본 논문에서는 자료 제약의 현실적 상황에서 Porter 가설이 성립되기 위한 조건을 제시한다. 이를 위하여 기업의 생산비용 최소화 달성 여부에 관계없이 성립함으로써 분석결과의 신뢰성을 확보할 수 있는 두 유형의 산출물거리함수를 활용한다. Shephard 거리함수와 방향 거리함수, Shephard 거리함수로부터 공해물질의 한계저감비용을 구한 다음, Porter 가설이 내포한 생산기술이 전제되어 있는 방향 거리함수를 추정하여 얻은 한계저감비용과 비교한다. 국내 전력산업을 대상으로 1970~1998년 기간 동안 방향 거리함수에 의한 $SO_2$의 연평균 한계저감비용은 Shephard 거리함수 도출값보다 약 50퍼센트 높게 나타났는데 이는 Porter 가설이 성립하기 위해서는 새로운 발전시설과 공정에 투자하여 생산성을 평균적으로 50퍼센트 이상 향상시킬 수 있어야 함을 의미한다.
본 논문에서는 벡터 부울함수의 비선형성의 척도인 선형 함수군까지의 거리에 대해 알아본다. 특히 S-Box의 내부 함수로 이용될 수 있는 출력의 균등 분포성을 만족하는 벡터 부울함수의 선형함수군까지의 거리의 하계를 유도한다. 더불어 EDS에서의 S-Box내부함수의 비선형도를 산출하고 보다 비선형도가 높은, 즉 선형 함수군까지으 거리가 더 먼 새로운 S-Box의 존재를 밝힌다.
본 논문에서는 수동주사로 얻은 2차원 연속 프레임으로 3차원 초음파 영상 재구성을 위한 연속 프레임의 프레임간 거리 추정 방법을 제안하였다. 수동주사로 얻은 연속 프레임은 프레임간 거리가 불균일하기 때문에 이를 그대로 3차원 영상으로 재구성하면 실제 인체 장기의 형태와 다른 영상을 얻게 된다. 제안한 알고리듬에서는 연속 프레임의 프레임간 거리를 추정하기 위하여 매 프레임의 블록별 측면거리 상관함수를 얻고, 측면거리 상관함수들이 프로브의 진행축과 초음파 센서의 배열축이 이루는 평면상에서 등방성을 가진다는 가정 하에 인접 프레임 내의 각 블록간의 프레임간 거리를 추정하였다. 인접 프레임간 추정거리는 프레임 내에서 블록단위로 추정된 프레임간 거리를 평균하여 얻었다. 실험 결과, 제안한 알고리듬의 프레임간 추정거리 곡선은 기준 진행거리 상관함수를 이용한 방법의 추정거리 곡선에 비해서 실제 프레임간 거리 곡선에 가까웠고, SNR 비교에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보였다. 그리고, 기존의 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬으로 재구성한 3차원 영상이 원영상에 더 흡사한 것을 볼 수 있었다.
본 연구는 미분계수를 절차적 지식(거리함수 f(x)에서 a초에서 k초까지의 평균속력을 식으로 구성하여, 분모에 있는 인수를 약분한 다음 a에 k를 대입하여 속력함수를 구하는 방식)으로 구성한 고등학교 1학년 학생 세 명과의 교수실험 내용을 분석한 연구이다. 특히 본 연구에서는 분모에 있는 인수가 약분되기 어려운 거리함수(무리함수, 지수함수)에서 속력함수를 구성하는 과정을 중심으로 학생들이 구성한 절차적 지식에 대하여 학생 스스로의 고민과 표현이 어떠한지를 중심으로 분석하였다. 이 과정에서 학생들은 최초 구성한 절차적 지식에 대하여 다양한 고민과 표현의 변화를 보여주었다. 특히 학생B는 이 과정에서 기존에 자신이 알고 있는 지식을 모두 설명하지 못할 경우 자신이 구성한 미분계수를 구하는 절차에 대하여 고민하고 반성하는 모습을 보여주었다. 본 연구는 미분계수 학습에서 학생들의 계산 방식에 대한 이해를 더해주고, 미분계수를 구할 때 절차적 지식을 구성한 학생들에게 어떻게 자신들이 구성한 절차에 대하여 반성할 수 있는 기회를 제공할 것인지에 대하여 고민하였다는 점에서 의미를 갖는다.
