In this paper, we use measure theory for considering asymptotically stable of an autonomous system [1] of first order nonlinear ordinary differential equations(ODE's). First, we define a nonlinear infinite-horizon optimal control problem related to the ODE. Then, by a suitable change of variable, we transform the problem to a finite-horizon nonlinear optimal control problem. Then, the problem is modified into one consisting of the minimization of a linear functional over a set of positive Radon measures. The optimal measure is approximated by a finite combination of atomic measures and the problem converted to a finite-dimensional linear programming problem. The solution to this linear programming problem is used to find a piecewise-constant control, and by using the approximated control signals, we obtain the approximate trajectories and the error functional related to it. Finally the approximated trajectories and error functional is used to for considering asymptotically stable of the original problem.
We introduce an evolutionary approach to on-line learning for mobile robot control using reconfigurable hardware. We use genetic programming as an evolutionary engine. Control programs are encoded in tree structure. Genetic operators, such as node mutation, adapt the program trees based on a set of training cases. This paper discusses the advantages and constraints of the evolvable hardware approach to robot learning and describes a FPGA implementation of the presented genetic programming method.
This paper introduces a GP(Genetic Programming) based robust technique for temperature compensation in short-range prediction. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, because forecast models do not reliably determine weather conditions. Most of MOS use a linear regression to compensate a prediction model, therefore it is hard to manage an irregular nature of prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP is suggested. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days temperatures in Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. The training period of 2007-2009 summer is used, and the data of 2010 summer is adopted for verification.
The territorial air that our sovereignty is being applied to is divided into several zones and areas. In order to use and manage them effectively, these zones and areas have laws, regulations and rules. The number of airspaces (MOA : Military Operation Area) and Ranges that are used in the military are limited and many airbases are being used for training. Currently the central department manages some, and the rest are independent airbases. Therefore, efficient allocation is not performed and the result occurs where airspaces and ranges are allocated unnecessarily. This is increasing the workload of staff leading to unnecessary re-work. To slove problem, this study proposed models for allocating airspaces and ranges using goal programming with multi-objective functions of minimizing the deviations of the target values.
Assessment of failure probability, especially for a complex structure, requires a considerable number of calls to the numerical model. Reliability methods have been developed to decrease the computational time. In this approach, the original numerical model is replaced by a surrogate model which is usually explicit and much faster to evaluate. The current paper proposed an efficient reliability method based on Monte Carlo simulation (MCS) and multi-gene genetic programming (MGGP) as a robust variant of genetic programming (GP). GP has been applied in different fields; however, its application to structural reliability has not been tested. The current study investigated the performance of MGGP as a surrogate model in structural reliability problems and compares it with other surrogate models. An adaptive Metropolis algorithm is utilized to obtain the training data with which to build the MGGP model. The failure probability is estimated by combining MCS and MGGP. The efficiency and accuracy of the proposed method were investigated with the help of five numerical examples.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.203-209
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2021
When carrying out computer programming, the process of checking and correcting errors in the source code is essential work for the completion of the program. Non-computer majors who are learning programming for the first time receive feedback from instructors to correct errors that occur when writing the source code. However, in a learning environment where the time for the learner to practice alone is long, such as an online learning environment, the learner starts to feel many difficulties in solving program errors by himself/herself. Therefore, training on how to check and correct errors after writing the program source code is necessary. In this paper, various types of errors that can occur in a Python program were described, the errors were classified into simple errors and complex errors according to the characteristics of the errors, and the distributions of errors by Python grammar category were analyzed. In addition, a coding learning process to refer error lists was designed to present a coding learning method that enables learners to solve program errors by themselves.
