발도르프 교육은 최근 대안교육계를 통해 활발히 국내에 소개되고 있는 상황이다. 이 논문에서는 1-1학기에 지도되는 0~10까지의 지도를 중심으로 우리나라 공교육과 발도르프 교육의 지도를 비교하였다. 연구방법으로는 문헌과 자료 분석을 택하였으며, 이를 위해 우리나라 교과서와 발도르프 교육 관련 자료들을 비교하여 주된 특징들을 각각 추출하였다. 먼저 우리나라 수학교과서에 나타난 주된 특징으로, 0~9까지와 10의 분리 지도, 집합수와 순서수의 의미 지도, '1 큰(작은) 수'의 지도, '이야기'의 활용 등을 들 수 있다. 발도르프교육 자료에서 나타난 주된 특징으로는 질적인 측면에서의 수의 지도, 이야기 들려주기, 리듬으로 수 만나기, 전체성에서 부분성으로 나아가기 등을 추출하였다. 결론적으로, 위와 같은 차이를 일으키는 근본적인 기제는, 상대적으로 우리나라 공교육에서는 수학적 구조나 개념이 주요한 요소로 작동하고 있다면, 발도르프 교육에서는 특정 연령에 있는 아이들의 발달적 특성을 주된 요소로 고려하여 지도하는 데 있는 것으로 보인다.
컴뮤트 타임 임베딩을 구현하려면 그래프 라플라시안 행렬의 고유값과 고유벡터를 구하여야 하는데, $o(n^3)$의 계산량이 요구되어 대용량 데이터에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 이를 줄이기 위하여 표본화 과정을 통하여 크기가 줄어든 그래프 라플라시안 행렬에서 구한 다음, 원래의 고유값과 고유벡터를 근사화시키는 Nystr${\ddot{o}}$m 기법을 주로 채택한다. 이 과정에서 많은 오차가 발생하는데, 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 그래프 라플라시안 대신에 가중치 행렬을 표본화하고 이로부터 구한 고유값과 고유벡터를 그래프 라플라시안의 고유값과 고유벡터로 변환하는 기법을 이용하여 대용량 데이터로 구성된 스펙트럴 그래프를 근사적으로 컴뮤트 타임 임베딩하는 기법을 제안한다. 하지만, 이 방식도 스펙트럼 분해를 계산하여야 하므로 데이터의 크기가 증가하면 적용하기 어려운 문제가 발생한다. 이의 대안으로, 스펙트럼 분해를 계산하지 않고도 데이터 집합의 크기에 영향을 받지 않으면서 컴뮤트 타임을 근사적으로 계산하는 방식을 구현하고 이들의 특성을 실험적으로 분석한다.
본 연구에서는 색인어 퍼지 관계행렬을 이용한 정보검색 방법을 제안하고 간단한 문헌정보 검색시스템을 사용하여 실험을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 불리안 연산 자인 AND, OR, NOT으로 색인어들을 조합한 질의식을 통해 실험을 수행한 결과 일반 집합이론에 의한 검색실험에서보다 상당히 우수한 성능을 보였다. 특히 재현율과 정확 률을 측정한 성능평가 결과는 퍼지 문헌검색 시스템이 가능한 검색 대안이라는 사실을 확인 하였다고 할 수 있다. 한편, 검색의 기법 측면에서 고려하였을 때 본 실험은 먼저, 색인어 관계행렬에 따라서 검색결과에 서열을 부여하였고, 기준적합도값의 변동에 따라 검색결과가 유동적으로 대응하도록 하였으며, 관계값을 의미적 거리로 파악함으 로써 검색과정과 검색 시맨틱스를 일치시키고자 새롭게 시도하였다.
차량운용문제 혹은 열차반복문제는 수송계획, 열차운행계획에서 작성된 열차운행시각에 기초하여 편성유형 또는 차종에 따라 주어진 제약조건(선회조건, 검수조건, 기지복귀조건 등)을 반영하여 최적의 차량운용 다이아, 운용순서를 구성하는 문제이다. 일반적으로 이 문제는 집합분할(Set Partition)문제로 모델링하여 열생성(Column Generation) 기법을 사용하여 제약조건에 맞는 운용을 생성하였다. 하지만, 본 연구에서는 지하철과 같이 열차운행의 빈도는 높고 물리적 네트웍은 간단하며 시종착역의 수가 적을 경우 많은 대안 경로(Alternative Routing)들이 생성되는 특징 및 일반 철도와는 다른 역에서의 공간적 제약에 따른 차량 선회 제약을 고려하여 차량운용수를 최소화할 수 있는 지하철 차량운용 문제에 대한 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 먼저, 차량선회제약만을 고려하여 최소비용 흐름 모형으로 네트워크 모형을 구성하였다. 최소비용 흐름 모형을 결과로 생성된 운용을 바탕으로 각 운용의 운행거리를 정규화(Normalize)하는 휴리스틱 기법을 제안하였다. 또한, 이 방법론을 실제와 유사한 지하철 열차 스케줄에 적용하였고 약 14%의 차량소요 감소 및 최대 영업거리 약 11%, 표준영업거리편차 약 5% 감소를 통하여 본 연구결과의 유용성을 확인하였다.
