기술 공학 및 수학 학문 자체의 발전으로 인하여 논리성 개발뿐만 아니라 사고력을 개발하고, 일상 생활에 유용한 학습 내용들이 학교 수학에 도입되고 있다 수학 학습의 이러한 변화의 측면에서 보면, 어림은 사고력 개발이나 일상생활에서의 유용성에 많은 도움이 될 수 있는 수학 학습의 한 영역이다. 그러나 하나의 정확한 답을 구하는데 익숙해 있는 아동들은 오차를 포함하는 어림 값을 문제에 대한 답으로 수용하는 것을 어려워하며, 어림을 사용해서 문제를 해결할 때 문제에 대한 답이 여러 개 있을 수 있음을 인정하지 못한다. 또 어떤 경우에는 정확한 계산을 한 후 그 결과를 반올림해서 어림 값을 구한다. 이러한 형태의 어림 학습은 어림의 유용성을 충분히 인식시키거나 효율적으로 어림하는 감각이나 융통성 있는 사고를 개발하지 못해 아동들로 하여금 어림을 귀찮고 성가신 것으로 생각하게 한다.
본 연구에서는 전자정부 사용자들의 지각된 인식이 전자정부에 대한 신뢰와 사용의도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 대학생들을 대상으로 한 설문조사를 통해 전자정부에 대한 지각된 정보보안, 위험, 유용성 등이 전자정부에 대한 신뢰와 사용의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 가설검증의 주요 결과는 다음과 같다. 지각된 정보보안과 유용성은 전자정부에 대한 신뢰에 유의미한 정(+)의 영향을 마치는 것으로 나타났으며, 지각된 위험은 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 전자정부 사용의도에는 지각된 유용성만이 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 그리고 전자정부에 대한 신뢰수준은 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
개체명 인식은 질의 응답, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한 분야에서 유용하게 사용되고 있는 기술이다. 개체명 인식의 경우 인식의 대상인 개체명이 대부분 새롭게 등장하거나 기존에 존재하는 단어와 중의적 의미를 갖는 고유한 단어라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식에서 미등록어 및 중의성 문제를 해결하기 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 형태소 및 자음/모음을 이용하여 새롭게 등장하는 단어에 대한 기존 단어와의 형태적 유사성을 고려한다. 또한 임베딩 및 양방향 LSTM-RNNs-CRF 모델을 이용하여, 각 입력 값의 문맥에 따른 의미적 유사성, 문법적 유사성을 고려한다. 제안하는 딥 러닝 모델을 사용하여, F1 점수 85.71의 결과를 얻었다.
개체명 인식은 질의 응답, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한 분야에서 유용하게 사용되고 있는 기술이다. 개체명 인식의 경우 인식의 대상인 개체명이 대부분 새롭게 등장하거나 기존에 존재하는 단어와 중의적 의미를 갖는 고유한 단어라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식에서 미등록어 및 중의성 문제를 해결하기 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 형태소 및 자음/모음을 이용하여 새롭게 등장하는 단어에 대한 기존 단어와의 형태적 유사성을 고려한다. 또한 임베딩 및 양방향 LSTM-RNNs-CRF 모델을 이용하여, 각 입력 값의 문맥에 따른 의미적 유사성, 문법적 유사성을 고려한다. 제안하는 딥 러닝 모델을 사용하여, F1 점수 85.71의 결과를 얻었다.
초등교사 39명을 대상으로, 첨단과학기술 교수에 대한 인식 및 교수효능감의 변화를 조사하였다. 초등교사들은 첨단과학기술에 대하여 관심이 있고 일상생활 속에서 첨단과학기술의 중요성을 인식하고, 또한 초등학교에서의 첨단과학기술 교육의 중요성 및 필요성에 대해서도 공감하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 초등교사들은 첨단과학기술 교육의 과학학습 동기 유발과 과학 분야의 진로 지도 등 유용성에 대하여 확신하지 못하는 것으로 조사되었다. 특히 초등학교 수준에서 첨단과학기술 교육의 적합성에 동의하지 않았다. 또한 현재 초등학교에서 첨단과학기술을 가르칠 환경 조성이 필요하다고 인식하고 있었다. 첨단과학기술 STEAM 프로그램의 개발 및 적용 후의 초등교사의 첨단과학기술에 대한 교수효능감 변화는 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=-13.67, p<0.01).
