본 논문은 Delay Tolerant Network(DTN)에서 예측기반 라우팅을 사용할 때 효율적인 중계 노드를 선택할 수 있도록 노드 속성을 분석하는 알고리즘을 제안한다. 기존 예측기반 DTN 라우팅 알고리즘은 노드의 정보를 분석하여 목적 노드로 접근하는 노드를 예측하여 중계 노드로 선택하는데, DTN의 특성상 전체적인 네트워크의 상황을 파악하기 힘들어 불규칙하게 변화하는 네트워크에서는 지연시간이 증가하고 전송률이 감소하는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 제안하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향, 위치 등의 속성 정보와 네트워크의 환경에 적응적으로 변화하는 가중치를 사용해 불분명한 네트워크 환경에서 더 효율적인 노드를 선택할 수 있도록 한다. 본 논문은 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘을 사용한 라우팅 프로토콜이 기존 라우팅 프로토콜에 비해 전송률, 지연시간, 오버헤드 측면에서 향상됨을 검증한다.
4D 영화는 3D 혹은 일반영상과 함께 물리적인 효과를 추가한 영화이다. 시청자에게 물리적 효과를 제공하기 위해선 각 장면마다 적용할 물리 효과 데이터를 작성해야 한다. 본 논문에서는 영화의 폭발 장면이나 빙설, 적설 장면의 상황을 판단하여 효율적으로 물리효과를 제공할 수 있는 영상 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 영상 검출 시스템은 R컬러와 적색차 정보인 $C_r$값을 이용한 화염 검출 알고리즘과 RGB 컬러를 이용한 적설 영역 검출 알고리즘, 8051 계열의 MCU를 사용한 제어시스템으로 구성된다. 성능평가 결과 화염의 경우 91%의 검출율을 보였으며, 적설 영역의 경우 26%의 오검출이 발생하였다. 또한 해당 알고리즘을 통한 자동적인 물리적 효과 제공이 가능함을 보였다.
본 연구는 데이터 과학의 과정에 따른 파이썬 기반의 외부고리 은하 영상 분석 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 잠재적 사용자는 학생과 교사를 포함한 시민 과학자로 정하였다. 은하의 실제 데이터를 이용한 분류 연구는 IRAF 라는 전문 소프트웨어가 이용되고 있어 일반인이 접근하기에 한계가 있다. 이에 IRAF를 사용한 선행 연구의 결과와 비교 검증이 가능한 외부고리 은하를 분석 대상 천체로 정하여, 영상 분석 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였다. 검증 결과 총 69개의 외부고리 은하 중 50개(72.5%)가 IRAF 결과와 높은 일치를 보였다. 남은 19개(27.5%)는 시선 방향에 겹친 밝은 별의 존재 혹은 은하 내부의 약한 밝기로 인해 IRAF 결과와 다른 낮은 일치를 보였다. 보완 과정을 거친 최종 결과물은 공유 및 교육 자료의 활용도를 높이기 위해 전체 사용된 데이터와 알고리즘, 파이썬 코드 파일 및 사용 설명서를 GitHub에 탑재하였다.
Purpose: This study was aimed to construct an algorithm of dyspnea emergency care and develop a simulation scenario for emergency care of dyspnea based on the algorithm. Methods: The first stage of this methodological study was to construct a preliminary algorithm based on a literature review, and content and clinical validity were established. Reflecting the result of content and clinical validity for this preliminary algorithm, simulation scenario was developed based on the modified Bay Area Simulation Collaborative scenario template. The content validity of this scenario was established, and clinical applicability was tested by applying this scenario to nurses. Results: The final simulation scenario of emergency care of dyspnea consisted of scenario overview, curricular integrity, and scenario script. The scenario was proceeded on 7 phases of the algorithm as follows; initial assessment, immediate emergency care, reassessment of dyspnea, monitoring respiratory failure, checking pulse if respiratory failure occurs, decision making on cardiopulmonary resuscitation or intubation, determining a differential diagnosis according to origin of dyspnea. Conclusion: The simulation scenario of emergency care of dyspnea developed in this study may provide a strategy of simulation education for emergency care of dyspnea for nurses.
