본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력을 조절하고 학습 능력과 시험 능력을 객관적으로 판단할 수 있는 자기 주도적 학습 능력 및 시험 능력 평가 방법을 제안하였다. 제안된 자기 주도적 학습 능력 및 시험 능력 평가 방법은 삼각형 타입의 소속 함수와 퍼지 논리를 이용하여 학습 능력과 시험 능력의 소속도를 계산하고 각각에 대해 퍼지 등급도를 부여하였다. 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도에 대해서 퍼지 관계의 연산 및 합성에 의해 최종 소속도를 계산하고 퍼지 등급도를 결정하여 학습자가 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도 및 최종 퍼지 등급도를 분석하여 스스로 학습을 조정할 수 있도록 하였다. 그리고 제안된 연구 내용을 인터넷 정보 검색사 필기 과목에 적용하여 구현하였다.
구조적 접근방법에 의한 서명검증은 서명을 부분획 단위의 집합 구조로 표현하여 서명 데이터를 분석하기 때문에 서명의 국부적인 변화의 특성을 효율적으로 흡수하여 우수한 검증 효과를 나타낸다. 그러나 이 방법은 실용화할 때 데이터의 크기가 고정되지 않는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 상대적으로 중요한 부분을 선택하여 데이터를 고정크기로 만듦으로서 데이터의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과, 고정된 크기로 선택된 서브패턴에 대해서 국부적인 변화도와 복잡도에 의한 가중치를 적용한 결과, 더 좋은 검증율을 보였으며, 이 때 고정된 크기를 만들기 위한 최소 크기의 참조 모델의 서브패턴의 개수는 일정 갯수의 범위에서 적절히 고정될 수 있음을 보였다.
자소 단위의 HMM을 설계하고 製字 원리에 따라 연결한 한글 인식 네트워크에서 인식속도는 많은 경로수로 인해 상당히 느려진다. 본 논문에서는 탐색 속도를 개선 하기 위해 최적의 네트워크 탐색 방법인 레벨 빌딩 알고리즘을 수정, 적용한 온라인 한글 인식 모델을 제안한다. 한글 인식을 위한 레벨 빌딩은 초성·중성·종성 순의 정해진 필기 한글 구조를 반영한 syntax-directed 레벨 빌딩 탐색 알고리즘으로, 전체 11,172개의 경로를 가지는 방대한 크기의 인식 네트워크 탐색에 서 시간복잡 도가 경로수에 비의존적이고 노드 수 득, 개별 자소 HMM의 수에만 의존하는 효율적인 탐색 방법이다. 제한된 방법의 효용성을 입증하기 위한 인식 실험에서 KAIST의 온라인 한글 데이터, 15,000자를 대상으로 한 자당 0.72초의 인식속도를 보였다.
본 논문은 DP(dynamic programming) 매칭법을 확장하여 흘림체 한글을 온라인으로 인식하는 방법에 대하여 논한 것이다. 한글의 자소는 보다 간단한 자소에 선분이 점차로 추가되어 보다 복잡한 구조로 발전되는 특징이 있다. 자소의 조합에 의해 구성되는 한글에는 유사한 문자 패턴이 많다. 이러한 특성으로 인하여 한글에 대하여 DP매칭법을 적용하여도, 입력문자와 표준문자와의 패턴간 거리를 정확하게 구하는 것이 곤란하다. 본 방식에서는 DP매칭을 행하기 전에, 한글의 최초, 최후선분의 특성을 살린 대분류매칭을 행함으로써 DP매칭의 대상수를 줄였다. 본 방식은 DP매칭법에 자소패턴의 추출기능을 부가함으로써, DP매칭을 확장하여, 한글의 문자패턴간의 거리를 정확하게 측정하는 것을 시도한다. 자소패턴의 추출은, 자소패턴을 구성하는 선분의 ON/OFF, 방향코오드, 방향코오드의 변화, 배치 구조등을 조사함으로써 행한다. 이와같이 하므로써 필기운동 변화의 흡수와 비교적 안정된 스트로크의 분리가 가능함을 확인하였다.
Among a variety of cleaning processes, the cryogenic carbon dioxide ($CO_2$) cleaning has merits because it is highly efficient in removing very fine particles, innoxious to humans and does not produce residuals after the cleaning, which enables us to extend its area of coverage in the semi-conductor fabrication society. However, the cryogenic carbon dioxide cleaning method has some technical research issues in aspect to particles' adhesion and removal. To resolve these issues, performing an analysis for the identification of particle adhesion mechanism is needed. In this study, a research was performed by a theoretical approach. To this end, we extended the G-T (Greenwood-Tripp) model by applying the JKR (Johnson-Kendall-Roberts) and Lennard-Jones potential theories and the statistical characteristics of rough surface to investigate and identify the contact, adhesion and deformation mechanisms of soft or hard particles on the rough substrate. The statistical characteristics of the rough surface were taken into account through the employment of the normal probability distribution function of the asperity peaks on the substrate surface. The effects of surface roughness on the pull-off force for these particles were examined and discussed.