본 연구는 급변하는 사회 변화의 흐름 속에서 수학교육을 평생교육적 관점에서 논의해야 할 필요성이 제기됨에 따라 현재 성인들이 필요로 하는 것이 무엇인지 파악하기 위해 성인들의 수학에 대한 인식을 탐구하는 연구이다. 이를 위해 "연구 참여자들의 학교 수학에 대한 경험은 어떠한가? 정규학교 교육 이후 연구 참여자들은 수학을 무엇이라고 인식하고 있는가?" 라는 연구 문제 하에 다양한 사회문화적 배경을 지닌 성인 10명을 인터뷰하고 내러티브 탐구 방법으로 분석하였다. 결과적으로 연구 참여자들은 학교 수학을 단순한 문제 풀이로 받아들이는 경향이 있었고, 수학적 지식의 유용성을 알지 못했을 때는 수학 학습 과정에서 수학에 대한 좌절이 나타날 수밖에 없었다. 이러한 교육 경험을 지닌 연구 참여자들이 정규 교육 과정 이후에는 수학을 '일상에 내재화되어 있는 기초 연산 및 기본 교양, 문제 해결에 유용하며 논리적인 사고 방식, 현상을 파악하고 표현하기에 유용한 도구'로 인식하고 있었다. 즉, 성인들은 학교 교육을 내재화시켜 수학이 자신의 삶에서 어떤 역할을 하는지 명확하게 파악하고 있었고, 자신의 삶에서 수학을 효율적으로 사용하고 있었다. 이에 따라 학교 교육과 성인 교육을 연결성 상에 놓고 바라볼 필요성과, 성인에게 필요한 수학 능력을 수학 소양으로 개념화할 필요성이 제기되었다.
공학교육인증제도 아래 기초설계-요소설계-종합설계의 3단계의 교육체계로 시행되고 있는 공학설계교육 중, 기초설계에 서는 설계 개념, 절차의 공학 입문자에의 소개와 동시에 종합설계에 연결하여 효과적으로 사용되도록 수학적인 상세 설계보다는 창의성이 발휘된 설계안을 창안, 평가하는데 중점을 두고 이를 팀 활동을 통해 연습시킨다. 본 연구에서는 기초설계를 수강하고 종합설계를 수행하고 있는 기계 분야 학생들의 의견을 설문을 통해 수집하여 효과적인 기초설계 교육이 이루어지고 있는지 알아보았다. 전반적으로 학생들이 기초설계 교육의 중요성을 높게 인식하며 유용도도 높다고 인식하고 있으며, 교과 내용별 중요도 및 유용도, 교육기반 및 환경, 종합설계와의 연계 필요성 등 기타 평가사항들이 앞서 있었던 기계 분야 교수들에 대한 설문 결과와도 상당히 일치하고 있다. 학생들과 교수들의 인식이 잘 공감되고 있으며 실제 종합설계시 팀 활동과 아이디어 창안 등이 잘 활용되고 있는 것으로 미루어 기초설계 교육이 효과적으로 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 다만, 유용도가 중요도에 비해 약간 낮게 인식되는 점은 실습 과제를 흥미롭고 현실적인 것으로의 지속적 향상, 종합설계 초기에 기초설계 습득 내용이 응용되도록 유도하는 등의 유용도를 더 높이기 위한 방안과 노력이 필요하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 겹침이 있는 물체의 인식을 위하여 겹침을 당한 물체의 가려진 부분에 대한 추정을 행하는 방법을 제안한다. 주어진 입력화상에서 정점의 호수점의 개수를 셈으로 겹침의 생성 여부를 알 수 있다. 또한 특징추출을 행하기전에 도형의 형태량에 기초하여 겹침을 당한 물체의 가려진 부분을 추정하여 본 논문의 유용성을 여러 실험에 의해 입증하였다.
정보도 자산이라는 인식은 어느정도 자리를 잡아가고 있는 듯하다. 그러나 어떤 정보가 얼만큼의 가치가 있고 그것이 기업에 있어 수치적으로 계산될 수 있는 가하는 문제는 아직 의견이 분분하다. 분명한 것은 기업에 있어 정보는 분명 자산으로서의 가치를 가지고 있다는 것인데, 일부의 경우 대차대조표상에 기재가 필요하다는 주장을 펼치기도 한다.
본 논문에서는 TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 문자패턴의 실시간 인식을 위한 방법론을 고찰한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV 제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케쥴링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM 신경망을 적용한다. 이는 하이퍼박스 기반의 패턴 분류기로서 간결하면서도 강력한 학습기능을 제공한다. 기존의 FMM 모델이 갖는 단점인 학습패턴에서 특징분포와 빈도를 고려하지 못한다는 점을 개선하여, 특징과 하이퍼박스간의 가중치 요소를 고려한 활성화 특성을 정의한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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