인간의 사고 방법과 그 원리를 연구하는 논리에서 이진 논리는 True 혹은 False 중 하나만을 진리값으로 갖는 명제를 다룬다. 인간이 다루는 대부분이 기존의 이치논리는 다루기 힘든 애매성(Fuzziness)을 포함하고 있음에도 불구하고 이를 표현하는 지식은 부정확하며 신뢰성은 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다치 논리를 사용하였으며, 다치 논리는 2치 논리에 비하여 동일정보량을 처리하는데 고속 처리가 가능한 장점을 가지고 있다. 그래서 2치 부호화를 기본으로한 정보시스템에 비해 다치 부호화 알고리즘을 사용하여 구성하는 기호다치논리를 사용하여 Fuzzy Inference에서 사용되는 Fuzzy Rule을 효과적으로 Minimization하여 추론이 가능하도록 하는 것이다.
본 논문은 문맥-자유 문법 (context-free grammar)를 이용하여, 차선변경 상황에서의 운전자의 행동패턴 인식을 하는 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 문맥-자유-문법은 기존 패턴인식 방식과는 대조적으로 유한적 기호로는 쉽게 표현될 수 없는 특징들을 비교적 손쉽게 표현할 수 있다. 이 방식을 적용하여, 동시에 여러 특징을 각각 고려해야 하는 좌표기반 데이터 처리 대신 심볼 시퀀스 방식 (symbolic sequence)을 패턴화하기 위해 구문론적 방식을 적용한다. 이 방법은 운전자와 안전 운전 분야 연구자들에게 효율적이고 보다 직관적인 방법으로 보다 더 효과적인 수행에 도움이 된다. 본 연구의 향후과제로 보다 안정적인 인식률을 획득하기 위해 확률적 구문분석 방법을 적용할 계획이다.
Purpose: This study aimed to introduce and elucidate changes in Strauss and Corbin's grounded theory and discuss its application to the field of nursing in South Korea. Methods: The changes in grounded theory by Strauss and Corbin were examined through a literature review of grounded theory from its inception. Results: Strauss and Corbin acknowledged their philosophical backgrounds of symbolic interactionism and pragmatism; however, their methodology based on positivism overwhelmed their epistemology and ontology. This inconsistency has been represented by the coding paradigm and the premise of "emergent from the data." In the revised version of Basics, Strauss and Corbin modified their theory to weaken the coding paradigm and strengthen the strategies for the development of substantive theory. Conclusion: Strauss and Corbin's revised grounded theory did not fully address the inconsistency of their epistemology and ontology between their acknowledgement and methodology. However, these changes constitute a meaningful step toward resolving inconsistencies and highlight the development of substantive theory. This has implications for Korean nursing researchers who have utilized methodologies in grounded theory with dogmatic approaches; grounded theory, with its evolving nature, is not a finalized method and calls for open approaches for the development of a grounded theory that fits Korean nursing.
In this article we have presented a unique representation for interval arithmetic. The traditional interval arithmetic is transformed into crisp by symbolic parameterization. Then the proposed interval arithmetic is extended for fuzzy numbers and this fuzzy arithmetic is used as a tool for uncertain finite element method. In general, the fuzzy finite element converts the governing differential equations into fuzzy algebraic equations. Fuzzy algebraic equations either give a fuzzy eigenvalue problem or a fuzzy system of linear equations. The proposed methods have been used to solve a test problem namely heat conduction problem along with fuzzy finite element method to see the efficacy and powerfulness of the methodology. As such a coupled set of fuzzy linear equations are obtained. These coupled fuzzy linear equations have been solved by two techniques such as by fuzzy iteration method and fuzzy eigenvalue method. Obtained results are compared and it has seen that the proposed methods are reliable and may be applicable to other heat conduction problems too.
이동로봇과 작업로봇의 직결연결 형태인 이동매니퓰레이터는 원자로 내부와 같은 위험한 작업환경에서 다양한 일한 처리하기위해 유용한 시스템이라 할 수 있다. 하부의 이동로봇은 non-holonomic 시스템이고 상부의 작업로봇의 결합으로 인하여 기구학적 잉여자유도를 갖고 있다. 그러나 주행 중 작업공간 확보로 인하여 고정식 매니퓰레이터보다 더 효율적인 작업이 가능 하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 영상정보에 의한 물체인식 및 최적주행을 수행하기 위하여 이동로봇에 장착된 능동카메라에 인식된 영상과 실제 물체간의 기하학적 관계를 이용하여 직교좌표상의 물체의 위치를 추정할 수 있도록 하였다. 두 번째로 시스템의 위치변위 및 영상정보를 이용하여 물체위치를 추정하고 동차행렬을 이용하여 이동매니퓰레이터의 현 위치와 물체간의 최적경로를 결정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 시뮬레이션과 이동매니퓰레이터를 이용한 실험데이터분석을 통하여 유효성을 제시하였다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 강화 학습을 이용하여 환경에 대한 적응성을 학습함으로 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째, 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 셋째, 본 논문은 지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 처음부터 모든 상태를 고려하기 보다 상태 탐지기를 이용하여 새로운 상태가 입력될 때마다 상태를 확장시키는 방식을 이용하였다. 이러한 방식은 필요한 상태에 대하여서만 고려함으로 메모리를 획기적으로 축소 할 수 있으며, 새로운 상태를 동적으로 처리 할 수 있어, 환경에 대한 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다.
