International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.21-30
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2021
With the rapid development of artificial intelligence and big data, a lot of medical data is effectively used, and the diagnosis and analysis of diseases has entered the era of intelligence. With the increasing public health awareness, ordinary citizens have also put forward new demands for panic disorder health services. Specifically, people hope to predict the risk of panic disorder as soon as possible and grasp their own condition without leaving home. Against this backdrop, the smart health industry comes into being. In the Internet age, a lot of panic disorder health data has been accumulated, such as diagnostic records, medical record information and electronic files. At the same time, various health monitoring devices emerge one after another, enabling the collection and storage of personal daily health information at any time. How to use the above data to provide people with convenient panic disorder self-assessment services and reduce the incidence of panic disorder in China has become an urgent problem to be solved. In order to solve this problem, this research applies the context awareness to the automatic diagnosis of human diseases. While helping patients find diseases early and get treatment timely, it can effectively assist doctors in making correct diagnosis of diseases and reduce the probability of misdiagnosis and missed diagnosis.
현대사회는 대량 정보들을 수집하고 활용하는 정보화 사회로 현대인들에게 통계적 소양이 요구된다. 이에 따라 학교수학에서 통계적 소양의 중요성이 점차 강조되고 있으며, 현직교사나 예비교사들에 대한 통계적 소양 능력의 함양 및 지도 능력 향상이 요구되고 있다. 한편 확률변수는 통계 학습에서 가장 기초적인 개념으로 통계량을 다룰 때에 확률변수를 정의하는 과정으로부터 시작된다. 이에 본 연구에서는 고등학교 통계 영역의 기본 개념인 확률변수 개념에 대한 예비교사들의 이해 정도를 탐색해 보고자 하였다. 이를 위하여 우선적으로, 본 연구의 핵심 내용인 확률변수 개념의 이해도를 보다 정확하게 파악하기 위하여 학문적 측면에서의 정의, 상황에서 드러나는 확률변수의 의미, 그리고 현행(2007 개정) 고등학교 교과서에서의 정의 측면으로 구분하여 재탐색, 정리하고자 하였다. 이를 기반으로, 예비교사 대상의 확률변수 개념의 이해 정도를 조사하기 위한 설문 문항을 마련하였으며, 이를 통해 예비교사들의 확률변수에 대한 이해 정도를 조사하여 분석하였다. 이를 토대로 확률변수 개념 및 전반적인 통계 개념에 대한 교수-학습에 대한 시사점을 제시하고자 하였다.
We have inquired on what the statistical classes of the secondary schools had been aiming to, say the epistermlogical objects. And we now appreciate that the main obstacle to the systematic articulation is the lack of anticipation on what the statistical concepts are. This study focuses on the ingredients of the statistical concepts. Those are to be the ground of the systematic articulation of statistic courses, especially of the one for the school kids. Thus we required that those ingredients must satisfy the followings. i) directly related to the contents of statistics ii) psychologically developing iii) mutually exclusive each other as much as possible iv) exhaustive enough to cover all statistical concepts We examined what and how statisticians had been doing and the various previous views on these. After all we suggest the following three concepts are the core of conceptual developments of statistic, say the concept of distributions, the summarizing ability and the concept of samples. By the concepts of distributions we mean the frequency views on each random categories and that is developing from the count through the probability along ages. Summarizing ability is another important resources to embed his probe with the data set. It is not only viewed as a number but also to be anticipated as one reflecting a random phenomena. Inductive generalization is one of the most hazardous thing. Statistical induction is a scientific way of challenging this and this starts from distinguishing the chance with the inevitable consequences. One's inductive logic grows up along with one's deductive arguments, nevertheless they are different. The concept of samples reflects' one's view on the sample data and the way of compounding one's logic with the data within one's hypothesis. With these three in mind we observed Korean Statistic Curriculum from K to 12. Distributional concepts are dealt with throughout but not sequenced well. The way of summarization has been introduced in the 1 st, 5th, 7th and the 10th grade as a numerical value only. One activity on the concept of sample is given at the 6th grade. And it jumps into the statistical reasoning at the selective courses of ' Mathematics I ' or of ' Probability and Statistics ' in the grades of 11-12. We want to suggest further studies on the developing stages of these three conceptual features so as to obtain a firm basis of successive statistical articulation.
