• 제목/요약/키워드: self-interaction error

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Non-equilibrium Molecular Dynamics Simulations of Thermal Transport Coefficients of Liquid Water

  • Song Hi Lee;Gyeong Keun Moon;Sang Gu Choi
    • Bulletin of the Korean Chemical Society
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    • 제12권3호
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    • pp.315-322
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    • 1991
  • In a recent $paper^1$ we reported equilibrium (EMD) and non-equilibrium (NEMD) molecular dynamics simulations of liquid argon using the Green-Kubo relations and NEMD algorithms to calculate the thermal transport coefficients-the self-diffusion coefficient, shear viscosity, and thermal conductivity. The overall agreement with experimental data is quite good. In this paper the same technique is applied to calculate the thermal transport coefficients of liquid water at 298.15 K and 1 atm using TIP4P model for the interaction between water molecules. The EMD results show difficulty to apply the Green-Kubo relations since the time-correlation functions of liquid water are oscillating and not decaying rapidly enough except the velocity auto-correlation function. The NEMD results are found to be within approximately ${\pm}$30-40% error bars, which makes it possible to apply the NEMD technique to other molecular liquids.

Reinforcement learning-based control with application to the once-through steam generator system

  • Cheng Li;Ren Yu;Wenmin Yu;Tianshu Wang
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제55권10호
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    • pp.3515-3524
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    • 2023
  • A reinforcement learning framework is proposed for the control problem of outlet steam pressure of the once-through steam generator(OTSG) in this paper. The double-layer controller using Proximal Policy Optimization(PPO) algorithm is applied in the control structure of the OTSG. The PPO algorithm can train the neural networks continuously according to the process of interaction with the environment and then the trained controller can realize better control for the OTSG. Meanwhile, reinforcement learning has the characteristic of difficult application in real-world objects, this paper proposes an innovative pretraining method to solve this problem. The difficulty in the application of reinforcement learning lies in training. The optimal strategy of each step is summed up through trial and error, and the training cost is very high. In this paper, the LSTM model is adopted as the training environment for pretraining, which saves training time and improves efficiency. The experimental results show that this method can realize the self-adjustment of control parameters under various working conditions, and the control effect has the advantages of small overshoot, fast stabilization speed, and strong adaptive ability.

인간의 선악을 보여주는 영상은 자신과 타인에 대한 도덕적 판단에 어떤 영향을 미치는가? (Effects of Videos about Good and Evil on Moral Judgments Regarding Self and Others)

  • 김신우;이원섭;이형철
    • 감성과학
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    • 제22권2호
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    • pp.29-36
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    • 2019
  • 기존 연구들은 도덕적 판단이 다양한 요인에 의해 영향받는다는 것을 보여주었다. 혐오감이 도덕적 엄격함을 유도하며, 도덕적 처벌에 대한 청중효과는 이를 보여주는 예들이다. 도덕적 판단이 유동적이라는 것은 강한 정서적, 인지적 효과를 가진 영상자극이 도덕적 판단에 어떤 영향을 미치는지에 대한 질문을 던지게 한다. 긍정영상이 도덕적 행동을 촉진한다는 것을 보여준 연구들은 일부 존재하지만(Schnall, Roper, & Fessler, 2010), 부정영상이 도덕적 판단에 미치는 영향을 확인한 연구는 존재하지 않는다. 본 연구는 인간의 선함과 악함을 보여주는 영상이 자신과 타인에 대한 도덕적 판단에 미치는 영향을 검증하였다. 이를 위해 참가자들에게 인간의 긍정 혹은 부정적인 면을 보여주는 영상을 시청하게 한 다음, 자신 혹은 타인의 도덕적 위반행위의 옳고 그름에 대해 판단하게 하였다. 그 결과 영상의 내용(긍정, 부정)과 행위주체(자신, 타인) 모두 도덕적 판단에 유의미한 영향을 미쳤으나, 두 요인간의 상호작용이 발견되었다. 특히 인간의 악함을 보여주는 영상을 시청한 경우 참가자들은 타인의 도덕적 위반행위를 더욱 가혹하게 판단하였다. 이 결과는 영상의 내용이 도덕적 판단에 영향을 미치며, 그 영향이 행위주체에 따라 달라진다는 것을 보여준다. 도덕적 혐오, 프레이밍 효과, 기본적 귀인오류에 근거하여 이 결과를 해석하였다.

