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CSUnplugged에 나타난 교육용 정렬 놀이는 만 8세 이상이면 할 수 있지만, 학생들을 지도하기에 쉬운 활동 은 아니다. 왜냐하면 (1) 좋은 정렬 방법을 찾는 것은 컴퓨팅 사고력이 뛰어난 전공자라 하더라도 어려울 수 있 고, (2) 정렬 알고리즘의 수가 많아 모든 내용을 파악하기가 어렵기 때문이다. 또, (3) 우수한 성능을 나타낸다고 알려져 있는 정렬 알고리즘들이 교육용 정렬 놀이에서는 반드시 좋은 결과를 만들어 내지도 않는다. 본 논문에 서는 정렬 놀이를 할 때 어떤 알고리즘이 더 효과적인지 분석하고, 교수자가 알아야 하는 내용이 무엇인지에 대 해 논의한다.

Sorting algorithms are the basic building blocks that computer science students need to learn. In recent years, sorting algorithms also have begun to be taught in K-12 classrooms using “the educational sorting game” described in CSUnplugged. However, although the educational sorting game was developed for students aged 8 and up, it is hard for K-12 teachers to play with their students because it is difficult for teachers to understand all of the algorithms and some popular algorithms do not work well in the educational sorting game. In this paper, we discuss what teachers should know, and experimentally analyze the performance of the existing algorithms when applied to the educational sorting game.

2018학년도부터 초·중·고등학교에서 소프트웨어 교육이 시행될 예정이다. 소프트웨어 교육의 핵심 내용 중의 하나는 알고리즘 교육이라고 할 수 있다. 다른 분야와 마찬가지로 알고리즘 교육도 학생들의 주도적 활동이 성 공을 좌우한다고 볼 수 있으며 학생들의 주도적 학습은 학생들의 흥미와 몰입도를 높일 때 이끌어낼 수 있다. 이에 본 논문에서는 알고리즘 교육에 스포츠 경기를 접목하여 소프트웨어 배틀이라는 개념을 제안하였다. 소프 트웨어 배틀은 가상의 세계에서 프로그래밍된 개체들이 중간에 사람의 개입 없이 주어진 문제를 해결하는 경기 를 하는 것으로 정의하였다. 이는 다양한 주제에 적용될 수 있는데 본 논문에서는 알고리즘 교육의 대표적 주제 인 정렬 분야에 적용을 시도하였다. 알고리즘 교육을 소프트웨어 배틀에 적용한 결과는 학생들이 생소한 면을 느끼기는 하였지만 대체적으로 긍정적인 반응을 보였다. 이는 소프트웨어 배틀이 여러 교육 방법 중에 하나로 활용될 수 있음을 나타낸다고 할 수 있다.

Software education will be implemented in elementary, middle and high schools from the 2018 school year. One of the core contents of software education is algorithm education. As with other subjects, algorithmic education can also be seen as the success of students' initiative. And students' initiative learning can lead to increasing students' interest and commitment. In this paper, I propose the concept of software battle by applying sports games to algorithm education. The software battle defined that the programmed objects play to solve a given problem without human intervention in the virtual world. This can be applied to various topics. In this paper, I tried to apply it to sorting numbers which is a representative subject of algorithm education. The results of applying the algorithm education to the software battles showed a positive response, although the students felt the unfamiliar side. This indicates that the software battle can be used as one of the various education methods.

컴퓨터과학의 원리를 교육의 기반이 되는 알고리즘 교육이 초등학교에서부터 강조되고 있다. 그러나 초등학생에 적합한 알고리즘을 교육시키고 초등학생들이 이해하기는 어렵다. 본 연구에서는 초등학생들이 알고리즘에 대해 쉽게 배울 수 있도록 검증되어진 컴퓨터과학 언플러그드의 프로그램을 기반으로 교육과정 및 학습자료를 개발하였다. 학습방법은 활동중심학습으로 구성 하였으며, 학습내용은 해싱기법을 사용하여 주어진 자료를 정렬하고, 요구되는 자료를 찾는 교육과정을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교육과정과 학습자료는 전문가 집단의 검증 및 정보담당 선생님의 설문 분석을 통해 적절하다는 결론을 얻었다.

