• Computers and Concrete
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• 제24권4호
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• pp.313-327
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• 2019

The purpose of the present study is to present a new approach to designing and selecting the details of multidimensional continuous RC beam by applying all strength, serviceability, ductility and other constraints based on ACI318-14 using Teaching Learning Based Optimization (TLBO) algorithm. The optimum reinforcement detailing of longitudinal bars is done in two steps. in the first stage, only the dimensions of the beam in each span are considered as the variables of the optimization algorithm. in the second stage, the optimal design of the longitudinal bars of the beam is made according to the first step inputs. In the optimum shear reinforcement, using gradient-based methods, the most optimal possible mode is selected based on the existing assumptions. The objective function in this study is a cost function that includes the cost of concrete, formwork and reinforcing steel bars. The steel used in the objective function is the sum of longitudinal and shear bars. The use of a catalog list consisting of all existing patterns of longitudinal bars based on the minimum rules of the regulation in the second stage, leads to a sharp reduction in the volume of calculations and the achievement of the best solution. Three example with varying degrees of complexity, have been selected in order to investigate the optimal design of the longitudinal and shear reinforcement of continuous beam.

• 한국학교수학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.177-196
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• 2016

본 연구에서는 수능의 수학영역의 출제 유형이나 난이도 등이 고등학교 문과계열 수학 교수 학습과정에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 최근 5년간(2012~2016학년도) 수능 수학 A형(나형)의 출제유형과 난이도를 살펴보고, 출제유형과 난이도가 고등학교 문과계열 수학 내신 상위권 학생들의 수학 학습 내용에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 연구하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 고등학교 수학 내신이 상위권인 학생들의 수능등급을 결정하는 오답률 90% 이상인 문항은 지수함수와 로그함수 단원에 편중되어 출제되었다. 둘째, 수능 상위권 학생들은 수능 등급 향상을 위하여 지수함수와 로그함수 단원을 중점적으로 학습해야 할 단원으로 인식하고 있었다.

• 한국지역지리학회지
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• 제11권2호
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• pp.263-277
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• 2005

1980년 이래로 메타인지는 교과교육적 관점에서 교수-학습 과정을 이해하고 설명하는 중요한 개념으로 인식되고 있다. 특히 학습자의 사고와 학습자의 학습을 효율화할 수 있는 개념으로 그 중요성이 증대하고 있지만, 지리교육에서는 이에 대한 관심이나 연구가 부진하다. 이에 본 연구에서는 지리적 메타인지를 교과교육의 일반적인 분류에 따라 메타인지적 지식(개인, 과제, 전략)과 메타인지적 기능(점검, 평가, 제어)으로 개념화하였다. 그리고 이러한 지리적 메타인지 개념을 바탕으로 중학생의 '지도 읽기' 탐구활동에서 나타나는 지리적 메타인지 특성을 조사하였다. 조사 결과는 20명의 지리학습 우수아를 대상으로 조사한 결과이므로 지리적 메타인지 특성이라고 단정할 수는 없지만, 지리적 메타인지로 충분히 발생 가능한 양상으로 고려할 수 있다. 더불어 이러한 결과는 교사가 학습자의 학습을 이해하곤 좀더 적극적이고 효율적으로 조력하는데 도움이 될 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.93-103
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• 2019

본 연구에서는 대전광역시 내의 보행로 2개소를 대상으로 보행 중 스마트폰 사용이 보행속도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 스마트폰 사용실태에 대한 영상자료를 취득하고 도로용량편람에서 제시한 보행자 서비스수준의 보행밀도를 기준으로 보행속도를 산정하였다. 보행속도에 미치는 영향을 분석하기 위한 방법으로는 기계학습을 통한 다중회귀분석과 의사결정나무(Decision tree)를 활용하였으며, 설명변수로는 성별, 스마트폰 미사용, 청각을 이용한 스마트폰 사용, 시각을 이용한 스마트폰 사용, 서비스수준A, 서비스수준B, 서비스수준C가 선정되었다. 분석결과 서비스수준C가 보행속도 변화에 가장 높은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 서비스수준C에서 시각을 활용해 스마트폰을 이용한 여성그룹이 가장 낮은 속도로 보행하는 것으로 나타났다. 특히 음악 감상이나 통화와 같은 청각을 이용한 유형보다 시각을 이용하는 경우 대부분의 경우에서 보행속도가 크게 저하되며 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.79-84
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• 2022

