The Ministry of Education have had us practice the performance test as a substitute proposal, however, all the more for the idealistic purport, our education front does not have such a sufficient condition as to practice the performance test for many classes and miscellaneous duties and over-populated class, and that practice has been enforced so abruptly without any drastic preparation and has caused much confusion from the beginning of that enforcement. Thus, these problematic concerns are remained as the tasks of the teachers to be solved by themselves in the front of education, and herein I came to do this research. The followings are the conclusions that I got as the results of the research (1) Performance test style should be applied in consideration of the students' achievement level and the gap of the teachers' recognition; descriptive test, portfolio assignment and formative test styles were proper for the students lacking basic study ability. (2) Descriptive test should have its beginning with the question items to which students can write the problem solving procedure logically rather than those to evaluate the creation ability and thinking ability: and putting down specifically the assessment standard could prevent students' confusion and scheme the impartiality of the assessment. (3) Portfolio assignment evaluation should be given with as interesting and suitable amounts as possible so that the students can do by themselves. (4) Utilizing the performance test table enabled easy management of documentary evidence. And it is needless to say that the success of the performance test should have preceding conditions like the teachers' understanding and their positive participation. Therefore, I'd like to give suggestions herein like the followings; (1) The performance test should not always be made into grades, and there is a need to develop the test gradually in the condition that the education surroundings permit by checking time, frequency, ratio and contents of the test while practicing the multiple choice writing test. (2) As long as the performance test has the aims of improving the studying and learning activities, any performance test only for the sake of making numerals with the thought that assessment is the disposal of the grades should be avoided, and the change of the lecturing styles and development of various assessing types and studying materials should be endeavored to confirm with the aims.
본 연구는 수와 연산, 문자와 식 영역을 중심으로 조선산학의 수학적 표현의 변천과정을 고찰하였다. 고찰 결과, 서양 수학의 표현 방식을 도입하기 이전에 각 영역별로 조선산학의 고유한 표현과 과도기적 표현이 존재하였음을 확인하였다. 이에 대한 근거로 세 가지를 제시하였다. 첫째, 조선산학은 한자 표기의 승법적 기수법과 산대 표기의 위치적 기수법을 병행하였으나, 한자를 사용한 위치적 기수법이라는 과도기적 표현을 거쳐 인도 아라비아 숫자를 사용한 위치적 기수법의 단계로 진행하였다. 둘째, 한자를 축약하여 연산을 표현하거나 산대 조작과정을 산대로 표기하는 방식에서 서양 산술의 연산 표현을 수용하는 단계로 진행한 과정에서 전통적인 연산 표현 방식과 유럽 필산의 표현 방식을 절충한 표현이 등장하였다. 셋째, 조선산학에서 문자와 식은 산대로 계수들을 표현하는 천원술과 방정술로 표현되었지만, 좀 더 형식화된 생략적 대수의 단계를 거쳐 서양수학의 기호적 대수의 표현방식을 수용하였다.
본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용 데이터에 대하여 Elman망 예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 98.5%로 우수한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 문자의 형식정보를 이용하여 인식대상 문자군을 분할하여 인쇄체 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 인식대상 문자를 전체 7개의 형식으로 나누는데, 한글 문자의 경우 자소 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류하며, 영·숫자 및 기호 문자의 경우 1개의 형식으로 분류한다. 각 문자형식에 따라 입력 문자 영상을 몇 개의 인식단위로 나누고, 이에 대한 방향각도 특징을 추출하여 신경망 인식기에 입력하여 인식한 후 인식된 각 인식단위를 조합하여 문자인식을 한다. 각각 구현된 7가지 형식별 문자인식기를 단순 스위칭 및 통합 방법과 두 방법의 변형 방법 등 7가지의 방법으로 결합하여 최종 문자인식을 하였다. 실험 결과, 단순 스위칭 방법은 98.62%, 단순 통합 방법은 90.54%, 나머지 5가지의 변형 방법들이 97.35%에서 98.65%의 인식 성능을 보였다.
이 연구에서는 한국어 수사 하나, 둘, ..., 열의 어원에 대한 현재까지의 연구 결과를 수학사적인 관점에서 비판적으로 조망했다. 수학사적인 관점에서 보면, 하나, 둘, 셋의 어원을 찾는 일은 사실상 가능해 보이지 않는다. 셋과 넷, 넷과 다섯 사이에는 단절이 있었을 가능성이 있다. 하나, 둘, 셋, 넷의 어원은 다섯, 여섯, ..., 열의 어원과는 다른 측면에서 찾아야 할 것이다. 여섯과 일곱 사이에 단절이 있었을 가능성이 있다. 일곱, 여덟, 아홉의 조어 메커니즘은 동일할지 모른다. 아홉과 열 사이에 단절이 있었을 가능성이 있다. 현재까지의 연구에서는 이러한 단절에 충분히 주목하지 않고 있으나, 수학사에 따르면 수사의 발달에는 여러 번의 단절이 존재 했다.
