이 연구는 중학교 수학 교사의 수업 활동에 나타나는 교수법적 내용 지식이 어떻게 구성되어 있는지 알아보기 위한 것으로, 미국의 8학년 수학 교사의 수업 활동과 면담을 수집하고 분석한 사례 연구이다. 참여자인 수학 교사의 교수법적 내용 지식은 첫째, 각 개념과 주제들 간의 연계성, 다양한 형태의 문제 해결력, 그리고 교과서에 대한 이해 등을 포함한 수학 교과 내용 지식, 둘째, 수학의 특정 개념과 주제에 대한 학생들의 잘못된 생각과 일반적인 오류, 학생들이 느끼는 어려움과 혼동을 이해하는 학생들의 학습 과정에 대한 지식, 그리고 마지막으로 학생들의 동기 유발과 실제 상황에의 적용을 중시하는 교수학적 지식으로 이루어진 것으로 나타났다.
멀티미디어 정보검색 중 내용기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징이 영상 검색 시스템에서 일반적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 시스템은 영상의 형태가 서로 다른 경우 서로 다른 내용을 나타내므로 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그러므로 영상의 특징을 나타내는 형태의 사용은 효과적인 내용기반 영상검색에서 중요하다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선에 의한 전역 특징 필터링 처리 후에 형태정보의 히스토그램에 의한 성능이 더 우수한 형태 유사도 영상 검색 시스템을 개발한다.
본 연구는 통계적 방법의 올바른 사용을 통해 의류학 분야 연구결과의 과학성과 윤리성을 높이는데 도움을 주고자 실시되었으며, 나아가 본 연구가 통계적 방법을 활용하는 의류학 관련 연구 발전에 기여하는데 의의가 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 통계적 방법의 적용이나 통계패키지의 활용과정에서 나타나는 오류는 의류학 관련 연구에서도 예외는 아니었다. 이에 본 연구에서는 한국의류학회지를 대상으로 연구과정에서 자주 발생할 수 있는 통계적 오류에 대해서 알아보았으며, 그 결과 각 단계별로 많은 오류가 있음을 확인하였다. 둘째, 요인분석 등에 있어 올바른 분석방법을 적용하고 있지도 않을 뿐더러, 천편일률적으로 기계적인 기술을 하고 있었다. 또한 교차분석의 경우에도 가설설정이 없으며, 검정의 내용을 혼동하는 경우가 많았다.
초등학교에서 자연수의 혼합계산은 사칙계산이 섞여 있는 수식의 계산 순서를 알고 해결할 수 있는 능력을 길러 주는데 초점을 두고 있다. 이런 목표에 비추어 본 연구에서는 초등학생 67명과 예비교사 57명을 대상으로 수식과 문장제로 이루어진 검사지를 이용하여 혼합계산에 대한 해결 정도와 오류 유형을 분석하였다. 검사 결과, 초등학생들은 수식과 문장제로 된 혼합계산에서 86.2%와 73.5%의 정답률과 수식에서 계산 순서의 오류, 문장제에서 수식을 구성하지 못하는 오류를 나타내었다. 예비교사들의 경우에 나타난 몇 개의 오류와 해결과정에 비추어 혼합계산이 이루어지는 식의 계산 원리와 규약을 이해할 수 있도록 교과 교육 내용을 유의해서 지도할 필요를 제시하였다. 또한 검사 결과를 통해 혼합계산 시 괄호 사용의 유무와 적절성, 등호 개념의 사용 방법에서 문제점을 확인할 수 있었다.
