도형의 합동은 도형의 대칭이나 도형그리기를 배우는 데에 기본이 되며, 도형의 성질을 이해하고 모양을 그리는 능력을 기르게 할 수 있다. 도형의 합동을 공부해야 일상 생활에서 필요로 하는 디자인이나 아름다운 예술 작품에 대한 소양을 가질 수 있다. 하지만 합동 학습을 할 때에 개념을 형성하는데 드는 시간보다 종이를 자르고 도형의 본을 뜨는 행동과 같은 구체적 조작 시간이 많이 소요되기 때문에 학생들 간의 상호작용은 물론 교사와 학생들과의 상호작용 시간도 기대하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 학생들에게 학습효과를 높일 수 있도록 상호작용 이론을 합동학습에 적용하여 학습자들이 합동의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 하였고 동시에 동시적 비동시적 의사소통이 가능한 웹상에서 실시하는 합동학습 코스웨어를 개발하고 적용하였다.
정수 합동 분석(integer congruence analysis)은 프로그램 변수들의 의미 영역을 정수 합동(integer congruence) 집합으로 정의하여 분석한다. 정수 합동 분석을 위한 정수 합동 격자(lattice of integer congruences)와 순방향 요약 산술 연산자에 대한 정의는 이미 p. Granger에 의해 소개되었다. 하지만, 분석의 정확도에 영향을 미치는 역방향 요약 산술 연산자에 대한 연구는 아직 되어 있지 않다. 이 논문에서는 정수 합동 분석을 위한 역방향 요약 산술 연산자를 정의한다. 역방향 요약 산술 연산자를 정의하는 방법은 정수 방정식을 푸는 방법을 기반으로 고안되었다. 정의된 역방향 요약 산술 연산자는 프로그램 분석의 정확도를 높이는데 기여를 할 수 있는데, 이 논문에서는 예제를 통해서 이 사실을 보인다.
도형의 합동은 도형의 대칭이나 도형그리기를 배우는 데에 기본이 되며, 도형의 성질을 이해하고 모양을 그리는 능력을 기르게 할 수 있다. 도형의 합동을 공부해야 일상 생활에서 필요로 하는 디자인이나 아름다운 예술 작품에 대한 소양을 가질 수 있다. 하지만 합동 학습을 할 때에 개념을 형성하는데 드는 시간보다 종이를 자르고 도형의 본을 뜨는 행동과 같은 구체적 조작 시간이 많이 소요되기 때문에 학생들 간의 상호작용은 물론 교사와 학생들과의 상호작용 시간도 기대하기 어렵다. 따라서 초등학교 학생들에게 학습효과를 높일 수 있도록 발문 중심적 상호작용 중심 모형을 합동학습에 적용하여 학습자들이 합동의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 하였고 동시에 동시적 비동시적 의사소통이 가능한 웹상에서 실시하는 합동학습 시스템을 개발하고 적용하였다.
미국, 영국, 나토는 불확실한 미래 합동작전을 위한 합동 능력을 구축하기 위해 합동 개념을 발전시켜 적용하고 합동능력 관리체계를 개발하여 운영하고 있다. 그 중 미군은 능력을 기반으로 전력을 기획하여, 예산을 편성하고, 집행하여 평가는 PPBEE 체계를 운영하고 있다. 또한 미군은 합동능력영역(JCA), 합동과제목록(UJTL) 등을 중심으로 합동능력관리체계(JCAMS)를 개발하여 운영하고 있다. 최근 한국군도 이러한 능력 개념을 도입하고 관리하기 위한 시스템을 개발하기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 미군의 합동능력관리체계를 참고하여 한국군에 적합한 능력관리 통합메커니즘을 제안한다. 제안한 통합메커니즘을 통하여 우리군은 효율적이고 효과적으로 합동능력 관리체계(JCMS)를 구축 할 수 있을 것이다.
연구에서는 한국과 러시아의 수학교과서에 제시된 '삼각형의 합동'에 관련된 학습 내용을 분석하여, '삼각형의 합동'의 내용 기술 체계, 삼각형의 합동조건과 작도문제, 삼각형 합동조건의 정당화 방법 등을 비교하였다. 이를 통해, 우리나라 수학교과서의 질적 개선을 위한 의미로운 자료들을 제시하였다..
