수학적 힘의 함양과 문제해결력의 신장을 위한 수학교육에서 확률영역은 중요한 학습소재임에도 불구하고, 확률영역은 어려운 것으로 고착되었다. 이 연구에서는 학생들이 확률영역의 어떤 부분을 어려워하고 이해하기 힘들어하는지를 구체적 문항분석을 통하여 알아봄으로서 교수-학습의 기초자료를 제공하고자한다. 이를 위하여, 지난 10년간 출제되었던 대학수학능력시험의 확률영역 16문항을 고등학교 학생 220명에게 실시하고, 고전검사이론과 문항반응이론울 적용하여 그 결과를 분석하였다. 고전검사이론에서는 신뢰도와 변별도를 측정하였고, 문항반응이론에서는 Rasch 1-모수 문항반응모형에 근거한 BIGSTEP을 사용하여 내적타당도와 난이도를 측정하였다.
일반적으로 알려진 시스템 규명은 시스템의 입/출력 관계를 이용하여 시스템을 규명하고 그 파라미터를 구하고 있다. 그러나 많은 경우에 시스템이 불규칙한 외란에 노출된 경우에는 알려져 있는 시스템의 규명방법이 없다. 이에 그 특성이 알려져 있지 않은 미지의 시스템이 미지의 불규칙한 외란에 노출되었을 때에 그 시스템을 규명하는 방법을 연구 개발하였다. 여기서는 시스템의 출력이 정상적(Stationary)일 때만 이를 확률영역에서 고려하였다. 확률 영역에서 시스템의 응답은 시스템 파라미터의 영향을 크게 받는바 시스템모멘트응답을 시스템 파라미터와의 관계로 구성할 수 있다. 이로부터 시스템의 출력만을 이용하여 시스템 파라미터의 규명이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 실 물리영역에서의 출력을 확률영역에서의 모멘트 응답으로 변환시킨 후 역변환 개념으로 미지의 불규칙 외란에 노출되어진 미지의 2차 선형 확률시스템의 파라메타를 성공적으로 규명하였다.
한국과 미국(North Carolina주)의 확률과 통계 교육 내용을 고찰한 결과 한국과 미국(North Carolina주)은 내용적인 면에서 많은 차이를 보였다. 한국의 경우, 9-가 단계와 10-가 단계, 선택과목 중 수학 I, 실용수학, 이산수학 과목에 제시되어 있는 확률과 통계 영역은 심화선택과목인 확률과 통계 과목의 내용을 축소하여 재구성한 내용을 제시하고 있다. 미국(North Carolina주)은 한국과는 달리, Introductory Mathematics, Algebra(I, II), Technical Mathematics(1, 2) Advanced Mathematics, Advanced Placement Calculus, Discrete Mathematics, Integrated Mathematics(1, 2, 3), Geometry 과목에서 확률과 통계 영역은 각 과목과 연관성 있는 내용으로 구성되어 있다. 한국의 심화 선택과목인 확률과 통계 과목과 미국(North Carolina주)의 AP통계(Advanced Placement Statistics)를 비교한 결과, 전체적으로, 자료의 정리, 확률변수와 확률분포 영역에서 한국과 미국(North Carolina주)은 거의 유사성을 보이고 있지만, 통계적 추론에서는 미국(North Carolina주)이 한국에 비하여 강화되어 있음을 알 수 있다.
수중 폭발성 음원(SUS)을 이용한 천해 저주파 잔향음 실험을 97년 제주 해역에서 실시하였다 측정된 신호를 고유음선 정보를 이용하여 시간영역에서 잡음, 반사, 산란 영역으로 구분하고 각 영역에 대해서 주파수별 스펙트럼 분석을 실시하였으며 각 영역이 갖는 확률적 특성을 분석하였다. 실험해역은 안정된 해저 형태를 갖는 천해였으므로 산란 신호는 일정한 크기를 갖고 지속적으로 수신되었다. 스펙트럼 분석 결과, 시간에 따른 안정성을 갖는 주파수 대역을 확인할 수 있었으며 구분된 영역별 위상은 반사영역과 산란영역의 위상 특성을 잘 반영하고 있었다. 구분된 각 영역에 대해 1/3 옥타브 벤드로 필터링 하여 확률 특성을 분석한 결과 주파수영역의 실수부와 허수부는 각각 정규 분포를 보였으며 그것의 진폭(envelope)은 레일리 분포를 나타냈다. 또한 산란신호의 위상은 저주파 대역에서 유니폼 분포 특성을 나타내어 잔향음의 기본적인 확률 특성을 잘 반영하고 있었다.
