Nim 게임을 구분하여 한 더미 대상 게임을 1단계, 두 더미 대상 게임을 2단계, 세 더미 대상 게임을 3단계로 나누어 중학교 수학영재들을 대상으로 탐구활동을 실시하였다. 학생들은 난이도가 낮은 1단계에서는 연역적 추론을 통하여 쉽게 필승전략을 발견하였다. 2단계에서는 연역적 추론 또는 귀납적 추론으로 필승전략을 발견하였지만 귀납적 추론 과정에서는 오류가 발견되었다. 3단계 게임에서는 연역적 추론으로 필승전략을 발견한 학생들은 없었으며 귀납적 추론 과정에서는 오류가 발견되었다. 유한개의 경우에서 성립하는 패턴을 정당화 절차 없이 무조건 일반화하려는 경향이 오류의 원인임이 밝혀졌다. 학생들에게 이진법 상자를 시각적으로 제시한 결과, 학생들은 승패에 따른 패턴을 쉽게 발견하고 게임 활동을 통하여 필승전략을 인식하게 되었으며 일부 학생들은 발견한 필승전략을 정당화하는 단계에 도달할 수 있었다.
본 연구는 영재 교수 학습 과정에서 초동영재학생들에게 자기주도적 발견식 탐구식 학습을 실시하여 학습의 효과를 높이고, 수학적 원리와 수학의 심미성을 갖는 창의적인 산출물을 생산해 낼 수 있는 교수 학습 모형을 개발하고, 개발한 모형으로 수업을 진행한 후 나타난 특징에 대하여 탐구하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 개발된 영재 교수 학습 모형은 초등수학 영재학생들에게 자료를 통찰하는 능력과 분석적 연역적 추론 능력과 같은 수학적 창의성을 발현하게 한다. 둘째, GSP를 활용한 원형 디자인은 초등수학 영재학생들에게 수학적 패턴을 시각적으로 표현함으로써 추상화된 규칙을 인식하는데 도움을 준다. 셋째, 자연수의 연산을 활용한 원형 디자인은 초등수학 영재학생들의 수학에 대한 심미성과 창의성을 발현하는데 긍정적인 영향을 준다.
본 논문에서는 기존의 영상분할에서 발생하는 초기값 배정문제와 영상분할 가능여부를 확인할 수 있는 방법에 대한 이론적 근거를 분석하고 제시한다. 본 논문의 앞 부분에서는 위상수학의 이론에 근거한 수학적 논증을 바탕으로 적절한 초기값 배정의 대한 위상적 근거와 방법론을 제시한다. 이어서 위상수학의 분리공리 이론에 근거하여 영상이 영역 분할되기 위한 최소의 위상조건을 확인하고 해당 조건을 이용하여 영상분할을 위해 사용된 모델의 유효성을 검증하는 방법론을 제시한다. 즉, 본 논문은 기존의 통계적 분석과 달리, 위상적 분석을 통해 영상 영역 분할의 수학적 근거를 제시한 것에 그 특징이 있다. 마지막으로 기존의 가우시안 랜덤 필드 모델 기반 영상 분할에 본 논문에서 제시한 이론과 방법론을 적용하여 가우시안 랜덤 필드 모델의 유효성을 확인한다.
본 연구는 초등학교 5학년 영재학급 학생들(8명)이 패턴의 일반화 과제를 해결함에 있어 귀납 추론으로 일반식은 추측하였으나 그에 대한 형식적 정당화로 이행하는 과정에서 겪는 어려움을 분석하고 그 해결을 돕기 위한 교사 발문의 역할 모색과 발문 기법 제안을 목적으로 하였다. 학생들의 형식적 정당화를 돕기 위한 교사 발문 목록들을 3차에 걸친 현장 적용을 통해 확인한 결과, 초등학교 영재학급 학생들은 형식적 정당화로 이행을 할 때 정당화를 시도해야하는 이유, 연역적 탐구에 대한 인식 부족, 유연한 탐구 방법에 대한 심리적 저항감으로 인해 어려움을 겪었다. 면담 분석 결과 학생들이 정당화의 필요성과 귀납적 탐구 결과의 한계를 체감할 수 있도록 교사가 태도면에서 출발하여 방법면과 내용면으로 구체화해갈 수 있도록 체계적인 발문을 준비하는 것이 중요함을 확인할 수 있었다. 이에 따라 내용면에서의 4가지와 절차면에서의 3가지 발문 기법을 제안하면서 논의를 바탕으로 발문 일람표와 그 흐름도를 제시하고 교사 발문의 역할이 주는 교육적 시사점을 논의하였다.
