• 과학교육연구지
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• 제39권1호
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• pp.58-79
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• 2015

이 연구는 다양한 과학 수업 상황에서 학생의 질문 빈도와 유형에 대한 학생들의 인식이 학년별로 어떻게 변화하는가 분석하기 위하여 3~9학년까지 총 2,289명의 학생을 대상으로 설문을 분석한 것이다. 설문에 제시된 수업 상황은 수업 내용, 수업 형태, 수업 자료, 수업 진행 방식의 네 가지 영역에 대하여 19가지 하위 항목으로 세분화한 후 각 항목별로 과학 수업 1차시 동안 학생이 제시한 질문의 유형과 빈도를 조사하였다. 연구 결과 학생 질문의 유형은 이해 질문이 가장 많았고, 다음이 기억 질문으로 두 유형이 50%로 대부분을 차지하였다. 학년별 질문 유형의 변화도 뚜렷한 경향성을 보이지 않았다. 다만 특히 잘 아는 내용의 수업, 강의 수업, 교과서를 이용한 수업, 교사가 교과서를 읽으면서 설명하는 수업에서 높은 비율로 나타났다. 또한 학생의 질문 빈도는 4학년에서 가장 크게 나타났고 학년이 올라감에 따라 감소하는 경향을 보였으며 학년별 질문 빈도의 변화는 3~4학년 사이에서 가장 크게 나타났다. 수업 상황별, 학년별로 다양한 질문이 오갈 수 있도록 학생들의 사고를 자극시키고 활발한 수업 분위기를 조성하여 수업의 효과를 높일 수 있는 수업 전략이 요구된다고 하겠다.

• 생명과학회지
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• 제27권11호
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• pp.1308-1314
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• 2017

국내산 왕지네(Scolopendra subspinipes mutilans)의 식 약용으로써의 이용 가능성을 알아보고자 경남 산청, 전남 영광, 제주도 지역 왕지네의 영양성분 및 유해물질을 비교분석한 결과, 일반성분 중 조단백질은 3개 지역에서 54.9-55.8%로 전체적으로 매우 높은 함량을 나타냈고 조지방은 26.8-30.6%였다. 필수아미노산에서는 라이신이 3.4-3.6%로 가장 많았다. 집중력과 기억력 증진 및 인지능력 개선에 도움이 되는 glutamic acid는 비필수아미노산 중 가장 많은 함량인 6.8-7.1%로 지역 간에 비슷하였다. 불포화지방산에서는 심장질환 및 암 예방에 효과가 있는 oleic acid가 지역 간에 41.3-46.8%로 가장 높은 함량을 보였다. 유해물질 분석 결과, 3개 지역에서 중금속인 수은이 0.08-0.11 mg/kg 검출되었으나, 일반식품 허용 기준치 이하로 확인되었다. E. coli와 Salmonella spp.와 같은 병원성 미생물은 검출되지 않았다. 지역별로 국내산 왕지네의 영양성분 및 유해물질 비교분석 결과, 지역 간에 뚜렷한 차이는 없었다. 왕지네는 단백질, 필수아미노산, 불포화지방산 및 체내에서 합성하지 못하는 많은 영양소들을 함유하고 있기 때문에 식 약용으로 활용될 가치를 충분히 가지고 있다고 판단되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.245-256
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• 2000

이 논문에서는 반복하중을 받는 철근콘크리트 보의 거동을 모사하기 위한 모멘트-곡률 관계를 제안하고 있다. 기존의 제안된 모멘트-곡률 관계 모델이나 적층단면법과는 달리 제안된 모델은 부착-슬립관계와 상응하는 평형방정식을 기초로 하여 구성된 단조증가 하중에 대한 모멘트-곡률 관계를 이용하여 부착-슬립에 따른 영향을 고려하고 있다. 또한 대변형 해석시 보다 개선된 결과를 얻기 위해 철근의 응력-변형률 관계에 착안한 곡선화 된 천이곡선을 사용하고 있다. 응력-변형률 관계에 기초하여 단면을 가상의 층상구조로 모사하는 적층단면법과 비교하여 제안된 모델은 단면의 거동을 모멘트-곡률 관계로 표현하는 관계로 대형구조물의 해석시 계산시간과 저장공간을 줄일 수 있는 잇점을 가지고 있다. 나아가 고정단회전과 pinching효과를 고려하기 위한 제안된 기본모델의 수정방안이 소개되고 있다. 마지막으로 제안된 모델식의 타당성을 검증하기 위하여 해석결과와 실험값들의 비교가 이루어졌다. 본 논문은 구조물의 미시적 측면에서 유효평균탄성계수를 결정하기 위한 균질화기법인 점근적 방법을 적용하였고, 탄성값을 조사하기 위하여 유한요소법으로 정식화하였다. 수치 예로서 물성치가 각기 다른 등방성 재료를 적층한 부재의 임의 단면에서 단위요소를 해석영역으로 설정하고 산출된 탄성계수를 기존의 해석방법으로부터 산출된 값과 비교하였다. 균질화기법으로 산출된 탄성계수는 과소평가되어 나타나며, 이는 해석영역을 유한요소정식화하는 과정에서 수정항만큼 차이가 난다는 것을 증명하였다. 기존 해석방법으로는 복합재료의 탄성계수가 단순히 재료의 산술적 평균값으로 계산되는 것과는 달리, 미시적으로 복합재 단위요소의 반복성을 고려함으로써 제안된 해석방법이 보다 유용하다는 것을 보여 주었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권5호
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• pp.219-230
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• 2017

