본 논문은 수학문제해결 과정에서 고등학교 1학년 학생들이 공통적으로 범하는 실수 즉 오류를 분석을 통하여 수학의 교수학습방법의 보완을 위한 범례를 제시하고자 한다. 교사들 에게 제공되는 학생들의 수학적 지식에 대한 이해 정도 및 쉽게 빠지는 오류, 수학문제에 접근하는 방법 및 잘못된 해결 전략 등의 정보는 대체로 학생들의 오류를 분석함으로써 얻어 질 수 있다. 실제로 많은 학생들이 고교수학을 어렵게 느끼는데 그 중 특히 '함수'문제에서 막연한 어려움과 부담감을 느끼며 함수와 관련된 문제풀이에서 많은 실패를 겪고 있다. 구체 적으로 본 연구에서는 고등학교 1학년 학생들의 함수단원 문제해결 과정에서 보이는 오류를 분석하여 함수단원 수학문제해결능력을 키우고자 충남의 ${\bigcirc}{\bigcirc}$고등학교 1학년 학생 90명을 대상으로 함수단원 8문제로 구성된 검사지를 풀게 하고 그것을 토대로 오류를 분석하였다. 그 결과 학생들의 오류에서 몇 가지 공통적인 패턴이 있음을 발견하고 이것을 7가지 오류 분류 패턴을 설정하고 이를 분석하여 이를 보완할 수 있는 방법을 탐구하였다. 본 연구에서 나타난 결과를 토대로 학교현장에 투입하여 수학교육의 개선에 도움이 되길 기대한다.
전자후각(I-nose)시스템은, 전통적으로 음식물이나 플라스틱 제재의 생산에서 자동화된 품질관리 시스템에 사용되어 왔으나, 최근 호흡가스 등을 통해 당뇨, 호흡 및 소화기 질환과 감염 등을 검사하는 진단영역으로 그 응용분야를 확대하고 있다 이러한 질병과 연관이 없는 휘발성 유기화합물(volatile organic compound, YOC) 에 대하여 I-nose 의 센서어래이는 센서 물질과 휘발성 화합물 사이의 반응으로 인해 고유한 반응을 보이며, 신호의 profile 에 그 흔적을 남긴다. 본 연구에서는 센서어래이의 반응 신호를 profile 형태로 유지 및 분석함으로써 I-nose 의 가스시료 인식 성능을 보다 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 신호의 profile 에는 패턴인식을 위한 기존의 개별적인 특성(feature) 보다 많은 정보가 들어 있으며, 이를 가스의 구분에 효과적으로 이용하기 위해 디지털 영상처리에서 사용되는 패턴 매칭을 응용한time-profile방법을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해, 반도체 공정에 의해 제작된 16채널의 초소형 가스센서 어래이를 사용해 측정된 8종류의 각기 다른 가스시료들에 대하여, 동종 및 이종 가스간의 매칭의 정도를 산출하였다. 기존의 방법과 비교한 결과 동종과 이종 가스간의 뚜렷한 구별이 가능하여 이를 패턴인식에 사용하면 E-nose의 가스 인식 성능을 향상시킬 것으로 전망된다.
본 논문에서는 초광대역 벽 투과 레이더를 이용한 벽 내부 진단에 대한 유한차분 시간영역(finite-difference time-domain, FDTD) 시뮬레이션과 데이터 처리 기술에 대한 연구를 소개한다. 본 연구에서는 2차원 FDTD 기법을 이용하여 실제 측정과 유사한 조건으로 시뮬레이션을 수행하기 위해 우선 전파의 감쇄, 투과 특성, 해상도 등을 고려하여 0.3~7 GHz의 초광대역을 갖는 반대 극성 비발디 안테나(anti-podal vivaldi antenna)를 설계/제작하였다. 다음으로 제작된 안테나의 방사 패턴을 측정한 후 이것을 FDTD 시뮬레이션의 소스로 사용하여 콘크리트 벽 경계면과 벽 내부의 금속으로부터 반사된 데이터를 얻었다. 다음으로 이 데이터를 처리하고 레이더 영상을 생성하여 벽 내부를 관찰하였다. FDTD 시뮬레이션에서는 일반적으로 사용되고 있는 등방성 점 소스와 다항식으로 측정된 방사 패턴을 근사화하여 소스로 적용한 2가지 경우에 대해 비교하였으며, 그 결과, 안테나 패턴을 적용했을 경우 등방성 점 소스를 사용한 경우에 비해 최대 약 2.5 dB 높은 신호 대 잡음비를 얻을 수 있었다.
