• 한국항행학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.901-906
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• 2009

본 논문에서는 퍼지추론과 신경망 학습을 이용하여 무선망의 핸드오프호 손실율 가능성 분포의 상한계 값을 추정하고, 이를 기반으로 한 호 수락제어를 제안한다. 퍼지규칙의 소속함수는 신경망 오류역전파 알고리즘으로 튜닝하고, 핸드오프호 손실율의 상한계 값은 퍼지집합의 가중치 평균에 기초하여 추정한다. 이 방법은 호 손실율 값을 실제보다 과도하게 큰 값으로 추정하는 것을 방지하고, 추정된 값이 실제값보다 작을 때는 실시간적으로 자기보상을 실시하여 호 수락 제어시 호 손실율을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법에 의한 핸드오프 호 손실율의 상한계 값의 추정성능을 보이고, 이를 이용한 호 수락제어 방법이 핸드오프 호 손실율을 사용자가 원하는 핸드오프 호 손실율 이하로 유지할 수 있음을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.899-908
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• 2019

수 많은 모수들을 가지고 있는 방대한 심층신경망은 매우 강력한 기계학습 방법이지만 모형의 과도한 융통성으로 인하여 과적합문제를 내포하고 있다. 드롭아웃 방법은 크기가 큰 신경망의 과적합 문제를 해결하는 다양한 방법들 중 하나이며 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 드롭아웃 방법은 훈련과정에서 각각의 표본에 다른 모형을 적용하는데 이들 모형은 입력과 은닉층의 노드들을 무작위로 제거한 모형들 중에 임의로 선택된다. 본 연구에서는 임의로 선택된 모형에 둘 이상의 표본을 적용하여 모형의 가중치들에 대한 추정치의 안정성을 높이는 하이브리드 드롭아웃 방법을 제시하였다. 실제 자료를 이용한 시뮬레이션 결과 노드의 선택확률과 모형의 적합에 사용되는 표본의 수를 적절하게 선택하여 기존의 방법에 비하여 추정치의 변동성이 감소시킬 수 있었으며 동시에 검증자료에 대한 최저오차도 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제28권4호
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• pp.457-474
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• 2014

최근 테크놀로지가 발달함에 따라 대학 수학교육에서 시각화를 통한 추상적인 수학적 개념의 직관적 이해는 그 비중이 점점 커지고 있다. 본 연구에서는 대학 미분적분학을 학습하는 학생들의 이해를 도울 수 있고 웹만 연결되어 있으면 무료로 사용할 수 있는 그리고 필요한 내용을 직접 개발할 수 있는 도구 중 그 장점이 잘 알려져 있는 지오지브라(GeoGebra)를 활용한 무료 시각화 자료들을 개발하여 소개한다. 특히 미분적분학 교재의 순서에 맞추어 개발된 시뮬레이션 도구를 활용하여 개념의 이해와 함께 새로운 지식을 생산할 수 있는 교육환경을 제공하고자 하였다. 마지막으로 미적분학 개념들의 시각화를 마친 이번 시도가 대학수학의 다른 강좌와 중등 수학교육으로 확대될 수 있는 가능성에 대하여 논의하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권2호
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• pp.149-163
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• 2012

물류 시스템은 다양한 프로세스에 걸친 한정된 자원들의 작업을 통해 고객에게 서비스를 제공한다. 이와 같은 복잡한 환경에서 높은 서비스 수준을 유지하기 위해서는 프로세스 진행 상황에 대한 실시간 모니터링과 그를 통한 성과 달성도의 지속적인 관리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널을 대상으로 선박 물류 프로세스의 서비스 완료시간을 예측하는 방법론을 제시한다. 이를 위해 먼저 선박에서 컨테이너를 싣고 내리는 프로세스에 영향을 미치는 요인을 파악한다. 그리고, 확인된 요인들 중 영향 정도를 직접적으로 측정하기 어려운 것에 대해 정량적인 값을 추정하는 방안을 개발한다. 서비스 완료 시간에 대한 실시간 예측은 의사결정 나무를 사용한다. 과거 프로세스 진행 이력을 바탕으로 의사결정 나무를 학습시킨 후, 특정 시점에서 실시간 요인의 상태를 이용하여 서비스 완료시간을 예측한다. 컨테이너 터미널 시뮬레이션 모형을 활용하여 본 연구에서 제시하는 방법론을 검증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3408-3416
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 특징을 추출하여 패턴층 뉴런의 중앙값을 이용함으로써 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 회귀분석에 이용되는 데이터의 각 독립변수들의 집합으로 변환시키는 특징을 살려 일반회귀 신경망의 성능을 더 개선하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 2개의 독립변수 집합을 가진 Solow의 경제문제와 4개의 독립변수 집합을 가진 국내 유선전화문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 중심값을 각 독립변수들의 평균이나 가중평균을 이용하는 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 뉴런 수나 평활요소의 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.600-603
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• 2018