멀티스레딩 기법이 적용된 GPGPU는 내부 병렬 자원들을 기반으로 데이터를 고속으로 처리하고 메모리 접근시간을 감소시킬 수 있다. CUDA, OpenCL 등과 같은 프로그래밍 모델을 활용하면 스레드 레벨 처리를 통해 응용프로그램의 고속 병렬 수행이 가능하다. 하지만, GPGPU는 범용 목적의 응용프로그램을 수행함에 있어 내부 하드웨어 자원들을 효과적으로 사용하지 못한다는 단점을 보이고 있다. 이는 GPGPU에서 사용하는 기존의 워프/스레드 블록 스케줄러가 메모리 접근시간이 긴 명령어를 처리하는데 있어서 비효율적이기 때문이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 GPGPU 자원 활용률을 개선하기 위한 새로운 워프 스케줄링 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 워프 스케줄링 기법은 스레드 블록의 워프들 중 긴 메모리 접근시간을 가진 워프와 짧은 메모리 접근시간을 가진 워프들을 구분한 후, 긴 메모리 접근시간을 가진 워프를 우선 할당하고, 짧은 메모리 접근시간을 가진 워프를 나중에 할당하여 처리한다. 또한, 메모리와 내부 연결망에서 높은 경합이 발생했을 때 동적으로 스트리밍 멀티프로세서의 수를 감소시켜 워프 스케줄러를 효과적으로 사용할 수 있는 기법도 제안한다. 실험결과에 따르면, 15개의 스트리밍 멀티프로세서를 가진 GPGPU 플랫폼에서 제안된 워프 스케줄링 기법은 기존의 라운드로빈 워프 스케줄링 기법과 비교하여 평균 7.5%의 성능(IPC)이 향상됨을 확인할 수 있다. 또한, 제안된 두 개의 기법을 동시에 적용하였을 경우에는 평균 8.9%의 성능(IPC) 향상을 보인다.

• 한국재료학회지
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• 제10권12호
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• pp.812-818
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• 2000

본 연구에서는 Ge PAM이 선폭 미세화에 따른 C54 실리사이드화 및 실제 CMOS 트랜지스터 접합부에서의 각종 전기적 특성에 미치는 영향을, As PAM과의 비교를 통하여 관찰하였다. 평판 상에서 각 PAM 및 기판의 도핑 상태에 따른 Rs의 변화량을 측정하였으며, 각 PAM 방식은 기존의 살리사이드 TiSi$_2$에 비해 개선된 C54 형성 효과를 보였다. 특히, Ge PAM은 n+ 기판에서 As PAM보다 효과적인 실리사이드화를 보였고, 이 경우 XRB 상에서도 가장 강한 (040) C54 배향성을 나타내었다. ~0.25$\mu\textrm{m}$ 선폭 및 n+ 접합층에서 기존 방식에 비해 As과 Ge PAM은 각각 ~85,66%의 개선된 바저항을 보였으며, P+ 접합층에서는 As과 Ge PAM 모두 62~63% 정도의 유사한 Rs 개선 효과를 보였다. 콘택 저항에서도 각 콘택 크기 별로 바저항(bar resistance) 개선과 같은 경향의 PAM 효과를 관찰하였으며, 모든 경우 10 $\Omega$/ct. 이하로 양호한 결과를 보였다. 누설 전류는 area 형 패턴에서는 모든 공정 조건에서 <10E-14A/$\mu\textrm{m}^{2}$ 이하로, edge 형에서는 특히 P+ 접합부에서 As 또는 Ge PAM 적용 시 <10E-13 A/$\mu\textrm{m}^{2}$ 이하로 다소 누설 전류를 안정화시키는 결과를 보였다. 이러한 결과는 XTEM에 의해 관찰된 바 Ge PAM 적용 시 기존의 경우에 (PAM 적용 안한 경우) 비해 유사한 평활도의 TiSi$_2$박막 형상과 일치하였으며, 또한 본 실험의 Ge PAM 이온주입 조건이 접합층에 손상을 주지 않는 범위에서 적정화되었음을 제시하였다