과학과 자기보고식 정의적 영역 평가의 정확성에 영향을 주는 요소 탐색 (Exploring the Factors Influencing on the Accuracy of Self-Reported Responses in Affective Assessment of Science)

  • 정수임;신동희
    • 한국과학교육학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.363-377
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    • 2019
  • 이 연구는 자기보고식 검사를 통해 과학 관련 정의적 영역을 평가하려할 때 검사 결과에서 나타나는 주관성의 양상을 과학 특이적 측면에서 밝혔다. 과학 관련 개념이나 인식을 측정하려할 때 학생이 지닌 과학 특성, 본성에 대한 인식이 원인이 되어 나타나는 반응을 과학 특이적 반응으로 정의했다. 그 중에서 과학 특이적 반응이 특별히 측정 구인을 방해하거나 정확한 자기 보고를 벗어나게 하는 경우에 대해 탐색했다. 고등학교 1, 2학년 649명의 정의적 특성 및 심리적 특성을 검사한 양적 자료와 학생 44명을 면담한 질적 자료로부터 과학 특이적 요소로 인한 오차 결과를 도출했다. 학생이 일상과 과학 학습 경험으로부터 내면화한 과학에 대한 관점과 과학 특성은 검사 도구를 이루는 문항들과 상호작용한다. 그 결과 과학의 특성, 개인의 과학 경험, 검사 도구 속 과학이라는 세 측면에서 정확한 자기 보고를 방해하는 요소가 발견되었다. 과학 본질적 측면과 관련 있는 과학의 특성은 학생들이 과학을 보는 관점과 주관적으로 인식한 과학의 특성이 측정하려는 구인에 관계없이 문항에 반응하도록 한다. 학습자 측면에서 개인의 과학 경험은 학생이 지닌 과학 동기, 과학 경험과의 상호작용, 과학과 삶에 대한 인식으로 구성된다. 마지막으로 도구적 측면에서 검사 도구 속 과학은 과학 개념의 불명확성으로 인한 용어 혼동으로 연결되며 정확한 자기보고를 방해할 수 있다. 본 연구 결과에 의한 시사점으로 검사 문항에서 과학 특이적 요소의 포함 여부 검토, 측정 개념을 명확히 하기 위한 주의점, 개발 단계에서의 과학 특이성 요소 검토, 일상 과학과 학교 과학의 괴리를 줄이려는 노력 필요 등을 제안했다.

미래형 자율주행 자동차의 정책수립을 위한 연구 -운전자의 신뢰와 요구사항분석 중심으로- (Driver's Trust and Requirements Study for Autonomous Vehicle Policy)

  • 최남호;김효창;최종규;지용구
    • 대한산업공학회지
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    • 제41권1호
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    • pp.50-58
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    • 2015
  • The research on autonomous vehicle that expected to greatly reduce accidents by driver's mistakes is increasing in the development of technology. The purpose of this research is to identify the factor that affect trust in autonomous vehicles and analyze the requirements of the driver in autonomous vehicles environment. Therefore, in this study, we defined the information and functions provided by the autonomous vehicles through the investigation of the prior studies, conducted a questionnaire survey and focused group interview (FGI). The results show that competency, error management were important factors influencing trust in autonomous vehicles and identified that driver took safety related information as high priority in autonomous vehicle. Also, it was identified that driver prefer to perform the multimedia function in autonomous vehicle environment. The study is looking forward to be the reference data for design of advanced autonomous vehicle. It will contribute to the improvement of the convenience and satisfaction of the drivers.

교수학적 처방에 따른 중학생들의 일차함수 오개념의 변화와 그 효과 분석 (Analysis of the Error-Remedial Effect and Change of the Students' Misconception on the Learning of Linear Function)

  • 이종희;김부미
    • 대한수학교육학회지:학교수학
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    • 제5권1호
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    • pp.115-133
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    • 2003
  • 본 연구는 중학교 2학년 학생들의 일차함수에 대한 오개념을 탐구하여 범주화하고, 일차 함수의 개념 학습과정에서 학생들의 오개념을 교정하고자 설명식 교수·학습 방법과 동료간의 상호 작용을 통한 협동 학습 방법을 각각 실시했을 때의 효과를 비교·분석하였다. 그리고, 학생들이 동료간의 협동적 상호 작용을 하면서 개별적으로 구성한 오개념이 어떻게 변화, 발전하는 지를 탐색하였다. 연구 결과, 대수적 환경에서의 학생들의 오개념은 수 개념에 의한 장애, 변수 개념 부족에 의한 장애, 특정관점에의 집착으로 분류되고. 그래프적 환경에서 학생들의 오개념은 함수그래프의 해석과 판단에서의 장애, 변수 개념에 대한 장애로 범주화되었다. 상이한 교수학적 처방의 효과는 오개념의 범주에 따라 각각 다르게 나타났으나, 교정 학습 후에도 기존의 인지 구조에 강하게 각인된 오개념은 계속해서 남아 있었다. 또한, 학생들의 오개념 중 일부는 단순히 잘못된 것이 아니라, 이를 발판 삼아 동료간의 협동 학습을 통하여 올바른 개념으로 변환될 수 있었다.

