• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.25 no.2
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• pp.189-206
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• 2015

There has been a recurring call for using visual representations in textbooks to improve the teaching and learning of proportional reasoning. However, the quantity as well as quality of visual representations used in textbooks is still very limited. In this article, we analyzed visual representations presented in a Grade 6 textbook from two perspectives of proportional reasoning, multiple-batches perspective and variable-parts perspective, and discussed the potential of the double number line and the double tape diagram to help develop the idea 'things covary while something stays the same', which is critical to reason proportionally. We also classified situations that require proportional reasoning into five categories and provided ways of using the double number line and the double tape diagram for each category.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.11
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• pp.1692-1700
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• 2009

This paper proposes the direction distribution of surface normal vectors as a feature descriptor of three-dimensional models. Proposed the feature descriptor handles rotation invariance using a principal component analysis(PCA) method, and performs mesh simplification to make it robust and nonsensitive against noise addition. Our method picks samples for the distribution of normal vectors to be proportional to the area of each polygon, applies weight to the normal vectors, and applies interpolation to enhance discrimination so that the information on the surface with less area may be less reflected on composing a feature descriptor. This research measures similarity between models with a L1-norm in the probability density histogram where the distances of feature descriptors are normalized. Experimental results have shown that the proposed method has improved the retrieval performance described in an average normalized modified retrieval rank(ANMRR) by about 17.2% and the retrieval performance described in a quantitative discrimination scale by 9.6%~17.5% as compared to the existing method.

• Convergence Security Journal
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• v.17 no.3
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• pp.21-29
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• 2017

Accurate encoding of local patterns is a very important factor in texture classification. However, LBP based methods w idely studied have fundamental problems that are vulnerable to noise. Recently, LDP method using edge response and dire ction information was proposed in facial expression recognition. LDP is more robust to noise than LBP and can accommod ate more information in it's pattern code, but it has drawbacks that it is sensitive to rotation transforms that are critical to texture classification. In this paper, we propose a new local pattern coding method called Rotation Invariant Local Direc tional Pattern, which combines rotation-invariant transform to LDP. To prove the texture classification performance of the proposed method in this paper, texture classification was performed on the widely used UIUC and CUReT datasets. As a result, the proposed RILDP method showed better performance than the existing methods.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.1
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• pp.27-35
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• 2003

Because of the lack of translation invariance of wavelet basis, traditional wavelet thresholding denoising leads to pseudo-Gibbs phenomena in the vicinity of discontinuities of signal. In this paper, in order to reduce the pseudo-Gibbs phenomena, wavelet coefficients are thresholded and reconstruction algorithm is implemented through minimizing the total variation of denoising signal using subgradient descent algorithm. Most of experiments were performed under the non-real-time and real-time environments. In the case of non-real-time experiments, the algorithm that this paper proposes was found more effective than that of wavelet hard thresholding denoising by 2.794㏈(SNR) based on the signal to noise ratio. And lots of pseudo-Gibbs phenomena was removed visually in the vicinity of discontinuities. In the case of real-time experiments, the number of iteration was restricted to 60 times considering the performance time. It took 0.49 seconds and most of the pseudo-Gibbs phenomena were also removed.

• Proceedings of the Korea Society of Elementary Mathematics Education
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• 2010.08a
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• pp.143-156
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• 2010

사회가 변화함에 따라 수학교육과정도 변화를 거듭하고 있으며, 이러한 변화에 잘 대처하기 위해서 교사는 수학교육의 방향에 대한 깊이 있는 성찰과 함께 수학, 교육학, 심리학 등 수학교육과 관련된 학문에 대한 이해가 필요하다. 이러한 교사에 대한 시대적인 요구에 능동적으로 대처하는 방안으로 Wittmann(1984)은 수학교과의 특성상 변하지 않는 요소들을 교수단위(Teaching Units)라 하고, 수학교육을 통합시키는 개념으로 교수단위이론으로 제시하였다. 교수단위는 수학에서 가르쳐야 할 내용들을 목적, 자료, 활동, 배경 등의 4요소에 따라 작은 단위로 조직화한 것으로, 이를 통해 수학연구자나 교사는 가르쳐야 할 내용에 대한 구조적인 이해와 체계적인 조직화를 도모할 수 있게 되어 나아가 사회의 변화에 대응할 수 있게 된다. 본 연구에서는 2007년 개정 수학과 교육과정 도형영역의 교수단위를 학년별로 추출하고, 추출된 교수단위의 특징과 제목을 분석하였다. 이를 통해 교수단위가 수학교육과정연구에 어떻게 활용될 수 있는지 그 방안을 모색해 보았다. 도형영역의 교수단위(TU)는 특징과 제목에 따라 '개념알기형', '개념적용형', '관계알기형'의 세 유형으로 분류할 수 있다. 현재의 도형영역 교육과정은 대체로 개념알기형, 개념적용형, 관계알기형의 순으로 구성되어 있으며, 개념적용형이 개념알기형보다 조금 더 많다. 이는 도형영역 교육과정이 학습한 개념을 다양한 방법을 통해 여러 활동에 적용시켜 봄으로써 도형의 개념을 좀 더 명확하게 알게 되는 초등학생의 발달단계를 고려하여 구성되었음을 알 수 있다. 이러한 교수단위(TU)는 수업자가 도형학습주제에 맞게 수업을 재구성하거나 학생들의 수준에 맞는 수준별 맞춤자료를 제작할 때 유용하게 활용될 수 있으며, 더 나아가 수학연구자들이 새로운 교육과정을 수립하고자 할 때 기초자료로 활용될 수도 있을 것이다. 교수단위는 고정불변의 것이 아니고 계속 보완되고 진화될 수 있는 모델이다. 따라서 앞으로도 많은 수학연구자나 현장교사의 참여로 교수단위가 보다 더 체계적이고 조직적으로 연구되어야 한다. 또한 추출된 교수단위를 교사나 학생들이 보다 편리하게 활용할 수 있도록 컴퓨터용 소프트웨어로 개발하려는 후속 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.08a
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• pp.169-169
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• 2011

