• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제26권4호
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• pp.769-789
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• 2016

패턴 활동은 어린 학생들의 함수적 사고를 신장하는 데 효과적이지만, 구체적으로 패턴을 어떻게 지도해야 하는가에 대한 연구는 부족한 편이다. 이에 본 연구에서는 초등학생의 함수적 사고를 신장하기 위한 기하 패턴의 지도 방안을 도출하여, 이를 초등학교 수학 수업으로 구현한 사례를 분석하였다. 이를 위하여 초등학교 4학년 3개 학급을 선정하였고, 동일한 교수 학습 과정안을 바탕으로 세 명의 초등학교 교사들이 각 학급에서 수업을 진행하였다. 수업은 크게 공통성을 인식하는 과정, 공통성에 대한 인식을 확장하는 과정, 공통성을 표현하는 과정으로 구성하였으며, 분석 결과 기하 패턴의 구조를 분석하는 활동은 초등학교 4학년 학생들이 패턴의 일반화된 규칙을 추론하고 표현하는 활동에 영향을 주었다. 이와 같은 결과를 토대로 초등학생의 함수적 사고를 신장하기 위한 기하 패턴의 지도 방안에 대하여 시사점을 논의하였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제22권1호
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• pp.15-22
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• 2004

일반적으로 석회석 광산에서의 발파는 ANFO를 사용하여 주로 시행되어지고 있다. Bulk장전 시스템의 도입으로 장약, 발파가 간편하여 효과적으로 발파를 할 수 있고 그 비용도 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 수공에서의 장약이 불가능하고 낮은 위력으로 인해 저항선 및 공간격의 제한이 커서 이에 따르는 발파효율의 저하가 불가피 하였다. 본 연구는 현재 해외에서 일반화되어 사용되고 있는 Bulk EMX(HiMEX)폭약을 국내 현장에 적용함으로 그 적용 방법과 이점을 규명하고자 시행되었다. 대규모 석회석 광산을 대상으로 적정 패턴을 산출하기 위해 기존의 발파 패턴과 비교하여 시험발파를 시행하여 저항선 및 공간격을 산정 하였으며 이를 토대로 해서 성신양회, 현대시멘트 영월사업소와 함께 장기간 시험발파를 실시하고 그 자료를 검증하였다. 그 결과 HiMEX는 초유폭약에 비해 비중이 높아 공당 장약량은 45%정도 증가하나, 1발파 당 생산 물량이 증가하여 5%이상의 장약량 감소효과를 볼 수 있었다. 또한 35∼50%정도의 천공비용이 감소되는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.230-232
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• 2007

최근의 온라인 응용 환경에서는 다양한 종류의 데이터 스트림을 다루고 있으며 이러한 데이터 스트림은 빠른 속도로 무한히 생성되고 실시간의 빠른 처리를 필요로 한다. 따라서 데이터 스트림 실시간 처리 및 분석 작업에서는 데이터 스트림을 지속적으로 모니터링하여 앞으로의 변화와 이에 따른 부하를 예측하고 성능을 조절하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 끊임없이 발생하는 데이터를 관찰하여 데이터가 발생하는 패턴을 찾아내고, 찾아낸 패턴을 기반으로 미래의 특정 시점에서 발생할 데이터 값을 미리 예측하는 효율적인 기법을 제안한다. 무한한 양의 데이터를 제한된 크기의 메모리 내에서 처리하여 현재부터 과거 특정시점까지 발생한 데이터의 패턴을 가장 정확히 일반화할 수 있는 함수를 찾아내고 그 함수를 기반으로 미래에 발생할 데이터의 값을 예측한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.456-464
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• 1997

본 논문에서는 클래스내부와 클래스간의를 확정하게 제어할 수 있는 랜덤 프로세스 모델을 제어하는 프리세스 내부의 파라메다들을 변화시키며, 프로세스간의 통계적인 차이와 랜덤 잡음을 변화시켜 학습을 위한 패턴들을 생성한다. 이 랜덤 프로세스 모델에서 생성된 패턴들을 이용하여 역전파알고리즘으로 학습된 다단 신경망의 성능 성능을 평가한다. 평가 실험결과는 패턴 분류문제에서 일반화된 통계적인 거리가 분류문제의 난이도에 대한 좋은 예측기가 되는 것을 보여 준다. 또한 본 논문에서는 다단신경망의 성능과 베이스패턴분류기의 성능을 비교하기 위하여 베이스분류기의 이론적인 성능분석과 모의실험을 통한 평가를 하였다. 다단신경망의 분류성능이 이론적인 성능과 실헝치와 매우 근사하며 그 두 성능 중간에 위치함을 발견하였다.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.407-426
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• 2003

본 연구에서는 범주형 반복측정자료의 일반화추정방정식(GEE)모형에서 결측이 발생할 경우 결측값 대체(imputation)방법들에 대한 성능을 비교하고자 한다. 설명변수 X가 부분적으로 결측을 갖는 경우 GEE추정량을 계산할 수 없다. 본 논문에서는 시점에 따라 값이 변하는 설명변수에 결측이 있는 경우 GEE모형에서 결측값을 추정하는 7가지의 대체방법을 다루며, 실제자료와 모의실험을 통하여 대체방법별 GEE추정량의 성질을 연구한다. 대체방법별 GEE추정량의 성능을 비교하기 위해 우리는 반응변수가 범주형인 반복측정모형에서 완전자료의 GEE추정량과 완전자료에서 결측을 생성하여 결측값에 각 대체방법을 적용하여 대체한 후 구한 GEE추정량을 비교한다. 대체방법으로는 (1) 단순삭제 (2) 표본 평균대체 (3) 행 평균대체 (4) 횡 시점 회귀대체 (5) 이월대체 (6) 베이지안 붓스트랩 (7) 근사적 베이지안 붓스트랩에 대해서 살펴본다. 결측과정(missing mechanism)은 무시할 수 있는 무응답(ignorable nonresponse)을 가정하며, 결측 발생에 대해서는 원자료의 시점 무응답 패턴(wave nonresponse pattern)을 고려하여 발생시키거나 또는 시점 무응답 패턴을 고려하지 않고 단순임의추출로 결측을 발생시키는 방법을 각각 고려한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 하계학술대회 논문집 Vol.5 No.2
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• pp.1117-1120
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• 2004

