• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권2호
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• pp.349-373
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• 2016

국가 별 교육과정 비교는 우리나라 국가 교육과정에 제시된 내용과 방향을 탐색하는 주요한 연구 방법이다. 이에 본 연구는 2012년 새로운 교육과정을 공표, 2015년부터 시행하고 있는 호주를 대상으로 고등학교 수학과 교육과정을 비교 분석하였다. 그 결과 호주의 교육과정 성취기준은 다루어야 할 개념을 실생활 맥락까지 함께 제시한다거나 다루어야 하는 수학적 내용을 구체적으로 제시하고 있다는 특징이 있다. 해석영역을 중심으로 분석한 결과, 정적분의 도입을 '급수의 합'으로 정의하고 있으며, 우리나라 고등학교 교육과정 성취기준에는 나타나지 않는 '운동 모델링', '수치적분법' 등이 나타나고, 그 외 '벡터함수의 미적분' 내용은 우리나라보다 심화된 내용으로 다루고 있다는 특징이 있다. 또한 호주의 교과서를 분석한 결과, 어떤 수학적 정의를 이해시키는 데 있어서 도움이 되는 보조 개념들을 충분히 다루고 있음이 나타났는데, 접근 방식에 있어 우리나라 학습자의 인지적 부담 경감 측면에서의 연구에 고려해야할 사항이라 볼 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.377-388
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• 2020

본 논문에서는 고정된 장애물이 포함된 글로벌 맵 환경에서 LRF 센서만을 가진 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안한다. 우선 이동장애물을 회피하기 위해 LRF 거리 센서 데이터와 글로벌 맵을 이용하여 이동장애물을 추출한다. 추출된 이동장애물과 자율이동 로봇의 상대적인 벡터 성분의 합을 이용해 타원 형태의 안전반경을 생성한다. 생성된 안전반경을 고려하여 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하고 목적지에 도착할 수 있도록 한다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 정량적인 분석 방법을 사용하여 기존 알고리즘과 비교하고 분석한다. 분석 방법은 이동장애물이 없을 때를 기준으로 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘의 경로의 길이와 주행 시간을 비교한다. 제안된 알고리즘은 이동장애물의 상대적 속도와 방향을 고려하여 회피할 수 있어서 경로와 주행 시간 모두 기존의 알고리즘보다 높은 성능을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11A호
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• pp.1925-1938
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• 2001

본 논문에서는 표준 비디오 부호화기를 위한 블럭 정합 방식을 제안하였다. 일반적으로 기존 방식에 사용되는 광역-협역 방식이 아닌 \"슬라이스 경쟁\`이라는 새로운 개념이 도입되었다. 기존의 SAD의 누적 방식인 순차 방식에서 확산 방식으로 변경함으로써 SAD증가 추이의 선형성이 확보되므로, 누적 초기에 움직임 벡터로서 가능성이 낮은 후보들을 미리 제거하여 불필요한 계산량을 줄이는 방식이다. 그리고 움직임 벡터 예측방식과 적응적 탐색 영역개념을 도입하여 블럭 정합 방식을 효율적으로 지원하였다. 이 두 방식의 도입으로 약 13%의 계산량 감소가 발생하였으며, 최종적으로 기존의 고속 블럭 정합 방식들과 비교하면 39%~77%의 SAD 누적 횟수가 감소되었다. 그리고 다양한 테스트 영상에 대하여, 평균 MAD는 항상 낮으며, 전역 탐색 블럭 정합 방식에 가장 근접한 결과를 얻었다. 얻었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권6호
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• pp.213-221
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• 2005

An insole type local shear force measurement system was developed and local shear stresses in the foot were measured during level walking. The shear force transducer based on the magneto-resistive principle, was a rigid 3-layer circular disc. Sensor calibrations with a specially designed calibration device showed that it provided relatively linear sensor outputs. Shear transducers were mounted on the locations of four metatarsal heads and heel in the insole. Sensor outputs were amplified, decorded in the bluetooth transmission part and then transferred to PC. In order to evaluate the developed system, both shear and plantar pressure measurements, synchronized with the three-dimensional motion analysis system, were performed on twelve young healthy male subjects, walking at their comfortable speeds. The maximum peak pressure during gait was 5.00kPa/B.W at the heel. The time when large local shear stresses were acted correlated well with the time of fast COP movements. The anteroposterior shear was dominant near the COP trajectory, but the mediolateral shear was noted away from the COP trajectory. The vector sum of shear stresses revealed a strong correlation with COP movement velocity. The present study will be helpful to select the material and to design of foot orthoses and orthopedic shoes for diabetic neuropathy or Hansen disease.

