본 연구는 초등예비교사들이 초등수학에 대한 전문성을 기르는데 필수적인 요인으로써 초등수학에 대한 이들의 이해도를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해서 분수의 곱셈에 대한 계산, 의미 파악, 문제 상황 제시 및 표상의 측면에서 현재 교육대학교 3학년 학생들을 대상으로 본 연구를 실시하였다. 본 연구의 결과 대다수의 초등예비교사들은 분수의 곱셈에 대한 계산에는 거의 어려움이 없었으나, 의미파악과 문제 상황 제시에 있어서는 동수누가의 원리가 적용되는 경우를 제외하고는 상당한 어려움을 느끼고 있었다. 마찬가지로, 분수의 곱셈을 그림을 이용하여 표현하는데 있어서도 대다수의 경우 동수누가의 원리가 직접적으로 적용될 수 있는 경우인 승수가 자연수인 경우를 제외하고는 적절한 방식으로 표현하는데 큰 어려움을 겪고 있는 것으로 드러났다. 본 연구는 진정한 교직의 전문성은 수업에 대한 전문성에서 비롯되며, 이는 초등예비교사들이 초등수학에 대한 전문성을 확보할 때 비로소 수업관행의 근본적인 변화를 이룰 수 있다는 것을 시사한다. 따라서 교실에서의 수학 수업의 질적 향상을 위해서는 초등수학에 대한 깊이 있는 이해가 선행되어야 한다.
This study deals with the optimal design of mobile access network connecting base stations(BSs) and mobile switching centers(MSCs). Generally mobile operators constitute their access networks by leasing communication lines. Using the characteristic of leased line rate based on administration region, we build an optimization model for mobile access network design which has much smaller number of variables than the existing researches. And we develop a GUI based optimization tool integrating the well-known softwares such as MS EXCEL. MS VisualBasic, MS PowerPoint and Ip_solve, a freeware optimization software. Employing the current access network configuration of a Korean mobile carrier, this study using the optimization tool obtain an optimal solution for both single MSC access network and nation-wide access network. Each optimal access network achieves 7.45% and 9.49% save of lease rate, respectively. Considering the monthly charge and total amount of lease line rate, our optimization tool provides big amount of save in network operation cost. Besides the graphical representation of access networks makes the operator easily understand and compare current and optimal access networks.
This paper deals with the single-hoist and multiple-products scheduling problem. Although a mixed integer linear programming model for the problem was developed earlier, a branch-and-bound based heuristic algorithm is proposed in this paper to solve the big-size problems in real situation. The algorithm is capable of handling problems incorporating different product types, jobs in the process, and tank capacities. Using a small example problem the procedure of the heuristic algorithm is explained. To assess the performance of the heuristic we generate a bigger example problem and compare the results of the algorithm proposed in this paper with the optimal solutions derived from the mathematical model of earlier research. The comparison shows that the heuristic has very good performance and the computation time is sufficiently short to use the algorithm in real situation.
This paper considers a joint problem for blood inventory planning at hospitals and blood delivery planning from blood centers to hospitals, in order to alleviate the blood service imbalance between big and small hospitals being occurred in practice. The joint problem is to determine delivery timing, delivery quantity, delivery means such as medical drones and legacy blood vehicles, and inventory level to minimize inventory and delivery costs while satisfying hospitals' blood demand over a planning horizon. This problem is formulated as a mixed integer programming model by considering practical constraints such as blood lifespan and drone specification. To solve the problem, this paper employs a Lagrangian relaxation technique and suggests a time efficient Lagrangian heuristic algorithm. The performance of the suggested heuristic is evaluated by conducting computational experiments on randomly-generated problem instances, which are generated by mimicking the real data of Korean Red Cross in Seoul and other reliable sources. The results of computational experiments show that the suggested heuristic obtains near-optimal solutions in a shorter amount of time. In addition, we discuss the effect of changes in the length of blood lifespan, the number of planning periods, the number of hospitals, and drone specifications on the performance of the suggested Lagrangian heuristic.
최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.
