In this paper, a novel speed control algorithm of DC motors is presented. The key contribution here is a simple speed controller only with speed feedback and without an inner current control loop. This is possible by adjusting the reference speed based on a certain rule. Therefore, the proposed speed controller here becomes simpler while maintaining the control performance. Moreover, with the proposed controller, the system response can be tuned with less complexity. This proposed control method is investigated both mathematically and experimentally.
본 연구는 초등학생의 논리적 사고력 신장을 위한 교육 방법으로 수행시간 중심의 파이썬 정렬 알고리즘 교육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 현직 초등학교 교사 100명을 대상으로 실시한 사전 요구 분석 결과를 바탕으로 하여 개발하였다. 개발한 교육 프로그램의 효과를 검증하기 위해 ${\bigcirc}{\bigcirc}$ 대학교에서 실시한 초등학생 교육기부 프로그램의 지원자 표집에 의한 지원자 표본 25명을 대상으로 6일간 1일 7차시씩 42차시를 진행하였다. 한국교육개발원에서 개발한 '논리적 사고 검사(GALT)'를 활용하여 사전 사후 검사 결과를 통해 교육적 효과를 분석하였으며, 분석 결과 수행시간 중심의 파이썬 정렬 알고리즘교육이 초등학생의 논리적 사고력 향상에 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 상황인식 기법을 이용한 관광 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)를 제공한다. 이를 위해서 사용자에게 제공되는 서비스는 자연스럽고 의인화된 처리가 필요하다. 즉, 사용자에게 제공하고자 하는 서비스 객체는 사용자의 행위를 저장 분석하고 이를 처리하는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 사용자들에게 개인화된 서비스를 상황인식에 따라 제공할 수 있도록 분석 처리하기 위한 알고리즘을 제공한다. 제공되는 서비스는 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 알고리즘으로 '친구 추천 알고리즘'을 통해 사용자간의 관계 맺기를 보조하고, '관광지 추천 알고리즘'을 통해 사용자로 하여금 유의미한 관광지를 추천하는 방법을 연구하였다. 특히 가이드의 이용에서 서버는 사용자의 현재 위치와 여러 사용자들의 과거 방문 기록을 상황인식 기반으로 분석하여 최적의 여행 경로를 제공하는 서비스로 '관광지 여행 경로 추천 알고리즘'을 사용하였다. 이러한 관광 소셜 네트워크 기술은 사용자에게 보다 편의성과 친밀성 있는 서비스를 제공한다. 제안된 상황인식 기반의 관광 소셜 네트워크 서비스 응용기술로 제공되는 관광가이드 시스템은 보다 다양한 응용서비스로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.292-298
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2022
Coding education and algorithm education are essential in the era of the fourth industrial revolution. Text-oriented algorithm textbooks are perceived as difficult by students who are new to coding and algorithms. There is a need to develop educational content so that students can easily understand the principles of complex algorithms. This paper has implemented basic sorting algorithms as augmented reality contents for students who are new to algorithm education. To make it easier to understand the concept and principles of sorting algorithms, sorting data was expressed as a 3D box and the comparison of values according to the algorithms and the movement of values were produced as augmented reality contents in the form of 3D animations. In order to help with the understanding of sorting algorithms in C language, the change of variable values and the exchange of data were shown as animations according to the execution order of the code and the flow of the loop. Students can conveniently use contents through a smart phone without special equipment by being produced in a marker-based manner. Interest and immersion, as well as understanding of classes of sorting algorithms can be increased through educational augmented reality-based educational contents.
