본 연구에서는 학교에서 조건부 확률 개념을 학습하지 않은 6학년(12세) 수학 영재 학생들이 조건부 확률 문제를 어떻게 해결하는가를 사례 연구를 통해 보고하고자 한다. 본 연구에서는 3명의 영재 학생들에게 9개의 조건부 확률 문제를 제시하였으며, 이 문제들에 대한 영재 학생들의 문제해결 과정과 방법을 세밀한 관찰과 면담을 통해 확인하였다. 영재 학생들의 조건부 확률 문제해결 방법을 1차 분석 기준인 Jones et al.(1999)의 사고 특성과 본 연구자들이 설정한 2차 분석 기준에 의해 범주화하였다. 또한 영재 학생들의 조건부 확률 문제해결에서 나타난 공통된 특징과 질적으로 다른 차이점을 분석하였다. 본 연구 결과, 영재 학생들의 문제해결 방법은 3가지로 범주화되었으며, 각각의 영재 학생은 문제에 포함된 맥락에 따라 서로 다른 범주의 문제해결 방법을 활용하는 것을 확인할 수 있었다.
직설법적 조건문의 이론이 해결해야 할 문제 중 하나는 각자 옳을 것 같지만 모두 참일 수 없는 직설법적 조건문에 관한 세 원리들이 있다는 것이다. 먼저 직설법적 조건문을 진리 함수적으로 분석하는 것은 '주관적 확률'을 고려할 때 이 문제를 해결할 수 없다고 논증할 것이다. 필자는 여기서 직설법적 조건문에 관한 성향적 분석을 제시하고 이 이론이 세 원리들의 문제를 해결한다고 주장한다. 그리고 잘 알려져 있는 직설법적 조건문의 수용 조건 혹은 주장가능성 조건을 제시하는 아담스 논제는 조건부 확률이 두 절대적 확률의 비로 정의된 다면 옳지 않을 것이라고 주장한다. 조건부 확률을 성향적으로 정의할 경우에만 아담스 논제는 옳을 수 있다. 마지막으로 아담스 논제의 주장가능성 조건을 진리 조건으로 제시하는 이론도 논박될 것이다.
이 연구의 목적은 스토리텔링 수학 모델 교과서의 유형 중 의사결정형에 초점을 맞추어 의사결정과 스토리텔링에 관한 선행연구를 살펴보고, 조건부 확률 단원을 중심으로 개발한 의사결정형 스토리텔링 수학교과서의 개발 원리 및 개발 사례를 제시하는 것이다. 이를 위해 의사결정에 관한 선행연구들을 종합하여 의사결정의 의미를 정립하고 의사결정에 관련된 주요 단계를 정리하여 스토리텔링이 학생의 의사결정 역량을 개발하는데 기여할 수 있는 교육적 수단으로서 역할을 할 수 있는 방안을 탐색하였다. 구체적으로 의사결정형 스토리텔링 모델 교과서의 개발 원리로 '맥락성의 원리', '과정지향성의 원리', '소통의 원리', '다양성의 원리'를 제시하였다. 내용 전개를 위한 틀에 해당하는 (1) 문제 제기 (2) 수학적 개념 탐구 (3) 문제해결 (4) 판단과 정당화 그리고 (5) 성찰의 다섯 단계로 이루어졌다. 이들 개발 원리와 의사결정 단계가 스토리텔링 모델 교과서 개발에 적용된 사례를 조건부 확률 단원을 중심으로 예시를 통해 서술하였으며 제시하면서 향후 의사결정형 스토리텔링을 적용하는 수학 교과서의 개발 가능성 및 방향에 대하여 탐색할 것이다.