본 연구에서는 나노/마이크로 소자 및 MEMS 제작에 활용가능하고 또한 수십 마이크로미터 크기의 3차원 곡면을 가진 형상을 제작하기 유리한 이광자 광중합을 이용한 다중조사 복셀 매트릭스 스캐닝법(multi-exposure voxel matrix scanning method)에 의한 나노 복화공정을 개발하였다. 이 공정을 통하여는 높이에 따라 14가지의 색을 가진 등고선으로 표현된 3차원 자유곡면 형상을 적층방식이 아닌 단일 층으로 3차원으로 제작할 수 있다. 여기서 수광각도가 1.25인 집광렌즈를 사용하여 레이저의 조사시간에 따라 1.2 um에서 6.4 um까지 변하는 복셀의 높이 차이를 이용하여 3차원 곡면 제작이 가능하다. 본 연구의 유용성을 검토하기 위하여 몇 가지 3차원 곡면형상을 초미세 입체 패터닝 공정에서 사용하는 일반적인 적층방식을 사용하지 않고 단층으로 제작하여 시간을 단축하였다.
OOB(Out-Of-Bounds)는 힙 메모리에서 발생하는 취약점 중 가장 강력한 취약점 중 하나이다. OOB 취약점을 이용하면 Array의 길이를 속여 해당 길이만큼의 메모리를 읽기 혹은 쓰기가 가능하기 때문에 공격자는 기밀 정보에 대한 무단 액세스를 악용할 수 있다. 본 논문에서는 동적 기호 실행과 쉐도우 메모리 테이블을 활용하여 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 힙 메모리 할당 및 해제 함수 후킹을 통해 쉐도우 메모리 테이블을 구축한다. 이후 메모리 액세스가 발생할 때, 쉐도우 메모리를 참조하여 OOB가 발생할 수 있는지를 판단하고, 발생 가능성이 존재할 경우 크래시를 유발하는 테스트케이스를 자동으로 생성한다. 제안하는 방법을 활용할 경우, 취약한 블록 탐색에 성공한다면 반드시 OOB를 유발하는 테스트케이스를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 전통적인 동적 기호 실행과는 다르게 명확한 목표 지점을 설정하지 않더라도 취약점 탐색이 가능하다.
본 연구에서는 종교미디어교육의 관점에서 다중문화 속에 나타나는 종교적 상징과 종교유사성에 대한 이론과 교육방법을 연구하였다. 오늘날에는 종교의 기본이념이나 종교문화적 가치관이 대중문화를 통해 왜곡되어 전달되는 상황이 종종 발생하고 있다. 따라서 종교 및 미디어 관련 교육문화에 대해 새로운 시각과 실제적 교육방법이 필요하다. 이에 관한 이론적 연구로써 '상징교수법'을 소개하였고, 이 이론을 토대로 한 교수학습 모형을 개발하였다. 이를 위한 연구방법으로써 '행동과 발달지향 미디어교육'의 교수설계 모형에 상징교수법의 교육방법과 교육내용을 통합하였다. 이 모형을 토대로 <다빈치 코드>를 사례로 하는 교수학습 사례를 개발하였다. 이 교육사례를 위해 <다빈치 코드>에 나타난 종교유사성 관련 요인들을 도입하였고, 총 8차시의 교수학습 방안을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 상징교수법의 활용방안은 <다빈치 코드> 외 여러 프로그램을 대상으로도 활용할 수 있다. 앞으로 이 교육에 대한 학습효과를 검증하는 실험연구가 이루어져야 할 것이다. 이 교육을 진행할 교사교육도 필요하다. 이 상징교수법 교육사례는 종교교육에서 뿐 아니라 문화, 언어 등 다른 교육주제와의 연계도 가능하다.
In this paper I propose that teaching students the most efficient method of problem solving may curtail students' creativity. Instead it is important to arm students with a variety of problem solving heuristics. It is the students' responsibility to decide which heuristic will solve the problem. The chosen heuristic is the one which is meaningful to the students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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