Thomson(1977)은 수단간 균형상태가 여러 교통 수단간에도 존재할 수 있음을 주장하였다. 즉, 특정 기 종점간의 개인교통수단과 대중교통수단의 매력도(attractiveness)가 이용자 균형상태의 각 경로들의 통행시간 균형처럼 각 수단간에도 균형이 존재 할 수 있음을 제안하였으며, Mogridge(1985)는 이를 실제로 통행시간의 측면에서 런던과 파리의 예를 들어 균형상태가 존재함을 증명해 보았다. 본 연구에서는 각 수단간의 균형상태가 존재하는가에 대한 실증적 예를 수도권을 대상으로 파악해보고 교통 정책적 관점에서 이를 어떻게 해석할 수 있는가에 대한 시사점을 알아보았다. 결론적으로 서울을 기점으로 거리별로 대중교통수단과 승용차의 통행시간 비율과 수단분담율을 분석한 결과 균형이론의 밑바탕이 되는 승용차 억제수요의 행태변화가 이론과 실제가 상이하여 현실에서는 Thomson의 균형이론이 성립하기 어려운 것으로 판명되었다.
본 논문은 DC 모터와 MR(magnetorheological) 브레이크를 갖는 하이브리드 구동기의 제어 방법을 제안한다 로봇을 포함하여 여러 영역에서 이용되는 DC 모터는 대표적인 능동형구동기로 중량 대비 출력 이 작고, 출력한계로 인해 어느 정도 이상의 제어 이득에서 힘 제어 특성이 불안정해지는 성질이 있다. 따라서 이러한 DC 모터의 제어 불안정성을 해결하고, 투명성을 높이기 위해 반능동형 구동기인 MR 브레이크를 DC 모터와 병렬로 연결한 하이브리드 구동기를 제안하고 이에 대하여 네트워크 이론에 기반을 둔 제어 방법을 제안한다. 입력전류의 방향에 따라 스스로 출력을 내는 DC 모터와는 달리 MR 브레이크는 입력전류의 부호가 바뀌는 것에 상관없이 외부의 부하와 반대의 출력을 내는 것이 그 특징이다. 이러한 MR 브레이크의 성질을 수동적이라 하고 네트워크 이론의 수동성을 이용한 하이브리드 구동기의 힘 제어 방법을 제안하고 실험을 통해 이의 성능과 안정성을 입증하였다.
In this paper, we have represented the efficient way how to enumerate the optimal number-right scores to adjust the item difficulty and to improve item discrimination. To estimate the optimal number-right scores in two equivalent math-tests by linear score equating a measurement error model was applied to the true scores observed from a pair of equivalent math-tests assumed to measure same trait. The model specification for true scores which is represented by the bivariate model is a simple regression model to inference the optimal number-right scores and we assume again that the two simple regression lines of raw scores and true scores are independent each other in their error models. We enumerated the difference between mean value of $\chi$* and ${\mu}$$\_$$\chi$/ and the difference between the mean value of y*and a+b${\mu}$$\_$$\chi$/ by making an inference the estimates from 2 error variable regression model. Furthermore, so as to distinguish from the original score points, the estimated number-right scores y’$\^$*/ as the estimated regression values of true scores with the same coordinate were moved to center points that were composed of such difference values with result of such parallel score moving procedure as above mentioned. We got the asymptotically normal distribution in Figure 5 that was represented as the optimal distribution of the optimal number-right scores so that we could decide the optimal proportion of number-right score in each item. Also by assumption that equivalence of two tests is closely connected to unidimensionality of a student’s ability. we introduce new definition of trait score to evaluate such ability in each item. In this study there are much limitations in getting the real true scores and in analyzing data of the bivariate error model. However, even with these limitations we believe that this study indicates that the estimation of optimal number right scores by using this enumeration procedure could be easily achieved.
