본 연구에서는 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하고, 이들 요소 사이의 관계를 조사한다. 연구결과 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하는 것이 타당함을 확인하였다. 상관관계 분석결과 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어에 대한 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해의 상관계수가 유사한 것으로 나타났는데, 이러한 사실을 바탕으로 표집의 이해를 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해를 포괄하는 잠재변수로 설정할 수 있었다. 또한 변이성 인식과 변이성 제어는 표집의 이해에 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 변이성 설명은 표집의 이해에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 초등학교 5학년과 중학교 2학년 학생들이 측정상황과 우연상황에서 통계적 변이성을 설명하고 제어할 때 나타나는 사고 수준을 살펴본다. 연구결과, 측정상황에서 변이성을 설명할 때는, 원인 설명에 대한 이해가 부족한 수준, 원인 인식이 미흡한 수준, 물리적 원인을 제시하는 수준, 설명되지 않는 원인을 변이성의 근원으로 인식하는 수준, 설명되지 않는 원인을 의사-우연변이성으로 간주하는 수준이 확인되었다. 우연상황에서 변이성을 설명할 때는, 원인 설명에 대한 이해가 부족한 수준, 원인 인식이 미흡한 수준, 물리적 원인을 제시하는 수준, 우연변이성을 인식하는 수준, 분포의 원인을 인식하는 수준이 확인되었다. 변이성을 제어할 때는, 측정상황과 우연상황 모두에서 변이성 제어에 대한 인식이 미흡한 수준, 물리적 제어 방법을 고려하지 않으며 또한 통계적 방법 역시 부적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법은 고려하지 않지만 통계적 방법을 적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법은 제시하지만 통계적 방법을 부적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법을 고려하며 또한 통계적 방법을 적절하게 적용하는 수준이 확인되었다.
본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9%, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3%의 성능향상을 보였다.
통계교육에서는 자료에 대한 경험을 바탕으로 한 사고의 발달이 중요하다, 특히, 자료 생성 시 발생하는 변이성에 대한 이해는 통계적 사고의 핵심이므로 변이를 고려한 학습기회를 제공할 필요가 있다. 국내외 관련 연구자들은 수학적으로 우수한 능력을 지닌 학생들이라 할지라도 통계적 사고 수준은 매우 낮으므로 적극적인 교육을 통해 이를 극복해야 한다고 주장하고 있다. 본 논문은 15명의 우리나라 수학 영재아들이 자료를 통한 통계의 주요 개념들을 이해하는 다양한 방식들을 살펴보면서 그 중 모둠 활동에 참여한 세 명의 학생들이 자료와 그래프를 생성하는 과정에서 보여주는 서로 다른 통계적 사고 과정을 좀 더 세밀히 비교분석하는 것을 목표로 한다. 연구 결과, 수학적으로 매우 우수한 성취를 보이는 학생들임에도 불구하고, 선행연구에서 제시한 일반 초등학생들의 변이성에 대한 이해 양상과 별다른 차이를 보이지 않았다. 이로부터 우리나라의 초등학교 통계교육이 변이성 인식에 도움을 주지 못하고 있다는 시사점을 얻었다.
무작위성 개념에 대한 이해는 확률과 통계 영역의 교수와 학습에서 필수적인 것으로 다루어져왔다. 무작위성 개념은 자연현상, 사회현상을 수학적인 안목에서 이해하도록 하며, 합리적인 해석에 기초하여 이들 현상을 판단한다는 것이 무엇을 의미하는지 이해하는 토대가 된다. 본 연구에서는 예비교사들이 이와 같은 기회를 이해하고 다양한 문제 맥락에 포함되어 있는 무작위성 개념을 적절하게 이해하고 있는지 조사하였다. 연구결과 우연현상의 단순사건과 복합사건에 내재된 무작위성 개념은 쉽게 파악하는 반면, 측정과 관련된 맥락에서는 무작위성을 적절하게 인식하지 못하는 것으로 나타났다. 이는 측정상황의 본질인 변이성 개념의 인식이 부족함을 시사한다. 그러므로 예비교사를 대상으로 확률과 통계 관련 지도 관점을 다룰 때 측정상황을 도입할 필요가 있으며, 특히 변이성 개념에 비추어 이를 분석해야 한다는 점을 제안하였다.
본 연구에서는 변이성 인식 능력을 중심으로 수학영재학생들과 일반학생들의 통계적 사고 수준을 비교한다. 연구결과 측정상황에서 중학교 수학영재학생들과 일반학생들 사이에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타난 반면, 초등학교 수학영재학생들과 일반학생들 사이에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 그리고 우연상황에서도 중학교 수학영재학생들과 일반학생들 사이에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타난 반면, 초등학교 수학영재학생들과 일반학생들 사이에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 수준별 빈도를 조사한 결과 수학영재학생들의 사고 수준이 상위 수준에 집약되어 분포하기보다는 일반학생들의 사고 수준이 상당부분 중첩되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 수학영재학생들에게 통계를 지도하는 데 있어 유용한 시사점을 제공한다.
