• 제목/요약/키워드: Prediction Unit

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2009 개정 교육과정에 따른 초등학교 3~4학년 과학 교과용 도서 실험본의 '기초탐구' 단원의 효과에 대한 초등학교 교사의 인식 (Elementary School Teachers' Perceptions on Effects of 'Basic Inquiry' Units in Experimental Grade 3~4 Science Textbooks developed for 2009 Revised National Curriculum)

  • 이대형;강훈식;윤혜경
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제33권1호
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    • pp.30-43
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    • 2014
  • 'Basic Inquiry' unit was newly included in the grade 3~4 science textbook developed for 2009 revised national curriculum. The unit deals with six basic inquiry skills such as 'observation', 'measurement', 'classification', 'prediction', 'inference', and 'communication'. This study investigated elementary school teachers' perceptions on the effects of 'Basic Inquiry' unit by questionnaires (N=104 for pre-survey, N=90 for post-survey). The results showed that how the teachers have taught basic inquiry skills before this new textbook and how they perceived the educational effects of the unit after experimental teaching period in three aspects; development of basic inquiry skills, facilitating science learning in other units, and implementation of open inquiry. The reasons of positive perceptions as well as negative perceptions were analyzed and discussed with the suggestions for further study.

입도분포계수를 이용한 사질토의 최대건조단위중량 예측 (Prediction of Maximum Dry Unit Weight of Sandy Soils From Grain-Size Distribution Parameters)

  • 송영우;진명섭;홍기남
    • 한국도로학회논문집
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    • 제6권3호
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    • pp.55-64
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    • 2004
  • 최대건조단위중량은 노상토 재료 특성으로서 매우 중요한 인자이다. 최대건조단위중량을 예측하는 기존의 모델들은 많은 변수를 포함하고 있어 다소 복잡해 보인다 본 논문에서는 사질토의 최대건조단위중량을 예측할 수 있는 간편한 식을 제안하였다. 이를 위해 36개 시료를 체분석하여 입도분포를 구하고, 다짐시험 한 후 그 결과를 회귀 분석하였다. 제안식은 변수로 노상토의 기하평균과 기하표준편차 또는 입도분포계수를 포함한다. 제안식의 검증을 위해 전국16개 지역의 채취 시료에 대한 최대건조단위중량의 실측치와 예측치를 비교한 결과 잘 맞는 것으로 밝혀졌다.

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A proposal of neuron computer for tracking motion of objects

  • Zhu, Hanxi;Aoyama, Tomoo;Yoshihara, Ikuo
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.496-496
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    • 2000
  • We propose a neuron computer for tracking motion of particles in multi-dimensional space. The neuron computer is constructed of neural networks and their connections, which is a simplified model of the brain. The neuron computer is assemblage of neural networks, it includes a control unit, and the actions of the unit are represented by instructions. We designed a neuron computer to recognize and predict motion of particles. The recognition unit is constructed of neuron-array, encoder, and control part. The neuron-array is a model of the retina, and particles crease an image on the array, where the image is binary. The encoder picks one particle from the array, and translates the particle's location to Cartesian coordinates, which is scaled in [0, 1] intervals. Next, the encoder picks another particle, and does same process. The ordering and reduction of complex processes are executed by instructions. The instructions are held in the control part. The prediction unit is constructed of a multi-layer neural network and a feedback loop, where real time learning is executed. The particles' future locations are forecasted by coordinate values. The neuron computer can chase maximum 100 particles that take evasions.

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단위-셀 실험과 전산유체해석을 통한 블록형 초고온가스로의 노심우회유량 평가 (ASSESSMENT OF CORE BYPASS FLOW IN A PRISMATIC VERY HIGH TEMPERATURE REACTOR BY USING UNIT-CELL EXPERIMENT AND CFD ANALYSIS)

