• 한국학교수학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.249-263
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• 2006

이 연구는 수학과 좋은 수업에 대한 사례 관찰과 분석을 통해서 수학과 교사들의 좋은 수업의 특징을 알아보고, 수학과 교육의 내실화 방안을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 선정된 6명 교사들의 수업 사례에서 '좋은 수업'이란 교육과정 및 교과서를 재구성한 수업, 실생활 상황을 도입한 수업, ICT를 활용한 수업, 메타인지 학습 전략을 도입한 수업, 동기 유발이 가능한 수학 수업, 수행평가를 도입한 수업, 수준별 소집단 협력 수업 등을 들 수 있다. 그리고 좋은 수업을 운영하고 있는 교사들은 적어도 2개 이상의 특징을 나타내고 있었다. 연구에 참여한 6명의 교사들은 여러 가지 현장의 어려움에도 불구하고, 이를 극복하고 학생들의 학습 수준을 이해하고 학생들이 친숙하게 접할 수 있는 소재에서 출발하여 학생들과 같이 하는 수업을 위해 노력하고 있었다. 6명 교사들의 좋은 수업은 학생들의 학습을 촉진시키고 학생들의 학습 능력을 증진시키기 위한 교사로서의 순수한 열정과 노력의 결과였다. 본 연구에서 제시된 좋은 수업의 특징은 실질적인 수학과 내실화를 꾀할 수 있는 구체적인 방안이라고 할 수 있다. 즉 학교 교육의 내실화는 수업의 내실화가 전제되어야 한다. 최근의 수학교육 동향에 비추어 좋은 수업을 운영하고 있는 교사의 수업을 계속적으로 발굴하고, 이들 수업에서 발견되는 수업의 특징을 새로운 학교 수학 수업의 기준점으로 삼아, 수학교육의 내실화를 위한 현실적인 실천이 이루어지도록 해야 한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제13권1_2호
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• pp.501-508
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• 2003

Although the estimate of regression function is important, some have focused the variance estimation of error term in regression model. Different variance estimators perform well under different conditions. In many practical situations, it is rather hard to assess which conditions are approximately satisfied so as to identify the best variance estimator for the given data. In this article, we suggest SHM estimator compared to LS estimator, which is common estimator using in parametric multiple regression analysis. Moreover, a combined estimator of variance, VEM, is suggested. In the simulation study it is shown that VEM performs well in practice.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제43권3호
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• pp.257-273
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• 2004

In this paper, we analyze what the components of mathematics teacher` knowledge are, and find that mathematics teacher need knowledge of three areas: subject matter knowledge, pedagogical knowledge, and pedagogical content knowledge. Studies of practicing teachers suggest that When teachers lack understanding in their respective disciplines, it inhibits them from providing students the best learning opportunities, but that a teacher possessing pedagogical content knowledge provides learners with multiple approaches into learning. Some teachers having sound knowledge of mathematics and students were able to respond appropriately to students' questions, design appropriate learning activities involving a variety of mathematical representations, and orchestrate mathematical discourse in the classroom. Thus, it appears that mathematics teachers' knowledge positively affect teaching and student learning..

• 한국초등수학교육학회지
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• 제20권2호
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• pp.239-257
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• 2016

미국의 새 수학과 규준인 Common Core State Standards for Mathematics는 잘 알려진 것처럼 모든 학생이 대학에 진학하거나 직업에 종사하기위한 준비를 위해 명료하고 일관된 틀을 제공하는 것을 목표로 개발되어, 현재 40개의 주가 이 새로운 규준을 채택하고 있다. 이 규준에 관한 최근 우리나라의 선행연구들은 규준을 Cluster Heading 수준에서 소개하고 있고, 규준의 수준에서 우리나라의 교육과정과 비교하고 있다. 그러니 실제로 각 세부 규준의 내용을 상세하게 해석한 내용은 수면 아래의 모습을 보여 준다. 캘리포니아 주의 수학과 규준의 내용을 상세하게 해석한 책이 Mathematics Framework for California Public Schools이다. 이 연구는 미국 캘리포니아 주의 수학과 규준인 California Common Core State Standards(CA CCSSM)와 이 규준의 해설서라고 부르기에 적당한 Mathematics Framework for California Public Schools에서 제시한 초등학교 도형영역을 상세하게 살펴보는 것이 목적이다.

