본 논문에서는 동시적 위치 추정 및 지도 작성 (simultaneous localization and mapping)에서 루프 폐쇄 검출을 딥러닝 방법의 일종인 variational autoencoder 를 이용하여 수행하는 방법에 대해 살펴본다. Autoencoder 는 비감독 학습 방법의 일종으로 입력 영상이 신경망을 통과하여 얻은 출력 영상과 동일하도록 신경망을 학습시키는 모델이다. 이 때 autoencoder 중간의 병목 지역을 통과함에도 불구하고 입력과 동일한 영상을 계산해야 하는 제약조건이 있기 때문에 이는 차원 축소나 데이터 추상화의 목적으로 많이 사용된다. 여기서 한 단계 더 발전된 variational autoencoder 는 기존의 autoencoder 가 가진 단점인 입력 변수의 분포와 잠재 변수의 분포 사이에 상관관계가 없다는 단점을 해결하기 위해 Kullback-Leibler divergence 를 활용한 손실 함수를 정의하여 사용했다. 실험결과에서는 루프 폐쇄 검출에서 많이 사용되는 City-Centre 와 New College 데이터 집합을 사용하여 평가하였으며 루프 폐쇄 검출의 결과는 정밀도와 재현율을 계산하여 나타냈다.
우리나라는 해마다 반복되는 홍수에 의하여 인적 물적 피해를 입고있는 대표적인 나라이다. 이러한 홍수에 의한 피해를 경감시키기 위하여, 다양한 비구조물적 대책이 국내외적으로 활발히 연구되고 있다. 수치모의를 이용하여 홍수위험도를 산정하고 지형도와 중첩하여 홍수피해정보를 제공하는 홍수지도를 제작하는 방법이 대표적인 비구조물적 대책이다. 홍수지도를 통하여 제공되는 홍수피해정보를 유용하게 활용하기 위해서는 홍수위험도를 적정히 산정하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 수치모형의 결과를 이용하여 홍수위험도 산정에 착용될 수 있는 홍수위험도를 각각 다른 방법으로 산정하고, 산출된 홍수위험도를 비교하였다. 수리모형실험의 결과와 비교하여 수치모형을 검증하였으며, 수심과 유속의 함수로 홍수위험도를 산정하였다.
미적분학의 기본정리는 미분과 적분을 연결하는 중요한 정리로서 다양한 개념적 요소들을 포함하고 있고 그 가운데 학생들이 이해하기에 쉽지 않은 것들이 있어 교수학적 연구 대상으로 관심을 끌어 왔다. 본 연구에서는 미적분학의 기본정리의 이해의 요소와 인지과정에 바탕을 둔 교수학적 대안을 제시하기 위해 미적분학의 기본정리의 역사적 발달과정과 선행연구를 통하여 미적분학의 기본정리의 이해의 요소를 알아보고, 미적분학의 기본정리의 증명과정에서 누적함수와 변화율 개념을 분석하였다. 이를 바탕으로 미적분학의 기본정리의 지도방법에 대한 교수학적 대안과 교육적 시사점을 제안하였다.
본 논문에서는 막대한 양의 위치 정보가 축적되는 차량 텔레매틱스 시스템을 대상으로 이동 이력 데이터에 대한 효과적인 분석을 위하여 이동 객체들의 궤적과 위치 변화를 시간적인 흐름에 따라 디지털 맵에 표현하는 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 분석기 모듈은 쓰레드로 구현되어 윈도우즈 운영체제의 쓰레드 제어함수에 의해 분석 모듈도 같이 수행이 제어될 수 있으며 상용 디지털 맵인 알맵에 기반하여 이의 API에 따라 지도 인터페이스를 구현하였다. 또한 도로상에서의 분석을 위해 도로 네트워크 상에서의 표현도 구현하였다. 본 논문에서 구현된 분석 인터페이스의 구조는 쓰레드, 디지털 맵 등에 대한 요소들을 적절히 결합하여 새로운 Add-in 분석 기능을 추가할 수 있도록 한다.
