• 한국수산과학회지
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• 제33권3호
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• pp.250-256
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• 2000

조성이 다른 3곳 갯벌과 적조구제를 위해 사용되는 2곳의 황토를 이용해 금속 (Cu, Cd 및 Pb)의 흡착 kinetic을 밝히고, nonlinear regression model을 이용하여 구한 흡착속도와 갯벌의 조성과의 관계를 평가해 보았다. 중금속흡착에 영향을 주는 갯벌이나 황토의 조성 중에서 강열 감량 (I.L.), 산화철${\cdot}$망간${\cdot}$알루미늄의 함량은 황토가 갯벌보다 $1.5{\~}6$배 높았다. 하지만 니질의 함량은 어은리 갯벌이 다른 시료보다 $4{\~}50$배 많았다. 중금속흡착은 초기 30분 동안에 매우 빠르게 일어났다. 이때 흡착량은 Cu, Cd과 Pb이 각각 $4.1{\~}14.7\;{\mu}g/g,\;42.8{\~}16.7\;{\mu}g/g$ 그리고 $43.3{\~}101.7 {\mu}g/g$으로 3시간 실험 후 총 누적흡착량의 $8{\~}70{\%},\;18{\~}31{\%}$ 그리고 $19{\~}52{\%}$이었다. 흡착실험시 초기 금속농도를 동일 (약$ 0.5{\times}10^(-5)M$)하게 하여 운전한 결과 흡착량은 Pb>Cu>Cd 순으로 많았다. 중금속의 흡착 kinetic은 one-site kinetic model로 표현할 수 있었다. 특히 구리의 경우 non-linear model로 계산된 흡착속도 (Ka)와 3개 갯벌의 I.L., 산화알루미늄 및 니질 함량 사이에는 $R^2=-0.88{\~}-0.99$의 역 상관관계를 나타내었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권2호
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• pp.135-146
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• 2014

연구의 목적은 예비 초등 교사들이 여러 가지 전기회로를 설명하기 위한 모델을 개발하고 선택하는 과정에서 동원하는 모델 평가 기준들을 탐색하는 것이었다. 한 교육대학교에서 과학교육 강좌를 수강하는 30명의 3학년 학생들이 연구에 참여하였다. 이들을 위한 수업은 표현적, 실험적, 평가적 모델링을 포함하는 순환적 계열에 따라 조직되었다. 예비 교사들에게 다섯 개의 전기회로를 차례로 제공하고, 그것을 설명할 수 있는 모델을 개발하고 동료들 간의 토론을 통해 점차 모델을 개선해 가도록 하였다. 예비 교사들의 모델링 활동을 모두 녹음 또는 녹화하였고, 모델 평가 기준의 분석틀을 이용하여 녹음 또는 녹화된 것과 전사본을 분석하였다. 그 결과 모델을 개발 개선하는 상황과 모델을 선택하는 상황에 동원되는 모델 평가 기준의 유형과 빈도에 차이가 있음을 알 수 있었다. 즉, 경험적 기준과 이론적 기준이 두 상황에서 모두 주된 평가 준거의 역할을 하였지만, 예비 교사들이 여러 가지 대안적인 모델들 중 하나를 선택하는 상황에서 좀 더 다양한 평가 기준들이 사용되었다. 본 연구가 과학 교육과 과학 교육 연구에 시사하는 점들을 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.35-44
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• 2000

