차세대 네트워크는 다양한 특성을 가진 무선 액세스 네트워크들로 구성되는 오버레이 네트워크 형태로 구성된다. 이와 같은 네트워크 환경에서 이동 사용자에게 멀티미디어 서비스를 고품질로 제공하기 위해서는 핸드오버 횟수를 최소화하고 오류전파문제를 해결해야 한다. 이에 본 논문에서는 mSCTP (mobile Stream Control Transmission Protocol)을 기반으로 오류전파문제를 개선함으로써 오버레이 네트워크 환경에서 종단 간 수직 핸드오버 시 이동 사용자에게 고품질의 멀티미디어 서비스를 제공하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 다음 4가지 기능을 이용한다. (1) 멀티미디어 프레임의 전송 경로를 프레임 유형별로 분리, (2) 멀티미디어 프레임 손실률을 최소화하는 재전송 정책, (3) 바이캐스팅 (bicasting)을 통한 Forced 수직 핸드오버 수행, (4) 핑퐁 현상이 성능에 미치는 영향을 줄이기 위한 안정기간 사용, 시뮬레이션을 통해 제안하는 방안은 오류복원력을 달성함으로써 이동 사용자에게 고품질의 멀티미디어 서비스를 제공함을 알 수 있었다.
문맥의존 철자오류는 단독으로 사용하면 정확한 어절이지만, 문맥을 고려했을 때 오류인 유형이다. 이를 검색하고 교정하기가 매우 어려우며, 고품질 맞춤법 검사기의 성능을 크게 좌우한다. 한국어 맞춤법 검사기에서의 문맥의존 철자오류는 언어 전문가에 의해 수작업으로 구축된 교정규칙을 사용하는 것이 가장 일반적이다. 이때 규칙을 이용한 방법은 그 특성상 교정 정확도는 매우 높지만, 재현율은 매우 낮다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 교정규칙에서의 선택제약 명사 확장 방식과 조사 제약조건을 완화하는 방법을 통합하여 정확도를 유지하거나 거의 낮추지 않으면서, 재현율을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한, 두 방식을 단순하게 통합하지 않고 수의적 부사 삽입과 활용형, 관형형을 고려하여 단계별로 통합하는 방식을 제안하여 평균적으로 정확도를 거의 낮추지 않고 재현율을 약 13% 향상시킨다.
초등학교에서 자연수의 혼합계산은 사칙계산이 섞여 있는 수식의 계산 순서를 알고 해결할 수 있는 능력을 길러 주는데 초점을 두고 있다. 이런 목표에 비추어 본 연구에서는 초등학생 67명과 예비교사 57명을 대상으로 수식과 문장제로 이루어진 검사지를 이용하여 혼합계산에 대한 해결 정도와 오류 유형을 분석하였다. 검사 결과, 초등학생들은 수식과 문장제로 된 혼합계산에서 86.2%와 73.5%의 정답률과 수식에서 계산 순서의 오류, 문장제에서 수식을 구성하지 못하는 오류를 나타내었다. 예비교사들의 경우에 나타난 몇 개의 오류와 해결과정에 비추어 혼합계산이 이루어지는 식의 계산 원리와 규약을 이해할 수 있도록 교과 교육 내용을 유의해서 지도할 필요를 제시하였다. 또한 검사 결과를 통해 혼합계산 시 괄호 사용의 유무와 적절성, 등호 개념의 사용 방법에서 문제점을 확인할 수 있었다.