무선 메쉬 네트워크는 Base Station 기반과 더불어 애드혹 네트워크나 블루투스와 같이 유연성을 가진 네트워크이다. 하지만 무선 메쉬 네트워크는 높은 패킷 손실률을 보이고 TCP(Transport Control Protocol) 알고리즘은 무선 메쉬 네트워크의 패킷손실 원인을 네트워크 내의 혼잡으로 인식하기 때문에 TCP 혼잡제어 알고리즘(Congestion Control Algorithm)을 실행하게 된다. 이러한 TCP 동작은 혼잡 손실이 아닌 패킷 손실로 발생 할 경우, 상당한 성능 저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크에서 TCP 혼잡제어 알고리즘의 성능을 개선시키기 위해 혼잡 윈도우를 무선망에서도 적응력 있게 조절하는 연구를 제안하였다.
프로그래밍의 핵심은 어디까지나 알고리즘 학습에 있으며 이를 통한 창의적이고 논리적인 문제해결력의 향상이 프로그래밍 학습의 목표인 것이다. 그렇다면 어떤 알고리즘들을 어떠한 순서대로 가르치는가에 대한 고민을 좀 더 해 볼 필요가 있으며 그 효과성에 대해서도 연구해 볼 필요가 있을 것이다. 본 연구는 개념적 알고리즘의 내용들을 한국정보올림피아드 초등부 경시부문의 문제들을 이용하여 학습할 수 있도록 알고리즘 학습 교재를 개발하고 이 효과를 검증하였다.
알고리즘의 추상적 속성은 학습자의 동기와 학습 증진을 저해하는 요소로 작용할 수 있다. 따라서 학습자의 내적 인지 부담을 감소시키고 동기를 유발하기 위한 교수 학습 방법에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 전문계 고등학생들의 동기와 성취수준 향상을 위해 놀이를 통한 알고리즘 교수 학습 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램을 적용한 결과, 놀이 중심 알고리즘 학습 프로그램을 수행한 집단이 전통적인 알고리즘 학습을 수행한 집단에 비해 학습동기와 학업성취 면에서 유의한 차이를 나타냈다. 이는 놀이와 같은 구체적인 활동 수행이 추상적이고 어려운 개념 학습에 긍정적인 영향을 준 것으로 해석할 수 있다.
We developed a new program for automatic continuum normalization of Echelle spectrographic data. Using this algorithm, we have determined spectral continuum of almost BOES data. The first advantage of this algorithm is that we can save much time for continuum determination and normalization. The second advantage is that the result of this algorithm is very reliable for almost spectral type of spectrum. But this algorithm cannot be applied directly to the spectrum which has very strong and broad emission lines, for example Wolf-Rayet type spectrum. We implanted this algorithm to the program which was developed in the previous study. And we introduced more upgraded BOES data reduction program. This program has more convenient graphical user interface environment, so users can easily reduce BOES data. Lastly, we presented the result of study on line profile variation of magnetic Ap/Bp stars analyzed using this program.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 CSWC(Coverage Scheduling Weight-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 LEACH 알고리즘은 확률적 분포 함수에 의해 커버리지 영역 안에 존재 하는 클러스터 헤드노드를 선택하여 중계노드로 통신한다. 하지만 확률적 분포함수에 의해 선택된 헤드 노드가 커버리지 영역에서 전송거리 비율이 비균형으로 나뉘어 전송할 경우, 노드의 에너지 소모가 일정하지 않아 효율적으로 사용하지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 최적의 커버리지 영역을 설정하여 유지하는 CSWC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 커버리지 영역이 비균형으로 설정되어 있을 경우, 커버러지 영역을 결정하는 홉 수를 증가시켜 최적의 커버리지 영역을 제공하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 효율적인 커버리지 영역을 설정하여 네트워크의 최적화된 에너지 소모를 보여주고 있다.
앞으로 우리의 삶에서 로봇은 빼 놓을 수 없는 존재이기에 미래를 지향하는 우리의 교육은 이에 걸 맞는 교육을 설계하고 시행해야 하지만 로봇을 구입해야 하는 재정적 여건으로 실시되지 못 하는 학교가 많다. 그래서 본 논문은 로봇교육 내용 중 높은 사고력과 문제 해결력을 요구하는 미로탐색 알고리즘 내용을 분석하여 초등학생의 수준에 맞는 교육내용을 설계하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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