본 논문은 효과적인 능동 풀-다운 기능을 위한 새로운 구조의 펄스 파워 모듈레이터를 제안한다. 제안된 능동 풀-다운 방식은 별도의 풀-다운 저항을 사용하지 않고, 펄스 방전 패스에 추가된 다이오드의 역회복 특성을 이용하여 풀-다운 기능을 수행한다. 본 논문에서 사용된 풀-다운 다이오드는 펄스 출력 시에는 정방향 바이어스 상태를 유지하다가, 펄스 출력이 제거되면 비교적 긴 역회복 구간동안 부하의 커패시턴스 성분에 남아있는 에너지가 방전될 수 있는 전류 패스를 제공한다. 이에 따라 제안된 구조의 펄스 모듈레이터는 기존에 제안된 풀-다운 회로에서 발생하는 발열 손실 또는 별도의 복잡한 제어회로와 같은 복잡한 구조의 문제를 보완하고 빠른 펄스 하강시간을 달성할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 기존에 제안되었던 풀-다운 저항 방식과 풀-다운 스위치 방식, 제안하는 방식을 비교하여 제안된 구조의 성능과 우수성을 분석하였다.
본 연구는 학습 구조차트 구성을 통하여 고등학교 수학의 학습내용을 구조적 ${\cdot}$ 체계적으로 조직화시켜 학생들로 하여금 학습 내용의 효과적인 이해와 상호 관련성을 촉진시키고 학습 내용의 조직화 및 구조화 활동이 고등학생들의 학업에 미치는 영향을 조사하는데 그 목적이 있다. 본 연구에 따르면 수학 학업성취도가 상인 학생은 문제풀이시 머릿속에서 차트를 그리게 되고 여러 가지 개념을 나열하여 조작할 수 있는 능력이 생겼으며 문제 유형에 맞춘 학습 보다는 어떤 개념들이 문제풀이에 사용되었으며 이러한 개념들이 어떻게 나열되는지에 대한 학습으로 관심이 전환되었다. 수학학업 성취도가 하인 학생들은 학습 구조차트의 구성에만 만족하는 편이며 선행지식의 부족으로 복합적인 개념의 문제풀이에 있어서는 여전히 어려움을 경험하고 있었다. 성적이 낮은 학생일수록 개념에 대한 구조화와 조직화에 대한 어려움이 많은 것으로 보여 이들 학생들에 대한 장기적인 연구가 필요하다고 본다.
현재 초, 중, 고등학교의 수학교육 현실은 수학 개념의 정확한 이해에 초점을 맞추지 못하고 공식의 암기와 그것을 이용하여 단순한 문제 풀이에 시간을 많이 할애함으로써 수학의 기본적인 개념이나 기호의 정확한 사용법을 인지하지 못하고 계산 기능적인 면으로 치우치는 경향이 많이 나타나며, 문제 풀이의 창의적인 상황이 제시되지 않는 상태에서 교사 중심의 문제풀이 방법에만 의존하고 있다. 이러한 문제점 속에서 창의적인 문제 해결 방안을 구상할 수 있는 사고력의 배양에 소홀함이 있다고 볼 수 있다. 따라서 학생 스스로 의미를 파악하여 학습 할 수 있는 교수 방법이나 학습 방법에 대한 연구는 현실적으로 매우 시급한 상황에 처해있다. 이러한 상황에서 많은 수학교육자들은 학생들이 좀 더 쉽게 수학의 개념에 접근 할 수 있게 하기 위하여 많은 노력을 하고 있다. 그러한 노력 중의 하나로 테크놀러지를 이용한 수학교육을 말 할 수 있는데, 이는 실제로 수학교육에 긍정적인 영향을 준다고 알려져 있다. 본 논문은 현 고등학교 수학I의 등차수열에 관한 내용을 Mathematica를 이용하여 다각수(도형수)로부터 등차수열의 개념을 유도하였다.
Recently, wellness has become an issue related to improvements in personal health and quality of life. Data that are accumulated daily, such as meals and momentum records, in addition to body measurement information such as body weight, BMI and blood pressure have been used to analyze the personal health data of an individual. Therefore, it has become possible to prevent potential disease and to analyze dietary or exercise patterns. In terms of food and nutrition, analyses are performed to evaluate the health status of an individual using dietary data. However, it is very difficult to process the large amount of dietary data. An analysis of dietary data includes four steps, and each step contains a series of iterative tasks that are executed over a long time. This paper proposes a problem solving environment that automates dietary data analysis, and the proposed framework increases the speed with which an experiment can be conducted.
Blockchain is a distributed ledger-based technology where all nodes participating in the blockchain network are connected to the P2P network. When a transaction is created in the blockchain network, the transaction is propagated and validated by the blockchain nodes. The verified transaction is sent to peers connected to each node through P2P network, and the peers keep the transaction in the memory pool. Due to the nature of P2P networks, the number and type of transactions delivered by a blockchain node is different for each node. As a result, all nodes do not have the same memory pool. Research is needed to solve problems such as attack detection. In this paper, we analyze transactions in the memory pool before solving problems such as transaction fee manipulation, double payment problem, and DDos attack detection. Therefore, this study collects transactions stored in each node memory pool of Bitcoin and Ethereum, a cryptocurrency system based on blockchain technology, and analyzes how much common transactions they have using jacquard similarity.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.23-26
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2023
본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04b
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pp.1333-1336
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2002
웹 서비스(Web Service)와 그리드 컴퓨팅(Grid Computing)은 서로 다른 목적을 위해 개발되고 있다. 하지만 두 개의 기술은 "동적이며 여러 기관에서 참여하는 가상 조직을 통한 문제 해결과 자원 공유" 와 같은 동일한 문제를 다루고 있다. Computational 웹 서비스(CWS: Computational Web Service)는 그리드 기반 기술로 웹 서비스를 사용하는 새로운 아이디어이다. 현재의 CWS 는 워커와 CWS 사이의 중개 역할을 하는 풀 서비스(Pool Service)를 각자 고유하게 하나씩 소유하고 있다. 그러나 풀 서비스가 특정 CWS 에 소속되어 있다면 자원 사용 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서는 CWS 에 독립적이며 일반적인 풀 웹 서비스(PWS: Pool Web Service)와 이를 위한 스케줄링 방법을 제안한다.
The results of performing first survey after learning linear equation and second survey after 5 months to find out whether there is change in solving process while seventh grade students solve linear equations are as follows. First, as a result of performing McNemar Test in order to find out the correct answer ratio between first survey and second survey, it was shown as $p=.035^a$ in problem x+4=9 and $p=.012^a$ in problem $x+\frac{1}{4}=\frac{2}{3}$ of problem type A while being shown as $p=.012^a$ in problem x+3=8 and $p=.035^a$ in problem 5(x+2)=20 of problem type B. Second, while there were students not making errors in the second survey among students who made errors in the solving process of problem type A and B, students making errors in the second survey among the students who expressed the solving process correctly in the first survey were shown. Third, while there were students expressing the solving process of linear equation correctly for all problems (type A, type B and type C), there were students expressing several problems correctly and unable to do so for several problems. In conclusion, even if a student has expressed the solving process correctly on all problems, it would be difficult to foresee that the student is able to express properly in the solving process when another problem is given. According to the result of analyzing the reaction of students toward three problem types (type A, type B and type C), it is possible to determine whether a certain student is 'able' or 'unable' to express the solving process of linear equation by analyzing the problem solving process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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