본 연구에서 함수를 어려워하는 원인이 함수의 가역성에 기인하는지 살펴보고자 가역적 사고가 요구되는 무리함수의 개념과 가역성을 분석하였다. 함수와 관련하여 저학년에서 형성된 개념이 불균형 상태로 고착화되어 있다. 하위권 학생들의 시각화, 기호 이해, 특히 가역적 사고 능력이 부족하여 오류 현상을 보이고 있다. 저학년부터 생활 주변의 가역적인 사고를 요하는 내용을 다루지만, 학생들은 가역성이 내포된 함수 내용을 어려운 대상으로만 간주하고 인지 구조의 조절 과정을 의도적으로 회피하거나, 인출하여도 연결성이 부족하고 부정확한 개념으로 응답하고, 특히 가역성이 내포된 문제에 대하여 반응율과 정답율이 낮으며 다양한 오류 현상이 나타났다.
시각장애인들은 정보통신 기술의 발달에도 불구하고 정보소외 계층이다. 이들을 사무직종에 취업시키기 위해서는 정보통신 기술을 활용한 사무자동화 기술의 개발이 필요 하다. 사무 처리에 필요한 기술을 분석하고 이를 기술적으로 극복할 수 있는 통합솔루션을 개발함으로써 컴퓨터 활용 능력을 향상시킬 수 있는 VI 05를 개발하고자 한다. 개발된 VI 05는 사무 처리에 필요한 통합 솔루션으로 화면확대, 문자를 포함한 화면상의 데이터를 음성으로 변환시켜주는 기능, 정밀을 요구하는 작업을 예약 처리하여 그 처리 과정을 단순화 시켜는 기능 등 사무처리 과정에 필요한 기능을 갖추고 있다.
This study investigated elementary students' spatial thinking and visualization when they learned the shape of volcanoes. For this purpose we used GeoMapApp to design instruction program and assessment items. In the instruction, students were asked to connect the floor plan view of Jeju island with the cross-sectional view of the same figure producted by GeoMapApp. Then they were asked to classify four sets of pictures of volcanoes based on the similarities of figures, that is, dome-shaped and shield volcanoes. In the assessment students solved three questions which examined how they connected the plan view and cross-sectional profile of Kilauea, draw cross-sectional profile of Mt. Fuji, and distinguished a shield volcano and dome-shaped one. Students' discourse data during the class were analyzed according to the amount to showing their spatial thinking and visualization. The instruction program using GeoMapApp assisted students to facilitate their spatial thinking for understanding of volcanoes. The outcomes of assessment showed even elementary students had good spatial thinking and visualization. Therefore, we argued spatial thinking and visualization for geoscientific understanding need to be included in the national science curriculum for elementary students.
로봇의 움직임은 3차원 공간상의 다관절 좌표계의 회전 및 이송으로 표현된다. 이러한 좌표계 모델링을 위해 동차 변환 행렬의 관계식으로 표현하나 복잡한 3차원 공간상의 움직임을 고려하여 시각화 기법을 이용한 시뮬레이션 환경 기반의 모델링 및 생성한 동작의 확인이 필수적이다. 기존 시뮬레이션 환경의 경우, 플랫폼 의존도가 높으면 정해진 명령어의 수행으로 구성되어 사용성 및 확장의 한계성이 있었다. 본 논문에서는, 웹 기반의 3차원 시뮬레이션 환경을 구축하고, 소형 웹 서버 모듈과 사용성이 용이한 Python 스크립트의 연동 방식을 통해 높은 사용자 접근성을 얻고자 한다. 또한 로봇 제어를 위한 비선형 모델의 적용 사례를 통해 제안된 시스템의 연산 능력, 프로세스 관리 방식의 성능 및 사용자 스크립트 연동을 통한 확장성을 검증하고자 한다.
최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.
최근 온라인 학습의 비중이 증가함에 따라 온라인 학습 서비스의 일부인 온라인 상담 부분도 비례하여 증가하고 있으며, 많은 상담량으로 인해 상담 서비스의 품질이 저하되고 답변의 속도, 효율성도 감소하는 문제가 발생한다. 국내 교육기관에서는 서비스 개선과 사용자 맞춤형서비스를 제공하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있으며 민원을 처리하는 챗봇 등 자동 답변 서비스 도입을 추진하고 있다. 챗봇 및 자동 답변 서비스는 서비스 제공자 입장에서 저예산으로 단순한 질문에 대하여 신속하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며 서비스 이용자는 즉각적인 답변과 유사한 답변 예시를 확인함으로 질문을 빠르게 해결할 수 있는 장점이 있다. 국가 공공기관에서 제공하는 학습 서비스는 단순하고 반복적인 문의가 많고 정형적인 질의응답이 주로 등록이 되고 있다. 자동 답변 서비스는 이런 문제점을 해결할 수 있는 대안이 된다. 서비스 이용자가 등록한 문의를 기반으로 학습한 답변 서비스는 담당자의 반복된 업무처리 경감과 사용자의 답변감소, 일관된 답변처리로 서비스 품질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 질문에 효율적인 답변 및 민원 처리 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하며, 관리자의 업무능력 향상과 효율성을 위해 기간별 키워드 빈도수를 계산하여 Word cloud를 생성하여 제공함으로써 사용자들에게 일정 기간 내 빈도수가 높은 키워드 관련 공지 및 안내를 할 수 있도록 한다.
