Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1898-1902
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2009
영상 분석에서는 적절한 탐색 범위를 결정하는 것이 측정의 정확도에 큰 영향을 미친다. 탐색 범위는 흐름장의 상태에 따라 달라진다. 탐색 범위를 작게 잡을 경우 분석 시간이 절약되고 정확도를 높일 수 있으나, 지나치게 작게 되는 경우는 오히려 유속 분포 추정에 큰 오류를 범할 가능성이 있다. 반면에 탐색 범위를 크게 잡을 경우에는 유속 분포 추정에 큰 오류를 범할 가능성은 줄어들지만, 분석 시간이 길게 되며 전반적인 정확도는 낮아지게 된다. 따라서, 적절한 탐색 범위의 설정은 영상 분석의 정확도 향상에서 큰 관건이 된다. 실험실 수로의 경우 유속 분포에 대해 사전에 알고 있는 경우가 많으며, 유속이나 수위가 크게 변하지 않으므로, 적절한 탐색 범위의 선정이 어렵지 않다. 그러나, 현장 적용을 위한 고정식 표면영상유속계의 경우, 수위와 유량이 급변하고 또한 수위에 따른 유속 분포의 변화가 매우 심하므로 적절한 탐색 범위의 선정이 용이하지 않다. 본 연구에서는 고정된 탐색 범위를 설정하여 일차적으로 유속 분포를 추정하고, 여기서 얻은 유속 분포에 기반하여 탐색 영역을 보다 정밀하게 설정하고 재탐색을 하는 방법을 적용하였다. 이러한 유속 분포에 기반한 탐색 영역의 설정을 통하여 유속 분포 추정의 정확성을 크게 향상시킬 수 있다. 괴산댐 하류에 위치한 수전교에서 2008년 7월 $23{\sim}24$일 동안의 영상 자료를 이용한 추정 결과, 추정 유량의 오차를 절반 정도 줄여서 측정의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
This study examined a possibility of a new learning method using a robot to improve elementary school students' creativity and problem solving ability. It researched and analyzed school teachers' tendency about robot education and based on this it developed curriculum and teaching materials to teach and evaluate the education after school. According to the findings, a robot is found to have a possibility of a creative learning method.
Although traversal strategies are important for the performance of model checking, many studies have ignored the impact of traversal strategies in model checking with a block-encoded abstract reachability graph. Studies have considered traversal strategies only for an abstract reachability graph without block-encoding. Block encoding plays a crucial role in the model checking performance. This paper therefore describes Dual-traversal strategy, a simple and novel technique to control traversal strategies in a block-encoded abstract reachability graph. This method uses two traversal strategies for a model checking, one for effective block-encoding, and the other for traversal in an encoded abstract reachability graph. Dual-traversal strategy is very simple and can be implemented without overhead compared to the existing single-traversal strategy. We implemented the Dual-traversal strategy in an open source model checking tool and compare the performances of different traversal strategies. The results show that the model checking performance varies from the traversal strategies for the encoded abstract reachability graph.
Block based fast motion estimation algorithm use the fixed search pattern to reduce the search point, and are based on the assumption that the error in the mean absolute error space monotonically decreases to the global minimum. Therefore, in case of many local minima in a search region we are likely to find local minima instead of the global minimum and highly rely on the initial search points. This situation is evident in the motion boundary. In this paper we define the candidate regions within the search region using the motion information of the neighbor blocks and we propose the multiple local search method (MLSM) which search for the solution throughout the candidate regions to reduce the possibilities of isolation to the local minima. In the MLSM we mark the candidate region in the search point map and we avoid to search the candidate regions already visited to reduce the calculation. In the simulation results the proposed method shows more excellent results than that of other gradient based method especially in the search of motion boundary. Especially, in PSNR the proposed method obtains similar estimate accuracy with the significant reduction of search points to that of full search.
