이 연구에서는 초등학교 수학과 교육과정에서 도입되는 '변'의 의미가 명확하지 않다는 점에 착안하여 각종 사전 및 이전 교육과정의 수학교과서 고찰을 통해, 그 의미를 명확히 하고자 했다. 연구결과, 변의 두 가지 속성을 밝혀내었으며, 변을 구성요소로 하는 도형의 범위가 사전의 유형이나 교육과정의 시기, 국가에 따라 차이가 있음을 알게 되었다. 또한 교과서에서 변을 도입하는 방법이 외연적 방법에 치우쳐 있어 변의 속성을 이해하는 데 어려움이 예상되며, 수학용어라는 관점에서 변은 학생들에게 개념에 내재된 관념을 제공하지 못하는 현학적 용어임도 지적하였다. 이러한 여러 가지 논의를 바탕으로 문제점을 개선하기 위한 방안으로 다음 두가지를 제안하였다. 첫째, 초등학교에서는 변을 다각형의 구성요소로만 제한하고 각의 구성요소로는 도입하지 않는다. 둘째, 변을 도입할 때 외연적 방법과 더불어 내포적 방법도 아울러 사용한다.
본 논문은 스테레오 카메라를 통해 얻은 변이 정보를 이용하여, 3 차원으로 머리의 회전 각도를 추정하는 방법을 제안한다. 머리 회전에 의한 주시 방향은 사람이 관심을 가지는 방향이므로 이동을 추정하는 것에 비해 많은 중요성을 갖는다. 본 논문에서는 얼굴 영역 내의 여러 특징점들 중 3 개의 특징점들을 포함하는 여러 평면(Plane)이 머리가 이동하더라도, 그 평면들 사이의 각은 변하지 않으므로, 회전 각도 추정에 영향을 주지 않는 점을 이용하여 회전 각도를 추정하였다. 또한, 기존 논문이 카메라 보정을 통해 3 차원 위치를 측정하지만, 제안하는 방법은 변이 공간에서 회전 각도를 추정하기 때문에 카메라 보정 과정이 필요하지 않다. 변이 정보를 얻기 위한 스테레오 장비는 평행 카메라 모델로 가정하며, 얼굴 내의 특징점은 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적 알고리즘을 이용하였다. 실험결과는 기준 영상에 대하여 추정된 3 차원 각도를 나타낸다.
본 연구는 초등학교 2학년 1학기 '여러 가지 도형' 단원을 학습한 학생들이 갖고 있는 삼각형에 관한 개념 이미지를 확인하고자 한 것이다. 그 결과 학생들은 삼각형과 세모에 대하여 서로 다른 개념 이미지를 갖고 있음을 알 수 있었다. 삼각형의 정의를 기계적으로 암송할 수 있지만, 변과 꼭짓점에 대한 심상이 적절하게 형성되어 있지 않음으로 인해 삼각형을 판별하지 못하는 경우도 있었다. 무엇보다 삼각형이라는 용어는 각의 관점의 용어이지만, 2학년 교과서에서는 각의 개념을 도입하지 않은 채 변의 관점에서 도입함으로 인해 학생들은 각을 변이나 면으로 혼동하는 경우도 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 초등학교 수학과 교육과정과 교과서의 개선 방안을 제안하였다.
단주기 변광성들의 적외선 광도곡선이 가시광선 광도 곡선과 어떠한 차이가 있는지 알아보기 위해 주기가 하루 이내로 짧은 다양한 유형의 변광성을 대상으로 보현산 천문대의 1.8m 반사망원경과 적외선검출기(KASINICS)를 이용한 J($1.25{\mu}m$), H($1.64{\mu}m$), K($2.15{\mu}m$)필터 관측을 수행하였다. 관측 대상은 맥동변광성으로 분류되는 BO Lyn외 2개 대상, 격변변광성으로 분류되는 RX And외 3개 대상, 그리고 식변광성으로 분류되는 V1007 Cas외 1개 대상이다. IRAF를 이용한 전처리 및 구경 측광을 실시하여 각 필터별 적외선 광도곡선을 얻었다. 이를 통해 현재 각 분류 대상별 주기분석과 여러 해 동안 관측한 자료를 이용하여 각 대상들의 장주기에서의 변광 요인 유무도 확인하여 가시광선 광도곡선과의 비교 분석 연구를 수행하고 있다. 격변변광성의 경우 가시광 광도 곡선이 주로 강착원반의 더 뜨거운 내부고리와 대기에 의한 것인 반면 적외선 광도 곡선은 동반성과 차가운 강착원반에 의한 것이라 여겨지며, 맥동변광성과 식변광성의 경우도 가시광선과 적외선이 서로 다른 깊이를 보게 될 것이므로 파장대별 최대 밝기 위치와 광도 윤곽에서의 차이가 기대된다.
