• 한국학교수학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.357-371
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• 2016

본 연구는 수학적 모델링의 과제공간을 설정하고 이를 기반으로 모델링 과제의 복잡성을 나타내는 평가척도(rating scheme)를 설계하여 예비 수학교사를 대상으로 두 가지의 실험연구 결과를 얻었다. 첫째는 종전의 문제구조를 표현한 문제공간을 발전시켜 모델링 과제에 맞는 과제공간을 설정하고, 모델링 과제의 복잡성을 수치로 나타내는 계량적인 평가척도를 설계하여 의미 있는 타당도를 확인하였다. 둘째는 모델링의 과제 복잡성에 대한 평가척도, 학생 성취수준, 과제 특수 발견 전략의 개수 사이의 일관된 패턴이 있음을 발견하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.199-206
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• 2006

순차패턴 탐색은 다양한 응용 분야에서 매우 중요한 데이터 마이닝 작업으로 간주된다. 그러나 기존의 순차패턴 탐색 방법들은 길이가 긴 순차패턴이나 노이즈 정보를 다수 포함한 데이터베이스에 대한 마이닝에서는 한계가 있다. 해당 방법들은 매우 짧고 사소한 패턴들은 탐색하지만 다수의 순차 정보들에서 공유되는 중요 패턴들을 분석하는데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 대용량 데이터베이스에 대한 근사 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 근사 순차패턴은 다수의 순차 정보들에서 근사적으로 공유되는 순차패턴을 의미한다. 제안된 방법은 두 과정으로 구분된다. 하나는 유사도에 따라 분석 대상 순차 정보들을 몇 개의 군집으로 나누는 과정이며, 다른 하나는 다중 정렬 방식을 적용하여 각 군집으로부터 대표 패턴을 찾는 과정이다. 이를 위해서 다수의 순차 정보들을 하나로 표현할 수 있는 가중치 순차패턴을 제시하며, 다수의 순차 정보들은 가중치 순차패턴 형태로 통합된다. 이렇게 통합된 정보를 가진 각 가중치 순차패턴을 이용하여 여러 순차 정보와 근사한 하나의 대표 패턴을 생성한다. 끝으로, 다양한 실험을 통해서 제안된 방법의 유용성을 검증한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권3호
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• pp.423-446
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• 2015

본 연구의 목적은 고등학교 확률 수업의 '몬티홀 문제' 과제 맥락에서 나타난 논증과 정의 특징을 알아보는 것이다. 고등학교 2학년 상 수준 한 학급의 학생을 대상으로 교사와 학생 사이의 논증과정에 관한 수업담화를 Toulmin의 논증패턴을 이용하여 분석한 결과, 논증 중심의 담화 공동체로 만들기 위한 과제 맥락과 학생들이 질문하고 반박할 수 있는 안전한 교실 문화의 중요성이 밝혀졌다. 또한 복잡한 문제를 함께 해결해 나가는 논증과정을 통해 학생들은 수업에 더 몰입하게 되었으며, 실제적인 경험적 맥락은 개념의 이해를 풍부하게 해 주었다. 그러나 논증과정에서 나타난 추론은 통계적 추론이 아니라 대부분 확률 문제 풀이 위주의 수학적 추론이 나타났다. 이러한 연구 결과는 맥락에 따라 결과를 해석하는 과정에서 학생들의 통계적 추론이 일어남을 교사가 이해할 필요가 있고, 과제 맥락과 질문을 통해 학생들이 논증과정에 적극적으로 참여하도록 해야 한다는 확률 통계 수업에 대한 시사점을 제공할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제6권2호
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• pp.5-14
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• 1987