• 품질경영학회지
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• 제49권3호
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• pp.327-340
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to propose a system predicting whether an electricity distribution system is abnormal by analyzing the temperature of the deteriorated system. Traditional electricity distribution system abnormality diagnosis was mainly limited to post-inspection. This research presents a remote monitoring system for detecting thermal images of the deteriorated electricity distribution system efficiently hereby providing safe and efficient abnormal diagnosis to electricians. Methods: In this study, an object detection algorithm (YOLOv5) is performed using 16,866 thermal images of electricity distribution systems provided by KEPCO(Korea Electric Power Corporation). Abnormality/Normality of the extracted system images from the algorithm are classified via the limit temperature. Each classification model, Random Forest, Support Vector Machine, XGBOOST is performed to explore 463,053 temperature datasets. The process capability index is employed to indicate the quality of the electricity distribution system. Results: This research performs case study with transformers representing the electricity distribution systems. The case study shows the following states: accuracy 100%, precision 100%, recall 100%, F1-score 100%. Also the case study shows the process capability index of the transformers with the following states: steady state 99.47%, caution state 0.16%, and risk state 0.37%. Conclusion: The sum of caution and risk state is 0.53%, which is higher than the actual failure rate. Also most transformer abnormalities can be detected through this monitoring system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1649-1654
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• 2021

본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ 0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1041-1041
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• 2001

Removal of variability in spectra data before the application of chemometric modeling will generally result in simpler (and presumably more robust) models. Particularly for sparsely sampled data, such as typically encountered in diode array instruments, the use of Savitzky-Golay (S-G) derivatives offers an effective method to remove effects of shifting baselines and sloping or curving apparent baselines often observed with scattering samples. The application of these convolution functions is equivalent to fitting a selected polynomial to a number of points in the spectrum, usually 5 to 25 points. The value of the polynomial evaluated at its mid-point, or its derivative, is taken as the (smoothed) spectrum or its derivative at the mid-point of the wavelength window. The process is continued for successive windows along the spectrum. The original paper, published in 1964 [1] presented these convolution functions as integers to be used as multipliers for the spectral values at equal intervals in the window, with a normalization integer to divide the sum of the products, to determine the result for each point. Steinier et al. [2] published corrections to errors in the original presentation [1], and a vector formulation for obtaining the coefficients. The actual selection of the degree of polynomial and number of points in the window determines whether closely situated bands and shoulders are resolved in the derivatives. Furthermore, the actual noise reduction in the derivatives may be estimated from the square root of the sums of the coefficients, divided by the NORM value. A simple technique to evaluate the actual convolution factors employed in the calculation by the software will be presented. It has been found that some software packages do not properly account for the sampling interval of the spectral data (Equation Ⅶ in [1]). While this is not a problem in the construction and implementation of chemometric models, it may be noticed in comparing models at differing spectral resolutions. Also, the effects on parameters of PLS models of choosing various polynomials and numbers of points in the window will be presented.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.91-98
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• 2010

기존의 경로 찾기는 장애물을 피하는 짧은 경로를 찾는 것에 집중되어 왔다. 그러나 컴퓨터 게임이 점점 복잡해지면서 경로 찾기에 매복지점이나 적으로부터의 가시성과 같은 전술적 정보를 포함하는 것이 요구되고 있다. 이와 같은 정보를 경로 찾기에 반영하는 한 가지 방법은 탐색 알고리즘의 휴리스틱 함수를 전술들의 가중치 합으로 나타내는 것이다. 본 논문에서는 주어진 전술적 정보에 대해 경로 찾기를 최적화하도록 휴리스틱을 학습하는 문제를 다룬다. 여기서 학습이란 휴리스틱 함수를 위한 좋은 가중치 벡터를 찾아내는 것을 의미한다. 학습용 훈련 예제는 게임 레벨 설계자가 제공하며 매 탐색 레벨마다 실제 탐색결과와 비교되어 가중치를 갱신하는데 사용된다. 본 논문에서는 전술적 경로 찾기를 위해 탐색과 결합된 학습 알고리즘을 제안한다. 가중치를 갱신하는데 사용된 퍼셉트론 유사 방법을 설명하며 이를 구현한 시뮬레이션 도구를 소개한다. 시뮬레이션 도구에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 따라 바람직한 이동경로를 제시할 수 있고, 이를 훈련 예제로 이용하여 가중치를 학습하며 훈련에 따라 변화하는 경로의 자취를 보여주는 기능을 제공한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.135-147
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• 2023

Internet of things has revolutionaries every field of life due to the use of artificial intelligence within Machine Learning. It is successfully being used for the study of Radiation monitoring, prediction of Ultraviolet and Electromagnetic rays. However, there is no particular system available that can monitor and detect waves. Therefore, the present study designed in which IOT enables intelligence system based on machine learning was developed for the prediction of the radiation and their effects of human beings. Moreover, a sensor based system was installed in order to detect harmful radiation present in the environment and this system has the ability to alert the humans within the range of danger zone with a buzz, so that humans can move to a safer place. Along with this automatic sensor system; a self-created dataset was also created in which sensor values were recorded. Furthermore, in order to study the outcomes of the effect of these rays researchers used Support Vector Machine, Gaussian Naïve Bayes, Decision Trees, Extra Trees, Bagging Classifier, Random Forests, Logistic Regression and Adaptive Boosting Classifier were used. To sum up the whole discussion it is stated the results give high accuracy and prove that the proposed system is reliable and accurate for the detection and monitoring of waves. Furthermore, for the prediction of outcome, Adaptive Boosting Classifier has shown the best accuracy of 81.77% as compared with other classifiers.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.131-154
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• 2022

최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.