중학수학 7-나에서 삼각형의 결정조건은 '세 변이 주어질 때', '두 변과 끼인 각이 주어질 때', '한 변과 그 양끝 각이 주어질 때'로 기술하고 있다. 합동 닮음조건도 세 조건으로 기술하고 있다. 이 논문에서는 '두 선분과 긴 선분의 대각이 주어질 때'도 삼각형의 결정조건에, 대응하는 두 변과 긴 변의 대각이 같을 때'는 합동조건과 닮음조건에 포함될 수 있음을 밝히며, 최소필수성은 삼각형의 결정조건에 있다고 보기 어렵고 합동조건에만 존재한다는 것, 유클리드 기하를 통한 삼각형 결정 합동조건의 명제탐구 및 결정 합동조건을 동일시하는 개념 혼동에 의한 문제점, 삼각형 결정을 위한 작도학습에 있어서 각과 길이의 수치화로 인한 부정적 영향에 관하여 논의한다. 마지막으로 미국과 일본 등의 교과서에서는 다루지 않으며, 유클리드 기하에도 없는 결정조건의 학습 효과에 대한 논의와 중학 수학 7-나의 삼각형의 결정 합동부분에 있어 학생들의 탐구력과 창의성 향상을 위한 학습 방향을 제안하는 바이다.
자연어 이해 모델은 대화 시스템의 핵심적인 구성 요소로서 자연어 문장에 대해 그 의도와 정보를 파악하여 의도(intent)와 슬롯(slot)의 형태로 분석하는 모델이다. 최근 연구에서 의도와 슬롯의 추정을 단일 합동 모델(joint model)을 이용하여 합동 학습(joint training)을 하는 연구들이 진행되고 있다. 합동 모델을 이용한 합동 학습은 의도와 슬롯의 추정 정보가 모델 내에서 암시적으로 교류 되도록 하여 의도와 슬롯 추정 성능이 향상된다. 본 논문에서는 기존 합동 모델이 암시적으로 추정 정보를 교류하는 데서 더 나아가 모델 내의 의도와 슬롯 추정 정보를 명시적으로 교류하도록 모델링하여 의도와 슬롯 추정 성능을 높일 수 있는 교차 게이트 메커니즘(Cross Gated Mechanism)을 제안한다.
한국군의 효과적인 합동작전 수행을 위한 감시 정찰 정보 및 공통상황인식의 필요하다. 실시간으로 합동전력간 전술정보를 공유하기 위한 한국형 합동전술데이터링크 체계는 기본형(1단계)에서 음성위주의 기존 무전기를 활용하여 필수 전술정보와 상황인식 공유를 제공한다. 완성형(2단계)은 기본형의 기술개발과 상용기술 성숙도를 고려하여 네트워크 중심의 전쟁수행이 가능한 합동데이터링크를 개발할 예정이다. 이는 연합작전 및 합동작전에 참가하는 전력들간에 효과적인 지휘통제를 제공하여 동시성 통합성의 전투력 발휘가 가능한 합동전장체계이다. 따라서 본 논문에서는 CLIP 기반의 공통 데이터 처리기의 성능이 구현된 한국형 합동전술데이터링크의 체계개발을 제시한다. 현재 개발중인 시스템의 시험 결과, QPSK 방식의 변조 신호를 사용한 경우 기존 무전기의 수신감도를 만족하여 시스템 구현시 적용 가능함을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 2007 개정 교육과정에 따른 우리나라 초등학교 수학 교과서와 EM 교육과정에 따른 미국의 초등학교 수학 교과서를 합동 학습 내용에 한정하여 비교하였다. 그 결과로 우리나라 교과서의 도형 및 합동 단원 개발과 교수 학습 방법에 도움을 줄 수 있는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 합동을 정의할 때 다각형을 구성하는 선분, 각과 같은 기본도형의 합동을 제시하거나 다각형으로 합동을 정의한 후 선분, 각 등의 합동과 관련한 활동 등의 내용이 필요해 보인다. 둘째, 학생들에게 컴퍼스가 길이를 옮길 때에도 사용된다는 것을 알게 할 필요가 있다. 셋째, 합동의 활용으로 미국 EM 교과서에서 제시한 테셀레이션은 우리나라 교과서 개발에 참고해 봄 직하다.
인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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