Algorithm education that become at the base of computational thinking is emphasized as an instrument for teaching the basic principles of Computer Science. We’ll present ‘the sorting teaching contents for algorithm in the elementary student. And they will successfully guide the student to understand sorting using algorithm. The activity-based learning is provided for the contents, and the data will be found out in everyday life. To check the adequacy of these materials they were tested to the elementary classroom, and the results can help to enhance the problem solving ability and the creativity.

개정된 정보통신기술 운영지침에 따르면 초등학교에서부터 알고리즘을 학습 내용으로 다루도록 하였으며 이에 따라 초등학교 현장에서도 알고리즘을 쉽고 효과적으로 지도하기 위한 다각적인 교육 방법 연구가 필요해졌다. 이에 본 연구 과정에서는 초등학교 저학년을 대상으로 알고리즘의 중요한 부분으로 인식되는 정렬 알고리즘을 학습 내용으로 선정한 후 활동을 통한 교수-학습 방법과 애니메이션 기반의 교수-학습 방법을 적용해보고 학습 효과를 비교 분석하는데 주안점을 두었다. 두 가지 방법으로 정렬 알고리즘 교수-학습을 적용한 후 별도로 제작한 학업 성취도 평가지와 설문지 분석 결과, 크게 두 가지 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 교수-학습 방법에 따른 학업 성취도에는 별다른 차이가 없었으나 초등학교 저학년 학생들도 정렬 알고리즘을 충분히 학습할 수 있다는 점과 둘째, 활동을 통한 알고리즘 교육이 애니메이션 기반의 정렬 알고리즘 교육에 비해 학생의 이해도, 흥미도 및 만족도 측면에서는 좀 더 효과적이라는 것을 알 수 있었다.

According to the revised guideline for information & communication technology, algorithm has to be dealt with the learning contents from elementary school, so now it needs to study various educational methods for students to learn algorithm easily and effectively. In this study, after selecting sort algorithms as the content of learning, which is recognized as an important part of algorithm, an playing activity-based algorithm teaching method and an animation-based algorithm learning and teaching method were applied for the lower graders of an elementary school. Sorting algorithm education is adopted in two different ways, then we got two conclusions after analyzing the results of a specially designed achievement test and the questionnaire. First, there were not great differences in both educational methods in academic achievement, but it was clear that the lower grade elementary students can learn algorithm with ease. Second, the playing activity-centered algorithm education is more effective than animation-based education in improving students' comprehension, interest and satisfaction.

유사성행렬은 MDS 분석 등 다양한 다차원적 분석의 기초자료로 활용된다. 유사성행렬을 얻는 방법으로 항목의 수가 상대적으로 적을 때는 쌍대비교법이 사용될 수 있으나 항목의 수가 많을 경우 분류과제가 권장된다. 본 연구에서는 분류과제의 한 형태로서 지정분류과제의 특성과 제약을 두 개의 연구를 통해 알아보았다. 실험 1에서는 분류 순서가 MDS의 차원구조에 영향을 주는지를 알아보기 위해 분류 순서를 달리 한 두 종류의 지시문에서 얻은 MDS 차원구조를 비교하였는데 MDS 평면상에서 항목들의 상대적 위치는 서로 다르지 않았다. 목록 구성을 달리해서 목록구성의 영향을 분석한 실험 2의 결과는 각각의 목록구성에 합당한 차원구조를 산출하였다. 두 연구의 결과는 지정분류과제가 분류순서에 영향을 받지 않으면서 안정된 차원구조를 보여주며, 항목집합에 내재된 차원구조를 잘 드러낸다는 것이다. 이 결과를 근거로 지정분류과제의 몇 가지 특성과 제약에 관하여 논의하였다.