본 논문에서는, multiple-buffered crossbar 스위치를 이용한 다층 연결 망의 성능 분석 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 buffer의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. Buffered 스위치 기법은 다층 연결 망 (Multistage Interconnection Network, MIN)의 내부의 데이터 충돌 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 알려져 있다. 제안된 성능 분석 모형은 먼저 네트웍 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 buffered 스위치 내부에서 전송되는 패턴을 확률적으로 분석하여 수립하였다. 분석 모형의 수학적 복잡도 절감을 위하여 확률식 유도 과정에 정상상태 확률 rosa(steady state probability)을 도입하였다. 제안한 모형은 스위치의 크기 및 스위치에 장착된 buffer의 수와 무관하게 확대 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 처리 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 2$\times$2 스위치로 구성된 8$\times$8 MIN을 대상으로 분석을 시행한 결과 스위치에 2~4개의 buffer를 장착했을 경우 unbuffer 스위치 경우와 비교하여 네트웍 정상상태 Throughout의 증가율이 높고 네트웍 Delay 또한 낮아져 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 2~2 crossbar 스위치로 구성된 MIN의 경우 스위치에 장착된 buffer의 개수가 네 개 정도일 경우가 가격 대 성능비 면에서 가장 유리한 것으로 연구되었다.
본 논문에서는 어안렌즈의 교정(calibration)과 기하학적 왜곡을 보정하기 위해서 광학 시뮬레이터에 적합한 나선형 패턴을 제안하고, 이를 이용하여 별도의 수학적 모델링이 필요 없는 교정 알고리듬을 제안한다. 나선형 패턴을 광학 시뮬레이터의 입력 영상으로 이용하여 어안렌즈로 왜곡 시킨 영상에서 기하학적으로 이동된 점들의 정합을 통하여 교정을 수행한다. 이러한 과정에서 나선형 패턴 영상에서 중심으로부터 멀어지는 점들이 어안렌즈의 기하학적 왜곡을 거쳐 이동되는 정보를 왜곡되기 전의 위치와 정합하기 때문에 정확한 교정이 가능한 동시에, 별도의 모델링이 필요 없기 때문에 효율적인 처리가 가능하다. 제안된 기술은 어안렌즈를 이용한 패턴인식 시스템에서 손실 없는 디지털 영상 확대를 통하여 정확한 정보를 추출하는 데에 이용할 수 있다. 또한 넓은 시야각을 필요로 하는 다양한 영상처리 분야에 적용하여 어안렌즈의 교정과 왜곡 보정을 가능하게 한다.
Multi-level Dual Active Bridge (ML-DAB) 컨버터는 높은 스위칭 패턴 자유도를 가져 인덕터 전류의 첨두치와 RMS를 효과적으로 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 3-레벨 NPC DAB 컨버터의 동작원리를 분석하고, 비대칭적인 스위칭 패턴을 적용시켜 인덕터 전류의 첨두치를 수학적으로 분석하여 컨버터의 전력변환 효율을 높일 수 있는 동작점 설계 방법을 제안한다. 여러 동작점에 따른 전류 RMS 값을 비교하여 제안하는 동작점 설계 방법의 타당성을 검증하고자한다.
혼자 즐겨서 하는 놀이의 하나로서 동양에서는 징검돌 게임이나 원앙놀이가 있었고, 서양에서는 페그 퍼즐이나 솔리테르가 있었다. 본 논문에서는 이들 중 가장 기본적인 게임을 바둑돌 게임으로 부르고, 학생들에게 문제의 다양한 해결 전략을 경험할 수 있는 기회를 제공하기 위해 바둑돌 게임을 교수학적으로 활용하는 방안을 제시하고자 한다. 먼저, 바둑돌 게임의 가장 기본 형태인 (3, 3)으로 시작하여, 단순화, 일반화, 확장의 단계로 문제를 제시한 후, 해결 전략으로서 시행착오를 통한 조작, 다이어그램이나 기호의 활용, 패턴 찾기와 일반화, 발산적 사고와 확장 등을 살펴본다.
본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.
본 연구의 목적은 고등학교 확률 수업의 '몬티홀 문제' 과제 맥락에서 나타난 논증과 정의 특징을 알아보는 것이다. 고등학교 2학년 상 수준 한 학급의 학생을 대상으로 교사와 학생 사이의 논증과정에 관한 수업담화를 Toulmin의 논증패턴을 이용하여 분석한 결과, 논증 중심의 담화 공동체로 만들기 위한 과제 맥락과 학생들이 질문하고 반박할 수 있는 안전한 교실 문화의 중요성이 밝혀졌다. 또한 복잡한 문제를 함께 해결해 나가는 논증과정을 통해 학생들은 수업에 더 몰입하게 되었으며, 실제적인 경험적 맥락은 개념의 이해를 풍부하게 해 주었다. 그러나 논증과정에서 나타난 추론은 통계적 추론이 아니라 대부분 확률 문제 풀이 위주의 수학적 추론이 나타났다. 이러한 연구 결과는 맥락에 따라 결과를 해석하는 과정에서 학생들의 통계적 추론이 일어남을 교사가 이해할 필요가 있고, 과제 맥락과 질문을 통해 학생들이 논증과정에 적극적으로 참여하도록 해야 한다는 확률 통계 수업에 대한 시사점을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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