본 연구는 분수의 곱셈과 나눗셈 계산 과정에서 학생들이 보이는 오류 유형을 분석하고 진단하여, 오류를 효과적으로 교정하기 위한 오류 유형별 지도방안을 구안하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 초등학교 6학년 2개의 학급을 대상으로 분수의 곱셈과 나눗셈에서 보이는 주요 오류 유형을 6가지로 분류하고 연구 대상의 오류 유형을 진단하였으며, 각 오류 유형에 맞는 교정 지도방안을 구안하여 적용하였다. 오류가 교정되었는지를 판단하기 위하여 사후평가를 2회 실시한 결과 연구 대상의 오류가 교정된 것으로 나타났다.
사망진단서의 상당수가 부적절하게 기록되고 있다. 이의 원인으로는 사망진단서 작성에 관한 교육의 부족과 사망진단서 작성자의 무관심 등에서 비롯된 것으로 보인다. 사망진단서 오류는 우리나라의 사망 환자 통계의 신빙성을 떨어뜨리고, 보건 정책 등에 올바르게 반영되지 못하는 결과를 가져오게 된다. 2005년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년간 대구 소재 A병원에서 발급된 사망진단서 298건을 연구 대상으로 사망진단서의 오류를 조사하였다. 주오류중 사망기전만 기입한 경우 26건(8.7%), 경쟁 원인 기입은 28건(9.4%), 부적절한 진단은 34건(11.4%)이었다. 1개 이상의 주오류를 가진 경우는 88건(29.5%)이었다. 부오류는 시간 간격을 기입하지 않은 경우가 296건(99.3%), 직접사인과 선행사인은 기록하고 중간선행사인을 제외하였거나 직접, 중간선행, 선행사인에 같은 진단을 기입한 경우는 58건(19.5%), 한 칸에 2개 이상의 진단을 기입한 이중진단인 경우가 56건(18.8%) 등이었다. 오류가 없는 사망진단서는 88건으로, 전체 진단서 298건 중 29.5%밖에 되지 않았다. 사망진단서 작성의 정확성을 기하기 위하여 올바른 교육 프로그램 마련 및 교육의 강화가 절실히 요구된다.
스마트 홈에서 발생하는 다양한 형태의 오류는 스마트 홈의 신뢰성을 저하시키기 때문에 스마트 홈에서 오류의 검출 및 복구를 위한 연구가 그 동안 진행되어 왔으나, 이들 대부분은 장치의 기능적 고장이나 소프트웨어의 오동작 등에 한정되어 있고, 장치간의 연관 관계에서 발생하는 오류에 대한 것은 없었다. 본 논문에서는 장치간의 연관 관계를 규칙으로 정의하고, 규칙의 만족 여부에 따라 컨텍스트를 두 집합으로 구분한 다음, 장치간의 연관 관계에서 발생하는 오류의 증상과 원인을 정의하는 오류 진단 지식 생성 방법을 제시한다. 향후, 스마트 홈에 적용하여 이 방법을 장치들의 연관성에 의해 발생하는 오류의 탐지와 그 원인의 식별이 실시간으로 가능하다.
자연환경에 노출된 센서기반의 제어장치는 센서오류가 발생하게 된다. 본 논문에서는 센서의 오류 보정기능을 갖는 고정밀 태양추적장치를 개발하였다. 다항식회귀분석 (Polynomial Regression)과 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 응용하였으며 태양추적장치의 센서를 모델링하고 자체 진단하고 복구하는 방법을 연구하였다. 시스템의 정상동작시의 센서간의 상호관계를 이용한 모델링과 센서 표본값의 주분포 모델인 PCA 모델이 이루어지면 이를 기준으로 센서의 여러 가지 오류를 점검하고 오류센서 신호를 재건을 한다.
본 연구에서는 분수와 소수의 혼합계산 부분에서 나타나는 오류 유형을 진단하고 오류에 대한 피드백 프로그램을 처방하여, 그에 대한 학생들의 반응을 분석하고자 하였다. 우선 연구할 내용을 7가지 영역으로 층화시키고, 각각의 영역을 오류 진단, 진단에 따른 처방 그리고 분석의 3단계로 결과를 정리하였다.