본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권1호
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• pp.89-105
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• 2022

본 연구에서는 수와 연산 영역 지도 시 효과적인 발문 활용에 있어서 교수·학습상의 시사점을 얻기 위하여 2015 개정 수학과 교육과정에 따른 초등학교 수학 교과서의 수와 연산 영역 단원에 제시된 발문의 유형과 작용 기능을 학년군별로 비교 분석하여 발문의 특성을 파악하였다. 연구 결과 수와 연산 영역 단원에 제시된 발문은 학년군별로 공통되게 추론 발문, 사실 발문, 추론을 요구하지 않는 열린 발문 순으로 많이 나타났으며, 모든 학년군에서 추론 발문이 주를 이루고 있었다. 또한 모든 학년군에서 문제의 추측, 발명, 해결 활동을 돕는 기능으로 작용하는 발문과 수학적 추론을 돕는 기능으로 작용하는 발문이 상대적으로 많이 나타났다. 이처럼 수와 연산 영역 단원에 제시된 발문의 유형과 작용 기능은 학년군별 학습 내용의 특성과 관련이 있음을 유추할 수 있다. 본 연구는 수와 연산 영역 지도에 활용할 수 있는 발문 구안에 참고 자료를 제공하여 발전적인 교수·학습 방안 마련에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.93-98
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• 2006

본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.16-16
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• 2000

This paper describes a new structure re create a pseudo Gaussian function network (PGFN). The activation function of hidden layer does not necessarily have to be symmetric with respect to center. To give the flexibility of the network, the deviation of pseudo Gaussian function is changed according to a direction of given input. This property helps that given function can be described effectively with a minimum number of center by PGFN, The distribution of deviation is represented by level set method and also the loaming of deviation is adjusted based on it. To demonstrate the performance of the proposed network, general problem of function estimation is treated here. The representation problem of continuous functions defined over two-dimensional input space is solved.

• 한국경영과학회지
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• 제33권3호
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• pp.93-105
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• 2008

Semi-supervised learning uses a small amount of labeled data to predict labels of unlabeled data as well as to improve clustering performance, whereas unsupervised learning analyzes only unlabeled data for clustering purpose. We propose a new clustering-based semi-supervised learning method by reflecting the initial predicted labels of unlabeled data on the objective function. The initial prediction should be done in terms of a discrete probability distribution through a classification method using labeled data. As a result, clusters are formed and labels of unlabeled data are predicted according to the Information of labeled data in the same cluster. We evaluate and compare the performance of the proposed method in terms of classification errors through numerical experiments with blinded labeled data.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권3호
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• pp.108-115
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• 2020

Blended learning is a teaching method utilizing all the advantages in 'on and off-line' learning circumstances in order to enhance the learning effect and efficiency, more than the simple use of online factors in the classroom education. In this paper, we present the realization and simulation of algorithm for the realtime evaluation of low-grade and high-grade subjects in order to implement smart e-learning system, considering a lecture intelligibility. In order to grasp the levels of student's intelligibility, we simulated a function that automatically summarizes the study contents of class given by a lecturer. Especially, in administrator mode of smart e-learning system, we suggested and simulated a system in order to help the lecturer to easily manage the student's grades, and we have provided software to tell the student's intelligibility of lecture, analyzed the rate of incorrect answers, automatic judgment of lecture intelligibility and judge the weakest subject.