이 연구에서는 모델링을 통해 드러난 학생의 과학 메타모델링 지식 발달 단계를 탐구하는데 목적이 있다. 이를 위해 5명의 영재학생들에게 양초연소와 관련된 모델링을 요구하였으며, 모델링의 모든 과정은 관찰되어지고 이후 개별 면담이 진행되었다. 연구결과, 2명의 학생이 1단계로 분류되었으며, 3명의 학생은 2단계로 분류되었다. 1단계 학생들은 모델의 생성, 모델을 이용한 예측 활동이 전혀 수행되지 않았으며, 그들에게는 관찰이 가장 의미가 있는 활동이었으며 이러한 관찰을 통해 모델을 생성하였다. 반면, 2단계의 학생들은 모델의 생성, 모델을 이용한 예측, 실험 수행 및 관찰, 예측과 자료의 비교를 모두 수행하였다. 하지만 모델의 생성과 이를 이용한 예측에서 상대적으로 강한 수행을 보였다. 그들은 실험에서 얻는 자료를 절대적인 모델을 확인하는 용도로만 인식하였다. 3, 4단계에 해당하는 학생은 관찰되지 않았다. 이러한 연구결과는 현재 영재학생들이 모델을 객관적 실체로 인식하는 단계에 머물러 있으며, 이들을 진정한 과학자로 양성하기 위해서는 영재학생들이 모델의 주관성을 인식할 수 있도록 돕는 교육이 필요함을 보여준다.
본 논문에서는, 볼-빔 시스템에 입-출력 궤환 선형화 기법을 적용하여 추종 궤적 r(t)를 추종하도록 제어기를 설계하였다. 설계한 제어기로 시뮬레이션 및 실험에 적용한 결과, 실험에서 오차가 크게 발생하였다. 이러한 이유는 외란 및 입력정합조건을 만족하지 못해 발생한 것으로 판단되어 볼-빔 시스템의 기존 모델링에서 적절한 외란을 추가하여, 시뮬레이션을 통해 실험 결과와 비슷한 유효한 모델링임을 입증하였다. 그러나, 여전히 저하된 성능으로 인해 bang-bang 제어기를 추가로 적용하였다. 결과적으로, 시스템의 불확실성에 대해 강인하고 향상된 성능을 시뮬레이션 및 실험결과를 통해 검증하였다.
동물실험을 위한 영상의 개선작업도 인체내 구성물질들과 흡사하고 유동성을 지니고 있으므로 영상의 평가는 기본적으로 일차적 관계의 생화학적 테두리에 있다. 그리고 선구자들이 밝혀준 임상에의 응용에 있어서 아주 작거나 존재하지 않는 것처럼 충분히 작은 미소체적공간으로 가정을 한다. 비선형Marquardt 알고리듬을 응용하여 수학적인 모델링을 도입하고 전개하였다. 본 연구의 목적은 인체와 매우 비슷한 생화학적 구조와 밀도를 가진 동물실험에서 영상을 획득한 후 수학적 모델링을 통한 입체적 체적을 분석하는데 있어서 기준을 제시하고자 한다.
고속/고전압으로 동작하는 자동차 전장품에 대한 EMI/EMC(Electromagnetic Interfere / Electromagnetic Compatibility) 문제는 기존의 PCB(Printed Circuit Board)에서의 문제와 다르며 하이브리드/전기 자동차에서 중요하게 다뤄지는 배터리에 대한 최적화 된 모델링 방법이 본 논문에 소개 되어있다. 기존의 단순한 저항과 커패시터의 연결로 표현 된 모델링이 아닌 고주파를 반영 할 수 있는 모델링 방법을 사용하였다. 이를 분석하기 위해 ANSYS사의 Simplorer와 Matlab을 사용해서 결과를 보았다. 본 논문에서는 DOD(Depth Of Discharge)에 따른 통합 등가회로 모델을 구현하면서 기존의 단순한 지수함수 곡선적합(Curve fitting)이 아닌 SOC(State Of Charge)의 경계조건을 반영하여 정확성을 높였다. 이로써 실험 데이터를 이용해 배터리 등가회로 모델링을 하여 정확한 배터리 동작의 해석을 할 수 있고 이에 따른 전도성 방사(CE : Conducted Emission)문제에 보다 쉽게 접근 할 수 있다.
본 연구에서는 실험적으로 현존하는 수치지형모델 구축기법간의 정확도를 비교 분석하여 효율적인 수치지형 모델 구축방안을 제시하고, 프랙탈 기하학의 수학적 알고리즘을 응용, 터보 파스칼을 이용 3차원 프랙탈 지형 모델링 프로그램을 개발하여 지형공간정보시스템 기반의 프랙탈 지형 모델링 시스템을 구현하는 기초연구를 수행함에 목적이 있다. 연구의 결과 점 데이터와 선 데이터의 조합에 의해 불규칙삼각망을 생성하는 방법이 정확도 향상의 측면에서 가장 효율적인 방법으로 나타났으며, 프랙탈 기하학을 응용한 3-D 프랙탈 지형 모델링 시스템 개발은 프랙탈을 이용한 3차원 지 형 모델링의 가능성을 제시했다는 측면에서 기초연구로서 소기의 성과를 얻을 수 있었다.
