본 논문에서는 학교 미적분학 교육에서 maple 패키지인 maplet의 활용 가능성에 대하여 연구하였다. 컴퓨터나 계산기를 수학교육에 사용하는 것에 대하여 많은 논란이 있었지만, 컴퓨터를 효과적으로 활용하고 수학적 이미지를 시각화하여, 학생들의 흥미를 유발할 수 있을 뿐만 아니라 수학적 개념을 귀납적, 직관적으로 전달할 수 있다. Maple은 현재 대학교육에서 많이 활용되고 있지만, maplet이라는 maple 패키지를 이용하여 maple application을 활용한다면 중등 교육에서도 좋은 멀티미디어 교구가 될 것이다. 본고에서는 Maplet의 사용법을 알아보고, 미적분학에서 활용할 수 있는 몇 가지 application을 제작$.$소개하였다.
This study sought to determine the impact of the graphing calculator on prospective math-teachers' mathematical thinking while they engaged in the exploratory tasks. To understand students' thinking processes, two groups of three students enrolled in the college of education program participated in the study and their performances were audio-taped and described in the observers' notebooks. The results indicated that the prospective teachers got the clues in recalling the prior memory, adapting the algebraic knowledge to given problems, and finding the patterns related to data, to solve the tasks based on inductive, deductive, and creative thinking. The graphing calculator amplified the speed and accuracy of problem-solving strategies and resulted partly in students' progress to the creative thinking by their concept development.
최근 들어 네트워크 침입탐지시스템은 정보시스템 보안에서 매우 중요하게 인식되고 있다. 네트워크침입시스템에 데이터마이닝 기법들을 활용하는 연구들이 활발하게 그 동안 활발하게 진행되어 왔다. 하지만 단순한 데이터마이닝 기법의 적용만으로는 침입탐지시스템의 효과를 극대화 할 수 없다. 침입탐지시스템은 오류의 종류에 따라 조직에 미치는 영향이 매우 상이한 특징을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 침입탐지시스템의 오류의 특징에 따른 각기 다른 데이터마이닝 기법을 적용하는 방안을 제시하였다. 또한 국내에서 사용된 실제 네트워크를 통한 침입공격에 관한 데이터를 수집하고, 신경망, 귀납적 학습법, 러프집합을 적용하여 국내 데이터 특성을 고려한 네트워크 침입탐지모형을 제시하였다.
Art historians and critics have defined the style as common features appeared in a class of objects. Abstract common features from a set of objects have been used as a bench mark for date and location of original works. Commonalities in shapes are identified by relationships as well as physical properties from shape descriptions. This paper will focus on how the computer and human can recognize common shape properties from a class of shape objects to learn design knowledge. Shape representation using schema theory has been explored and possible inductive generalization from shape descriptions has been investigated. Also learned shape knowledge can be used. for new design process as design concept. Several design process such as parametric design, replacement design, analogy design etc. are used for these design processes. Works of Mario Botta and Louis Kahn are analyzed for explicitly clarifying the process from conceptual ideas to final designs. In this paper, theories of computer science, artificial intelligence, cognitive science and linguistics are employed as important bases.
본 연구는 DDI 메타데이터를 활용하여 귀납적 학습모델(supervised learning model)의 문서범주화 실험을 수행함으로써 조사자료의 체계적이고 효율적인 분류작업을 설계하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 조사자료의 DDI 메타데이터를 대상으로 단순 TF 가중치, TF-IDF 가중치, Okapi TF 가중치에 따른 나이브 베이즈(Naive Bayes), kNN(k nearest neighbor), 결정트리(Decision tree) 분류기의 성능비교 실험을 하였다. 그 결과, 나이브 베이즈가 가장 좋은 성능을 보였으며, 단순 TF 가중치와 TF-IDF 가중치는 나이브 베이즈, kNN, 결정트리 분류기에서 동일한 성능을 보였으나, Okapi TF 가중치의 경우 나이브 베이즈에서 가장 좋은 성능을 보였다.
The purpose of this study is to help for an in-depth understanding of their thinking process by observing and analyzing the response found by two elementary school students, Through this study, the following findings could be obtained. First, two students have a tendency trying to solve the complex situation at first. Second, we could know that it is an important factor in discovering the pattern to predict it. Third, we could know that the activity of reconstructing the data meaningfully is an important factor in discovering the pattern. Fourth, it is an important factor in finding the pattern to work organically the activity of predicting it with the activity of reconstructing the data meaningfully. We hope that this study offers the help for an in-depth understanding of students's thinking process.
통계는 연역적 사고를 강조하는 수학의 다른 영역과 달리 귀납적 추론과 직관적 사고를 요구한다. 따라서 학교 수업에서 학생들이 실제적인 상황을 모델링 할 수 있도록 하며, 주어진 상황에서 자료를 올바르게 산출하고 분석 할 수 있도록 적절한 지도 방법이 필요하다. 그렇지만 학교 수업은 대다수 알고리즘 연습 위주의 통계 학습-지도로 통계적 사고 교육이 제대로 이루어지지 못하고 있다. 이로 인해 학생들은 형식적인 통계 처리에는 익숙하지만 통계 교육의 궁극적 목적인 변이성과 자료를 현명하게 다루는 능력이 부족하다. 본고에서는 피상적인 기계적 계산위주의 통계교육에서 실제적인 자료를 수집하고, 이를 적절히 가공 처리하여 정보의 가치를 높일 수 있는 통계 지도 방향을 탐색해 보고자 한다.
안정성의 관점에서 씨스템을 분석 평가할 때에 다음과 같은 3가지 접근방법이 있을 수 있다. 첫째, 과거의 경험에 의한 것으로서 "어떤일을 하면 안된다.(Don't D0's)"라는 점검표 (Checklist)를 사용하는 직관적인 방법. 둘째, "어떤 일이 발생하였을 때 어떻게 처리하여야 안전한가\ulcorner (the HOW to the WHAT HAPPENED)"의 귀납적인 방법. 셋째, 어떻게 하여 무슨일이 발생할 것인가\ulcorner (the WHAT HAPPENED to the HOW)의 연역적인 방법이다. System의 안정성을 평가 분석하는 데에는 세번째의 연역적인 방법이 가장 좋으며 이 연역적인 여러 기법들 중에서 가장 일반적인 방법이 "Fault Tree Analysis"란 기법으로 알려져 있다. 여기에서는 Fault-Tree를 이용한 대안들을 평가하는 것에 주안점을 두기로 한다. 이용한 대안들을 평가하는 것에 주안점을 두기로 한다.
본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는, 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다. 지금까지의 방식은 사람이 관심부여에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서 분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서 분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서 분류 정보를 후처리 (Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서 분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.
본 연구는 연기전공 대학생들의 움직임훈련을 통해 자신의 신체를 인식하고 표현변화 과정를 알아보는 것이다. 참여자는 연기전공하는 남녀 대학생 25명으로 연구자가 제안한 주 1회 8주 프로그램을 시행하였으며, 자료분석은 심층면담과 설문지를 토대로 귀납적 내용분석을 실시하였다. 분석결과 참여자들은 자신의 신체를 인지하고 정렬하게 되었으며, 표현력의 인식과 범위에 제한을 두지 않게 되었음을 인지하는 것으로 나타났다. 따라서 본 신체훈련 프로그램은 참여자들의 움직임 인식변화에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 본 연구결과는 연기전공 대학생들의 움직임 인식변화와 신체표현 확장에 연계하여 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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