이 연구는 선택실험법(CE)을 이용하여 다속성 사망 위험 감소와 관련된 선택들로부터 확률적 인간생명 가치(VSL)를 추정하였다. 사망 위험의 네 가지 속성들(사망 원인, 사망위험의 자발성, 사망 시기, 사망 위험 감소의 크기)을 이용하여 선택 대안들의 집합을 설계하였다. 다항 로짓모형의 추정 결과는 10년 동안 1/1,000의 사망 위험을 감소하기 위해 연간 27,930원, 성인의 사망 위험 감소를 위해 연간 116,773원, 자발적 사망 위험 감소를 위해 연간 97,682원, 비자발적 사망 위험 감소를 위해 연간 77,234원을 지불하려고 하였다. 이로부터 얻어진 다양한 확률적 인간생명가치로는 청소년 이하(18세 미만)인 경우 11.65~13.67억 원, 성인(18~59세)은 16.31~18.33억 원, 노인(60세 이상)의 경우는 11.28~13.30억 원으로 추정되었다.
웹상에서 이용할 수 있는 방대한 문서의 집합인 WWW은 사용자를 위한 다양한 정보의 보고이다. 그러나 불필요한 정보의 필터링이나 사용자가 필요한 정보를 검색하는데 많은 시간이 소요되어 효율적인 의사결정을 하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이에 퍼지 관계를 기반으로 웹 자원을 효과적으로 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM(Extended Fuzzy AHP Method) 모델을 제안하였다. 제안한 EFAM 모델은 웹상의 효율적인 문서검색과 특정 영역의 문제를 의사결정하기 위하여 영역의 코퍼스로부터 추출된 개념들이 가지는 의미론적 내용에 감성 기준을 고려함으로써 효율적으로 문서를 추출할 수 있어서 명확한 의사결정을 할 수가 있음을 실험을 통하여 확인한다.
본 논문은 최근 소개된 curvelet 변환 구성을 사용하여 하잇브리드 다초점 이미지 융합 기법을 다룬다. 하잇브리화는 MS 융합 규칙을 새로운 "복제" 방법과 결합시킴으로써 얻어진다. 제안된 기법은 MS 규칙을 사용하여 각 분해 레벨 이미지의 스펙트럼내에 m개의 가장 두드러진 항들만을 융합시킨다. 이 기법은 이미지의 어떠한 스케일과 방향, 이동에서 변환 집합의 MSC에 충실하여 m-항 융합으로 합성이 이루어진다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 Xydeas 와 Petrovic이 제안한 경계선에 민감한 객관적 품질 척도를 적용하였다. 실험 결과는 제안한 기법이 잉여, 쉬프트-불변 Dual-Tree 복소수 웨이블릿 변환에 대한 대안으로서의 가능성을 보여주었다. 특히, 50%의 m-항 융합은 어떤 시각적인 품질 저하를 갖지 않는 결과를 주는 것이 확인되었다.
생명공학에 의한 유전자 변형 동식물체의 생산, 생물 다양성 감소, 기후변화, 핵 폐기장 문제 등 현대 사회의 복잡 다단한 여러 환경 이슈는 단순히 과학의 문제로, 사회의 문제로 환원시킬 수 없기 때문에 기존의 자연-사회를 바라보는 이분법적 사고만으로는 충분히 설명하기 어렵다. 이러한 문제의식을 갖고 본 논문은 서구 사상에 뿌리깊이 내재된 이분법적 사고가 과학관에 어떻게 투영이 되었고, 또 자연관에는 어떻게 이어져 내려오고, 이것이 최근에는 어떻게 극복되고 있는지, 이러한 대안으로 과학기술 연구에서 발전한 라투르(Latour)의 행위자-연결망 이론이 환경문제를 비롯한 과학-자연-사회 연구에 어떤 의미가 있을지 시론적 수준에서 고찰해 보았다. 행위자-연결망 이론은 인간과 비인간의 이질적 집합체에 초점을 둠으로써 과학뿐만 아니라 우리 사회를 구성하는 생물체, 정치, 기술, 시장, 가치, 윤리, 사실들의"이상한 혼종물"을 종합적으로 이해하는데 적합하고, 현대사회의 복잡한 환경생태 문제에 유용한 새로운 분석틀을 제공할 것으로 보인다.
의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.
센서 네트워크에서 평균 추정성능을 높이기 위한 저 복잡도를 갖는 센서 노드 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 복잡도를 줄이기 위해 직접적인 비용함수인 평균 추정오차를 최소화 하는 대신, 평균 추정오차 공분산 역행렬의 로그행렬식을 비용함수로 채택하고 이를 최대화하는 센서 노드 집합을 선택하기 위한 탐욕적 반복 알고리즘을 제안한다. 비용함수에 있는 관측행렬에 QR분해를 적용하여 단계마다 한 개의 노드를 선택하기 위한 저 복잡도를 갖는 수학적관계식을 유도한다. 다양한 실험을 통해, 추정성능 및 복잡도면에서 기존의 센서 노드 선택기술 대비 제안 알고리즘이 경쟁력있는 성능을 보임을 입증하고 실용적 센서 노드 선택기술로써 다양한 네트워크시스템에 적용할 수 있는 대안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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