해상교통 분야와 같이 선박, 항해사, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 복잡하고 넓은 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 모델링 및 시뮬레이션(Modeling and Simulation, M&S)을 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 항해사의 인적요인에 대한 모델링이 필요하다. 즉, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해사의 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 항해사의 충돌회피를 위한 행동 분석을 수행하였으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 항해사의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델을 개발하였으며, 해상교통분석 시뮬레이션 플랫폼의 개발을 위해 활용될 것이다.
Hydrogen is the primary fuel in fuel cell systems. Because of high inflammation and explosion possibility of hydrogen, fuel cell systems require safety measures to prevent hydrogen hazard upon leakage. In this study, a model enclosure was made by referring to a commercial residential fuel cell system and hydrogen leakage experiments and computational simulations were conducted therein. Hydrogen was injected into the cavity through leakage holes located at the bottom while its flow rate was precisely controlled using MFC. The transient sensor signals from hydrogen sensors installed inside the enclosure were recorded and analyzed. The hydrogen sensor signals showed different delay times depending on their position relative to a leakage point, which indicated that hydrogen generally moves upward and accumulates at the upper region of a closed cavity. The inflammable regions with hydrogen concentration over 4% LEL were observed to locate near the leakage hole initially, and broaden towards the upper cavity region afterward. The simulation result showed that detection time at the hydrogen sensor was similar to the pattern of experimental results. However, the maximum concentration of hydrogen had a gap between experiment and simulation at detect point due to measurement errors and reaction rate.
교체표본조사에서는 모든 표본단위를 복수 개(=G)의 교체그룹으로 나누고 일정 횟수만큼 조사한 후 표본단위 의 교체를 하는 경우와 조사기 간 동안 동일한 표본단위를 조사한 후 교체그룹 자체를 교체하는 두 가지 경우가 있다. 본 연구는 후자의 경우를 일반화하는 것으로, 매 조사월에서 하나의 교체그룹이 조사되고 이 교체그룹에 속한 모든 표본단위는 최근 l개월 동안의 정보를 제공하는 l-수준 교체표본설계이다. 표본단위 교체가 오직 교체그룹의 총 개수인 G와 회상 개월 수인 l에 의해 결정되므로 이를 l/G 교체표본설계로 일반화하였으며 일반화복합추정량의 분산과 두 가지 형태의 편향(bias)하에서 MSE를 구하고 절충 GCE(compromise GCE)의 계수를 유도하였다. 또한 GCE의 분산과 MSE를 상관계수, 편향, 표본조사단위의 분산의 형태, 그리고 설계간격(design gap)의 형태에 따라 분석하였다.
일반적으로 알려져 있는 행동에 비해 일반적으로 알려져 있지 않은 불특정 행동들에 대한 자료들은 부족한 실정이다. 특수학생들의 불특정 행동들에 대한 교육이나 지도를 위한 데이터 수집 및 관리가 필요하다. 본 논문에서는 기계 학습을 이용한 웹 기반의 특수학생 상담관리 모델을 제안한다. 실시간으로 특수학생들의 행동을 촬영하여 데이터를 수집하고, 행동패턴을 분석하여 데이터 셋을 구성하고 제안 시스템에 학습시킨다. 추후에 촬영되는 특수학생들의 행동을 제안시스템에 입력 및 분석을 통하여 기존 데이터와 비교하여 나온 결과를 다시 학습하여 정확도를 향상 시킬 수 있다. 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 불특정 행동들을 임의로 행하여 테스트를 진행하였으며 예측 모델은 입력 데이터를 통해 정확하게 분류 및 그룹화 하였다. 또한 진입 과정에서 약간의 오차가 있더라도 행동의 특징 데이터를 통해 행동을 정확하게 구분 및 분류하는 것이 가능하다는 것을 확인 할 수 있었다.
The purpose of this study was to develop the problem solving instruction facilitating novice learner to represent the problem. For the purpose, we mainly focused on three aspects of problem solving. First, learner should represent the targeted problem and its solutions for problem solving. Second, from crucial notions of cognitive load theory, learner's mental load should be optimized for problem representation. Third, for optimizing students' mental load, experts may support making their thinking more visible and mapping from their intuition to expert practice. We drew the design principles as follows. First, since providing worked examples for the targeted problem has been considered to minimize analogical errors as well as reduce cognitive load in problem representation at line of problem solving and instructional research, it is needed to elaborate the way of designing. The worked example alternatively corresponds to expert schema that consists of domain knowledge as well as strategies for expert-like problem representation and solution. Thus, it may help learner to represent what the problem is and how to solve it in problem space. Second, principle can be that expert should scaffold learner's self-explanations. Because the students are unable to elicit the rationale from worked example, the expert's triggering scaffold may be critical in that process. The unexplained and incomplete parts of the example should be completed not by expert's scaffold but by themselves. Critical portion of the expert's scaffold is to explain about how to apply and represent the given problem, since students' initial representations may be reached at superficial or passive pattern of example elaboration. Finally, learner's mental model on the designated problem domain should be externalized or visualized for one's reflection as well as expert's scaffolding activities. The visualization helps learner to identify one's partial or incorrect model. The correct model of learner could be constructed by expert's help.