중학수학 7-나에서 삼각형의 결정조건은 '세 변이 주어질 때', '두 변과 끼인 각이 주어질 때', '한 변과 그 양끝 각이 주어질 때'로 기술하고 있다. 합동 닮음조건도 세 조건으로 기술하고 있다. 이 논문에서는 '두 선분과 긴 선분의 대각이 주어질 때'도 삼각형의 결정조건에, 대응하는 두 변과 긴 변의 대각이 같을 때'는 합동조건과 닮음조건에 포함될 수 있음을 밝히며, 최소필수성은 삼각형의 결정조건에 있다고 보기 어렵고 합동조건에만 존재한다는 것, 유클리드 기하를 통한 삼각형 결정 합동조건의 명제탐구 및 결정 합동조건을 동일시하는 개념 혼동에 의한 문제점, 삼각형 결정을 위한 작도학습에 있어서 각과 길이의 수치화로 인한 부정적 영향에 관하여 논의한다. 마지막으로 미국과 일본 등의 교과서에서는 다루지 않으며, 유클리드 기하에도 없는 결정조건의 학습 효과에 대한 논의와 중학 수학 7-나의 삼각형의 결정 합동부분에 있어 학생들의 탐구력과 창의성 향상을 위한 학습 방향을 제안하는 바이다.
본 고에서는 그래프 상태(graph state)를 이용하여 양 자 오류 정정 부호를 설계하는 기법에 대해서 알아본다. 그래프 상태는 꼭짓점과 각 꼭짓점을 연결하는 변으로 구성된다. 그래프 상태에서 각 꼭지점은 실제 코드워드의 각 큐비트에 해당하며 꼭지 점을 연결하는 변은 양자 오류 정정 부호의 부호화 방식을 결정한다. 본 고에서는 그래프 상태의 특성을 알아보고 그래프 상태 기반 양자 오류 정정 부호 설계 기법을 이용하여 단일 오류를 검출할 수 있는 6-큐비트 양자 오류 정정 부호 설계 방법에 대해 알아본다.
수학 함수 중에서 삼각함수는 그 활용도가 매우 높아서 아주 많이 사용되는 함수 중 하나이다. 직각 삼각형의 직각이 아닌 한 각의 크기를 a라 하면, 이 삼각형의 임의의 두 변의 길이의 비는 이 각 a의 크기에 의하여 결정되므로 이 비를 이각의 삼각 함수라 하였다. 즉, 삼각함수는 직각삼각형에서 한 각의 크기가 일정하면, 이들 변의 비의 값은 삼각형의 크기에는 관계없이 일정하다는 가장 단순하고 독특한 성질에 기초를 둔 학문이다. 어떠한 대상체의 높이는 직삼각형의 밑변의 길이와 건물을 올려다본 각이 있다면 삼각함수를 이용하여 쉽게 구할 수 있다.
시공단계를 고려한 곡선변단면 프리스트레스트 콘크리트 박스거더교량의 해석을 수행하였다. 곡선변단면 박스요소를 사용하며 시공순서에 따른 구조계의 변화, 크리이프, 건조수축과 릴렉세이션 등의 효과를 고려하였다. 사용되는 단면형상은 양쪽에 캔틸레버를 갖는 직사각형 1실 박스단변이며 부재축은 평면상의 곡선으로 단면제원은 부재축을 따라 변할 수 있다. 각 요소는 3절점으로 구성되며 각 절점은 단면 찌그러짐과 ?을 포함하는 8자유도를 가진다. 본 연구에서 여러가지 경우의 예를 해석, 비교하였으며 실제교량에의 적용 가능성을 입증하였다.
변이 탐색 범위는 스테레오 정합을 위한 변이 추정 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 변수 중 하나이다. 일반적으로 이러한 변이 탐색 범위는 영상 전체의 최소 변이 값과 최대 변이 값의 범위로 정의된 전역적인 탐색 범위를 사용하게 된다. 이러한 전역적인 탐색 범위는 픽셀에 따라서 불필요한 범위에까지 탐색하게 하며, 이는 변이 추정의 성능적, 속도적 측면에서 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 픽셀에 따라 변이 탐색 범위를 제한시키는 방법을 제안한다. 낮은 계산 복잡도를 갖는 간단한 변이 추정 알고리즘을 통해 먼저 변이 지도를 생성하여 각 픽셀 당 윈도우를 대응하여 변이 히스토그램을 만든다. 변이 히스토그램에 적응적인 임계 값을 적용하여 픽셀당 변이 후보군을 결정한다. 전역적인 변이 탐색 범위와 제안하는 방법으로 제한된 변이 탐색 범위를 각각 동일한 변이 추정 알고리즘에 적용해 보는 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 분석하였다. 실험 결과로부터 제안하는 방식은 변이 추정 알고리즘의 정확도 측면의 성능을 향상시켰고, 알고리즘의 속도를 평균 5배 이상 향상시켜주는 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 한국어 변이음을 인식하기 위한 시간지연 신경망의 확장 방법을 살펴보고 한국어 파열음의 벼이음을 인식하는 실험을 통해 각 확장 방법의 인식 성능을 비교한다. 먼저 변이음을 연속음성인식의 인식단위로 사용하기 위하여 한 음소이모든 변이음을 고려하면서 서로 유사한 변이음을 통합 분류하여 3개의 변이음 군으로 나눈다. 한국어 파열음에 대한 인식 실험결과, 음향 음성학적인 특성에 따라 나누어진 trbah 시간지연 신경망들을 모듈 별로 학습한 후, 계층적으로 통합하여 전체적인 시간지연 신경망을 구성하는 방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 또한, 변이음 단위 인식이 음소 단위 인식에서 문제가 되는 조음 결합 현상을 해결할 수 있음을 확인하였고, 변이음 인식의 결과인 변이음 열이 제공하는 부가적인 정보를 음운파상에 이용하는 방법에 대해 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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