본 연구에서는 학생들이 일차함수의 활용단원을 학습할 때 여러 현상을 해석하고 다양한 수학적 표현을 사용하여 모델로 만들어 문제해결과정에 이를 적용할 수 있도록, 학생들의 표현에 대한 이전 경험과 현상을 해석하기 위한 표현 방법을 효과적으로 연결하는 학습-지도 방법을 분석하였다. 본 연구는 일차함수를 학습한 8학년 학생들을 대상으로 일차함수 단원을 예측과제, 번역과제, 해석과제, 척도과제로 세분화하여 각각에 대한 학생들의 오류를 분석한 다음, 일차함수의 활용 단원을 교과서 위주의 강의식 표현변환 학습, 모델링 관점에서의 표현변환 학습과 과제기반 표현변환 학습을 실시하였다. 연구 결과, 강의식 학습 방법보다는 모델링 관점과 과제기반 학습이 표현변환의 유연한 연결성 및 일차함수에 대한 각 과제별 오류교정과 질적 함수에 대한 해석 능력에서 효과적이었다. 모델링 관점과 과제기반 학습의 경우는 모두 표현변환의 유연한 연결을 교수하는데 효과적이었으나, 질적 함수의 해석 능력에서는 모델링 관점의 학습이 보다 효과적이었다.
현재 실용화된 국내 문법 검사기는 경험적으로 구축된 오류 결정 규칙을 이용해 주위의 문맥을 보고 문법 오류를 판단하는 문맥 의존 오류를 처리하고 있다. 그러나 기존 문법 검사기의 오류 결정 규칙은 어휘 수준으로 구축되어 있어 검사기의 재현율이 낮다. 따라서 어휘대신 어휘 범주 정보를 사용하여 오류 결정 규칙을 일반화할 필요가 있다. 본 논문에서는 검사단어가 용언일 때 선택 제약 명사의 의미 범주를 국내에서 개발된 어휘의미망 KorLex에서 TCM과 MDL을 이용해 추출하고 추출된 의미 범주를 이용해 용언의 오류 결정 규칙을 일반화하는 방법을 제안한다.
본 연구는 교정 치료를 위한 진단과 치료 계획의 수립에 널리 이용되는 진단 수단의 하나인 두부 방사선 사진을 계측하는 연구에서 볼 수 있는 오류의 중요성을 인식하고, 반복 계측의 방법으로 체계적 오차(systematic error)를 찾아내고 임의적오차(random error)의 범위를 산출하는 과정을 통해 기준점의 식별에 보다 주의가 기울여져야 할 해부학적 기준점들을 찾아보고자 시행되었는데, 통법에 의해 촬영된 100장의 측모 두부 방사선 사진을 연구대상으로 하여 61개의 기준점과 130개의 계측항목을 선정하였고 반복계측을 위해 25개의 표본을 무작위로 선정, 계측오차를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 반복계측에 따른 계측치의 비교에서 130개 전체 계측항목의 18.4%인 24개 항목에서 유의성 있는 차이를 보였다. 2. 반복계측에서 기준점 식별에 차이를 보이는 빈도는 상악 전치의 치근단점(as), 상악골의 최후방벽(tu), 연조직 nasion과 전두정(ft) 그리고 기도의 ad3점에서 매우 높았다. 3. 5%이하의 유의도를 보이는 수준까지 기준점 마킹을 수정한 후, 임의적오차의 범위는 0.67-1.71mm또는 도를 보였다. 4. 가장 임의적오차를 보인 계측항목은 상, 하악 전치가 이루는 각(interincisal angle : ILs-ILi)이었다. 5. 계측 오차의 문제는 주로 해부학적 정의에 대한 정확성의 부족과 불분명한 방사선사진상에 기인되었다. 이상의 연구 결과로 두부 방사선 사진의 계측에는 많은 오류의 가능성이 있음을 확인할 수 있었고 이에 따라 두부방사선 계측에서 뿐 아니라 계측이 이루어지는 모든 연구에서는 항상 계측오류에 대한 분석이 함께 이루어져야 할 것이며, 조사자로서 뿐만 아니라 다른 연구자의 연구결과를 올바르게 인식하기 위한 목적으로도 오류에 대한 인식은 필수적인 것으로 생각된다.
