수학적 모델링이란 실세계 문제 상황을 이해하고 이를 수학적인 방법으로 변환하여 수학적 모델을 토대로 실세계 문제 상황을 해결해나가는 일련의 과정이라고 할 수 있다. 선행연구를 통해 수학적 모델링을 활용한 수업의 학습 효과가 밝혀짐에 따라 우리나라에서도 효과적인 수학적 모델링 수업을 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 초등수학영재의 수학적 사고 양식에 따라 수학적 모델링 과정에서 나타나는 메타인지적 특성을 분석함으로써 수학적 모델링 지도 과정에서의 시사점을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 S시 소재 대학부설과학영재교육원 초등수학 영재학생 39명을 대상으로 수학적 사고 양식 검사를 진행하여 검사 결과에 따라 시각적, 분석적, 혼합적 모둠으로 분류하고 각 사고 양식이 가장 뚜렷하게 드러나는 3개 모둠(총 12명)의 수학적 모델링 과정에서 나타나는 메타인지 특성을 분석하였다. 분석 결과, 모델링 단계와 모둠 특성에 따라 메타인지 요소가 다르게 나타나는 것을 확인하였으며, 이와 같은 분석 결과에 기초하여 수학적 모델링 지도 과정에서의 교수학적 시사점을 도출하였다.
문제중심학습은 실세계 환경과 공학적 환경에서 탐구하고 문제 해결하는 실천적 학습에 중점을 두며, 크게 교육과정 조직자와 수업전략의 두 가지 전략을 포함한다. 이 연구에서 구안한 PBL 전략은 크게 교육과정 조직자로서의 문제설계 단계와 수업전략으로서의 문제 적용 단계로 구분된다. 특히 문제 적용 단계는 문제해결 학습에 기초하며, 그 절차는 즉 '문제의 확인', '문제의 구체화', '해결방안의 탐색과 창안', '해결방안의 선정', '해결방안의 구체화', '실행', '평가', '적용과 성찰'의 단계이다. 특히 이 연구에서 계획과정의 상세화는 문제해결 모형이 갖는 장점 중의 하나인 문제해결을 위한 구상, 즉 확산적 사고와 수렴적 사고활동을 유도하기 위한 전략의 방편이 된다.
기계학습에서 분류는 훈련 예제들로 학습하여 생성한 분류기를 활용하여 새로운 예제에 어느 한 범주를 부여하는 것을 말한다. 일반적으로 분류의 성능 즉 정확도의 향상은 학습 알고리즘을 개선하거나 훈련예제 집합을 변형시킴으로써 가능하다. 본 논문에서 소개하는 가상예제를 이용한 분류기 성능 향상 방안은 후자에 속한다. 실세계 분류문제에서 많은 수의 훈련예제들을 수집하는 일은 대상문제에 따라 비용이 많이 드는 경우가 있다. 또한 적은 수의 훈련예제를 학습해 생성한 분류기는 분류성능이 좋지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 가상예제를 생성해 훈련예제 집합에 추가하는 방안을 제안하고자 한다. 가상예제를 이용한 분류성능 향상방안이 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 학습 알고리즘 성능 개선에 효과가 있음을 실험을 통해 확인하였다.
제4차 산업혁명 시대에 접어들면서 창의융합형 인재에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히 과학, 수학, 정보 교육 진흥법의 제정 및 시행과 함께 컴퓨팅 사고력을 바탕으로 실세계의 문제를 창의적이고 융합적으로 해결할 수 있는 사고력의 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 연구에서는 과학고 학생들의 다양한 융합적 문제 해결 능력을 신장시킬 수 있는 컴퓨팅 사고력 기반의 소프트웨어 융합교육 프로그램을 개발하고, 그 효과를 탐색하고자 한다. 본 연구의 결과는 학교 현장에서의 융합 교육을 위한 이해와 지식을 얻기 위한 기초자료로서 활용되고, 향후 체계적인 실험연구의 방향을 제시하는데 기여할 것이다.
VANET은 짧은 거리 이동 통신을 이용한 MANET의 일종으로 노드들이 차량들로 이루어져 있다. 차량들은 차량들 사이에 메시지 교환과 도로 측면의 인프라와 메시지를 교환한다. VANET을 실세계에 적용 시에 가장 주요한 요소는 보안 문제이다. 다양한 보안 문제가 있지만 이상 행동을 하는 차량은 가장 위협적인 위험이 되고 있다. 비인증된 공격은 PKI 보안 메커니즘으로 탐지하고 제거될 수 있지만 인증된 노드의 이상 행동은 주요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 이기적인 행동이나 감염되어 이상적인 행동을 하는 노드들을 탐지하는 기법을 제안한다. 이를 위해 TPM 기능을 활용하여 비콘 메시지 교환을 통해 차량들 간의 신뢰관계를 형성하며 알람 메시지를 신뢰관계가 형성된 차량들과 인프라를 이용하여 부정 행위를 하는 노드를 탐지한다.
동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.
연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.
부호가 있는 소셜 네트워크는 친구, 호감, 동의의 긍정적인 관계와 적, 불호, 반대의 부정적인 관계가 함께 표현된 네트워크이다. 이러한 네트워크를 활용한 대표적인 애플리케이션으로, 각 사용자의 관계가 긍정적인 관계인지 부정적인 관계인지 예측하는 부호 예측 문제가 있다. 이러한 부호 예측 문제를 해결하는 대표적인 방안은 네트워크의 구조적 특징들을 활용하는 것이다. 본 논문에서는, 실세계 데이터 집합들을 활용한 실험을 통해 기존 부호 예측 방법들에서 활용하는 각 특징이 부호 예측 문제의 정확도에 얼마나 기여하는지 분석하고자 한다.
표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 실제 적용상 몇 가지 문제가 있다. 하나는 야간과 악천후에는 영상 촬영이 어렵다는 점이고, 다른 하나는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 열영상 카메라를 이용하여 첫 번째 문제를 해결하고, 방향센서(경사계)를 이용하여 두 번째 문제를 해결하여, 언제든지 유속측정이 가능한 실시간 표면영상유속계를 개발하였다. 열영상카메라는 별도의 조명장치없이도 주야간 영상 촬영이 가능하다. 또한 안개의 영향을 받지 않으며, 저유속시 생기는 수면파의 움직임도 잡아낼 수 있는 장점이 있다. 또한, 방향센서를 이용하여 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있도록 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이렇게 개발한 열영상 표면영상유속계는 실험 수로와 하천 현장에 적용한 결과, 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 매우 높은 정확도로 유속을 측정할 수 있었다.
인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 연결 케이블로 이루어져 있다. 근래에 이런 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다지만, 광케이블의 비판 비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리(spanning tree)로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 네트워크 토폴로지 설계 문제들은 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도 등과 같은 설계 기준들을 최적으로 만족하는 토폴로지를 탐색하는 것으로 정의될 수 있다. 최근에 유전자 알고리즘(GA)은 네트워크 최적화 문제, 조합 최적화 문제, 다목적 최적화 문제 등과 같은 관련된 분야에서 많은 연구들이 이루어지고 있으며 또한, 많은 실세계의 문제를 위한 최적화 기술로서 그 잠재력을 매우 주목 받고 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되어 지는 광대역통신 네트워크의 2목적 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 GA를 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체(chromosome)로 표현하기 위해 Prtifer수(PN_와 클러스터 스트링으로 구성되어지는 새로운 엔코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 수치예를 통해 제안한 GA의 성능을 평가할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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