이 연구에서는 학습자가 수학 텍스트를 반복하여 읽을 때 나타나는 수학 학습 과정이 어떻게 변하는지를 조사하였다. 또한 수학 학습 방법으로써 반복 읽기의 효과를 점검하고 보다 효율적인 반복 읽기 교수·학습 전략에 대한 시사점을 모색하였다. 반복 읽기 수학 학습에는 국립대학교 수학교육과에 재학 중인 예비 수학교사 8명이 참가하였다. 예비 수학교사는 각각 4개의 그룹으로 구성되어 그룹에 따라 서로 다른 4개의 주기로 총 3회 반복 읽기를 시행하였다. 수학 학습 자료 읽기 과정에서 나타나는 예비 수학교사의 시선의 움직임을 추적하고 심박수를 측정하였다. 수집한 자료를 회차별 총 읽기 시간, 슬라이드별 총 읽기 시간, 각 회차와 슬라이드별 총 읽기 시간의 변화 추세, 슬라이드 읽기 순서, 회차별 심박수 변화 추세 등의 다섯 가지 측면에서 분석하였다. 첫 번째 읽기에서는 참가자의 대부분이 비슷한 양상을 보였으나, 두 번째와 세 번째 읽기에서는 개별 학습자에 따른 읽기 패턴의 변화가 보다 다양하게 드러났다. 또한, 첫 번째 읽기에서 반복 주기와 무관하게 가장 많은 시간이 소요되었고, 이후 반복적 읽기 시간에서는 개인별로 차이가 나타났다. 연구 결과에서 도출한 가장 중요한 결론은 반복 읽기를 통한 자기 주도적 수학 학습은 주기와 관계없이 효과적이라는 것이다. 추가적으로 반복 읽기 교수·학습 전략의 효율성을 증진시키기 위한 네 가지 전략을 제안하였다.
본 논문에서는 새로운 터보 인터리버와 복호와 과정에서 낮은 복잡도를 갖는효율적인 반복복호 제어기법을 제안한다 터보코드는 반복 복호수와 인터리버 크기가 증가할수록 성능이 향상된다는 것은 잘 알려진 사실이다 그러나 인터리버 크기가 증가하면 복호 과정에서 지연과 계산량이 증가하게 된다 따라서 새로운 효율적인 인터리버를 제안한다 제안 인터리버는 매직 매트릭스 특성을 이용함으로서 낮은 구현 복잡도를 가진면서 GF, Mother등 기존의 IMT-2000에 제안된 터보 인터리버와 비슷한 성능을 보인다 또한 터보 코드의 복호 과정에서 반복 복호수를 증가하면 성능이 향상되지만 어느정도의 반복 복호수 이상에서는 성능 향상이 거의 나타나지 않는 다 따라서 본 논문에서는 최대 반복 복호수를 수신 데이터를 이용 SNR(signal to noise ratio)을 추정하여 반복 복호수를 가변적으로 미리 설정(preset)함으로써 반복 복호수를 제어하는기법을 제안한다 제안구조는 터보 부호의 문제점 중 하나인 복호 계산량과 지연을 성능 저하 없이 효율적으로 감소시킬 수 있다
본 연구는 탄소섬유시트로 보강된 철근콘크리트 보에 정적하중과 반복하중이 작용할 때의 거동을 다루고 있다. 탄소섬유시트로 보강된 RC보의 정적실험 결과를 기준으로 반복하중 실험을 수행하였다. 반복하중 실험의 변수는 탄소섬유시트 겹수, 단부 U밴드 유무, 반복하중 재하속도 등이 있다. 실험결과를 통해 단조증가하중과 반복하중 하에서의 에너지 소산량과 휨 강성의 변화, 연성특성, 강도특성, 휨 거동 등을 고찰하며, 또한 탄소섬유시트의 파단변형률을 평가하였다. 본 연구에서는 반복하중 실험 결과를 바탕으로 탄소섬유시트로 보강된 RC보의 정적 및 동적 휨 보강 해석 및 설계에 필요한 기초자료를 제시하고자 한다.
일반적으로 레이더는 신호 탐지를 회피하기 위해 신호를 변조해 송신한다. 전자전에서는 수신된 레이더 펄스를 분석하여 신호를 방사한 레이더의 제원을 식별한다. 본 논문에서는 자기상관계수를 활용하여 레이더 신호 변조 형태를 식별하는 알고리즘을 제안한다. 레이더 신호의 펄스반복주기 특성에 따라 자기상관을 계산할 때 비교 범위를 다르게 적용한다. 고정 펄스반복주기와 스태거 펄스반복주기에 대하여 좁은 오차 범위를 적용하고, 지터 펄스반복주기에는 넓은 오차 범위를 적용하여 자기상관계수를 계산한다. 실험에 의하여 제안하는 알고리즘은 고정 펄스반복주기, 스태거 펄스반복주기, 지터 펄스반복주기를 정확하게 구분함과 동시에 스태거의 레벨도 정확히 찾을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 반복하중에 의한 반복 경화 및 연화 현상을 나타낼 수 있는 수정 IWAN 모델을 이용하여, 1차원 비선형 부지응답 해석프로그램(이하 KODSAP; Kaist One Dimensional Site-response Analysis Program)을 개발하였다. 개발된 프로그램은 지진하중 재하에 따른 지반의 반복경화 및 연화현상에 의한 부지응답 특성 변화를 재현할 수 있다. KODSAP을 이용하여 기반암 상부 40m인 모형지반의 반복경화 및 연화 정도, 지진가속도의 크기에 따른 부지응답특성 변화를 살펴 보았으며, 현재 실무에서 널리 적용되고 있는 등가선형, 비선형해석과 KODSAP 해석결과(지반의 반복경화 및 연화현상을 고려한)과의 차이점을 살펴 보았다.