오류를 수반하는 통신망을 통한 멀티미디어 데이터의 응용은 최근 그 수요가 급증하고 있다. 하지만 그 구현은 많은 문제점들을 야기하는데, 전송된 비디오 데이터에 발생한 오류를 처리하는 문제가 그 중 하나이다. 이는 압축된 비트열에 발생한 오류가 영상의 시-공간 방향으로 심각한 전파 현상을 수반하기 때문이다. 이러한 심각한 오류 전파를 완화하기 위해 본 논문에서는 EREC라 알려진 오류 제한 기법을 적용하고, 적용된 EREC의 오류 전파 특성을 분석하였다. 이를 통해, 압축 부호화된 하나의 기본 블록 (매크로 블록)이 복호시 오류가 생길 확률을 추정하였으며, 추정된 확률의 근사를 통해 양 끝단(전송단과 수신단)에서의 비디오 화질 열화를 예측하였다. 추정 확률의 근사는 매 기본 블록에서 발생된 비트수에 대한 그 기본 블록이 복호시 오류가 생길 확률을 간단한 1차식을 통한 선형 회귀법으로 모델링 되었으며, 따라서 간단한 방법을 통해 양 끝단의 화질 열화를 효과적으로 예측할 수 있었다. 부호화된 비트열이 전송 오류에 보다 강인하게 되도록 하기 위해, 본 논문에서 개발된 화질 열화 모델을 양자화기 선택에 적용함으로써, 새로운 최적 양자화 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안된 최적 양자화 기법은, 기존의 양자기 최적화 기법들과는 달리, 복호단에서의 복원 영상 화질이 주어진 비트율에서 최적이 되도록 양자화를 수행한다. H.263 비디오 압축 규격에 적용한 제안 양자화 기법의 실험 결과를 통해, 제안 기법이 매우 적은 계산상의 부하를 비용으로 객관적 화질은 물론 주관적 화질까지 크게 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.내었다.Lc. lacti ssp. lactis의 젖산과 초산의 생성량은 각각 0.089, 0.003과 0.189, 0.003M이었다. 따라서 corn steep liquor는 L. fermentum와 Lc. lactis ssp, lactis 의 생장을 위해 질소 또는 탄소 공급원으로서 배지에 첨가 될 수 있는 우수한 농업 부산물로 판단되었다.징하며 WLWQ에 적용되는 몇 가지 제약을 관찰하고 이를 일반적인 언어원리로 설명한다. 첫째, XP는 주어로만 해석되는데 그 이유는 XP가 목적어 혹은 부가어 등 다른 기능을 할 경우 생략 부위가 생략의 복원 가능선 원리 (the deletion-up-to recoverability principle)를 위배하기 때문이다. 둘째, WLWQ가 내용 의문문으로만 해석되는데 그 이유는 양의 공리(the maxim of quantity: Grice 1975) 때문이다. 평서문으로 해석될 경우 WP에 들어갈 부분이 XP의 자질의 부분집합에 불과하므로 명제가 아무런 정보제공을 하지 못한다. 반면 의문문 자체는 정보제공을 추구하지 않으므로 앞에서 언급한 양의 공리로부터 자유롭다. 셋째, WLWQ의 XP는 주제어 표지 ‘는/-은’을 취하나 주어표지 ‘가/-이’는 취하지 못한다(XP-는/-은 vs. XP-가/-이). 이는 IP내부 에 비공범주의 존재 여부에 따라 C의 음운형태(PF)가 시성이 정해진다는 가설로 설명하고자 했다. WLWQ에 대한 우리의 논의가 옳다면, 본 논문은 다음과 같은 이론적 함의를 기닌다. 첫째, WLWQ의 존재는 생략에 대한 두 이론 즉 LF 복사 이론과 PF 삭제 이론
대학수학 학습지도에서 문제풀이가 잘못된 경우를 9개 영역으로 분류하고 각 영역마다 잘못이 일어나는 과정에 대한 세부 문항과 내용을 제시하고 오류를 지적해보도록 유도하며 올바른 문제풀이에 이르는 길을 확인하는 기회를 갖도록 한다. 이들 학습자료가 주는 중요한 의미를 여덟 가지로 요약하여 대학수학의 이해에 도움을 주고 대학수학 학습의 동기부여와 흥미를 느끼도록 안내하며 잘못된 풀이나 실수의 확인이 중요함을 일깨우고 분석하게 하여 깊이 있고 여유로운 수학학습을 생각할 기회를 제공한다.
