• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
• /
• 제26권2호
• /
• pp.83-97
• /
• 2023

명사화는 문법적 은유 중 하나로, 수식으로 변환해야 하는 대상의 수학화를 용이하게 한다는 장점과 함께 복잡하고 압축된 문장 구성으로 인해 문장 이해를 어렵게 할 가능성이 있다는 단점이 있다. 이러한 명사화가 실제 학생들의 문장제 해결 과정에 어떠한 영향을 미치는지 파악하기 위하여 초등학교 3학년을 대상으로 명사화 여부에 따른 사칙연산 문장제 8개를 제공하여 검사를 실시하였다. 분석 결과, 문장제의 명사화 여부는 문제 이해 및 수식화 가능 여부에 의미 있는 영향을 미치지 못하였다. 그러나, 검사에 참여한 학생에게 명사화에 대한 사전 경험이 없음에도 불구하고 문제 이해 단계에서 명사화 또는 탈명사화가 나타나는 것을 확인하였으며, 명사화의 유형 변화가 발생하는 경우 성공 비율이 높게 나타나는 등 수식화 단계를 용이하게 하였다. 이를 통하여 명사화가 문장제의 문제 이해 및 수식화 단계에서 교수학적 전략으로 활용될 수 있으며 문장제의 학습에서 더 깊이 있는 이해를 유도할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제18권4호
• /
• pp.431-448
• /
• 2015

초등교사 임용후보자 선정 경쟁시험은 초등교사의 수학을 가르치기 위한 지식(MKT)을 의미 있게 측정하고, 나아가 MKT를 신장시킬 수 있는 방향으로 시행되어야 한다. 이를 위해서는 먼저 현재까지 임용시험에서 출제된 문항들에 대한 분석이 면밀한 이루어져야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 2000년 이후 출제된 초등교사 임용시험에서 수학 교과 문항 84개의 출제 동향을 문항 유형, 대상 학년, 내용 영역, 주제별로 기준을 설정하여 임용시험의 전체적인 경향을 구체적으로 분석하고, 초등 교사의 MKT와 관련하여 분석의 결과를 도출하였다. 분석 결과, 임용시험은 문항 유형에서 서답형(71.4%)이 주로 출제되었고, 대상 학년에서는 통합 학년(41.7%)의 문제 출제 비중이 높은 것으로 나타났다. 또한, 내용 영역의 측면에서는 수와 연산(31.0%), 측정(23.8%), 도형(15.5%) 영역의 순으로 출제 비중이 높았다. 주제별 동향에서는 교과서/지도서(34.5%), 문제해결(26.2%), 학습심리(13.1%)의 순으로 비중이 높았지만, 평가와 관련된 문항은 없는 것으로 나타났다. 본 연구는 임용시험의 초등수학 출제 문항으로 2000년 이후의 모든 문항을 선행 연구의 기준을 구체화하여 분석하였으며, 초등교사의 MKT와 관련하여 분석의 결과를 도출하였다는 점에서 의미를 갖는다.

• 한국초등수학교육학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.1-22
• /
• 2010

이 연구는 교사의 역할에 따른 상호작용 패턴을 분석하는데 그 의의가 있다. 즉, 교사의 역할에 따라 수학 수업에서 상호작용의 패턴이 어떻게 달라지는지 분석하였다. 이를 위해서 서울특별시 소재의 초등학교에서 자율장학의 수업 관찰과 면담 등을 통하여 수학 수업에 대해 중립적인 성향, 교사 중심적인 성향, 학생 중심적인 성향을 갖고 있는 세 명의 4학년 교사를 선정하였다. 선정된 세 교사의 수학 수업을 측정, 연산, 확률과 통계, 문자와 식 영역에 대해 수업녹화와 수행평가지 그리고 학습지 분석을 통하여 수학적 수업관행과 상호작용 패턴을 분석하였다. 그 결과 중립적 성향의 교사는 수학 수업에서 학습의 안내자 역할을 하는 것으로 관찰되었으며, 교사 중심적 성향의 교사는 학습의 지시자 역할을, 그리고 학생 중심적 성향의 교사는 학습의 조정자로서의 역할을 하는 것으로 수업관행의 분석 결과 드러났다. 그리고 상호작용 패턴에 있어서 학습의 안내자 역할을 한 교사의 수업에서는 보고서 패턴과 탐구 패턴이 주로 관찰되었으며, 학습의 지시자로서의 역할을 한 교실에서는 보고서 패턴이 주를 이루었고, 학습의 조정자 역할을 한 교사의 수업에서는 논의 중심의 가장 고차원적인 상호작용이 주로 관찰되었다. 이러한 분석 결과는 수학 수업에서의 교사의 역할이 수학적 상호작용에 중대한 영향을 미치게 되며, 결국 학생들의 수학 학습의 질에 중대한 영향을 주게 된다는 것을 의미한다. 따라서 이 연구 결과는 수학 수업에서의 교사의 역할 변화를 위해서는 수학 교과, 특히 수업 방법에 대한 교사의 전문성 신장이 매우 중요함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권5_1호
• /
• pp.469-480
• /
• 2017

