본 연구는 도해력의 의미를 점검하고 도해력의 발달수준을 판단할 수 있는 기준에 대해 검토한 후, 2005${\sim}$2007년까지 의 학업성취도 문항중 그래픽 자료를 활용한 문항을 중심으로 학교급별로 기대되는 도해력의 수준과 실제 숙달 수준을 분석하는 데 그 목적이 있다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 학교급이 올라갈수록 그래픽 자료를 읽는 데 명시적 정보추출능력보다는 함축적 정보추출능력과 개념적 정보추출능력이 많이 요구된다. 둘째, 전체 문항 중 숙달 수준에 해당하는 문항의 비율은 학교급이 올라갈수록 낮아진다. 셋째, 학교급별 숙달 수준은 초등학교의 경우 단순한 지도에 명시된 정보나 등고선, 단순한 지도, 기본적인 선 그래프 등에 함축된 정보를 읽을 수 있는 수준이고, 중학교의 경우 제시된 자료를 활용해 지도와 그래프에 나타난 지리적 현상의 직접적인 인과관계를 추론할 수 있는 수준이며, 고등학교의 경우 일상생활의 경험을 통해 습득한 지식을 적용해 그래픽 자료를 읽을 수 있는 수준이다.
본 논문에서는 CDHMM 음성인식기의 인식성능을 향상시키기 위해 상태 당 관측밀도함수 수 변화에 의한 화자적응 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법은 CDHMM의 각 상태마다 관측 확률밀도함수의 가지 수가 두 개 이상이 릴 수도 있게 하여 발음특성의 다양성을 반영할 수 있게 하였다. 가지 수는 각 상태에 속하는 적응음성의 프레임 수에 따라 정하는 방법과 특징벡터 행렬식에 따라 정하는 방법으로 하였다 이두 방법중의 어느 하나로 관측 확률밀도함수의 가지가 결정되면, 세분화된 각 가지로부터 MAP 파라미터를 추출함으로써 정밀한 화자적응모델의 파라미터를 구할 수 있었다. 아울러 적응음성을 상태분할 할 때 기존의 화자독립모델을 사전정보로 이용함으로써 ML 추정시의 초기 상태분할 오류의 영향을 줄여 기존 상태분 할 방법의 단점을 개선하였다 그리고 상태지속분포를 화자에 적응시킴으로써 화자 고유의 발음속도와 발음 패턴 등의 음성특성을 흡수하도록 하였다. 제안한 방법들의 타당성을 확인하기 위한 실험에서 제안한 방법이 기존 방법에 비해 높은 인식률을 얻음을 확인하였다.
Wang, Jianguo Jack;Wang, Jinling;Sinclair, David;Watts, Leo
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.277-282
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2006
It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4766-4786
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2016
Looking for missing companions who are out of touch in public places might suffer a long and painful process. With the help of mobile crowdsourcing, the missing person's location may be reported in a short time. In this paper, we propose MissingFound, an assistant system that applies mobile crowdsourcing for finding missing companions. Discovering valuable users who have chances to see the missing person is the most important task of MissingFound but also a big challenge with the requirements of saving battery and protecting users' location privacy. A customized metric is designed to measure the probability of seeing, according to users' movement traces represented by WiFi RSSI fingerprints. Since WiFi RSSI fingerprints provide no knowledge of users' physical locations, the computation of probability is too complex for practical use. By parallelizing the original sequential algorithms under MapReduce framework, the selecting process can be accomplished within a few minutes for 10 thousand users with records of several days. Experimental evaluation with 23 volunteers shows that MissingFound can select out the potential witnesses in reality and achieves a high accuracy (76.75% on average). We believe that MissingFound can help not only find missing companions, but other public services (e.g., controlling communicable diseases).
이 연구에서는 중등 심화 과정을 마치고 사사 과정에 진입한 최우수 정보과학 영재 교육을 위한 회로 최소화 알고리즘의 성능 개선 및 평가 과정을 보인다. 이 과정에서 학생들은 원하는 목표 기능을 얻기 위한 논리 회로는 꼭 한 가지가 아니고 다양하게 구성할 수 있다는 점과 이들 중 가장 간단한 회로를 찾을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 된다. 수작업으로 이루어지는 까르노 맵에서 회로 최소화를 위한 기본 원리를 터득하고, 그 과정을 소프트웨어로 수행하는 Quine-McCluskey 알고리즘을 탐구한다. Quine-McCluskey 알고리즘은 기본적으로 집합 연산의 반복에 의해 중복성을 도출하고 축약하는 과정을 반복한다. 집합 연산은 두 집합을 구성하는 원소들에 대한 비교 연산으로 이루어지므로 복잡도가 높다. 이를 해결하는 방법으로 원소 나열식 집합을 비트 정보로 표현하는 방안을 모색하고, 그 결과 약 36%의 성능 향상이 이루어짐을 보게 된다. 이 과정의 궁극적 목표는 영재 학생들이 전자 스위치, 논리 게이트, 논리 회로, 프로그래밍 언어, 데이터 구조, 알고리즘 등을 포괄하는 컴퓨터과학 학문에 대한 흥미와 지식 통합적 안목을 기르는 데 있다.