진공펌프의 성능을 나타내는 여러 파라미터가 있지만 가장 중요한 성능지표는 역시 배기속도라고 할 수 있다. 배기속도는 물리적으로 체적유량(volume flow rate, L/s 또는 m3/hr) 즉 단위시간당 펌프 흡기구에 들어오는 기체의 체적을 가리킨다. 펌프 흡기구 단면을 지나가는 체적을 직접 측정하는 것은 거의 불가능하므로 진공 전문가들은 흡기구로 들어가는 기체 유량(flow rate, mbar${\cdot}$L/s 또는 Pa${\cdot}$m3/s)과 흡기구 압력(mbar 또는 Pa)을 측정한 후 유량을 압력으로 나누어 주는 방식으로 배기속도를 측정한다. 유량은 표면 기체 방출을 고려하더라도 실용적인 측면에서 보면 위치에 상관없이 불변하는 값으로 볼 수 있어서 유량을 어떻게 정밀하게 잴 것인가 하는 방법만 있으면 편리한 위치에서 측정하면 된다. 반면에 압력을 정밀하게 측정하는 방식은 확립되어 있지만 막상 어디서 측정하는 것이 옳은가 하는 것은 의외로 쉽지 않다. 펌프의 배기속도를 측정하는 상황을 몇 가지로 가정해 보면, 규격에 입각한 표준용기에 달아 정식으로 재는 것, 게이지가 부착된 마구리판을 달고 간이로 재는 것, 펌프가 사용되고 있는 시스템 현장에서 재는 것이 있을 수 있고 펌프가 달려 있는 상태도 직접 용기에 달거나, 도관 또는 어댑터 및 밸브를 통해 달리는 경우가 있다. 앞에서 펌프 배기속도 계산 시 사용하는 흡기구 압력이란 엄밀히 말하면 흡기구를 바라보는 방향으로 가해지는 압력을 말하는데 이는 진공 게이지를 펌프 흡기구 면에서 상류를 향하도록 놓을 때 얻을 수 있는 값으로 막상 실행하는 것은 어렵다. 표준용기의 구조는 진공 게이지를 특정 위치에 달 때 마치 흡기구 면에 놓인 게이지처럼 흡기구 압력을 정확하게 측정할 수 있도록 고안된 것이지만 때에 따라서는 여러 변형된 측정 방식을 사용할 수밖에 없는 상황이 만들어지므로 어떤 보정을 거치면 올바른 배기속도 값을 구할 수 있는지 살펴볼 필요가 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.1
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• pp.65-74
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• 2012

In this paper, we explore the application of 2-D dual-tree discrete wavelet transform (DDWT), which is a directional and redundant transform, for image coding. DDWT introduces limited redundancy and allows the transform to provide approximate shift invariance and directionally selective filters while preserving the usual properties of perfect reconstruction and computational efficiency with good well-balanced frequency responses. Also, quincunx lattice yields a non separable 2D-wavelet transform, which is also symmetric in both horizontal and vertical direction. And non-separable wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. The proposed 2-D non-separable DDWT can provide efficient approximation for directional features of images schemes, such as edges and contours in images that are not aligned with the horizontal or vertical direction. Finally, non-separable image processing using DDWT services good performance.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.4
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• pp.179-191
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• 2013

The quincunx lattice is a non-separable sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously and good frequency property than the separable two dimensional schemes. The high density discrete wavelet transformation is one that expands an N point signal to M transform coefficients with M > N. In two dimensions, this transform outperforms the standard discrete wavelet transformation in terms of shift-invariant. Although the transformation utilizes more wavelets, sampling rates are high costs. This paper proposed the high density discrete wavelet transform using quincunx sampling, which is a discrete wavelet transformation that combines the high density discrete transformation and non-separable processing method, each of which has its own characteristics and advantages. Proposed wavelet transformation can service good performance in image processing fields.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.4
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• pp.767-776
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• 2020

GcGAN is a deep learning model to translate styles between images under geometric consistency constraint. However, GcGAN has a disadvantage that it does not properly maintain detailed content of an image, since it preserves the content of the image through limited geometric transformation such as rotation or flip. Therefore, in this study, we propose a new image-to-image translation method, MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN), which improves this disadvantage. MSGcGAN, an extended model of GcGAN, performs style translation between images in a direction to reduce semantic distortion of images and maintain detailed content by learning multi-scale images simultaneously and extracting scale-invariant features. The experimental results showed that MSGcGAN was better than GcGAN in both quantitative and qualitative aspects, and it translated the style more naturally while maintaining the overall content of the image.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.3
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• pp.279-284
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• 2004

Fingerprints have been widely used in the biometric authentication because of its performance, uniqueness and universality. Recently, the speed of identification becomes a very important point in the fingerprint-based security applications. Also, the reliability still remains the main issue in the fingerprint identification. In this paper, we propose the fast and reliable fingerprint matching algorithm based on the process of the 'self-nonself' discrimination in the biological immune system. The proposed algorithm is organized by two-matching stage. The 1st matching stage does the matching process by the use of the 'self-space' and MHC detector string set that are generated from the minutiae and the values of the directional field. Then the 2nd matching stage is made based on the local-structure of the minutiae. The proposed two matching stage reduces matching time while the reliability of the matching algorithm is maintained.