It is important to derive reliable parameter values in the measurement-based load model development of electric power systems. However parameter estimation tasks, in practice, often face the parameter identifiability issue; whether or not the model parameters can be estimated with a given input-output data set in reliable manner. This paper introduces concepts and practical definitions of the local identifiability of model parameters. A posteriori local identifiability is defined in the sense of nonlinear least squares. As numerical examples, local identifiability of third-order induction motor (IM) model and a Z-induction motor (Z-IM) model is studied. It is shown that parameter ill-conditioning can significantly affect on reliable parameter estimation task. Numerical studies show that local identifiability can be quite sensitive to input data and a given local solution. Finally, several countermeasures are proposed to overcome ill-conditioning problem in measurement-based load modeling.
본 연구는 한국과 미국의 기하 영역 교과서 과제에 제시된 실생활 맥락 과제를 수학적 모델링 관점에서 분석함으로써 두 나라 학생에게 주어진 수학적 모델링 학습기회의 다양성을 비교하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 각 나라 교과서 과제를 수학적 모델링 과정, 데이터, 표현종류의 세 가지 측면을 중심으로 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 수학적 모델링 과정과 관련하여, 한국 교과서의 경우 미국 교과서보다 수학적 모델링 과정의 모든 단계에서 더 높은 비중으로 과제를 제공한다. 둘째, 데이터의 특징과 관련하여, 두 나라 교과서 모두 적정 데이터 과제 비율이 가장 높으며, 한국의 경우 교과서별 데이터 특징의 격차가 크다. 셋째, 표현종류와 관련하여, 두 나라 교과서 모두 글과 그림 과제 비율이 가장 높다. 한국 교과서가 미국 교과서보다 교과서에 따른 표현종류의 차이가 크게 나타났으며, 일부 교과서의 경우 글과 그림을 제외한 다른 표현이 제시되지 않았다. 넷째, 세 가지 특징을 통합하여 과제를 분석한 결과, 세 가지 측면이 다양하게 다루어지기보다 적정 데이터를 글과 그림으로 제시한 뒤 수학 결과를 얻는 데 초점을 둔 과제가 주로 제시되었다. 한국 교과서와 달리 미국 교과서에만 제시된 과제로, 과잉 데이터가 글로 제시되어 수학화를 요구하는 과제가 확인되었다.
수학적 모델링이란 실세계 문제 상황을 이해하고 이를 수학적인 방법으로 변환하여 수학적 모델을 토대로 실세계 문제 상황을 해결해나가는 일련의 과정이라고 할 수 있다. 선행연구를 통해 수학적 모델링을 활용한 수업의 학습 효과가 밝혀짐에 따라 우리나라에서도 효과적인 수학적 모델링 수업을 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 초등수학영재의 수학적 사고 양식에 따라 수학적 모델링 과정에서 나타나는 메타인지적 특성을 분석함으로써 수학적 모델링 지도 과정에서의 시사점을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 S시 소재 대학부설과학영재교육원 초등수학 영재학생 39명을 대상으로 수학적 사고 양식 검사를 진행하여 검사 결과에 따라 시각적, 분석적, 혼합적 모둠으로 분류하고 각 사고 양식이 가장 뚜렷하게 드러나는 3개 모둠(총 12명)의 수학적 모델링 과정에서 나타나는 메타인지 특성을 분석하였다. 분석 결과, 모델링 단계와 모둠 특성에 따라 메타인지 요소가 다르게 나타나는 것을 확인하였으며, 이와 같은 분석 결과에 기초하여 수학적 모델링 지도 과정에서의 교수학적 시사점을 도출하였다.
The growing interest in nanotechnology has resulted in increasing concern and a number of published environmental and workplace measurements for assessing occupational exposure to engineered nanomaterials. However, the amount of previous exposure data remains limited. Furthermore the data available was collected with extensive variation in terms of exposure measurement strategy, which limits the ability to pool the data in the future. In response, this paper reviewed several pertinent issues related to exposure measurement strategy to suggest a harmonized measurement strategy which would make exposure data more useful in the future, e.g. correlation between exposure metrics, relationship between activity and exposure, task-based or shift-based assessment, background concentration, limitation of personal exposure monitoring and other determinants of exposure/modeling. An improved sampling strategy for nanomaterial exposure assessment should be considered in order to maximize the use of the data from various real time monitoring instruments.
