프로그래밍 훈련 지원을 위한 프로그래밍 채점시스템은 일반적으로 웹 상에 구축되어 출제자는 프로그래밍 문제를 업로드하고 이를 학습자가 열람하고 문제에 대한 답안을 제출한다. 프로그래밍 채점시스템은 제출된 답안 소스코드를 실행하여 통과, 실패, 에러 메시지 등의 피드백을 제공한다. 통과를 제외한 피드백을 받은 학습자는 통과 판정받을 때까지 계속해서 소스코드를 디버깅한다. 본교에서 프로그래밍 훈련 지원을 위해 온라인 채점시스템을 자체 개발하였고 학생들이 제출한 답안을 분석한 결과 통과 판정을 받지 못한 학생들 중 다수가 자신이 틀린 부분을 정확하게 모른 채 계속해서 문제를 푼다는 사실을 확인하였다. 현재 프로그래밍 채점시스템은 주로 런타임 에러 메시지 위주로 피드백을 수행한다. 하지만 이러한 정보만으로는 프로그래밍 훈련을 하는 학습자들은 제출한 답안의 틀린 부분을 찾아내기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 제출한 소스코드에 사용된 테스트케이스의 제어흐름을 분석한 결과를 프로그래밍 실패에 대한 피드백으로 제공하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 제어흐름 상의 결함이 존재할 수 있는 경로를 피드백하여 학습자들이 틀린 부분을 보다 빠르게 찾을 수 있게 도와준다. 또한 실제 학습자가 제출한 답안 소스코드를 예로 들어 본 시스템이 적용 가능함을 보인다.
프로그래밍 학습은 현대사회가 요구하는 복잡한 문제해결력 향상에 도움이 되지만, 학습자에게 과도한 인지적 부담을 줄 수 있다. 따라서 인지적 부담을 감소시키기 위한 프로그래밍 도구의 선택 및 학습 효과를 최대화하기 교수 학습 전략이 요구된다. 본 연구에서는 중학생의 문제해결력 향상을 위한 과제 중심 스크래치 프로그래밍 학습 프로그램을 개발하고 해당 프로그램이 학습자의 문제해결력에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 과제 중심 스크래치 프로그래밍 학습을 수행한 집단이 일반적인 스크래치 프로그래밍 학습과 비주얼 베이식 프로그래밍 학습을 실시한 집단에 비해 문제해결력이 유의하게 향상되었다. 특히 오류를 발견하고 수정하는 능력인 문제점 해결 영역에서 유의한 차이를 더 크게 드러났다.
At the on-line control method FLC(Fuzzy Logic Controller) is stronger to the disturbance than a classical controller and its overshoot of the initialized value is excellent. The fuzzy controller can do a proper control, though it doesn't know the mathematical model of the system or the parameter value. But to make the control rule of the fuzzy controller through an expert's experiance has a changes of the control system, the control rule is fixed, it can't adjust to the environment changes of the control system, the controller output value has a minute error and it can't convergence correctly to the desired value[1][2]. There are many ways to eliminate the minute error[3][4][5], but in this paper suggests EP-FNNIC(Fuzzy Neurla Network Intelligence Controller) intelligence controller which combines FLC with NN(Neural Network) and EP(Evolution Programming). The output characteristics of EP-FNNIC controller will be compared and analyzed with FLC. It will be showed that this EP-FN IC controller converge correctly to the desirable value without any error. The convergence speed, overshoot, rising time, error of steady state of controller of these two kinds also will be compared.
본 연구는 수력발전을 위한 저수지 관리에 있어 예측오차의 영향을 살펴보기 위해 예측오차를 Root Mean Square Error(RMSE)로 측정하였고, 이를 Generalized Maintenance Of Variance Extension (GMOVE)기법을 통하여 변화시켜보았다.변화된 예측오차의 RMSE는 천이확률을 통하여 Bayesian Stochastic Dynamic Programming (BSDP)에 고려되어졌으며, 이 BSDP 모형을 이용하여 월별 방류량을 결정하였고 그 유용성을 평가하였다. 제시된 연구방법은 미국의 Skagit 시스템에 적용되었고, 그 결과로 Skagit 시스템의 운영은 예측오차의 RMSE에 비선형이므로 반응하므로 이 시스템의 운영을 개선하기 위해서는 현재의 수문학적 예측기법을 개선해야함을 제시하였다.
