수학적인 사고력과 창의력이 강조되고 있는 요즈음 수학교육에서는, 이산수학적인 영역이 담당해야 할부분이 더욱 많아진 것으로 생각된다. 이에 발맞춰, 최근에 이산수학에 관한 연구가 활발해지고 있다. 그러나, 아직 초등학교에서 적절히 사용할 수 있는 별도의 이산수학 관련 서적이나 연구 문헌이 없어 아동들의 이산수학에 대한 관심과, 수학 성적과 이산수학의 문제 해결력과의 관계에 대하여 조사해 보았다. 이산수학의 문제들을 구성하여 아동들에게 예고 없이 평가하고 문제에 대한 수학적인 태도를 질문을 통하여 알아보고, 수학 실력이 우수한 학생과 그렇지 못한 학생들과의 이산수학 문제 해결력의 관계를 알아보고자 다음과 같은 연구 내용을 설정하였다. 이를 살펴보면 첫째, 초등 수학교육에서 이산수학에 대한 학생들의 반응에 대하여 생각해 본다. 둘째, 수학 성적과 이산수학 문제 해결과의 관계를 생각해 본다. 이상의 연구 문제를 해결하기 위해, 문헌 연구를 통하여 이산수학에 관련된 초등학교 내용을 소개하고, 문항을 구성하였다. 소개된 주제 중에서 4개의 주제(수 세기, 한 붓 그리기, 지도 색칠하기, 최소 거리 ${\cdot}$ 비용 수형도)를 선정하여 10개의 문항을 작성하였다. 조사 연구를 위한 대상은 서운 시내 2개 초등학교 5, 6학년 2개 반을 선정하였다. 각 문항의 정답율은 백분율(%)에 의하여 분석하였는데 그 결과를 살펴보면, 첫째, 수 세기의 정답율은 첫 번째 문항의 정답율이 낮았을 뿐, 다른 문항들의 정답율은 비교적 좋게 나타난 것으로 보아 문제를 이해하기 쉽게 구성하는 것이 중요하다는 것을 알게 되었다. 둘째, 한 붓 그리기와 지도 색칠하기의 문제들의 정답율은 상당히 높게 나타났는데, 그러한 것은 아동들이 직접 다양한 방법으로 시도해 봄으로써 문제를 해결할 수 있었기 때문인 것 같다. 또한 이러한 유형의 문제들은 아래 학년에도 투입해 볼 수 있을 것 같다. 셋째, 최소거리 ${\cdot}$ 비용 수형도의 문제에서는 난이도가 높은 이유도 있지만 문제 이해를 완전히 하지 못해 정답율이 무척 낮게 나온 것으로 생각된다. 넷째, 수학 성적이 높은 학생들이 대체적으로 문제 해결력이 높았던 것으로 나타났으나, 몇몇 학생들은 정반대의 결과가 나와 특이한 시사점을 제공했다. 그러한 이유로는 정형화된 문제들을 선호하고 쉽게 해결하는 아동들과, 그렇지 않은 아동들 사이의 문제 접근 방법의 차이라고 생각된다. 본 연구를 통하여 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 첫째, 이산수학에 관련된 많은 문항을 개발하여 아동들에게 확대 투입함으로써 수학 수업의 효과와 문제 해결력을 높일 수 있을 것이라 생각된다. 둘째, 수학 실력이 떨어지는 아동들에게 보다 흥미있는 이산수학적 문제들을 제시함으로써 수학에 대한 자신감과 흥미를 높일 수 있을 것이라 생각된다. 셋째, 초등학교 과정에 알맞은 이산수학의 다른 주제도 학습 지도안과 그와 관련된 문제들을 개발하는 연구가 진행되어야 하겠다.
대부분의 이동 로봇은 효율적인 경로계획을 위하여 최단거리 및 최소비용을 갖는 경로를 선택한다. 그러나 다수의 로봇이 존재하는 환경에서는 이웃하는 로봇 상호간에 동적 장애물로 인식되어 주행성능을 떨어뜨리게 된다. 또한 트래픽량이 거의 없는 환경에서는 무선 통신의 전송거리 제한으로 이동 로봇간 네트워킹이 원활하게 수행될 수 없는 문제도 있다. 따라서 적당한 거리의 이웃 로봇들과 협업을 위한 네트워킹을 하면서 동적인 경로계획 및 주행을 하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 A* 알고리즘을 수정하여 로봇의 동적인 트래픽을 고려한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 경로설정과정에서의 로봇 상호간 병목현상을 완화시키며, 일관된 협업 통신도 유지할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 동적인 트래픽을 고려하여 경로를 선택함을 보인다.