사진은 가장 일반적으로 사용되는 현장 기록 방법으로, 증거물 관리의 연속성을 유지하고 현상을 있는 그대로 담아낼 수 있기 때문에 범죄수사 및 각종 사고조사에 널리 이용된다. 최근에는 디지털 카메라가 이용되기 때문에 이미지 조작에 따른 진정성(authenticity) 훼손위험이 있어 이미지 증강에 사용할 수 있는 방법이 제한적인데, 그 중 널리 활용되는 하나가 푸리에 변환 (Fourier transform)이다. 푸리에 변환은 이미지를 주파수 신호로 변환하는 것으로, 본 연구에서는 fast Fourier transform (FFT)을 사용하였다. 본 실험에서는 지문을 규칙적인 패턴을 가진 모눈종이나 또 다른 지문과 겹치게 한 뒤 FFT로 분리하였다. 그리고 원래의 지문과 분리한 지문의 품질을 각각 평가하고 비교하였으며, 두 지문이 같은 지문으로 판정될 수 있는지 검사하였다. 규칙적인 패턴을 가진 배경에 찍힌 지문이나 general pattern끼리 겹쳐진 지문을 분리한 경우 지문 융선이 증강되어 식별에 용이하였다. 하지만 core나 delta와 같이 복잡한 패턴끼리 겹쳐진 지문의 경우 원래의 지문보다 FFT로 분리하여 얻은 지문의 품질이 낮고 식별오류가 많았다. 지문 품질의 저하는 감정관의 신뢰성에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 연구의 주요 논점은 지문감정 이외에도 디지털이미지 개선기술이 활용되는 여러 상황에서 참고할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 계층적인 퍼지추론 기법을 기반으로 한 영양상태 분석 시스템을 제안한다. 제안된 방법에서 계층적인 퍼지 추론 기법은 각 개인의 비만정도와 과거의 영양상태 그리고 식습관 패턴으로부터 영양상태의 변화과정을 분석하기 위해서 사용되었다. 또한 계층 퍼지추론 시스템에서 각 계층의 추론결과들의 신뢰성을 향상시키기 위해서 이전 계층으로부터 얻은 비퍼지화된 추론결과들의 통계적인 정보를 사용하여 다음 계층의 퍼지 소속구간들의 선택방법에 대해서도 논의하였다. 제안된 시스템의 효과성을 보이기 위해서, 65세 이상의 노인 113명의 신체계측 정보와 생화학적 검사로부터 획득한 정보 그리고 영양 밀도 지수(INQ)로부터 영양상태를 평가하였다.
This study was performed to develop Cnidium officinale-flavored oils. Cnidium officinale is one of the Korean aromatic medicinal plants. The flavor patterns of Cnidium officinale-flavored oils during storage were detected by using an electronic nose with 6 metal oxide sensors, and a principal component analysis (PCA) was carried out. The overall acceptability of flavor and the masking effects on fetid smell of beef of Cnidium officinale-flavored oils were investigated by sensory evaluation. In COI-flavored oil, flavor patterns between the storage samples for 1 week and 16 weeks could be distinguished. And in CO II-flavored oil, flavor patterns between the samples stored for 1 week and 8 weeks and the flavor patterns between the samples stored for 1 week and 16 weeks in CS I-flavored oil could be distinguished. In CS II-flavored oil, flavor patterns of the samples stored for 1, 4, and 8 weeks also could be distinguished. Fetid smell in beef was significantly reduced by the addition of COI- and CS II-flavored oils. As the storage time increased, overall acceptability of Cnidium officinale-flavored oil decreased, indicating that Cnidium officinale-flavored oils were most preferred at 8 weeks of storage.
