급격히 변화하고 있는 현대 사회에서 학습자들에게 반드시 필요한 창의적 사고, 문제 해결 능력, 발표력, 자신감, 자기 주도적 학습 능력, 협동심, 의사소통능력 향상을 위해 PBL(Problem-Based Learning) 학습법은 다양한 과목에 적용되고 있다. 그 중 세계 공용어로 자리매김 된 영어는 영어 교육 전문기업인 윤선생에 따르면 사교육 현장에서 타 과목에 비해 2.3배나 더 투자되고 있는 만큼 영어교육 현장에서도 PBL은 빠질 수 없는 중요한 학습법이다. 하지만 여전히 현실은 교사 중심 수업, 모범 답안을 위한 지식 습득, 획일적인 평가가 주체가 되고 있다. 이러한 점들을 보완하고 현대 사회에서 능동적으로 대처할 수 있기 위하여 본 연구는 Barrows&Myers(2002), ADDIE 모형이 기반된 영어 교과 수업을 위한 학습 모형을 설계하였다. 이 모형은 5가지 절차로 구성되어 있는데 즉, 분석, 설계, 개발, 실행, 평가로 구성된다. ADDIE 모형이 기반이 된 PBL 영어 수업이 진행된 결과 그렇다, 이상 응답한 학습자들이 발표력 향상에 86%, 학습에 대한 흥미도 86%, 학습에 대한 이해력 86%이며 무엇보다 학습에 대한 문제 해결 능력(100%) 및 협동력(100%)을 향상할 수 있어 좋았다는 의견이 가장 높았다. 이와 같이 PBL 수업을 통해 21세기 영어 교육의 목적인 학습자들의 의사소통 능력 함양 및 영어로 된 정보 처리 능력에 도달할 수 있기에 지속적으로 이러한 학습 모형 설계에 관한 연구가 이루어져야 한다.
고령화로 인해 증가하는 노인 비율만큼이나 치매를 앓는 노인 수 또한 빠르게 늘고 있는데 이는 사회적, 경제적 부담을 발생시킨다. 특히, 간병인의 근무 시간 손실 및 간호 부담으로 인한 의료 비용 증가와 같은 간접비용을 포함하는 치매 관리 비용은 수년에 걸쳐 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 비용을 줄이기 위해 치매 환자를 돌보기 위한 관리 시스템 도입이 시급하다. 따라서 본 연구는 항상 치매 환자를 돌볼 수 없는 환경이나 독거노인을 관리하기 위한 센서 기반 이상 행동 탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구들은 단지 행동을 인지하거나 정상 행동 여부를 평가하는 정도였고 센서로부터 받은 데이터가 아닌 이미지를 처리하여 행동을 인지한 연구도 있었다. 본 연구에서는 실데이터 수집에 한계가 있음을 인지하여 비지도 학습 모델인 오토인코더와 지도 학습 모델인 장·단기 기억 모형을 동시에 사용했다. 비지도 학습 모델인 오토인코더는 정상 행동 데이터를 학습하여 정상적인 행동에 대한 패턴을 학습시켰고 장·단기 기억 모형은 센서로 인지 가능한 행동을 학습시켜 분류를 좀 더 세분화했다. 테스트 결과 각각의 모델은 약 96%, 98% 이상의 정확도를 도출하였고 오토인코더의 이상치가 3% 이상을 갖는 경우 장·단기 기억 모형을 통과하도록 설계했다. 이 시스템을 통해 혼자 사는 노인이나 치매 환자를 효율적으로 관리할 수 있으며 돌보기 위한 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 전망된다.
오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b
기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.
본 연구의 주목적은 지하수 자원의 효율적인 개발가 관리를 위하여 지리 정보시스템(GIS)을 이용한 지하수 자원의 광역적 탐사 기술 개발이다. 현재 중요한 지하수 탐사 기술들은 정해진 지역에서 지하수 자원 확보를 위한 물리 및 시추 탐사 기술들로 대표될 수 있으나, 그러한 지역에서 적용을 위하여는 1차적으로 탐사 대상 지역들이 추출되어져야 하며, 많은 양의 환경 및 수문 지질 자료들에 대한 연구와 분석이 선행되어져야 한다. 이러한 선행 작업은 실제로 많은 시간과 인력을 필요로한다. 그러나 본 연구에서 활용된 GIS는 이러한 처리를 쉽게 하여줄 뿐만 아니라, 각종 지질 정보들을 표준적인 좌표 체계를 통하여 그들을 완벽한 배열로 결합시키기 때문에 연구 지역의 자연 및 인문적 특성들을 하나의 데이타베이스로 구축해낼 수 있고, 또한 다양한 지도 모형 연구를 통하여 1차 지하수 자원의 탐사 대상 지역의 추출을 가능하게 하였다. 지하수 자원 조사를 위한 수문 지질 단위 구분을 위하여 금번 연구에서 실시된 GIS의 지도 모형 연구는 연구 지역의 선구조 분석도, 지질, 토양, 토지 이용현황, 지형 경사도, 강우량 등을 이요하였으며, 최종적으로 수자원 조사를 위한 지역적 충진량 분석도와 지하수 탐사 예정 지역 분석도가 작성되었다. 본 연구는 한국수자원공사와 한국자원연구소가 공동으로 수행한 것이다.
