In this paper, a method to measure similarity between two graphs is proposed, which is based on centralities of the graphs. The similarity between two graphs $G_1$ and $G_2$ is defined by the difference of distance($G_1$, $G_{R_1}$) and distance($G_2$, $G_{R_2}$), where $G_{R_1}$ and $G_{R_2}$ are set of random graphs that have the same number of nodes and edges as $G_1$ and $G_2$, respectively. Each distance ($G_*$, $G_{R_*}$) is obtained by comparing centralities of $G_*$ and $G_{R_*}$. Through the computational experiments, we show that it is possible to compare graphs regardless of the number of vertices or edges of the graphs. Also, it is possible to identify and classify the properties of the graphs by measuring and comparing similarities between two graphs.
본 연구는 우리나라 제7차 초등학교 교육과정과 NCTM(2000)의 "학교수학을 위한 원리와 규준" 에서 제시하고 있는 그래프 지도의 목표를 살펴보고, 우리나라 교과서와 MiC 교과서에서 그래프를 어떻게 교수학적으로 변환하여 다루고 있는지 비교한다. 이를 위해 그래프 단원의 내용 요소로서 그래프의 종류와 정의 방식, 그래프 비교 활동에 대한 교수학적 변환 방식을 비교하여 살펴보았다. 연구 결과, 그래프 지도 목표에서 우리나라에 비해 NCTM(2000)에서는 학생 스스로 자료를 표현하는 방법의 개발을 허용하며, 그래픽 표현 방법에 따른 분석 결과를 비교하도록 한다. 또, 그래프를 통해 자료 전체에 주목하여 설명하도록 한다는 차이점을 확인하였다. 두 교과서에서 다루는 그래프의 종류는 우리나라에 비해 MiC 교과서에서 number-line plot과 상자 그림을 더 다루고 있었다. 그래프를 정의하는 방법은 두 나라가 외연적 정의 방법을 주로 사용하고 있으나, 우리나라 교과서는 외연적 방법과 동의적 방법을 혼합하여 사용하고, MiC 교과서는 외연적 정의 방법을 그래프의 특징과 함께 사용하는 경우가 있었다. 그래프간의 비교 활동은 우리나라 교과서가 매우 빈약한 반면에, MiC 교과서는 여러 가지 형태의 비교 활동이 이루어지고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 바이너리 프로그램의 정적인 구조를 표현하는 제어 흐름 그래프를 비교하는 방법을 제안한다. 제어 흐름 그래프를 비교하기 위해서 기본 블록에 포함된 프로그램의 명령어 및 구문 정보를 비교한 후 기본 블록 사이의 유사한 정도를 측정한다. 또한, 에지 확장을 통해 기본 블록들 간의 제어 흐름을 표현하는 그래프 에지의 유사성을 함께 반영한다. 각 기본 블록 사이의 유사도 결과를 기반으로 기본 블록을 서로 매칭하고, 기본 블록 사이의 매칭 정보를 이용해서 전체 제어 흐름 그래프의 유사도를 측정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 자바 프로그램으로부터 추출한 제어 흐름 그래프를 대상으로 제어 흐름 구조의 유사성에 따라 두 가지 기준으로 실험을 수행하였다. 그리고, 성능을 평가하기 위해서 기존의 구조적 비교 방법을 함께 실험하였다. 실험 결과로부터 에지 확장 방법은 서로 다른 프로그램에 대해 충분한 변별력을 가지고 있음을 확인할 수 있다. 프로그램 비교에 좀 더 많은 시간이 소요되지만, 구조가 유사한 프로그램에 대한 매칭 능력에서 기존의 구조적 비교 방법에 비해 우수한 결과를 보였다. 제어 흐름 그래프는 프로그램의 분석에 다양하게 활용될 수 있으며, 제어 흐름 그래프의 비교 방법은 프로그램의 유사성 비교를 통한 코드의 최적화, 유사 코드 검출, 코드의 도용 탐지 등 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것이라 기대된다.