일반화 LR(Generalized LR, 이하 GLR) 파싱은 선형 스택을 사용하는 전통적인 LR 파싱 방식의 한계를 극복하도록 만들어진 LR 파싱 기법의 하나로서, LR 기법에 여러 가지 매커니즘을 통합하여 자연어 파싱에 응용하는 작업의 토대가 되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 확률적 LR 파싱 기법이 가지고 있는 문제를 개선한 조건부 연산 모델(Conditional Action Model)을 제안한다. 기존의 확률적 LR 파싱 기법은 그래프 구조 스택의 복잡성으로 인해 상대적으로 제한된 문맥 정보만을 사용하여 왔다. 제안된 모델은 부분 생성 파스의 표현을 위하여 표층 구문 타입(Surface Phrasal Type)을 사용하여 그래프 구조 스택에 들어 있는 구문 구조를 기술함으로써 좀 더 세분된 구조적 선호도를 파서에 반영시킬 수 있다. 실험 결과, 어휘를 고려하지 않고 학습한 조건부 연산 모델로 구현된 본 GLR 파서는 기존의 방식보다 약 6-7%의 정확도 향상을 보였으며, 본 모델을 통해 풍부한 스택 정보를 확률적 LR 파서의 구조적 중의성 해결에 효과적으로 사용할 수 있음을 보였다.
이 연구의 목적은 중학생의 인지수준과 확률적 사고수준을 측정하여 그 관계를 분석하고 Thinking Science (TS) 프로그램의 확률 활동을 적용하여 그 효과를 분석하는 것이다. 중학교 1학년 219명을 실험집단과 통제집단으로 나누어, 실험집단에는 TS 프로그램의 확률 활동을, 통제집단에는 전통적인 과학 수업을 적용하였다. 결과에 의하면, 중학생의 인지수준은 대부분 구체적 조작기에 해당하였고, 많은 학생들의 확률적 사고수준은 확률 문제 해결에 양적 전략을 사용하면서 주관적 전략도 함께 사용하는 과도기적인 수준이었다. 또한, 인지수준이 높을수록 확률적 사고 수준도 높았으며, 확률의 구성요소 중에서 표본 공간과 한 사건에 대한 확률이 확률 비교와 조건부 확률보다 먼저 발달하였다. TS 프로그램의 확률 활동은 학생들이 확률 문제 해결에 양적 전략을 사용하도록 하는 데에 효과적이었다. 특히 사전에 확률 문제 해결에 주관적 전략과 양적 전략을 혼용하던 중기 구체적 조작기인 학생들이 사후에 양적 전략을 사용하도록 하고, 한 사건에 대한 확률을 인식하도록 하는 데에 효과가 있었다.
충돌회피, 협력운전과 같은 서비스를 차량 애드혹 네트워크(VANET. Vehicular Ad hoc NETwork)에서 제공하기 위해서는 차량 간 교환되는 메시지의 인증이 매우 중요하다. 하지만 일반 전자서명 기법을 사용할 경우에는 프라이버시 침해 문제가 발생할 수 있어, 조건부 익명성을 제공하는 인증시스템이 필요하다. 최근에 Zhang 등은 조작불가능한 하드웨어를 활용하는 VANET를 위한 조건부 익명 인증시스템을 제안하였다. 이 시스템은 차량에서 조건부익명성이 보장되는 신원기반의 공개키 쌍을 생성하여 메시지를 서명하여 교환한다. 또한 많은 메시지를 효과적으로 검증하기 위해 일괄 확인 기법을 사용한다. 이 논문에서는 Zhang 등의 시스템을 다음 측면에서 개선한다. 첫째, 보다 효율적인 확률 서명기법을 사용한다. 둘째, Zhang 등과 달리 안전성이 증명된 일괄확인 기법을 사용한다. 이 밖에 키 철회 문제, 익명 철회 문제 등에 대한 효과적인 해결방안도 제시한다.
