본 연구는 통계적 소양 교육을 실천하기 위해 초등학교 통계교육의 주된 내용 요소에 해당하는 그래프 지도 중 특히 오류의 유형화에 주목하였다. 구체적으로 문헌 분석을 통해 통계적 문제해결의 관점에서 그래프의 교수학적 의의와 구성 요소를 확인하였고, 이를 표현하는 과정에서 나타나는 오류를 분류하여 각 사례들을 자료 분석 단계에서의 통계 윤리 문제와 연결하였다. 연구 결과, 그래프 오류 유형은 범주 표현에서의 오류, 빈도 표현에서의 오류, 맥락 제시에서의 오류로 분류할 수 있었고, 이러한 오류로 인해 자료 분석 단계에서 주관적인 분석 방법 채택, 시각적 착시현상 유도, 자료에 대한 정보 왜곡과 같은 통계 윤리 문제가 발생할 수 있음을 확인하였다. 그리고 우리나라 초등학교 수학과 교육과정에서는 오류를 범하지 않도록 정형화된 틀을 제공하고 그 틀에 맞춰 그래프를 그리는 절차에 주목하는 경향이 있었다. 이를 통해 그래프 오류 유형이 초등학교 통계교육에 제공하는 시사점을 통계적 소양 교육, 통계 윤리, 교사 지식의 관점에서 제시하였다.
현대 사회에서는 실생활의 양적 정보를 합리적으로 다루는데 필요한 능력이 요구된다. 최근에는 시대적 요구에 적절하고 의미 있는 통계 교육의 필요성에 따라 '통계적 소양'이 주목을 받고 있으며 많은 논의가 되고 있다. 특히 그 중에서도 비판적 사고능력과 통계적 의사소통 능력의 개발이 강조되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 학생들에게 통계적 논증에 따른 의사소통이 일어나도록 과제를 개발, 제공하였다. 그리고 학생들의 논증활동 과정에서 나타나는 주장에 대한 정당화 및 과제를 해결하는 과정에서 나타나는 관점의 변화나 개념의 형성을 분석하고 통계적 소양의 발전이나 변화가 있는지를 알아보았다.
설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
온실가스 증가에 따른 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위하여 전구기후모델(AOGCM)의 기온과 강수 자료를 이용하여 한반도 지역에 대한 통계적 규모 상세화(statistical downsacaling, SDS) 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF) 분석과 회귀분석을 결합한 것으로 관측과 AOGCM 시계열의 통계적 상관성을 이용하고 있다. 20세기말(1973-2000) 동안의 광역규모의 기온(ECMWF)과 강수량(CMAP) 및 AOGCM의 기온과 강수량 자료에 통계적 상세화 기법을 적용하고 비교함으로써 이 기법의 유효성을 검증하였는데, 상세화된 기온과 강수량 자료는 관측된 계절변동성과 월변동성을 잘 모사하였다. 특히, 여름철 관측에 비해 저평가된 AOGCM의 강수량 크기와 변동성이 상세화를 통해 관측치에 근접하게 되었다. AOGCM의 미래 강수량 변화는 21세기 후반에 계절적으로 봄과 여름에 증가할 것을 예상되었다. 상세화된 AOGCM의 강수는 겨울을 제외한 모든 계절에서, 특히 여름철에 가장 많이 증가할 것으로 전망되었다. AOGCM의 미래 기온변화는 21세기 후반으로 갈수록 상승하며, 계절적으로 겨울철의 기온 상승폭이 더 클 것으로 전망되는데, AOGCM을 상세화한 결과에서는 겨울과 더불어 여름에도 기온 상승폭이 클 것으로 전망되었다. 개발된 기법은 역학적 결과와 관측과의 통계적 상관성을 이용하기 때문에 광역규모의 기후적 특성뿐만 아니라 한반도 지형 등 지역적 특성도 모두 반영함과 더불어 광역규모의 자료를 빠른 시간내에 효과적으로 상세화시킬 수 있는 장점도 지닌다. 한편 상세화에 사용된 CSEOF의 모드수 등에 따른 불확실성 등은 통계적 상세화 과정에 개선될 여지가 남아있음을 보여준다.
발견된 Web Usage 패턴들은 분석하는 전문가에게는 불필요하고 흥미롭지 못해 의사결정에 도움이 못되는 경우가 많다. 따라서 발견된 패턴에 대한 도메인 전문가의 사전 Belief에 기반한 패턴 검증 과정이 필요하다. 발견된 패턴의 유용성 여부는 패턴의 Unexpectedness를 측정함으로써 결정할 수 있다. 본 논문에서는 패턴의 Unexpectedness를 전문가의 Belief에 기반하여 검증하기 위한 새로운 방법론 제안한다. 발견된 패턴과 전문가 Belief를 매칭 알고리즘을 이용하여 패턴을 4가지(완전일치, 조건부 일치, 결과부 일치, 완전 불일치)로 분류하는 1차 검증과 1차 검증 결과의 4가지 분류데이터를 통계적 추론 방법인 Dempster-chafer에 적용한 2차 검증으로 나뉜다. 1차 검증 과정은 패턴의 분류 용이성을 부여하나 패턴의 Unexpectedness에 대한 신뢰성을 제공하지 못한다. 이 문제점을 2차 검증 과정을 통해 해결한다.