The graph unit(chapter) is a good example of a topic in elementary school mathematics for which computer use can be incorporated as part of the instruction. Teaching graph can be facilitated by using the graphing utilities of computers, which make it possible to observe the property of many types of graphs. This study was concerned with utilizing an educational software Graphers as an instructional tool in teaching to help young students gain a better understanding of graph concepts. For this purpose, three types of instructional activities using Graphers were shown in the paper. Graphers is a data-gathering tool for creating pictorial data chosen from several data sets. They can represent their data on a table or with six types of graphs such as Pictograph, Bar Graph, Line Graph, Circle Graph, Grid Plot and Loops. They help students to select the graph(s) which are the most appropriate for the purpose of analyzing data while comparing various types of graphs. They also let them modify or change graphs, such as adding grid lines, changing the axis scale, or adding title and labels. Eventually, students have a chance to interpret graphs meaningfully and in their own way.
In this paper, a classification method of random graph models is proposed and it is based on centralities of the random graphs. Similarity between two random graphs is measured for the classification of random graph models. The similarity between two random graph models $G^{R_1}$ and $G^{R_2}$ is defined by the distance of $G^{R_1}$ and $G^{R_2}$, where $G^{R_2}$ is a set of random graph $G^{R_2}=\{G_1^{R_2},...,G_p^{R_2}\}$ that have the same number of nodes and edges as random graph $G^{R_1}$. The distance($G^{R_1},G^{R_2}$) is obtained by comparing centralities of $G^{R_1}$ and $G^{R_2}$. Through the computational experiments, we show that it is possible to compare random graph models regardless of the number of vertices or edges of the random graphs. Also, it is possible to identify and classify the properties of the random graph models by measuring and comparing similarities between random graph models.
2015 개정 수학과 교육과정에서는 학생들에게 그래프를 지도할 때 신문, 인터넷에 있는 그래프를 소재로 활용할 것과 자료를 수집, 분류, 정리하여 그래프를 그리고 해석하는 일련의 통계적 문제 해결 과정을 겪어볼 것을 권장하고 있다. 전통적인 교과서를 통해 학생들이 배우는 그래프는 단일한 형태의 그래프들이었고, 특히 5~6학년군의 그림그래프는 수치만 커졌을 뿐 기본 개념은 3~4학년군의 내용을 반복하고 있다. 다행히 2009 개정 교육과정부터는 일부 그래프의 특성을 서로 비교하면서 상황에 적합한 그래프를 선택할 수 있도록 하고 있으며 현실 세계 사용되는 그래프는 여러 가지 그래프들이 복합된 인포그래픽 형태로 제시되는 경우가 대부분이다. 본 연구는 인포그래픽을 활용한 통계 프로젝트 수업 사례 분석을 통해 초등학교 5학년 교실에서 활용 가능한 인포그래픽 활용 통계 프로젝트 수업을 구체화하는 방안을 제안하였다.
본 연구에서는 지구과학 그래프 유형을 분석하기 위한 기준을 만들고, 과학 교과서 비교 분석을 통하여 지구과학 그래프의 유형과 특징을 파악함으로써 지구과학 교과서에서 그래프의 기능과 구조에 대한 시사점을 얻고자 하였다. 지구과학 교과서 분석 결과, 선 그래프와 등치선도가 많이 사용되고 있는 것으로 나타났다. 선 그래프 중에는 단순 선 그래프 이외에도 다중 선 그래프와 YX 그래프의 사용 비율이 특히 높았다. 다른 과학 교과의 그래프와 비교 분석한 결과, 지구과학 교과는 다른 과학 교과에 비해 사용되는 그래프의 수가 많고 그 유형이 다양함을 알 수 있었다. 특히, 다른 과학 교과에 비해 선 그래프의 비율은 낮은 반면 등치선도, 분산 그래프 등의 비율이 높았다. 선 그래프 중에서는 특히 YX 그래프의 비율이 다른 교과에 비해 매우 높아 지구과학 교과의 가장 특정적인 그래프인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지구과학 교과서에서 그래프의 구조와 기능면에서의 개선을 시사하며, 학생들의 그래프 해석 능력에 대한 후속 연구를 제안한다.