To inspect the defects of printed markings on the surface of IC package, the OCV (Optical Character Verification) method based on NCC (Normalized Correlation Coefficient) pattern matching is widely used. In order to detect the micro pattern defects appearing on the small portion of the markings, a Partitioned NCC pattern matching method was proposed to overcome the limitation of the NCC pattern matching. In this method, the reference pattern is first partitioned into several blocks and the NCC values are computed and are combined in these small partitioned blocks, rather than just using the NCC value for the whole reference pattern. In this paper, we proposed a method to decide the proper number of partition blocks and a method to inspect and combine the NCC values of each partitioned block to identify the defective markings.
The formation degree of sustain (ITO pattern) decides quality of PDP (Plasma Display Panel). For this reason, it makes efforts in searching defects more than 30 un as 100%. Now, the existing inspection is dependent upon naked eye or microscope in off-line PDP manufacturing process. In this study developed prototype inspection system of PDP 170 glass is based on line-scan mechanism. Developed system creates information that detects and sorts kinds of defect automatically. Designed inspection technology adopts multi-vision method by slip-beam formation for the minimum of inspection time and detection algorithm is embodied in detection ability of developed system. Designed algorithm had to make good use of kernel matrix that draws up an approach to geometry. A characteristic of defects, as pin hole, substance, protrusion, are extracted from blob analysis method. Defects, as open, short, spots and et al, are distinguished by line type inspection algorithm. In experiment, we could have ensured ability of inspection that can be detected with reliability of up to 95% in about 60 seconds.
본 연구에서는 과학 영재와 일반아의 창의적 추리과정시 나타나는 두뇌사고 패턴을 sLORETA 분석 기법을 통해 분석하고, 신경생리적 특성을 파악하여 과학 영재아 판별의 기초와 활용 가능성을 알아보는 것이다. 본 연구를 위한 대상자는 과학영재아 6명과 동일 학군 및 학년에 속한 일반아 6명으로 총 12명의 오른손잡이로 하였다. 창의적 추리과정을 위해 사용된 과제는 레이븐 도형점진행렬검사를 사용하였고, 안정상태와 과제 수행간 뇌파를 측정하였다. 뇌파는 19개의 전극을 통해 수집된 16초간의 데이터를 통해 분석하였으며, sLORETA 분석 기법을 통해 8개의 주파수 대역(Delta, Theta, Alpha-1/2, Beta-1/2, Gamma, Omega)에 대한 평균 전류밀도값을 그룹별로 비교하였다. 그룹간 두뇌 활성 주파수 대역을 비교한 결과 눈감고 안정 상태에서 과학영재아가 일반아에 비해 알파-2 대역에서, 레이븐 과제 수행시 과학 영재아가 일반아에 비해 알파-1과 감마 대역에서 강한 활성이 관찰되었다. 연구 결과 나타난 알파 및 감마 대역 활성과 우반구로의 기능적 편측화(Lateralization)는 창의적 문제 해결시 영재아에게 나타나는 대표적 특성 중 하나이며, 배외측전전두피질(DLPFC)의 활성은 과학영재아의 높은 유동지능을 반영하는 결과라 볼 수 있다.
본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 제안한 방법에서 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에서 판단된 실제 불량 제품을 모두 검출하였다. 기존의 방법은 1mm내의 미세한 굴곡을 가진 정상 제품을 불량으로 판별하였으나 제안된 방법에서는 오류로 검출하지 않고 정상으로 판별하였다. 따라서 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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