최근 교육 분야에서 다양한 인공지능 기술을 활용한 연구와 개발이 이뤄지고 있다. 인공지능을 활용한 교육 중 특히 대화형 에이전트는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 음성인식, 번역과 같은 다양한 인공지능 기술과 결합해 더 효과적인 언어 학습을 가능하게 한다. 본 논문은 상용화된 교육용 플랫폼 중 이용자 수가 많고 영어 학습을 위한 대화형 에이전트가 활용된 플랫폼에 대한 동향 분석을 진행하였다. 동향 분석을 통해 현재 상용화된 교육용 플랫폼의 대화형 에이전트는 여러 한계점과 문제점이 존재했다. 구체적인 문제점과 한계점 분석을 위해 사전 학습된 최신 대용량 대화 모델과 비교 실험을 진행하였고, 실험 방법으로 대화형 에이전트의 대답이 사람과 비슷한지를 평가하는 Sensibleness and Specificity Average (SSA) 휴먼 평가를 진행하였다. 실험 내용을 바탕으로, 효과적인 학습을 위해 개선방안으로 대용량 파라미터로 학습된 대화 모델, 교육 데이터, 정보 검색 기능의 필요성을 제안했다.
완형유리구슬을 비파괴 분석법으로 검증하고 충청지역 출토 유리구슬과 비교분석하여 지역별 시대별 유리구슬의 특징을 분류하고자한다. CaO, $Al_2O_3$(안정제), MgO 등 미량검출 성분은 차이가 미미하였으며, $SiO_2$(주제), $Na_2O$(융제) 분석결과 값 차이가 다른 성분에 비해 컸다. 선행연구 비교 분석결과 문성리 유적 Soda Glass 군은 LCHA형, HCLA형, LCA-B형이 모두 나타났으며, 백제시대 유리구슬로 추정된다. Potash glass 군의 경우 문성리 유적 유리 Potash glass 군은 I형, III형이 모두 나타났다. MgO와 $K_2O$ 함량에 따른 융제($Na_2O$) 성분원료 구분하면 선행연구 및 문성리 유적 유리구슬 모두 MgO 와 $K_2O$의 함량이 1.5 wt.% 이하이므로 광물원료에서 소다를 취한 것으로 판단된다. 한국 출토 금박구슬의 계통분류에 따라 문성리 유적 금박유리구슬을 분류하면 금박 네트론유리(Soda Glass) I형(학곡리, 양동리, 탕정, 남산리, 두정동, 복암리) 유사하다.
본 연구는 대기 중 PM2.5의 미량금속 중 As을 중성자방사화분석법을 이용하여 분석할 때 발생되는 측정불확도를 ISO GUM 방법과 MCS 방법을 모두 적용하여 비교, 평가하였다. 불확도의 요인은 ISO GUM을 엄격하게 준용하여 파악하였으며 특정일에 채취된 PM2.5 내 As 농도에 대해 두 방법의 계산 결과가 4% 미만으로 크게 다르지 않는 것으로 나타났다. 연구기간 중 채취된 총 60개의 PM2.5 시료에 대해 As 농도의 확장불확도를 역시 MCS 방법을 이용하여 산출하였는데, 연구지역에서의 As의 개별 농도값에 대한 95% 신뢰구간의 확장불확도는 대부분 10%의 범위에서 존재하는 것으로 나타났다. 확장불확도에 대한 표준불확도 요인의 기여율은 계측통계오차(62.3%), 검출효율(18.5%), 시료 채취 시 유량(12.3%), flux 변동(2.3%), 특정감마선 방출률(1.8%) 등의 순으로 크게 나타났다.
본 논문에서는 폐경로를 통한 Fabry-Perot 레이저의 자기궤환 레이저 발진 현상을 이용하여 새로운 광섬유 길이 측정 방법을 제안하였다. Fabry-Perot 레이저에 변조전류를 인가하여 생성된 광펄스를 피측정 광섬유를 포함하는 폐경로를 통과한 후 다시 레이저로 입사시키면 특정 변조주파수에서 자기궤환 레이저 발진이 유도될 수 있다. 제안된 측정법에서는 특정 모드에서 자기궤환 레이저 발진을 유도하기 위한 변조주파수들을 측정하고, 이 변조주파수들 사이의 차를 이용하여 광섬유의 길이를 계산하도록 한다. 제안된 측정법을 이용하여 0.1 ∼ 75 km 범위의 피측정 광섬유의 길이 측정을 수행하였고, 측정결과는 기존의 상용 계측기를 사용한 측정 결과와 잘 일치함을 실험적으로 검증하였다. 상용 계측기와의 상대 오차는 0.24 % 이하였고, 반복측정오차(repeatability)는 0.1 % 보다 작았다.