본 연구에서는 Novel Engineering 교수학습단계를 기반으로 창의적 체험활동 시간에 이루어지는 SW 융합형 호국보훈 수업 방안에 대해 기술하고자 한다. 글짓기, 그림 그리기 등 천편일률적으로 이루어지는 호국보훈 수업에 새로운 교육 방법인 Novel Engineering을 적용한 SW 융합형 수업을 개발함으로써 학생들의 컴퓨팅 사고력을 바탕으로 하는 문제해결력 신장은 물론 나라 사랑 정신을 함양할 수 있다. 순국열사의 이야기를 담은 도서를 읽고, 책 속에 제시된 역사적 장면을 추체험활동(Re-enactment)을 통해 시나리오로 작성한 후 이를 Lego WeDo 2.0을 활용해 시뮬레이션 상황을 구현한다. 이러한 SW 융합형 호국보훈 수업을 통해 학생들의 변화도를 창의적 사고력 검사지와 설문지를 통해 분석한 결과 유의미한 변화가 있음을 알 수 있었다. 향후에는 보다 다양한 학년과 교과로 그 범위를 확대하여 Novel Engineering을 적용한 SW 융합형 수업의 효과성을 일반화할 수 있도록 해야겠다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.607-612
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• 2017

최근 많이 활용되고 있는 라즈베리파이 기반 임베디드 시스템 구축에 있어 사용자는 회로에 대한 이해, 하드웨어 비용 측면에서 어려움을 갖는다. 본 논문은 이러한 시스템을 가상으로 테스트하는 솔루션을 제안한다. 솔루션은 사용자가 실제 회로를 구성하듯이 가상의 공간에 모듈을 배치하고 선을 연결하는 등, 회로를 구성하고 동작을 테스트할 수 있으며 회로편집기, 인터프리터, 시뮬레이터의 세 가지 요소로 구성되어 있고 전체 9개의 모듈을 제공한다. 각 모듈은 제조사에서 제공하는 데이터시트와 제원을 바탕으로 실제 회로 테스트를 거쳐 추상화하였다. 솔루션은 프로토 타입이지만 품질수준을 높인다면 비용절감과 학습, 교육 측면에서 유용할 것이며 이를 위해서, 전기 물리엔진의 구현, 실제 보드로 포팅이 가능한 수준의 인터프리터, 시뮬레이션 로직의 일반화가 필요하다.

• 대한간호학회지
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• 제47권6호
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• pp.842-853
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• 2017

Purpose: This study was conducted to identify effects of debriefing based on the clinical judgment model for nursing students on their knowledge, skill performance, clinical judgment, self-confidence and learner satisfaction during simulation based end-of-life care (ELC) education. Methods: Simulation based ELC education was developed in six steps as follows: selection of learning subjects and objects, development of learning tools, a trial run of simulation-based education, students' skill training, and evaluators' training. Forty-eight senior nursing students (25 in the experimental group and 23 in the control group) participated in the simulation-based ELC education using a high-fidelity simulator. Debriefing based on the clinical judgment was compared with the usual debriefing. Results: ANCOVA showed that there were differences in knowledge (F=4.81, p=.034), skill performance (F=68.33, p<.001), clinical judgment (F=18.33, p<.001) and self-confidence (F=4.85, p=.033), but no difference in satisfaction (t=-0.38, p=.704) between the experimental and control groups. Conclusion: This study found that debriefing based on the clinical judgement model is effective for supporting nursing students for reflecting on clinical judgment and improving their diverse competencies in complex clinical settings such as ELC.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.55-63
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• 2011

본 논문은 방위각 및 고저방향으로 카메라 움직임이 있는 감시장치의 비디오 프레임 연속영상을 1)각각 $N{\times}M$ 개의 서브블록으로 나눈 후 각각의 서브블록에 대해 FFT 위상상관 기법을 적용하여 이동표적 위치를 구하고, 2)연속영상을 정합 후 차영상을 구하여 적응 문턱 값을 적용해서 표적후보군을 구하였으며, 3)두 기법을 적용하여 클러터를 제거하는 새로운 표적탐지기법을 제안하였다. 블록 내 다양한 크기의 영상 움직임이 있을 경우 FFT 위상상관 기법은 적용하여 움직임을 구하면 큰 영상의 움직임이 가장 큰 위상상관 값으로 나타나는 특성을 이용하여 배경환경에 강인한 이동표적 위치(블록)탐지를 하였다. 또한, 차영상을 영상분리하기 위한 적응 문턱 값은 카메라 움직임 등 배경환경 변화를 고려한 학습가중치를 이용하여 구하였다. 제안된 알고리즘 성능입증은 다양한 배경환경에서 카메라 이동/정지조건에서 다양한 이동표적에 대해 탐지 가능함을 시뮬레이션을 통해 확인하였으며 탐지성능은 ROC 커브를 통해 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.23-28
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• 2011

본 논문은 무선 인지 센서 네트워크에서 2차 사용자를 위한 효율적 채널 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 러닝 오토메타와 퍼지 로직을 기반하고 있으며, 러닝 오토메타는 무선 전송 채널을 2차 사용자가 학습하여 그 결과를 채널 선택 확률값로 나타내며, 퍼지 로직은 최종 채널 선택을 위하여 다양한 입력 변수를 고려할 수 있도록 한다. 즉, 퍼지 로직은 러닝 오토메타의 결과인 채널 선택 학률값, 기사용자와 2차사용자 사이의 채널 SNR, 송수신 2차 사용자들 사이의 SNR값을 고려하여 다중의 가용 채널로부터 최적으로 전송 채널을 선택할 수 있도록 한다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘들 보다 높은 처리율(throughput)을 제공할 수 있음을 보였다.