The purpose of this study was to analyze the elementary students' selection of representable value and confident method that appear in measuring activities by using a microgenetic method. The participants were seven elementary students in the fourth grade. They performed the same measuring activities six times for the study period. Data were collected by interview and observation with their activity recording papers and video tape transcription. Their activities were recorded and documented for the analysis. Results were as follows. First, in the time measuring activity, elementary students developed desirably as their measuring experience increased, for example they selected a representable value in use of a repeated measurement and used a various method in the domain of a time measurement and they showed an increase of a quantitative observation in the volume domain except in the length domain. Second, in a confident method of a representable value, though they must rely upon a repeated measurement, they only measure repeatedly in the time domain. Also in the time domain, it doesn't get accomplished a exact confidence of a representable value at a shortage of skill about a measurement. Accordingly this study will be implications for teachers to teach a handling abilities of measuring instruments to elementary students and to be promote understanding a nature of measurement.
본 논문에서는 underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델을 제시한다. 이 퍼지 신경 회로망은 ART-1 신경회로망과 유사한 제어 구조를 가지고 있어 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 또한 연결강도의 초기화가 필요 없고 ART-1 신경회로망에 비하여 잡음에 민감하지 않다. 이 퍼지 신경회로망의 학습법칙은 코호넨의 학습법칙을 변형하고 퍼지화 하였으며 누설 경쟁학습의 퍼지화와 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 출력 뉴런 중에서 승자를 정한 후에 행해지는 점검 테스트에서는 유사척도로 상대적 거리를 사용하였다. 이 상대적 거리는 유클리디안 거리와 함께 데이터와 클러스터들의 대푯값들 간의 상대적인 위치를 고려한 것이다. 본 논문에서 제안한 퍼지 신경회로망과 코호넨 자기 조직화 특징 지도의 성능을 비교하기 위하여 널리 사용되어온 IRIS 데이터와 가우시안 분포 데이터를 사용하였다.
디지털 의료영상 획득기술과 컴퓨터 및 네트워크 기술의 발달로 현재 각 병원에서는 PACS(Picture Archiving and Communication System)를 설치하여 필름을 사용하지 않고 진단과 진료를 하는 병원이 증가하고 있으며, 이에 따라 기존 필름상태의 의료영상은 필름디지타이저로 디지털 영상화한 후 모니터를 통하여 판독과 진료에 이용하고 있다. 본 연구에서는 현재 세브란스병원에서 사용되고 있는 CCD 방식 필름디지타이저와 레이저 스캐너방식 필름디지타이저의 픽셀값 균일도에 대해 중점적으로 비교, 분석하고자 한다. 픽셀값 균일도 측정을 위해 필름프린터를 이용하여 균일한 광학밀도를 가진 필름을 출력하였다. 그 테스트 필름은 각 사분면에 각기 다른 광학밀도를 가지고 있었으며, 그 광학밀도 값은 각각 0.19, 0.71, 1.41, 그리고 3.10 이었다. 제작된 필름은 레이저 (Model 2905, Array Corp., Japan) 방식과 CCD 방식 (SEDAS Media Film Scanner, Kodak, japan) 디지타이저에 의해 디지털화 되었다. 그 영상들은 다시 분석을 위해 PACS를 통해 PC로 전송되어졌고 자체 제작된 소프트웨어를 이용하여 균일도에 대한 분석을 수행하였다. 하나의 사분면 영상에 대하여 일정한 간격과 크기로 20개의 ROI를 만들고, 그 내부의 픽셀값들의 평균값을 구하여 그 영역의 대푯값으로 하였다. 그 대푯값들 중 최대값과 최소값의 차이에 대한 백분율로써 균일도를 표시하였다. 그 결과 광학밀도가 0.19인 사분변의 영상에서의 균일도는 레이저 방식 및 CCD 방식 각각에서 99.8%, 94.3%였으며, 0.71인 사분면에서는 99.4%, 75.6%, 1.41 일때는 97.9%, 62.96%, 그리고 3.1인 사분면에서는 82.7%, 53.7%였다. 같은 광학밀도를 가진 사분면에서는 레이저방식의 균일도가 CCD 방식에 비해 더 우수함을 알 수 있었으며, 같은 방식에서 얻은 영상이라 할지라도 광학 밀도값이 높은 사분변에서 얻은 영상일수록 균일도가 떨어짐을 알 수 있었다. 결론적으로, 레이저 방식 필름 디지타이저는 균일도 면에서도 CCD 방식에 비해 우수함을 알 수 있었으며 CCD 방식은 백라이트의 균일도가 영상의 균일도에 영향을 미칠수도 있는 만큼 향후 거기에 대한 연구도 이루어져야 할 것으로 생각된다.
이 연구에서는 교통수요예측의 신뢰성에 영향을 미치는 요소와 원인을 검토하였다. 통행의 다양성과 불규칙성, 입력자료 한계, 자료의 집합화, 모형의 단순화가 포괄적 의미에서 교통예측 오차원인이 된다. 또한 불가피하게 존재하는 예측 오차의 이론적 배경을 정확히 규명함으로써 예측결과를 실무적 정책결정에 활용할 시에 합리적 판단을 하는데 도움이 되도록 하였다. 본 연구에서는 특히 노선배정모형의 예측 오차의 요인에 초점을 두고, KTDB 자료기반 분석오차를 6개 항목으로 나누어 설명하였다. 즉, (1) 입력 자료의 오차, (2) 공간 집합화와 네트워크 표현방식에 따른 오차, (3) 교통패턴 변동에 대한 대푯값 설정에 따른 오차, (4) 교통류모형 단순화에 따른 오차, (5) 노선선택 행태 집합화에 따른 오차로 구분하여 설명하였다.
