• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2541-2546
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• 2009

EPCglobal Class-1 Gen-2 충돌방지 기법에서는 Q-알고리즘을 통하여 질의 라운드의 프레임 크기를 결정한다. Q-알고리즘은 리더의 식별영역 내에 있는 태그의 수를 추정하지 않고 슬롯의 상태만을 이용하여 질의 라운드의 프레임 크기를 계산하므로 다른 DFSA 알고리즘에 비하여 리더의 알고리즘이 단순한 장점이 있다. 반면, Q-알고리즘에서는 프레임 크기를 조절하기 위한 매개변수의 최적화 된 값은 정의하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 최소의 식별시간을 얻을 수 있는 최적의 매개변수 값을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권2호
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• pp.163-172
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• 2002

자바카드 API는 한정된 메모리를 가진 스마트 카드 기반의 프로그램을 개발할 때 많은 이점을 제공한다. 그러나 공개키 암호 알고리즘 구현에 반드시 필요한 연산들인 모듈러 지수 연산, 최대공약수 계산, 그리고 소수 판정과 생성 등의 연산을 지원하지 않는다. 본 논문에서는 자바 카드에서 공개키 암호 알고리즘 구현을 위해서 반드시 필요한 연산들을 지원하는 임의의 정수 클래스의 설계 및 구현하였다.

• Educational Technology International
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• 제15권2호
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• pp.71-88
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• 2014

A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.49-54
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• 2024

데이터 불균형은 분류 문제에서 흔히 마주치는 문제로, 데이터셋 내의 클래스간 샘플 수의 현저한 차이에서 기인한다. 이러한 데이터 불균형은 일반적으로 분류 모델에서 과적합, 과소적합, 성능 지표의 오해 등의 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위한 방법으로는 Resampling, Augmentation, 규제 기법, 손실 함수 조정 등이 있다. 본 논문에서는 손실 함수 조정에 대해 다루며 특히, 불균형 문제를 가진 Multi-Class 블랙박스 동영상 데이터에서 여러 구성의 손실 함수(Cross Entropy, Balanced Cross Entropy, 두 가지 Focal Loss 설정: 𝛼 = 1 및 𝛼 = Balanced, Asymmetric Loss)의 성능을 I3D, R3D_18 모델을 활용하여 비교하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.61-68
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• 2010

본 논문에서는 접지 결함 구조(Defected Ground Structure: DGS)를 이용하여 기지국용 고효율 E급 전력 증폭기의 성능을 유지하면서 크기를 소형화 할 수 있는 방안을 제안하였다. E급 전력 증폭기에서 요구되는 고조파 임피던스는 아령형 DGS와 나선형 DGS를 사용함으로써 만족시켜 주었다. 제안하는 유사 E급 전력 증폭기의 DGS 부하 회로는 가장 큰 고조파 성분인 2차 고조파 대역에서 개방, 나머지 고차 고조파 임피던스는 단락에 가까운 고조파 임피던스를 갖는다. 제안하는 구조를 통하여 제작된 전력 증폭기는 출력 전력이 43.1 dBm, 포화전력 이득이 12.7 dB일 때 70.2 %의 전력 부가 효율(Power Added Efficiency: PAE)을 가지며, 이는 비교 대상인 E급 증폭기와 거의 유사한 값이다. 회로 크기의 관점에서 보면 각각의 고조파 성분 정합을 위해 여러 개의 스터브가 장착되어 있는 비교 대상인 E급 증폭기에 비해 전체 크기를 50 %로 소형화시킬 수 있었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제35권6호
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• pp.420-432
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• 2005

