• 논리연구
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• 제13권1호
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• pp.53-81
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• 2010

이 논문은 확률의 해석에 대한 고전적 해석인 주관적 해석과 객관적 해석의 문제점을 진단함으로써 이를 극복할 수 있는 새로운 확률해석의 가능성을 제공한다. 직관적으로는 그럴듯한 객관적 확률해석은 확률개념에 의존하지 않는 정의를 제공할 수 없다는 점에서 그 정당성을 의심받아 왔다. 주관적 확률해석의 경우에는 주어진 사건군에 대한 무지에서 우리가 어떻게 확률이라는 일정한 정보를 뽑아낼 수 있는지에 대한 문제에 대해 명확한 답을 제공하지 못하고 있는 상황이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 확률을 주어진 사건군의 특정 측면에 대한 일반화를 제공하는 이론적인 구조로 이해할 것을 제안한다.

• 논리연구
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• 제17권3호
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• pp.461-484
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• 2014

본 논문은 확률의 객관적 해석과 주관적 해석이 가지는 문제점을 진단함으로써 이들을 극복할 수 있는 구성주의 확률해석을 제안한다. 이 확률해석에 의하면 확률의 수학적 구조는 경험적 자료들 사이에 연관성을 부여하는 구성적 이론적 가설을 제공하는 것으로 이해할 수 있다. 구성주의 확률해석을 위한 사례로 우주의 시간적 비대칭성에서의 확률구조를 분석했다. 본 사례의 확률을 구성적으로 해석할 경우 객관적 그리고 주관적으로 확률을 해석하는 문제들을 제거할 수 있다. 또한 구성적 확률해석은 고전적 확률해석이 그 문제점에도 불구하고 왜 표면적으로 신빙성 있는지에 대한 설명도 제공한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제12권1호
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• pp.1-20
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• 2009

초등학생들의 수학문제해결과정에서 나타나는 직관적 사고는 오류를 일으키기도 하지만 강력한 문제해결 방법으로 작용하기도 한다. 이에 초등학생의 문제 해결과정에서 나타나는 직관적 사고를 관찰하여 분석하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 학생들은 문제해결 과정에서 문제의 계산 절차나 알고리즘을 알고 있는 경우, 직관적 사고에 의존하기보다는 알고리즘에 의한 풀이에 의존하려는 경향을 보였다. 둘째, 학생들은 직관적 사고를 통한 시각적 모델을 구안하여 문제를 해결하는 능력이 떨어지며, 시각적 모델을 사용하여 문제를 해결한다 하더라도 자신의 답에 대한 확신감이 떨어진다. 셋째, 문제해결 과정에서 직관적 사고와 논리적 사고 사이에 상호 보완관계가 나타났다. 넷째, 확률의 개념과 확률에 관한 문제해결 과정에서 학생들은 자신의 주관적 해석을 통한 인식론적 장애를 일으켰다.

• 대한핵의학회지
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• 제36권6호
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• pp.317-324
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• 2002

목적: SPM 기법을 이용하여 뇌 영상을 분석할 때 Talairach 뇌 지도를 찾아 해부학적 정보를 추측함으로 생기는 문제점들을 해결하기 위하여 통계적 확률 뇌지도(SPAM)을 이용하여 뇌 영역에 대한 해부학적 위치와 확률을 추출하는 프로그램을 개발하였다. 대상 및 방법: 몬트리얼 신경과학연구소에서 개발한 MNI152 표준지도에 기반한 SPAM을 이용하였다. SPM 분석 결과로 주어진 x, y, z 좌표 값을 입력하면 SPAM의 해당 좌표에서 0이 아닌 확률 값을 갖는 영역의 이름 및 확률을 추출하여 출력하게 하였으며 가장 높은 확률을 갖는 영역의 SPAM을 표준지도 위에 표시하도록 하였다. IDL 및 자바를 기반으로 프로그램을 개발하였으며 향후 인터넷 기반 프로그램으로 확장이 용이하게 하였다. 이 프로그램의 유용성을 보이고자 기존의 SPM 결과보고 형식과 이 프로그램의 결과 형식을 비교하였다. 또한 이 프로그램에 대한 예비적인 검증을 위하여 활성화되는 영역이 국소화되고 또한 그 영역이 잘 알려져 있는 기억 활성화 PET 실험 분석에 이 프로그램을 이용하여 보았다. 결과: 기존의 SPM 분석한 결과는 MNI 좌표계에서의 좌표 값만을 보여주나 이 프로그램을 이용하여 그 좌표에 대한 확률적 해부학적 정보를 얻을 수 있었다. 기억 실험 결과 유의한 활성화를 보인 영역에 대해서 이 프로그램을 적용한 결과 좌측해마구성체일 확률이 80% 이상임을 알 수 있었으며 이는 이 영역이 기억기능을 담당한다는 기존의 널리 알려진 사실과 잘 부합되었다. 결론: 이 연구에서 개발한 프로그램을 이용하여 MNI 좌표에 대한 해부학적 위치와 확률을 빠르고 정확하게 찾을 수 있어서 뇌영상 분석에 유용할 것이다.