인적오류는 해양사고의 중요한 원인이고, 인적오류의 식별은 해양사고 예방에 근간이 된다. 특히, 선교팀(항해사와 조타수)이 주어진 상황에서 취한 기술적인 행동 패턴은 인적오류 식별에 중요한 정보를 제공한다. 본 연구의 목적은 익수자 구조를 위한 윌리암슨 선회법(Williamson's Turn)을 이용하여 선교팀들의 기술적인 행동 패턴을 식별하고 분석하기 위한 것이다. 이를 위한 본 연구의 핵심은 실험을 실시하는 과정에서 나타난 선교팀의 인적 행동 요인에 대한 인지모델을 구축하고 분석하는 것이다. 실험환경은 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 구축하고, 24개 선교팀으로 구성된 참가자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과, 방향타와 기관을 사용한 항적유지와 선박조종에 대한 행동 패턴을 식별할 수 있었다. 본 연구는 선원의 자격 및 훈련에 적용하여 선교팀의 인적오류를 보완하고 보정하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 학습자들이 수학과 디지털교과서를 사용해 자기주도적 학습을 할 때 겪는 문제점이 무엇인지를 파악하고, 그 원인을 분석하여 추후 디지털교과서 설계와 관련된 시사점을 도출해 보고자 하였다. 이를 위해 수학 [6-나] 디지털 교과서의 '분모가 같은 분수의 나눗셈' 단원을 초등학교 6학년 8명의 학생이 자기주도적으로 학습을 하는 과정을 think aloud 방법을 통해 관찰하고 분석하였다. 학습이 끝난 후 학생들은 사후평가지를 작성하였으며, 연구자와의 면담에 참여하였다. 실험 결과 디지털 교과서를 이용한 동분모 분수의 나눗셈 학습에서 학생들이 나타내는 오류의 유형은 크게 '수학교과서 특성상의 오류'와 '디지털교과서 기능 및 설계상의 오류'로 나눌 수 있었다. 특히 디지털교과서의 잘못된 설계는 오히려 학생들의 오개념과 오류를 유발하는 것으로 나타났다. 이는 디지털교과서 설계시 학습자의 오개념을 유발할 수 있는 요소를 고려해야 함을 시사한다.
본 연구는 함수의 극값에서 학생들이 범하는 오류를 분석하여 극값을 지도하는 교수자들에게 유용한 정보를 제공하기 위해 이공계열 신입생을 대상으로 극값에 대한 오류를 조사하였다. 이공계열 학생들의 극값에서의 오류는 대부분 곡해된 정리와 정의 유형으로, 필수적인 사실이나 개념의 부족한 숙련에서 발생한다. 조사 결과를 살펴보면, 극값의 정의에 대해 정확하게 설명하는 학생은 적었으나 주어진 그래프에서 극댓값과 극솟값을 올바르게 표시하는 학생은 비교적 많았고, 주어진 함수의 미분계수가 0인 점에서 극값을 갖는다고 생각하는 학생과 불연속함수에서는 극값이 존재하지 않는다고 생각하는 학생이 많았다. 따라서 극값의 정의를 설명할 때 그래프만 기억하지 않고 그래프에서 극값의 정의를 유추할 수 있도록 지도하고, 다양한 예를 통해 극값을 갖는 함수와 갖지 않는 함수, 불연속함수와 임계점에서의 극값 등을 서로 비교하며 설명해야 한다.
현재 대부분의 음성인식 오류 교정에 관한 연구는 영어를 기준으로 연구되어 한국어 음성인식에 대한 연구는 미비한 실정이다. 하지만 영어 음성인식에 비해 한국어 음성인식은 한국어의 언어적인 특성으로 인해 된소리, 연음 등의 발음이 있어, 비교적 많은 오류를 보이므로 한국어 음성인식에 대한 연구가 필요하다. 또한, 기존의 한국어 음성인식 연구는 주로 편집 거리 알고리즘과 음절 복원 규칙을 사용하기 때문에, 된소리와 연음의 오류 유형을 교정하기 어렵다. 본 연구에서는 된소리, 연음 등 발음으로 인한 한국어 음성인식 오류를 교정하기 위하여 LSTM을 기반으로 한 인공 신경망 모델 Sequence-to-Sequence와 Bahdanau Attention을 결합하는 문맥 기반 음성인식 후처리 모델을 제안한다. 실험 결과, 해당 모델을 사용함으로써 음성인식 성능은 된소리의 경우 64%에서 77%, 연음의 경우 74%에서 90%, 평균 69%에서 84%로 인식률이 향상되었다. 이를 바탕으로 음성인식을 기반으로 한 실제 응용 프로그램에도 본 연구에서 제안한 모델을 적용할 수 있다고 사료된다.
