• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제14권3호
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• pp.237-259
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• 2011

수학 학습장애는 정상적인 수학적 역량 획득을 저해하는 학습 장애의 한 유형으로, 아동, 청소년의 5- 10% 정도가 겪는 학습 장애의 한 분야이다. 현재 수학학습장애를 진단하기 위하여 기초학력평가나 표준화된 검사가 사용되고 있다. 검사 결과를 토대로 아동의 사전지식을 파악하고, 취약한 영역을 찾는 것 역시 중요하다. 본 연구는 수학학습장애의 유형을 파악하고, 중재의 출발점을 알려줄 수 있는 포괄적인 진단 검사가 포함해야 하는 구성요소를 찾는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 신경심리학적 이론에 근거하여 수학학습에 영향을 주는 기본적인 인지적 요인들을 찾고, 관련되어 활성화 되는 두뇌 영역과 그들의 세부적 기능을 살펴본다. 또 수학학습장애 아동의 신경심리학적 특징을 살펴 본 다음 수학학습장애의 유형을 분류한다. 그 결과를 바탕으로 교육현장에서 사용될 수 있는 심층 진단 검사의 개발을 위한 기초연구를 수행하고자 한다.

• 인지과학
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• 제3권1호
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• pp.61-78
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• 1991

본 논문은 역행 통로(backward path)를 가진 수정된 Neocognitron 을 한글 음절 인식을 위해 적용한 결과에 관한 것이다. Fukushima의 논문에서 Neocognitron이 $19{\times}19$ 크기의 필기체 숫자를 인식할 수있다고 논술하였다. 본 논문에서는 스캐너 또는 마우스를 이용하여 필기체 한글 문자 또는 그 일부의 $61{\times}61$ 영상을 입력하였다. 수정된 Neocognitron은 3쌍의 Us, Uc층으로 구성되어있다. 본 신경회로망에서 마지막 인식층인 Uc층은 $5{\times}5$ 크기의 세포로 된 24개의 명(plane)으로 구성되어 있는데, 각각의 세포들은 동시에 주의력(attention)을 받아들이느 자소(grapheme)의 존재와 입력층에서의 상대적 위치를 구별할 수 있다. 본 신경회로망은 10개의 단모음 자소, 14개의 단자음 자소와 그들의 공간적 특징을 가지고 학습시켰다. 쉽게 학습되지 않는 패턴들은 여러번 학습시켰다. 왜곡, 잡음, 크기변화, 변형, 회전 등을 갖는 개개의 자소를 분류할 수 있도록 학습된 신경망을 한글 음절의 인식을 위해 사용하였으며, 음절자내의 영상 분할 작업을 위해 선택적 주의력 기법을 사용하였다. 입력문자에 대한 초기 표본 실험에서 본 모형은 필기체 한글 음절자의 시험패턴중 79%를 정확하게 인식하였다. 이 연구결과는 Neocognitron이 입력 영상을 인식가능한 부분으로 분할함으로써 큰크기의 분자 집합을 갖는 필기체 문자를 인식할수 있는 강력한 모형임을 시사해준다. 똑같은 접근 방법이 구조나 자소가 아주 복잡한 한자의 인식에도 적용될 수 있다고 본다. 그러나, 모의실험에서 처리시간에 있어 매우 심한 병목현상을 보여 주었다. 모형의 실질적인 사용을 위해서는 신경칩으로서의 구현이 선결되어야 할 것이다. 또, 복모음, 복자음으로 구성된 한글 음절자 인식을 위하여 모형에 대한 더 깊은 연구가 수행되어질 필요가 있다. 두개의 단자모사이의 이웃지역을 정확히 인식하는 것은 이렇나 작업을 위해 매우 중요한 일이 될 것이다.