본 연구는 2015 개정 교육과정에서 처음 도입된 과학탐구실험 과목을 운영하면서 과학 교사들이 겪는 어려움을 파악하고, 이에 대한 지원방안을 모색해보는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 과학탐구실험 수업과 관련하여 수업 외적 요인, 수업 실천(준비, 실행), 수업에 대한 평가, 과학탐구실험 과목의 발전방향 항목으로 구성된 설문지를 개발하였고, 전국의 1674개교의 고등학교에 1교당 1명의 교사가 응답하도록 온라인 설문 조사를 요청하였다. 설문 결과 분석에는 설문지의 필수문항에 모두 답변한 814명의 응답 내용이 활용되었고, 결과 분석의 타당도 확보를 위해 집단 면담과 온라인 자문회를 실시하였다. 연구결과 교사들은 수업 준비 시간과 수업 시간의 부족을 호소하였고, 이를 해결하기 위해 실험 보조 인력의 활용, 양질의 자료 개발 및 공유를 강조하였다. 또한 과학탐구실험 과목의 목표 달성을 위해 블록타임제를 적극 활용하는 것이 필요하지만 실제로 운영하는 데에는 어려움이 있음을 토로하였다. 한편, 2019학년도에 변화된 평가 방식은 교사들에게 긍정적으로 인식되고 있었고 이로 인해 수행평가의 비율이 전년도에 비해 증가하였으나, 학생들이 직접 실험 기구를 다루는 실험의 횟수에는 큰 변화가 나타나지 않았다. 마지막으로, 이러한 결과를 종합하여 과학탐구실험 과목의 지원 방안에 대해 제언하였다.
지역난방 시스템의 최적 스케쥴 제어를 위해서는 난방부하 예측이 필요하다. 공동주택의 난방부하는 복잡한 변수들의 영향을 받기 때문에 손쉬운 난방부하 예측을 위해 사용하기 쉬우며 효용성 있는 예측방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 익일의 시간별 난방부하를 예측하기 위해 단순화된 외기조건 예측방법과 부하 예측방법을 제안하였다. 난방부하 예측을 위해 건물설계서에서 쉽게 얻을 수 있는 간단한 사양과 예측된 온습도가 사용되었다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 지역난방 시스템으로부터 시간별로 실측된 난방부하와 예측된 결과를 비교하였다. 예측된 외기조건은 실측된 값과 비교하여 변화양상이 잘 일치하였다. 예측된 난방부하와 측정된 난방부하를 비교한 결과, 시간별, 일별, 월별 모두 예측과 실측이 비교적 잘 일치하였으며, 난방기간 동안 월별 부하의 평균 오차는 약 4.68%로 비교적 작은 값을 가졌다.
멀티캐스트 트래픽의 특징은 한 노드에서 특정 다수노드로 셀을 전송하는 방법으로써 ATM 스위치의 중요한 기능으로 부각되고 있다. 그러나, 기존에 나와 있는 point-to-point 스위치로 멀티캐스트 기능을 수행할 경우 멀티캐스트 셀 뿐만 아니라 유니캐스트 셀도 복사망을 통과하게 되어 복사망에서 추가적인 부하가 발생된다. 이 추가적인 부하로 인하여 멀티캐스트 셀이 다른 셀과의 충돌로 셀이 손실되는 데드락 현상이 발생하여 전체 스위치 성능을 현저히 감소시킨다. 또한 입력 저장 스위치 (Input queued switch)구조는 전체 스위치의 성능을 저하시키는 HOL 블록킹(blocking)의 단점을 가지고 있다. 제안한 스위치 구조는 HOL 블록킹 및 데드락 현상을 줄이기 위하여 공유 메모리 스위치를 이용하였다. 스위치의 복잡도와 셀 처리 시간을 줄이고 처리율(throughput)의 향상을 위해 셀 형태에 따라 분리해서 경로 배정하는 방식과 제어부에서 최대 2N개의 셀들을 동시에 처리하는 스케줄링 기법을 이용하였다. 또한 특정 포트로 트래픽이 밀집되었을 때 발생하는 손실률을 줄이기 위하여 출력 메모리를 이용하였으며 메모리 효율성 향상을 위하여 입력 셀의 ?'?형태에 따라 셀들을 분리 저장하는 방식과출력 메모리에서 일정 시간이 지난 셀을 폐기하는 방식을 이용하였다. 제안한 스위치의 분석을 위하여 마코흐(Markov) 체인을 이용한 성능 해석을 실시하였고 버스트(burst) 트래픽 조건에서의 모의 실험을 통하여 제안한 방식과 기존의 방식간의 성능을 비교, 분석하였다.