• 응용통계연구
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• 제7권1호
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• pp.149-158
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• 1994

커널 추정은 커널함수와 bandwidth에 의해서 결정이 된다. 그러나 평활의 정도를 조절하는 적절한 bandwidth를 찾는 것이 더욱 중요한 문제이다. 그러므로 이론적으로 최적의 bandwidth와 비교하여 실제자료에 잘 적용될 수 있는 적절한 bandwidth를 어떻게 찾느냐는 것이 문제가 된다. 본 논문에서는 평균제곱오차(mean square error)의 편의(bias)와 분산(variance)의 관계를 통하여 커널을 이용한 회귀선의 추정에 있어서 간단하고 효과적인 local bandwidth를 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

• 호남수학학술지
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• 제31권1호
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• pp.109-124
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• 2009

Based on the observed data for Clarithromycin released, three commonly used inflow models: the power, the exponential, and the logarithmic models are considered. Among them, the power model is used most in practice for simplicity. Using the numerical parameter estimation techniques, the parameters appeared in the model equations are estimated. Through the numerical estimation results using the several experimental data sets, the exponential model turns out to be best among the three models. More specifically, the sum of squares of absolute errors and the sum of squares of relative errors for the exponential model are reduced by 80-95 % for the experimental data sets and 60-90 % for the noise added data sets compared with those for the power and logarithmic models. A typical experimental data set is used in this paper to show the estimation method and its numerical results. The proposed numerical method and its algorithm are designed for estimating the parameters appeared in the model differential equations for which the exact form of the solution is unknown in general. The methodology developed can be applied to more general cases such as the nonlinear ordinary differential equations or the partial differential equations.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권6호
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• pp.479-496
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• 2016

In this survey, we present a modified inverse moment estimation of parameters and its applications. We use a specific model to demonstrate its principle and how to apply this method in practice. The estimation of unknown parameters is considered. A necessary and sufficient condition for the existence and uniqueness of maximum-likelihood estimates of the parameters is obtained for the classical maximum likelihood estimation. Inverse moment and modified inverse moment estimators are proposed and their properties are studied. Monte Carlo simulations are conducted to compare the performances of these estimators. As far as the biases and mean squared errors are concerned, modified inverse moment estimator works the best in all cases considered for estimating the unknown parameters. Its performance is followed by inverse moment estimator and maximum likelihood estimator, especially for small sample sizes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5476-5496
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• 2016

Energy efficiency of resource-constrained wireless sensor networks is critical in applications such as real-time monitoring/surveillance. To improve the energy efficiency and reduce the energy consumption, the time series data can be compressed before transmission. However, most of the compression algorithms for time series data were developed only for single variate scenarios, while in practice there are often multiple sensor nodes in one application and the collected data is actually multivariate time series. In this paper, we propose to compress the time series data by the Lasso (least absolute shrinkage and selection operator) approximation. We show that, our approach can be naturally extended for compressing the multivariate time series data. Our extension is novel since it constructs an optimal projection of the original multivariates where the best energy efficiency can be realized. The two algorithms are named by ULasso (Univariate Lasso) and MLasso (Multivariate Lasso), for which we also provide practical guidance for parameter selection. Finally, empirically evaluation is implemented with several publicly available real-world data sets from different application domains. We quantify the algorithm performance by measuring the approximation error, compression ratio, and computation complexity. The results show that ULasso and MLasso are superior to or at least equivalent to compression performance of LTC and PLAMlis. Particularly, MLasso can significantly reduce the smooth multivariate time series data, without breaking the major trends and important changes of the sensor network system.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제12권4호
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• pp.507-530
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• 2010

본 연구는 지역별 우수수업 동영상에서 나타나는 수학적 의사소통이 어떻게 이루어지고 있는지를 분석하여 양질의 수업을 찾아 교사의 수업 관행에 도움을 주고자한 것이다. 교사와 교실 전체 간에 이루어지는 담화를 중심으로 수업을 분석하기 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다. 첫째, 지역별 우수수업 동영상의 수학적 의사소통 수업유형은 무엇인가? 둘째, 지역별 우수수업은 의사소통이 어떻게 이루어지고 있는가? 셋째, 담화중심 수업의 수학적 의사소통 수준은 어떠한가? 공개된 24개의 수업을 수업 유형에 따라 분류한 결과 초등학교 수학 수업의 특성상 조작 중심수업 유형이 가장 많은 것으로 나타나 다른 유형의 수업도 좀 더 이루어질 필요가 있음을 알 수 있었다. 그리고 교수 학습 지도안에서 수학적 의사소통 능력을 고려한 수업은 5개이며 이 중 1개 수업만이 수학적 의사소통 능력을 인지적 영역에 포함시키고 있어, 수학적 의사소통 능력에 대해 교사가 정확히 알 필요가 있었다. 또한, 학생 간 질문하기를 수업에 반영할 필요가 있었다.