본 논문은 환경에 독립적인 자동차 영상에서 자동차 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고 실험 결과를 기술한다. 번호판 주위환경에는 다양한 조건이 존재하며 이에 적응성을 가지고 빠른 추출을 수행하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 HSI 컬러 모델에 기반하여 번호판을 면밀히 분석하여 번호판을 유형별로 그룹화하고, 지역 분할 및 병합을 통해 빠른 시간안에 번호판 후보 영역을 검색한다. 그리고 번호판이 갖는 특성을 이용하여 후보 영역에서 번호판 영역임을 검증함으로써 자동차 번호판 영역을 찾는다.
본 연구는 크게 두 부분으로 이루어져 있다. 연구 1에서는 창의성의 영역 특수성과 영역 보편성의 문제가 109명의 초등학교 2학년생들을 대상으로 연구되었다. 연구 1의 주목적은 첫째, 세 가지 다른 영역간의 아동들의 창의성의 상관관계를 검토하고, 둘째, 아동들의 일반적인 창의적 사고능력과 세 영역에서의 창의성의 관계를 조사하고자 하는 것이다. 연구 2에서는 연구 1에 참여하였던 학생의 일부 (71명)을 대상으로 후속연구를 실시하였다. 연구2에서는 전문가 평정에 의한 창의적 수행평가가 3년이라는 기간동안 장기적 안정성을 나타내는가의 문제와 최근 이슈로 대두되고 있는 창의성의 영역문제에 있어서의 방법론적 효과에 대하여 살펴보고자 하였다. 즉, 실제의 수행평가를 사용할 경우와 자기보고 형식을 사용할 때에 창의성의 영역 문제에 대한 결과가 다르게 나타날 수 있음을 살펴보고자 하였다. 본 연구의 결과는 아동들의 창의력이 영역 보편적이기보다는 다소 영역 특수적이라는 입장을 지지하고 있다. 본 연구에서 아동들은 세 가지 다른 영역에서 일관성 있는 창의적 능력을 보이기보다는 각 영역 간 폭 넓은 창의력의 차이를 보이므로 창의력이 상당히 영역 특수적임을 제시했다. 또한 아동들의 일반적인 창의적 사고 능력을 측정하기 위해 사용된 창의성 검사들은 세 가지 영역에서 드러난 아동들의 창의성과 매우 낮거나 무의미한 상관관계를 보였다. 이와함께 이 연구는 전문가 평정에 의한 아동의 창의적 수행평가가 적절한 신뢰도 뿐 아니라 장기적으로도 안정적이고 타당한 창의성 평가 방법일 수 있음을 시사하였으며 창의성에서의 영역문제가 어떠한 접근 방법을 취하느냐에 따라 결과가 다르게 나타날 수 있음이 제기되었고 그에 따른 논의가 전개된다.
본 논문은 성 통합적 관점에서 가족정책의 재구조화에 대한 논의를 전개함으로써 몇 가지 주목할 만한 결론에 도달했다. 첫째는 가족정책의 관점이 노동하는 주체의 관점에 섰을 때 일과 가족 양립의 문제가 특정성의 문제가 아닌 보편적 시민의 문제가 된다는 점이다. 즉 허구적 믿음에 근거한 공 사적영역의 분리를 (성별구분 없이) 노동하는 주체의 관점에서 통합시킬 때 공적가치인 정의의 문제와 사적가치인 보살핌의 대림이 해소될 수 있다는 것이다. 둘째는 노동주체로서 남성과 여성의 통합성과 현실적 문제로써 여성과 남성의 차이에 근거한 '이해'의 상이함을 반영하기 위해서는 가족정책의 틀은 가족 구성원이 노동하는 장소에 따라 구분해야 한다는 것이다. 셋째는 가족정책의 틀에 따라 가족정책을 가족영역과 시장영역으로 나누었을 때 가족정책의 내용은 가족구성원이 노동권과 부모권(모성권+부성권)을 실현하는데 장애가 되는 요인들을 완화 제거하는 정책이어야 한다는 것이다. 마지막으로 가족정책의 방향은 여성과 남성이 생계부양과 보살핌의 책무를 함께 나누게 하는 것이다. 이는 노동하는 주체의 관점에서 허구적인 공 사적영역의 분리를 통합시켜 내는 것으로, 궁극적인 가족정책의 지향점이라고 할 수 있는 보편적 일과 가족 양립을 실현하는 길이라는 것이다.
