• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.1 s.18
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• pp.223-237
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• 2004

본 연구는 중학교 1학년을 대상으로 일차방정식의 풀이 과정에서 나타나는 오류를 분석하고 그래핑 계산기를 활용하여 오류의 교정 과정을 제시하였다. 오류의 유형을 개념적 이해 미흡 오류, 등식의 성질에 대한 오류, 이항에 대한 오류, 계산 착오로 인한 오류, 기호화에 의한 오류로 분류하였으며, 이 중에서 등식의 성질에 대한 오류와 개념적 이해 미흡으로 인한 오류를 많이 범하고 있었다. 학생들이 TI-92를 활용하여 일차방정식의 해를 구할 때, Home Mode에서 Solve 기능을 이용하여 단순히 결과만을 보는 것 보다 Symbolic Math Guide를 이용하여 풀이 과정을 선택하여 대수적 알고리즘을 형성하면서 해를 구하는 것을 선호하였다. 그리고 학생들의 정의적 및 기능적 측면을 고려해야 할 필요성을 느끼게 되었다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.11
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• pp.559-566
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• 2016

Excel is a commercially available computer program that is used worldwide. Excel is widely utilized; it is helpful in household ledgers, corporate tax calculations, management of academic grades or reports, etc. However from the beginning, inaccuracies and errors in calculations have constantly been identified, so the program is updated regularly. Decimal-to-binary conversion is a simple and repetitive task. So, use of a computer program to do this calculation is suitable. Errors in decimal-to-binary conversion are surprising and are not easily understood. Therefore, it is important to identify the flaws in Excel, which unfortunately still exist today. It is necessary to determine the cause of this type of error, and I hope for a fix to be implemented quickly.

• School Mathematics
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• v.6 no.4
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• pp.345-359
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• 2004

Many researchers have studied students' error patterns in learning mathematics but the results haven't much effected on teaching situation. This paper is to find out how the results have been reflected on 6th and 7th Korean elementary school mathematics textbooks, workbooks, and teachers' guide books. The focuses of analysis are the four; (a)Type of materials, (b)Type of problems, (c)Type of errors and number of rela- ted problems, and (d)organization and explanation type. Results indicate that both 6th and 7th materials don't use effectively students' error patterns to teach computation, in particular, 7th textbooks scarcely treat them. It suggests that we should grope a way to use the fruitful results of this area to teach mathematics effectively.

• Communications of Mathematical Education
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• v.38 no.1
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• pp.49-67
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• 2024

Recent interest in the diverse applications of artificial intelligence (AI) language models has highlighted the need to explore didactical uses in mathematics education. AI language models, capable of natural language processing, show promise in solving mathematical word problems. This study tested the capability of ChatGPT, an AI language model, to solve word problems from elementary school textbooks, and analyzed both the solutions and errors made. The results showed that the AI language model achieved an accuracy rate of 81.08%, with errors in problem comprehension, equation formulation, and calculation. Based on this analysis of solution processes and error types, the study suggests implications for the didactical application of AI language models in education.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.196-198
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• 2016

해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.6
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• pp.21-29
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• 2018

In the era of the 4-th industrial revolution, the concept of smart factory is emerging. There are efforts to predict the occurrences of facility errors which have negative effects on the utilization and productivity by using data analysis. Data composed of the situation of a facility error and the type of the error, called the facility error log, is required for the prediction. However, in many manufacturing companies, the types of facility error are not precisely defined and categorized. The worker who operates the facilities writes the type of facility error in the form with unstructured text based on his or her empirical judgement. That makes it impossible to analyze data. Therefore, this paper proposes a framework for constructing a phrase network to support the identification and classification of facility error types by using facility error logs written by operators. Specifically, phrase indicating the types are extracted from text data by using dictionary which classifies terms by their usage. Then, a phrase network is constructed by calculating the similarity between the extracted phrase. The performance of the proposed method was evaluated by using real-world facility error logs. It is expected that the proposed method will contribute to the accurate identification of error types and to the prediction of facility errors.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.261-268
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• 2007

본 논문에서는 세종전자사전의 정보를 활용하여 논항 결합의 정확도를 향상시키는 한국어 구문분석 모델을 제안한다. 구문분석 과정에서 노드간의 결합 가능성을 계산할 때, 세종전자사전 동사사전의 격틀 정보, 논항 제약 정보와 명사사전의 의미부류 정보를 활용하여 가산점을 부여하여 사전의 내용과 일치하는 결합이 선호되도록 하였다. 이 과정에서 구조적 오류를 해결할 수 있었고, 결합에 참여하는 동사와 명사의 의미 중의성도 해소할 수 있었다. 평균 13어절 길이의 실험용 문장 50개를 대상으로 실험한 결과, 35% 정도의 오류 감소 효과를 볼 수 있었다. 또한 구문분석 결과 정보를, 전자 사전에 기술된 정보의 완결성을 시험하고 보완하는 데에도 활용하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.335-342
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• 2001

본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.7 no.2
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• pp.81-97
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• 2004

This paper is a study on the understanding process of「Matrix and Graph」on discrete mathematics using TI-92 calculator. For this purpose, we investigated the understanding process of two middle school students learning the concepts of matrix and graph using TI-92 calculator. In this process, we collected qualitative data using recorder and video camera. Then we categorized these data as follows: students' attitude related to using technology, understanding process of meaning, expression and operation of matrix and graph, mathematical communication, etc. From this, we have the following conclusions: First, students inquired out the meaning and role of matrix by themselves using calculator. We could see that calculator can do the role of good learning partner to them. Second, students realized their own mistakes when they used calculator on the process of learning matrix. So we found that calculator could form the self-leading learning circumstance on learning matrix. Third, calculators reinforce the mathematical communication in learning matrix and graph. That is, calculator could be a good mediator to reinforce mathematical communication between teacher and students, among students on learning matrix and graph.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.