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.153-163
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• 2017

본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.323-331
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• 2017

본 논문에서는 사물인터넷을 증착 순서 공정에 적용하여 증착 공정을 진행하는 과정의 제어에 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기 등 네 가지 종류를 대체하여 개선된 순서제어에 따른 부하균등을 해석하였다. 먼저 증착 설비에서 사물인터넷의 적용 전과 후의 시퀀스 절차를 통해 각각의 기능을 갖는 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기로 제어에 필요한 데이터를 전송받아서 개선된 시퀀스 순서대로 실행을 비교하여 순서과정을 제안하였다. 또한, 증착 공정에서 사물인터넷의 도입 전과 후를 비교하면서 증착 공정의 시퀀스 다이어그램을 작성하여 증착과정의 센싱 영역에 대한 부하 균등을 수행하였다. 이를 위해 각 센서입출력을 랜덤 프로세스와 버스트 프로세스 도착으로 모델링하고 CPU 부하와 메모리 부하를 수행한 결과를 도출하였다. 결과적으로 증착설비의 증착 공정에 장비제어기에서 수행하던 일부 기능을 사물인터넷에서 수행함으로써 장비제어기의 부하 균등 조절로 부하를 감소시키고 순서제어의 감소로 신뢰성은 높아지는 결과를 확인하였다. 본 논문을 통해 확인한 바와 같이, 사물인터넷을 증착 공정에 적용하면 설비의 확장 시에도 장비제어기의 부하를 최소화 함으로써 설비의 안정성을 향상시킬 수 있을 것을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.19-30
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• 2012

디지털 신호의 양을 줄이기 위한 손실 소스 부호화에서 양자화는 필수적이다. 이때 보다 효율적인 양자화를 위해서는 벡터양자기(vector quantizer: VQ)를 사용하는데, 벡터의 차수 또는 전송률이 올라감에 따라 VQ의 부호화 복잡도는 기하급수적으로 증가한다. 이를 보완하기 위하여 여러 변형된 VQ가 제안되어 있다. 이러한 변형된 VQ의 일종으로 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)가 있는데, 벡터의 차수를 줄여서 부호화 복잡도를 줄일 수 있는 프로덕트 VQ(product VQ: PQ)와 유사한 구조를 가지지만, 일반 PQ보다 더 좋은 성능을 가지면서 일반 VQ보다는 부호화 복잡도가 낮고 부호책을 위한 메모리의 크기도 작은 일종의 구조적 제한을 가지는 VQ이다. 이러한 SAPQ 중에서 부호책의 구조가 양자화 공간의 대각선에 대칭 형태를 가지는 단순한 형태의 1-SAPQ가 있는데, 이러한 1-SAPQ의 성능은 동일한 분포를 가지며 서로 독립인 입력에 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 1-SAPQ를 1차 마르코프 과정에 대하여 설계하고 그 성능을 평가하였다. 효율적인 1-SAPQ의 설계를 위하여 초기 부호책 설계 알고리듬을 제안하였으며, 수치해석을 통하여 1-SAPQ는 비슷한 부호화 복잡도를 가지는 VQ보다 좋은 성능을 보임을 보였다. 또한 DPCM(differential pulse coded modulation) 기법에 Lloyd-Max 양자화를 사용한 경우의 성능에 근접함을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.102-111
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• 2013

본 연구에서는 4K UHD($3840{\times}2160$) 영상을 실시간 복호화하기 위한 $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 H.264/AVC 움직임보상기를 제안한다. 연산처리 성능을 향상시키기 위해 보간 연산을 $4{\times}4$ 블록 단위로 병렬화시켰으며, 병렬 보간 연산에서 필요한 메모리 대역폭을 확장하기 위해 $9{\times}9$개의 메모리 어레이를 가진 2D 캐쉬 버퍼 구조를 설계하였다. 그리고 2D 캐쉬 버퍼는 검색영역 간 재사용 기법을 적용하여 참조화소의 중복저장을 최소화하였으며, $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 필터는 3단(수평 수직 1/2부화소, 대각선 1/2부화소, 1/4부화소) 평면 보간 연산 파이프라인 구조로 설계하여 연산회로를 고속화시켰다. 0.13um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 161K게이트의 H.264/AVC 움직임보상기는 동작주파수 150MHz에서 4K UHD급 동영상을 초당 72프레임으로 실시간 처리하는 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.46-54
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• 2006

최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.