A similarity matrix provides basic data for multidimensional scaling analysis such as MDS and HCA. A similarity matrix can be obtained through paired comparison methods or sorting tasks. A sorting task is preferred when the number of item is large. We investigated the traits and constraints of a bounded sorting task, which is a subcategory of sorting task, in two studies. In Exp. 1, we compared two MDS planes from different sorting orders, but found no difference in the axis values. In Exp. 2, we compared two MDS planes from the different item constructions, and found a difference in the interpretation of axis meaning inherent in item construction. The results of the two studies showed that bounded sorting tasks produce stable dimensions free from sorting order, and sensible dimensions sensitive to the item construction. On the basis of these findings some traits and constraints were discussed.

본 연구에서는 레이저유도붕괴분광(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks, RBFNNs) 분류기 설계방법론을 개발하고 실제 폐소형가전제품의 플라스틱 분류 시스템에 적용하였다. ABS, PP, PS와 같은 검정색 플라스틱을 구별하기 위해, 지능형 알고리즘 중 하나인 방사형 기저함수 신경회로망 분류기를 설계하였다. 획득한 입력변수는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하여 축소시켰으며, 군집화기법 중 하나인K-means 클러스터링 방법을 이용해 여러 그룹으로 분할하였다. 전체 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터를 4:1의 비율로 나누었으며, 제안된 분류기의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위하여 5-FCV(5-Fold Cross Validation) 기법을 사용하였다. 입력변수와 클러스터의 개수가 각각 5개인 경우, 제안된 분류기의 분류 성능은 96.78%로 나타났다. 또한, 제안된 분류기는 다른 분류기들과 비교하였을 경우 분류 성능의 관점에서 우수성을 보여주었다.

In this study, the design methodology of Radial Basis Function Neural Networks is developed with the aid of Laser Induced Breakdown Spectroscopy and also applied to the practical plastics sorting system. To identify black plastics such as ABS, PP, and PS, RBFNNs classifier as a kind of intelligent algorithms is designed. The dimensionality of the obtained input variables are reduced by using PCA and divided into several groups by using K-means clustering which is a kind of clustering techniques. The entire data is split into training data and test data according to the ratio of 4:1. The 5-fold cross validation method is used to evaluate the performance as well as reliability of the proposed classifier. In case of input variables and clusters equal to 5 respectively, the classification performance of the proposed classifier is obtained as 96.78%. Also, the proposed classifier showed superiority in the viewpoint of classification performance where compared to other classifiers.

In this paper the different sorting algorithms execution time has been examined with different number of elements. Through this experimental result concluded that the algorithm which is working best. The analysis, execution time has analyzed, tabulated in Microsoft Excel. The sorting problem has attracted a great deal of study, possibly due to the complexity of solving it proficiently despite its simple, familiar statement. Sorting algorithms are established in opening computer science classes, where the abundance of algorithms for the problem provides a gentle beginning to variety of core algorithm concepts. Objective of this paper is finding the best sorting algorithm.

본 논문은 SIMD 병렬 처리 컴퓨터에 적합한 병렬 분류 알고리즘을 제시키 위해서, 다음과 같이 수행이 된다. 첫째, 비순서화된 데이타 집합을 p개의 프로세서로 할당시킨후에 순차적 quicksort로 분류한다. 그 다음으로, 분류된 각 프로세서의 중위수값을 구한다음 이 값에 위해서 각 프로세서에 데이타 값을 할당시킨다. 각 프로세서에 할당된 데이타가 정확하게 분배가 되도록 중위수와 중위수 값을 구해서 각 프로세서에 적합한 데이타를 다시 할당 시키게 된다. 이때 각 프로세서가 지닌 데이타의 수는 확률이론을 이 용하였다. 마지막으로, 각 프로세서에 할당된 데이타를 순차적 quicksort로 분류하면 된다. 여기서 분류될 데이타 n가 $n{\geq}p^2$일때 본 알고리즘은 최적이 되게됨을 볼수가 있다. 실제적 구현에 있어서, 64개 프로세서를 이용해서 8백만개의 데이타를 분류할때 PSRS 방법의 speedup은 44.4인 반면에 본 알고리즘은 48.43이 된다. 즉, 다양한 공용과 분산 기억장치 기계에 관해서, 본 알고리즘의 speedup은 거의 절반 이상의 선형시간으로서 성취가 됨을 볼 수가 있다.