본 연구에서는 예비교사들의 통계적 표집에 대한 이해를 조사하였다. 먼저 선행 연구를 바탕으로 표집의 이해와 관련된 주요 주제를 표본의 대표성, 표집 변이성, 표집분포로 구분하고, 각각의 주요 주제에 대한 세부 개념 요소들을 선정하였다. 이에 대한 예비교사들의 이해를 조사한 결과 대부분의 예비교사들이 편의를 일으키지 않는 무작위 추출이 표집방법으로 적절함을 이해하고 있었으나 약 64%의 예비교사들만이 표본을 모집단의 준비례적 축소버전으로 인식하고 있었다. 표집에서 표본이 모집단에서 차지하는 비율보다 표본의 크기 자체가 중요함을 인식하는 예비교사는 극소수에 불과했으며, 조사 대상의 절반에 해당하는 예비교사들만이 신뢰할 수 있는 결과를 도출하기 위해 전체 표본의 크기가 아니라 표집 횟수가 중요함을 인식하였다. 그리고 표집분포는 모집단 분포의 형태와 무관하게 모집단의 평균을 중심으로 대칭적인 형태를 나타낸다는 것을 이해하는 예비교사는 매우 적었다.
일반적으로 음성은 시간함수로 표현되며 음성인식에서 표준모델을 모델링하는 것은 매우 중요한 문제이다. 음절 단어, 연속음성을 발성할 때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 이를 잘 모델링하는 것 또한 음성인식에서는 중요한 문제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강건한 음향모델을 학습하기 위해 시간의 변화와 상태분할과정에서의 모델의 변화를 고려하여 다양한 구조의 초기모델을 작성하였다. 각 초기모델에 의한 HM-Net 문맥의존 음향모델은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(PDT-SSS)을 이용하였다. PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 음성의 시간변이를 고려한 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 설정한 각 모델의 구조에 대한 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행한 결과. 음소인식의 경우 상태수 2000개에서 2상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 11.4% 향상된 인식성능과 39.2초의 인식시간을 단축할 수 있었다. 또한 단어인식의 경우 상태수 2000개에서 1상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 5% 향상된 인식성능과 4상태 구조에서 한 단어를 인식하는데 평균 0.8초가 소요되었다. 따라서 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 수행한 초기모델의 구조에 관한 연구가 향후 음성인식 시스템을 구축하는데 유효함을 확인할 수 있었다.
화자들 사이의 성도의 길이의 변이에 의하여 음성 인식기의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 입력 음성에서 추출한 단구간 스펙트럼의 주파수축을 확대하거나 축소하여 음성인식기에 미치는 화자사이의 성도 길이의 영향을 최소화하는 방법을 사용한다 성도의 길이를 정규화하기 위한 주파수 변환 함수로서, 선형의 주파수 변환 함수와 조각적 선형적인 변환 함수를 고려하였다. 또한, 커다란 성도길이의 변이에 따른 주파수축의 척도변화를 보다 효과적으로 모의할 수 있는 가변구간 조각적 선형함수를 제안한다. TIDIGITS 연결 숫자음 음성자료에 대하여 제안한 방법을 적용한 결과, 단어의 오인식률을 2.15%에서 0.53%로 크게 감소시킴으로서, 성도 길이 정규화가 화자 독립 음성인식기의 성능 향상에 필수적임을 알 수 있었다.
일상적으로 먹는 생선류, 육류 가공품들은 전형적인 방법으로 가열·조리하면 변이원성(mutagenic activity)이 나타난다. 식품의 제조 방법들은 변이원성의 생성에 뚜렷한 영향을 미치는데, 조리된 육류 제품들에서 발견되는 주요 식품 변이원들은 이환방향족아민(heterocyclic amines)들로 알려져 있다. 이중 몇 가지는 장기간의 동물실험 결과, 설치동물에서 발암성이 관찰되었으며, 사람에 있어서도 여러 암의 발병과 관련성이 높다는 증거들이 제시되고 있다. 모델 실험에서 몇가지 열(thermic) 변이원을 동정한 결과 creatine, creatinine, 아미노산 및 당 등 식품에 존재하는 성분들이 열 변이원 생성의 전구체인 것으로 나타났다. 건강상 관점에서 보면 이를 감소시키거나 식품 변이원의 생성을 막는 것이 바람직하므로 일반 가정에서 조리하는 동안 변이원이 형성되는 반응조건 및 전구체들에 대한 깊은 이해가 필요하다고 하겠다. 육류, 생선을 포함한 고단백 식품을 생산하는 식품업체에서도 가공설비의 최적조건 설정시 품질적인 측면뿐만 아니라 이환방향족아민의 안전성이 같이 고려되어야 할 것이다. 그러나 우리나라에서는 이환방향족아민에 대한 인식이 부족하고, 노출량 및 위해도 평가작업이 거의 이루어지고 있지 않아 국민보건향상 측면에서 이에 대한 연구가 시급하다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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