이 연구는 경기과학고등학교 1학년 학생 5명을 대상으로 사사연구를 진행하면서 학생들이 탐구한 수학적인 내용에 대한 분석과 그 결과가 나오기까지 멘토링을 하는 지도교수의 역할을 설명하고 있다. 학생들이 탐구한 수학적인 내용은 4차원 도형의 모양과 그 도형들에 나타나는 수학적인 성질이다. 지도교수는 연구에 익숙하지 않은 학생들을 위하여 수학자 피코크가 제안했던 '형식불역의 원리'를 모델로 삼도록 했고, 지도교수는 학생들의 창조적인 산출물 생산을 격려하기 위해 수학교육학자 프로이덴탈의 '안내된 재발명의 방법'을 사용하였다. 학생들은 지도교수의 안내에 의한 (재)발명의 원리에 따라 기존에 이미 알고 있던 수학적 성질을 고차원 도형에 적용시키면서 확장, 일반화시켜나갔는데, 여기에는 '형식불역의 원리'라는 틀이 매우 유용하게 작용하였다. 지도교사는 학생들에게 3차원 도형을 2차원에 표현하는 겨냥도, 전개도, 평면그래프를 응용하여 4차원을 3차원과 2차원에 표현하는 방식을 탐구하도록 하였다. 이 과정에서 학생들은 이미 알려진 파스칼의 삼각형과 이항정리, 오일러 정리, 하세의 다이어그램 등을 4차원 이상의 도형을 탐구할 때에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 그리고 몇 가지의 추측과 후속 연구 과제를 제안하였다. 학생들의 산출물들은 형식불역의 원리와 안내된 재발명의 방법의 결과물인 것이다. 이 연구는 사사연구의 과정에 도움이 될 수 있는 3가지의 제안과 그 실 예를 담고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1989-2011
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2019
Vehicle detection based on aerial images is an interesting and challenging research topic. Most of the traditional vehicle detection methods are based on the sliding window search algorithm, but these methods are not sufficient for the extraction of object features, and accompanied with heavy computational costs. Recent studies have shown that convolutional neural network algorithm has made a significant progress in computer vision, especially Faster R-CNN. However, this algorithm mainly detects objects in natural scenes, it is not suitable for detecting small object in aerial view. In this paper, an accurate and effective vehicle detection algorithm based on Faster R-CNN is proposed. Our method fuse a hyperactive feature map network with Eltwise model and Concat model, which is more conducive to the extraction of small object features. Moreover, setting suitable anchor boxes based on the size of the object is used in our model, which also effectively improves the performance of the detection. We evaluate the detection performance of our method on the Munich dataset and our collected dataset, with improvements in accuracy and effectivity compared with other methods. Our model achieves 82.2% in recall rate and 90.2% accuracy rate on Munich dataset, which has increased by 2.5 and 1.3 percentage points respectively over the state-of-the-art methods.
최근 IT를 활용한 비즈니스가 급증함에 따라 복잡해진 IT 인프라를 운영 관리하는데 있어 많은 예산이 소요되고 있다. 이에 대한 효율적이고 비용절감 효과를 얻을 수 있는 새로운 IT 인프라 기술이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 정보 시스템의 단순화와 운영 관리의 효율성 및 비용 절감을 위한 IT 인프라 방식인 CI(Converge Infrastructure)과 HCI(Hyper Converge Infrastructure) 방식을 소개한다. 또한 새로운 IT 인프라 기술인 HCI 방식을 활용한 정보 시스템 및 재해 및 장애 발생 시 서비스의 연속성을 제공하기 위한 재해복구시스템의 구축 방안에 대해서 제시한다. HCI 방식을 활용하기 위한 주요 기술 소개와 함께 HCI 도입 전후의 정보 시스템실의 면적 및 소비전력, 운영의 효율성 등을 비교분석 한다.