Purpose - This paper empirically investigates the predictors and main determinants of consumers' ratings of mobile applications in the Google Play Store. Using a linear and nonlinear model comparison to identify the function of users' review, in determining application rating across countries, this study estimates the direct effects of users' reviews on the application rating. In addition, extending our modelling into a sentimental analysis, this paper also aims to explore the effects of review polarity and subjectivity on the application rating, followed by an examination of the moderating effect of user reviews on the polarity-rating and subjectivity-rating relationships. Design/methodology - Our empirical model considers nonlinear association as well as linear causality between features and targets. This study employs competing theoretical frameworks - multiple regression, decision-tree and neural network models - to identify the predictors and main determinants of app ratings, using data from the Google Play Store. Using a cross-validation method, our analysis investigates the direct and moderating effects of predictors and main determinants of application ratings in a global app market. Findings - The main findings of this study can be summarized as follows: the number of user's review is positively associated with the ratings of a given app and it positively moderates the polarity-rating relationship. Applying the review polarity measured by a sentimental analysis to the modelling, it was found that the polarity is not significantly associated with the rating. This result best applies to the function of both positive and negative reviews in playing a word-of-mouth role, as well as serving as a channel for communication, leading to product innovation. Originality/value - Applying a proxy measured by binomial figures, previous studies have predominantly focused on positive and negative sentiment in examining the determinants of app ratings, assuming that they are significantly associated. Given the constraints to measurement of sentiment in current research, this paper employs sentimental analysis to measure the real integer for users' polarity and subjectivity. This paper also seeks to compare the suitability of three distinct models - linear regression, decision-tree and neural network models. Although a comparison between methodologies has long been considered important to the empirical approach, it has hitherto been underexplored in studies on the app market.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권7호
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pp.916-922
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2014
본 논문에서는 12-펄스정류기의 고조파 저감을 위해 12-펄스정류기의 커패시터 중앙 DC버스에 보조전원장치의 설치를 제안하였다. 그리고 이 장치에 의해 고조파가 감소되는 이론적인 배경을 다루었으며 부하전류의 크기에 따라 보조전원장치가 어떻게 제어되어야 하는지를 밝혔다. 본 논문에서 제안한 보조전원장치는 구형파 전압원을 적용함으로써 능동필터와 같은 다른 방식에 비해 시스템 구조가 간단하고 보다 저렴하다. 본 논문에서 제안하는 12-펄스정류기 고조파 저감법의 검증을 위해 소프트웨어 PSIM을 활용하였으며 제안된 방식의 유효성을 확인하였다.
MP3의 사용이 늘어나면서 저작권 보호나 음악 콘텐츠 정보의 삽입을 위한 방법에 대한 요구가 증가하고 있으며 관련된 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이때 부가적인 정보가 삽입되어도 MP3의 비트스트림 구조가 크게 변형되어 음질의 열화나 파일 크기의 변화가 발생하여서는 안 된다. 본 연구에서는 위의 조건을 만족할 수 있도록 MP3 부호화 과정 중에서 양자화 된 정수 형태의 계수가 허프만 부호화 될 때, 값이 큰 샘플들의 특징을 이용하여 linbits 중 몇 개의 비트를 변형하여 부가적인 정보를 삽입하고, 그 음질의 열화 정도를 테스트하였다. 일련의 실험 과정을 통하여 평균 60 bytes/sec의 정보 삽입률에서 MOS 4.6 정도의 음질을 얻을 수 있음을 확인하였다. 제안된 방법을 이용하면 저작권에 대한 정보 또는 미디어 자체에 대한 정보들을 효과적으로 삽입할 수 있어 음악 데이터베이스의 운용과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있다.
최근 데이터를 활용한 분석에 대한 수요와 함께 분석 데이터인 지식 그래프의 크기는 점차 증가하여, 웹에서 수집한 데이터를 지식 그래프로 추출하였을 때 약 820억개의 엣지(Edge)를 가지는 수준까지 도달하였다. 많은 지식 그래프들은 웹 자원에 대한 메타데이터를 표현하기 위한 W3C 표준인 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 표현되며, RDF 특성으로 인해 기존의 RDF 저장소들은 대량 RDF 데이터를 압축하고 저장할 때 처리 시간의 오버헤드가 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해, 맵리듀스를 사용하여 대량 RDF 데이터를 정수 ID로 압축 변환하고, 수직 분할하여 저장하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 RDF-3X와 비교하였을 때 최대 25.2배, H2RDF+와 비교하였을 때 최대 3.7배까지의 높은 성능 향상을 보였다.
AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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