이 논문에서는 소수 개념의 본질에 대한 고찰에 근거하여, 초등 수학에서 소수 개념의 효과적인 지도 방안을 구체적으로 모색하였다. 브루소는 역사적 발생과정에 대한 고찰에서 출발하여 소수 개념의 본질을 '자연수의 순서쌍의 동치류'로 규정하고 그것을 지도하기 위한 교수학적 상황을 구성하였다. 브루소와는 달리, 이 논문에서는 소수 개념의 본질을 '십진소수' 즉 '밑수 10에 대한 다항식'으로 파악하였다. 그리고 측정활동에 입각하여 그러한 본질을 효과적으로 구현할 수 있는 지도 방안을 구체적인 학습 지도안 형태로 구안하였다. 이 학습 지도안이 기초하고 있는 측정활동의 유형은 '보다 정확한 측정치를 얻기 위한 단위의 십진 세분할을 통한 순차적인 측정 활동'이다. 이 실험적 학습 지도안은 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 학생들은 그들 스스로 단위를 십진법에 따라 세분할함으로써 하위 단위를 생성하는 조작을 경험한다. 둘째, 십진분수 전개를 먼저 다루고 이로부터 귀납적으로 위치적 기수법에 따른 완성된 소수 표현을 다룬다. 셋째, 위치적 십진기수법을 따라 형식적으로 표기하기 이전에 임의 단위의 명수체계(해-달-별, 혹은 m-dm-cm-mm)에 의해서 읽는 활동을 제공하였다. 이 논문에서 개발된 학습 지도안은 교수실험을 통하여 검증될 필요가 있다. 이를 위한 후속연구가 요청된다.
지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.
최근 10여년간(1997-2008년) 국내 식물 형태관련 연구논문중 주요 3개 학회지(한국임학회지, 한국식물분류학회지, 한국육종학회지)와 기타학회지(한국자원식물학회지, 생명과학학회지, 약용작물학회지, 한국양봉학회지, 원예과학기술지, 원예학회지) 등에 발표된 다변량 분석 54개 논문을 재검토하였다. 이들 논문에서 주성분 분석(PCA), 유집분석(CA)이 가장 많이 사용되었는데 본 연구는 이와 관련된 분석방법과 기초 통계 분석의 문제점을 검토하였다. 주성분 분석의 문제점은 기존 표본에 추출과 자료의 정규분포성에 대한 가설을 무시하는 것으로서 분산과 공분산을 구할 수 없는 정성형질을 섞어 사용하여 주성분 분석의 결과를 왜곡하여 분석하는 것이었다. 또한, 유집분석은 분석방법론에 따라 상당한 차이를 보여 정량적 형질 보다는 정성적 형질로 계수화하여 분석함을 권장하지만 대부분 정량적 형질로 분석하여 실제 상호 분석 대상군 간의 관계가 형성되지 않는 계단상 모양을 보였다. 또한, 일부 연구논문에서는 통계적 가설을 무시하고 임의로 자료를 해석하는 것도 자주 발견되는 문제점 중 하나였다. 주성분분석에서 주의해야 할 점은 주로 정량적 형질 사용이 권장되며, 이외 일정 수 이상의 변량(20여개 이상)과 적절한 개체수(40-50개 이상)가 필요하다는 것이다. 유집분석(혹은 군집분석)은 분석 대상을 강제로 유집시키는 성향이 있어 통계적 검증 방법을 사용하지 않고 단순히 거리 계산법 혹은 알고리즘 분석 방법에 의해 결과에 상당한 차이를 보이기 때문에 정량적 형질만을 근간으로 한 유집분석은 자제할 필요가 있다. 모든 자료를 쉽게 분석하기 위해서 단순히 통계적 방법론에 의존하기 보다는 연구목적과 일치한 분석 방법론을 적용하고자 하는 노력이 필수적이다.