임상에서 암 관련 질병의 확진을 위해 영상장비를 이용한 기초 진단 이후 추가적인 방법으로 생체검사 등을 이용한 병리적 검사가 필수적이다. 이러한 생체검사를 진행하기 위해서는 전문지식을 가진 종양학자, 임상병리사 등의 도움과 최소한의 소요시간은 확진을 위해 반드시 필요하다. 최근 들어, 인공지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구들은 한정된 알고리즘을 기반으로 하여 세포의 종류와 정확도에 한계를 보인다. 본 연구에서 심층 학습의 일종인 합성곱 신경망을 통해 총 4가지의 암세포를 식별하는 방법을 제안한다. 세포 배양을 통해 얻은 광학영상을 OpenCV를 사용하여 세포의 위치 식별 및 이미지 분할과 같은 전처리 수행 후, EfficientNet을 통해 학습하였다. 모델은 EfficientNet을 기준으로 다양한 hyper parameter를 사용하고, InceptionV3을 학습하여 성능을 비교분석 하였다. 그 결과 96.8%의 높은 정확도로 세포를 분류하는 결과를 보였으며, 이러한 분석방법은 암의 확진에 도움이 될 것으로 기대한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권4호
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pp.237-242
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2004
In this paper, we introduce a complex systems synchronization method using hyper-chaos circuit consist of State-Controlled Cellular Neural Network (SC-CNN). We make a complex systems using SC-CNN with the n-double scroll. A complex system is created by applying identical n-double scroll or non-identical n-double scroll and Chua's oscillator with weak coupled method to each cell. Complex systems synchronization were achieved using GS(Generalized Synchronization) method between the transmitter and receiver about each state variable in the SC-CNN.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.291-296
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2005
In this paper, we introduce a generalized synchronization method and secure communication in the State-Controlled Cellular Neural Network (SC-CNN). We make a SC-CNN using the n-double scroll. A SC-CNN is created by applying identical n-double scroll or non-identical n-double scroll and Chua's oscillator with weak coupled method to each cell. SC-CNN synchronization was achieved using GS(Generalized Synchronization) method between the transmitter and receiver about each state variable in the SC-CNN. In order to secure communication, we have synthesizing the desired information with a SC-CNN circuit by adding the information signal to the hyper-chaos signal using the SC-CNN in the transmitter. And then, transmitting the synthesized signal to the ideal channel, we confirm secure communication by separating the information signal and the SC-CNN signal in the receiver.
This paper applies the FE analysis procedure, developed in the Part I of the companion article, to the three-dimensional rubber pad deformation during rubber-pad forming process. Effects of different algorithms corresponding to incompressibility constraint and time integration methods on numerical solution responses are investigated. Laboratory scale experiments support the validity of the developed FE procedure an demonstrate the accuracy of the numerical models. Full scale model responses are also predicted using the reasonable method and parameters obtained in laboratory modeling.
This paper proposes a fuzzy classifier system (FCS) using hyper-cone membership functions (HCMFs) and rule reduction techniques. The FCS can generate excellent rules which have the best number of rules and the best location and shape of membership functions. The HCMF is expressed by a kind of radial basis function, and its fuzzy rule can be flexibly located in input and output spaces. The rule reduction technique adopts a decreasing method by merging the two appropriate rules. We applay the FCS to a tubby rule generation for the inverted pendulum control.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.59-66
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2013
In this paper, we propose a probabilistic framework for model-based clustering of direction of arrival (DOA) data to obtain stable sound source localization (SSL) estimates. Model-based clustering has been shown capable of handling highly overlapped and noisy datasets, such as those involved in DOA detection. Although the Gaussian mixture model is commonly used for model-based clustering, we propose use of the von Mises mixture model as more befitting circular DOA data than a Gaussian distribution. The EM framework for the von Mises mixture model in a unit hyper sphere is degenerated for the 2D case and used as such in the proposed method. We also use a histogram of the dataset to initialize the number of clusters and the initial values of parameters, thereby saving calculation time and improving the efficiency. Experiments using simulated and real-world datasets demonstrate the performance of the proposed method.
In this paper, a new adaptive control scheme is proposed that uses a special form of rational function-type linear operator in the parameter adaptation and that removes the augmenting signal terms of the control input components. This adaptation scheme is applied to the MRAC of continuous-time, linear time-invariant, minimum-phase plants whose relative degrees are arbitrary. This scheme can be applied without any change of the controller structure to the adaptive systems regardless of the relative degree if it is greater than 1. And this scheme does not require any signal augmentation for arbitrary relative-degree plants if the reference model has no zeros. The asymptotic stability of the adaptive systems controlled by this scheme is shown by a hyper-stability method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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