웹 3.0의 개념과 실체에 대한 논의와 함께 도서관 3.0의 개념과 실체에 대한 논의도 최근 몇 년 동안 여러 학자들과 현장 전문가들에 의해 진행되어 온 것을 알 수 있다. 본 연구에서는 도서관 3.0을 바라보는 다양한 논의들을 분석하고 도서관 3.0의 개념을 정리하고자 하며, 이를 기반으로 한 도서관 3.0 서비스 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 도서관 3.0 서비스의 키워드는 기계에 의한 데이터 처리가 가능한 시맨틱 웹 기술과 소셜 네트워킹 서비스가 전자도서관에 적용되어 '진정한 지식 공유 및 협업'이 가능한 소셜시맨틱디지털도서관, 도서관의 자원이 Linked Data가 되어 전 세계의 도서관이 연결된 구조의 링키드 도서관, 그리고 RFID 및 모바일기술이 적용된 유비쿼터스적 모바일 도서관이다.
도시고속도로의 원활한 운영을 위해서는 신속하고 정확한 교통사고관리체계가 요구된다. 교통사고의 동적인 특질과 이에 관련된 불확실성은 교통사고 운영자(관리자) 판단에 의한 해결을 필요로 하고 있다. 퍼지시스템은 인간의 전문가적 의견에 적응시키려는 시도와 운영자의 결정을 내리는 능력을 반복적으로 할 수 있도록 설계된다. 퍼지시스템은 복합적인 교통정보를 처리하고, 그 정보를 단순화하여 이해할 수 있는 형태로 교통운영자에게 전달한다. 이 논문에서 퍼지규칙들은 미국 Los Angeles에 있는 Santa Monica 고속도로의 실제 교통사고로부터 조사된 자료에 근거하여 개발되었다. 이러한 퍼지규칙들은 언어학에 기초를 두었기 때문에 사용자가 편리하게 이용할 수 있다. 언어학적 모형에 의한 사고존속시간과 실제 사고존속시간 조건을 비교한 결과 서로 신뢰할 수 있는 일치를 보았다. 이 모형은 고속도로 교통사고 존속시간을 거의 확실하게 예측(예보)하는 것을 가능하게 한다. 이는 고속도로 응답시스템 및 급파(급송)체계 개발에도 적용이 가능할 것이다.
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
정보디자인에서 중요하게 다루고 있는 정보의 생성, 전달, 처리하는 문제는 인류의 발전 과정과 함께 진화해오고 있다 현대에는 빅데이터 등과 같이 방대하고 복잡하며 인위적인 형태의 정보가 주류를 이루고 있으며, 이 같은 정보를 어떻게 효과적으로 디자인 할 수 있는지에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 방대하고 복잡한 정보를 사용자가 쉽게 지각하고 인지 할 수 있도록하기 위한 방안의 하나로서 자연물을 모티브로 한 시각화 기법에 관해 탐구하였다. 예로부터 자연은 인간의 많은 조형 활동에 영향을 주고 있다. 또한 자연물은 시각적으로 최적화된 형상을 지니며 제품디자인, 건축디자인 등과 같은 다양한 디자인분야에서 디자이너가 문제를 해결하기 위한 영감과 감성을 제공한다. 본 연구는 문헌연구를 통해 자연 물을 정보디자인에서 활용하기 위한 원리로서 '자연물의 구조적 원리'와 '자연물에 대한 관찰 및 분석 원리'를 제안하였다. 또한 이러한 2가지 원리를 정보디자인의 '시각적 재현요소'와 연결시켜서 자연 물을 모티브로 한 정보디자인 연구모형을 제시하였고 사례연구를 통해 그 가능성을 탐색하였다.
버전 제어 시스템은 급속한 환경의 변화나 개발 환경이 복잡한 프로그래밍 환경에서 사용되고 있으며, 형상 형성 (configuration thread) 정보의 제공과 이의 처리 방법은 버전 제어에서 중요한 역할을 하고 있다. DSEE에서의 시스템 모형, ClearCase의 뷰, SourceSafe의 레이블, CCC/Harvest의 패키지 등의 형상 형성도구들은 정형화된 형상 규칙을 사용자가 적용하여 필요한 버전에 대한 형상 정보를 얻고 있다. 그러나, 이들 방법에서는 정의된 형상 규칙 정보를 정확하게 알지 못하는 경우나 미리 정의되지 않은 정보에 대해서는 형상 형성 정보 제공 문제가 발생한다. 또한, 이들 정보는 세부적으로 연계된 정의되지 않은 관련 버전이나 메타 정보를 제공하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 효율적인 형상 형성제어를 위한 시스템을 모델링하고 구현하였다. 이 시스템에서는 형상 형성 정보를 효율적으로 제공하기 위해 부울리언 검색 모델과 벡터 검색 모델을 결합한 혼합 검색 모델을 제안하였으며, 라이브러리는 확장 facet 방법을 응용하여 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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