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- 저자 : 이병직(Byeongjik Lee) (검색결과 4 건)
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이동 네트워크를 위한 가우스 마코프 모델에서 평균 이동각도 조절을 통한 균형잡힌 이동 패턴 생성
노재환(Jaehwan Noh),이병직(Byeongjik Lee),류정필(Jungpil Ryu),하남구(Namkoo Ha),한기준(Kijun Han) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1A
이동성이 중요시 되는 네트워크에서 특정 프로토콜의 성능 평가를 위해서는 노드의 이동패턴을 정확하게 표현할 수 있는 Mobility Model이 필요하다. 노드의 연속적인 이동패턴을 필요로 하는 Mobile Ad-hoc 네트워크를 위해선 Markov process 기반의 Gauss-Markov Mobility Model이 적절하다. 그러나 맵의 엣지부근에서 노드 이동의 부적절한 처리로 인해, 기존의 Gauss-Markov Model은 편중된 이동 패턴을 야기한다. 본 논문은 엣지 부근의 평균 이동각도를 랜덤하게 조정함으로써 기존의 모델이 가진 문제를 해결하고, 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.
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그룹 이동성 모델에서 전방향 벡터를 이용한 정확한 파티션 시간 예측
하남구(Namkoo Ha),이병직(Byeongjik Lee),황성호(Sungho Hwang),한기준(Kijun Han) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1A
애드혹 네트워크에서 그룹 이동성을 고려할 경우, 주요한 이슈 중 하나가 그룹의 파티션 문제이다. 파티션 시간의 예측을 위해서, 기존의 모델들은 파티션이 발생하는 두 그룹의 대칭적 이동을 가정한다. 그러나, 실제 상황에서 파티션은 다양한 방향으로 일어나므로 대칭적 방향만을 고려한다면, 정확한 파티션 시간을 예측할 수 없다. 본 논문은 대칭적 이동뿐만 아니라, 모든 방향을 고려한 네트워크 파티션 분석 모델을 제시하고 수학적인 분석을 통해 이를 증명한다. 따라서, 정확한 파티션 시간의 예측이 가능하다.
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메타인지, 학습판단 및 학습전략 사용정도가 중학교 과학 학업성취에 미치는 영향
박미정(Mijeong Park),석보영(Boyoung Seok),이병직(ByeongJik Lee),강이철(Echeol Kang) 대한사고개발학회 2024 사고개발 Vol.20 No.1
이 연구의 목적은 메타인지와 학습판단, 학습전략의 사용정도가 실제점수를 예측하는 정도를 확인하는 것이다. 중학생 152명을 대상으로 기말고사 점수를 예상하게 하고 실제점수를 기준으로 4수준으로 분류했다. 수준별로 메타인지와 예상점수와 실제점수의 차이인 착각점수, 그리고 학습전략 사용정도 간의 차이를 각각 분석했다. 메타인지와 착각점수, 학습전략 사용정도가 실제점수를 예측하는 정도를 확인하기 위해 4가지 학습전략별로 중다회귀분석을 실시했다. 연구 결과, 메타인지와 착각점수는 성취수준별로 유의한 차이가 있었다. 실제점수는 메타인지와는 정적으로, 착각점수와는 부적으로 유의한 상관이 있었고, 착각점수와 메타인지는 유의한 부적 상관이 있었다. 학습전략의 사용정도에 있어 성취수준별 차이는 ‘연습시험’과 ‘자기설명’만 유의했다. 4가지 학습전략의 사용정도는 ‘연습시험’과 ‘자기설명’만 실제점수와 유의한 정적 상관이 있었고, ‘자기설명’만 착각점수와 유의한 상관이 있었으며, 메타인지와의 상관은 ‘반복읽기’만 유의하지 않았다. ‘강조/밑줄긋기’와 ‘반복읽기’의 사용정도는 예측변인으로서의 기능을 하지 못했다. 유용성 ‘상’ 전략인 ‘연습시험’은 학습하는 동안 학생들이 느끼는 ‘바람직한 어려움’ 경험으로 인해 우수한 학생이 사용하는 정도가 상대적으로 높기 때문에 그 사용정도에 따라 실제점수를 정적으로 유의하게 예측했다. 실제로 우수 학생과 열등 학생 간 사용정도에서 가장 큰 차이가 나는 전략은 ‘연습시험’으로 확인되었다. The purpose of this study is to determine the extent to which metacognition(MC), judgments of learning(the gap score between predicted and actual = illusion score, IS), and the degree of usage in learning strategies predict actual scores. A total of 152 middle school students were asked to predict their scores. The students were divided into quartiles based on their actual scores. The differences in MC, IS, and the use of learning strategies were analyzed for each level. In addition, to check the extent to which MC, IS, and the use of learning strategies predict actual scores, the correlation between each variable was examined, and multiple regression analyses were conducted for each of the four learning strategies. The results of the study showed that there were significant differences in MC and IS by achievement level. Among the learning strategies used, 'practice testing(PT)' and 'self-explanation (S-E)' were significantly different by achievement level. Actual scores were positively correlated with MC and negatively correlated with IS, and there was a significant negative correlation between IS and MC. The use of the four learning strategies showed a significant positive correlation with actual scores only for PT and S-E, and a significant correlation with IS only for S-E, while the correlation with MC was not significant only for 'rereading(RR)'. The use of 'highlighting/underlining' and RR did not function as predictive variables. However, PT significantly positively predicted actual scores because the degree of its use was relatively high among excellent students due to the experience of 'desirable difficulties' during learning.
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정일규(ILgyu Jung),류정필(Jeoungpil Ryu),하남구(Namkoo Ha),이병직(Byeongjik Lee),강태욱(Taewook Kang),한기준(Kijun Han) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
일반적인 센서 네트워크는 제한된 에너지와 밀집한 노드 특성을 보인다. 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중의 하나는 제한된 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 오래 유지하는 것이다. 이를 위하여 클러스터 기반의 센서 네트워크를 구성 함으로서 네트워크 수명을 연장 하는 방법들이 제시 되고 있다. 그러나 이러한 방법은 맵 상태를 고려하지 않으므로 전체적인 네트워크 수명 측면에서는 비효율적이다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 클러스터 기반의 센서 네트워크를 구성하기 위하여, 센서 노드의 잔여 에너지와 이웃 노드의 수를 고려한 클러스터 헤더 선정 기법을 제안한다. 제안된 기법으로 클러스터 헤더를 선정함으로써 효과적인 데이터 수집과 전송을 할 수 있다.
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