This paper presents a parallel sorting algorithm suitable for the SIMD multiprocessor. The algorithm finds pivots for partitioning the data into ordered subsets. The data can be evenly distributed to be sorted since it uses the probability theory. For n data elements to be sorted on p processors, when $n{\geq}p^2$, the algorithm is shown to be asymptotically optimal. In practice, sorting 8 million data items on 64 processors achieved a 48.43-fold speedup, while the PSRS required a 44.4-fold speedup. On a variety of shared and distributed memory machines, the algorithm achieved better than half-linear speedups.

A real-time digital time-stamp sorting algorithm used in the In-Beam positron emission tomography (In-Beam PET) is presented. The algorithm is operated in the field programmable gate array (FPGA) and a small amount of registers, MUX and memory cells are used. It is developed for sorting the data of annihilation event from front-end circuits, so as to identify the coincidence events efficiently in a large amount of data. In the In-Beam PET, each annihilation event is detected by the detector array and digitized by the analog to digital converter (ADC) in Data Acquisition Unit (DAQU), with a resolution of 14 bits and sampling rate of 50 MS/s. Test and preliminary operation have been implemented, it can perform a sorting operation under the event count rate up to 1 MHz per channel, and support four channels in total, count rate up to 4 MHz. The performance of this algorithm has been verified by pulse generator and ²²Na radiation source, which can sort the events with chaotic order into chronological order completely. The application of this algorithm provides not only an efficient solution for selection of coincidence events, but also a design of electronic circuit with a small-scale structure.

본 연구에서는 공유메모리 병렬 컴퓨터 환경에서 N개의 key를 $O(log^2N)$ 시간에 정렬 할 수 있는 병 알고리즘인 SARED-MEMORY-BS와 REDUCED-BS를 설계하였다. REDICED-BS 알고리즘은 각각 로세서에 있는 local memory를 효율적으로 사용할 수 있도록 제안한 parity전략을 사용하였다. 각각의 프로세서에 있는 local memo교를 효율적으로 사용함으로써 REDUCED-BS 알고리즘은 SHARED-MEMORY-BS 알고리즘에 비햐여 통신의 빈도수가 약 1/2정도 감소된 것으로 나타났다. 결과적으로 REDUCED-BS 알고리즘은 병렬 정렬시 통신을 감소시킴으로써 컴퓨터의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.

This paper presents parallel sorting algorithm, SHARED-MEMORY-BS and REDUCED-BS, which are implemented on shared-memory parallel computers. These algorithm sort N keys in $O(log^2N)$ time. REDUCED-BS users a parity strategy which gives an idea for the efficient usage of the local memory associated with each processor. By taking advantage of the local memory associated with each processor, the communication of REDUCED-BS is decreased by approximately half that of SHARED-MEMORY-BS. On the basis of alleviating the communication, the algorithm REDUCED-BS results in a significant improvement of performance.

This paper applies acceleration/deceleration control-based velocity profiles to an infeed control algorithm for a cross-belt-type sorting system to improve the accuracy and performance of the system's infeed. The velocity profiles are of a trapezoidal shape and often have to be modified to ensure that parcels correctly synchronize with their intended carriers. Under the proposed method, an infeed line can handle up to 5,600 items/h, which indicates a 40% increase in performance in comparison with its existing handling rate of 4,000 items/h. This improvement in performance may lead to a reduction in the number of infeed lines required in a sorting system. The proposed infeed control algorithm is applied to a cross-belt-type sorting system (model name: SCS 1500) manufactured by Vanderlande Industries.

Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm's exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.