본 연구는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년까지, 규모 2.0~2.5사이의 소규모 지진이 6회 발생한 경상남도 거창군 일원지역을 대상으로 수치표고모델을 이용한 3차원의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도로부터 선구조선을 추출하여 선구조선과 진앙(지진발생위치)간의 상관관계를 분석하였다. 선구조선의 통계분석 방법으로는 직각격자에 의한 단절현상 문제점을 완화하고 선구조선의 공간적 분포를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자 모양과, 격자크기에 따라 변화하는 밀도 값이 안정되는 지점의 격자크기를 사용하여 핫스팟 분석을 수행하였다. 핫스팟 분석방법은 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있기 때문에, 선구조선의 각 통계요소별(빈도, 교차점, 길이)로 도출되는 Z score를 통해 선구조선 밀집지역을 확인하였다. 또한 연산된 선구조선의 밀도와 진앙간의 상관성을 분석하기 위해 진앙에서의 Z score를 표준정규분포 상에 나타내어 선구조선의 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준인지를 확인하였다. 그 결과, 6개의 진앙에서 3개 종류의 통계요소로 기록된 총 18개의 Z score 중 약 83%에 달하는 15개 값이 1.65 이상으로 나타났다. 이는 표준정규분포 상에서 95% 이상의 높은 밀도 값을 의미하여, 진앙이 선구조선 고밀도지역에 위치함을 알 수 있었다. 특히 선구조선 빈도는 모든 진앙에서, 교차점은 하나의 진앙을 제외한 나머지 진앙에서 밀도 값이 표준정규분포 상 95% 이상을 나타내어, 선구조선의 빈도와 교차점 밀도가 진앙과 높은 상관성이 있음을 확인하였다. 선구조선의 밀도 분포를 정확하게 표현하고, 진앙과의 상관관계를 분석한 본 연구는 잠재적인 지진발생 위험 지역을 추출하기 위한 기초연구로써 의미가 있다. 그러나 상기와 같은 결과를 조금 더 명확하게 하기 위해서는 지진의 발생빈도가 많고 더 광역적인 지역을 대상으로 한 추가적 연구의 필요성이 있다고 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제37권3호
• /
• pp.184-193
• /
• 2010

본 논문은 생물체 표면에서 번쩍이고 다채로운 색깔의 반사특성을 보이는 훈색(暈色)현상의 양방향 반사율 분포 함수(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function)의 압축방법을 제안한다. 그래픽스 기술에서 훈색 현상의 용어를 보통 이리데센스(Iridescence) 또는 구조적 색상(structural colors)라고 부른다. 이러한 현상의 주요한 특징은 시점에 따라 다채로운 색상과 밝기를 갖는 것이다. 이것을 구현하기 위해 기존의 그래픽스 기술들은 BRDF를 이용한 방법을 사용한다. BRDF 방법은 많은 시점의 영상을 직접 활용하여 사실적인 표현이 가능한 장점이 있지만, 데이터양이 커서 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 훈색(暈色: Iridescence)현상의 BRDF로부터 반사맵을 작성하고, 반사맵을 여러 개의 색상 기반의 동심원으로 반사맵을 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 이때 동심원 1개는 1개의 법선벡터에 의한 반사광의 빔폭을 의미한다. 본 논문에서는 여러 개의 가상의 광학적 법선벡터를 사용하여 울퉁불퉁한 동심원을 합성한다. 그리고 동심원의 중심을 통과하는 한 선분으로부터 1차원 스펙트럼 정보를 취득한다. 제안하는 방법은 BRDF의 막대한 데이터양을 효과적으로 줄여서 단지 1장의 텍스처를 사용하여 사실적인 밝기 차이와 스펙트럼 표현이 가능한 영상기반 렌더링 기법(IBR: image based rendering)으로 사용할 수 있다.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제12권1호
• /
• pp.131-149
• /
• 2009

