이 연구는 글쓰기를 활용한 논의-기반 모델링 전략이 학생들의 모델링 능력에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 또한 논의-기반 모델링 전략에서 다중표상의 적용여부가 학생들의 모델링 능력에 미치는 효과를 비교하였다. 이를 위해 남녀공학 중학교 1학년 세 개 학급(66명) 중 두 개 학급(43명)은 실험집단으로, 한 개 학급(23명)은 비교집단으로 선정하였다. 논의-기반 모델링 전략을 적용한 두 개 실험집단 중에서 한 개 학급은 AbRM집단(Argument-based multimodal Representation and Modeling, 논의-기반 다중표상 및 모델링 집단, 22명), 다른 한 개 학급은 AbM집단(Argument-based Modeling, 논의-기반 모델링 집단, 21명), 나머지 한 개 학급은 비교집단(23명)으로 선정하였다. 논의-기반 모델링 전략은 인지 과정, 해석 과정, 적용과정으로 구성되어 있다. 실험집단은 논의-기반 모델링 전략의 인지과정과 해석 과정을 공통적으로 수행하고 적용 과정에서 차이를 두었다. AbRM집단은 논의-기반 다중표상 및 모델링을 적용하였고, AbM 집단은 논의-기반 모델링을 적용했으며, 비교집단은 전통적 수업방식을 적용하였다. 논의-기반 모델링 전략이 학생들의 모델링 능력에 미치는 영향을 분석한 결과, AbRM집단의 경우 통합적 모델링 수준에서 다른 두 집단보다 통계적으로 유의미하게 높았고, AbM집단은 비교집단보다 유의미하게 높았다. 모델링 능력 검사의 하위요소인 문제인식, 과학개념 구조화, 주장-증거 적절성, 다중표상 지수에서 AbRM집단의 경우 모든 하위요소에서 AbM집단과 비교집단 보다 통계적으로 유의미하게 높았으며, 그 다음으로 AbM집단이 비교집단 보다 통계적으로 유의미하게 높았다. 이러한 결과로부터 논의-기반 모델링 전략은 모델링의 목적인 의사소통을 위해 자신이 만든 모델을 논의와 글쓰기를 통해 과학적 언어를 사용하여 스스로 정리하거나 표현하고, 다른 사람의 의견을 듣고 교환하는 과정을 통해 모델을 평가하고 수정하는 일련의 과정을 통해서 학생들의 모델링 능력의 향상에 효과적임을 보여주었다.
This study was conducted to attain an in-depth understanding of students' mathematical representations and to present the educational implications for teaching them. Twelve mathematical tasks were developed according to the six types of problems. A task performance was executed to 151 third graders from four classes in DaeJeon and GyeongGi. We analyzed the types and forms of representations generated by them. Then, qualitative case studies were conducted on two small-groups of five from two classes in GyeongGi. We analyzed how individuals' representations became elaborated into group representation and what patterns emerged during the collaborative small-group learning. From the results, most students used more than one representation in solving a problem, but they were not fluent enough to link them to successful problem solving or to transfer correctly among them. Students refined their representations into more meaningful group representation through peer interaction, self-reflection, etc.. Teachers need to give students opportunities to think through, and choose from, various representations in problem solving. We also need the in-depth understanding and great insights into students' representations for teaching.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3620-3637
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2019
Since the birth of Synthetic Aperture Radar (SAR), it has been widely used in the military field and so on. However, the existence of speckle noise makes a good deal inconvenience for the subsequent image processing. The continuous development of sparse representation (SR) opens a new field for the speckle suppressing of SAR image. Although the SR de-noising may be effective, the over-smooth phenomenon still has bad influence on the integrity of the image information. In this paper, one novel SAR image de-noising method based on residual image fusion and sparse representation is proposed. Firstly we can get the similar block groups by the non-local similar block matching method (NLS-BM). Then SR de-noising based on the adaptive K-means singular value decomposition (K-SVD) is adopted to obtain the initial de-noised image and residual image. The residual image is processed by Shearlet transform (ST), and the corresponding de-noising methods are applied on it. Finally, in ST domain the low-frequency and high-frequency components of the initial de-noised and residual image are fused respectively by relevant fusion rules. The final de-noised image can be recovered by inverse ST. Experimental results show the proposed method can not only suppress the speckle effectively, but also save more details and other useful information of the original SAR image, which could provide more authentic and credible records for the follow-up image processing.