Learning control refers to controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented a theory of indirect decentralized learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification and control. This paper extends these results to apply to the indirect repetitive control problem in which a periodic (i.e., repetitive) command is given to a control system. Decentralized indirect repetitive control algorithms are presented that have guaranteed convergence to zero tracking error under very general conditions. The original motivation of the repetitive control and learning control fields was learning in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the desired trajectory. Decentralized repetitive control is natural for this application because the feedback control for link rotations is normally implemented in a decentralized manner, treating each link as if it is independent of the other links.
This paper unveils a new computer based stabilization methodology for automated modeling analysis and its experimental verification for corrosion in reinforced concrete structures under the effect of varying oxygen concentration. Various corrosion cells with different concrete compositions under four different environmental conditions (air dry, submerged, 95% R.H and alternate wetting-drying) have been investigated under controlled laboratory conditions. The results of these laboratory tests were utilized with an automated computer-aided simulation model. This model based on mass and energy stabilization through the porous media for the corrosion process was coupled with modified stabilization methodology. By this coupling, it was possible to predict, maintain and transfer the influence of oxygen concentration on the corrosion rate of the reinforcement in concrete under various defined conditions satisfactorily. The variation in oxygen concentration available for corrosion reaction has been taken into account simulating the actual field conditions such as by varying concrete cover depth, relative humidity, water-cement ratio etc. The modeling task has been incorporated by the use of a computer based durability model as a finite element computational approach for stabilizing the effect of oxygen on corrosion of reinforced concrete structures.
인공지능과 빅데이터를 활용하여 실세계의 다양하고 복잡한 문제를 해결해야 하는 시대가 도래함에 따라 수학적 접근을 통하여 실제적인 문제를 해결할 수 있는 문제해결역량이 요구되고 있다. 실제 2015 개정 수학과 교육과정과 2022개정 수학과 교육과정은 수학적 모델링을 실세계의 문제를 해결하는 활동과 역량으로써 강조하고 있다. 하지만 국내외 교과서에 제시되는 실세계 문제는 실제 상황에서 거의 일어나지 않은 인위적인 문제의 비율이 높은 실정이다. 이에 따라 국내외에서는 수학적 모델링 과제의 특징 중 현실성에 주목하며 학생들의 일상을 반영하고 있는 진정성 있는 과제의 필요성을 제안하고 있다. 하지만 기존의 연구들은 현실성에 대한 이론적인 제안에 초점이 맞춰져 있으며, 현실성에 대한 교사의 인식과 현실성을 과제에 반영하는 교사의 역량을 분석한 연구는 미흡하다. 이에 따라 본 연구는 수학적 모델링을 위한 과제의 특징 중 현실성에 대한 현직 수학 교사의 인식과 현실성을 과제에 반영하는 과제 개발 역량을 분석하는 데에 목적을 두었다. 먼저 이를 위해 선행연구를 분석하여 현실성을 위한 5가지 조건을 정립하였다. 이후 수학적 모델링을 주제로 교사 직무 연수를 시행하였으며, 이에 참여한 교사 41명을 대상으로 사전-사후 조사를 실시하였다. 이때 사전-사후 조사에서는 현실성이 반영되지 않은 과제를 제시하였으며, 주어진 과제가 현실성을 반영하고 있는지를 판단하고, 그 판단의 근거를 현실성을 위한 5가지 조건 중에 선택할 수 있도록 하였다. 이후 사전-사후 조사에서 현직 수학 교사들이 선택한 객관식 선택지를 코딩하여 빈도분석을 시행하였으며, 사전-사후로 빈도를 비교하여 현직 수학 교사들의 현실성에 대한 인식변화를 확인하였다. 또한 현직 수학 교사들이 제작한 수학적 모델링 과제를 현실성의 관점에서 평가하여 교사들의 과제 개발 역량을 확인하였다. 그 결과, 현직 수학 교사들이 과제에 대한 현실성을 판단할 때, '수학 밖의 실생활 소재를 사용' 이라는 현실성에 대한 단편적인 조건만을 고려하는 미흡한 인식에서 현실성의 5가지 조건을 다각도로 고려하는 인식으로 변화됨을 보여주었다. 특별히 사전-사후 조사에서 현실성에 대한 판단이 뒤바뀐 현직 수학 교사들을 중심으로 판단의 근거들을 확인한 결과, 현실성을 위한 5가지 조건들 중에 특정 조건을 사전 조사에서는 현실성의 기준으로 고려하지 않았다가 사후 조사에서는 현실성의 기준으로 고려하게 된 현직 수학 교사들의 인식의 변화를 확인할 수 있었다. 더불어, 현직 수학 교사들이 수학적 모델링을 위해 개발한 과제를 평가한 결과, 현직 수학 교사들은 현실성을 수학적 모델링 과제에 반영하는 역량을 보였다. 다만 현실성의 5가지 조건 중 '학생들의 일상에서 일어날 수 있는 상황', '문제 해결의 필요성', '실세계 현상으로서의 결론 요구'에 대해서는 상대적으로 낮은 반영 비율을 보였다. 또한 사후 조사에서 과제의 현실성에 대해 올바른 판단을 할 수 있었던 교사 집단보다 올바른 판단을 할 수 없었던 교사 집단에서 과제 개발 역량이 낮은 교사들의 비율이 좀 더 많이 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 연구는 수학 교사들이 수학적 모델링을 수업에 활용할 수 있도록 하기 위한 교사 교육의 방향성을 제안하였다.
