탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.
문법 검사기는 문장의 문법 오류를 찾고 이에 대한 적절한 대안을 제시하는 것이다. 문법 오류를 찾기 위해서 문법 검사기는 전체 문장을 분석해야 하며 이는 많은 자원이 소요되는 작업이다. 이러한 이유로 대부분의 한국어 문법 검사기는 중의성이 없는 작은 부분에 대해서만 구문 분석을 수행하는 부분구문 분석기를 이용하고 있다. 본 논문의 구문 분석기는 문법 오류를 검사하기 위해서 전체 구문 분석기를 사용하였다. 이 방식은 여러 단어를 사이에 두고 떨어져 있는 두 단어간에 문법적 오류가 있을 경우에도 이를 찾아서 고칠 수 있다. 결과적으로 이 방식은 수행 성능을 저하시키는 대신, 문법 오류를 수정하는 정확률의 향상을 기대할 수 있다. 본 논문의 문법 검사기는 문법 오류를 찾고 수정하기 위해서 65개의규칙을 사용한다. 전체 구문 분석기를 사용하는 한국어 문법 검사기는 약 7백만 어절로 구성된 실험 코퍼스에 대해서 약 96.49%의 교정 정확률을 얻을 수 있었다.
하나의 PZT 압전세라믹스 소자를 이용하여 종파와 청파를 동시에 송 수신할 수 있는 이중 모우드 초음파 센서에 관하여 이론적으로 고찰하고 실제로 제작하였다. 제작된 초음파 센서가 이중 모우드로 동작할 수 있는 최적조건을 찾기 위해 압전매질에서 파동의 전파방정식을 이론적으로 해석하고 이것으로부터 Euler의 회전 규칙으로 압전소자를 회전하여 절단 가능한 모든 면에 대해서 종파와 횡파의 동시 발생 기구를 조사하였다. 이론적인 해석결과를 확인하기 위하여 제작된 PZT 압전 세라믹스 소자를 종파와 횡파를 효율적으로 송 수신할 수 있는 회전각으로 절단하여 초음파 센서를 제작하고 주파수 변화에 따른 임피던스 변화를 측정하였다. 또한 여기서 제작된 초음파 센서를 스테인레스 스틸(STS303)로 제작된 지연선(delay line)으로 실험한 결과 하나의 초음파 센서로 종파와 횡파를 우수하게 송 수신할 수 있었다.
최근 소프트웨어의 취약점을 찾기 위해 퍼징과 같은 자동화된 테스팅 방법을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 퍼징은 소프트웨어의 입력을 특정 규칙에 따라 자동으로 변형시켜 소프트웨어의 오작동 여부를 탐지하고 그 결과로부터 취약점을 발견하는 것이다. 이 때 소프트웨어에 입력되는 입력 값, 즉 테스트 케이스에 따라 취약점을 발견할 수 있는 확률이 달라지기 때문에 취약점 발견 확률을 높이기 위해서는 테스트 케이스의 집합인 테스트 슈트 축약 문제를 해결하여야 한다. 이에 본 논문에서는 파일과 같은 대용량 테스트 케이스를 대상으로 효과적으로 테스트 슈트 축약 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 연구에서 주로 사용되었던 커버리지와 중복도 이외에 새로운 척도인 테스트 케이스의 길이를 제시하고, 본 척도에 적합한 축약 알고리즘을 설계하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존 연구의 알고리즘보다 높은 크기와 길이 축약율을 나타냄을 보임으로써 제안하는 알고리즘의 효율성을 증명할 수 있었다.
본 연구는 오늘날 사용되는 식의 표기를 괄호 생략의 관점에서 고찰하였다. 먼저 연산 기호 생략 규칙과 관련한 초 중등 교과 내용을 검토해본 결과, '$48{\div}2(9+3)$의 계산 결과는 얼마인가?'라는 물음에 답할 명시적 근거를 찾기 어려웠다. 다음 표기에 관한 근본적인 탐구를 위해 전위 표기법, 중위 표기법, 후위 표기법의 특징을 살펴보고, 중위 표기법이 갖는 장 단점을 확인하였다. 동시에 표기법의 발전을 괄호 생략의 관점에서 조명해 보았다. 이러한 고찰로부터 연산 생략은 곧 함수의 이미지라는 관점이 괄호 생략을 원활하게 해석할 수 있는한 방법임을 확인할 수 있었다. 이를 통해 역사 발생적 원리에 따른 수학적 표기 지도, 중위 표기법의 선택 맥락 이해와 난점 극복을 위한 노력의 재현, 연산자를 포함한 생략된 괄호를 찾아 근본 식을 파악하는 활동, 곱셈이 생략된 경우를 함수의 이미지로서 간주하는 관점의 명시 등을 포함한 몇 가지 지도방안을 제안하였다.
본 연구는 학생이 만든 수학 문제에 따른 가추 유형과 가추에 동원된 사고 전략에 대해 알아보았다. 중학교 2학년 4명의 학생이 네 개의 과제에 대해 문제 만들기 활동을 하여, 동치문제, 동형문제, 유사문제를 만들었다. 동치문제의 경우 조작적 가추가 주로 발현되었다. 동형문제와 유사문제는 조작적 가추, 이론적 가추, 창의적 가추가 모두 발현되다. 가추에 동원된 사고 전략으로, 조작적 가추는 대상으로 인식하기, 패턴 찾기, 숫자나 그림으로 변환하기, 유추하기, 반대로 생각하기, 결합하기, 제거하기의 사고전략이 나타났다. 이론적 가추에서는 수학적, 경험적, 확산적 지식을 활용하는 사고전략이 나타났다. 창의적 가추에서는 상승화 전략, 형식화 전략, 창조적 전략이 나타났다. 결합하기, 제거하기, 수학적, 경험적, 타교과 지식의 활용, 문제와 직접적 관련이 없는 규칙을 접목시켜 만드는 창조적 전략은 본 연구에서 새롭게 도출된 사고 전략이다.