이 연구는 2015 개정 고등학교 수학과 교육과정 <경제 수학> 과목과 사회과 교육과정 일반 선택 과목인 <경제> 과목의 교과서를 비교·분석하여 차기 교육과정 개발 및 교과서 서술에 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. <경제 수학> 교과서에서는 경제 용어와 함수 기호를 도입해야 하며, 이 교과서의 경제 관련 함수에 대한 그래프 사용은 수학에서의 그래프 사용과 다르다. 이에 <경제 수학> 교과서에서 다루는 경제 용어, 함수 기호 및 함수 그래프의 사용방식을 <경제> 교과서와 비교·분석하였다. <경제 수학> 교과서에서 경제 용어는 수학과 연관성이 높은 경제 용어를 정의하여 제시하였다. <경제 수학> 교과서의 함수 기호는 수학, 경제학의 관례와는 다르게 함수 기호에서 대소문자가 혼용되어 비일관적으로 사용되었다. <경제 수학> 교과서의 함수 그래프는 축, 스케일링에 관해 변수가 나타내는 값의 범위에 차이가 있었다. 또한, <경제 수학> 교과서에서 도형의 평행이동이나 기울기에 관한 수학적 해석을 제공하지 않았다. <경제 수학> 과목에서 학생들의 수학, 경제에 대한 이해를 촉진하기 위해 교육과정 문서상의 교수·학습 및 평가에 대한 고려 사항을 구체화할 필요가 있다. <경제 수학> 교육과정 및 교과서에서 경제 관련 내용에 대한 수학적 해석의 학습 기회를 제공할 수 있도록 서술이 보완되어야 할 것이다.
This study aimed at examining undergraduate students' writing about experiments related to the photoelectric effect and giving some implications for experiment education. Thus, this study analyzed 26 students' reports about three kinds of experiments: measuring Planck's constant, comparing the photocurrent and the photovoltage across the intensity of light, and comparing the photocurrent and the photovoltage across the frequency of light. In the measurements, less than 25% of the students expressed the data to the correct number of significant figures even though two-thirds of the students successfully obtained the data given in the manual. In terms of interpretation, the students were not aware of the physical meanings of the detailed parts in the graphs. Even though over 50% of the students drew a line relating photocurrent to voltage, no students compared the theoretical to the empirical data or made a judgment as to whether of not the background theory really fit the experiment. The research findings showed that insufficient knowledge and skills for physics inquiry may be an obstacle in performing the experiments well.
본 논문은 알고리즘 수행 횟수를 줄여 최소신장트리를 빨리 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 선택과 삭제 과정을 수행한다. 선택 과정은 먼저, 그래프의 모든 정점들에 대해 Borůvka의 첫 번째 단계를 수행하고, 특정 정점들에 대해 Borůvka의 첫 번째 단계를 재 수행하여 간선들의 모집단을 축소시키는 결과를 얻었다. 삭제 과정은 축소된 모집단 간선들에 대해 3개 정점들 간에 사이클이 발생할 경우 최대 가중치 간선을 삭제한다. 나머지 간선들 중 최대 가중치 간선에 대해 결합가 개념을 적용하여 삭제한다. 마지막으로 결합가가 큰 정점들 간의 사이클이 발생하는 경우 최대 가중치 간선을 삭제하는 기법을 적용하였다. 선택-삭제 알고리즘을 9개의 다양한 그래프에 적용하여 알고리즘 적용성을 평가하였다. 제안된 선택 과정은 MST 알고리즘을 최적으로 수행해야 하는 간선의 수와 비교시 6개는 적은 개수를, 3개 그래프만이 1개 큰 간선을 선택하는 결과를 나타내어 최적으로 간선을 선택하는 방법임을 알 수 있다. 삭제 단계를 Kruskal 알고리즘을 적용할 경우 Kruskal 알고리즘을 최적으로 수행하는 횟수와 비교한 결과 6개의 그래프는 수행 횟수가 적은 반면, 3개 그래프는 1회 많게 수행하는 결과를 얻었다. 또한, 제안된 삭제 단계를 수행할 경우 1개 그래프는 1단계만, 5개 그래프는 2단계까지, 나머지 3개 그래프만이 3단계를 수행하는 결과를 나타내었다. 결국, 선택-삭제 알고리즘이 MST 알고리즘들 중에서 가장 적은 수행 횟수를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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