다차원 모델링이란 정보를 비즈니스 차원으로 조직화하는 과정을 말한다. 요소(element) 데이터가 차원 내 또는 차원 간에 상호관련성이 높을수록 다양한 각도의 분석이 필요하며, 이러한 상호관계에 대한 분석 결과는 가치있는 정보가 되므로 다차원 모델링의 대상이 된다. (중략)
본 연구는 비교사학습의 대표적인 방법 중 하나인 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 BCI(Brain-Computer Interface)에 적용 가능한 자율적 기계학습방법을 제안한다. 이를 위해 상호작용 함수를 이용한 학습영역조정방법과 자율적 기계학습규칙을 제안하였다. 학습영역조정과 기계학습은 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 한 상호작용 함수에 의한 측면제어효과를 이용하였다. 승자 뉴런을 결정하고 난 후 학습 규칙에 따라 뉴런의 연결강도를 조정하고 학습 횟수가 증가함에 따라 학습영역이 점차 감소하여 출력층 뉴런 가중치들의 입력을 향한 유동을 완화시켜 네트워크가 평형 상태(equilibrium state)에 도달하여 학습을 마칠 수 있는 자율적 기계학습을 제안하였다.
최근 상용 오프라인 문자 인식시스템들이 계속 발표되고 있다. 본 눈문에서는 적 은 메모리와 빠른 시간내에 검색이 가능한 자기조직화 구조를 가진 단어 사전을 구축 하고 검색하는 알고리즘을 제시하며 오프라인 문자 인식 시스템을 이용하여 오인식 교정의 측면에서 문장부호, 영문자, 한자를 인식한 후에 나온 오인식된 문자들을 수 집하여 오인식 형태를 제분류하였다. 영문자에 대해서는 영문자의 오인식 형태와 오 인식의 예들을 조사하고 오인식이 자주 일어나는 글자에 대해 오인식 혼동 테이블을 작성하였으며 25,145개의 영어 단어가 입력된 자기조직화된 영어 단어 사전을 가지고 교정을 행하여 0.5%의 인식률 향상을 가져왔다. 한자에 대해서도 영문자와 마찬가지 로 오인식 행태를 조사하고 혼동 테이블을 작성하였으며 34,593개의 단어가 입력된 자기조직화된 한자 단어 사전을 이용하여 교정을 행하여 인식률을 6.1% 향상시켰다.
흰쥐를 실험재료로 그 적혈구에서 glutathione peroxidase를 $(NH_4)_2SO_4$ 침전법, Sephadex filtration column, DEAE-sephadex column chromatogrgphy하여 순화시키고 이것의 성질을 연구하였으며, 간에서 이 효소의 작용부위를 조직화학적 처리를 하여 전자현미경으로 관찰한 결과는 다음과 같다. 1. Glutathione peroxidase는 약 33.5배 순화되었다. 2. Crude glutathione peroxidase의 최적온도는 $40^\\circC$이며, 반응 최적 pH는 7.5였다. 3. 이 효소는 $30^\\circC$에서 가장 안정되었으며 glutathione농도 변화에 대한 Km값은 8.5 mM, 최대 반응속도는 15.6 $\\mu$moles/min이었고, $H_2O_2$ 농도변화에 대한 Km값은 40 $\\mu$M이며, 최대 반응속도는 10.5 $\\mu$moles/min이었다. 4. 이 효소의 분자량은 약 90,000정도로 측정되었다. 5. 쥐의 간에서 이 효소의 활성부위는 microbody에 국한되며 간소염의 주변주에서 그 활성이 크게 나타났다. 6. 조직화학적 방법으로 나타난 반응산물은 직경 $2.0\\sim0.7 \\mum$ 정도의 원형으로 그 경계막은 뚜렷하지 않았다.
쥐치어의 이용을 다양화하기 위하여 분리대두단백과 쌀가루를 첨가하여 원료 혼합물의 수분함량을 20∼30%로 조절한 후 단축스크류 압출성형기를 이용하여 압출성형으로 조직화 단백질을 제조하기 위한 실험을 하였으며 쌀가루함량, 토출구온도 및 원료 혼합물의 수분함량이 압출성형물의 물리화학적 및 관능적특성에 미치는 영향을 반응표면분석을 이용하여 최적화하였다. 쌀가루함량이 증가하면 팽화율이 증가하므로 재흡수율은 높아지는 반면 밀도는 낮아지는 현상을 보였다. 재흡수율과 밀도는 서로 유의성 있게 반비례하는 상관관계 (p<0.01, R=-0.742)를 보였다. 육안적인 관능검사방법은 조직잔사지수와 유의성 있는 상관관계(p<0.01, R=0.489)를 보였으므로 비교적 조직화의 정도를 평가하는 방법으로 적절한 것으로 간주되었다. 그리고 관능검사와 재흡수율의 상관관계(p<0.01, R=0.507)와 밀도와의 상관관계(p<0.001, R=-0.596)가 각각 비교적 높게 나타났으며 압출공정에서 토출구의 온도가 13$0^{\circ}C$ 이상에서 최적의 조직화가 형성되었다.
이 연구에서는 도형 정의의 재발명에 대해 세 교사가 쓴 lesson play를 통하여, 교사들이 가지고 있었던 정의 개념과 연역적 조직화로서의 정의하기를 가르치고자 할 때 봉착했던 교수학적 문제들을 살펴보았다. 교사들은 lesson play에서 도형의 정의를 주입식으로 전달하지 않았으며 여러 다른 정의의 가능성을 제시하였으나, 연역적 조직화로서의 정의하기를 적극적으로 구현할 수는 없었다. 교사들은 정의를 어떤 용어에 대한 언어적 약속으로 생각하여, 정의를 가르치는 데 있어 연역적 조직화와 같은 과정이 왜 필요한 지를 이해하지 못하였다. 또 수학적 정의의 임의성 및 정의와 정리의 지위가 절대적이지 않다는 사실을 수용하는 데에도 어려움을 겪고 있었다. 이와 같은 결과는 교사들이 도형의 수학적 정의를 자신이 배웠던 방식과 다르게 가르치도록 하기 위해서는, 교사교육에서 단순히 Freudenthal의 이론과 같은 이상적인 교수 방향 및 철학을 소개하는 것만으로는 부족하며, 상식적인 정의 개념과 수학적 정의 개념의 차이를 인식하고 반성해보는 것이 필요함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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