이 연구에서는 비유를 사용한 '농도와 반응속도'에 대한 학습에서 학생들의 인지적 정의적 변인들의 상 하위 수준에 따른 대응 관계 이해도와 대응 오류 유형의 차이를 비교하고, 이 변인들과 대응 관계 이해도와의 관계를 조사하였다. 사전검사로 논리적 사고력, 시각적 심상화 능력, 비유 추론 능력, 자아 효능감, 인지욕구 검사를 실시하였다. 비유를 사용한 수업을 진행한 후, 친숙도 검사와 대응 관계 이해도 검사를 실시하였다. 연구 결과, 시각적 심상화 능력과 친숙도를 제외한 모든 인지적 정의적 변인의 수준이 상위인 학생들의 대응 관계 이해도 점수가 하위 학생들보다 통계적으로 유의미하게 높았다. 또한, 과잉 대응, 대응 불이행, 불가능한 대응, 인위적 대응, 부적절한 대응, 무분별한 대응, 비유물 속성 보유 등의 대응 오류 유형의 빈도가 학생들의 인지적 정의적 변인의 수준에 따라 다른 양상을 보였다. 학생들의 대응 관계 이해도 점수는 모든 인지적 정의적 변인들과 정적인 상관이 있었다. 다중 회귀 분석 결과, 과학 성취도, 논리적 사고력, 친숙도가 대응 관계 이해도에 대한 유의미한 예언 변인으로 나타났다. 이에 대한 교육적 함의를 논의하였다.
오차확산법은 연속계조 화상을 이진화상으로 표현하는데 있어서 연속계조 화상의 재현 능력뿐만 아니라, 우수한 경계 재현 능력을 가지고 있다. 그러나 이진화상에 눈에 거슬리는 패턴이 발생하는 단점을 가지고 있다. 한편 연속계조 화상의 화소와 청색잡음 마스크(blue noise mask)의 각 임계값을 화소별로 비교하여 이진화상으로 나타내는 방법도 있다. 이것은 규칙적인 패턴은 없지만 양자화 오차로 인해 이진화상이 흐려보이는 현상이 있다. 본 논문에서는 청색잡음 마스크 임계값변조를 이용한 경계강조 오차확산법을 제안한다. 제안하는 이진화 기법을 적용한 이진화상은 규칙적인 패턴이 없고 경계가 강조되어 시각적으로 선명하다. 제안하는 이진화 기법을 등가화상 개념으로 분석하며, 환상 평균 전력 스펙트럼과 경계상관도를 이용하여 기존의 알고리듬과 비교한다.
The purpose of the study is to examine how effects of activities using Google SketchUp on students' spatial ability and 3D geometric thinking in measuring the volume of solid figures. By comparing the results from pre- and post-tests between the experimental group and control group, we found that activities using Google SketchUp help students improve their spatial ability in the spatial orientation and visualization. In addition, more than half students in the experimental group moved from level 4 up to level 7 in thinking process of measuring the volume in terms of Battista(2004)'s levels. This study suggests that the instruction with Google SketchUp can help to improve students' spatial ability and 3D geometric thinking in the regular class in middle school. In addition, SketchUp can be an advanced technological tool to support students' self-directed learning, which create an efficient educational environment and a great opportunity to learn geometry in an effective manner.
인지심리학 및 인지언어학 분야에서 시도한 어휘 표상, 특히 움직임과 관련된 동사의 인지도식에 관한 연구들을 비교해보고자 한다. 인간의 언어학적인 지식을 도식적으로 표상 하고자 하는 노력은 언어의 통사적인 외형에만 치중하는 연구에서는 언어의 의미구조를 파악하기 힘들다고 판단하고 의미적인 범주화를 중요시하게 되었다. 본 연구에서는 시각적 이미지 도식을 중점적으로 살펴보기로 한다. 이미지 도식은 공간적 위치 관계, 이동, 형상 등에 관한 지각과 결부되어 있다. 이미지로 나타낸 표상은 근본적으로 세상의 인식과 세상에 대한 행동방법을 사용하게 하는 유추적이고 은유적인 원칙에 기초하고 있다. 이러한 점에 있어서, 언술을 발화한 화자는 어느 정도 주관적인 행동의 능력과 그가 인식한 개념화에서부터 문자화시킨 표상을 구성한다. 인지 원칙에 입각한 의미 표상에 중점을 둔 도식으로는, Langacker, Lakoff, Talmy의 도식이 있다. 프랑스에서 톰 R. Thom과 같은 수학자들은 질적인 현상에 관심을 가져 형역학(morphodynamique)이론을 확립하였는데, 이 이론은 요즘의 인지 연구에 수학적 기초를 제공하였다. R. Thom, J. Petitot-Cocorda의 도식 및 구조 의미론의 창시자라고 불리는 B.Pottier의 도식이 여기에 속한다 J.-P. Descles가 제시한 인지연산문법(Grammaire Applicative et Cognitive)은 다른 인지문법과는 달리 정보 자동처리과정에서 사용할 수 있는 연산자와 피연산자의 관계에 기초한 수학적 연산작용을 발전시켰다. 동사의 의미는 의미-인지 도식으로 설명되는데, 이것은 서로 다른 연산자와 피연산자로 구성된 형식화된 표현이다. 인간의 인지 기능은 언어로 표현되며, 언어는 인간의 의사소통, 사고 행위 및 인지학습의 핵심적 기능을 담당한다. 인간의 언어정보처리 메카니즘은 매우 복잡한 과정이기 때문에 언어정보처리와 관련된 언어심리학, 인지언어학, 형식언어학, 신경해부학 및 인공지능학 등의 관련된 분야의 학제적 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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