국제사회는 세계 모든 아동이 달성해야 할 학습성과를 설정하고 이를 측정하려는 일련의 노력을 기울이고 있다. 연구진은 이러한 국제사회의 관점에 초점을 맞추어, 초등교육단계에서 세계 모든 아동이 달성해야 할 수학 학습성과란 무엇인가를 구체화하려고 하였다. 이러한 측면에서 본 연구는 범세계적으로 초등교육 단계에서 아동이 성취하기를 기대하는 수학 내용 요소를 추출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 지리적, 경제적 특성을 고려하여 세계 12개국의 수학과 교육과정 문서를 분석하였다. 본 연구의 결과, 초등교육의 범위를 초등학교 6학년까지라고 가정할 수 있었고, 공통 내용 요소를 추출할 수 있었다. 특히 수와 연산 영역의 내용 요소들은 범세계적으로 동일한 수준인 것으로 밝혀졌다. 기하, 측정, 대수 영역에서도 유사한 수준으로 내용 요소들이 나타났다. 반면, 비례와 대수는 초등 교육 마지막 단계에서 다루어지는 내용이지만 공통 내용 영역 혹은 내용 요소로 보기에 한계가 있었다. 이 연구 결과는 범세계적으로 초등 교육을 논의하는데 중요한 기초 자료 역할을 할 것으로 기대된다.
플래시 메모리는 덮어 쓰기 제약이나, 쓰기와 삭제 연산의 단위가 다르다는 등의 특징을 가지고 있다. 따라서 플래시 메모리를 저장장치로 사용하는 파일 시스템은 블록 클리닝을 필요로 하며 이는 파일 시스템의 주된 병목으로 작용한다. 이에 따라 본 논문에서는 플래시 메모리 기반 파일 시스템의 병목 요소인 블록 클리닝에 따른 성능향상에 대해 연구한다. 우선 블록 클리닝에 영향을 끼치는 성능 인자로서 이용률, 무효율, 순수도를 정의하였다. 이 세 가지 인자를 통해 블록 클리닝 비용을 분석한 결과, 파일 시스템 수준에서 제어 가능한 인자인 순수도가 블록 클리닝 비용에 많은 영향을 끼침을 확인할 수 있었다. 따라서 순수도를 높게 유지하여 블록 클리닝 비용을 최소화함으로서 파일시스템의 성능을 향상 시킬 수 있는 MODA 할당 정책(modification-aware)을 설계하였고, 이를 내장형 보드와 YAFFS(Yet Another Flash File System)상에 구현하였다. 실험 결과 MODA는 YAFFS의 순차 할당 기법에 비해 블록 클리닝 시간을 평균 123% 단축 시켰다.
인터넷 상 데이터와 스마트 디바이스가 증가함에 따라 순차적으로 유입되는 스트림 형식의 데이터가 늘어나고 있다. 잠재적인 빅데이터인 스트림 데이터를 다루기 위해서는 온라인 학습이 가능해야 한다. 이에 본 고에서는 스트림 데이터 학습을 위한 새로운 모델인 예측적 컨볼루션 신경망과 온라인 학습방법을 제안한다. 이 모델은 탐지와 풀링을 반복하는 컨볼루션 연산을 통해 탐지 패턴을 계층화하여 상위 계층이 될수록 긴 길이의 패턴의 정보를 다루도록 한다. 본 모델의 기초적 검증을 위해 스마트폰으로 2달간 수집한 GPS 데이터를 이산화하여 관측데이터로 삼았다. 이를 제안모델을 통해 학습하여 계층을 따라 추상화된 정보로부터 복원한 데이터와 관측데이터를 비교하여, 긴 시간의 패턴을 다루면서도 관측 수준의 데이터를 복원하는 것을 확인하였다.
진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다.
본 논문에서는 sign estimation technique (3)을 기초로 한 radix-4 모듈라 곱셈 알고리즘을 제안한다. Sign estimation technique은 carry와 sum의 형태로 표현되는 수에서 부호를 알아내는 것이다. 이 방법은 5비트 carry look-ahead adder로 구현이 가능하다. RSA와 같은 암호화 시스템에서는 모듈라 곱셈이 하드웨어의 성능을 좌우한다. 제안한 알고리즘은 modulus가 n 비트인 경우, 모듈라 곱셈 수행시 일반적인 알고리즘의 약 반 클럭 (n/2+3) 사이클만 필요하다. 그래서 매우 큰수의 modulus 사용하는 RSA 암호시스템에서 모듈라 멱승 연산에 매우 효율적이다. 또한 모듈라 곱셈의 하드웨어 성능을 향상하기 위해, CSA (Carry Save Adder)의 맨 마지막 출력에 사용되는 CPA (Carry Propagation Adder) 대신 고속 덧셈기(7)를 사용하였다. 모듈라 멱승 계산이 n 클럭이 소요되는 RL binary 방법을 적용하여 1024 비트 데이터를 RSA 암호화하는데 n(n/2+3) 클럭 사이클만 소요된다.