The electromagnetic apparatus plays an important role in high power electrical systems. It is of great importance to provide an effective approach for the optimization of the high power electromagnetic apparatus. However, premature convergence and few Pareto solution set of the optimization for electromagnetic apparatus always happen. This paper proposed a modified multi-objective particle swarm optimization algorithm based on the niche sorting strategy. Applying to the modified algorithm, this paper guarantee the better Pareto optimal front with an enhanced distribution. Aiming at shortcomings in the closing bounce and slow breaking velocity of electromagnetic apparatus, the multi-objective optimization model was established on the basis of the traditional optimization. Besides, by means of the improved multi-objective particle swarm optimization algorithm, this paper processed the model and obtained a series of optimized parameters (decision variables). Compared with other different classical algorithms, the modified algorithm has a satisfactory performance in the multi-objective optimization problems in the electromagnetic apparatus.

For the analysis of multiunit extracellular neural signals as multiple spike trains, neural spike sorting is essential. Existing algorithms for the spike sorting have been unsatisfactory when the signal-to-noise ratio(SNR) is low, especially for implementation of fully-automated systems. We present a novel method that shows satisfactory performance even under low SNR, and compare its performance with a recent method based on principal component analysis(PCA) and fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm. Our system consists of a spike detector that shows high performance under low SNR, a feature extractor that utilizes projection pursuit based on negentropy maximization, and an unsupervised classifier based on Gaussian mixture model. It is shown that the proposed feature extractor gives better performance compared to the PCA, and the proposed combination of spike detector, feature extraction, and unsupervised classification yields much better performance than the PCA-FCM, in that the realization of fully-automated unsupervised spike sorting becomes more feasible.

자율주행, AI의 시대가 도래함에 따라 카메라를 통하여 물체를 정확히 인식 및 판단하는 것이 중요해졌다. 특히 카메라를 이용하여 물체를 인식하는 방법은 다른 여러 방법들에 비하여 시각적으로 많은 양의 정보를 얻을 수 있기 때문에 정확한 영상을 추출하기 위하여 많은 영상 신호 처리 방법들이 연구되고 있다. 또한, 이러한 영상 신호 처리의 기능을 실제 하드웨어로 구현하기 위하여 많은 연구도 동시에 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 신호 처리에서 자주 사용되는 정렬 알고리즘에 대하여 동작원리 및 특징을 비교하고 성능에 대한 평가를 정리하였다. 이를 토대로 대표적인 정렬 알고리즘 중 하드웨어로 구현할 때 효율적인 알고리즘에 대하여 정의한다.

Under the influence of Autonomous Driving and AI, it is important to accurately recognize and judge objects through cameras. In particular, since a method of recognizing an object using a camera can obtain a large amount of information visually compared to other methods, many image signal processing methods have been studied to extract an accurate image. In addition, a lot of research is being carried out to implementation about hardware. In this work, we compare the principles and characteristics of the sorting algorithms that are frequently used in image signal processing and summarize the performance evaluation. Based on this, we define an efficient algorithm when implemented in hardware among efficient sorting algorithms.

Sorting time is one of the most important issues for auto IC test handling systems. In actual system, because of too much path, reducing the computing time for finding a sorting path is the key way to enhancing the system performance. The exhaustive path search technique can not be used for real systems. This paper proposes heuristic sorting algorithm to find the minimal sorting time. The suggested algorithm is basically based on the best-first search technique and multi-level search technique. The results are close to the optimal solutions and computing time is greately reduced also. Therefore the proposed algorthm can be effectively used for real-time sorting process in auto IC test handling systems.

This paper proposes a algorithm to obtain a time-varing system parameters for the optimal controller. The proposed algorithm is enlarged from tile optimal sorting algorithm. It applies to Bang-Bang control and compares with CGD Method. We confirm that the proposed algorithm is excellent.

인터넷과 멀티미디어의 눈부신 발전은 교육현장에서도 다양한 교육매체로 활용되어 수업을 돕고 있다. 이러한 교육매체들은 학습자의 생각으로만 이해할 수 있는 것들을 시각적으로 표현하여 보다 직관적이고 구체적으로 이해시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 플래시 액션스크립트를 사용하여 버블, 삽입, 쉘, 퀵, 힙 알고리즘의 수행과정을 그래픽 애니메이션으로 구현함으로 시각적 효과를 통해 다양한 정렬과정을 스스로 학습할 수 있는 학습 시스템을 구현하였다.