경제적인 공정분석과 최적화를 위해서는 컴퓨터를 이용한 플라즈마 예측모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마 증착공정 모델을 개발한다. GRNN의 예측성능은 패턴층 뉴런의 가우시안 함수를 구성하는 학습인자, 즉 spread에 의존한다. 종래의 모델에서는 모든 가우시안 함수의 spread가 동일한 값에서 최적화되었으며, 이로 인해 모델의 예측성능을 향상시키는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (GA)를 이용하여 다변수 spread를 최적화하는 기법을 개발하였으며, 그 성능을 PECVD 공정에 의해 증착된 SiN 박막의 증착률에 적용하여 평가하였다. $2^{6-1}$ 부분인자 실험계획법에 의해 수집된 데이터를 이용하여 신경망을 학습하였고, 모델적합성 점검을 위해 별도의 12번의 실험을 수행하였다. 가우시안 함수의 spread는 0.2에서 2.0까지 0.2간격으로 증가시켰으며, 최적화한 GA-GRNN모델의 예측성능은 6.6 ${\AA}/min$이었다. 이는 종래의 방식으로 최적화한 모델의 예측성능 (13.5 ${\AA}/min$)과 비교하여 50.7% 향상된 예측성능이며, 이러한 향상은 제안한 GA-GRNN 모델이 플라즈마 공정 모델의 예측성능을 증진하는데 매우 효과적임을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.49-63
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• 2009

시공간 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-10]이 가진 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양이 증가하는 문제를 해결하기 위해 일부 기법에서 몇 가지 방법을 제시하였으나 아직 미비한 실정하다. 이에 선행 연구로 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 STMP/MST 탐사 기법[11]을 제안하였다. 제안된 기법은 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 최소화하고, 상세 수준의 이력 데이터들을 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화하여 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 STMP/MST 탐사 기법의 효율성을 검증하기 위해서 탐사 대상 데이터양과 최소지지도를 기준으로 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들과 탐사 수행 성능을 비교하고 분석한다.

• 한국수학사학회지
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• 제17권2호
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• pp.61-72
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• 2004

본 연구에서는 문헌 연구를 통해, 수학사적 발전 과정 및 교수학적 변환을 통해 얻어진 체바 정리의 변환에 대한 구체적인 자료를 제시하였으며, 이를 통해 체바 정리가 변환되고 확장되는 패턴을 고찰하였다. 특히, 본 연구에서는 체바 정리의역, 유향선분, 삼각함수, 벡터 등의 개념과 관련된 체바 정리의 변형 및 발전을 분석하였으며, n각형에 대한 체바 정리, 사면체에 대한 체바 정리를 제시하면서 일반화 및 유추에 관련된 체바 정리의 변환과 확장을 고찰하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.760-762
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 졸은 일반화 능력을 가진 학습시스템으로, 최근 다양한 패턴 인식 분야에서 적용되고 있다. SVM은 기본적으로 이진 분류기이므로 두 개 이상의 클래스를 분류하기 위해서는 다중 클래스 분류가 가능한 형태로의 설계 방법이 필요하다. 이를 위해 각 클래스별로 독립적인 SVM들을 만들어 결과를 병합하는 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 클래스의 수는 않고 한 클래스 내의 데이터의 수가 많지 않은 경우에는 SVM의 일반화 성능을 저하시키고 노이즈에 민감해지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 클래스내의 데이터간의 유사도 측정을 위한 통계적 정보를 안정적으로 추출하기 위해 두 데이터의 쌍을 입력으로 받는 새로운 SVM 설계 방법을 제시한다. 제안한 방법을 실제 생체인식 데이터에 적용한 실험에서 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제10권2호
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• pp.23-32
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• 2012

목적 : 고유감각을 기초로 한 감각식이가 유아의 수면패턴에 미치는 영향과 효과의 지속 여부를 알아보았다. 연구방법 : 단일사례 연구로서 2주간 14회기의 고유감각을 기초로 한 감각식이를 실시하고, 아동이 잠들기까지 소요되는 시간, 수면시간, 취침시각, 잠들기까지 하는 행동의 정도를 통해 수면 패턴의 변화를 평가하였다. 관찰기록은 사전에 연구자로 부터 교육을 받은 주양육자인 어머니가 실시하였다. 결과 : 고유감각을 기초로 한 감각식이의 적용 후 아동은 잠들기까지 소요되는 시간, 수면시간, 취침시각, 잠들기까지의 행동의 정도에 변화를 보였으며, 추적조사에서 잠들기 까지 걸리는 시간은 일정기간 유지되었다. 결론 : 고유감각을 기초로 한 감각식이가 유아의 수면 패턴의 안정과 관계가 있으며, 감각식이 활동의 효과는 수면 패턴의 유지에 지속적인 영향을 주었다. 앞으로 일반화를 위해 많은 수의 유아를 대상으로 한 대조군 연구가 필요하다.