얼굴 검출은 대부분 얼굴의 움직임 정보를 이용한다. 기존에 얼굴 검출 방법은 프레임간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔으나 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다.
Objective: This research aims to examine the effect of a young children's engineering-focused STEAM program based on the project approach - a program that constructs components aligned with children's interests in their play through an engineering design process - on their scientific inquiry ability, mathematical problem-solving ability, and creativity. Methods: In this research, 42 five-year-old children from a public kindergarten in S district, I city, were randomly divided into experimental and comparative groups, each with 21 children. The engineering-focused STEAM program was conducted from April 18 to June 10, 2022, with the experimental group exploring the 'car' theme and the comparison group focusing on a different theme. The study employed an independent sample t-test and analysis of covariance(ANCOVA), using the pretest as a covariate to control variables. Results: The children-selected 'cars' themed engineering-focused STEAM program was effective in enhancing their scientific inquiry ability, mathematical problem-solving ability and creativity. Conclusion/Implications: The engineering-focused STEAM program, which emerges from young children's interesting daily play, had positive effects on enhancing their scientific inquiry ability, mathematical problem-solving ability, and creativity. This research can serve as fundamental data for developing education programs focused on engineering within the STEAM framework, guided by children's emergent play.
본 연구에서는 도플러 대역폭이 채널 사운딩에 미치는 영향을 고려한다. 이를 위해 먼저 수학적인 공식을 전개한 후에 단순한 상관기와 MMSE를 비교한다. 시간 변화의 영향을 평가하기 위하여 MMSE와 상관기의 성능은 SISO 환경하에서 다양한 도플러 대역폭 값을 적용하여 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 $f_dT$ 값이 증가할수록 MMSE와 상관기의 성능은 더 열화되며 MMSE의 성능은 상관기에 비해 향상됨을 보인다 또한 정확한 채널 정보가 알려져 있지 않을 경우의 성능 열화에 대해서도 고려한다. 채널 정보의 부정확도가 낮을 경우에는 여전히MMSE의 성능이 좋지만 채널 정보의 부정확성이 커질수록 상관기의 성능이 더 좋아짐을 보인다. 본 연구는 기존에 직관적으로 시행해 왔던 MMSE와 성관기의 성능 분석을 위한 시뮬레이션에 추가적으로 수학적인 접근법을 제공하여 그 응용분야를 넓혀 갈 수 있음을 보인다.
인체 하지 근골격 시스템의 수학적 모델에 대해 최적제어 기법을 이용하여 최대 높이뛰기 운동을 재현하였다. 근육의 비선형 동적특성에 의해 순동역학 접근방법을 사용하였으며 최적제어는 최적화 프로그램인 마이크로 유전알고리즘과 VF02 비선형 최적화 프로그램을 적용하였다. 최대 높이뛰기 운동을 위한 근골격 모델에서 유전알고리즘만으로는 최적해를 얻을 수가 없었다. 유전알고리즘의 해를 비선형 최적화 프로그램의 초기 예측값으로 하여 도약시간에 따른 최적의 운동 신경자극도를 결정하였다. 이러한 접근방법은 초기의 인위적 예측값 없이 최대높이뛰기 운동에 대한 전역해를 제공하였다.
국가 별 교육과정 비교는 우리나라 국가 교육과정에 제시된 내용과 방향을 탐색하는 주요한 연구 방법이다. 이에 본 연구는 2012년 새로운 교육과정을 공표, 2015년부터 시행하고 있는 호주를 대상으로 고등학교 수학과 교육과정을 비교 분석하였다. 그 결과 호주의 교육과정 성취기준은 다루어야 할 개념을 실생활 맥락까지 함께 제시한다거나 다루어야 하는 수학적 내용을 구체적으로 제시하고 있다는 특징이 있다. 해석영역을 중심으로 분석한 결과, 정적분의 도입을 '급수의 합'으로 정의하고 있으며, 우리나라 고등학교 교육과정 성취기준에는 나타나지 않는 '운동 모델링', '수치적분법' 등이 나타나고, 그 외 '벡터함수의 미적분' 내용은 우리나라보다 심화된 내용으로 다루고 있다는 특징이 있다. 또한 호주의 교과서를 분석한 결과, 어떤 수학적 정의를 이해시키는 데 있어서 도움이 되는 보조 개념들을 충분히 다루고 있음이 나타났는데, 접근 방식에 있어 우리나라 학습자의 인지적 부담 경감 측면에서의 연구에 고려해야할 사항이라 볼 수 있다.