패턴 탐사에 관한 기존의 연구들[1,2,3,4,5,6,11,12,13]은 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합에 대한 위치 일반화 접근법을 사용하지 않거나 사용해도 특정 공간상의 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하므로, 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 스케줄링 경로와 같은 시공간 제약을 갖는 빈발 패턴 탐사에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사의 수행에 있어 기존의 기법들은 데이터베이스에 대한 반복 접근을 줄이기 위해 메모리 상에 패턴 트리를 생성하여 사용하므로 보다 많은 메모리 공간을 소요하게 된다. 따라서 이러한 기존 탐사 기법들의 문제점들을 해결하기 위한 보다 효율적인 패턴 탐사 기법이 필요한 실정이다. 효율적 탐사 기법을 개발하기 위하여 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합에 대한 탐사 수행 시간 및 탐사에 필요한 메모리 공간을 최소화하기 위해서 상세 수준의 데이터들을 의미있는 공간영역 정보로 변환하는 새로운 위치 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 탐사의 전처리 과정에서 $R^*$-Tree와 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)을 기반으로 이동 객체의 위치 속성들을 2차원 공간영역으로 일반화하여 이동 시퀀스를 생성함으로써 효율적인 이동 객체의 공간 이동 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.
본 논문에서는 UHDTV(Ultra HDTV)를 위한 MPEG-2 Transport Stream(TS)의 다중화 기법 및 다중화 SW 툴의 설계 및 구현에 대해서 기술한다. 대용량의 UHD 비디오를 처리하기 위해서는 당분간 병렬처리에 기반한 코덱 구현이 불가피하며 이로 인해 다수의 비디오 비트스트림 간의 동기화 및 다중화가 요구된다. 본 논문에서는 4K(또는 8K) 해상도의 UHD 비디오가 4 개의 화면으로 분할되어 각각 H.264/AVC로 부호화되고, 2 개의 5.0 채널의 오디오가 AC-3로 부호화되는 병렬처리 기반의 UHDTV의 TS 다중화를 고려한다. H.264/AVC와 AC-3를 TS로 전송하기 위한 MPEG-2 시스템(Systems) 확장 규격을 반영한 PES 패킷화 및 TS 다중화 툴을 설계한다. 또한 T-STD(TS System Target Decoder)의 타이밍 모델을 만족하도록 T-STD에 정의된 버퍼들의 상태를 모니터링 하면서 다중화 스케쥴링을 수행하고, 한 TS 패킷의 전송 시간 단위로 H/W의 실시간 처리를 에뮬레이션(emulation)하도록 구현한다. UHDTV 다중화를 위해서 재다중화(Re-multiplexing)를 포함하는 UHD 재다중화와 단일 TS로 다중화하는 UHD 프로그램 다중화의 2 가지 구조를 구현하고 이들의 장단점에 대해서 고찰한다. 본 논문에서 설계 구현된 TS 다중화 툴은 상용 분석 툴 및 실시간 재생 툴을 이용하여 규격 및 타이밍의 적합성과 그 기능을 검증한다.