Eccentrically braced frames (EBFs) represent an attractive lateral load resisting steel system to be used in areas of high seismicity. In order to assess the likely damage for a given intensity of ground shaking, fragility functions can be used to identify the probability of exceeding a certain damage limit-state, given a certain response of a structure. This paper focuses on developing a set of fragility functions for EBF structures, considering that damage can be directly linked to the interstorey drift demand at each storey. This is done by performing a Monte Carlo Simulation of an analytical expression for the drift capacity of an EBF, where each term of the expression relies on either experimental testing results or mechanics-based reasoning. The analysis provides a set of fragility functions that can be used for three damage limit-states: concrete slab repair, damage requiring heat straightening of the link and damage requiring link replacement. Depending on the level of detail known about the EBF structure, in terms of its link section size, link length and storey number within a structure, the resulting fragility function can be refined and its associated dispersion reduced. This is done by using an analytical expression to estimate the median value of interstorey drift, which can be used in conjunction with an informed assumption of dispersion, or alternatively by using a MATLAB based tool that calculates the median and dispersion for each damage limit-state for a given set of user specified inputs about the EBF. However, a set of general fragility functions is also provided to enable quick assessment of the seismic performance of EBF structures at a regional scale.
This study analyzed the difficulties of middle school students in computer simulation of the law of large numbers through eye movement analysis. Some students did not attend to the simulation results and could not make meaningful inferences. It is observed that students keep the existing concept even though they observe the simulation results which are inconsistent with the misconceptions they have. Since probabilistic intuition influence student's thinking very strongly, it is necessary to design a task that allows students to clearly recognize the difference between their erroneous intuitions and simulation results. In addition, we could confirm through eye movements analysis that students could not make meaningful observations and inferences if too much reasoning was needed even though the simulation included a rich context. It is necessary to use visual representations such as graphs to provide immediate feedback to students, to encourage students to attend to the results in a certain intentional way to discover the underlying mathematical structure rather than simply presenting experimental data. Some students focused their attention on the visually salient feature of the experimental results and have made incorrect conclusion. The simulation should be designed so that the patterns of the experimental results that the student must discover are not visually distorted and allow the students to perform a sufficient number of simulations. Based on the results of this study, we suggested that cumulative relative frequency graph showing multiple results at the same time, and the term 'generally tends to get closer' should be used in learning of the law of large numbers. In addition, it was confirmed that eye-tracking method is a useful tool for analyzing interaction in technology-based probabilistic learning.
본 연구는 중학생들의 수학 성취를 국가수준에서 평가한 경험적 자료를 활용하여 우리나라 중학교 수학과 교육과정의 내용과 수학에서의 인지행동이 위계적으로 구성되어 있는지를 조사하였다. 전반적으로 교육과정의 내용 제시 순서는 난이도 순위와 통계적으로 유의한 상관관계가 나타나지 않은 반면, 인지행동의 위계는 난이도 순위와 통계적으로 유의한 상관관계가 있었다. 이러한 결과에서 검사 문항의 난이도 순위가 학교에서 배운 수학 교과 내용의 순서보다는 문항에서 요구하는 인지행동의 수준과 더 관련이 있음을 알 수 있었다. 그리고 내용 위계와 인지행동의 위계 간 상관관계가 유의하게 나타나, 교육과정에서 늦게 등장하는 내용일수록 요구되는 인지 행동도 높은 수준임을 발견할 수 있었다. 내용 및 인지행동의 위계와 난이도 순위 간 상관분석에서 특이한 양상을 나타낸 문항에 대해서는 그 특성을 분석하였다.
본 연구는 비구조화된 문제해결모형을 적용하여 수업을 하는 과정에서 나타나는 학생들의 의사결정과정을 관찰 분석함으로써 초등학교 현장에서의 비구조화된 문제 적용 가능성을 제시하고자 한다. 이를 위해 서울 소재 C초등학교 5학년 학생 25명을 대상으로 확률과 통계영역 중 자료분석에 관한 비구조화된 문제를 제시하였고, 문제해결은 ABCDE(Analyze - Browse - Create - Decision Making - Evaluate) 모형을 적용하여 의사결정단계(자신의 견해 확립하기, 타인의 견해 검토하기, 문제해결에 적절한 견해를 결정하고 실행하기)에서 나타난 학생들의 의사결정과정을 분석하였다. 총 여섯 모둠 중 비구조화된 문제해결모형에 따라 수업진행이 비교적 잘 이루어진 상위 두 모둠은 문제에 대한 서로의 생각과 의견을 활발하게 나누며, 3단계의 의사결정과정이 모두 나타났다. 학생들의 고차원적인 문제해결력 향상을 위한 심화된 문제의 해결이 요구되는 현 상황에서, 비구조화된 문제의 개발 및 적용을 통해 학습자의 문제 해결의 가능성을 기대해 볼 수 있겠다.
