• 아동학회지
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• 제23권5호
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• pp.1-17
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• 2002

The influence on children's analogical problem solving of structural highlighting during encoding and retrieval of sources was studied with 379 9-year-old participants. Performance on the first 2 of 4 tests determined the analogical level of each child. For the remaining 2 tests, the child was assigned to 1 of 12 different structural highlighting conditions, including 4 encoding conditions (reading, line, self-line, and self-explain) and 3 retrieval conditions (reminding, cued, and thematic comparison). Results showed that retrieval conditions, not encoding conditions, improved the analogical ability of the child. Children initially low in analogical ability improved in cued retrieval conditions; children initially high in analogical ability improved both in thematically compared and in cued retrieval conditions. Practical implications of the results were discussed.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제25권1호
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• pp.95-111
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• 2015

본 연구는 초등학교 5학년 영재학급 학생들이 유추적 사고를 활용하여 위도프 게임의 해법을 탐구하는 과정에서 보이는 사례 분석을 통하여 영재학급에서의 유용한 지도 방법을 고찰하는 데 목적이 있다. 이를 위해 I광역시에 거주하는 초등학교 영재학급 3개 반 36명의 학생들을 대상으로 수업 과정과 학습지를 분석하고 그들 중 소속 학급 내 성취 수준이 중상 이상인 6명의 학생들을 집중 관찰 및 면담하여 그들의 사고 과정을 상세히 분석하였다. 본 연구에서는 위도프 게임을 목표 문제로 삼고 이와 구조적 유사성을 지닌 퀸즈 무브 게임, 표면적 유사성을 지닌 2모둠 님 게임을 기저 문제로 하여 유사성의 유형이 해법 탐구에 미치는 영향을 확인하였다. 높은 수준의 사고를 하는 학생들은 두 문제 간의 표면적 유사성보다는 구조적 유사성에 더 주목함으로써 목표 문제의 해법을 발견해 낼 수 있음을 확인하였다. 또한 Sternberg가 제시한 유추의 7개 과정(부호화, 추론, 사상, 적용, 비교, 정당화, 반응) 중 핵심 요소인 4개 과정(부호화, 추론, 사상, 적용)을 중심으로 현장 적용 수업을 분석해 봄으로써 초등학교 영재학급에서 위도프 게임을 지도할 때 활용할 수 있는 유추의 주요 과정별 지도 방법을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제52권4호
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• pp.497-516
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• 2013

Inspite of many strengthens of storytelling mathematics education, some problems are expected: when math is taught in concrete contexts, students may have trouble to extract concepts, to transfer to noble and abstract contexts, and they may experience inert knowledge problem. Low achieving students are particularly prone to these issues. To solve these problems some suggestions are made by the author. These are analogous encoding and progressive formalism. Using analogous encoding method students can construct concepts and schema more easily and transfer knowledge which shares structural similarity. Progressive formalism is an effective way of introducing concepts progressively moving from concrete contexts to abstract context.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.191-194
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• 2012

CU 정보 중에서 분할 정보 및 스킵 정보는 공간적으로 인접한 CU뿐만 아니라 시간적으로 대응되는 CU와 매우 유사한 특성을 지닌다. 본 논문은 CU 정보를 부호화할 때, 공간적 상관도뿐만 아니라 시간적 상관도를 이용함으로써 부호화 효율을 향상시키는 방법을 제안한다. CABAC의 경우에는 CU 분할정보 및 스킵 정보에 대한 문맥모델을 생성할 때 시간적으로 대응되는 CU의 정보를 활용하고, CAVLC의 경우에는 시간적으로 대응되는 CU정보를 이용하여 현재 CU 정보들을 유추하는 방법을 이용하여 부호화하였다. 그 결과 현재까지 나온 HM3.0와 비교하여 CABAC에서 0.1%~0.6%의 성능 향상을 보였고 CAVLC에서는 0.1%~0.4%의 성능 향상이 있었고, 특히 시간적으로 가까운 참조프레임을 사용하는 저지연 환경에서 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.41-48
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• 2005

본 논문에서는 H.264 표준 부호화 방식의 성능 향상 및 저 계산량을 위한 가우시안 모델 기반의 전처리 필터에 대해 제안한다. 일반적인 영상 획득 장치에서 첨가된 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 다수의 고주파 성분으로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수를 이용하여, 주어진 양자화 스텝 사이즈에서 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 비트율을 개선시켜 압축 효율을 개선하고자 한다. 또한 전처리 필터의 계산량을 줄이기 위하여 간단한 형태의 국부 통계적 특성을 재 정의하고 노이즈에 대한 매개변수를 H.264의 변환과 양자화 과정을 통하여 유추하여 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.319-332
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• 2013

그동안 학습과 기억이 과거의 경험에 의해 구성된다는 측면이 강조되어왔으나, 최근의 연구들은 이들 인지과정이 미래의 보상물을 최대화하는 목표를 달성하기 위해 이루어짐을 조명하였다. 본 개관 논문은 이와 관련된 연구를 소개하고 목표지향적 학습과 기억에 대하여 논의하고자 한다. 먼저 강화 학습에서 내적 모형 기반 학습, 즉 상위 차원의 목표를 달성하기 위해 즉각적인 보상을 가져오지 않음에도 불구하고 특정한 행동을 취하는 과정이 이루어지고, 또한 직접적 강화를 받지 않은 대상으로의 일반화 및 유추가 일어나 미래의 적응적 행동을 가져옴을 보여준 연구들을 소개한다. 또한 위와 같은 목표지향적 학습 과정의 신경학적 기제를 탐색한 연구들을 개관하고, 선조체의 도파민 신호를 기반으로 한 과정이 기억 과정에 역시 영향을 미칠 수 있음을 논의한다. 특히, 기억이 과거의 경험을 모두 동일한 수준으로 부호화하고 인출하는 과정이 아니라, 상위 수준의 목표에 맞춘 의사결정과정의 결과임을 보여주는 연구들을 소개한다. 이러한 연구들은 미래에 얻게 될 보상 정보가 역향적으로 현재의 인지처리에 영향을 줄 수 있음을 시사한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1531-1536
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• 2016

본 논문에서는 비디오 부호화에서 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들이 연구되어 왔지만 여전히 연산량 감축에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터를 찾기 위해 후보 벡터의 블록에러합을 계산해 갈 때 각 후보지점에서 한 번에 블록에러합을 전부 계산하는 것이 아니라 탐색 영역에 있는 모든 화소에 대해 몇 단계로 나누어 부분 블록에러합을 계산하고 이를 통하여 전체의 최소에러를 갖는 지점을 일찍 유추하여 불필요한 계산량을 줄임으로써 계산속도의 향상을 얻는다. 제안한 알고리즘은 전영역 탐색 알고리즘과 같은 예측화질을 갖는 기존의 고속 알고리즘과 비교하여 더 적은 계산량을 사용한다.