  • 윤수종;진창용;김민환;박군철
    • 한국전산유체공학회지
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    • 제14권2호
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    • pp.59-67
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    • 2009
  • An accurate prediction of the bypass flow is of great importance in the VHTR core design concerning the fuel thermal margin. Nevertheless, there has not been much effort in evaluating the amount and the distribution of the core bypass flow. In order to evaluate the behavior and the distribution of the coolant flow, a unit-cell experiment was carried out. Unit-cell is the regular triangular section which is formed by connecting the centers of three hexagonal blocks. Various conditions such as the inlet mass flow rate, block combinations and the size of bypass gap were examined in the experiment. CFD analysis was carried out to analyze detailed characteristics of the flow distribution. Commercial CFD code FLUENT 6.3 was validated by comparing with the experimental results. In addition, SST model and standard k-$\varepsilon$ model were validated. The results of CFD simulation show good agreements with the experimental results. SST model shows better agreement than standard k-$\varepsilon$ model. Results showed that block combinations and the size of the bypass gap have an influence on the bypass flow ratio but the inlet mass flow rate does not.

공기열원 2중히트싱크 열펌프의 성능해석 (Performance Analysis of Heat Pump System with Air Source Evaporator and Single Unit Dual Sink Condenser)

  • 우정선;이세균;이재효;박효순
    • 태양에너지
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    • 제18권4호
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    • pp.11-22
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    • 1998
  • Floor panel heating system using hot water is the primary heating system of domestic residential building. This paper presents the results of performance analysis of the heat pump system with air source evaporator and single unit dual sink(SUDSk) condenser. The heat exchanger combines two separated condensers into a single condenser and the object of the SUDSk condenser is to release energy to dual sinks, i.e. air for air heating system and water for panel heating system in one single unit. Simulation program is developed for single unit dual source(SUDS) SUDSk heat pump system and some experimental data are obtained and compared with simulation results. Differences of heating capacity and COP in dual source operating mode are 7% and 8% respectively. Simulation results are in good agreement with test results. Therefore, developed program is effectively used for design and performance prediction of dual source dual sink heat pump system with SUDS evaporator and SUDSk condenser.

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머신러닝 모델을 이용한 파이썬 자동채점 연습문제의 타당성 분석 (Validity Analysis of Python Automatic Scoring Exercise-Problems using Machine Learning Models)

  • 허경
    • 실천공학교육논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.193-198
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    • 2023
  • 본 논문은 파이썬 프로그래밍 교육에서 단원별 연습문제의 타당성을 분석하였다. 단원별로 제시되는 연습문제는 온라인 학습 시스템을 통해 제시되고 학생 각자가 답안 코드를 업로드하여 자동으로 채점된다. 한학기 동안 진행되는 파이썬 교육을 통해, 학생들의 중간시험점수, 기말시험 점수 그리고 각 단원별 연습문제 점수 등 데이터가 수집된다. 수집된 데이터들을 통해, 자동채점 연습문제들의 타당도를 분석하여 단원별 연습문제들을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 자동 채점 연습문제들의 타당도를 분석하기 위해, Orange 머신러닝 도구를 사용하였다. 파이썬 과목에서 수집된 데이터를 전체, 상위권 그리고 하위권 그룹별로 4가지 분석을 실시하고 종합적으로 비교한다. 파이썬 단원별 연습문제 점수들로부터 학생의 최종 성적을 예측하는 머신러닝 모델의 예측 정확도로부터 단원별 자동채점 연습문제의 출제 타당도를 분석하였다.

비디오 해상도 및 양자화 파라미터를 고려한 HEVC의 화면내 부호화 복잡도 감소 기법 (Scheme for Reducing HEVC Intra Coding Complexity Considering Video Resolution and Quantization Parameter)

  • 이홍래;서광덕
    • 방송공학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.836-846
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    • 2014
  • 최근 초고해상도(UHD: Ultra High Definition) 영상 서비스의 확산을 위하여 기존의 비디오 압축 기술인 H.264/AVC 대비 두 배이상의 압축 성능을 가지는 HEVC (High-Efficiency Video Codec)의 표준화가 완료되었다. 그러나 높은 압축 효과를 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들이 많이 도입되어 HEVC의 부호화 복잡도는 H.264/AVC보다 크게 증가되었다. 예로써 HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 모드을 최대 35개까지 확장함으로써 기존 H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖지만 화면내 부호화의 복잡도는 크게 증가되어 복잡도 감소 기법이 필요하다. 본 논문은 화면내 예측 부호화에 사용되는 예측 모드 35가지를 비디오 해상도와 양자화 파라미터 크기를 고려하여 4개의 세트로 분류하고 비디오 해상도에 따른 PU (Prediction Unit)의 크기의 점유율에 따라 예측 모드 개수를 변경함으로써 계산 복잡도를 감소시키는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법을 적용함으로써 대략 2%의 BD-rate 증가로 부호화 시간을 7% 가량 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