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서로 다른 진화 특성을 가지는 부집단들을 사용한 새로운 하이브리드 진화 프로그래밍 기법과 카메라 보정 응용 (A New Hybrid Evolutionary Programming Technique Using Sub-populations with Different Evolutionary Behaviors and Its Application to Camera Calibration)

  • 조현중;오세영;최두현
    • 전자공학회논문지C
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    • 제35C권9호
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    • pp.81-92
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    • 1998
  • 실수형 최적화 문제의 전역 최적해를 빠르고 정확하게 찾을 가능성을 높이기 위해, 서로 다른 진화특성을 가지는 여러 부집단들을 사용한 새로운 하이브리드 기법이 제안된다. 제안된 알고리듬은 세 개의 부집단을 사용하는데, 복잡한 적합도 함수를 가지는 문제에서 좋은 성능을 보이는 NPOSA 알고리듬이 두개의 부집단에 적용되고, 진화 방향과 크기가 조절되는 자기 적응 진화 알고리듬이 나머지 하나의 부집단에 적용되었다. 각 부집단들은 서로 다른 방법으로 진화하며 부집단들간의 상호교류를 통해 전역 최적해로 빠르게 도달하게 한다. 이 기법의 효율성은 몇 개의 표준 테스트 문제들을 사용하여 검증하였다. 마지막으로, 제안한 알고리듬이 실제 문제에 적용 가능함을 보이기 위해 카메라 파라메터의 최적값을 찾는 문제에 적용하였다. 보정 블럭에서 측정된 특징점들을 사용하여 오차 함수를 정의한 후, 하이브리드 방법이 그 오차 함수를 최소화하는 카메라 파라메터의 값을 찾을 수 있음을 보였다.

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국제전자정보거래(國際電子情報去來)에 관한 입법동향(立法動向) (Recent Developments in Law of International Electronic Information Transactions)

  • 허해관
    • 무역상무연구
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    • 제23권
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    • pp.155-219
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    • 2004
  • This paper focuses on two recent legislative developments in electronic commerce: the "Uniform Computer Information Transactions Act" ("UCITA") of USA and the "preliminary draft convention on the use of data message in [international trade] [the context of international contracts]" ("preliminary draft Convention") of UNCITRAL. UCITA provides rules contracts for computer information transactions. UCITA supplies modified contract formation rules adapted to permit and to facilitate electronic contracting. UCITA also adjusts commonly recognized warranties as appropriate for computer information transactions; for example, to recognize the international context in connection with protection against infringement and misappropriation, and First Amendment considerations involved with informational content. Furthermore, UCITA adapts traditional rules as to what is acceptable performance to the context of computer information transactions, including providing rules for the protection of the parties concerning the electronic regulation of performance to clarify that the appropriate general rule is one of material breach with respect to cancellation (rather than so-called perfect tender). UCITA also supplies guidance in the case of certain specialized types of contracts, e.g., access contracts and for termination of contracts. While for the most part carrying over the familiar rules of Article 2 concerning breach when appropriate in the context of the tangible medium on which the information is fixed, but also adapting common law rules and rules from Article 2 on waiver, cure, assurance and anticipatory breach to the context of computer information transactions, UCITA provides a remedy structure somewhat modeled on that of Article 2 but adapted in significant respects to the different context of a computer information transaction. For example, UCITA contains very important limitations on the generally recognized common law right of self-help as applicable in the electronic context. The UNCITRAL's preliminary draft Convention applies to the use of data messages in connection with an existing or contemplated contract between parties whose places of business are in different States. Nothing in the Convention affects the application of any rule of law that may require the parties to disclose their identities, places of business or other information, or relieves a party from the legal consequences of making inaccurate or false statements in that regard. Likewise, nothing in the Convention requires a contract or any other communication, declaration, demand, notice or request that the parties are required to make or choose to make in connection with an existing or contemplated contract to be made or evidenced in any particular form. Under the Convention, a communication, declaration, demand, notice or request that the parties are required to make or choose to make in connection with an existing or contemplated contract, including an offer and the acceptance of an offer, is conveyed by means of data messages. Also, the Convention provides for use of automated information systems for contract formation: a contract formed by the interaction of an automated information system and a person, or by the interaction of automated information systems, shall not be denied on the sole ground that no person reviewed each of the individual actions carried out by such systems or the resulting agreement. Further, the Convention provides that, unless otherwise agreed by the parties, a contract concluded by a person that accesses an automated information system of another party has no legal effect and is not enforceable if the person made an error in a data message and (a) the automated information system did not provide the person with an opportunity to prevent or correct the error; (b) the person notifies the other party of the error as soon as practicable when the person making the error learns of it and indicates that he or she made an error in the data message; (c) The person takes reasonable steps, including steps that conform to the other party's instructions, to return the goods or services received, if any, as a result of the error or, if instructed to do so, to destroy such goods or services.

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A Bio-inspired Hybrid Cross-Layer Routing Protocol for Energy Preservation in WSN-Assisted IoT

  • Tandon, Aditya;Kumar, Pramod;Rishiwal, Vinay;Yadav, Mano;Yadav, Preeti
    • 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.

이질적 이미지의 딥러닝 분석을 위한 적대적 학습기반 이미지 보정 방법론 (Adversarial Learning-Based Image Correction Methodology for Deep Learning Analysis of Heterogeneous Images)

  • 김준우;김남규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권11호
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    • pp.457-464
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    • 2021
  • 빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.