고등학교 수학과 교육과정에서의 ‘확률과 통계'단원은 실제로 자료의 수집과 요약을 통하여 자료 분석방법을 배우고 사회와 자연현상을 인식하고 추론하는 능력을 기르는데 목표를 두고 있다. 추상적인 수학내용을 직접 시도하거나 학생들이 실제적인 자료를 수집하고 직접 자료를 해석하고 추론해 보는 경험과정은 수학실험과 시뮬레이션이라는 컴퓨터 학습을 통해 가능하고 개념학습의 전 단계에서 보다 구성적이고 탐구적인 활동을 강화할 수 있다. 본 논문에서는 ‘확률과 통계'의 교수-학습과정에서 수학적 시뮬레이션을 활용한 웹 기반 학습모형을 제시하여 학습자들에게 수학적 내용과 관련된 구체적 매체를 조작하는 컴퓨터 실험 활동을 통하여 수학에서의 원리발견과 통계적 추론을 경험하고 유도할 수 있는 탐구적 학습 환경을 조성해 보고자 한다.
본 연구에서는 미국의 통계소양교육에 관한 내용과 우리나라 2015교육과정 수학교과에서 반영한 통계소양 성취를 위한 교육환경을 분석하였다. 이 분석 연구를 통해 미국과 우리나라는 사회적 교육적 환경의 차이점이 있음을 발견할 수 있었다. 이를 바탕으로 우리나라 수학교사들에게 통계교사교육 방향의 전환이 시급함을 발견 할 수 있었다. 첫째, 통계교육은 우선 교사가 수학과 통계학의 차이를 분명히 인식하는 것이 필요하다. 그리고 통계교육의 방법과 평가영역에서도 특별한 변화가 필요하다. 절차적 계산을 질문하는 것과 함께 개념과 과정을 이해했는지도 물어야 한다. 또한 통계적 사고를 할 수 있는지 그리고 통계적 문제해결방법인 '문제구성-데이터수집-분석-결과해석' 과정으로 프로젝트를 수행할 수 있도록 하는 교사교육이 필요하다. 둘째, 현재는 예비수학교사들이 임용고사라는 확률론 중심의 이론적 시험에 합격해야하는 필요에 의해 이론 공부에 치중하고 있다. 그러나 학교수학에서는 확률론 영역의 이론 강조도 중요하지만 자료 분석을 기초로 한 문제해결과정인 통계적 사고력 신장에 초점이 맞추어져야 하는 것이 더 중요하다고 생각한다. 특히 학교수업을 통해 학생들에게 미래에 필요한 통계소양을 지식으로 습득할 수 있도록 지도할 수 있는 수학교사들의 전문성향상을 위한 통계교육담당 수학교사로서의 직업교육의 준비가 되어 있어야 함을 탐색하고 제언하였다.
표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적 사고의 핵심이며 통계적 소양의 기초로서 통계교육에서 매우 강조되어야 하는 개념이다. 그러나 표본에 관한 선행연구에서는 대개 교과서 분석과 학생의 반응 분석 등에 그치고 있다. 이에 본고에서는 표본 개념에 대한 교수학적 분석의 한 측면으로서 역사적 분석을 시행하였다. 특히, 통계적 소양의 관점에서 이루어진 선행연구를 토대로, 표본 개념을 이해하기 위한 두 핵심요소인 표본대표성과 표집변이성에 기반을 두고 표본 개념의 역사적 발달을 분석하였다. 연구 결과, 표본 개념의 역사적 발달 과정은 표본대표성(sample representativeness)의 이해, 표본 변이(sample variance)의 등장, 표집변이성(sampling variability)의 인식으로 분류할 수 있으며, 특히 표집변이성을 인식하고 이를 제어하는 과정의 중요성을 확인 할 수 있었다. 그러나 표본 개념의 이해 수준에 대한 기존의 선행연구에는 표집변이성 개념이 잘 반영되지 않고 있다. 이를 토대로, 표본 개념의 교수학습에서 표집변이성을 강조해야 하며, 통계적 소양의 함양을 위해 표집변이성의 인식과 해결의 과정을 포함해야 한다는 시사점을 도출하였다.
본 논문에서는 영상의 화질 개선을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 미디안 필터와 샤프닝 필터의 단점들을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 통계적 정보를 이용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 기존의 다른 화질 개선 필터 보다 향상된 개선 효과를 기대 할 수 있다. 또한 적용할 스케일 값의 크기만 결정하면 각 화소에서의 범주와 세기는 영상의 통계적 정보를 이용한 매핑 함수를 통해 자동으로 생성된다. 따라서 기존의 미디안 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다.
본 연구는 통계적 방법의 올바른 사용을 통해 의류학 분야 연구결과의 과학성과 윤리성을 높이는데 도움을 주고자 실시되었으며, 나아가 본 연구가 통계적 방법을 활용하는 의류학 관련 연구 발전에 기여하는데 의의가 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 통계적 방법의 적용이나 통계패키지의 활용과정에서 나타나는 오류는 의류학 관련 연구에서도 예외는 아니었다. 이에 본 연구에서는 한국의류학회지를 대상으로 연구과정에서 자주 발생할 수 있는 통계적 오류에 대해서 알아보았으며, 그 결과 각 단계별로 많은 오류가 있음을 확인하였다. 둘째, 요인분석 등에 있어 올바른 분석방법을 적용하고 있지도 않을 뿐더러, 천편일률적으로 기계적인 기술을 하고 있었다. 또한 교차분석의 경우에도 가설설정이 없으며, 검정의 내용을 혼동하는 경우가 많았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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