• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.730-737
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• 2004

오늘날 사회 전반에 걸쳐 컴퓨터가 활용되고 있으며, 이로 인하여 각 분야의 생산성이 향상되고 서비스가 더욱 편리하고 신속해졌다. 이러한 정보화 사회를 맞이하여 교육에 있어서도 컴퓨터를 이용한 수학교육이 많은 기대와 관심을 받고 있으나, 아직까지도 수학교육에 있어서 컴퓨터의 활용은 빈약한 수준이다. 이는 수학교육에 있어서 학생들의 컴퓨터와 상호작용을 통한 능동적인 수업참여를 지원해줄 다양하고 효과적인 수학교육 프로그램과 콘텐트들이 부족하기 때문이다. 다양하고 효과적인 수학교육 콘텐트를 작성하기 위해서는 각 교육내용에 적합한 형태의 콘텐트를 제작할 수 있도록 특화된 교육 프로그램들을 개발하는 것이 필요하며, 이를 지원하기 위한 전문기능의 개발 라이브러리가 요구된다. 본 논문에서는 대수계산 기능을 포함한 그래프 컴포넌트를 설계하고 구현한다 본 컴포넌트를 활용함으로써, 다양한 함수와 기하 도형을 화면에 표현하는 기능이 필요한 수학교육 프로그램과 교육 콘텐트를 손쉽게 제작할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.2
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• pp.13-27
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• 1995

국내외 문헌을 조사해 볼때, 최적의 퍼지 함축을 선택하는 것이 퍼지 추론 및 퍼지 추론의 모든 응용 분야에서 근본적인 문제임을 알 수 있다. 그러나 많은 연구가들의 계속적인 연구에도 불구하고 개인적인 평가 기준과 사용되는 응용 모델에 따라 각기 다른 성능 평가가 이루어졌으므로 퍼지 함축의 선택 문제는 아직까지도 논란의 대상이 되고 있다. 최근 학습이론의 도입으로 퍼지 추론을 상당한 효과를 보았으나 퍼지 함축의 선택 문제와 관련된 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 퍼지 추론에 적용했을 때의 퍼지 함축의 선택 문제를 고찰, 분석한다. 즉 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 소속 함수를 조정함으로써 퍼지 추론 기관의 성능 향상뿐 아니라 폭 넓은 퍼지 함축의 선택이 가능하다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.5 no.3
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• pp.39-45
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• 2009

In this paper we present a cleaning robot system for an autonomous mobile robot. Our robot performs goal reaching tasks into unknown indoor environments by using sensor fusion. The robot's operation objective is to clean floor or any other applicable surface and to build a map of the surrounding environment for some further purpose such as finding the shortest path available. Using its cleaning robot system for an autonomous mobile robot can move in various modes and perform dexterous tasks. Performance of the cleaning robot system is better than a fixed base redundant robot in avoiding singularity and obstacle. Sensor fusion using the clean robot improves the performance of the robot with redundant freedom in workspace and Map-Building. In this paper, Map-building of the cleaning robot has been studied using sensor fusion. A sequence of this alternating task execution scheme enables the clean robot to execute various tasks efficiently. The proposed algorithm is experimentally verified and discussed with a cleaning robot, KCCR.

• Communications of Mathematical Education
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• v.13 no.2
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• pp.409-424
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• 2002

정보화 ${\cdot}$ 세계화 시대에서 중요한 것은 단순히 지식을 암기하는 것이 아니라 스스로 정보를 탐색해 보고 이를 바탕으로 새로운 지식을 창조해내며, 미지의 문제에 직면하였을 때 이를 자주적이며 능동적으로 해결할 수 있는 능력을 기르는 것이다. 이에 수학 교육에 있어서도 이러한 시대적 요구를 반영할 수 있는 새로운 변화가 필요하게 되었고 1997년 12월에는 교육 개혁의 일환으로 추진되어 온 제 7차 교육 과정이 확정 ${\cdot}$ 고시되었다. 제 7차 교육 과정에서는 수학적 힘의 신장을 개혁의 기본 방향으로 정하고 있는데 최근 수학 교육에서는 학습자들의 수학적 힘을 개발하기 위한 학습 방법 중의 하나로 문제 중심학습(Problem Centered Learning)이 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 중학교 2학년 일차함수 단원에 알맞은 과제를 개발하여 문제 중심 학습을 실시하였을 때 교사와 학생, 학생과 학생 사이에 나타나는 상호작용을 분석하고, 교사의 역할과 지도과정을 살펴봄으로써 중등학교 수학과에서 문제 중심 학습의 활용 방안과 과제의 개발 방향을 찾고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.12-13
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• 2017