본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구의 목적은 생활 속에서 알고리즘 개념을 포함하는 사례들을 이용한 알고리즘 학습이 초등학생들의 논리적 사고력에 어떤 영향을 미치는가에 대해 알아 보는 것이다. 이를 위해 사전 GALT 검사, 생활 속에서 알고리즘을 지도할 수 있는 사례 선정 및 지도안 작성후 실험처치, 사후 GALT 검사, 그리고 사전, 사후 GALT 검사 결과 간의 대응 표본 t 검증 순으로 실험을 실시하였다. 그 결과 논리적 사고력의 변화 정도와 논리적 사고력을 구성하는 하위 5 개 영역(보존논리, 비례논리, 조합논리, 확률논리, 변인통제논리)의 변화 정도는 유의수준 .05에서 통계적으로 유의미한 결과를 얻었지만 상관논리 변화 정도는 유의 수준 .05에서 통계적으로 유의미한 결과를 얻지 못하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5491-5505
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2017
Use of the Gaussian inverse Wishart PHD (GIW-PHD) filter has demonstrated promise as an approach to track an unknown number of extended targets. However, the partitioning approaches used in the GIW-PHD filter, such as distance partition with sub-partition (DP-SP), prediction partition (PP) and expectation maximization partition (EMP), fails to provided accurate partition results when targets are spaced closely together and performing maneuvers. In order to improve the performance of a GIW-PHD filter, this paper presents a cooperation partitioning (CP) algorithm to solve the partitioning issue when targets are spaced closely together. In the GIW-PHD filter, the DP-SP is insensitive to target maneuvers but sensitive to the differences in target sizes, while EMP is the opposite. The proposed CP algorithm is a fusion approach of DP-SP and EMP, which employs EMP as a sub-partition approach after DP. Therefore, the CP algorithm will be sensitive to neither target maneuvers nor differences in target sizes. The simulation results show that the use of the proposed CP algorithm will improve the performance of the GIW-PHD filter when targets are spaced closely together.
본 논문에서는 국내 표준으로 제정된 ARIA 알고리즘을 High Throughput을 위한 하드웨어 구조를 제안하고 구현하였다. 치환 계층의 고속 처리를 위하여 ROM table 구성과 라운드 내부의 파이프라인 방식을 이용하며, 12 라운드를 확장된 구조로 설계하여 병렬 특성을 활용 가능한 설계 방법을 제안한다. 본 논문은 VHDL을 이용하여 RTL 레벨로 설계 되었으며, 합성 툴인 Synplify를 이용하였으며, 시뮬레이션을 위해 ModelSim을 이용하였다. 본 논문에서 제시한 하드웨어 구조는 Xilinx VertxeE Series 디바이스를 이용하였으며 68.3 MHz의 주파수 및 674Mbps의 Throughput을 나타낸다.
본 논문에서는 네트워크의 유동확률밀도를 이용하여 분산적인 라우팅 경로를 분석하는 LTD(Load Tolerance Density-distribution) 알고리즘을 제안한다. 모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc Networks)는 유동성을 가진 노드들로 구성된 네트워크로서, 토폴로지의 변화가 빈번하다. 토폴로지의 변화를 줄이기 위해 계층적 네트워크가 연구되었으나, 특정 클러스터 헤드노드에게 부하가 집중되어 통신이 단절된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 포아송 분포를 이용한 노드의 유동확률밀도를 계산하여, 분산적인 라우팅 경로를 제공하는 알고리즘이다. 모의실험에서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 패킷 전송률은 비교 알고리즘에 비해 향상된 결과를 보여주었다.
Modern swarm intelligence heuristic search methods are widely applied in the field of structural health monitoring due to their advantages of excellent global search capacity, loose requirement of initial guess and ease of computational implementation etc. To this end, a hybrid strategy is proposed based on butterfly optimization algorithm (BOA) and differential evolution (DE) with purpose of effective combination of their merits. In the proposed identification strategy, two improvements including mutation and crossover operations of DE, and dynamic adaptive operators are introduced into original BOA to reduce the risk to be trapped in local optimum and increase global search capability. The performance of the proposed algorithm, hybrid butterfly optimization and differential evolution algorithm (HBODEA) is evaluated by two numerical examples of a simply supported beam and a 37-bar truss structure, as well as an experimental test of 8-story shear-type steel frame structure in the laboratory. Compared with BOA and DE, the numerical and experimental results show that the proposed HBODEA is more robust to detect the reduction of stiffness with limited sensors and contaminated measurements. In addition, the effect of search space, two dynamic operators, population size on identification accuracy and efficiency of the proposed identification strategy are further investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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