소음과 음악이 정신작업에 어떠한 영향을 미치는가를 검토하기 위해, 국민학생을 대상으로 소음그룹과 음악그룹으로 나누어 좌반구작업으로서 수의 가산데스트를, 우반구작업으로서 그림의 패턴찾기 테스트를 실시하였다. 그 결과소음과 음악의 작업에 미치는 영향은 매우 달랐다. 음악그룹의 피험자가 가산작업을 한 경우의 작업량은 평균 작업량보다 다 적은 주기를 나타내는 경향이 있다. 이것은 좌반구에서 가제작업과 음악처리간의 간섭때문이다. 한편, 소음하에서의 의 가산작업은 소음과 가산작업이 좌우 다른 반구에서 처리되므로 소음의 영향은 나타나지 않았다. 소음하의 패턴 찾기 테스트에서는 피험자가 작업중에 동요를 나타내는 경향을 보였다. 의미없는 소음은 우반구에서 처리되기 때문에 이것은 우반구에서의 간섭효과로 실명할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1122-1133
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• 2019

본 연구팀에서는 YARN 기반의 하둡 플랫폼에서 대규모의 태스크들로 구성된 Many-Task Computing(MTC) 응용들을 효율적으로 지원할 수 있는 신규 프레임워크로서 MOHA(Mtc On HAdoop)를 연구/개발해왔다. MTC 응용들은 수십만 개에서 수백만 개 이상의 대규모 태스크들로 구성되고 각 응용별로 자원의 사용 패턴이 다를 수 있기 때문에, 전체적인 시스템 성능 향상을 위해 MOHA-TaskExecutor(MTC 응용 태스크를 실행하는 주체)의 Adaptive Parallel Computability 기술 연구를 수행하였다. 이는 한 번에 하나의 태스크를 실행하던 기존의 처리 모델을 고도화하여 하나의 TaskExecutor가 동시에 여러 개의 태스크들을 실행함으로써 YARN Container의 병렬 컴퓨팅 능력을 극대화하기 위함이다. 이를 위해 각각의 TaskExecutor들이 "독립적이고, 동적으로" 동시에 실행시키는 MTC 응용 태스크들을 조정할 수 있도록 하였으며, 최적의 동시 실행 태스크 숫자를 찾기 위해서 Hill-Climbing 알고리즘을 활용하였다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.27-45
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• 2001

데이터마이닝에서 시계열 데이터로부터 순차패턴을 발견하는 연구는 사건이나 아이템이 주로 연구되어왔지만, 최근에는 설비의 상태를 알 수 있는 센서와 같은 수치 값의 형태를 가지는 분야에 관심을 가지게 되었다. 그러나 수치 형태의 데이터는 패턴을 만드는 동안 동일한 값을 가지는 경우가 거의 없기 때문에 기존의 사건이나 아이템 등으로 변환될 수 있는 패턴요소의 특징을 만드는 것이 가장 중요하다. 이러한 패턴요소를 발견하는 지금가지 방법은 이동 윈도우와 클러스터링을 사용하는 방법을 적용하였는데, 이러한 방법은 다양한 윈도우의 크기와 클러스터 값을 적용하여 반복적으로 작업을 하며, 찾아진 결과를 해석하는데도 많은 문제가 있다. 본 연구는 수치 값을 가진 데이터를 벡터의 형태로 만들어 패턴요소를 만드는 방법을 제시한다. 이렇게 만들어진 패턴요소는 전체 데이터를 사용하는 것 보다 이해되기 쉽고 보다 빠르게 순차패턴을 찾을 수 있다. 벡터로 변환된 패턴요소는 각도와 크기를 가지는데 우리는 이들 벡터들의 상호 연관성을 정의하고, 이들 연관성을 이용하여 순차패턴을 찾는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.202-204
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• 2003