비동기적으로 동작하는 디지털 회로는 동기 순차 회로에 비해서 고속, 저전력 소비 등 여러 가지 장점을 지니기 때문에 현대 디지털 시스템에서 여전히 중요한 요소로 사용되고 있다. 본 기고에서는 비동기 순차 회로에서 발생하는 고장을 진단하고 극복하는 최신 기술을 소개한다. 본 기고에서 주로 다루는 기술은 '교정 제어'로서 피드백 제어의 원리를 이용하여 비동기 순차 회로의 안정 상태를 바꾸는 기법이다. 크리티컬 레이스(critical race), 무한 순환 등 비동기 회로 설계상의 오류를 포함하여 SEU(Single Event Upset), 총이론화선량(TID)에 의한 고장 등 외부 환경에 의해서 발생하는 비동기 회로의 고장을 교정 제어를 이용하여 진단하고 극복하는 기술에 대해서 알아본다.
머리 위 던지는 운동선수는 전방 관절낭의 이완과 강력한 동적 안정성이 요구되므로 조금이라도 흔들리면 쉽게 견관절 통증이 유발될 수 있다. 이러한 상태가 계속되면 견관절 조직의 강한 스트레스로 손상히 발생하게 된다. 따라서 정확한 재활 프로그램을 통하여 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 상해가 발생한 던지기 선수에서 내회전의 소실, 외회전근과 견갑근육의 약화를 교정하여 주는 것에 중점을 두고 치료한다. 추가적으로 재활에 성공한 선수에서 던지기 동작의 생역학을 평가하고 오류를 교정하면서 지속적인 교육을 시행하여 재발을 방지하고 원할한 동작을 수행하게 한다.
비동기 순차 회로를 위한 교정 제어기는 회로를 재설계하지 않고도 회로 내에 존재하는 여러 고장을 탐지하고 극복하는 능력을 보인다. 이번 논문에서는 교정 제어기의 크기를 줄이기 위한 방법으로서 정적 교정 제어기(static corrective controller)를 제안한다. 동적 제어기에 비해 정적 제어기는 제어기 상태가 필요 없으므로 조합 회로(combinational circuit)만으로 구현 가능하다. 본 논문에서는 상태 천이 고장에 대한 정적 내고장성 교정 제어기가 존재할 조건과 설계 과정을 규명한다. 또한 제안된 제어 기법을 FPGA로 구현된 SEU 오류 카운터에 적용하여 그 효용성을 실험적으로 검증한다.
한국어에서 문장의 가독성이나 맥락 파악을 위해 띄어쓰기는 매우 중요하다. 또한 자연 언어 처리를 할 때 띄어쓰기 오류가 있는 문장을 사용하면 문장의 구조가 달라지기 때문에 성능에 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구에서는 N-gram 기반 통계적인 방법과 형태소 분석기를 이용하여 띄어쓰기 교정을 해왔다. 최근 들어 심층 신경망을 활용하는 많은 띄어쓰기 교정 연구가 진행되고 있다. 기존 심층 신경망을 이용한 연구에서는 문장을 음절 단위 또는 형태소 단위로 처리하여 교정 모델을 만들었다. 본 연구에서는 음절과 형태소 단위 모두 모델의 입력으로 사용하여 두 정보를 결합하여 띄어쓰기 교정 문제를 해결하고자 한다. 모델은 문장의 음절과 형태소 시퀀스에서 지역적 정보를 학습할 수 있는 Convolutional Neural Network와 순서정보를 정방향, 후방향으로 학습할 수 있는 Bidirectional Long Short-Term Memory 구조를 사용한다. 모델의 성능은 음절의 정확도와 어절의 정밀도, 어절의 재현율, 어절의 F1 score를 사용해 평가하였다. 제안한 모델의 성능 평가 결과 어절의 F1 score가 96.06%로 우수한 성능을 냈다.