이 연구의 목적은 현재 4년제 공과대학에서 실시하고 있는 공학윤리 교육과정 운영 실태를 조사하는데 있다. 이를 위해 관련 문헌 분석, 설문조사 등의 방법으로 연구를 수행하였다. 설문 조사는 2004년 현재 공학교육 인증을 받았거나 신청한 14개의 대학에 개설된 공학 소양 과목 중에서, 강의의 전체 또는 일부로 공학윤리 교육을 실시하고 있는 강의 담당자 31명을 대상으로 실시하였다. 공학윤리 교육은 EAC(Ethics Across the Curriculum)의 형태로 도입되고 있으며, 수강생의 수가 다소 많으며, 복수의 담당자가 지정되지 않은 것으로 나타났다. 교육 목표에 있어서는 윤리학적인 이론보다는 공학적 상황에 초점을 맞추고 있는 것으로 조사되었으며, 교육 내용도 전반적으로 고르게 도입되고 있는 것으로 나타났으나 내용에 있어서 이론적인 면이 많은 것으로 나타났다. 교육 방법에 있어서는 강의식 수업이 주로 사용되며, 평가에 있어서는 대부분의 평가가 필기고사를 통하여 이루어지고 있으며, 수업 및 토론 참여, 발표 등의 비율은 낮게 조사되었다.
최근 특징 선택에서 개미군집 최적화를 위한 선택적 평가 기법이 제안되었다. 이 기법은 불필요하거나 가능성이 적은 후보 해를 실제 평가 과정에서 제외함으로써 계산량을 줄인다. 실험을 통해 이 기법의 우수성을 보였으나, 하나의 데이터만을 사용하였으므로 통계적으로 충분한 신뢰성을 보여주지 못한다. 이 논문의 목적은 선택적 평가 기법의 수렴 특성을 분석하고 결론의 신뢰성을 높이는 것이다. 실험을 위해 UCI 데이터베이스에서 필기, 의료, 음성에 관련된 세가지 데이터를 선택하였다. 이들의 특징 집합 크기는 256부터 617까지 분포한다. 통계적으로 안정된 데이터를 얻기 위해, 이들 각각에 대해 프로그램을 독립적으로 12번 실행하였다. 긴 시간에 걸친 수렴을 관찰하기 위해, 각각의 프로그램 실행은 72시간 동안 이루어졌다. 실험 데이터의 분석을 바탕으로, 선택적 평가 기법의 우수성에 대한 이유와 이 기법의 적용 범위에 대해 기술한다.
한글 문자 인식에 있어서 ' ㅁ '과 ' ㅇ '의 오인식은 전반적인 인석성능의 저하를 가져오는 요소가 되고 있으나 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 'ㅁ'과 'ㅇ'을 효과적으로 인식하기 위한 새로운 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 변형된 하우스도르프 거리를 이용한 최적의 이웃 반경을 설정하고, 이 반경에 의해 이웃 픽셀과의 각도를 추출하여 두 자소를 구분하는 특징으로 사용하였다 실험을 통하여 분석한 결과 제안하는 특징 추출 방법은 기존의 방법들보다 적은 특징 개수를 사용하여 효율적으로 패턴을 인식할 수 있었으며 우수한 일반성 및 안정성을 나타내었다.
이 논문에서는 농축산물 이력추적관리제의 성공적 도입 및 확대에 있어 중요한 기반요소인 생산이력정보를 효율적으로 수집할 수 있는 수기정보 전자화 기술 기반의 농축산물 생산이력정보 수집 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 디지털펜으로 종이문서 형태의 관리대장 작성만으로 기록 대장과 동일한 디지털이미지를 생성하고, 필기체인식을 통해 기록 내용을 데이터베스화한다. 제안 시스템은 PC, PDA, 터치스크린 등의 정보 수집기기에 비해 이동성, 사용 편이성, 데이터 입력 속도 측면에서 뛰어나고, 열악한 농축산 작업 환경에서 사용하기 적합하기 때문에 전산능력과 시간적 여유가 없는 농가에서 효율적으로 양질의 생산이력정보를 수집할 수 있다. 수기정보 전자화 기술은 가공, 유통, 판매 단계의 종이문서 기반 정보취득 업무에 적용될 수 있으며, RFID/USN 기반 시스템과 연동하여 고도화된 이력추적관리 시스템 구축에 사용될 수 있다.
본 연구는 Keller의 ARCS 동기모델을 비즈니스 전공영어 수업에 적용하여 ARCS 모델이 학습동기와 학업성취도에 어떤 영향을 미치는지 조사하고자 하였다. 본 연구는 2018년과 2019년 2학기에 비즈니스 전공영어를 수강한 경영학 전공 27명 학생들을 대상으로 이루어졌다. 학습동기와 학업성취도를 분석하기 위해 설문조사와 필기시험 결과가 사용되었다. ARCS 모델을 적용한 실험집단과 전통적 강의식 수업이 이루어진 비교집단의 결과는 비즈니스 전공영어에 ARCS 모델을 적용한 교수·학습법이 학습 동기유발 요소인 주의집중, 관련성, 만족감, 자신감을 향상시키는 데 효과가 있으며 비즈니스 영어와 비즈니스 내용 두 영역의 학업성취도 향상에도 효과가 있음을 보여주었다. 본 연구는 학습자 수가 적은 비즈니스 전공영어 수업에서 ARCS 모델이 긍정적 효과를 나타낼 수 있음을 보여준 한 사례가 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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