제재목 육안등급판정 자동화시스템은 정확한 입력 화상이 요구된다. 이송 중인 재장 3.6 m의 국내산 소나무의 제재목 화상을 생성시키기 위해서 영역카메라를 이용하여 부분 화상을 획득하였고 2종류의 템플릿 위치지정법과 6가지의 템플릿 크기 조건을 적용하여 병합하였다. 특징영역 추출법이 템플릿 고정법에 비해 병합 성능이 우수하였다. 길이오차의 발생 요인은 명도차이, 특정 패턴, 템플릿 크기 등에 의한 유사도 하락에 있었다. 부정합은 길이가 길고 반복적인 목리에서 주로 발생하였다. 템플릿 크기는 6가지 템플릿 종류 중에 크기가 가장 작은 $100{\times}100$ 화소가 가장 병합 성능이 우수하였다. 병합 성능을 향상시키기 위해서는 정밀한 템플릿의 크기 선정과 명도 차이를 감소시킬 수 있는 화상병합 전처리에 대한 연구가 요구된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1317-1341
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2021
Nowadays, the Internet of Things (IoT) is adopted to enable effective and smooth communication among different networks. In some specific application, the Wireless Sensor Networks (WSN) are used in IoT to gather peculiar data without the interaction of human. The WSNs are self-organizing in nature, so it mostly prefer multi-hop data forwarding. Thus to achieve better communication, a cross-layer routing strategy is preferred. In the cross-layer routing strategy, the routing processed through three layers such as transport, data link, and physical layer. Even though effective communication achieved via a cross-layer routing strategy, energy is another constraint in WSN assisted IoT. Cluster-based communication is one of the most used strategies for effectively preserving energy in WSN routing. This paper proposes a Bio-inspired cross-layer routing (BiHCLR) protocol to achieve effective and energy preserving routing in WSN assisted IoT. Initially, the deployed sensor nodes are arranged in the form of a grid as per the grid-based routing strategy. Then to enable energy preservation in BiHCLR, the fuzzy logic approach is executed to select the Cluster Head (CH) for every cell of the grid. Then a hybrid bio-inspired algorithm is used to select the routing path. The hybrid algorithm combines moth search and Salp Swarm optimization techniques. The performance of the proposed BiHCLR is evaluated based on the Quality of Service (QoS) analysis in terms of Packet loss, error bit rate, transmission delay, lifetime of network, buffer occupancy and throughput. Then these performances are validated based on comparison with conventional routing strategies like Fuzzy-rule-based Energy Efficient Clustering and Immune-Inspired Routing (FEEC-IIR), Neuro-Fuzzy- Emperor Penguin Optimization (NF-EPO), Fuzzy Reinforcement Learning-based Data Gathering (FRLDG) and Hierarchical Energy Efficient Data gathering (HEED). Ultimately the performance of the proposed BiHCLR outperforms all other conventional techniques.
수평면과 경사면간의 일사수광량 편차의 정규화변량인 과열지수는 산악지형에서 일 최고기온 추정오차를 줄이는데 효과가 있다고 알려져 있다. 하지만 계산의 복잡성 때문에 경사도와 경사방향에 근거한 매개변량인 개방지수를 먼저 계산하고 이를 이용하여 과열지수를 간접적으로 추정하는 방법이 널리 쓰이고 있다. 이러한 개방지수 매개 간접추정법이 우리나라와 같이 복잡한 산악지형에서 일 최고기온 추정에 적합한지를 알아보기 위해 강원도 평창군에 위치한 도암댐 표준유역(면적 $149 km^2$, 표고범위 $651{\sim}1,445m$)을 대상으로 야외실험을 실시하였다. 이 지역의 30m 해상도 수치고도모형으로부터 시험유역의 166,050개 격자점의 개방지수와 과열지수를 계산하였다. 이들 간의 관계를 계절별 최적 회귀모형으로 나타내고 이로부터 매월 15일의 과열지수를 개방지수로부터 추정하였다. 인근 대관령기상대와 비슷한 고도(해발 844m)에 경사방향이 서로 다른 7개 지점을 선정하여 온도계를 설치하고 2006년 6월부터 2007년 2월까지의 기온을 10분 간격으로 측정하였다. 추정오차를 종속변수로, 각 지점의 추정 과열지수를 설명변수로 둔 회귀분석을 실시한 결과 결정계수가 겨울 0.46, 가을 0.24, 여름 0.02로서 직접 계산된 과열지수를 설명변수로 하는 경우(겨울 0.52, 가을 0.37, 여름 0.15)에 비해 신뢰도가 떨어진다는 것을 확인하였다.