대학교육에서 다변수함수의 미분은 수리적 분석을 요하는 학문의 발전과 더불어 점차 그 중요성이 강조되고 있다. 그러나 현재 대학교양교육에서 학생들에게 도입되고 있는 다변수함수의 미분 정의는 처음 접하는 학생들에게 쉽지 않게 느껴지는 면이 있다. 이에 본 저자가 최근 몇 년간 교양수학을 가르치면서 학생들의 이해를 돕기 위해 고안한 방법이 있어 이를 소개하고자 한다. 본 저자의 경험을 토대로 한 이 방법은 다변수함수의 미분 정의에 대한 직관적이면서 기하학적인 설명법으로서 엄밀한 증명에 의한 접근 방법은 아니지만 다변수 미분의 의미를 빠르게 전달할 수 있다는 장점이 있다.
본 연구는 초등학생의 수학 학업성취도에 영향을 주는 성격, 부정적 정서, 동기특성, 진로 성숙도의 구조적 관계를 규명함으로써 수학교육에 대한 시사점을 제시하고자 하는 목적으로 수행되었다. 연구 대상은 경상남도에 있는 Y초등학교 4학년부터 6학년 전원인 179명을 편의 표집하였으며, 이들의 심리적 변인에 관한 자료를 2차 자료의 형태로 수집하였다. 선행연구를 바탕으로 설정된 가설적 구조 방정식 모형은 수집된 자료를 바탕으로 1단계에서 측정모형을 추정하여 모형의 적합도를 확인한 뒤, 2단계에서 구조방정식 모형을 추정하고 평가하는 2단계 접근법으로 검증되었다. 최종 구조 방정식 모형의 측정모형 분석을 통해 개념 신뢰도와 구성 타당도가 확보된 것으로 확인되었다. 또한, 최종 구조 방정식 모형의 경로계수를 분석한 결과 '성격→학습 동기', '성격→진로 성숙도', '부정적 정서→부정적 동기', '부정적 정서→학습 동기', '부정적 동기→수학 학업성취도'라는 다섯 가지 경로가 유의미한 것으로 분석되었다. 특히, 연구 결과를 통해 확인할 수 있는 '부정적 정서→부정적 동기→수학 학업성취도' 경로를 통해 수학 학업성취도의 향상을 위해서는 부정적 정서를 조절할 필요가 있으며, 이때 부정적 동기를 함께 고려해야 한다는 시사점을 얻을 수 있었다.
피제수와 제수가 분수인 나눗셈에서, 포함제는 공통분모 알고리즘과 등분제는 제수의 역수 곱하기 알고리즘과 대응한다고 여겨져 왔다. 분수 나눗셈 학습 지도에서 이와 같은 이분법을 넘어서려는 시도가 있어 왔다. 이러한 시도에서 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 연결하는 방법으로는, 공통분모 알고리즘을 이용하는 방법, $1{\div}$(제수)를 매개로 하는 방법, 제수 쪽의 양을 1이라고 가정하는 방법이 있다. 기존의 방법들에서 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘의 관련은 중간까지만 유지되거나 제수의 역수 곱하기 알고리즘이라는 최종 결과만 등분제와 공유한다. 이 논문에서는 기존 방법의 한계를 넘어, 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘의 연결성을 새로운 관점에서 심층 논의한다. 포함제를 측정접근법과 동형접근법으로 해결하는 과정에서 등분제에서와 동일한 수식 변형 과정을 거쳐 제수의 역수 곱하기 알고리즘이 유도될 수 있다. 이 연구의 결과는, 분수 나눗셈 계산법 학습 지도에 관한 이론적 논의의 장을 확장함과 더불어, 포함제와 등분제를 아우르는 분수 나눗셈의 통합 계산법 학습 지도 프로그램 개발에 국소 이론으로 사용될 수 있다.
기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 아다부스트 알고리즘을 사용하였다.
The conventional activated sludge processes were operated as a combined organic substrate removal and nitrification. So, it was necessary to provide with oxygen for both carbon and ammonia removal. But, in the BNR processes, nitrification is separated from carbon removal that causes fast ammonia oxidation and reduced oxygen demands. And most of the substrate is utilized by denitrification organisms and phosphorus accumulating organisms. with these appearances, mathematical model for BNR processes different from IWA ASM can be simplified and applied. In this study, it was performed that the existing equations as McKinney model, nitrification model published by U.S. EPA and oxygen demands from stoichiometry and the relationship between NUR and OUR were applied to full-scale BNR processes and the results were compared with the measured. and it is possible to make out the optimum design parameter from those equations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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