본 논문은 지도정보를 이용하여 옥내측위 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 다양한 옥내측위 관련 연구 결과가 소개되었으나, 지금까지 발표되고 진행되는 연구는 측위의 정확도를 제고하는 방안에 중점을 두고 있다. 그러나 정확도를 아무리 제고하여도 오차를 완전히 제거하기는 불가능하다. 따라서 본 연구는 지도정보를 이용하여 옥내측위 결과를 보정하는 방법을 제안하는 것이다. GPS로 예측한 자동차 궤적을 보정하는 방법으로 map-matching 방법이 널리 연구되었다. 제안하는 방법은 두 선분이 교차하는지 검사하는 함수를 이용하여, 이동단말기가 장애물을 통과하여 움직이는 상황을 나타내는 측위 결과를 실시간으로 즉시 보정한다는 점에서 map-matching 방법과 다르다. 제안하는 실시간 보정 방법은 기존의 map-matching 방법과 함께 측위의 정확도를 제고하기 위하여 사용될 수 있다.
본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.
이 논문의 목적은 삼각함수 개념의 역사적 발달과정을 분석하고, 이를 바탕으로 하여 교육적 함의를 논의하는데 있다. 역사적 분석의 결과는 다음의 두 가지이다. 첫째, 삼각함수 개념은 역사적으로 비를 측정하는 선분(호의 삼각선)에서, 비를 나타내는 수치(각의 함수)로 발달하였으며, 이 과정에서 기하, 산술, 대수, 해석이 통합되었다. 둘째, 실제적 계산에서 이론적 함수로 발달한 결과, 주기성으로 형식화되었으나 '삼각법'이 간과되었다. 그리고 교육적 함의는 다음의 두 가지이다. 첫째, 실제적 계산에서 간과된 삼각법을 닮음의 원리에 의해 관계적 구조적으로 다루어야 한다. 둘째, 삼각함수로의 개념적인 일반화는 인식론적 장애로 인정되어야 하며, 역사에서 드러난 통합을 강조하는 방향으로 개선되어야 한다. 이러한 연구결과는 학습 지도에 있어 유용한 시사점을 제공한다.
지수함수의 미분에 대한 경험이 없는 학생들을 대상으로 자연상수 e를 구성하는 과정과 자연상수 e에 대한 이해를 기반으로 지수함수 $y=2^x$의 x=0에서 미분계수를 구하는 일련의 과정을 교수실험을 통하여 관찰하였다. 본 연구의 목적은 학생들의 반응을 일반화하는 것에 있는 것이 아니라, 실험에 참여한 학생들의 다양한 반응 분석을 통하여 미적분 관련 수학적 개념 지도에 대한 시사점을 찾아 제시하고자 하였다. 본 연구와 같이 학습자의 이해 방식과 구성 방식에 대한 연구 자료의 축적은 이후 미적분 관련 학습 모델을 제시하는데 중요한 기초 자료가 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 현재 고해상도 위성 영상을 촬영하는 대부분의 카메라인 pushbroom형태 의 선형 CCD카메라의 기하학적 모델 및 좌표변환 과정을 제안한다. 제안되는 모델은 원시 영상 자표계로 부터 지도 좌표계까지의 정함수 변환 뿐아니라 반대 방향의 역함수 변환도 포함한다. 실제로 resampling의 용이성이나 구현의 효율성을 감안할 때 역함수 변환이 사용되어야 하지만, pushbroom형태의 영상일 경우 그 촛점의 위치가 시간에 따라 변화하므로 역함수 변환 함수가 단 순한 수학적 형태로 성립될 수 없다. 따라서 이 논문에서는 반복 연산과 수렴을 통한 역함수 변 환의 유도를 제안한다. 제안되는 기하학적 모델은 모든 선형 CCD 위성영상에 적용될 수 있으나 본 논문에서는 유도의 편이성을 위해 현재 비행모델을 제작 중이며 1998년 후반에 발사 예정인 우리별 3호의 고해상도 카메라 영상에 촛점을 맞추었다.
방과후 수학수업이나 현행 수학능력시험 후 고3학생의 수학지도는 그 방법과 목적이 기존의 수학교과의 내용과 운영방식과는 차별화 되야 한다. 특히 교사는 이에 대한 인식과 필요한 지식이 증대 되야 하며, 교내 방과후 영재반 또는 수학관련 동아리에서 사용할 주제의 선정과 교수법이 개발되어야한다. 주제선정은 대수, 해석영역에서 연계성이 강하게 나타나는 것이 바람직하며, 수학교육의 목표에 실질적으로 부합되어야한다. 본 논문에서 우리는 일${\cdot}$이차 다항식을 예로 제시하고자 한다. 다항식은 중학교 수학교과에서 인수분해와 전개의 대상이고 고교과정에선 접선이나 정적분의 대상이다. 우리는 일${\cdot}$이차다항식을 미분, 적분, 행렬, 그리고 벡터의 입장에서 근사(approximation)의 주체로 다루었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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