본 연구는 35명의 예비교사와 현직교사를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션의 난수 생성 아이디어에 관한 이해를 분석하여 학교현장에 교육적 함의를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구의 분석 결과, 실험 대상의 70%가 확률 문제 해결을 위해 제시된 세 가지 유형의 난수 생성 아이디어에서 적절한 아이디어를 선택하지 못했고, 자신의 선택을 설명하는 과정에서 오류를 나타냈다. 오류 유형으로는 첫째, 연속확률분포에서 한 점 또는 경계가 선택될 확률은 확률밀도함수에 대입한 값과 같다. 둘째, 교사B의 아이디어는 조건부확률로 문제를 변형하여 표본공간을 확장한 것임에도 처음 제시된 표본공간으로만 문제를 해석하려는 오류를 나타냈다. 셋째, 두 확률변수 X, Y가 독립일 때에만 $P(X=x,\;Y=y)=p(X=x){\times}P(Y=y{\mid}X=x)$이 성립한다는 오류를 나타냈다.
본 논문에서는 Kinect와 같은 RGB-D 센서를 이용하여 사람의 3차원 신체 포즈 스트림 데이터를 생성하고, 이로부터 사람의 일상 행위를 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kinect SDK나 OpenNI에서 제공하는 실시간 신체 포즈 데이터는 Kinect 중심의 3차원 데카르트 좌표계로 표현되기 때문에, 시점 변화 문제와 크기 변화 문제를 겪을 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하고 시점 및 크기 불변인 특징을 얻기 위해, 본 논문에서는 신체 포즈 데이터를 실험자의 골반을 원점으로 하는 구면 좌표계로 변환하고 실험자의 팔 길이를 이용한 크기 정규화를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 확률 그래프 모델 중 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드를 이용하여, 고수준의 일상 행위들이 내포하는 다양한 내부 구조를 효과적으로 표현한다. 두 가지 데이터 집합 KAD-70과 CAD-60을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 방법과 구현 시스템의 높은 인식 성능을 확인하였다.
유전자에 대한 정보를 획득하는 기술적인 문제가 해결되면서, 질병 진단을 위한 새로운 접근 방법으로 혈액 속에 있는 모든 단백질(proteome)의 구성을 분석하는 프로테오믹스(proteomics)에 대한 연구가 최근 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 암 진단을 위하여 혈액 중의 단백질의 구성을 측정한 2차원 전기영동 (2D electrophoresis) 젤 데이터를 해석하는 새로운 방법을 제시하였다. 우선 측정된 많은 단백질 스팟(spot) 중에서 T-statistics 방법으로 단백질 스팟들을 선택하였다. 선택된 단백질 스팟들로 이루어진 암 환자와 정상인 두 샘플들의 확률 분포를 각 집단에 따로 적용된 PCA 영역에서 계산하였다. 최종적으로 조건부 확률의 차이에 근거한 베이즈 분류(Bayes classification) 이론을 적용하여 암 진단을 하였다.
파고와 주기 결합분포는 그 공학적 가치에도 불구하고, 주기에 대한 해석 모형의 부재로 인해 파고 분포에 비해 상대적으로 소홀히 다루어져, 현재 비선형성이 주기분포에 미치는 영향에 대해서도 서로 다른 의견이 상존한다. 이에 비해 파고 분포의 경우, 많은 노력이 이루어져 성과가 상당하나, 아직 이러한 성과는 파고와 주기 결합분포로 확대되지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 먼저 파고와 주기의 결합분포를 조건부 주기 분포와 파고 분포의 곱으로 정의하였다. 이어 비선형 불규칙 파동계에서의 파고 분포, 임의의 대역폭을 지니는 비선형 불규칙 파랑계에서의 파고분포를 유도하고, 이를 Longuet-Higgins(1975, 1983), Cavanie et al.(1976)의 조건부 주기확률분포와 결합하여 새로운 파고와 주기 결합분포를 제시하였다. 검증과정은 Wallops 스펙트럼에 기초하여 수치 모의된 파랑시계열자료와 경사가 1:15인 단조해안에서 진행되는 불규칙 파랑 천수과정 수치모의를 통해 얻은 강비선형 파랑자료를 활용하여 수행되었으며, 모의 결과 finite banded waves를 대상으로 한 파고 분포와 Cavanie et al. (1976)의 조건부 주기 확률분포를 활용하는 경우 가장 근접한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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