본 논문에서는 강사가 학생에게 프로그래밍 언어를 효과적으로 가르칠 수 있도록 지원하는 웹기반 프로그래밍 언어 강의 지원 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 오류 분석 단계와 검사 수행 단계로 구성된다. 먼저, 오류 분석 단계에서는 학생들이 제출한 프로그램에 컴파일 오류나 실행 오류가 있는지 확인한다. 이 때, 오류가 있으면 학생들이 이를 수정할 수 있도록 친절한 피드백을 제공한다. 그리고, 오류가 없으면 제출한 프로그램에 대해 소스 코드의 스타일 검사, 주석 검사, 표절 검사를 수행하고, 학생에게 검사결과에 대한 신속한 피드백을 제공한다. 따라서, 학생은 프로그램 과제물을 제출하고 바로 검사결과를 확인할 수 있다. 제안하는 시스템을 C 언어 수업에서 활용한 결과 학생들이 보다 적극적으로 프로그램 과제물을 제출하려는 경향이 나타났다.
In this paper we use iterative dynamic programming in the discrete case to solve a wide range of the nonlinear equations systems. First, by defining an error function, we transform the problem to an optimal control problem in discrete case. In using iterative dynamic programming to solve optimal control problems up to now, we have broken up the problem into a number of stages and assumed that the performance index could always be expressed explicitly in terms of the state variables at the last stage. This provided a scheme where we could proceed backwards in a systematic way, carrying out optimization at each stage. Suppose that the performance index can not be expressed in terms of the variables at the last stage only. In other words, suppose the performance index is also a function of controls and variables at the other stages. Then we have a nonseparable optimal control problem. Furthermore, we obtain the path from the initial point up to the approximate solution.
프로그래밍은 아이디어를 실현시키는 데 매우 훌륭한 도구이다. 그러나 학습자들은 프로그래밍이 요구하는 엄격한 문법과 고도의 추상적인 사고로 인하여 학습의 어려움을 호소하는 경우가 많다. 학습자들이 쉽게 프로그래밍을 학습할 수 있도록 다양한 연구가 진행되고 있지만 그 이전에 학습자들이 무엇을 어려워하는지에 대한 분석이 선행되어야 학습 효과를 보다 높일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 프로그래밍 기초 교육에서 초보 학습자들이 어려워하는 부분은 무엇인지, 그 이유는 무엇인지에 대하여 프로그래밍 개념을 중심으로 분석하였다. 분석 결과를 토대로 프로그래밍 교육 시 프로그래밍 개념에 대한 정확한 이해와 내면화, 정교한 알고리즘 작성을 통해 사고와 실행 결과 간의 오차 축소, 다양한 문제 해결 경험 제공을 바탕으로 문제 해결 능력을 향상시키고, 문제 해결 과정에 대해 자유롭게 사고 할 수 있는 전략을 수립하며, 학습 순서 설계 등을 통한 학습의 효율성을 촉진시킬 필요가 있음을 제시하였다.
In this paper, we proposed color stereo matching algorithm using dynamic programming. The conventional gray stereo matching algorithms show blur at depth discontinuities and non-existence of matching pixel in occlusion lesions. Also it accompanies matching error by lack of matching information in the untextured region. This paper defines new cost function makes up for the problems happening in conventional gray stereo matching algorithm. New cost function contain the following properties. I) Edge points are corresponded to edge points. ii) Non-edge points are corresponded to non-edge points. iii) In case of exiting the amount of edges, the cost function has some weight in proportion to path distance. Proposed algorithm was applied in various images obtained by parallel camera model. As the result, proposed algorithm showed improved performance in the aspect of matching error and processing in the occlusion region compared to conventional gray stereo matching algorithms.
The recent control system has been changed into the type of PLC(Programmable Logic Controller) control. Up to now, systematic approach of PLC programming or control logic design is not suggested. In this study, the design process of the control logic is systematized and concrete process in each step is suggested. This systematized approach lead developer to be convenient to implement control system. When some error is occurred in the system, this approach enable the developer to analyze the reason of error rapidly and the system is amended according to systematic information of the analysis. The example of control system implementation following this approach is introduced.
For Fast Real-time Recognition of Nonlinear Error Data, a new Neural Network algorithm which recognized the map in real time is proposed. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion, In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. The most reliable algorithm derived for real time recognition of map, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear map information is processed,
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[게시일 2004년 10월 1일]
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