이어도 해양과학기지 유의파고 자료와 인공위성(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 고도계 유의파고 자료를 비교하기 위하여 2004년 12월부터 2016년 5월까지 약 12년 동안의 위성-이어도 관측 유의파고 사이의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 위성 유의파고는 이어도 해양과학기지 유의파고에 대하여 약 0.34 m의 평균 제곱근 오차와 0.17 m의 양의 편차를 나타내었다. 위성과 이어도 관측 유의파고 차는 특이한 계절변동이나 경년변동을 보이지 않고 위성이 중복 관측하는 기간에 대해서 유사한 변동 특성을 보여 위성 자료의 일관성을 확인할 수 있었다. 위성-이어도 유의파고 차이에 대한 바람장의 영향을 조사한 결과 모든 위성에 대해 평균적으로 0.17 m 정도의 양의 편차가 나타났다. 지형 및 해양과학기지 구조물의 영향을 파악하기 위하여 파향에 대한 파고 오차의 특이성을 분석하였으나 통계적으로 유의미한 특성이 나타나지 않았다. 위성-이어도 일치점의 거리에 따른 영향을 조사하기 위하여 위성-이어도 간의 거리에 대한 함수로 오차의 특성을 분석한 결과 평균은 거리와 무관하게 0.14 m로 거의 일정하게 유지되는 반면에 오차의 최댓값과 최솟값 사이의 진폭은 이어도로부터 멀어질수록 선형적으로 증가하는 특성이 발견되었다. 반면에 동해 해양기상위성부이를 활용한 위성 유의파고 자료의 정확도 평가 결과, 위성-실측 자료 사이의 평균 제곱근 오차는 0.27 m로 상대적으로 작은 오차가 발생하였으며, 이어도 파고 자료와 같이 특이한 오차 특성은 발견되지 않았다. 이어도 파고 관측 기기의 상이성을 고려하여 이 연구에서는 위성 유의파고 자료를 기반으로 이어도 유의파고 자료를 보정하는 식을 제안하였다. 또한 이어도 해양과학기지가 국제적인 해양관측 기지로 격상되기 위해서는 자료의 신뢰도 확보가 우선되어야 함을 강조하고 방법과 전략을 제시하였다.
이 연구는 과학 영재 학생들의 지구계에 대한 지식, 중요성, 과학 동기 사이에 상관 관계를 분석하고 시사점을 얻는데 그 목적을 두고 있으며, 기존에 수행되지 않았던 내용을 다루는 탐색적 연구이다. 연구는 K 대학 부설 과학영재교육원 소속 중등 융합과학반 학생 93명을 대상으로 지구계에 대한 지식과 중요성, 과학 동기를 분석할 수 있는 설문지를 투입하고 지구계에 대한 지식과 중요성이 과학 동기에 미치는 영향을 상관분석과 회귀분석을 통해 결과를 도출하였다. 그 결과, 지구계에 대한 지식은 과학 동기에 상관계수 .656으로 높은 상관을 보여주었다. 반면 지구계에 대한 중요성은 과학 동기와 .387로 다소 낮은 상관이 나왔다. 높은 상관을 보여준 지구계에 대한 지식과 과학 동기의 회귀분석을 통해 그 설명력을 분석한 결과, 과학 동기의 총 변화량의 43%를 지구계에 대한 지식이 설명함을 나타내었다. 분석 결과를 토대로 지구계에 대한 체계적인 교육 프로그램을 개발하여 과학 영재 학생들의 수업에 적극적으로 활용한다면 과학 동기의 유발과 함께 학습 동기와 관련된 다양한 시사점을 얻을 수 있을 것이다.
Prediction of growth patterns of commercial chicken strains is important. It can provide visual assessment of growth as function of time and prediction body weight (BW) at a specific age. The aim of current study is to compare the three nonlinear functions (i.e., Logistic, Gompertz, and von Betalanffy) for modeling the growth of twenty five commercial Korean native chicken (KNC) strains reared under a battery cage system until 32 weeks of age and to evaluate the three models with regard to their ability to describe the relationship between BW and age. A clear difference in growth pattern among 25 strains were observed and classified in to the groups according to their growth patterns. The highest and lowest estimated values for asymptotic body weight (C) for 3H and 5W were given by von Bertalanffy and Logistic model 4629.7 g for 2197.8 g respectively. The highest estimated parameter for maturating rate (b) was given by Logistic model 0.249 corresponds to the 2F and lowest in von Bertalanffy model 0.094 for 4Y. According to the coefficient of determination ($R^2$) and mean square of error (MSE), Gompertz and von Bertalanffy models were suitable to describe the growth of Korean native chicken. Moreover, von Bertalannfy model was well described the most of KNC growth with biologically meaningful parameter compared to Gompertz model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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