자율 주행 자동차에서 스테레오 카메라를 이용하여 실시간으로 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 중요한 문제 중 하나이다. 널리 사용되는 방법 중에 하나인 Semi-Global Matching (SGM)은 영상에서 여러 방향에 대한 비용 함수를 이용하여 평탄한 변이 지도를 획득하는 알고리즘이다. 알고리즘의 특성 상 병렬화가 용이하기 때문에 실시간으로 구동해야 되는 어플리케이션에 자주 사용되는 알고리즘이다. 하지만 픽셀 단위로 표현되는 dense한 특성은 영상 내의 관심 객체를 추출하고 추적하기에는 부적합하다. 따라서 제안하는 기법에서는 픽셀과 객체 레벨 사이의 표현인 stixel을 이용하여 관심 객체들을 추출하고 NVIDIA에서 출시한 Jetson TX1을 이용하여 실시간으로 구동한다.

• Journal of Power System Engineering
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• v.2 no.3
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• pp.74-82
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• 1998

This paper presents a new approach to the design of speed and azimuth control of a mobile robot with two drive wheels. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the neural-fuzzy network and back propagation algorithm to train the neural-fuzzy network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed to a learned controller with two neural-fuzzy networks based on an independent reasoning and a connection net with fixed weights to simplify the neural-fuzzy network. The performance of the proposed controller can be seen by the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.266-267
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• 2008

건설도면 CAD자료와 GIS자료를 연계하기 위해서는 임의의 좌표체계와 축척으로 표현된 건설도면 CAD 자료를 GIS 자료의 지도좌표로 변환하기 위한 과정 이 수행되어 야 한다. 본 연구에서는 준공과정에서 제출되는 건축물 CAD배치도상의 인접대지경계선 폴리곤과의 연속지적도상의 개별 필지 경계선의 형상 정합과정을 수행함으로써 좌표변환에 필요한 변수를 도출해 보았다. 이렇게 도출된 변환함수를 배치도면상의 건물경계선과 같은 다른 객체에 적용함으로써 개별 CAD자료를 GIS 자료에 연계할 수 있는 실좌표 부여 방법을 적용하고 평가해 보았다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.12
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• pp.211-232
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• 2001

수학 교수-학습에서 기호 연산 조작이 가능한 수학 응용소프트웨어인 Maple을 활용한 지도 방안을 모색해 보고자 한다. Maple의 내장함수를 단순히 이용하는 것보다 모듈을 사용하여 학습자가 학습내용에 능동적으로 단계적인 풀이과정과 수학적 개념을 찾아갈 수 있도록 하였다. 이를 위해 Maple Procedure를 사용하여Package를 생성하고, 이를 Cell sheet에 적용시켜, 이차곡선에 대한 일반화된 개념 확립과 교사 - 매체 - 학생간의 원활한 상호작용으로 학생들의 문제해결력 향상에 도움이 될 수 있는 교수-학습 모형을 탐색해 보고자 한다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.11 no.1
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• pp.84-95
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• 1997

This paper presents a new approach to the design speed and azimuth control of a mobile robot with drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy-neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the frmework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simple the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2000.11a
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• pp.699-704
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• 2000

The present paper deals with a multiobjective optimization method based on the co-evolutionary genetic strategy. The co-evolutionary strategy carries out the multiobjective optimization in such way that it optimizes individual objective function as compared with each generation's value while there are more than two genetic evolutions at the same time. In this study, the designs that are out of the given constraint map compared with other objective function value are excepted by the penalty. The proposed multiobjective genetic algorithms are distinguished from other optimization methods because it seeks for the optimized value through the simultaneous search without the help of the single-objective values which have to be obtained in advance of the multiobjective designs. The proposed strategy easily applied to well-developed genetic algorithms since it doesn't need any further formulation for the multiobjective optimization. The paper describes the co-evolutionary strategy and compares design results on the simple structural optimization problem.