The local wind systems in the Pohang region were categorized into wind sectors. Still, thorough knowledge of wind resource assessment, wind environment analysis, and atmospheric environmental impact assessment was required since the region has outstanding wind resources, it is located on the path of typhoon, and it has large-scale atmospheric pollution sources. To overcome the resolution limitation of meteorological dataset and problems of categorization criteria of the preceding studies, the high-resolution wind resource map of the Korea Institute of Energy Research was used as time-series meteorological data; the 2-step method of determining the clustering coefficient through hierarchical clustering analysis and subsequently categorizing the wind sectors through non-hierarchical K-means clustering analysis was adopted. The similarity of normalized time-series wind vector was proposed as the Euclidean distance. The meteor-statistical characteristics of the mean vector wind distribution and meteorological variables of each wind sector were compared. The comparison confirmed significant differences among wind sectors according to the terrain elevation, mean wind speed, Weibull shape parameter, etc.
본 논문에서는 학습자들의 효율적인 학습을 돕는 온라인 학습 도구 애플리케이션을 웹사이트로 제공하고자 한다. 인출, 체계화, 메타인지, 이 세 가지 측면에서 학습자들의 학습 효율을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대해 논의하고자 하며, 본 웹 서비스를 통해 학습자는 플래시 카드 기반의 인출 학습법으로 학습을 진행할 수 있다. 이때, 합성 패턴(Composite Pattern)을 사용하여 플래시 카드를 Directory-File System과 유사한 형태로 관리하는 방법에 대해 서술한다. 학습자는 플래시 카드를 마인드맵으로 변환하여 지식을 체계적으로 정리할 수 있다. 학습자의 학습진행도에 따라 마인드맵의 색상이 달라지며, 학습자는 자신이 무엇을 알고 무엇을 모르는 지 색상을 통해 쉽게 인지할 수 있다. 이때, 학습진행도를 판단하고 예측하는 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 딥 러닝 모델 구축을 제안한다.
Reyes, Nash Jett;Geronimo, Franz Kevin;Guerra, Heidi;Jeon, Minsu;Kim, Lee-Hyung
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.162-162
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2022
Stormwater management is an essential component of land-use planning and development. Due to the additional challenges posed by climate change and urbanization, various stormwater management schemes have been developed to limit flood damages and ease water quality concerns. Nature-based solutions (NBS) are increasingly used as cost-effective measures to manage stormwater runoff from various land uses. Specifically, constructed wetlands were already considered as socially acceptable green stormwater infrastructures that are widely used in different countries. There is a large collection of published literature regarding the effectiveness or efficiency of constructed wetlands in treating stormwater runoff; however, metadata analyses using bibliographic information are very limited or seldomly explored. This study was conducted to determine the trends of publication regarding stormwater treatment wetlands using a bibliometric analysis approach. Moreover, the research productivity of various countries, authors, and institutions were also identified in the study. The Web of Science (WoS) database was utilized to retrieve bibliographic information. The keywords ("constructed wetland*" OR "treatment wetland*" OR "engineered wetland*" OR "artificial wetland*") AND ("stormwater*" or "storm water*") were used to retrieve pertinent information on stormwater treatment wetlands-related publication from 1990 up to 2021. The network map of keyword co-occurrence map was generated through the VOSviewer software and the contingency matrices were obtained using the Cortext platform (www.cortext.net). The results obtained from this inquiry revealed the areas of research that have been adequately explored by past studies. Furthermore, the extensive collection of published scientific literature enabled the identification of existing knowledge gaps in the field of stormwater treatment wetlands.
본 연구는 4C/ID 모형(Four-Components Instructional Design model)을 적용한 웹기반 학습에서 학습자의 배경지식 수준과 지원정보 제시 유형이 인지부하와 쉐마획득에 미치는 영향을 규명하는 데 있다. 이를 위하여 웹기반 수업을 설계하고 대학수업 4주 동안 166명의 대학생들을 대상으로 수업을 진행하였다. 수업 후 인지부하 자가보고식 설문지와 쉐마획득 측정을 위한 개념도를 수집하여 이원변량 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학습자의 배경지식 수준에 따라 인지부하 점수는 유의한 차이가 있었고, 지원정보 제시 유형에서 질문 집단과 진술문 집단은 인지부하 점수가 유의한 차이가 없었다. 둘째, 학습자의 배경지식 수준에 따른 쉐마획득이 유의한 차이를 나타냈고, 질문 집단이 진술문 집단보다 쉐마획득이 유의하게 높았다. 또한 쉐마획득에서 학습자의 배경지식 수준과 지원정보 제시 유형 간 상호작용효과가 나타났다. 본 연구는 실제적 과제에서 초보 학습자의 수업 설계 및 적용에 고려할 수 있는 조건을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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