.743을 얻었다. 이 계수를 이용하여 Kriging을 수행하고 보간된 투수량계수 분포를 가지고 수치해를 얻고 이를 관측치와 비교하여 보정하는 절차를 통해 투수량계수의 등고선을 나타냈다.
본 연구에서는 2차원 천수방정식을 풀이 하는데 Backhaus가 제안한 반음해법의 유한차분법을 도입하였다. 이 기법을 사용하여 금강하구 해역의 조위와 유속을 구하는 수치모형을 구성하였다. 본 모형에 의한 수치해를 검증하기 위하여 양해법의 모형으로 잘 알려진 Heaps모형의 결과와 비교하였다. 두 모형의 수치해는 거의 일치하였다. 반음해법에서 선택한 계산시간간격은 엄격한 CFL 조건에 의존하는 양해법보다 6배를 증가 시킬 수 있었다. 총 계산 시간은 50%정도 감소하였다. 이와 같은 사실은 본 수치해법이 금강하구 해역에 널리 분포되어 있는 간사지의 처리가 원활하였으며 장기간 동안의 계산에서도 안정적인 수치해석이 가능하였다.
필기체 숫자는 개인에 따라 필체가 매우 다양하므로 단일 특징과 단일 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식을 수행할 경우 높은 인식률을 얻기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 복합 특징과 결합 인식기를 사용하여 필기체 숫자 인식의 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 인식률의 향상을 위해, 먼저 상호 보완적인 특징들-방향특징, 교차점특징, 망특징-을 선정하고 이를 사용하여 숫자영상의 전역적 및 국부적 특징을 갖는 세 종류의 새로운 복합 특징을 구성한다. 그리고 패턴 인식기로는 세 개의 신경회로망 분류기를 퍼지 적분으로 결합한 결합 인식기를 사용한다. 본 인식기의 성능 평가를 위해 Concordia 대차의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 97.85%의 인식률을 달성하였다.
본 연구에서는 분규ㆍ회귀목-적응 뉴고 퍼지추론 시스템을 사용하여 교량 구조물에 대한 유용한 모델을 제시하였다. 퍼지결정목은 데이터집합의 입력영역이 서로 다른 영역으로 분류되고 하나의 부호나 값으로 나타내지며 데이터 정점에서 특정화시키기 위한 활동영역으로 할당되기도 한다. 분류문제로 사용되는 결정목은 가끔 퍼지결정목이라고 불려지는데, 각 최종점은 주어진 특정백터의 예측등급을 나타낸다. 회귀문제에 사용되는 결정목을 가끔 퍼지회귀목이라고 하는데, 이 때 최종점 영역은 주어진 입력백터의 예측 출력 값을 상수나 방정식으로 나타낼 수 있다. 분류ㆍ회귀목은 관련된 입력값을 선택하여 입력구역에서 분류 할 수 있는 반면에 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 회귀문제를 수정하고 이틀의 회귀문제를 보다 연속적이면서 간략하게 만들 수 있음을 주목해야 한다. 따라서 분류ㆍ회귀목과 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 서로 상보적인 것이며, 이들의 조합은 퍼지모델링을 위해 실직적인 근사식으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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