인터넷에서 트래픽의 폭발적인 증가로 인하여 데이터 흐름에 대한 서비스품질(QoS) 보장과 트래픽 엔지니어링 문제가 매우 중요하게 되었다 MPLS는 출발지와 목적지 사이에 다중의 경로를 사용하는 데 자유롭기 때문에 기존의 IP 라우팅보다 이러한 문제를 해결하는데 장점을 갖고 있다 특히 제한기반 최소 거리(CSPF) 알고리즘과 MPLS의 explicit 결로는 위의 문제를 해결하도록 해주었다. 그러나, CSPF 알고리즘은 QoS 제한 이내의 최소 거리 경로를 찾기 때문에 QoS가 만족되는 다른 경로를 찾을 수 없으며, 트래픽이 몰리는 정체가 발생하였을 경우 최선형(best-effort) 트래픽 데이터는 잃게 된다. 본 논문에서는 MPLS 망에서 트래픽을 분산시키는 라우팅을 통해 네트워크 자원을 최적으로 사용하는 방안을 제시한다
주어진 계획 문제로부터 휴리스틱을 이용하여 최적의 해 계획을 구하기 위해서는 허용 가능한 휴리스틱을 이용하여야 한다. 이러한 허용 가능한 휴리스틱은 실제 목표 도달거리보다 짧거나 같아야 하는데 휴리스틱 평가치가 실제 목표 도달거리에 가까울수록 계획생성을 위한 탐색 효율성이 높아진다. 하지만, 이러한 허용 가능한 휴리스틱 평가치를 구하는 과정은 매우 복잡하며 계산량이 많기 때문에 실제 계획 생성 과정에서 사용하기는 어렵다. 때문에 최대 휴리스틱과 같은 허용성을 만족하는 간단한 휴리스틱을 이용하고 있으며, 이로 인해 최적의 계획 결과를 얻을 수는 있지만, 탐색의 효율성이 떨어지는 결과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존의 계획그래프를 개선한 새로운 계획그래프인 확장된 계획그래프(EPG)를 이용한 MAX+ 휴리스틱 계산법을 소개한다. 확장된 계획그래프는 계획 문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 기존의 간략화된 계획그래프를 목표조건들 간의 상호작용을 확인 할 수 있도록 확장한 자료구조로써 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용을 찾는다. 이를 위해서 모든 목표조건들이 등장할 때까지 그래프를 전개하는 기본 전개 과정과 함께, 이 과정에서 발견된 동작과 목표 조건들과의 관계를 바탕으로 한 추가 전개 과정으로 이루어져 있다. 그리고 이 과정을 통해서 목표조건들간의 상호작용과 최단 거리를 구하게 된다. MAX+ 휴리스틱 계산에서는 이러한 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용의 존재 유무를 찾아내게 됨으로써 전체 목표 집합에 대한 보다 정확한 최소 도달거리에 대한 평가치를 찾게 된다. 따라서 MAX+ 휴리스틱은 기존의 최대 휴리스틱 보다 더 정보력 높은 휴리스틱을 구할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 MAX+ 휴리스틱의 계산 과정과 MAX+ 휴리스틱의 정확성과 이를 바탕으로 한 탐색 효율성을 확인하기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.
본 연구에서는 한 유연생산기계에서 생산해야 되는 제품들의 공구교환횟수의 합을 최소로 하는 생산순서를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기 위한 방법으로 외판원문제와 관련된 발견적 기법을 적용할 수 있다. 이 때 연속으로 생산해야 될 두 제품사이의 공구교환횟수는 외판원문제에서의 방문해야 될 두 지점사이의 거리에 해당된다. 만약 각 제품이 필요로 하는 공구의 갯수가 공구장착장치의 용량과 같다면 두 제품사이의 공구교환횟수를 정확히 계산할 수 있지만 그렇지 않다면 각 제품이 필요로 하는 공구의 수와 종류가 다르고 제품을 생산하기 전에 공구장착장치에 장착되어 있는 공구의 종류에 따라서 두 제품사이의 공구교환횟수가 달라지므로 정확하게 추정하기는 힘들다. 이러한 공구교환횟수를 추정하는 방법으로 기존의 방법들은 단지 두 제품사이의 생산에 필요한 공구만을 고려하였으나 본 연구에서는 제품생산순서의 전체적인 관점에서 두 제품사이의 공구교환횟수의 상한값을 기초로 추정하는 새로운 방법을 제시한다. 이 새로운 방법의 우수성을 많은 예제를 통하여 기존에 제시된 다른 방법들과 비교하여 보여준다.
