본 연구는 온톨로지를 기반으로 접근점을 제어하기 위해, 미국 작가 마크 트웨인을 대상으로 인물과 이름간의 다양한 관계와 특질을 RDF/OWL의 공리정의를 통해 인명접근점제어 온톨로지를 기술하였다. 적용된 공리정의는 인물 이름클래스 간 서로 소 공리정의, 객체속성의 정의역 치역 공리 정의, 인물 이름클래스의 객체속성 값 출현횟수 제약 공리정의, 인물과 이름 개체 간 역함수 관계 공리정의, 인스턴스와 리터럴 간 데이터속성 공리정의 등이다. 그 결과 온톨로지 기반에서 전거와 표목의 개념을 배제하고 모든 표현형식을 대등하게 다룬 대등형접근점이 기존의 제어기능을 수용할 수 있음을 확인하였고, 다양한 공리정의로 보다 강화된 표현력으로 공유성과 유일성이 광역적으로 확보된 인명접근점제어 온톨로지를 기술할 수 있었다.
이 연구에서는 GeoGebra를 활용한 극한 학습과정에서 나타나는 고등학생들의 학습 특성을 확인하고자 한다. 또한, GeoGebra를 활용한 극한 지도가 고등학생들의 정의적 특성에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 이를 위해, 세 명의 고등학생들을 연구참여자로 선정하여 GeoGebra를 활용한 극한 학습을 수행하게 하고 그들의 문제해결 과정을 관찰하였다. 연구참여자들의 문제해결 과정을 그들이 수행한 활동지와 연계하여 분석함으로써 다음을 확인하였다. 첫째, 학생들은 함수의 극한을 구할 때 수학적 성질이나 주어진 자료에 근거하여 논리적으로 접근하기보다는 직관적이고 자의적으로 판단하는 경향이 있다. 둘째, 고등학생들의 학습에서 전 단계의 추론이 다음 단계의 추론을 방해할 수 있다. 셋째, GeoGebra를 활용한 삼각함수의 극한 학습은 학생들의 극한 학습과 관련된 오류를 확인하고 교정하는데 도움을 준다. 넷째, GeoGebra를 활용한 삼각함수 극한 학습은 학생들의 정의적 영역에 긍정적인 영향을 미친다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접관 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
유전 알고리듬은 NP-Hard 문제의 해결이나, 함수 최적화, 복잡한 제어기의 파라미터 값 추적 등, 광범위한 분야에 걸쳐 이용되고 있다 일반적인 유전 알고리듬은 적합도 함수를 통해 해들의 품질을 결정하고, 해들의 품질에 따라 선택 연산을 거쳐, 교차나 돌연변이를 통해 우수한 품질의 해를 찾는 과정을 가진다 현재 이 과정은 대부분 소프트웨어적으로 구현되어 범용 프로세서를 통해 수행된다. 그러나 높은 소프트웨어 의존성은 해집단의 크기가 커질수록 교차/변이 연산과 해들의 품질비교에 수행되는 시간을 크게 증가시키는 약점이 있다. 따라서 본 논문에서는 순위 기반 선택과 일점 교차(one-point crossover)를 사용한다는 제약하에, 해들의 순위를 정렬 네트워크를 통해 결정하고 해들을 Residue Number System(RNS)로 표현하여 하드웨어적으로 교차연산을 처리하는 프로세서 구조를 제안한다 이러한 접근을 통해 해들의 품질비교에 걸리는 시간을 크게 줄이고 교차/변이 연산의 효율을 높일 수 있다.
보의 처짐(deflection of beam) 및 부정정보(statically indeterminate beam)의 문제는 수문이나 압력용기등을 비롯한 각종 구조물의 강도계산에서 설계자가 자주 부딪치는 문제이다. 일반적으로 분포하중이나 집중하중 또는 집중 모우멘트가 작용하는 보, 특히 부정정 보의 경우 해석하기 쉬운 방법을 찾아 모우멘트-면적법, 중첩법, 3-모우멘트의 방정식등을 사용하여 반력이나 반력 모우멘트, 처짐량 등을 계산하고 있다. 그러나 이들 방식들은 일률적으로 어느 경우에나 적용하기에 적합한 것은 아니고 복잡한 각종 정리나 공식들을 사용하여야 하며 공액보(conjugated beam)의 반력을 구한다든가, 선도의 면적을 구하기 위하여 힘든 계산을 행하여야 하는 등 쉽지 않아, 부정정 보를 풀어야 할 경우가 발생할 때마다 좀 더 쉬운 접근방법이 없을까 하는 애로를 느껴왔다. 그러던 차 특이함수를 도입하여 문제의 해결을 시도하여 본 바, 복잡한 공식들을 외울 필요 없이 규칙적이고 일률적인 방법으로 쉽게 문제의 해결이 가능하기에 여기 간단히 풀이 방법을 소개하고자 한다.
한국어에는 주격 표지를 가진 명사가 두 번 이상 나타나는 구문이 자주 나타난다. 이러한 구문을 주격 중출 구문이라고 한다. 주격 중출 구문은 크게 부분-전체 구문, 양화사 유동 구문, 그리고 심리 술어 구문으로 나누어진다. 본고에서는 부분-전체 구문과 양화사 유동 구문은 함수-논항 관계를 이용하여 분석하고, 심리 술어 구문은 의미역할과 자리 이동으로 설명한다. 이러한 것은 의미적 측면과 통사적 측면을 함께 고려한 것으로 좀 더 일관성 있는 설명을 위한 접근이라 하겠다.
시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.319-326
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2006
본 논문에서는 최소수리를 갖는 수리가 가능한 시스템의 최적의 교체정책에 대한 베이즈 접급방법을 제안하였다. 특히, 시스템을 운용하는데 필연적으로 발생하는 비용과 비가동시간을 함께 고려하여 기존의 비용에 근거한 연구결과를 확장하고자 하였다. 이를 위해서 단위시간당 기대비용과 단위시간당 기대비가동시간을 구하고, 이 두 기준을 동시에 고려한 최적의 교체주기를 결정하는 방법을 제시하였다. 또한, 순응적 교체정책에 대해서도 살펴보았다.
본 논문은 시변 맥스웰 방정식에 기초한 웨이브릿-갤러킨 설계를 제안하였다. 두 개의 모멘트 함수가 0 이 되는 Daubechies 웨이브릿 함수를 기저함수로 전개하고 Yee가 제안한 Leap-frog 접근법을 적용하였다. D Daubechies 웨이브릿의 변위된 보간 특성을 이용하여 적분이나 매체 연산자에 대한 부가적인 행렬이 필요없 는 방정식을 유도하였다 안정화 조건을 유도하고 분산특성을 분석한 후 유한차분 시간영역법과 다해상도 시 간영역법의 결과와 비교하였고. 분산특성의 분석을 통해 기저함수의 정규성(Regularity)과 받침폭(Support width) 사이의 균형을 확인했다. 기저함수가 단 2개의 0이 되는 웨이브릿 모멘트 함수를 가지지만. 이는 수치 해석 상에서 무시할 수 있는 분산 오류를 수반하였고, 컴팩트 받침(Compact support)에 의해 노드 당 적은 수의 계수만이 고려되었다. 제안된 설계의 저장계수의 효율, 실행 시간의 감소와 정확도를 균일 공진기와 비 균일 공진기의 공진주파수 해석을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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