수학영재교육에 대한 관심이 높다. 하지만 2003년 교육청 영재교육원을 통한 수학영재교육이 실시된 이래 학생의 성취결과에 대한 분석은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 수학기초지식을 정의, 성질, 절차로 세분화하고 그에 따른 검사문항을 국가수준의 성취기준을 준거로 개발하였다. 개발된 검사도구로 한 광역시 영재원을 선택하여 전수검사를 실시하고, 그 결과를 분석하였다. 먼저, 기초 정의에서는 연산과 관련된 기본적인 개념을 제외하면 비교적 낮은 성취결과를 보였다. 둘째, 기초 성질에서는 기초 정의가 결여된 기초 성질에 대한 문항에서 매우 낮은 성취 결과를 보였고, 전체적으로 기초 정의와 유사한 성취결과를 보였다. 셋째, 기초 절차에서는 매우 높은 성취결과를 보였다. 이러한 검사결과를 통해 볼 때 수학기초지식에 대한 이해력을 높일 필요성이 있고, 이를 위해 영재선발 문항과 영재교육 내용에 대한 체계적인 대안의 개발이 요구되어진다. 본 조사연구는 수학기초지식과 결부되어진 선발문항 개발 및 영재교육내용의 개선에 의미 있는 시사점을 제기할 수 있고, 수학영재교육의 긍정적 변화에 도움을 제공하리라 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.31-47
• /
• 2008

W3C에서 표준 온톨로지 서술 언어로 OWL을 채택함에 따라 많은 온톨로지들이 OWL로 기술 및 구현되고 있다. 이와 관련된 기술 중 Jena는 HP에서 개발한 API로서 저장소는 물론 추론 엔진을 개발할 수 있는 다양한 API를 제공하고 있으며 현재 많은 시스템 개발에 이용되고 있다. 그러나 Jena2의 저장 모델은 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 대용량의 온톨로지 데이터 처리에 있어 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 무엇보다 클래스와 프로퍼티의 계층적 구조를 고려하지 않기 때문에 계층 구조를 이용한 질의 처리 시 잦은 조인 연산으로 인해 성능이 급격하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 Jena2 API를 그대로 이용하면서 Plug-in 형식으로 적용할 수 있는 새로운 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 제안한다. 제안 모델은 클래스(Class), 프로퍼티(Property), 인스턴스(Instance)의 정보들을 의미적으로 분류하여 저장하며 계층적 정보들에 대해서도 개별적으로 관리함으로써 질의 처리 성능을 향상시킨다. 또한 기존모델과 이 논문에서 제안하는 모델과의 실험 및 시뮬레이션을 통해 비교 분석 한다. 실험 및 시뮬레이션 결과에서, 제안 시스템이 Jena2보다 나은 성능을 보였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.129-147
• /
• 2002

본 연구에서 변동등식에 근거한 동적경로선택조건을 도출하여 동적통행배정모형을 제안한다. 동적경로선택조건은 운전자에 의해 이용된 경로, 링크 그리고 출발지의 출발시간을 고려하여 도출되며 이 조건을 동적통행배정모형으로 전환하는 과정에서 모형의 변동등식문제로 압축된다. 등식이론에 근거한 모델의 이론적 배경을 입증하기 위해 제안된 동적통행배정모형이 필요충분조건을 만족함이 증명되었다. 해법으로서 기존의 제안된 네트워크의 시간과 공간확장기법을 채택하지 않고 물리적 네트워크가 직접 알고리즘에 반영되도록 하기 위해 각 링크의 시간대별 통행량과 방출통행량을 링크진입통행으로 표현하여 시간종속 통행시간함수를 단일변수로 처리하여 대각화알고리즘에 반영하였다. 소규모 비대칭 네트워크 적용결과 사용자 동적최적경로선택조건이 만족됨을 입증하였는데 단위시간간격이 적을수록 개선된 효과를 보여준다. I-394네트워크 실험결과로서 기존의 변동부등식에 근거한 알고리즘에 비해 제안된 알고리즘이 최소한 93%이상의 컴퓨터연산 속도의 개선효과를 가져왔다. 등식이론에 근거한 모델개발의 장점으로서는 제안된 모델의 최적해의 계산시간이 전체시간의 증가에 전혀 영향을 받지 않는다는 것으로 이는 동적통행배정모형에 적용될 네트워크의 규모가 커질수록 제안된 알고리즘의 계산 효율성은 더욱 증가하는 것을 의미한다. 따라서 제안된 동적통행배정모형은 대규모 시간종속적 교통망에서 교통상황의 변화에 민감하게 반응할 수 있는 실시간첨단교통제어의 핵심기능으로서 역할수행이 기대된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제35권3호
• /
• pp.187-194
• /
• 2017

본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.171-189
• /
• 2022

온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현 수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.