터보부호는 디지털 이동통신 시스템에서 사용되는 오류정정 부호화 기법의 일종으로서 반복복호가 진행됨에 따라 AWGN 채널 환경에서 우수한 BER 성능을 나타낸다. 그러나 다양한 채널 환경에서 반복 횟수가 증가하면 복호하는데 필요한 지연시간과 계산량이 증가하는 단점을 가진다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 반복 후에 반복복호를 효율적으로 중단시킬 수 있는 중단조건이 필요하게 된다. 본 논문에서는 터보 복호기의 LLR 평균값으로부터 유도되는 잡음 분산값을 중단조건으로 이용하여 BER 성능의 손실없이 계산량과 평균 반복복호 횟수를 크게 감소시킬 수 있는 효율적인 반복중단 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 알고리즘의 계산량은 기존 알고리즘과 비교하여 약 $66%{\sim}80%$ 정도 줄일 수 있었으며 평균 반복복호 횟수는 CE 알고리즘과 비교하여 약 $13.99%{\sim}15.74%$ 정도의 감소효과를 나타냈으며 SCR 알고리즘과 비교하여 약 $17.88%{\sim}18.59%$ 정도의 감소효과를 나타내었다.
물체의 신경 표상은 시각 피질 전반에 걸쳐 분산되어 있고 다른 물체의 신경 표상과 중첩된 형태로 유지된다. 따라서 특정 물체를 반복적으로 접하면 그 물체의 재인은 촉진되지만 다른 물체의 재인은 상대적으로 손상될 수 있다. 이러한 현상을 각각 반복 점화(priming)와 반점화(antipriming)라고 한다. 본 연구는 반복 반점화 즉, 반복된 물체 자체가 반점화 될 가능성을 검증하였다. 학습 단계에서 참가자들은 다양한 수준으로 화질이 손상된 물체 사진들의 재인 수준을 평정하였고 검사 단계에서는 정상적인 화질의 물체 사진을 보고 범주 판단 과제를 실시하였다. 그 결과, 실험 1과 2에서 모두 학습 단계에서 쉽게 재인되었던 물체는 검사 단계에서 더 효율적으로 처리되었지만(반복 점화), 반대로 학습 단계에서 지각적으로 모호했던 물체는 검사 단계에서 비효율적으로 처리되었다(반복 반점화). 이러한 결과는 지각적으로 모호한 물체를 경험할 때 세부특징에 관한 감각 표상과 다수의 물체 표상들 간의 연결이 강화되어 후속 재인 과정을 방해하기 때문인 것으로 추정된다.
본 논문에서는 전력이 제한된 환경에서 사용이 고려되고 있는 터보 TCM(Turbo Trellis Coded Modulation)에 대하여 낮은 복잡도를 갖는 효율적인 반복복호 제어기법을 제안한다. 터보 부호의 복호 과정에서 반복 복호수를 증가하면 성능이 향상되지만 어느 정도의 반복 복호수 이상에서는 성능 향상이 거의 나타나지 않는다. 따라서 복호 계산량과 복호지연을 감소시킬 수 있도록 반복 복호과정을 효율적으로 정지시킬 수 있는 반복복호 제어가 필요하다. 본 논문은 복호지연 및 반복복호 첫수를 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 제안 기법은 터보 TCM 복호화 과정에서 궤환되는 외부부가정보의 특성에 따른 임계치를 이용하여 반복 복호수를 가변적으로 제어하는 기법이다. 성능 분석 결과 제안구조는 복호과정의 계산량과 지연을 성능 저하 없이 효율적으로 감소시킬 수 있음을 보여준다.
지진하중이 작용할 때, 철근콘크리트 구조물에서 취성파괴의 원인은 철근과 콘크리트사이의 과도한 부착손실에 기인한다. 본 연구에서는 반복하중 작용시에 철근의 마디형태에 따른 부착성능의 영향을 평가하고자 하였다. 철근의 마디높이에 변화를 주어 상대마디면적에 변화를 주었고, 횡구속철근양에 변화를 주었다. 단조가력시 횡구속이 증가할수록 부착력도 증가하며 상대마디면적의 증가에 따라서도 약간의 강도변화가 발생하였다. 단조가력시에 비해서 반복가력시에 상대마디면적이 증가할수록 부착력 증가가 더욱 커지는 것으로 관찰되었다. 반복가력시 상대마디면적의 증가에 따른 부착강도의 증가가 횡구속 철근이 있을 때 더욱 뚜렷하게 나타났다. 반복가력시 일정한 슬립에서 반복횟수가 증가할수록 강성은 떨어졌으나, 상대마디면적 증가에 따라 부착슬립량의 감소도 크게 발생했다. 따라서 지진과 같은 반복가력시 상대마디면적이 큰 철근을 사용함으로서 더 작은 슬립으로 더 큰 부착강도를 발휘하게 되어 구조물의 내진성능을 개선시킬 수 있겠다.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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