본 연구에서는 수학학습 부진아 지도에서 테크놀로지의 활용이 가지는 의미를 분석해 보고, 테크놀로지가 공평성의 원리에 입각하여 구체적 조작물로서 부진아의 수학 학습지도에 어떠한 영향을 미치는가, 부진아의 개별지도에 긍정적인 영향이 있는가, 부진아의 수학에 대한 관심과 흥미의 제고 및 학습 개념과 원리를 이해하는 데에 도움이 되는가에 대하여 살펴봄으로써 수학학습 부진아들에게 테크놀로지의 활용 가능성을 탐색하고자 한다. 또한 선행연구의 분석을 통하여 수학학습 부진아들의 발생요인을 종합하였으며, 선정된 대상의 사전조사에 의거해, 수학학습 부진의 원인을 학습자 요인의 인지적 요인인 학습방법 미숙과 교과 요인 가운데 수업 요인인 직접적 개별학습의 부재에 초점을 맞추었다. 연구반에 대한 총 40시간의 수업 실시 후의 연구결과에 의해 테크놀로지가 수학학습 부진아의 치유에 긍정적인 영향이 있다는 가능성을 탐색하였다.
As the employment situation has become increasingly severe in recent years, the employment pressure has become intense. How to improve the employability of university students has become the focus of public attention. This study aims to investigate that hope moderates the mediating role of entrepreneurship education in the relationship between career exploration and employability. The purposive sampling method was applied to the sampling of the survey subjects from Guangdong Province, China. A total of 346 questionnaires on career exploration, hope, entrepreneurship education and employability were collected and analyzed. The collected data was analyzed using SPSS PC+ Mac ver. 26.0 and SPSS PROCESS macro ver. 4.2. The statistical methods applied were frequency analysis, corelation analysis, and moderated mediation effect analysis. The conclusion of the study is as follows. First, career exploration had a significant positive correlation with entrepreneurship education, hope and employability. Second, hope showed the moderated mediation effect on the mediating role of entrepreneurship education in the relationship between career exploration and employability. This study suggesed a plan to utilize career exploration, entrepreneurship education and hope to increase college students' employability.
본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.2
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pp.12-21
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2013
This study developed searching network reduction algorithm for reduce shortest path searching time. Developed algorithm is searching nodes that have the including possibility of less weights path than temporal path that consists minimum number of nodes and minimum sum of the straight line distances. The node that has the including possibility of shortest path is the node that the sum of straight line distance from start node and straight line distance to target node is less than the value that temporary path's weights divided by minimum weights units. If searching network reconstitutes only these nodes, the time of shortest path searching will be reduced. This developed algorithm has much effectiveness that start node and target node is close in large network.
For a local search algorithm to find a bettor quality solution it is required to generate and evaluate a sufficiently large number of candidate solutions as neighbors at each iteration, demanding quite an amount of CPU time. This paper presents a method of selectively generating only good-looking candidate neighbors, so that the number of neighbors can be kept low to improve the efficiency of search. In our method, a newly generated candidate solution is probabilistically selected to become a neighbor based on the quality estimation determined heuristically by a very simple evaluation of the generated candidate. Experimental results on the problem of load balancing for production scheduling have shown that our candidate selection method outperforms other random or greedy selection methods in terms of solution quality given the same amount of CPU time.
다목적함수 최적화를 효과적으로 수행하기 위하여 유전자 알고리즘과 직접탐색법을 결합하여 혼성형 최적화기법을 구현하였다. 이 방법은 유전자 알고리즘을 사용하여 최적점이 존재할 가능성이 높은 영역을 탐색한 후, 이 영역에서 직접탐색법을 사용하여 최종해를 찾는다. 따라서 탐색의 효율을 향상시키고 계산시간을 절약할 수 있는 장점이 있다. 그러나 최적화기법이 효율적이지만, 최적화기법을 사용하기 위해서는 전문가의 전문지식이 필요하다. 따라서 실제 최적화를 수행하기 위해서는 관련 분야의 전문지식과 최적화기법이 효율적으로 결합되는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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