프로토콜의 적합성시험은 컴퓨터 통신에서 상호운용성과 비용의 효율성을 높이기 위해서 매우 중요하다. 적합성 시험은 구현된 내용이 프로토콜 규격에 적합하게 구현되었는지를 검사하는 것으로, 그것의 효율성과 오류검출능력은 시험 항목의 생성방법에 의해서 결정된다. 프로토콜이 유한상태기계로 표현될때 한상태에 여러개의 UIO(Unique Input Output)순서들이 존재할 수 있으므로 이들중 가장 적합한 순서를 선정함으로서 시험 길이를 최소화 할 수 있다. 따라서 본 논문은 시험 길이를 최소화하기 위해서 여러개의 UIO순서들간에 존재하는 최대중복성을 찾기 위한 알고리즘을 깊이트리를 이용하여 구성하였고, 이 알고리즘을 이용하여 최소길이의 시험 순서를 생성하는 예를 보여주었다.
본 논문은 C 언어를 배우는 초보자를 위한 기능성 게임 프레C맨(freCman)의 개발 사례를 소개한다. C 언어를 처음 배우는 사람들은 C 언어의 키워드나 문법, 문장 구조에 생소하여 학습에 어려움을 느낀다. 본 논문은 슈팅스타C, 숨은 오류 찾기, 코드 순서 맞추기 등의 3 가지의 게임을 개발하고, 이를 통해 C 언어에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하였고, CTS(Code to Speech) 기능을 추가하여 C 소스 코드를 읽어 줌으로써 청각적으로 C 언어의 키워드나 문장에 친숙하도록 하였다. C 언어를 처음 배우는 학생들을 대상으로 실험한 결과 프레C맨이 C 프로그래밍 학습에 도움이 되었다는 결과를 얻었다.
외전형 유도전동기는 내전형에 비해 회전자가 외부에 존재하는 특징을 가지고 있어서 제품의 소형화 및 경량화를 시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만 외전형은 회전자의 직경이 내전형에 비하여 크기 때문에 조립 공정상에 존재하게 되는 회전자와 고정자간의 이심률에 따른 제품 전체의 불균형력이 상대적으로 크며, 이로 인해 모터의 정속적인 운전 방해 및 불규칙한 출력토크로 인한 제품 작동상의 오류발생이 더 크게 나타난다. 본 논문에서는 외전형 유도전동기에서 존재하는 이심률의 크기에 따른 불균형력이 최소화 될 수 있는 슬롯형태를 찾기 위해 회전자 슬롯의 형태를 전폐형, 반폐형, 개구형태의 3가지형태로 변경시킨 후, 이를 전자장 해석을 통해 불균형력을 비교하였다. 또한 이심률이 증가함에 따라 나타나는 불균형력의 증대를 슬롯 형태에 따라 비교 분석하여, 불균형력에 최적화된 외전형 모터의 슬롯형태를 알아보았다.
지수법칙에서 지수의 확장은 정수의 계산규칙과 마찬가지로 대수적 형식 불역의 원리에 의한 확장적 구성을 학생들에게 경험하게 할 수 있는 좋은 소재가 될 수 있다. 현행 교과서에서는 지수가 자연수에서 정수, 유리수, 실수 범위까지 확장할 수 있다고 기술하면서 학생들에게 지수가 실수로 확장해도 지수법칙이 성립함을 직관적으로 받아들이도록 하고 있다. 그러나, 지수법칙의 확장에서 유리수 지수나 무리수 지수의 값에 대한 자세한 설명이 없이 지나감으로 인하여 학생들은 이러한 값이 유리수인지 무리수인지 많은 의문을 가지고 있다. 이와 관련된 학생들의 질문에 대하여 대부분의 교사들은 자세한 답변 대신 현행 교과과정 밖의 내용이므로 대학가서 배운다라는 답변으로 그 질문에 대한 답올 대신하곤 한다. 따라서, 본 논문은 지수법칙의 확장에 대한 학생들의 궁금증의 원인을 찾기 위하여 지수법칙의 확장 단원에 대한 현행 고등학교 수학 I 교과서를 분석하여 지수법칙의 확장에 대한 학생들의 궁금증의 원인을 찾고, 지수법칙의 실수로의 확장에서 학생들이 자주 갖는 의문인 무리 지수를 갖는 수에 대한 예비교사들의 인식과 오류에 대하여 조사하여 예비교사 교육에 대한 시사점을 주고자 한다.
본 연구의 목적은 가정과수업에서 실천적추론수업을 적용하여 학생성취에 대한 효과를 살펴본 선행연구들을 양적으로 메타분석함으로써 효과크기를 알아보고, 실천적추론수업의 효과가 어떤 변수에 따라 달라지는 지 분석하는 데 있다. 분석대상의 기준에 맞는 선행연구를 검색한 결과, 1999년부터 2018년까지 수행된 34개 연구가 선정되었다. Becker(1988)가 제안한 방법을 이용하여 사례수를 고려한 표준화된 평균변화로부터 효과크기를 계산한 결과, 34개 분석대상 연구로부터 44개의 효과크기가 산출되었다. 분석에 앞서 출판여부에 따른 오류를 깔대기 기법을 이용하여 평가한 결과, 오류는 없었으며 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 동질성검증 결과, 랜덤 효과 모형을 적용하였으며 실천적추론수업은 전통적 수업에 비해 학생성취에 통계적으로 의미있게 효과적인 것으로 나타났다(효과크기=0.60, SE=.074). 둘째, 조절변인을 찾기 위해 범주형 변수 및 연속형 변수 자료분석을 실행한 결과, 실천적추론수업의 효과성에 대한 선행연구들이 다룬 내용 영역과 학교소재지에 따라 효과크기가 다른 것으로 나타났다. 반면, 출판여부, 연구설계 방법, 분석대상 연도, 학교급, 연구대상자들의 성별, 학생성취의 종류, 수업시수 등에 따라서는 효과크기가 다르지 않았다.