이 연구는 인지기제를 활용한 문제기반학습이 학습자의 학업성취도와 수학적 태도에 미치는 효과를 분석하였다. 우선 초등학교 수학과 학습에서 학습자들의 인지과정을 안내할 수 있는 문제기반학습 설계를 위해 문제기반학습 모형에 란다(N. Landa)의 인지기제 교수학습설계이론을 적용하여 인지기제 활용 문제기반학습 모형을 도출하였다. 그리고 초등학교 수학과 4학년 2학기 4개 단원의 8차시를 추출하여 문제를 개발하고 서울시 소재 'ㅈ' 초등학교 4학년 학생들 중 동질집단으로 확인된 2개 학급에 이 모형을 적용하였다. 연구 결과 인지기제 활용 문제기반학습을 적용한 실험집단과 적용하지 않은 통제집단 간 학업성취도 효과에 있어서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 또한 수학적 태도와 관련해서는 하위영역 중 수학에 대한 자아개념과 수학에 대한 태도 영역에서는 유의한 차이가 있었으나 수학에 대한 학습습관 영역에서는 유의한 차이를 보이지 않았다. 특히 세부영역별로 자신감, 흥미, 우월감, 주의집중, 목적의식, 자율학습에 있어서 유의한 차이를 보였으며, 학습기술 적용과 성취동기에 대해서는 유의한 차이가 없었다.
본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
응용공학 문제들은 일반적으로 시간의 존장에 관련된 문제들이다. 해결하고자 하는 문제의 공간영역이 크고, 시간영역이 또한 큰 것이 보통인대, 이럴수록 유한요소법이나 그 밖의 다른 이산화 방법을 이용할 경우 자유도를 줄임으로서 수치해석상의 문제의 크기를 줄이는 문제는 중요한 과제가 아닐 수 없다. 고주파 성분에 대한 영향을 파악해 내기 위해서는 유한요소의 수 또는 자유도의 수를 늘려야 하므로 한없이 문제의 크기가 커질 수 있기 때문이다. 따라서 분할의 기준이 되는 오차(error)의 산정은 어떻게 구할 것인지 하는 문제 또한 중요한 연구과제가 된다.
개 영역 교류자장 문제 해석을 위해 구부범함수를 사용한 변분법을 제시한다. 이 방법에 사용되는 국부범함수는 유한요소영역에 대한 영역적 분항과 유한요소영역과 무한요소영역 사이의 공유 경계면에 대한 경계적분항의 합으로써 이루어 진다. 경계적분항은 무한 계산영역에 대한 범함수의 무 한요소영역에 대한 영역적분항을 고유경계면에 대한 경계적분으로 치환시킴으로써 얻어진다. 본 논문 에서 제시한 방법을 이론해를 알고 있는 모델에 적요시켜 수치해석 결과를 얻고 그 결과를 이론해와 비교하여 보았다. 본 방법을 사용함으로써 이론해와 잘 일치하는 수치해석 결과를 덩었으며, 그리고 개 영역 교류자장 문제해석에 있어서 계산영역을 축소시킬 수 있기 때문에 컴퓨터 기억용량 감소 및 계산시간을 대폭 단축 시킬 수 있을 것이다.
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 글러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역분할 시 노이즈문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화합으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역 분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역 분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역 분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역 분할 시 노이즈 문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화함으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
이 연구는 방과 후 수업에서 근접발달영역을 고려한 수업이 중학교 1학년 학생들이 학생들의 학습태도와 문제해결력에 미치는 영향이 어떠한지를 알아보기 위하여 디자인 되었다. 연구문제를 해결하기 위하여 방화 후 수업에서 함수를 학습할 때 근접발달영역을 고려한 지도와 일반적인 수업을 받은 학생들에 대하여 학습태도와 문제해결력이 차이를 보이는지 알아보기 위하여 t-검정을 실시하였다. 검정 결과 방과 후 수업에서 근접발달영역을 고려한 수업이 학습태도와 문제해결력에서 유의미한 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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