유도된 자성발생성 2배체를 친어로 양식어민에게 보급하고 유전적 동형접합제를 생산하기 위해 제 2세대 자성발생성 2배체를 유도하였다. 제 1세대 자성발생성 2배체의 성숙과 산란은 광주기와 HCG 처리로 유도하였을 때, 부상률은 $22.9\~65.7\%$의 범위로 나타났으며, 수정률은 $69.0\~86.2\%$, 그리고 부화율은 $36.8\~85.8\%$의 범위로 나타나 제 2세대 자성발생성 2배체군과 대조군 간에는 유의적 차이가 없었다(P>0.05). 제 2세대 자성발생성 2배체의 생존율은 부화 후 40일까지 부화 자어수의 약 $30\%$로 대조군에 비하여 $15\%$ 낮게 나타났다(P<0.05). 평균 전장 3 cm 이후에 선발육종을 실시한 결과 평균 전장 4 cm 이후에 대조군에 비하여 급격히 성장함이 관찰되어 부화 후 100일째에는 평균 전장이 대조군이 10.0 cm, 제 2세대 자성발생성 2배체는 15.4 cm로 나타나 통계적으로 유의하였다(P<0.01).
우리나라에 전국적으로 분포하고 중요한 산림자원인 소나무(Pinus densiflora S. et Z.)의 직경 및 수고 생장함수를 유도하였다. 모형 유도방법은 두 측정간격 $T_1$과 $T_2$를 필요로 하는 대수 차분 방정식을 이용하였고, 데이터 이용의 극대화를 위하여 SAS에서 Lag와 Put 문장을 사용한 프로그램을 이용하여 모든 가능한 생장 측정 기간을 포함하는 데이터를 사용하였다. 적용된 동형 및 다형 차분 방정식 중 Schumacher 다형 방정식이 직경 생장을 추정하는데 적합한 것으로 나타났고, 수고 생장 추정은 Gompertz 다형식이 적합한 것으로 나타났다. 보다 정밀한 추정을 위해서는 이들 식에 생물학적인 변수들을 동반한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
분석의 역설을 처음으로 명확하게 자각하고, 이를 회피할 방안을 제시한 사람은 무어(G. E. Moore)이다. 여기서는 이 역설의 해결책을 무어식의반-언어적 노선과 이에서 벗어나 있는 노선으로 나누어 제시한다. 후자에는 개념의 특징 및 종류, 명제의 구조, 비동등성 관계에 주목해서 역설을 회피하려는 전략이 있다. 본 논문의 일차적인 목적은 주요 역설해결책을 기술하고 그 분류를 제시하는 것이지만, 이와 더불어 또한 각 해결 전략의 한계를 논하도록 하겠다. 그런데 이런 논의를 효율적으로 전개하려면, 먼저 무어의 분석이론을 재구성하는 일이 필요하다. 무어의 분석이론은, 단지 역사적인 중요성뿐 아니라, 고전적 분석의 전형을 이룬다는 점에서도 관심의 대상이 되기에 충분하다. 또한 분석의 역설이 고전적 분석과 같이 특정 유형의 분석에만 해당한다는 주장에 반대하여 넓은 범위의 분석에서 발생한다고 주장하겠다. 그러나 더불어 이런 상황이 분석의 무용성을 보여주는 것은 아니라고 주장하겠다.
본 연구의 목적은 기하학습 교구인 조립 교구인 4D Frame 활용 학습이 초등학생들의 공간 지각 능력 신장에 미치는 영향을 분석함으로써 수학 교수 학습 방법의 개선에 도움을 주기 위한 것이다. 서울시내 5학년 2개 반을 임의로 선정하여 한 학급은 기하 교구를 활용한 수업을 실시하는 실험 집단(31명)으로, 한 학급은 일반 수학 수업을 실시하는 비교 집단(32명)으로 선정하여 한 달간 10차시의 수업을 실시하였다. 본 연구에 사용한 실험 설계는 준 실험 설계(Qusai-Experimental-Design) 중 이질 통제 집단 전후 검사 설계(Nonequivalent control group pretest-posttest design)를 적용하였다. 실시한 검사 도구는 공간 감각 검사로 사전 사후 모두 동형 검사지를 사용하였다. 또한 수업 관찰 분석과 학생들의 학습지에 대한 반응을 분석하였다. 연구의 결과 첫째, 기하 교구의 활용 학습은 공간 지각 능력 신장에 있어서 효과적이었다. 둘째, 기하 교구의 활용 학습은 공간 감각에 있어서 지각의 일관성과 공간 관계의 지각력 신장에 있어서 효과적이었다. 그리고 후속 연구로 동일 교구의 보다 광범위한 적용 및 다양한 교구의 개발을 제언하였다.
