• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제22권2호
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• pp.137-162
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• 2012

자료를 표현하기 위해 선택되는 그래프와 그의 특징은 자료 수집의 목적 및 맥락, 그리고 수집된 자료의 유형에 의해 결정되기 때문에 통계적 자료를 표현하는 그래프에 대한 학습을 위해 학생들은 측정과 관련된 맥락에 대한 이해를 필요로 한다. 본 연구에서는 중학교 학생들이 자료와 그래프를 선택하고 해석할 때, 측정과 척도에 근거한 비판적 사고를 통해 맥락적 영역과 통계적 영역 사이의 상호적 전환을 보이고 있는지 살펴보았다. 조사결과, 학생들은 맥락적 영역과 통계적 영역 사이의 상호 전환을 필요로 하는 자료의 측정과 자료를 표현하는 척도와 관련한 비판적 사고가 부족함을 확인하였다. 특히 학생들은 제시된 자료나 그래프의 정보에 대해 의심을 거의 품지 않는 경향을 보였으며, 또한 문항에서 제시한 통계적 조사의 목적과 같은 맥락에 비추어 문제점을 찾아내거나 유연성을 발휘하여 판단하는 능력이 부족하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권2호
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• pp.237-255
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• 2023

본 연구에서는 담론적 관점에서 우리날 중학교 1학년 교과서 3종과 미국 CMP 교과서 담론에서 생성된 히스토그램의 의미를 분석하는 한편, 히스토그램 과제의 통계적 문제해결 단계별 발문의 특징을 조사하여 향후 히스토그램에 관한 교과서 담론 개선에 구체적인 아이디어를 제공하고자 한다. 분석 결과 첫째, 국내 교과서와 미국 CMP 교과서에서 히스토그램을 정의하는 방식의 차이가 있었고, 둘째, 교과서에서 히스토그램의 의미를 구성하는 담론적 구조는 다양했다. 셋째, 히스토그램 과제에 반영된 통계적 문제해결 단계가 제한적이었고, 넷째, 국내 교과서와 미국 CMP 교과서의 히스토그램 과제 발문에서 학생들에게 요구하는 활동에 차이가 나타났다. 이를 바탕으로 히스토그램을 정의하는 과정과 과제의 발문 개선에 대한 아이디어를 제안하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제33권4호
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• pp.425-444
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• 2019

본 연구는 우리나라 2015 개정 수학과 교육과정에서 강조하고 있는 '통계적 문제해결과정'의 학습 기회를 교과서에서 어떻게 제공하고 구현하고 있는지 살펴보고 이의 개선 방안을 마련하고자 하나의 사례로서 미국 교과서와 비교 분석하였다. 우리나라 중학교 1학년 통계 단원의 학습 개념을 기준으로 미국 교과서에서 상응하는 단원을 선정하여 우리나라 중학교 1학년 교과서 4종과 미국 중학교 교과서 2종을 대상으로 비교 분석하였다. 그 결과, 단일과제에 통계적 문제해결과정의 전 단계를 포함하는 경우는 미국 교과서에서만 나타났을 뿐 한국 교과서에서는 찾아볼 수 없었으며 한국 교과서의 경우 총 4단계 중 오직 한 단계만을 제시하는 경우가 전체 문제의 93.3%로 나타났다. 또한 한국 교과서는 통계적 문제해결과정을 포함한 과제들이 대체로 비슷한 형태의 유형(FPR, PR 유형)으로 구성된 반면 미국 교과서는 이 외에도 다양한 과제 유형들(FRI, PRI, FR, RI)로 제시되고 있었다. 통계적 문제해결과정의 단계별 특징을 분석한 결과에서도 한국 교과서들은 각 단계에서 '문제 설정하기', '자료 수집하기', '자료 변환하기', '자료의 일부를 분석하기'와 같은 특정 하위 요소들이 집중적으로 다뤄지고 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 향후 통계교육에서의 통계적 문제해결과정 교육과 교과서 개선을 위한 시사점을 제시하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제19권3호
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• pp.533-551
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• 2017

통계교육 연구자들은 형식적 추리 방법을 지도하기에 앞서 비형식적 추리를 지도할 것을 강조하며 통계적 추리의 발달 과정에 주목하고 있다. 본 연구는 표본 비교하기 과제와 모집단의 그래프 추측하기 과제를 해결하는 과정에서 나타나는 중 고등학생들의 비형식적 통계적 추리의 수준과 각 수준별 특징을 분석하였다. 연구 결과, 표본 비교하기 과제에서는 개인적인 의견에 기초하여 타당하지 않은 추리를 하는 수준, 자료에 대한 국소적 관점을 가진 수준, 자료에 대한 전체적 관점으로 전환되는 수준, 분포의 다각적인 측면에 주목하는 수준, 통계적 개념들을 통합하여 추리하는 수준이 확인되었다. 모집단의 그래프 추측하기 과제에서는 개인적인 의견에 기초하여 타당하지 않은 추리를 하는 수준, 표본대표성에만 주목하고 표집변이성을 고려하지 않는 수준, 표본대표성과 표집변이성을 모두 고려하며 분포의 한 측면에 주목하여 부분적으로 타당한 추리를 하는 수준, 분포의 다각적 측면에 주목하는 수준, 통계적 개념들을 통합하여 추리하는 수준이 확인되었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권4호
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• pp.717-736
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• 2023