이 연구의 목적은 초등학교 2학년과 3학년 학생들을 대상으로 패턴에 대한 이해 실태를 조사하는 것이다. 이를 위해 10개 학교에서 학년별 12학급을 선정하여 2학년 216명과 3학년 223명을 대상으로 46개 문항으로 구성된 검사지를 활용하여 연구를 진행하였다. 연구 결과, 2, 3학년 학생들의 패턴에 대한 이해는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않는 경우가 대부분이었지만, 예외적으로 패턴의 구조를 파악하기 문항 중 8개의 항에서는 2학년, 2개의 문항에서는 3학년 학생들의 정답률이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 2, 3학년 학생들이 전반적으로 어려움을 보인 문항의 내용은 하나의 패턴에서 다양한 구성 요소를 탐색하기, 패턴 간 구조를 비교하기, 열린 패턴의 특정한 항을 추측하기였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 2, 3학년 학생들의 패턴에 대한 이해 실태와 추가적인 지도 방안에 대해 논의하였다.
차량에서 중요 기능들을 탑재하고 있는 ECU(Electric Control Unit)들 간에 메시지를 주고받는데 하나의 내부 통신망(CAN BUS)으로 연결되어있으나, 이 네트워크는 외부에서 쉽게 접근이가능하여 의도하지 않게 공격자로부터 공격을 받을 수 있게 되면서 이와 관련하여 외부로부터 공격에 대한 가능성을 검증하기 위하여 공격에 사용될 수 있는 도구들을 개발하였다. 그러나 이를 개발하기 위한 시간적 비용이 발생하고, 공격에 사용될 CAN 메시지를 찾기 위하여 실제 자동차에서 분석하는 시간도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 공개되어있는 Sulley라는 도구를 이용하여 공격에 필요한 테스트 케이스 생성하는 방법을 제안하면서 공격에 사용될 CAN 메시지 찾는 방법을 설명한다. Sulley에서 제공하는 라이브러리 파일에 CAN 메시지의 데이터 생성 라이브러리 추가시킨 다음 Sulley을 실행시키는 파일과 정의하는 파일을 CAN 통신 환경 설정 및 메시지 규칙에 맞게 작성하여 Sulley을 실행시킨다. 제안한 방법론을 실제 자동차에 적용시켜 실험을 수행한 결과, Sulley을 통한 CAN 메시지 퍼징하여 생성된 테스트 케이스들을 자동차에 보낸 결과 별도의 개발한 도구 필요 없이 자동차를 동작시켰다.
지수법칙에서 지수의 확장은 정수의 계산규칙과 마찬가지로 대수적 형식 불역의 원리에 의한 확장적 구성을 학생들에게 경험하게 할 수 있는 좋은 소재가 될 수 있다. 현행 교과서에서는 지수가 자연수에서 정수, 유리수, 실수 범위까지 확장할 수 있다고 기술하면서 학생들에게 지수가 실수로 확장해도 지수법칙이 성립함을 직관적으로 받아들이도록 하고 있다. 그러나, 지수법칙의 확장에서 유리수 지수나 무리수 지수의 값에 대한 자세한 설명이 없이 지나감으로 인하여 학생들은 이러한 값이 유리수인지 무리수인지 많은 의문을 가지고 있다. 이와 관련된 학생들의 질문에 대하여 대부분의 교사들은 자세한 답변 대신 현행 교과과정 밖의 내용이므로 대학가서 배운다라는 답변으로 그 질문에 대한 답올 대신하곤 한다. 따라서, 본 논문은 지수법칙의 확장에 대한 학생들의 궁금증의 원인을 찾기 위하여 지수법칙의 확장 단원에 대한 현행 고등학교 수학 I 교과서를 분석하여 지수법칙의 확장에 대한 학생들의 궁금증의 원인을 찾고, 지수법칙의 실수로의 확장에서 학생들이 자주 갖는 의문인 무리 지수를 갖는 수에 대한 예비교사들의 인식과 오류에 대하여 조사하여 예비교사 교육에 대한 시사점을 주고자 한다.
본 연구는 초등학생들의 문장제 해결과정에서 나타나는 오류를 분석하고 문제해결전략별 오류 유형 및 그 특징을 파악함으로써 문제해결학습의 실패 원인에 대한 정보를 제공하고 문제해결력을 향상시킬 수 있는 교수학습방안을 제안하기 위한 것이다. 문장제 해결과정에서 학생들이 선호하는 전략을 살펴보면 식 세우기와 예상과 확인, 규칙 찾기 순으로 나타났으며, 단순화하기 전략은 거의 사용하지 않고 있다. 문장제 해결과정에서 나타나는 오류 유형의 특징은 문제해결전략에 따라 차이를 보였는데, 이를테면 식 세우기의 경우, '문항 이해의 오류', '개념 원리의 오류', '풀이 과정의 오류' 순으로 나타난 반면, 그림그리기에서는 문제에서 설명하는 내용을 잘못 이해하여 그림으로 나타내는 오류를 주로 범하였고, 표 만들기의 경우 문제에서 주어진 정보를 표로 나타내는 과정에서 정보들 간의 관계를 잘못 이해하여 오류를 범하는 '문항 이해의 오류'가 많은 것으로 나타났다. 이처럼 문장제를 통한 문제해결 학습에서 학생들이 선호하는 문제해결전략을 확인함과 동시에 문제해결전략별 나타나는 오류의 특징을 확인함으로써 해결전략에 따른 오류를 예상하고 이에 대처하는 교수학습방안을 생각해볼 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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