건축 프로젝트의 초기단계에서 실시하는 개산견적의 결과값인 예측된 공사비(개산견적 공사비)는 실제 시공한 후 정산한 공사비(실 공사비)와 차이가 발생할 수밖에 없는 리스크가 존재한다. 따라서 개산견적 공사비를 실 공사비와 비교했을 때 얼마나 정확하며 얼마나 신뢰할 수 있는지 평가하고, 개산견적의 신뢰도를 향상시킬 수 있으면 매우 유용하다. 본 연구는 건축 프로젝트 초기단계에서 실시하는 개산견적의 신뢰도를 견적전문가들의 지식을 활용하여 평가하고 이를 바탕으로 신뢰도 향상을 위한 대안을 제시할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구를 수행하기 위하여 실제 개산견적을 수행하고 공사를 실시한 83개의 건설 프로젝트 자료를 수집하였다. 본 연구에서 개발한 개산견적의 신뢰도를 평가하는 모델을 이용하게 되면 발주자 또는 의사결정자는 개산견적 공사비가 얼마나 신뢰할 수 있는 파악할 수 있게 된다. 또한 평가에 대한 검토와 피드백이 가능하여 개산견적 신뢰도 향상을 위한 방안을 모색할 수 있게 된다. 이러한 과정을 통해서 개산견적의 신뢰도에 좋지 않는 영향을 주는 요인의 상황(현황)윤 찾아내어 신뢰도 평가가 높게 되도록 상황을 개선시켜 다시 견적하면 개산견적의 신뢰도를 높일 수 있게 된다.
본 연구에서는 중국의 수학과 '교육과정표준'에서 4개의 하위 영역 중 하나로 제시하고 있는 실천과 종합응용의 내용을 구현한 연변의 초등학교 수학 교과서 내용을 분석하였다. 이를 위해 연변교육출판사에서 출판한 12권의 초등학교 수학 교과서를 이용하여 실천과 종합응용 내용을 분석하였다. '교육과정표준'의 실천과 종합응용에서는 수학적 지식과 경험을 활용하고 응용하여 도전적이고 종합적인 문제를 해결하고, 주요 학습내용에 대한 이해와 연계를 체험하도록 제시하고 있다. 교과서 분석 결과, 실천활동에서는 상황적 배경이 대부분 교실 안에서 할 수 있는 활동으로 제한되어 있다는 것과 종합응용에서는 수학 지식의 상호연계성을 인식할 수 있는 활동이 적다는 한계를 보였다. 수학적 과정 면에서는 문제해결이 주를 이루고 있으며, 부분적으로 의사소통 활동이 제시되어 있었으며, 추론 활동이 적게 나타났다. 또 수학적 활동에서도 대부분 체험활동이 주를 이루고 있으며, 수학적 지식을 타 교과나 타 영역에 통합할 수 있는 통합적 활동이 부족한 것으로 나타났다.
최근 서비스 로봇에 대한 연구가 여러분야에서 활발해지며, 노인 보조와 같은 실내 서비스를 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 때 로봇이 효과적이고 정확한 서비스를 하기 위해서 물체와 상황을 적절하게 인식하는 것은 중요하다. 전통적인 물체 인식 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반하였으나 이런 접근 방법은 대상 물체가 다른 물체에 가려져 보이지 않는 상황 둥 불확실성을 포함하는 실내환경에서는 한계가 있다 본 논문에서는 로봇의 효과적인 물체 탐색을 위해 대상이 되는 물체의 존재 가능성을 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델을 제안한다. 이를 위해 활동별로 물체간의 관계를 모델링하여 고정되어 있지 않은 환경에 보다 유연하게 적용될 수 있게 하였다. 전체적인 구조는 공통-원인 구조를 물체간의 관계를 나타내는 단위로 사용하여 이를 결합해가며 구성되는데 이러한 방법은 베이지안 네트워크 설계를 효과적이게 한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델을 검증하기 위해 두 개의 베이지안 네트워크의 성능을 실험을 통해 검사하였는데 각각 $86.5\%$와 $89.6\%$의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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