Bolton 분석이 치아크기 부조화를 예측하기 위해 널리 사용되고 있지만 그 정확도에 대해서는 의문이 제기되어왔다. 이에 본 연구는 부정교합자를 대상으로 하여 실제 전치부 부조화가 나타나는 양상을 조사하고. 그것에 영향을 주는 요인에 대해서 평가하고자 하였다.. 연구대상은 다양한 부정교합(Class I. Class II, Class III. Class III surgery)을 가졌으며, 교정치료를 마친 80명의 환자들로 구성되었다. 치료 전 모형, 치료 후 모형으로부터 얻어진 셋업 모형 그리고 치료 전후 측모 두부 X-선 계측사진을 분석하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 한국인 부정교합자의 전치부 Bolton ratio는 Bolton의 표본 및 한국인 정상교합자 표본과 비교해 보았을 때 평균, 표준편차범위가 다소 크게 나타났다. 실제 전치부 부조화는 상악의 부족(deficiency)을 보이는 경우가 상악의 과잉(excess)을 보이는 경우보다 많았다. 전치부 Bolton ratio로부터 예측한 전치부 부조화는 셋업 모형을 통해서 얻은 실제 전치부 부조화와 비교해 버았을 때 차이를 보였다 (p<0.05). 성별 및 부정교합군은 실제 전치부 부조화에 유의한 차이를 보이지 않았다 (p>005). 수직피개와 상악 치아 절단연 두께는 실제 전치부 부조화와 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 다중회귀분석 결과 실제 전치부 부조화에는 치료 전 모형의 전치부 Bolton ratio, 치료 후 상악 전치가 교합평면과 이루는 각, 치료 후 절치간각, 치료 전 상악 우측 측절치 폭경 등의 요인이 기여하는 것으로 나타났다.

• 대한지리학회지
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• 제46권6호
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• pp.707-723
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• 2011

현재 대부분의 국내외 대학과 교육 기관에서는 온라인 학습방법을 채택하고 있다. 이에 본 연구는 전통적인 교수법에 대한 상대적 이점으로 많은 온라인 학습도구를 통한 학습효과를 자연지리학 강좌를 중심으로 정량적으로 평가하고자 하였다. 자연지리학 수강자들을 대상으로 실험을 실시하였으며, 인터넷 상에서 정보의 전파 도구로 널리 사용되고 있는 RSS(Really Simple Syndication) 기반의 Podcasting과 Profcast 소프트웨어 프로그램을 이용하여 생성한 동영상 강의가 온라인 도구로 활용되었고, 전통적인 강의실 수업도 함께 병행하였다. 학습효과를 살펴보기 위해, 수강자들이 작성한 강의평가 자료를 분석하였다. 실험은 2007년 봄학기부터 2008년 봄학기까지 동일한 자연지리학 개론 강좌를 대상으로 실시되었다. 본 연구에서 다루어진 실험의 결과에 의하면 온라인 학습 도구는 학습자들의 학습 효과뿐 아니라 수업과 강사에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키는 것으로 나타났다. 또한 단순한 PowerPoint 슬라이드만 제공될 때에 비해 교수자의 음성 녹음이 결합된 강의자료가 학습 동기를 높이는데 더욱 효과적인 것으로 조사되었다. 즉, PowerPoint 슬라이드와 같은 시각적인 강의 자료만 제공되는 경우에는 기존의 강의방식과 학습 효과 면에서 큰 차이를 보이지 않았으나, 시각자료에 강의음성이 결합되었을 때, 인터넷 학습자료에 접근하는 빈도가 증가하고 학업성적 및 수업 출석률이 향상되었다. 연구 결과를 바탕으로 온라인과 교실 학습을 병행한 블랜디드형 교수설계 모델이 제안되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.157-168
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• 2023

고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권2호
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• pp.475-486
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• 2006

Space time series data can be viewed either as a set of time series collected simultaneously at a number of spatial locations or as sets of spatial data collected at a number of time points. The major purpose of this article is to formulate a class of space time autoregressive moving average (STARMA) model, to discuss some of the their statistical properties such as model identification approaches, some procedure for estimation and the predictions. For illustration, we apply this STARMA model to the mumps data. The data set of mumps cases consists of the number of cases of mumps reported from twelve states monthly over the years 1969-1988.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권10호
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• pp.1301-1308
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• 2001

이 논문에서는 기존의 number-theoretic 순환함수와 연계된 word-theoretic 순환함수 및 술어(predicates)들의 Grzegorzyk 클래스를 논한다. 특히 small 클래스 $\xi\sum{n}$($n\leq2$)에서의 특성은 그에 대응하는 number-theoretic small 클래스 $\xi\sum{n}$과는 매우 틀린 특성을 보인다 [2]. 흥미 있는 문제 중의 하나인 $\xi\sum{0}$ 등급에서의 동치문제는 undecidable 임을 증명한다.