몇 년 전 코로나가 발병하면서 화상 회의, 전자 문서 작업이 많아지게 되었고 이 때문에 현대인들의 하루 일과 중에서 컴퓨터 작업을 하는 비중이 증가하고 있다. 하지만 오랜 시간 동안 잘못된 자세로 컴퓨터 작업을 하는 사람들이 많아지게 되면서 시력 저하, 거북목증후군 환자들이 늘고 있다. 최근까지도 자세 교정을 위한 연구들이 많이 발표되고 있지만 대부분은 사용자가 장비를 착용하여 자세 교정을 해야 하므로 사용자가 불편함을 겪을 수 있다는 한계가 있다. 본 논문에서는 초음파 센서 장치를 이용하여 컴퓨터 모니터와 사람 사이의 최소 거리 접근을 방지하기 위한 자세 교정 센서 시스템을 제안한다. 그리고 이때 최소 거리 시 울리는 경고 알람 중 오류 알람을 최소화하는 알고리즘도 함께 제안한다. 이는 초음파 센서 장치를 이용하기 때문에 몸에 기기를 부착하지 않고도 자세 교정을 할 수 있으며 사용자의 불편함을 해소할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 실험 결과에서 거리 측정 시 발생한 잡음을 제거하여 오류 알람을 줄임으로써 정확도를 높일 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 중학생들이 증명학습을 할 때 범하는 수학적 오류를 교수학적으로 처방할 뿐만 아니라 올바른 증명의 역할과 본질을 이해하여 증명과정을 스스로 구성할 수 있도록, '생성-수렴 모형에 의한 증명학습'이라는 증명 학습-지도 방법을 제시하였다. 이 수업모형을 8학년 학생 160명을 대상으로 10주 동안 40시간에 걸쳐 여러 가지 사각형의 성질과 관계를 학습할 때 적용하여 학생들의 증명능력 향상과 오류 교정에 미치는 효과 및 학생들의 정당화 유형 양상으로 세분화하여 그 결과를 살펴보았다. 첫째, 생성-수렴 모형에 의한 증명학습을 실시한 실험집단의 학생들은 통제집단의 학생들보다 증명능력 검사에서 평균점수는 높았다. 그러나 유의수준 .01에서 통계적 검정을 실시한 결과, 두 집단 간의 증명능력은 유의적인 차이가 없었다. 둘째, 학생들은 논증기하 영역에서 증명을 할 때 범하는 오류 교정율에 있어서 생성-수렴 모형에 의한 증명학습을 한 학생들의 오류 교정율이 통제집단보다 더 큰폭으로 감소하였다. 셋째, 학생들의 정당화 유형은 실험집단과 통제집단 모두 경험적 정당화에서 분석적 정당화로의 이행을 보였으나, 생성-수렴 모형에 의한 증명학습을 한 학생들이 통제집단의 학생들보다 분석적 정당화를 구성하는 학생들이 현저하게 증가하였다.
본 논문에서는 기존의 규칙 기반 방법과 통계 기반 방법의 장점을 취하면서도 메모리 사용량이 적은 한국어 띄어쓰기 교정 시스템을 제안한다. 또한 철자 오류와 조사 생략이 빈번히 발생하는 모바일 구어체에 강건하도록 모델을 학습시키기 위해서 일반 구어체 말뭉치로부터 가상의 구어체 말뭉치를 자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 새로운 음절 패턴에 대한 적용 범위를 증가시키기 위해서 음절 유니그램 통계 정보를 이용하며, 정밀도 향상을 위해서 음절 바이그램 이상의 오류 교정 규칙을 이용한다. 가상의 모바일 구어체 문장에 대한 실험 결과에 따르면 제안 시스템은 1MB 내외의 적은 메모리를 사용하면서도 92.10%(일반 구어체 말뭉치에서 93.80%, 일반 균형 말뭉치에서 94.07%)라는 비교적 높은 정밀도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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