본 논문은 그래픽 계산기를 활용한 이산수학의 ‘행렬과 그래프’개념의 이해과정에 관한 연구이다. 본 연구의 목적을 위해 우리는 TI-92 계산기를 활용하여 ‘행렬과 그래프’ 개념을 학습해 가는 두 명의 중학생을 조사하였다. 이 과정에서 우리는 켐코더나 녹음기를 활용하여 질적자료를 수집하였으며 이 자료들을 테크놀로지에 관한 학생들의 태도, 용어의 의미 이해, 행렬 연산의 이해 과정, 수학적 의사소통 등으로 범주화하였다. 이로부터 우리는 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 학생들은 그래픽 계산기를 활용하여 행렬의 의미와 역할을 그들 스스로 탐구하였으며 계산기는 이 과정에서 훌륭한 학습동반자 역할을 수행하였다. 둘째, 탐구과정에서 학생들이 오류를 범했을 때 그래픽 계산기가 에러메시지를 곧바로 출력함으로써 학생들의 자기주도적 학습을 가능하게 하였다. 셋째, 계산기는 교사와 학생들간, 혹은 학생들 사이의 수학적 의사소통을 강화시키는 역할을 하였다.
본 연구의 목적은 제7차 교육과정 생물II 교과서의 '광합성' 단원에 나타난 내용 오류를 분석하여 수정 예시를 제시함과 아울러 이 오류가 과목 담당 교사들에 의해 어느 정도 지적되고 수정되는지 조사함으로써 오류가 수정 지도될 가능성을 알아보는데 있다. 이를 위해, 제7차 교육과정 생물II 8종 교과서 광합성 단원에서 오류를 분석하고, 오류가 담긴 교과서 내 지문으로 설문문항을 개발하여 교사들의 오류 인지 및 수정정도를 조사하였다. 8종의 교과서 광합성 단원의 13개 학습주제에서 발견된 오류의 수는 총 48개였으며, 1종의 교과서에서 1개의 학습주제에 대해 4가지 오류가 나타나거나 동일한 오류가 여러 교과서에서 각각 나타나기도 하였다. 35명의 생물II 과목 담당 교사를 대상으로 한 설문 조사 결과, 교과서에 나타난 그래프(문항 6번), 잘못된 용어(문항 4-3번), 잘못된 그림(문항 1-2번) 등과 같은 단순오류의 경우를 오류를 정확히 지적하고 수정한 예가 각각 43%, 40%, 32%로 비율이 높았다. 그러나 광합성의 명반응 과정을 설명하는 삽화에서 에너지 준위의 개념이 접목되어야 하는 오류에 대한 지적을 한 사례는 없었다. 이러한 결과는 생물II 광합성 단원에 나타나는 오류는 정확히 수정되어 지도될 가능성이 낮음을 시사한다. 학생들이 광합성에 대한 오개념을 가질 가능성을 낮추려면 오류를 수정 사항에 대한 자료를 교사들에게 배부하거나 교사연수 또는 워크샵 등을 통해 이에 대한 정보를 나눌 기회가 제공되어야 할 것이다.
본 연구는 SNS 텍스트에서 형태소 분석기로 분석되지 않는 비정규토큰 유형 중 고빈도로 나타나는 의존명사 내포 어형의 형태소를 인식할 수 있는 LGG 기반 패턴문법 사전 구축과 그 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. SNS 텍스트에서는 기존의 정형화된 텍스트와 달리, 띄어쓰기 오류로 인한 미분석어가 매우 높은 빈도로 나타나는데, 특히 의존명사를 포함한 유형이 20% 이상을 차지하며 가장 빈번한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 의존명사를 내포한 비정규토큰의 띄어쓰기 오류 문제를 효과적으로 처리하기 위해, 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반한 패턴문법 사전을 구축하였다. 이를 SNS 코퍼스에 적용하여 성능을 평가한 결과, 정확률 91.28%, 재현율 89%, 조화 평균 90.13%의 성능을 통해 본 연구의 접근 방법론의 유용성과 구축 자원의 실효성을 입증하였다.
함수에서 한 표현 양식을 해석하여 다른 표현 양식으로 번역하는 과정은 함수적 사고 능력의 개발에 있어서 중요한 과정이며 함수의 지도에서 강조되어야 한다. 본 연구는 수학 수준별 함수의 번역 능력과 번역 과정에서 나타나는 오류를 파악하고 그 원인을 찾아 함수 교수 학습에 시사점을 제공하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 고등학교 1학년을 대상으로 함수적 표현의 번역 능력을 검사하기 위한 과제를 수행하게 하고, 각 문항에 대하여 수준별로 정답률을 분석하고, 오류 유형과 그 원인을 분석하여 교정 방안을 모색하고자 한다.
본 논문에서는 한글 인쇄체 문자의 자소를 비선형적으로 분리하는 방법을 제안한다. 자소 분리 대상 문자는 자소의 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류한다. 인쇄체 한글의 6형식 분류를 위해 그레이 레벨의 문자 이미지로부터 망 특성과 수직 수평 투영 기법을 이용해 특징을 추출하고, 오류 역전파 기법을 이용하여 분류를 시도한다. 분류된 문자 형식을 기반으로 분리 후보 영역을 지정하고, 이 영역을 기반으로 다단식 그래프 탐색 알고리즘을 이용하여 최적의 비선형적 자소 분리 경로를 찾아낸다. 실험 결과, 제안한 방법은 한글의 6형식 분류에 적합하였으며, 자소가 서로 붙어 선형적으로 분리가 어려운 문자의 자소 분리에 좋은 성능을 나타내었다.