대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터는 위양성(false positive) 데이터의 비율이 높다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오류가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터를 입력으로 받아 각 단백질 상호작용의 신뢰도를 검증하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안 시스템은 단백질 상호작용 데이터에 상호작용의 근거로서 사용될 수 있는 다양한 생물학적 특징들에 관한 데이터를 통합하고 특징 선택 방법을 사용하여 통합된 속성들 중 위양성 여부를 판별하는데 가장 적합한 특징들을 선택한 후 데이터 마이닝 분류 알고리즘을 적용하여 대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 평가한다. 특징 선택의 결과와 분류 기법의 성능은 데이터 특성에 매우 의존하므로, 제안시스템에 가장 적합한 속성 부분집합과 가장 좋은 성능을 내는 분류 알고리즘을 찾기 위해 다양한 특징 선택 방법과 데이터 마이닝 분류 알고리즘들을 적용하고 그 성능을 다각적으로 비교분석 하였다. 실험 결과, 특징 선택 방법과 분류 알고리즘을 결합시킨 제안 시스템은 오류 데이터가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터에서 실제로 상호작용하는 단백질 쌍을 골라내는 작업에 있어 기존 연구들에 비해 매우 뛰어난 성능을 보여줬다. 또한 본 연구를 통해 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 검증함에 있어서 다양한 특징 선택 방법들과 분류 알고리즘들이 성능에 미치는 영향에 관해서도 정리할 수 있었다.
자동차 블랙박스 영상용 자동차 번호판 인식 시스템에서는 수시로 변하는 도로 주변의 외부 환경에 의해 자동차 번호판에 그림자가 존재하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 그림자는 번호판의 문자와 숫자의 개별 문자 분할 과정에서 예상하지 않은 오류를 발생시키게 되고, 그 결과 전체적인 자동차 번호판 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 번호판 인식률을 높이고자, 번호판의 그림자를 효과적으로 제거하는 번호판 영상 이진화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 그림자의 경계를 기준으로 그림자가 드리운 영역과 드리우지 않은 영역으로 분할하는데, 그림자의 경계를 찾기 위해 최소 자승법을 사용하여 그림자 경계선에 대한 곡선을 추정한다. 그림자가 존재하는 자동차 번호판의 영상에 대해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 기존 알고리즘 보다 훨씬 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
일반적인 음성인식 방법에서는 주파수 전대역에서 추출한 특징벡터를 사용하므로, 각 주파수 부대역은 최종인식 결과에 동등하게 기여한다. 본 논문에서는 주파수 부대역별로 독립적인 특징을 추출하고, 음성인식에 효과적이 되도록 부대역의 켑스트럼 해상도를 조절하는 방법을 제안한다. 주파수 부대역별로 독립적인 특징을 추출하는 멀티밴드 음성인식접근을 사용하여 부대역 특징벡터의 차원을 변화시킨다. 최적의 벡터 차원 조합을 찾기 위하여 음성인식률과 군집화 품질을 사용한다. TIDIGITS 연결 숫자음을 사용한 실험결과에서, 제안한 방법은 전대역 특징추출에 비해 적은 계산량으로도 숫자열 인식률은 99.12%, 백분율 정확도 (percent correct)는 99.775%, 백분율 정밀도 (percent accuracy)는 99.705%를 얻었으며, 이는 전대역 특징벡터에 비해 상대적 오류율을 각각 38%, 32%, 37% 감소시킨 결과이다.
최근 고성능 디지털 카메라의 발전으로 영상을 쉽게 획득하고, 많은 곳에서 활용하고 있다. 그 중에서 영상을 정합하여 사용하는 이미지 스티칭 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 위성이나 정찰기 등의 군사용 목적 및 의료 영상, 지도 등의 컴퓨터 비전 분야 등에서 활용할 수 있다. 본 논문에서는 영상에서 특징점을 추출하고 이를 정합하는 과정에서 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 사용하는 향상된 SURF 알고리즘 기반의 고속 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 여러 장의 영상에서 정합되는 부분을 찾기 위해 각각의 영상에서 특징점을 추출한다. 각각의 영상에서 추출된 특징점들 중 잡음 등과 같은 오류를 제거하여 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 정합하여 연산 처리량을 줄임으로써 이미지 스티칭의 속도를 향상시켰다. 실험 결과 특징점 정합 속도 및 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.
시간에 따라 변화하는 노래의 템포는 자동 음악 채보의 음길이 부호화에 있어 오류를 발생시키는 원인중 하나이다. 본 논문에서는 변화하는 템포를 반영하여 음길이 부호화를 수행하는 개선된 자동 음악 채보방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 단음 노래에서 휴지기를 이용하여 마디를 찾고, 마디의 연주시간, 즉 템포를 추정하였다. 추정된 템포는 발성된 개별 음길이를 조정하는데 활용하여 음길이 인식에 반영하였으며, 악보와의 일치도를 증가시켰다. 남성 및 여성이 단음으로 부른 16곡의 동요에 대한 실험결과 14 곡에서 정확하게 마디위치를 찾을 수 있었으며, 음길이는 약 89.4%, 음정은 약 84.8%의 원본 악보와의 일치도를 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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