본 연구는 데이터와 인공지능 예측모델을 활용한 통계프로그램을 개발하여 초등학교 6학년 한 학급에 적용함으로써 학생들의 통계적 소양 신장에 효과가 있는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 오늘날 초등학교 통계교육의 문제점을 분석하고, 4차 산업혁명 시대에서 중시되는 데이터와 인공지능 교육을 융합하여 통계적 문제해결의 전 과정을 경험하고 미래에 대한 올바른 예측을 경험해 볼 수 있는 총 15차시의 통계프로그램을 개발하였다. 본 프로그램의 가장 큰 특징은 인공지능 교육의 중점 요소인 데이터의 중요성 인식, 공공데이터플랫폼에서 제공하는 실생활 데이터를 사용하여 맥락을 고려한 자료 수집 및 분석 활동을 포함한다는 것이다. 또한 공학 도구인 엔트리와 이지통계를 활용하고, 인공지능 예측모델을 제작하여 데이터를 기반으로 미래를 예측해 보는 활동으로 구성된다는 점에서 의사소통역량, 정보처리역량, 비판적 사고 역량을 기를 수 있는 역량 중심의 프로그램으로 구성하였다. 본 프로그램의 적용 결과, 프로그램 적용은 초등학생의 통계적 소양에 긍정적 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 학생들의 흥미, 주체적이고 비판적 탐구, 통계적 문제해결 전 과정에서의 수학적 의사소통을 관찰할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.9-15
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• 2013

본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis. CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역($40{\times}40$ 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를 시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.97-105
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• 2015

내용 적응적 스테가노그래피는 복잡한 텍스쳐 또는 잡음 영역과 같이 통계적 모델로는 기술하기 어려운 영역에 비밀 메시지를 은닉한다. 이러한 메시지를 검출하기 위해서는 인접 화소간의 국부적인 의존성을 정교하게 모델링해야 하기 때문에 종종 고차원의 특징벡터 추출이 필요하다. 이러한 스테그분석 방법은 계산량이 많을 뿐만 아니라 비밀 메시지의 검출 정확도가 은닉 영역과 사용된 왜곡 척도에 의존한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 적은 수의 특징 벡터를 이용하여 비밀 메시지의 검출율을 높일 수 있는 개선된 내용 적응적 스테가노그래피의 스테그분석 방법을 제안하고자 한다. 먼저 이산 코사인 변환 계수의 차이를 이용한 특징이 내용 적응적 스테가노그래피의 분석에 유용함을 보이고, 이에 대한 1차 마코프 확률을 특징으로 사용하는 방법을 제시한다. 추출된 특징 벡터는 앙상블 분류기로 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 분류하기 위해 학습된다. 실험 결과 내용 기반 적응적 스테고 영상들에 대해 적은 수의 특징 벡터를 사용함에도 불구하고 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1681-1689
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• 2010

Support Vector Machine(SVM)을 이용한 회전기계 진단 연구가 많이 수행되어 왔으나 결함 분류성능은 입력 특징과 더불어 다중 분류 방법, 이진분류기, 커널함수 등에 따라 다르다. SVM 을 이용한 대부분의 기존 연구들은 한번 입력 특징들을 선정하면 결함 분류시 동일한 특징데이터를 이용한다. 본 논문에서는 회전기계의 다양한 결함조건에서 측정한 진동신호로부터 추출한 통계적 특징들을 이용하여 각각의 결함을 분류하기 위한 최적 특징들을 선정한 후, 해당 결함상태를 분류하기 위한 SVM 학습과 분류에 각각 이용하였다. 실험자료를 이용한 검증 결과, 제안한 단계 분류 방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 단일 다중 분류 방법과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.146-148
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• 1999

문서분류의 문제점 중의 하나는 사용하는 데이터의 차원이 매우 크다는 것이다. 그러므로 문서에서 필요한 단어만을 자동적으로 추출하여 문서데이터의 차원을 축소하는 작업이 문서분류에서는 필수적이다. DF(Document Frequency)는 문서의 차원축소의 대표적인 통계적 방법 중 하나인데, 본 논문에서는 문서의 차원축소에 DF와 주성분 분석(PCA)을 비교하여 주성분 분석이 문서의 차원축소에 적합함을 실험적으로 보인다. 그리고 비선형 주성분 분석(nonlinear PCA) 방법 중 locally linear PCA와 kenel PCA를 적용하여 비선형 주성분 분석을 이용하여 문서의 차원을 줄이는 것이 선형 주성분 분석을 이용하는 것 보다 문서분류에 더 적합함을 실험적으로 보인다.

• 기계저널
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• 제33권1호
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• pp.47-65
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• 1993

판재의 스탬핑 성형성평가를 위해 소재제조업체와 자동차업체에서 널리 사용되고 있는 2,3개의 대표적인 모사실험과 컴퓨터 모드의 실험에 대하여 소개하였고 각각의 특징들에 대하여 논하 였다. 스탬핑금형의 개발과 연속생산공정에 있어서 성형한계선은 원형그리드해석기법과 함께 핀재의 성형난이도 평가 및 불량원인 규명과 조치에 유용하게 사용가능하다. 또한 돔장출실험과 평면변형장출실험에서 각각 얻어지는 한계돔높이와 한계펀치높이는 입하코일에 대한 스탬핑성 공여부의 사전확인 및 연속생산 공정에 대한 통계적 품질관리수단으로 활용하면 스탬핑공정에 서의 불량률감소 및 생산성향상에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.