• 한국학교수학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.477-490
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• 2011

'교수학적 내용 지식(Pedagogical Content Knowledge)'의 개념은 '교수활동을 위한 수학 내용 지식(Mathematical Knowledge for Teaching: MKT)'의 핵심 요소들을 밝히기 위한 연구의 일환으로 많은 연구자들에 의해 확장, 발전되어 왔다. 특히 Ball(1993)은 교수활동에서 가시적으로 드러나는 교사가 알아야 할 수학에 관해 초점을 맞추어 왔는데, 본 연구에서는 MKT를 바라보는 또 하나의 대안적 관점으로서 '발달에 핵심적인 이해 (Key Developmental Understanding: KDU)'라는 개념을 제안하고 있다. Simon (2006)은 KDU란 일련의 교수활동을 통해 수행되고 다른 수학적 아이디어의 학습에 기초가 되는 이해 또는 개념이며, '등분할 조작'이 분수 개념의 KDU가 될 수 있음을 주장하였다. 본 연구에서는 예비 초등교사와의 면담을 통하여 '반복 분할 조작'과 '세 수준의 단위 구조'의 구성이 분수 곱셈에 대한 KDU가 될 수 있음을 제시하고 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권1호
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• pp.1-28
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• 2022

본 연구의 목적은 비례 문제 해결 과정에서 학생의 분수 지식이 어떻게 관련되어 나타나는지를 탐구하는 것이다. 이를 위해 단위 조정 3단계로 판단되는 중학교 1학년 학생 2명에 주목하여 분수 지식과 비례 문제 해결 과정에 대한 임상 면담 자료를 분석하였다. 분석 결과 자연수 맥락에서 단위 조정 3단계 학생으로 판단되었던 두 학생은 분수 맥락에서는 '활동을 통해' 3수준 단위를 조정하며 서로 다른 양적 조작 방식을 보여주었다. 특히 두 학생이 가분수가 포함된 곱셈 연산 과제에서 보여주었던 분할 조작과 단위 조정 활동에서 식별되었던 차이는 두 학생의 비례 문제에 대한 접근 방식에 있어서 중요한 차이로 나타났다. 이 과정에서 하나의 3수준 단위로부터 또 다른 3수준 단위 사이의 구조적 전환이 '재귀 분할의 내재화'와 관련이 되며, 합성 단위에 대한 스플리팅 조작에 중요한 근거가 됨을 시사하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.104-123
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• 2022

신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.