광원 자체의 밝기가 낮거나 그림자 등의 이유로 어두운 영역을 포함하는 이미지는 Retinex 기반의 영상화질 개선기법을 통해 주관적 화질을 높일 수 있다. Retinex 이론은 인간의 시각 시스템이 장면을 인식할 때 특정 위치에서의 장면의 밝기를 인식하는 것이 아니라 주변과의 상대적인 밝기를 인식하는 특징을 적용한 방법으로 크게 SSR, MSR, MSRCR의 방법으로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 컬러복원단계를 포함하고 있는 MSRCR에 기반한 방법으로 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 기존의 MSRCR 방법을 적용하고 두 번째 단계에서 MSRCR 출력의 동적 영역을 이미지의 히스토그램분포에 따라 조정한다. 마지막 단계에서는 인간의 시각특성을 고려한 로그변환함수를 이용하여 Retinex 출력 값을 디스플레이 동적영역으로 변환한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 전체적으로 어두운 이미지뿐만 아니라 밝은 영역과 어두운 영역을 모두 포함하는 이미지에서도 주관적 화질을 효과적으로 증가시키는 것을 볼 수 있다. 특히 낮은 밝기를 갖는 이미지의 경우 제안한 알고리즘은 기존의 방법들 보다 높은 성능향상을 보였다.
디인터레이싱이란 두 개의 필드(짝수 필드 및 홀수 필드)로 구성된 인터레이스 영상을 프로그레시브 영상으로 변환하는 기술이다. 이는 크게 공간영역에서의 디인터레이싱과 시간영역에서의 디인터레이싱 기술로 나뉠 수 있다. 공간영역에서의 기법은 하나의 독립적인 필드만을 사용하여 디인터레이싱을 수행하는 것으로 하드웨어의 구성은 용이하지만 디인터레이싱 대상 화소의 정보가 해당 필드에 존재하지 않는 경우 화질 열화가 발생할 수 있다. 반면 시간영역에서의 기법은 메모리 사용량이 높고 하드웨어의 구성이 어렵지만 보다 높은 객관적 화질을 얻을 수 있다. 하지만 움직임 추정이 잘못된 경우 현저한 화질열화가 발생한다. 제안하는 방법은 공간영역에서의 디인터레이싱 기법으로 대상화소 주변의 통계적 특성에 따라 서로 다른 기법을 사용하여 디인터레이싱을 수행한다. 이 과정에서 최적의 디인터레이싱 방법의 선택을 위해 엔트로피 기반의 대표적인 분류 알고리즘인 C4.5 알고리즘을 적용한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 이전의 여러 방법들과 비교하여 높은 객관적 화질을 가지는 것을 볼 수 있었으며, 주관적 화질 또한 상대적으로 유사하거나 높은 것을 볼 수 있었다.
H.264 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오 부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率-歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 상당히 증가한다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 인트라 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이를 위한 고속 부호화 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 먼저 간단한 전처리과정을 통해서 Intra4x4 모드의 예측모드를 한정하고, 선택된 Intra4x4의 예측모드를 사용하여 다른 인트라 모드들의 예측모드를 결정한다. 실험결과 제안하는 알고리듬은 기존의 방법보다 높은 성능을 보이며 참조소프트웨어와 비교하여 약 82%의 속도향상을 가져오는 것으로 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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