본 논문에서는 음성 패턴을 효율적으로 모델링하고자 분절 특징(segmental feature)을 이 용하여 은닉 마코프 모델(hidden markov model)의 일반적인 형식에 기반한 새로운 모수적 궤적 모델 (parametric trajectory model)을 제안한다. 일반적으로 벡터의 열로써 표현되는 분절은 관측 열의 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이 궤적은 연속적인 프레임들의 전이 정보(transitional information)를 표현하는 디자인 행렬을 이용하여 얻어지며, 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)로써 나타낼 수 있다. 이러한 궤적을 HMM에 적용하기 위해서 프레임 특징 대신 분절의 특성 을 표현하는 궤적으로 대치하고 우도(likelihood) 계산에 궤적들의 비교에 의한 확률 값을 반영시켜야 한다. 본 논문에서는 궤적간의 유사도를 측정하는 분절 우도(segment likelihood)와 모델을 구성하는 궤적변수의 추정 알고리즘을 제안한다. 임의의 분절에 대한 관측 확률은 제안된 분절 우도와 궤적의 추정 오차(estimation error of trajectories)의 곱으로써 표현된다. 궤적의 추정 오차는 상태에서 주어진 분절 우도의 가중치로 표현될 수 있으며, 이 가중치는 궤적과 대응되는 분절의 적합도를 표현하는 확률을 나타낸다. 본 논문에서 제 안된 모델은 일반적 인 HMM과 모수적 궤적 모델의 일반화(generalization) 또는 확장(extension) 모델로 생각될 수 있다. 본 모델의 성능을 평가하기 위하여 TIMIT 데이터에 기반한 실험을 한 결과, 분절 길이(segment length)와 회귀 차수(regression order)가 변할수록 일반적인 HMM에 비하여 뚜렷한 성능향상이 있음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2021

뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.

• Composites Research
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• 제32권5호
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• pp.216-221
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• 2019

Piecewise Integrated Composite (PIC) 보는 하중 유형에 따라 구간을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 순서를 배열한 보이다. 본 연구에서는 보의 거동을 고려하여 PIC 보의 구간을 머신 러닝을 통해 나누어 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 우수한 굽힘 특성을 갖게 하는 것이 목적이다. FE 모델의 240개 요소가 참조점으로 선택되었다. 선행 유한요소해석은 머신 러닝의 학습데이터 생성을 위하여 규칙적으로 분포된 참조점에서 3축 특성 값(Triaxiality)으로 나타냈다. 3축 특성 값은 인장, 압축 그리고 전단의 하중유형을 나타낸다. 머신 러닝 모델은 하이퍼파라미터(Hyperparameter)와 학습데이터로 구성되었으며, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 적절한 하중 충실도를 도출하였지만, 거동이 큰 보의 옆면에서는 적절하지 않은 하중 충실도가 도출되었다. 이를 해결하기 위하여 고르게 배치한 참조점을 보의 거동에 따라 배치하여 학습 데이터를 얻었고, 머신 러닝 모델이 생성되었다. 앞서 생성된 머신 러닝 모델을 통하여 보가 매핑 되었고, PIC 보에 대하여 유한요소 해석을 진행한 결과, 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 최대하중과 흡수 에너지가 커지는 특성이 나타났다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제25권3호
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• pp.307-317
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• 2006

Those students with ability and interest in science should be supported to develop their potential and to reach high levels of achievement in science and technology. In order to ensure that gifted pupils are able to enhance their creativity as well as research abilities, appropriate learning programs and environments are essential. One of the various teaching and learning models for the gifted in science is the discovery learning model based on inductive science activities. There is a clear line of continuity between knowledge discovery at the forefront of research and student's learning activities. If students receive excellent training in organizing scientific concepts for themselves, they will be able to skillfully apply appropriate scientific concepts and solve problems when facing unfamiliar situations. It is very important to offer an appropriate learning environment to maximize the learning effect whilst, at the same time, understanding individual student's characteristics. In this study, the authors took great pains to research effective learning environments for gifted science students. Firstly, appropriate classroom learning environments thought by the teacher to offer the most potential were investigated. 3 different classes in which a revised teaching and learning environment was applied in sequence were examined. Inquiries were conducted into students' activities and achievement through observation, interviews, and examination of students' worksheets. A Science Education expert and 5 elementary school teachers specializing in gifted education also observed the class to examine the specific character of gifted science students. A number of suggestions in discovery learning classes for elementary students gifted in science are possible; 1) Readiness is essential in attitudes related to the inquiry. 2) The interaction between students should be developed. A permissive atmosphere is needed in small group activities. 3) Students require training in listening to others. In a whole class discussion, a permissive atmosphere needs to be restricted somewhat in order to promote full and inclusive discussion. 4) Students should have a chance to practice induction and abduction methods in solving problems.