본 연구의 목적은 실험수업에 참여한 세 명의 중학교 1학년 학생들의 모델 정교화 과정을 질적 사례연구를 통하여 살펴보고 모델 정교화에 영향을 미치는 요인을 분석하여 이에 관한 정보를 제공하고자 함이다. 분석 결과 학생들의 수학적 모델링의 정교화 과정은 각 단계가 단선적으로 일어나는 것이 아니라 모델 내에서 해를 구할 수 없거나 구한 해가 의미가 없는 경우 실제 문제 구성 단계로 돌아가 실제 문제를 수정하거나 수학적 모델 구성 단계로 돌아가 모델을 수정 또는 정교화하는 것을 알 수 있었으며, 모델 정교화 과정에 영향을 미치는 요인으로는 모델링 문제, 메타인지적 사고, 교사 동료와의 의사소통 및 교사의 역할 등이 복합적으로 작용함이 나타났다.
배경 모델링 및 물체 검출 기술은 실시간 비디오 처리 기술에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 그동안 많은 연구들이 진행되었지만 안정적인 성능을 위해서는 아직도 상당한 계산량을 요구한다. 이 때문에 고해상도 영상 처리나 객체 추적, 행동 분석 및 대상 인식 등의 알고리즘과 함께 사용되는 경우, 실시간 처리에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가장 일반적으로 쓰이는 배경 모델링 기법 중의 하나인 혼합정규모델(mixtures of Gaussian)을 근사화한 효과적인 다봉(multimodal) 배경 모델링 및 물체 검출 방법을 제안한다. 근사화의 타당성과 각 과정들을 유도 및 검증하였고, 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 방법의 안정성과 유연성을 유지하면서 3배 이상의 처리 속도를 나타냄을 보였다.
해양에 기름이 유출되면 방제작업의 초기단계에서 기름의 이동 및 확산을 차단하기 위하여 오일 붐을 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 오일 붐은 유속, 기름의 밀도와 점성, 수심, 기름의 양, 그리고 붐 흘수의 길이 등과 같은 여러 인자들에 의해 그 포획능력이 영향을 받는다. 본 연구에서는 이들 누유인자가 오일 붐의 포획과정에 어떠한 영향을 미치는지를 체계적으로 파악하기 위하여 컴퓨터 모델링을 수행하였다. 모델링을 위하여 CFD(computational fluid dynamics) 프로그램 중에서 가장 널리 알려진 Fluent를 이용하였으며 기존의 실험자료와 비교함으로써 모델링 결과를 검증하였다. 본 연구의 결과는 방제작업 책임자와 오일 붐 설계자에게 유용한 참고자료가 될 것으로 기대된다.
인식 모델을 구성할 때 정의되지 않은 모델, 인식 모델 구성 후에 추가되어진 모델, 모델이 부족하여 하나의 모델 클러스터링으로 모델링하여 생성된 인식 모델들은 인식률 저하의 원인이 된다. 이러한 원인을 개선하기 위하여 Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 방법을 제안하였다. 제안 방법은 Bayesian 기법의 파라미터 추정을 통하여 탐색된 결과로부터 결정트리 기반 상태 공유 모델링의 최대 확률 기법에 따라 인식모델을 결정한다. 본 논문에서 제안하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험 결과에서 제안한 군집화 방식을 비교하여 1.29%의 음성인식 오류감소율을 보였으며, 기존 군집화 방식에 비해 개선된 성능을 보였다.
해양에 기름이 유출되면 방제작업의 초기단계에서 기름의 이동 및 확산을 차단하기 위하여 오일 붐을 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 오일 붐은 유속, 기름의 밀도와 점성, 수심, 기름의 양, 그리고 붐 홀수의 길이 등과 같은 여러 인자들에 의해 그 포획능력이 영향을 받는다. 본 연구에서는 이들 누유인자가 오일 붐의 포획과정에서 어떠한 영향을 미치는지를 체계적으로 파악하기 위하여 컴퓨터 모델링을 수행하였다. 모델링을 위하여 CFD(computational fluid dynamics) 프로그램 중에서 가장 널리 알려진 Fluent를 이용하였으며 기존의 실험자료와 비교함으로써 모델링 결과를 검증하였다. 본 연구의 결과는 방제작업 책임자와 오일 붐 설계자에게 유용한 참고자료가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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