불규칙한 기하구조 및 기하학적 특이점들을 갖는 방사체에 의해 형성되는 음장을 예측하는 작업은 매우 어려운 일이다. 이러한 종류의 문제를 해결하기 위하여는 Seybert에 의해 제창된 내, 외부를 연성하여 해석하는 경계요소법에 의한 해석이 유용하다고 여겨지고 있다. 본 연구에서는 연성경계요소법을 재 구성하여 예제로서 얇은 벽면을 갖는 개방된 관에서 방사되는 음장을 선택한 후, 이 방법의 신뢰성, 적용성 및 오차에 대한 해석을 해?ㄴ다. 외부 방사 문제에 있어서의 비유일성문제는 소외 CHIEF 기법을 도입하여 해결하였다. 두 개의 마이크로폰을 사용하여 신호처리를 통한 실험 결과와 본 경계요소법에 의한 결과는 서로 잘 일치하였다. 한편 경계면에 몹시 가까운 지점에서의 음장을 예측할 때의 오차 해석을 수행한 결과, 예측 오차가 10% 이내에서 유지되려면 경계요소법의 가장 짧은 변의 길이가 예측점과 벽면 사이의 거리보다 최소한 10배 이상은 커야함을 알아내었다. 이 기법은 기하학적인 특이점을 포함하는 각종 음향 문제에 매우 유효 적절한 방법으로 생각된다.
DNA 마이크로어레이 실험으로 나온 데이터들을 클러스터링하는 것은 유전자의 기능과 유전자의 네트워크를 파악해 나가는데 도움을 주게 된다. 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법은 그러한 실험 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링을 통해서 나온 결과 트리에 대해서, 트리의 리프 노드들을 재배열함으로써, 인접한 리프 노드들간의 거리의 종합이 최소가 되도록 하는 문제인 리프오더링 방법을 다루었고, 새로운 리프오더링 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 이를 포함한 여러 리프오더링 방법들에 대한 실험 및 생물학적인 분석을 하였다.
입사파와 반사파의 분리는 수리모형실험에 있어서 기본적이면서도 대단히 중요한 문제이다. 최근까지 개발된 분리기법으로는 Goda and Suzuki (1976)의 2점법과 Mansard and Funke (1980)의 3점범을 들 수 있다. 2점법은 두 지점에서의 파고를 관측하여 분리하는 기법으로 두 지점사이의 거리에 따라 해가 존재하지 않는 파랑조건이 존재하며 수조에서 발생되는 횡파, 비선형 파랑상호 간섭, signal noise, 측정오차 등에 민감한 단점이 있다.(중략)
본 논문은 차제가 조립되어 도장공장에 도착한 자동차들을 대상으로 동일한 색으로 최대한 그룹을 형성하여 도장 순서를 결정하는 자동차 페인트 순서 문제를 다룬다. 본 문제는 정확한 해를 다항시간으로 구하는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전으로 난제로 알려져 있다. 도장공장에서는 도장 색이 변경되면 이전 자동차 도장 색 페인트들을 완전히 제거하는 퍼징을 수행해야 하므로, 퍼징 횟수를 최소화시키는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 버퍼에 도착한 자동차들의 이동 가능한 구간인 윈도우 개념에 기반하여 최소의 이동거리와 최소의 퍼징 횟수를 얻을 수 있도록, 자동차들을 동일 색, 도착 순서별로 정렬시키고, 구간 마라톤 경기를 수행하는데 있어 기본적으로는 연속적으로 가장 긴 구간을 차지하는 색 팀이 승리하는 방식을 적용하였다. 다만, 패자 팀이 더 이상 경기를 수행할 수 없는 구간이 존재하는 경우와 패자 팀에게 승리를 양보하고 이후의 경기에서 보다 많은 구간에서 승리하는 경우에는 승리의 우승컵을 해당 패자 팀에 게 양보하여 모든 구간에서 모든 자동차 선수들이 한 번씩은 반드시 승리하는 방식을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 n대 자동차에 대해 O(nlogn)의 다항시간 복잡도로 간단하면서도 빠른 장점에도 불구하고, 다양한 사례들에 적용한 결과, 모든 실험 데이터들에 대해 최소의 이동거리와 최소의 퍼징 횟수를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠의 부정자를 추적하기 위하여, 공모된 핑거프린팅 코드를 해밍거리를 이용하여 XOR 공모공격을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 공모된 핑거프린팅 코드는 상관관계수를 이용하여 부정자를 판정하였지만 제안된 방법은 해밍거리를 이용하였다. 그 결과 상관관계 계수에 의한 XOR 공모공격은 XOR의 심각한 선형문제 때문에 50% 정도의 공모자 수에서 불가능 했던 부정자 추적이 해밍거리를 이용하여 최소한 1명의 부정자를 추적할 수 있는 추적도의 성능을 향상시켰으므로, 제안된 부정자 추적의 기능동작은 Probabilistic Scheme에 부합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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