본 논문에서는 필기체 숫자 인식 프로그램을 설계하는데 있어서의 구조적인 면의 중요성을 강조하고 두가지 구조적 설계에 대해서 기술한다.첫째로는 숫자 인식 프로그램에 대한 모듈러 설계를 기술하고 그에 대한 이점들을 기술한다.첫째로는 숫자 인식 프로그렘에 대한 모듈러 설계를 기술하고 그에 대한 이점들을 기술한다.이러한 구조에서 인식기는 10개의 이진 부인식기로 구성되어있으며,각각의 부인식기는 단지 하나의 부류에 대해서만 책임을 진다.규칙기반 휸련과 신경망 기반 훈련을 기술한다. 둘째로는 두개 혹은 그 이상의 인식기를 파이프라인으로 연결하였다.파이프라인에서 두번째 인식기는 첫번째 인식기에서 인식된 패턴을 검증하는 역할을 담당하거나,첫번째 인식기에서 거부된 패턴을 재인시하는 역할을 담당한다.이제까지 얻어진 실험결과는 제안된 구조설계의 장점을 보여주고 있다.
말레이시아 차량 번호판에는 플라스틱으로 제작된 영문 및 숫자들이 엠보싱 형태로 부착되어있으며 수평 수직방향 문자들 사이 간격이 조밀하게 배치된 경우가 많다. 따라서 조도가 낮은 차량 영상에서는 번호판 문자 획 정보 추출이 어려워질 수 있다. 본 논문에서는 저 조도에서 촬영된 말레이시아 차량 영상에서 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 저 조도에서 촬영된 차량 영상에서도 문자 획 연결 요소를 정확하게 추출하기 위해 DoG 필터링 기반 문자 획 생성 기법을 도입하였다. 문자 획 연결요소 해석을 통한 번호판 후보 영역을 추정한 다음 문자 영역을 분할하고 인식을 하였다. 쿠알라룸푸르 도로상에서 조명이 부착되지 않은 IR 카메라를 사용하여 주야로 촬영한 6,046장의 차량 영상을 대상으로 번호판 인식 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 실험해 본 결과 번호판 인식 성능이 96.1%로 나타났다.
본 논문은 수정된 카오틱 신경망(MCNN)을 이용하여 완전 무제약 서체 숫자 인식을 다루고 있다. 카오틱 신경망(CNN)의 동적 특성과 학습과정을 강화함으로써 복잡한 패턴인식 문제를 해결할 수 있는 유용한 신경망으로 수정하였다. MCNN은 신경망 구조와 뉴런 자체가 높은 차수의 비선형 동적특성을 갖고 있으므로 복잡한 서체 숫자를 분류할 수 있는 적합한 신경망이다. 숫자 확인은 원래의 숫자 이미지로부터 특징을 추출하고 MCNN에 근거한 분류기를 이용하여 숫자를 인식한다. MCNN 분류기의 성능은 Canada, Montreal의 Concordia 대학의 숫자 데이터 베이스로 평가하였다. 인식성능의 상대적인 비교를 위해 MCNN 분류기는 리커런트 신경망(RNN) 분류기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 인식율은 98.0%이었으며, 이는 MCNN 분류기가 같은 데이터 베이스에 대해 발표되었던 다른 분류기와 RNN 분류기보다 성능이 우수함을 나타낸다.
우리나라의 근 현대 수학 교재는 19세기말 아라비아 숫자를 이용한 필산(筆算)이 산학전문가들에게 소개되면서 선교사와 서당에서의 서양수학 교육을 시작으로 1894년 6월 28일 갑오교육개혁을 통하여 수학교육이 공교육에 포함된 이후 공식적으로 발간되기 시작하였다. 1905년 조선통감부를 통한 수학교과과정의 소개와 1910년 이후 일제강점기, 또 1945년 이후 군정에서의 수학교재 그리고 1948년 정부 수립이후 2015년 개정 수학과 교육과정을 거치면서 다양한 형식으로 발간되어 왔다. 본 연구에서는 조선 말기부터 대한제국, 일제 강점기, 해방 후 미군 군정청, 대한민국 교육과정의 변화를 거치면서 개발되어 소개된 근 현대수학 교재들의 특징을 시대별로 분류하여 소개한다.
본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 또한 원형 정합은 영상을 이진화(binarization)할 때 발생되는 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈에 취약하다. 이러한 랜덤 노이즈를 제거하기 위해 본 논문에서는 체인 코드 트리밍(chain code trimming)방법을 제안한다. 체인 코드 트리밍은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 특정 유형의 체인 코드를 제거, 교정함으로써 이루어진다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때와 체인 코드 트리밍을 한 후 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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