교통정보센터는 통행속도 정보를 수집하여 사용자에게 제공한 후, 이력자료를 데이터베이스에 저장하여 관리하고 있다. 통행속도 이력자료를 이용하여 통행속도를 예측할 때 사용되는 대푯값과 과거 데이터량에 따라 통행속도 예측 정확도가 다르게 나타나나, 이에 대한 체계적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서 신뢰성 있는 통행속도 예측을 위해 통행속도 이력자료의 적정 대푯값과 과거 데이터량을 결정하기 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 평가를 위해, 서울시 4개 도로구간의 최근 1년간 화요일(평일) 및 일요일(공휴일) 통행속도 이력자료를 수집하여 현장실험을 실시하였다. 실험결과 통행속도 예측을 위한 적정 대푯값은 평균값 및 가중평균값으로 분석되었으며, 통행속도 예측을 위한 적정 과거 데이터량은 2개월로 나타났다.
항공사진이나 다중분광영상을 활용하여 도로 지도를 제작할 경우 최근에 건설된 도로에 대한 지도의 업데이트가 너무 늦어 일반 수요자의 수준을 고려한 서비스를 제공하지 못하는 한계가 있다. Google Earth에서는 RGB값에 의거한 이미지가 아주 높은 주기 해상도를 가지고 무료로 제공되고 있기 때문에 도로를 추출하기 주요 데이터로 부상되고 있다. 본 연구는 Google Earth로 도로를 추출하기 위한 최적의 RGB 표준값과 범위값을 추적하는 의도로 출발하였다. 5개의 사례연구지역에 대해 Google Earth RGB 영상을 활용하여 도로를 추출할 수 있는 능력에 대해 검증이 이루어졌다. 수동 검출을 통해 Google Earth 이미지에서 RGB 대푯값을 각각 126, 125, 127을 도출하였고, 도로의 특성을 감안한 대푯값 범위를 분석하여 RGB값 각 25%, 30%, 19%가 최적인 것을 알 수 있었다. 아울러 Google Earth 이미지의 디스플레이 축척간에 RGB 표준값과 범위값이 큰 차이가 없음을 확인할 수도 있었다. 기존연구에서 활용된 다양한 알고리즘이 RGB 화소값의 최적구간을 추적할 수 있었으며 61cm 공간해상도를 가진 Quickbird RGB 데이터가 다양한 형태의 도로를 추출할 수 있다는 것이 확인되었다.
본 연구에서는 학교 수학의 내용을 담아낸 모바일 기반 수학 학습 어플리케이션을 개발하고, 이를 수학 교수 학습 상황에서 활용할 수 있는 방안을 모색하였다. 먼저, 중학교 수학의 '이차함수와 그래프', '대푯값과 산포도' 단원에서 조작을 통한 개념 탐구와 토론 학습이 가능하도록 어플리케이션 <중3수학교실>을 안드로이드 버전으로 수학교육 전문가, 수학 교사, 컴퓨터공학 전문가, 디지털 애니메이션 감독과 협업하여 개발하였다. 이때, 예비교사의 도움을 받아 중학교 3학년 남녀 학생 4명을 대상으로 개발한 어플리케이션을 적용하여 그 활용가능성을 검증하였다. 또한, 수학 수업에 어플리케이션을 활용하는 교수 학습 지도안과 어플리케이션 활용 매뉴얼을 개발하고 중학교 3학년 1개 학급을 대상으로 사례 연구를 실시하여 그 현장 적용 가능성을 모색하였다.
강원특별자치도는 태백산맥을 중심으로 지방에 따라 기후 특성이 매우 다르며, 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 지역이다. 호우재해는 발생 시간이 짧고, 시공간적 변동성이 매우 커 많은 인명 및 재산피해를 유발한다. 최근 10년(2012~2021)간 강원지역 호우피해 발생 횟수는 28건이고, 평균 발생 피해액은 456억 원가량으로 집계되었다. 호우재해를 저감하기 위해선 지역단위의 재난관리 방안을 수립해야 한다. 특히나 현재 운영 중인 호우특보 기준은 획일화되어 지역 특성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구는 강원특별자치도에 위치한 특보구역을 대상으로 침수유발 강우량을 고려한 호우특보 기준을 제안하고자 한다. 특보구역별 침수유발 강우량 대푯값 분석 결과 평균값이 호우특보 발령 기준과 유사했고, 이를 본 연구의 호우특보 기준으로 선정하였다. 호우특보 기준 검토를 위한 강우사상으로 2019년 태풍 미탁, 2020년 태풍 마이삭과 하이선, 2023년 태풍 카눈 강우사상을 적용했고, Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지 72%, 원주 98%로 본 연구는 실제 특보를 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 호우특보 기준은 위기경보 단계(관심, 주의, 경계, 심각)와 위계가 동일하여 선제적 호우재해 대응이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 호우재해 대응의 획일적 의사결정 시스템을 보완하고, 이를 토대로 지역별 재해위험성을 고려한 호우특보 기준으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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