• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권4호
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• pp.881-901
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• 2016

본 연구는 '시간, 거리, 속력'의 관계에 대한 학생들의 인식과 표현을 교수실험을 통하여 세밀하게 관찰한 연구이다. 이 과정에서 학생들의 '시간, 거리, 속력'의 관계에 대한 인식의 변화가 드러났으며, 학생들은 평균속력에 대하여 거리함수에서 구간의 양 끝점을 잇는 선분의 기울기라는 관점으로 인식하는 것 외에도 속력함수에서 사각형의 높이로 인식하여 '시간, 거리, 속력'을 이해하고 있음을 보여주었다. 이 과정에서 '거리=시간${\times}$속력'의 관계를 '거리=시간${\times}$평균속력'으로 확장하는 장면을 드러내었다. 본 연구는 제한된 소수 학생을 대상으로 교수실험을 진행하였지만, 학생들의 '시간, 거리, 속력'의 관계에 대한 인식과 표현의 변화 과정에 대한 관찰을 통하여 여러 시사점을 제시하였다. 이러한 연구 결과가 추후 미적분 학습 모델 구성을 위한 다양한 연구의 시발점이 되기를 기대해본다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권1호
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• pp.44-47
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• 2006

One of the critical issues in a sensor network concerns the detection of changes in data streams. Recently presented change detection schemes primarily use a sliding window model to detect changes. In such a model, a distance function is used to compare two sliding windows. Therefore, the performance of the change detection scheme is greatly influenced by the distance function. With regard to sensor nodes, however, energy consumption constitutes a critical design concern because the change detection scheme is implemented in a sensor node, which is a small battery-powered device. In this paper, we present a comparative study of various distance functions in terms of execution time, energy consumption, and detecting accuracy through simulation of speech signal data. The simulation result demonstrates that the Euclidean distance function has the highest performance while consuming a low amount of power. We believe our work is the first attempt to undertake a comparative study of distance functions in terms of execution time, energy consumption, and accuracy detection.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.323-328
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• 2011

정확한 내용 기반 이미지 검색을 위하여 Earth mover's distance와 Optimal color composition distance와 같은 거리함수들이 제안되었다. 이 거리함수들은 정확도가 높은 검색 결과를 가져오지만 검색 시간이 매우 크기 때문에 대용량 데이터베이스에서 사용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 선형 시간에 근사 Earth mover's distance를 구하기 위한 새로운 거리 함수를 제안한다. 제안하는 방법은 선형 시간에 두 이미지의 거리를 계산하기 위하여 공간 채움 곡선을 이용한다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다. 실험 결과, 제안하는 기법이 Earth mover's distance에 비해 약 160배 정도의 검색 속도 향상 효과를 보이면서도 매우 유사한 결과를 검색하는 것으로 나타났다.

• 한국생산제조학회지
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• 제7권1호
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• pp.9-21
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• 1998

This paper a new solution approach to moving obstacle avoidance problem of a mobile robot. A new concept avoidability measure (AVM) is defined to describe the state of a pair of a robot and an obstacle regarding the collision between them. As an AVM, virtual distance function (VDF), is derived as a function of the distance from the obstacle to the robot and outward speed of the obstacle relative to the robot. By keeping the virtual distance above some positive limit value, the robot avoids the obstacle. In terms of the VDF ,an artificial potential field is constructed to repel the robot away from the obstacle and to attract the robot toward a goal location. At every sampling time, the artificial potential field is updated and the force driving the robot is derived from the gradient of the artificial potential field. The suggested algorithm drives the robot to avoid moving obstacles in real time. Since the algorithm considers the mobility of the obstacle as well as the distance, it is effective for moving obstacle avoidance. Some simulation studies show the effectiveness of the proposed approach.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권4호
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• pp.387-405
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• 2017

The purpose of this study is to investigate the change of students 'perception and expression about the motion of object following distance function $={x \atop 3}$ and distance function $y=\frac{x^3}{3}+3$ according to the necessity of research on students' perception and expression about integral constant. In this paper, we present the recognition and the expression of the difference of the constant in the relationship between the distance function and the speed function of the students, while examining the process of constructing the speed function and the inverse process of the distance function. This provides implications for the relationship between the derivative and the indefinite integral corresponding to the inverse process. In particular, in a teaching experiment, a constructive activity was performed to analyze the motion of two distance functions, where the student had a difference of the constant term. At this time, the students used the expression 'starting point' for the constants in the distance function, and the motion was interpreted by using the meaning. This can be seen as a unique 'students' mathematics' in the process of analyzing the motion of objects. These scenes, in introducing the notion of the relation between differential and indefinite integral, it is beyond the comprehension of the integral constant as a computational procedure, so that the learner can understand the meaning of the integral constant in relation to the motion of the object. It is expected that it will be a meaningful basic research on the relationship between differential and integral.