We report the evaluation results of the Korean speech recognition platform called ECHOS. The platform has an object-oriented and reusable architecture so that researchers can easily evaluate their own algorithms. The platform has all intrinsic modules to build a large vocabulary speech recognizer: Noise reduction, end-point detection, feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, cross-word modeling, n-gram language modeling, n-best search, word graph generation, and Korean-specific language processing. The platform supports both lexical search trees and finite-state networks. It performs word-dependent n-best search with bigram in the forward search stage, and rescores the lattice with trigram in the backward stage. In an 8000-word continuous speech recognition task, the platform with a lexical tree increases 40% of word errors but decreases 50% of recognition time compared to the HTK platform with flat lexicon. ECHOS reduces 40% of recognition errors through incorporation of cross-word modeling. With the number of Gaussian mixtures increasing to 16, it yields word accuracy comparable to the previous lexical tree-based platform, Julius.
Park, Jung-Sun;Kobayashi, Hiroaki;Yea, Byeong-Deok
한국항해항만학회지
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제31권4호
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pp.309-315
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2007
We've investigated the characteristics on mariner's behavior in the collision situation through a full-mission ship handling simulator and considered that it's necessary to model the standard avoiding behavior of mariners in order to apply the obtained results more widely and effectively. Thus we described the contents of standard avoiding behavior taken by mariners in the collision situation and established the concept of the standard model based on human factors for collision avoidance in a previous study. As a following study, this paper is to propose the method of modeling on mariners' standard behavior for collision avoidance by analyzing the contents of mariner's information processing and the related factors using regression analysis. As a result, we confirmed the influence of relating factors to avoiding behavior in mariner's deciding decisions and proposed the modeling method of mariners' standard behavior for collision avoidance with a example of recognition model.
In digital virtual manufacturing simulation, Digital Human widely used to optimal workplace design, enhancing worker safety in the workplace, and improving product quality. However, the case of ergonomics simulation solutions to support digital human modeling, Optimal DHM (Digital Human Model) data needed to develop and perform DHM will collect information related to the production process. So simulation developer has burden of collecting information. In this study, to overcome the limitations of existing solutions, we proposed the ADAGIO(Automated Digital humAn model development for General assembly usIng Ontology) framework. The ADAGIO framework was developed for DHM ontology to support optimal deployment of digital virtual environment and in order to ensure consistency of simulation components that are required for simulation modeling was made of a library.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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