프로토콜 검증에 있어서 reachability analysis를 사용하는 방법은 널리 알려지고 많이 사용되는 방법이다. Reachability analysis를 통한 검증 방법에 있어서는 프로토콜의 동작을 나타내는 reachability graph의 생성이 중요하다. 그러나 시간이 관련되는 경우 발생하는 상태 수 폭증또는 시간의 실수적 성질의 문제가 있어서 reachability graph의 생성에 큰 장애가 되어왔다. 실시간 시스템이나 프로토콜에 있어서 타이머는 대기 시간의 한계를 지정하거나 일정한 시간간격을 시스템에 알릴 수 있도록 하는 등 시간의 상대적 기준점으로 사용되며 이외에도 여러 가지 용도로 타이머를 사용하게 되어 프로토콜을 모델링하는데 있어서 타이머는 불가결하다. 본 논문에서는 타이머를 모델링하지 못하며 통신 프로토콜과 그 환경을 모델링하는데 적절치 못하던 기존의 방법과 달리 타이머를 포함하며 통신 프로토콜과 그환경을 적절히 표현할 수 있도록 시스템을 기술하는 방법과 함께 상대적 시간 개념으로 천이와 타이머를 다루는 방법을 통해서 시간개념과 타이머가 들어있는 프로토콜의 reachability graph를 유도하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 통해서 기존방법으로는 찾아낼수 없었던 시스템의 오류를 찾아낼 수 있었다. 이를 통해 보다 실제 프로토콜에 가깝에 모델링하고 검증할 수 있는 기반을 마련하고 있다.
대수정규분포와 와이블분포는 비정규분포를 하는 공정특성에 반영된다. Hahn 과 Shapir(1967)의 수치 예를 통해 이러한 대수정규분포와 와이블분포를 식별하는 검정방법으로 최우비 검정(RML)을 사용하였다. 검정결과 와이블분포를 하는 공정으로 판단되어, 와이블분포 의 모수 추정은 실무에서 그래프와 수식으로도 쉽게 추정할 수 있는 수정적률추정량(MME)를 이용하여 공정 능력을 평가하였다. 공정능력의 평가 측도로 공정능력지수와 불량률(PPM)의 측도와 병행하여 나타내었다. 공정능력 평가의 결과로 와이블분포를 하는 공정을 대수정규분포로 잘못 판단함으로써 발생하는 오류를 2가지 측도로 표현함으로써 올바르게 공정능력을 판단할 수 있도록 종합적인 정보를 제시하였다.
본 연구에서는 혈압측정으로부터 얻어지는 오실레이션(Oscillation) 신호를 이용하여 심박주기를 검출하고, 심박주기의 정확성을 개선하는 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 혈압측정의 방법으로 오실로메트릭(Oscillometric) 측정법을 사용하였으며, 오실레이션 신호의 피크들로부터 전 후 기울기들의 평균이 교차하는 지점을 실제 피크로 인정하고 심박주기를 계산하였다. 제안된 방법은 그래프 상에서 심박주기의 극심한 편차와 오류를 줄이는 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 대학별 홍보 전략, 발전에 기여하기 위한 서비스를 제안한다. 이 서비스는 데이터 수집에는 크롤링을 사용하고 사이킷 런을 사용하여 정확도를 최대화하고, 각 분류된 카테고리의 오류을 최소화한다. 이 서비스는 각 카테고리별로 특성이 높은 키워드를 사용하여 카테고리 별 학습 데이터셋을 생성한 후 이러한 학습 데이터셋을 바탕으로 각 기사들을 최적의 카테고리로 분류해주는 분류기를 구현한다. 이러한 분류기를 사용하여 분류된 기사들을 분석하여 막대 그래프 등의 시각화된 자료들로 볼 수 있도록 하여 기존의 대학 홍보 자료에 비해 누구든 쉽고 간단하게 접근이 가능하도록 한다.
영상기반의 3차원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 최근 좋은 결과를 많이 내고 있지만, 이는 복원의 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어있다고 가정하기 때문이다. 본 논문에서는 다시점 영상에서 세그멘트(segment)라 불리는 초기 분할된 영역을 기반으로 전경물체 추출과 3차원 복원을 EM형식으로 반복적으로 수행하는 정교한 전경물체 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 세그멘트는 수행시간을 최소화하기 위해 사용된 3차원 복원방법인 visual hull에 의해 발생한 외곽선 오류를 보상해야 하며, 사용자의 입력을 최소화하기 위해 적은 수의 집합으로 구성되어야 한다. 이를 위해 데이터 항과 스무드 항으로 구성된 에너지 함수를 최적화할 수 있는 그래프 컷 방법을 이용하는 영상분할을 초기단계로써 수행하며, 전경물체 추출과 3차원 복원은 에너지 함수가 최적화될 때까지 반복 수행한다. 실험에서 간단한 3차원 복원 방법을 이용함에도 불구하고 전경물체의 외곽선에서 정확한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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