• 로봇학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.357-362
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• 2019

This paper proposes a model and train method that can real-time detect objects and distances estimation based on a monocular camera by applying deep learning. It used YOLOv2 model which is applied to autonomous or robot due to the fast image processing speed. We have changed and learned the loss function so that the YOLOv2 model can detect objects and distances at the same time. The YOLOv2 loss function added a term for learning bounding box values x, y, w, h, and distance values z as 클래스ification losses. In addition, the learning was carried out by multiplying the distance term with parameters for the balance of learning. we trained the model location, recognition by camera and distance data measured by lidar so that we enable the model to estimate distance and objects from a monocular camera, even when the vehicle is going up or down hill. To evaluate the performance of object detection and distance estimation, MAP (Mean Average Precision) and Adjust R square were used and performance was compared with previous research papers. In addition, we compared the original YOLOv2 model FPS (Frame Per Second) for speed measurement with FPS of our model.

• 산업기술연구
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• 제20권B호
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• pp.219-226
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• 2000

In this paper, we propose a new novel method for similarity search that supports time warping. Our primary goal is to innovate on search performance in large databases without false dismissal. To attain this goal, we devise a new distance function $D_{tw-lb}$ that consistently underestimates the time warping distance and also satisfies the triangular inequality. $D_{tw-lb}$ uses a 4-tuple feature vector extracted from each sequence and is invariant to time warping. For efficient processing, we employ a multidimensional index that uses the 4-tuple feature vector as indexing attributes and $D_{tw-lb}$ as a distance function. We prove that our method does not incur false dismissal. To verify the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reveal that our method achieves significant speedup up to 43 times with real-world S&P 500 stock data.

• 대한교통학회지
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• 제29권3호
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• pp.83-91
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• 2011

이 논문은 확률론적인 방법을 이용하여 동적 통행시간(dynamic travel time) 모형을 도출한다. 동적 통행시간 모형은 차량의 통행시간은 도로 공간상에서의 교통흐름 분포에 따라, 또는 통행구간 출발점에서 시간에 대한 교통흐름의 분포에 따라 결정된다고 가정하여 얻어진다. 이 모형들에서 교통흐름의 분포가 차량의 통행시간에 미치는 정도를 나타내는 확률밀도함수(probability density function)는 여러 가지 형태의 도입될 수 있으나 지수분포를 따른다고 가정한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권4호
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• pp.473-490
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• 2023

국내외 선행연구들에서는 교수실험을 통하여 학생들의 연속적인 변화에 대한 추론 방식에 대한 정보를 축적해가고 있다. 이들 연구에서는 연속적인 변화를 매끄러운 추론과 덩어리 추론을 하는 학생들이 교수실험에서 함께 수학적 결과물을 구성해가는 장면들을 다루고 있는데, 이들의 결과를 보다 세밀하게 분석하기 위해서는 특정 방식으로 연속적인 변화를 추론하는 학생이 이전 선행 연구들에서의 과제들에 대하여 어떠한 결과물을 구성해가는지 확인할 필요가 있다. 이러한 연구의 필요에 따라, 연구자는 덩어리 추론을 하는 것으로 확인된 고등학교 1학년 학생 한 명을 대상으로 총 14차시의 교수실험을 진행하였다. 본 연구에서는 덩어리 추론을 하는 학생이 '이전 선행연구에서 연속적인 변화에 대한 추론 방식이 다양한 학생들이 구성하였던 수학적 결과물'과 유사한 산출물을 구성해가는 장면을 관찰할 수 있었다. 특히 본 연구에 참여한 학생에게서 '시간-거리함수에서 시간-속력함수를 구성하는 일관된 구성 방식'이 관찰되었으며, 이러한 학생의 독특한 구성 방식에 대한 정보가 후속 연구에 도움이 될 것이라 기대하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.133-137
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• 1994

In this paper, a method for designing an optimal weight function for the weighted cepstral distance measure is proposed. A conventional weight function or cepstral lifter is obtained eperimentally depending on the spectral components to be emphasized. The proposed method minimizes the error between word reference patterns and the traning data. To compare the proposed optimal weight function with conventional function, speech recognition systems based on Dpynamic Time Warping and Hidden Markov Models were constructed to conduct speaker independent isolated word necogination eperiment. Results show that the proposed method gives better performance than conventional weight functions.