경성 실시간 시스템(Hard Real-Time System)어서는 주기 태스크들의 엄격한 마감시간(Deadline) 보장이 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 CPU의 이용률(Utilization)이 높아 비율단조 정책으로는 마감시간을 보장 할 수 없는 주기 태스크들을 위해 확장된 스케줄 가능성 검사를 통해 수행할 태스크들의 공통 주기(L.C.M : Least Common Multiple)내에서 EDF(Earliest-Deadline First) 정책을 기반으로 마감시간 보장 수행패턴(Feasible Pattern)을 찾고, 이를 참조하여 우선순위를 고려하지 않고 태스크들을 강제 수행할 수 있게 하는 비율단조 기반의 스케쥴링 기법을 제안한다. EDF를 기반으로 생성된 패턴은 EDF 정책의 특성에 따라 CPU의 이용률을 100% 까지 가능하게 하며 패턴을 참조하여 강제 수행함으로써 EDF 정책이 갖는 실행시간 스케쥴링 오버헤드를 없앨 수 있다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제15권3호
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• pp.251-272
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• 2005

수학 수업에서 핵심적인 역할을 하는 과제의 인지적 수준은 교수${\cdot}$학습 과정 동안 다양하게 변할 수 있다. 이에 본 연구는 4개의 6학년 수학교실에서 '비와 비율' 단원에 제시된 주요 과제들을 대상으로 우리나라 수학교실에서 나타나는 과제 설정과 실행 패턴은 어떠한지, 그리고 그 패턴에 영향을 미치는 교실 요인은 무엇인지 면밀하게 살펴보았다. 분석 결과 초기의 높은 수준의 인지적 과제가 수업 내내 전반적으로 유지되는 경우도 있었으나, 여러 가지 요인에 의해서 의미와 연계되지 않은 절차, 비체계적인 탐구, 불충분한 탐구로 쇠퇴하는 경우도 있었다. 이에 본 연구는 수학 시간에 교사가 특히 주의해야 할 요인을 밝히고, 전반적으로 정적인 의미의 분석보다는 수학적 과제의 인지적 수준이 변화하는 과정에 대한 이해 및 분석의 중요성을 강조한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.613-620
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• 2016

본 논문에서는 대규모의 작업을 고성능으로 처리하기 위한 Many-Task Computing(MTC) 기술을 기존의 빅데이터 처리 플랫폼인 Hadoop에 적용하기 위한 MOHA(Many-Task Computing on Hadoop) 프레임워크에 대해 기술한다. 세부적으로는 MOHA의 기본 개념과 개발 동기, 분산 작업 큐에 기반한 PoC(Proof-of-Concept) 수행 결과를 제시하고 향후 연구 방향에 대해서 논의하고자 한다. MTC 응용은 각각의 태스크들이 요구하는 I/O 처리량은 상대적으로 많지 않지만, 동시에 대량의 태스크들을 고성능으로 처리해야하고 이들이 파일을 통해서 통신한다는 특징을 가지고 있다. 따라서 기존의 상대적으로 큰 데이터 블록 사이즈에 기반한 Hadoop 응용과는 또 다른 패턴의 데이터 집약형 워크로드라고 할 수 있다. 이러한 MTC 기술과 빅데이터 기술의 융합을 통해 멀티 응용 플랫폼으로 진화하고 있는 Hadoop 생태계에 신규 프레임워크로서 대규모 계산과학 응용을 실행할 수 있는 MOHA를 추가하여 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1303-1306
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• 2004

We developed a symmetrical upper limb motion trainer for chronic hemiparetic subjects. This trainer enabled the practice of a forearm pronatio $n^ination and wrist flexion/extension. In this study, we have used functional magnetic resonance imaging(fMRI) with the developed symmetrical upper limb motion device, to compare brain activation patterns elicited by flexion/extension wrist movements of control and hemiparetic subject group. In control group, contralateral somatosensory cortex(SMC) and bilateral cerebellum were activated by dominant hand movement(Task 1), while bilateral movements by dominant hand(Task 2) activated the SMC in both cerebral hemispheres and ipsilateral cerebellum. However, in hemiparetic subject group, contralateral supplymentary motor area(SMA) was activated by unaffected hand movement(Task 1), while the activation of bilateral movements by unaffected hand(Task 2) showed only SMA in the undamaged hemisphere. This study, demonstrating the ability to accurately measure activation in both sensory and motor cortex, is currently being extended to patients in clinical applications such as the recovery of motor function after stroke.ke.