본 논문에서는 국제학술대회 참가자를 위한 개인화 된 정보추천서비스를 제안한다. 국제학술대회에서는 많은 논문들이 동시에 여러 세션으로 구성되어 발표되고 여러 연구관련 활동들이(예를 들어, 튜토리얼, 산업계토론, 공동연구논의 등) 짧은 기간 동안 이루어지므로 발표되는 논문들을 일일이 확인하고 그 발표에 참여하기가 쉽지 않다. 또한 학술대회의 정보 추천은, 기존의 영화, 책, 음악 등의 상품추천과 달리, 이미 정해진 해당 연구관련 커뮤니티가 대회 참가자들 및 발표자들을 중심으로 구성되어 있으므로 보다 명확한 소셜네트워크 기반추천 서비스가 가능하다. 본 논문에서는 각 학술대회에서 발표되는 논문들의 내용은 무엇인지, 참가자들이 어떤 논문에 관심을 가지는지, 그리고 각 참가자들이 다른 참가자들과의 맺은 소셜네트워크 등의 정보를 통해 발표에 참여할 만한 논문들을 추천하였다. 특히, 실제 운용되고 있는 국제학술대회 정보시스템, Conference Navigator를 이용하여, 여러 학술논문 관련 추천서비스를 비교 실험하였다. 기존의 Collaborative filtering 추천 알고리듬뿐만 아니라 학술대회참가자들의 소셜네트워크 기반 추천 서비스를 제공하였으며 연구결과 Cold-start 사용자들에게 특히 소셜네트워크 기반추천이 가장 좋은 결과를 보여주었다.
본 논문은 해사위성 통신을 이용한 기상 예보 데이터를 수신하여 운항 선박의 최적 항로 안전 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장은 경험적으로 기상, 선박 제원 상태 및 운항 일정을 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최적 항로 안전 평가 시스템을 소개한다. 선사와 선장이 요구하는 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 신속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행하며, 기본적으로 기상 예보는 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 확보되어져야만 한다.
이 논문은 Automated Guided Vehicle(AGV)를 이용하여 운영되는 통합물류시스템의 시뮬레이션 실험설계와 분석에 관한 방법을 제시한다. 물류창고의 AGVs(Automated Guided Vehicle system) 성능을 최대로 운영하기 위해선 많은 변수들이 고려되어져야 하는데 대표적 중요 요인에는 차량 대수, 속도, 운행규칙, 부품 타입, 스케줄링, 버퍼 사이즈 등이 있다. 우리는 이 논문에서 다양한 중요요인들 중 (1)처리량 최대화, (2)차량 이용률 최대화 (3)차량 혼잡 최소화, (4)Automated Storage and Retrieval System(ASRS) 이용률 최대화를 고려하기 위해 직교배열(Orthogonal Array)로 실험계획을 수립하였고 이를 이용한 시뮬레이션 기반 분석과 진화전략(Evolution Strategy : ES)를 이용한 최적화를 각각 수행했다. 그 결과 ES에 비해 직교배열이 실험 시간과 회수를 절약하였고 두 결과에 대한 유효성 검사 또한 큰 차이를 나타내지 않았다. 따라서 본 논문에서 제시한 방법을 이용한 분석 방법은 시간, 회수 그리고 실험의 정확성에 대한 분석의 효율성을 증대시킬 것으로 예상되며 통합 물류 시스템 이외의 시스템에도 적용이 가능 할 것으로 생각된다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 제조 환경의 다품종화가 더욱 급격히 진행되고 있다. 다품종화된 생산 환경은 전반적인 생산계획 및 관리를 더욱 어렵게 하고 있으며, 효과적인 작업순서 결정을 통한 생산 효율 제고의 필요성을 더욱 높이고 있다. 기본적으로 효과적인 작업순서는 설비의 셋업을 감소시키고 설비의 효율적 활용과 함께 셋업 시간 단축을 도모하여 궁극적으로는 생산성 향상에 기여할 수 있다. 본 연구는 단일 기계가 다중 작업을 수행하는 상황에서의 효율적인 작업순서 결정 문제를 다룬다. 이는 대부분의 기존 연구에서 다루고 있는 한 대의 기계에서 하나의 작업만을 수행하는 경우와 비교할 때 문제의 복잡성이 매우 높다. 본 연구에서는 특히 셋업 횟수를 최소화하기 위한 정수계획 모형을 제안한다. 이는 자동차 전장 구성품의 하나인 와이어링 하네스 제조 공정을 대상으로 주어진 생산주문을 처리하는 과정에 금형 교체횟수를 최소화하는 문제를 대상으로 한다. 또한 제안된 수리 모형의 유효성을 검증하기 위해 간단한 사례연구 결과를 함께 제시한다.
Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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