해양사고 원인의 70 % 이상을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요한 이슈이다. 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가함으로써 예상되는 위기의 수준을 과학적으로 예측할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해서는 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 연계 데이터 확보를 위한 것으로, 해양안전심판원의 통계 데이터 사이의 연계성 확보 방안을 주로 검토하였다. 그리고 이러한 통계 데이터를 인적 모델에 적용하는 방법과 전략도 검토하였다. 인적 모델은 회사, 선박, 해기사 관련 요소들이 총체적으로 반영될 필요가 있음을 알았고, 이러한 세 가지 요소로 구성된 통합 모델을 설계하기 위한 방안도 검토하였다. 특히, 각 요소들에 포함될 데이터 사이의 연계성 확보를 위해서 해양사고 연계 체인(Chain)을 도입하였다. 확보한 데이터는 사고의 가장 근본원인인 Hazard부터 사고의 영향을 나타내는 Impact까지의 6 단계 분석 방법을 적용하여 통계 데이터에 결합되어 있는 원인과 결과 사이의 연계성을 확보할 수 있는 방안을 수립하였다. 본 연구는 중장기적으로 추진할 과제이기 때문에 향후 본 연구 내용을 토대로 인적 모델을 개발하여 해양사고 예방에 적극 기여하고자 한다.
본 논문에서는 가변어휘 음성인식기의 성능개선 작업에 관한 내용을 기술하고 있다. 묵음을 포함한 총 40개의 문맥독립 음소모델을 사용한다. LDA 기법을 이용하여 동일차수의 특징벡터내에 보다 유용한 정보를 포함시키고, likelihood 계산시 가우시안 분포와 mixture weight에 대한 가중치를 달리 함으로써 성능향상을 볼 수 있었다. ETRI POW 3848 DB만을 사용하여 실험한 경우, $21.7\%$의 오류율 감소를 확인할 수 있었다. 잡음환경 및 어휘독립환경을 고려하여 POW 3848 DB와 PC 168 DB 및 PBW445 DB를 사용한 실험도 행하였으며, PBW 445 DB를 사용한 어휘독립 인식실험의 경우 $56.8\%$의 오류율 감소를 얻을 수 있었다.
시스템 다이내믹스에서의 인가지도는 동적 환경의 문제를 분석하고, 분석된 내용을 논의할 수 있는 도구로써 활용되고 있다. 하지만, 인과지도는 복잡도가 높은 문제를 설명함에 있어서 문제에 대한 정보의 표현과 논리적인 전개에 한계가 존재한다. 그리고 인과지도의 작성 과정에서 연구자의 주관성을 배제 하고 오류를 검증하기 위한 객관적 기준이 미흡한 실정이다. 또한, 문제 해결을 위한 세부적인 개체 모델링과의 연계성이 부족하다. 이에 일각에서는 시스템 다이내믹스의 문제분석에 관한 방법론에 지적을 가하는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는, 인과지도의 타당성 확보와 정보 표현력 향상을 위한 이론적 연구를 진행하고자 한다. 본문에서는 인과지도가 객관적인 논리에 의해 작성될 수 있도록 수리적, 논리적 근거들을 제시함과 동시에, 인과지도의 정보 표현력 향상을 통한 대화도구로서의 기능적 향상 방안에 대해서 연구를 진행하였다.
과학위성 1호에는 원자외선 분광기를 포함한 다섯 개의 탑재체가 있다. MMS(Mass Memory System)는 이들 탑재체가 수집한 데이터를 대용량 메모리에 저장한 후 지상국으로 보내는 역할을 하며 우주방사선에 의한 메모리 데이터의 오류와 무선 채널을 통한 Downlink 상에서 발생하는 오류를 최소화하기 위해서 소프트웨어적으로 에러를 정정할 수 있는 Reed-Solomon Code를 사용 하였다. 탑재체의 데이터를 저장하기 위한 대용량 메모리는 총 2Gbits로써 8M SRAM, 64M SDRAM, 256M SDRAM의 세 가지로 구성되어 있으며 메모리 여러 개를 하나의 모듈로 만들고 이 모듈이 층으로 쌓여서 MMS에 탑재되어 있다. SRAM에 비해서 집적도가 매우 높은 SDRAM은 공간을 적게 차지하는 장점은 있지만 우주용이 아니므로 그 안정성을 보장할 수 없으므로 우리별 3호에서 성능이 입증된 SRAM과 같이 탑재되었다. 본 연구에서는 MMS의 구조, 동작모드, Spec 및 연구 개발 내용을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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