추계론적 해석은 구조계 내의 해석인수에 존재하는 공간적 또는 시간적 임의성이 구조계 반응에 미치는 영향에 대한 고찰을 목적으로 한다. 확률장은 구족계 내에서 특정한 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 구조계 반응에 대한 이들 확률장의 영향 평가를 위하여 통계학적 추계론적 해석과 비통계학적 추계론적 해석이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비통계학적 추계론적 해석방법 중의 하나인 가중적분법을 제안하였다. 특히 구조계의 공간적 임의성이 큰 특성을 가지고 있는 반무한영역에 대한 적용 예를 제시하고자 한다. 반무한영역의 모델링에는 무한요소를 사용하였다. 제안된 방법에 의한 해석 결과는 통계학적 방법인 몬테카를로 방법에 의한 결과와 비교되었다. 제안된 가중적분법은 자기상관함수를 사용하여 확률장을 고려하므로 무한영역의 고려에 따른 해석의 모호성을 제거할 수 있다. 제안방법과 몬테카를로 방법에 의한 결과는 상호 잘 일치하였으며 공분산 및 표준편차는 무한요소의 적용에 의하여 매우 개선된 결과를 나타내었다.
고등학교 수학 I 의 확률 및 통계영역의 교육내용을 정리한 후, 고등학생들에게 확률 및 통계영역에 관한 흥미를 돋구기 위하여 2002년 월드컵을 소재로 한 문제들을 활용하여 비주얼 베이직으로 프로그램한 ‘확률상자’ 라는 확률모형을 개발하였다. 확률상자에는 확률의 역사, 경우의 수, 순열, 같은 것이 있는 순열, 원순열, 조합, 이항계수, 통계적 확률, 조건부 확률, 배반사건 등 모두 10가지 모듈을 포함한다. 확률상자의 초기화면에서 메뉴를 선택하면 선택된 내용에 관한 간단한 정의와 함께 문제가 제시되어 정답을 적도록 하였고, 오답일 때는 힌트를 누르면 정답을 이해할 수 있도록 풀이과정을 제시하였다. 특히, 메뉴가운데서 경우의 수, 순열, 같은 것이 있는 순열, 원순열, 조합, 통계적 확률의 경우에는 풀이과정 중에 애니메이션 또는 시뮬레이션이 실행되도록 하여 이해를 돕도록 하였다.
수학의 여러 분야 가운데 패러독스가 가장 풍부한 분야는 확률 통계 영역이다. 이것은 역사적으로 확률 통계 이론의 전개 과정에서 지난 시기 동안 연구자들이 직관과 상식에 의해 참이라고 믿고 있었지만 그 사이에는 감춰져 있던 다양한 패러독스들이 존재했으며, 이 패러독스들을 수학자들이 밝히고 수학적으로 해결해 나가면서 현재의 형식적 체계에 이르게 되었음을 시사하는 것이다. 학교 수학에서 확률 통계 영역의 교수 학습 자료로 적절하게 활용할 수 있는 역사적 패러독스들은 그 당시 현실적 맥락의 도입에 따른 학생의 흥미와 관심을 불러일으킬 수 있으며, 또한 교실 수업에서 역사 발생적 원리에 따라 패러독스를 제기하고 해결하고자 고민한 수학자들의 수학적 사고를 엿볼 수 있는 타당한 교수 학습 자료이다. 더불어 확률 통계 영역에서 역사적 패러독스를 활용하는 교실 수업은 형식적이고 연역적인 학교 수학을 학생의 발견적 형성적인 측면을 강조하는 수학으로 변화하게 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 확률 통계 영역의 형식화 과정에서 발생한 역사적인 패러독스들 중에서 중 고등학교 확률 통계 수업에 활용할 수 있는 패러독스들에 대해서 알아보고, 또한 이 패러독스들을 교실 수업에 활용할 수 있는 구체적인 방안에 대해서 논해보고자 한다.
이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-time Systems)은 분산 네트워크 상에서 협력 동작하며 특정 시간 내에 요구하는 정보를 제공하는 이동 시스템이다. MDRTS는 시간, 이동성, 분산성 등을 표현하기 때문에 명세 복잡도가 높고, MDRTS의 성공적인 동작을 보장하기 위해 보다 정확하고 효율적인 시스템의 설계가 중요하다. 특히 시스템의 분산성과 이동성에 의해 발생하는 다양한 종류의 제약 사항을 표현한 수 있는 정형기법이 필요하다. 본 논문에서는 MDRTS을 명세하기 위해 PATM(Probabilistic Abstract Timed Machine)[1]을 확장하여 정의한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)에 대해 기술한다. DATM은 PATM에서 표현하기 힘들었던 이동하는 기계의 분산 정보를 명세할 수 있도록 하였고, 시간, 거리, 확률, 보안에 대한 제약 사항을 명세할 수 있도륵 정의하였다. MDRTS가 가진 제약사항들은 영역을 정의하여 표현하였다. 영역의 종류에는 시간영역, 거리영역, 확률영역, 보안영역이 있다. 각 영역의 속성에 시간적인 제약을 표현할 수 있으며, 시간과 공간 논리를 사용하여 모델링하였다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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