본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.
본 논문의 목적은 삼각함수의 학습에 테크놀로지가 기여할 수 있는 방법적인 측면과 인지적인 효과를 명시하는 것이다. 테크놀로지가 삼각함수의 학습에 기여할 수 있는 네 가지 방법론적인 면을 '수학과 학생들의 실제 경험의 연결', '수학적 대상과 수학적 관계의 구체화', '수학의 다양한 표현 체계의 연결', '사고력 중심의 수학교육 추구'의 관점에서 논한다. 이 네 가지 방법론적인 측면 중 '수학적 대상과 수학적관계의 구체화'와 '수학의 다양한 표현 체계의 연결'을 중심으로 삼각함수의 학습법을 예시하면서 이 두 가지 방법이 어떻게 인지적으로 기여하는지를 보여준다.
본 연구는 소프트웨어 재사용을 효과적으로 수행하기 위해 사용자 검색 피드백을 지원할 수 있는 유저 프로필을 정의하였다. 컴포넌트 검색을 위해 퍼지 함수를 이용한 신뢰값을 사용하였으며, 사용자 집단의 요구에 능동적으로 반응할 수 있도록 퍼지 함수를 변화시켜 컴포넌트의 검색 우선순위를 변경시키는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 사용자 피드백을 반영하는 퍼지화 함수에 유저 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백 방법은 퍼지 기법을 적용한 퍼지화 함수와 유저 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있도록 하였다.
화상을 확대함으로써 생기는 화상 몽롱화 (blurring) 현상과 블럭화 현상을 제거하기 위해 본 논문에서는 방향성을 고려한 B 스플라인 함수를 이용하여 화상을 보간하는 방법을 제시한다. 이 방법은Hermite 3차 스플라인 함수나, Bezier 곡선 함수를 이용한 방법 보다 적은 차수를 가질 수 있으므로 계산 량을 줄일 수 있다 또한 화소를 중심으로 수직, 수평 대각선 방향의 분산값을 구하여 변화가 적은 방향으로 보간을 실행함으로써 블럭화 현상과 몽롱화 현상을 감소시켜 확대 화상을 보간 시킨다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.
악성코드 분석을 위한 기술 중 하나로 실행 프로그램의 함수 호출 관계를 시퀀스 또는 그래프 작성한 후, 그 결과를 분석하는 기술이 제안되었다. 이러한 기술들은 일반적으로 실행 프로그램 파일의 정적 분석을 통해 함수 호출 코드를 분석하고, 함수 호출 관계를 시퀀스 또는 그래프로 정리한다. 그러나 난독화 된 실행 프로그램의 경우, 실행 프로그램 파일의 구성이 표준구성과 다르기 때문에 정적분석 만으로는 함수 호출관계를 명확히 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 난독화 된 실행 프로그램의 함수 호출관계를 분석하기 위한 동적 분석 방법을 제안하고, 제안된 기술을 이용하여 함수 호출관계를 그래프로 구성하는 방법을 제안한다.
이 논문에서는 컴퓨터와 수학교육을 바라보는 두 가지 서로 다른 입장에 대하여 알아보고, 그 중 구성주의적(constructivist) 입장에서 컴퓨터 환경의 설계를 논의한다. 이를 위하여 컴퓨터와 수학교육을 위한 바람직한 기본 원리를 구성주의(constructionism) 시각으로 살펴본다. 나아가 이러한 바람직한 기본 원리를 '함수화'라는 용어를 사용하여 규정하고, 이를 통해 컴퓨터 환경 설계 방법을 모색해 본다. 이 연구를 통하여 우리는 설계 과정에 대한 논의가 부족한 상태로 학교 현장에 도입되는 기존 컴퓨터용 소프트웨어들에 대한 문제점을 인식하고, 새로운 환경의 설계 원칙과 과정에 대해 논의하고, 실제 구현한다. 그 예로 LOGO와 DGS를 새로운 대상의 도입을 통하여 통합하는 방안에 대하여 논의한다. 이 논문에서 구현한 새로운 대상은 LOGO와 DGS의 함수화 명령 체계를 모두 이용하여 만들 수 있고, 동시에 LOGO와 DGS의 함수화 명령 체계으로 변화하고 조작할 수 있는 대상이다.
위상배열레이더를 이용한 추적의 성능을 지수화하기 위해서 각도예측 오차공분산행렬의 함수를 이용한 정량화 방법에 대해 검토하였다. 특히, 이 오차공분산행렬의 함수로 최대고유값과 대각합을 이용하여 정량화하는 경우에 대해 안테나 빔조향 손실을 반영한 표적탐지확률을 기준으로 정량화의 일관성을 수치실험을 통해 검토하였다. 이를 통해 추적성능을 표적탐지확률로 기준하는 경우, 대각합이 최대고유값 보다 더 일관성을 갖는 정량화 함수임을 확인하였다.
본 연구는 미적분학의 입실론-텔타(${\epsilon}-{\delta}$)에 의한 엄밀한 함수의 극한값 구하기를 좀 더 직관적이며 시각화를 이용한 지도 방안을 탐색해 보고자 한다. 이를 위하여 Texas Instruments의 Voyage200 CAS 그래핑 계산기의 임베디드 시각화를 활용하여 미적분학 지도에서 공학 활용의 가능성을 제기하고자 한다. 이를 위하여 개념이미지와 개념정의, 인지적 갈등, 미적분 개념에 대한 공학과 시각화의 활용, APOS 이론, 그리고 국소적 수평화를 중심으로 이론적 고찰을 실시했다. 이러한 이론적 고찰을 토대로 CAS 그래핑 계산기의 임베디드 시각화를 활용하여 함수의 극한을 구하는 지도 방안을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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