고해상도 위성 SAR 영상은 주파수 특성, 안테나 설계 변수, 시스템 내부 잡음 및 간섭 신호에 영향을 많이 받으며, 특히 표적의 RCS(Radar Cross Section)에 따라 표적 특성의 품질이 달라지기 때문에 영상 예측을 위한 시뮬레이션이 복잡해진다. 본 논문에서는 STK(Systems Tool Kit)과 매트랩을 결합하여 작성한 SAR 운용 시뮬레이터를 구축하고, 추출된 데이터를 적용하여 SAR 시뮬레이션을 수행한다. 점 표적의 품질을 판별할 수 있는 중요 변수 특성을 분석하며, 향후 위성 SAR 영상의 검보정에 활용할 수 있음을 보인다. 또한, 위성의 궤도 위치에 따라 변화하는 표적의 RCS를 적용하고, 발생 가능한 RF 간섭 신호를 반영하여 SAR 영상에서의 표적물 품질변화 예측을 수행할 수 있는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 경계 영역에서의 색번짐 현상을 줄이기 위한 벡터 오차 확산법을 제안한다. 이러한 결점은 양자화 과정에서 생기는 큰 누적된 양자화 오차의 확산으로 인해서 발성하게 되며, 특히 색이 변하게 되는 영상의 경계 영역에서 특정 칼라띠를 형성하게된다. 따라서 이러한 결점을 줄이기 위해서 세안한 벡터 오차 확산 방법은 오차를 확산 받은 벡터와 8개의 기준색과의 벡터 크기 및 벡터 각을 비교함으로써, 큰 양자화 오차를 전체 중간조 처리 과정에서 제외한다. 먼저 오차가 보정된 벡터의 크기가 8개의 기준색보다 클 경우 양자화 오차를 확산시키지 않게 되며, 벡터 각이 클 경우에도 양자화 오차를 확산 시키지 않는다. 그러므로 제안한 방법은 각 채널의 상관관계를 고려한 벡터 칼라 공간상에서 중간조 처리를 함으로써 시각적으로 색이 향상된 결과를 얻을 수 있었고, 경계 부분에서의 색번짐 현상도 줄일 수 있었다.
본 논문은 1mm 이하의 극소형 LED 패키지 개발 과정에서 발생할 수 있는 여러 문제점들을 제시하고 이에 대한 해결 방안을 소개한다. 기존의 금형 구조는 상하 코어부가 일체형으로 이루어져 극소형 모델의 경우 EDM(Electric Discharge Machining)의 마찰계수로 인해 다양한 오류가 발생하였고 금형의 크기를 더 줄이는데 한계 요소가 되었다. 이의 개선 방안으로 선행 연구에서 조립식 모델을 제시하여 극소형 LED 패키지 개발의 방해 요소를 극복하려 하였다. 본 논문에서는 제시된 모델에 대한 결과물을 산출하기 위한 전초 작업으로 시제품을 제작하는 중에 여러 가지 문제점이 발견되었는데 이에 대한 유형을 제시하고 해결 방안을 논한다. 그리고 같은 크기의 Lead Frame(L/F) 안에 2열 구조를 3열 구조로 배치함으로써 효율적인 생산을 고려한다. 실험 과정을 통해 제시한 해결 방안을 검증하고 시제품을 양산하기 위한 테스트를 행하여 양질의 제품을 생산할 수 있는지를 확인한다.
GPS를 이용한 측지측량 방법의 실용화를 위해서는 정밀한 지오이드 결정의 필요성을 사용자들이 인식하고 있을 뿐만 아니라, 많은 연구자들은 지오포텐셜 모델 개발 및 성능 향상에 노력을 하고 있다. 본 연구자들은 축척 1:25만 안동도엽에서 개략 16 km정도간격으로 23개의 수준점과 3개의 삼각점을 이용한 총 26개 지점에서 GPS관측한 자료를 사용하여 국내에서 이용중인 지오포텐셜 모델과 GPS/Leveling방법에 의한 지오이드를 분석하였다. 그 결과 EGM96은 $\pm$0.299 m, OSU91A는 $\pm$0.152 m 및 KGEOID는 $\pm$0.113 m의 RMS 차이를, 지오이드는 NW-SE 방향을 가지면서 증가하는 경향을 나타내고 있다. 한편 지오이드와 지형고의 상관관계에 있어서 일률적인 관계를 보여주지 못하고 있음을 알 수 있었다.
RFID를 이용한 실내 위치 인식 시스템은 실내의 위치를 예측하는 방식이기 때문에 장애물 등 주변 환경에 의해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 역전파 신경망을 이용하여 오차를 줄이고자 한다. 신경망은 층간의 가중치를 조정하고 훈련시켜 리더를 보유한 물체의 실제위치와 실험을 통해 예상되는 위치간의 오차를 줄인다. 본 논문에서는 중앙값을 사용한 방법과 방사 형태를 사용한 방법을 신경망의 입력으로 사용하는 구성을 제안하였다. 두 가지 방법 중 장애물이 있는 환경에서 어떤 방법이 실제 위치를 인식하는 데에 더 효율적인지 확인하고 오차를 줄이고자 한다. 그 결과 중앙값을 이용한 방법이 오차가 더 적었으며, 데이터 개수가 많을수록 오차가 더 줄어드는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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