HEVC 화면 내 예측을 위한 FAST 에지 검출 기반의 CU 분할 방법 (CU Depth Decision Based on FAST Corner Detection for HEVC Intra Prediction)

  • 전승수;김남욱;전병우
    • 방송공학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.484-492
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    • 2016
  • High efficiency video coding (HEVC)은 H.264/AVC와 같은 이전 비디오 압축 표준 보다 더 높은 압축 효율을 갖는 최신 비디오 압축 표준이다. 화면 내 예측에서 최대 압축 단위 (LCU)들은 quadtree 구조를 통해 64x64부터 8x8까지의 크기를 갖는 더 작은 압축 단위 (CU)들로 나누어지고, 이들은 다시 예측 단위 (PU)들로 나누어진다. 가능한 크기까지 CU를 분할하면서 RDO (Rate Distortion Optimization) 과정을 통해 최적의 CU 분할 형태가 선택된다. 이 과정에서 HEVC는 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 HEVC의 계산량을 줄이기 위해, FAST (Features from Accelerated Segment Test) 코너 검출을 이용하여 화면 내 예측을 위한 고속 CU depth 결정 방법 (FCDD)을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 HEVC와 비교하여 약 0.7%의 BDBR 만큼의 적은 압축 성능 감소와 함께 부호화기에서 약 53.73%의 계산 시간을 감소시켰다.

통계적 방법에 근거한 AMSU-A 복사자료의 전처리 및 편향보정 (Pre-processing and Bias Correction for AMSU-A Radiance Data Based on Statistical Methods)

  • 이시혜;김상일;전형욱;김주혜;강전호
    • 대기
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    • 제24권4호
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    • pp.491-502
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    • 2014
  • As a part of the KIAPS (Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems) Package for Observation Processing (KPOP), we have developed the modules for Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) pre-processing and its bias correction. The KPOP system calculates the airmass bias correction coefficients via the method of multiple linear regression in which the scan-corrected innovation and the thicknesses of 850~300, 200~50, 50~5, and 10~1 hPa are respectively used for dependent and independent variables. Among the four airmass predictors, the multicollinearity has been shown by the Variance Inflation Factor (VIF) that quantifies the severity of multicollinearity in a least square regression. To resolve the multicollinearity, we adopted simple linear regression and Principal Component Regression (PCR) to calculate the airmass bias correction coefficients and compared the results with those from the multiple linear regression. The analysis shows that the order of performances is multiple linear, principal component, and simple linear regressions. For bias correction for the AMSU-A channel 4 which is the most sensitive to the lower troposphere, the multiple linear regression with all four airmass predictors is superior to the simple linear regression with one airmass predictor of 850~300 hPa. The results of PCR with 95% accumulated variances accounted for eigenvalues showed the similar results of the multiple linear regression.

Fast Depth Video Coding with Intra Prediction on VVC

  • Wei, Hongan;Zhou, Binqian;Fang, Ying;Xu, Yiwen;Zhao, Tiesong
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권7호
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    • pp.3018-3038
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    • 2020
  • In the stereoscopic or multiview display, the depth video illustrates visual distances between objects and camera. To promote the computational efficiency of depth video encoder, we exploit the intra prediction of depth videos under Versatile Video Coding (VVC) and observe a diverse distribution of intra prediction modes with different coding unit sizes. We propose a hybrid scheme to further boost fast depth video coding. In the first stage, we adaptively predict the HADamard (HAD) costs of intra prediction modes and initialize a candidate list according to the HAD costs. Then, the candidate list is further improved by considering the probability distribution of candidate modes with different CU sizes. Finally, early termination of CU splitting is performed at each CU depth level based on the Bayesian theorem. Our proposed method is incorporated into VVC intra prediction for fast coding of depth videos. Experiments with 7 standard sequences and 4 Quantization parameters (Qps) validate the efficiency of our method.