1993년 이후 국산화에 성공한 해군 전투체계는 다양한 국내외 함정에 탑재되어 다방면에서 꾸준한 발전을 이루어왔다. 반면 함정 통합기관제어체계(Engineering Control System, ECS) 소프트웨어는 아직도 해외 업체에 의존적임으로 해군 방위산업에서도 ECS의 국산화에 많은 관심과 연구들이 진행되고 있다. 다양한 연구 중 하나로 해군 함정에 공통적으로 적용 가능한 국산 ECS 소프트웨어 선행연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 함정 전투체계(Combat Management System, CMS)의 국산화를 하면서 개선하고 발전하였던 객체지향 프로그래밍과 표준화를 ECS의 함상훈련계통(On-Board Training System, OBTS) 소프트웨어에 적용하여 ECS OBTS 소프트웨어의 표준 아키텍쳐로 Ecs Obts Scalable Platform Architecture(EOSPA)를 제시하고 각 컴포넌트의 구조와 기능 및 특징을 소개한다. 더 나아가 다양한 함정에서 EOSPA를 적용한 ECS OBTS 소프트웨어 개발에 있어 높은 재사용성, 유지보수성을 기대한다.
21세기 지식 정보 사회에서 컴퓨터 교육은 매우 중요하다. 지금까지 컴퓨터 활용 교육에 대한 연구는 많이 되어 있고, 컴퓨터 활용교육에 대한 자기 효능감 척도들은 많이 개발 되어 있다. 그러나 학생들의 창의성과 논리력 개발을 위하여 컴퓨터 활용 교육보다 컴퓨터 프로그래밍 언어 교육이 더 중요하다. 그리고 컴퓨터 프로그래밍 언어 교육을 위한 자기 효능감 척도 개발이 미흡하다. 따라서 본 연구에서 컴퓨터 프로그래밍 언어 교육을 위한 자기 효능감 척도를 개발하였다. 본 척도는 컴퓨터 프로그래밍을 할 수 있는 초등학생들을 대상으로 연구하였다. 본 연구 결과 초등학생들을 대상으로 컴퓨터 프로그래밍 교육을 하면 자기 효능감이 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 초등학생들을 컴퓨터 프로그래밍 교육을 시키면 매우 타당하다는 결과를 얻었다.
2010년부터 실시될 개정된 중등 '정보'교과의 교육과정은 알고리즘과 프로그래밍 영역을 포함하고 있다. K-12를 대상으로 하는 정보교육에서 사용되는 프로그래밍 언어는 산업현장의 프로그래머 양성이 목적인 범용 언어보다는 문제해결력을 기르는데 초점이 맞춰진 교육용프로그래밍언어 사용이 효과적이며, 이에 따라 우리나라 교육 실정에 적합한 교육용프로그래밍언어에 대한 연구가 시급한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내 외적으로 활용되고 있는 교육용프로그래밍언어에 대한 특징을 분석하고, 개정된 정보교육과정과의 비교 분석을 통해 적용가능성을 제시하였다. 먼저 26개의 교육용프로그래밍언어의 특징을 분석하고, 개정된 정보교육과정의 요소에 적합한지 분석한 후, 학교급별 적용수준을 제시하였다. 마지막으로 프로그래밍 교육시 고려해야 할 점에 대해 제시하였다. 본 연구의 결과는 개정된 정보교육과정을 현장에 적용 시 어떤 교육용프로그래밍언어를 선택해야 하는지, 어떻게 적용해야 하는지에 대한 기준과 적용방안을 모색하는데 기여하게 될 것이다.
교육부(2015)에서 "초 중등학교 2015 개정 교육과정"을 고시하고 초 중학교에서 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어교육을 2018년부터 단계적으로 초 중 고등학교의 교육과정에 필수적으로 적용함에 따라 '문제해결과 프로그래밍'이 중요한 영역으로 부각되었다. 한편, 우리가 살고 있는 이 시대는 홍수처럼 쏟아져 나오는 빅데이터를 분석하고 활용하는 능력이 더욱 강조되어 가고 있다. 이러한 시대의 흐름에 따라 학생들의 문제해결력과 프로그래밍/수학 흥미도를 향상시키는 수업을 구상하였고 이는 정보와 수학, 즉 프로그래밍과 통계적 소양을 겸비하는 통계-파이썬 프로그래밍 융합교육과정을 개발하고 적용해 봄으로써 유의한 차이를 검증해 보고자 한다. 실험처치 전 후 문제해결력 검사와 프로그래밍/수학 흥미도 검사를 실시하였고 대응표본 t-검정으로 비교분석하였다. 분석 결과에 의하면 문제해결력에 관한 사전 사후 검사 결과 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었으며, 프로그래밍 흥미도와 수학흥미도의 사전 사후 검사 결과 역시 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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