도시화물수요예측모형에는 화물기반모형과 트럭통행기반모형이 있는데 화물기반모형은 화물체계가 기본적으로 화물운송과 관계가 있다는 개념에 기초를 두고 있으며, 차량이 아닌 화물의 움직임을 주요 분석대상으로 삼고 있다. 반면에, 트럭통행기반모형은 집합화된 독립변수를 이용하여 각 죤(Zone)에 유·출입하는 트럭의 통행을 분석하는 것이다. 본 연구의 목적은 트럭통행기반모형의 O-D 추정시 화물통행과 트럭통행 사이의 관계식을 산출하고 이를 설명할 수 있는 통행거리분포함수(Trip Length Distribution : TLD)를 추정함에 있다. 본 연구의 자료는 교통개발연구원에서 수행한 '서울시 물류조사 및 물류종합계획수립구상(1998)'의 화물 물동량 조사 자료를 이용하였으며, 이를 통해 통행거리분포에 따르는 화물 및 차량의 비율을 함수로서 나타내었다. 본 연구를 통하여 트럭통행기반모형에서 트럭통행거리분포를 이용하여 화물기반모형에서 도출할 수 있는 화물의 통행거리분포를 추정할 수 있었으며, 또한 각각의 통행거리분포는 감마분포를 이용하여 함수식으로 도출하고 상기한 두 가지 분포모형을 하나의 관계식을 통해 재산정할 수 있는 이론적인 틀을 제공하였다는 데 의의가 있다고 하겠다. 트럭통행거리분포, 화물통행거리분포 모두 통계적인 검증을 통해 적합한 것으로 분석되었으며, 전체화물의 통행거리분포와 매개함수를 통해 재산정된 모형의 결과 값 또한 통계적으로 유의하였다. 품목별 적용에서는 잡공업품과 화학공업품은 본 연구의 매개함수식을 통해 화물거리분포 모형이 적합하였으나 금속공업 품과 경공업품은 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.
본 연구는 '시간, 거리, 속력'의 관계에 대한 학생들의 인식과 표현을 교수실험을 통하여 세밀하게 관찰한 연구이다. 이 과정에서 학생들의 '시간, 거리, 속력'의 관계에 대한 인식의 변화가 드러났으며, 학생들은 평균속력에 대하여 거리함수에서 구간의 양 끝점을 잇는 선분의 기울기라는 관점으로 인식하는 것 외에도 속력함수에서 사각형의 높이로 인식하여 '시간, 거리, 속력'을 이해하고 있음을 보여주었다. 이 과정에서 '거리=시간${\times}$속력'의 관계를 '거리=시간${\times}$평균속력'으로 확장하는 장면을 드러내었다. 본 연구는 제한된 소수 학생을 대상으로 교수실험을 진행하였지만, 학생들의 '시간, 거리, 속력'의 관계에 대한 인식과 표현의 변화 과정에 대한 관찰을 통하여 여러 시사점을 제시하였다. 이러한 연구 결과가 추후 미적분 학습 모델 구성을 위한 다양한 연구의 시발점이 되기를 기대해본다.
가시거리는 볼 수 있는 거리로 정의되며, 이는 글자 크기, 조도 등에 따라 바뀐다. 글자 크기와 조도를 결정할 때 가시거리는 중요한 참고 자료가 될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 가시거리 측정과 예상의 2가지 연구를 하였다. 3가지 글자 크기와 3가지 조도에 대해서 약 120명의 학생에 대해서 가시거리를 측정했다. 측정하지 않은 조도에 대한 가시거리를 예상하기 위해서 독립변수가 조도이고, 종속변수가 가시거리인 함수를 제안하였다. 가시거리는 조도에 대해서 많이 바뀌지 않으므로 분수 함수를 제안하였다. 분수 함수에는 결정해야 할 3개의 변수-k,m,n-가 있다.측정한 가시거리 값들을 근거로 이 3개의 변수의 값들을 정하였다. 3개의 조도에 대해서 가시거리를 측정했으므로 세 개의 k들을 계산할 수 있다. 본 논문에서는 이 3개의 k값들의 분산이 가장 작은 경우를 선택하여 이 경우의 3개의 변수-k,m,n-의 값들을 선택하였다. 3개의 글자 크기에 대해서 각각 다른 3개의 분수 함수를 제안하였다. 제안한 함수와 측정한 자료의 차이가 적으므로 제안한 함수가 정확함을 증명하였다.
Berkeley의 H. Wu 교수에 의하여 1993년에 제창된 Wu 거리는 다변수 복소함수론의 기하학적 연구에 중심적인 역할을 하는 여러 불변거리 중 가장 최근에 발견되었다. 짧은 역사에도 불구하고 이 개념의 유용성이 두드러지는 점을 감안하여, 이 연구의 내용과 전망 그리고 여러 관련 문제 등을 소개하려는 것이 이 논문의 목표이다.
NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.
가시거리는 무엇인지 정확히 보이는 거리로 정의되며 이는 조도, 글자 크기와 시력 등에 따라 달라진다. 본 논문에서는 4가지 글자 크기와 3가지 조도에 대해서 약 120명의 학생들을 대상으로 교실에서 가시거리를 측정하였다. 측정하지 않은 조도에 대한 가시거리를 예상하기 위해서 최소 제곱 근사 이론을 적용하여 조도가 독립변수이고 가시거리가 종속변수인 함수를 만들었다. 조도가 많이 변해도 가시거리는 조금 밖에 변하지 않으므로 상용로그함수를 이용하여 글자 크기 4가지 각각에 대해서 함수를 만들었다. 만들어진 함수의 값과 측정값과의 오차가 매우 적으므로 함수가 잘 만들어졌음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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