본 논문에서는 입출력간의 연관관계가 트리구조로 표현되는 DTG에 의한 고속병렬다치논리회로를 설계하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 Nakajima 등에 의해 제안된 알고리즘의 문제점을 도출한 후, 최적화된 분할연산회로설계를 위하여 트리구조에 기초를 둔 수학적인 해석의 개념을 소개한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 Nakajima 등에 의해 제안된 알고리즘으로는 설계가 가능하지 않았던 임의의 절점을 갖는 DTG에 대해서도 회로를 설계할 수 있다는 장점이 있다. Nakajima 등에 의해 제안된 알고리즘과 본 논문에서 제한한 알고리즘을 회로설계의 관점에서 비교하여 본 논문의 알고리즘이 모든 경우의 DTG에서 보다 최적화 설계를 할 수 있음을 증명하였다. 그리고 예제를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유용성을 증명해 보였다.
수론(Number theory)과 수학 전반에 걸쳐 무모순성을 확립하고자 한 힐버트의 합리주의적 열망은 무모순성을 주장하는 진술 자체가 그 체계 내에서 결정 불가능한 진술이라는 괴델의 두 번째 정리에 의해 좌절된다. 수학의 어떤 문제에서도 수학자가 "Ignorabimus!" (우리는 모른다!) 해서는 안된다는 힐버트의 낙관 또한 수학에서 증명도 반증도 안되는 결정불가능한 진술의 존재로 인하여 무너진다. 힐버트 프로그램은 일체의 모호함을 배제하고 기호와 기호열에 대한 기계적 연산에 기초하기 때문에 그 충격도 그만큼 클 수밖에 없다. 이 프로그램의 좌절은 그래서 무엇보다도 형식화의 한계를 분명히 보여준다. 이제 수학에서는 통사론적인 증명가능성의 개념이 의미론적인 참의 개념보다 우위를 갖게 되었다. 그리고 그가 제안한 알고리듬(기계적 절차)의 개념은 프로그래밍 언어의 출현에 직접 기여하였다. 그래서 우리는 그의 기획이 비록 좌절했지만 위대한 실패라고 믿고 싶다.
본문은 불포화토나 구석등에 이용할 수 있는 Cap-model을 필자들이 개발하고 있는 범용프로그램에 수음하여 FEM해석한 결과를 보인 것이다. Cap.model은 발표당시부터 그 유용성이 인정되고 있으나 입력데 필요한 토질매개변수와 그 확정이 어렵고 또한 해석방법이 알려져 있지 않는 상태에서 소프트 웨어 상태로 각 연구자에 의해 보존 되고 있다. 필자들은 이 모델을 이미 발표한 바 있는 범용 프로그램에 의해 상식적으로 연산할 수 있도록 하기 위하여 Cap-model의 알고리즘을 개발하여 이를 입력하므로써 Desai 등이 발표한 결과와 매우 근접한 결과를 얻었다. 아직은 정도면에서 좀더 보완을 요하지만 성취가능성이 보이고 있어 앞으로는 토질매개변수의 간 략화의 연구와 더불어 보다 더 완전한 범용프로그램의 완성을 기하고자 한다.
본 논문에서는 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 이용하여 새로운 형태의 3D 비선형 상관기를 제안한다. 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 구현하기 위해서 기존의 방법에서 확대 과정을 제거함으로서 고속 계산이 가능하다. 제안하는 상관기는 먼저 기준 물체와 목표 물체의 요소 영상들을 렌즈 배열을 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 비선형 상관 연산의 사용은 상관기의 3D 물체 인식 성능 향상시킬 수 있다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문은 제2의 금융중심지로 부상하고 있는 강남구를 사례로 GIS 기법을 활용하여 은행점포의 입지를 분석하였다. 금융자율화 이후 급격한 증가추세를 보이고 있는 은행점포의 수는 상당한 지역적인 편재현상을 나타내고 있다. 통계기법을 활용하여 은행 입지에 영향을 주는 입지요인을 추출하였고, 은행이용 고객들에 대한 설문조사를 통하여 은행점포의 상권을 조사하였다. 이러한 기초자료를 바탕으로 하여 GIS기법을 활용하여 입지분석을 실시하였다. 먼저 은행이용고객들에게 최적의 서비스를 공급할 수 있는 목적함수를 토대로한 입지-배분 모델을 적용하여 추출된 입지와 현재의 은행점포의 입지를 비교하였다. 또한 그리드 연산 기법을 활용하여 잠재 수요력과 잠재 공급력의 차이를 통해 앞으로 은행점포의 신규 설립이 가능한 지구를 추출하였다. 본 연구를 통해 GIS기법을 활용하여 입지분석을 실시하는 경우 제한점과 앞으로 해결되어야 할 문제점에 대해 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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