본 논문에서는 수시모집 입학전형에 합격한 대학 입학예정자를 대상으로 P대학에서 시행하고 있는 기초수학 특강에서 학습지도 자료로 활용하기 위하여 실시하는 기초수학 진단평가에서의 사전 검사를 통해 함수, 함수의 연속 및 미분가능에 대한 기초개념을 어느 정도 이해하고 있는지와 어떤 오류를 범하고 있는지를 분석하였다. 또한, 기초수학 특강 최종평가에서의 사후 검사를 통해 기초개념 이해에 대한 오류유형은 어떻게 변화되었는지 살펴보고자 하였다. 여기서, 우리는 연구대상 학생 전체에 대한 오류유형의 변화는 물론, 각 검사문항에 대한 동일 학생의 오류유형이 구체적으로 어떻게 변화되었는지도 분석하였다.
스마트팩토리의 핵심 설비 기기인 협동로봇의 유지보수를 위해 다양한 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 하지만 협동로봇은 기계적 특성과 수행하는 작업의 다양성으로 인해 내부 센서 데이터의 복잡도가 매우 높아 고정적인 결함 진단 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문은 협동로봇의 동작 패턴을 직관적이고 신속하게 인지할 수 있는 비전 기술을 활용하여, 동작 오류 진단을 기반으로 원인이 되는 조인트 결함 위치를 추적하는 딥러닝 기법을 제안한다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 발전기 고정자의 가진 주파수의 거동패턴을 모델링하고 거동패턴의 위상변화를 학습패턴으로 만들어 오류 역전파 알고리즘으로 학습시킴으로써 고정자 권선 단말부에 대한 상태 감시한다. 고정자 모사장치를 구성하고 장치로부터 가진 데이터를 획득하여 실험한 결과 가진 주파수에서 일정한 형태의 거동패턴을 보였으며, 거동을 학습패턴으로 만들어 오류 역전파 알고리즘에 적용한 결과 뛰어난 성능을 보였다.
항공기 소프트웨어의 건전성 관리시스템은 수행 중에 발생하는 오류를 수리하여 안전성을 제공하고 유지보수 비용을 절감한다. 순서 위배 오류는 개발 단계에서 모두 제거하는 것이 어렵기 때문에 운용 단계에서 자율적으로 수리할 수 있어야 한다. 순서 위배를 자율 수리하기 위한 기존 연구는 각 접근사건의 수행 직전에 접근사건 순서를 비교하여 오류를 진단하기 때문에 접근사건 수에 비례하는 시간 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문은 접근사건을 포함하는 함수의 올바른 순서 정보로 오류를 진단하고 해당 함수를 지연시켜 조치하는 기법인 ORS를 제시한다. ORS를 평가하기 위해, 순서 위배 오류를 포함하는 5가지의 합성 프로그램에 기존 연구와 ORS를 적용하여 시간 오버헤드를 측정하였다. 그 결과, 접근 횟수가 약 60번 이상일 때 기존 연구보다 효율적임을 확인하였다.
현재 병원 및 의원에서는 GOT, GPT 등의 간 질환 진단시약을 사용하고 있다. 하지만 이것들은 특이성이 떨어진다는 문제점을 가지고 있다. 또한 초기 염증 및 급성간염 진단에 있어서는 유용할 지 모르나 만성간염, 간경변, 간암에 있어서는 수치가 정상으로 나타나는 경우도 있어 오진 및 의료분쟁의 원인이 되기도 하
는 등의 치명적인 오류를 안고 있다. 이렇듯 간의 초기 염증 및 급성간염 진단만 가능하던 현재의 간질환 진단시약이 가지고 있는 문제점을 해결하여 만성간염, 간경변, 간암 등까지도 확실하게 구별할 수 있음은 물론 간질환의 진행상태까지도 판단할 수 있는 세계 유일의 제품을 개발하게 되었다. 이는 간경변, 간암의 경우 9 6 %의 높은 판정비율을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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