• Composites Research
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• 제35권5호
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• pp.317-321
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• 2022

본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1204-1227
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• 2020

The tradeoff between energy conservation and traffic balancing is a dilemma problem in Wireless Sensor Networks (WSNs). By analyzing the intrinsic relationship between cluster properties and long distance transmission energy consumption, we characterize three node sets of the cluster as a theoretical foundation to enhance high performance of WSNs, and propose optimal solutions by introducing rendezvous and Mobile Elements (MEs) to optimize energy consumption for prolonging the lifetime of WSNs. First, we exploit an approximate method based on the transmission distance from the different node to an ME to select suboptimal Rendezvous Point (RP) on the trajectory for ME to collect data. Then, we define data transmission routing sequence and model rendezvous planning for the cluster. In order to achieve optimization of energy consumption, we specifically apply the economic theory called Diminishing Marginal Utility Rule (DMUR) and create the utility function with regard to energy to develop an adaptive energy consumption optimization framework to achieve energy efficiency for data collection. At last, Rendezvous Transmission Algorithm (RTA) is proposed to better tradeoff between energy conservation and traffic balancing. Furthermore, via collaborations among multiple MEs, we design Two-Orbit Back-Propagation Algorithm (TOBPA) which concurrently handles load imbalance phenomenon to improve the efficiency of data collection. The simulation results show that our solutions can improve energy efficiency of the whole network and reduce the energy consumption of sensor nodes, which in turn prolong the lifetime of WSNs.

• 한국경영과학회지
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• 제22권3호
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• pp.209-222
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• 1997

In this paper, we study a bargaining order problem where one buyer sequentially bargains with two sellers whose reservation prices are unknown to the buyer but correlated. Our main question is who the buyer should bargain first with to maximize his expected payoff. This type of problem is widely applicable to business and political situations where one party negotiates with multiple parties sequentially. One of the most important element in a sequential bargaining is "linkage effect" which exists when the aggreement of the previous bargaining affects the outcome of the following bargaining. To examine "linkage effect", we assume that the sellers'objects are similar so that the sellers' reservation prices are correlated. In addition, to consider incomplete information aspect regarding reservation prices, it is assumed that the sellers' reservation prices are unknown to the buyer. That is, we deal with one sided incomplete information case. In our model, there are two stages in each of which the buyer meets one seller. Since we are concerned with the bargaining order, we consider two different bargaining orders. Using game theory, we find a perfect Bayesian equilibrium and compute the buyer's expected payoff for each bargaining order. Finally we identify the advantageous bargaining order for the buyer by comparing the expected payoffs obtained under two different bargaining orders. Our results are as follows: the advantageous bargaining order depends on the prior probability of the seller type. However, in general, the buyer should bargain first with the seller whose object is less valuable to the buyer. The basic reason for our result is that the buyer wants to experiment in the first stage to find out the sellers' reservation prices and in doing so, to minimize the experimental cost and maximize potential gain in case of negotiation failure in the first stage. in the first stage.

• Journal of Communications and Networks
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• 제10권3호
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• pp.287-296
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• 2008

The IEEE 802.11 wireless standard uses the carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA) as its MAC protocol (during the distributed coordination function period). This protocol is an adaptation of the CSMA/CD of the wired networks. CSMA/CA mechanism cannot guarantee quality of service (QoS) required by the application because orits random access method. In this study, we propose a new MAC protocol that considers different types of traffic (e.g., voice and data) and for each traffic type different priority levels are assigned. To improve the QoS of IEEE 802.11 MAC protocols over a multi-channel CSMA/CA, we have developed a new admission policy for both voice and data traffics. This protocol can be performed in direct sequence spread spectrum (DSSS) or frequency hopping spread spectrum (FHSS). For voice traffic we reserve a channel, while for data traffic the access is random using a CSMA/CA mechanism, and in this case a selective reject and push-out mechanism is added to meet the quality of service required by data traffic. To study the performance of the proposed protocol and to show the benefits of our design, a mathematical model is built based on Markov chains. The system could be represented by a Markov chain which is difficult to solve as the state-space is too large. This is due to the resource management and user mobility. Thus, we propose to build an aggregated Markov chain with a smaller state-space that allows performance measures to be computed easily. We have used stochastic comparisons of Markov chains to prove that the proposed access protocol (with selective reject and push-out mechanisms) gives less loss rates of high priority connections (data and voices) than the traditional one (without admission policy and selective reject and push-out mechanisms). We give numerical results to confirm mathematical proofs.