본연구(本硏究)는 1974년(年)에 선발(選拔)하여 그후에 수년간(數年間)에 걸처 분석(分析)한 주왕산(周王山), 안면도(安眠島), 오대산(五臺山)의 소나무(Pinus densifiora S. et Z.) 천연집단(天然集團)의 형질(形質)중에시 차대묘목(次代苗木)(1-0묘(苗), 1-1묘(苗))의 묘고(苗高) 및 근원경(根元徑)의 집단간(集團間), 가계간(家系間)의 차이(差異)를 추정(推定)함에 있어 가계(家系)의 수(數)를 어느 정도의 크기로 해야만 좋은 추정(推定)을 할 수 있는 가를 알아보기 위함이었다. 본 분석(分析)은 Nested Design의 2-level의 equal sample size에 의한 방법(方法)과 Randomized Complete Block Design에 의한 방법(方法) 두 가지를 이용하였으며 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. Nested design에 의한 분석(分析)에 있어서 sample size(가계수(家系數))의 증가(增加)에 따라 가계간(家系間)의 F-치(値)는 대 체로 감소(減少)하나 집단간(集團間)의 F-치(値)는 점점 증가(增加)하는 경향(傾向)을 보였다. 2. F-치(値)의 증가(增加) 및 감소(減少)의 경향(傾向)은 그 sample size가 적을 때는 크게 변화(變化)를 보이나 그의 크기가 대략 10을 넘으면서부터는 다소 안정(安定)된 값을 보이고 있어 만일 sample size가 15~20정도가 되면 상당히 안정되고 그에 따라 집단간차이(集團間差異)를 추정(推定)하는데 오류(誤謬)를 범할 확률(確率)은 대단히 낮아질 것으로 추론(推論)되었다. 3. 연속적(連續的)으로 누적가산(累積加算)된 sample size를 가지고 분석(分析)할 때와 추출조합(抽出組合)된 sample을 가지고 분석(分析)할 때 F-치(値)의 변동(變動)은 후자(後者)가 훨씬 심하고 또 sample size가 적을때 그런 차이(差異)가 심해지는 것을 볼 수 있었다. 또한 분석대상형질(分析對象形質)이 다른 때에는 역시 그에 따른 분석가계수(分析家系數)의 조정(調整)이 필요(必要)할 것으로 보였다. 4. Randomized Complete Block Design에 의한 분석(分析)에서 가계간(家系間)의 차이(差異)에 대(對)한 분석(分析)은 집단간(集團間)의 추정(推定)에 필요(必要)한 가계수(家系數)보다는 적은 가계수(家系數)로도 분석가능(分析可能)하였다. 이것은 일반적(一般的) 추리(推理)를 그대로 입증(立證)해 주는 것에 불과(不過)하였다. 반복구간(反復區間)의 차이(差異)에 대한 추정(推定)에서 Sample Size가계수(家系數)의 영향(影響)은 일정하게 말하기 힘들었다.
밀양 토종개의 일반적인 특징을 구명할 수 있는 기초자료를 확보하고자 밀양 토종개 44두를 대상으로 형태학적 특징 및 microsatellite DNA형의 유전적 다양성의 출현빈도에 기초한 유전적인 특징을 조사한 결과 밀양 토종개의 체고는 43-55 cm(평균 49.5 cm)로서 수캐는 44-55 cm(평균 50.3 cm), 암캐는 43-52 cm(평균 48.1 cm)로 나타났고 체장은 45-60 cm(평균 54.3 cm)로서 수캐는 45-60 cm(평균 55.9 cm), 암캐는 45-57 cm(평균 52.6 cm)였다. 또한 가슴둘레는 수캐가 51-64 cm(평균 59.2 cm), 암캐는 50-62 cm(평균 56.3 cm)로 측정되었다. 머리의 형태는 정면에서 보았을 때 44두 모두에서 역삼각형 형태를 가지고 있었으며, 눈의 모양은 삼각형 형태가 40두(90.9%)였고 초승달 모양이 4두(9.1%)로 관찰되었다. 모색은 백색이 41두(93.2%), 황색이 3두(6.8%)로 나타나 두 색깔을 가지고 있었다. 혀와 발톱의 색깔은 전 두수에서 각각 연분홍색과 분홍색이 관찰되었고 항문의 색깔은 연한 흑색이 40두(90.9%), 연분홍색이 4두(9.1%)로 나타났다. 그리고 귀의 형태는 전 두수가삼각형의 곧게 서 있는 형태였으며, 꼬리의 형태는 반말린 꼬리가 25두(56.8%)로 가장 많았고 선꼬리(장대꼬리)가 15두(34.1%), 말린 꼬리가 4두(9.1%)로 나타났다. 15개의 marker로 분석한 microsatellite DNA 다형의 유전자 빈도에 기초하여 heterozygosity, PIC 그리고 PE를 분석한 결과 대립유전자의 수는 $2{\sim}14$개(평균 6.13개)로 검출되었으며 expected heterozygosity와 PIC는 각각 $0.455{\sim}0.863$ (평균 0.635), $0.348{\sim}\;0.837$(평균 0.570)으로 나타났고 PEZ 10, PEZ 13, PEZ 17, FHC 2054의 marker는 PIC 0.7이상으로 관찰되었다. PE 1은 $0.101{\sim}\;0.548$으로서 15개 marker를 조합시 0.9895, PE 2는 $0.174{\sim}\;0.710$으로서 전체 조합시 0.9996으로 나타났다.
텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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