본 연구는 수학 예비교사들이 과제의 인지적 노력 수준 변형에서 겪는 오류와 어려움을 분석하여, 수학 과제 변형과 관련한 수학 예비교사 교육에 유의미한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 24명의 수학 예비교사들을 대상으로 수직이등분선의 성질에 대한 추론 과제를 높은 수준과 낮은 수준으로 변형하는 활동과 이에 대한 반성 및 수정 기회를 제공하였다. 변형 과제를 중심으로 예비교사들이 과제의 수준 변형에서 겪는 오류와 어려움을 분석한 결과, 과제 수준의 판단 관점에서 PNC와 PWC 과제의 구분에 제한된 이해를 보였으며, 과제의 외형적인 요소에 의존하는 간섭 현상을 확인하였다. 과제 수준의 변형 관점에서 예비교사들은 과제의 목표와 수직적 위계를 간과하거나 변형 유형의 편향성을 보였다. 한편 예비교사들은 반성 및 수정 활동을 통해 자신들의 변형 과제의 오류를 인식하고 개선할 수 있었으며, 도구의 범주를 Geogebra를 포함한 공학적 도구로 확장하는 모습을 보여주었다.
본 논문은 멀티레이트 양자 터보 숏-블럭 코드의 양자정보처리 파트만을 이용해 고전정보처리 파트의 외부 도움 없이 양자 채널에서 발생한 파울리 X,Y,Z 오류의 유형과 위치 정보를 알아내는 방법을 제안한다. 파울리 X,Y 오류의 위치 정보를 얻기 위해 C[n,k,2] QSBC-QURC 인코더에 각각 n개의 보조 큐빗과 CNOT 게이트를 삽입했는데 그 결과 최대 코딩률이 약 1/2로 제한되는 절충 특성을 갖게 되었다. C[n,k,2] QSBC-QURC에 대한 파울리 Z 오류의 위치 정보는 클리포드 기반 스태빌라이저 측정으로 구했다. 제안한 방법은 코딩률 외의 C[n,k,2] QSBC-QURC가 가진 나머지 모든 특성을 상속한다.
의과대학 본과 4학년 학생들의 사망진단서의 작성 능력을 살펴보고자, 2007년 5월부터 8월까지 충청도, 전라도, 경상도의 4개 의과대학 본과 4학년 학생 380명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문지는 사망진단서 작성을 위한 10개의 사례들과 사망진단서 작성 양식, 그리고 사망진단서 작성과 관련된 교육 경험에 관한 문항들로 구성되었다. 교육 유형별 사망진단서 작성 정확도를 평가하기 위해 학생들이 기술한 사인들이 기준사인과 일치되는 정도와 기재내용의 오류 등을 파악하였다. 설문 미응답자 61명을 제외한 232명의 분석결과는 다음과 같다. 10개 사례에 대한 4단계 사망원인 평균 일치 개수 즉 CD는 $9.6{\pm}3.8$이었다. 4단계 사망원인들 중 최하단에 기재한 원사인의 평균 일치 개수 즉 UC1은 $4.8{\pm}1.7$이었고, 학생들이 기술한 4단계 사망원인들 중에서 사인분류사에 의해 선정 된 원사인의 평균 일치 개수 즉 UC2는 $5.6{\pm}1.5$이었다. UC1과 UC2는 사례중심 교육집단이 이론교육집단 보다 높았다. 주오류의 세부 내용별로 살펴보면 '선행사인 미기입'의 오류를 가진 경우(78.9%)가 가장 많았으며, 다음으로 '한 칸에 두개 사인 기입'(48.3%), 'II부에 I부 기입'(43.1%) 등의 오류를 범하는 경우 등이 많았다. 주오류와 부오류 모두 사례중심교육집단이 이론교육집단보다 평균 오류의 수가 더 적었다. 결론적으로 의과대학 본과 4학년 학생들의 사망진단서 작성능력은 사망진단서 작성 방법에 대한 교육 유형에 따라서 차이가 있으며, 사망원인통계의 정확성 향상을 위해서는 사망원인작성에 대한 교육이 이론 위주보다는 다양한 사례를 경험할 수 있도록 구성될 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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