본 논문에서는 단층 촬영 영상(tomographic cross-section image)에 포함되어 있는 볼륨 정보를 표현하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 큐베릴 공간을 셀 공간으로 변환하고 경계셀들을 추출하여 볼륨을 재구성하는 방법이다 셀 경계 표현은 이러한 경계셀들과 이들의 지지 복셀들의 구조에 의해 표현되어 지는데, 항상 볼륨 정보를 정확하게 표현해낼 수 있다. 이 표현에서부터 가시화등의 작업에 필요한 표면모델을 추출하기 위해 19개의 모델링 원형을 제안하고 체적형, 표면형 그리고 선형으로 분류하였으며, 이들로부터 3차원 표면을 표 참조방식으로 빠르게 추출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 장점은 기존에 제안된 마칭 큐브나 PVP알고리즘 등에서 흔히 발생하는 표면생성시의 모호성문제가 전혀 발생하지 않으며, 마칭 큐브 알고리즘에서 발생하는 표면의 크랙문제도 완전히 해결된다는 장점이 있다. 또한 알고리즘이 표 참조방식을 취하므로 하드웨어화 하기가 매우 용이하여 고속의 모델링이 필요한 분야에 매우 적합한 방법이다.
음운인식은 구어의 기본 단위인 말소리를 지각하고 조작하는 능력으로, 이것은 이후 문자습득에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 그러나 몇몇 연구에서는 문자의 기본 단위인 철자에 대한 지식이 반대로 음운인식에 영향을 준다고 주장한다. 본 연구에서는 5, 6세 아동을 대상으로 철자표상 과제와 말소리분절 과제를 실시한 후, 두 과제 수행력 간 상관관계, 철자표상 상위집단과 하위집단 간 말소리분절 과제의 정반응 점수, 그리고 오류유형을 비교 분석하였다. 그 결과 철자표상 과제와 말소리분절 과제 수행력은 자소-음소 일치 단어에서는 양의 상관, 불일치 단어에서는 음의 상관을 보였다. 자소-음소 일치 단어의 경우 두 집단 간 말소리분절 수행력에 차이가 없었지만, 자소-음소 불일치 단어의 경우 하위집단이 상위집단보다 말소리분절 수행력이 유의하게 좋았다. 두 집단 모두에서 가장 많이 나타난 오류는 철자화 오류였고, 이러한 경향은 상위집단에서 두드러졌다. 본 연구는 철자를 배우기 시작한 직후부터는 아동들이 말소리분절 과제 수행에 철자지식을 활용하고 있음을 시사한다.
군(群)의 표현론(表現論)은 유한군(有限群)의 성질구명(性質究明)에 많이 이용(利用)되여진다. 이 글에서도 어떤 조건하(條件下)에서 p-Sylow 군(群) $S_p$가 order p을 갖는 두 개의 순회군(巡回群)의 곱으로 분해(分解)됨을 표현론(表現論)에 의하여 증명(證明)을 시도(試圖)한다(본문(本文) Thorem 7).
The Gottlieb group of a compact connected ANR X, G(X), consists of all $\alpha \in \prod_{1}(X)$ such that there is an associated map $A : S^1 \times X \to X$ and a homotopy commutative diagram $$ S^1 \times X \longrightarrow^A X $$ $$incl \uparrow \nearrow \alpha \vee id $$ $$ S^1 \vee X $$.
Let G be a semialgebraic group not necessarily compact. Let M be a proper semialgebraic G-set whose orbit space has a semialgebraic structure. In this paper, we prove the embeddability of M into a G-representation space when G is linear.
A transitive permutation representation of a group G is said to be multiplicity-free if all of its irreducible constituents are distinct. The character corresponding to the action is called the permutation character, given by $(1_H)^G$, where H is the stabilizer of a point. Multiplicity-free permutation characters are of interest in the study of centralizer algebras and distance-transitive graphs, and all finite simple groups are known to have such characters. In this article, we extend to the alternating groups the result of J. Saxl who determined the multiplicity-free permutation representations of the symmetric groups. We classify all subgroups H for which $(1_H)^An, n > 18$, is multiplicity-free.
Genotyping-by-sequencing (GBS) has been used as a viable single nucleotide polymorphism (SNP) validation method that provides reduced representation sequencing by using restriction endonucleases. Although GBS makes it possible to perform marker discovery and genotyping simultaneously with reasonable costs and a simple molecular biology workflow, the standard TASSEL-GBS pipeline was designed for homozygous groups, and genotyping of heterozygous groups is more complicated. To addresses this problem, we developed a GBS pipeline for heterozygous groups that called KNU-GBS pipeline, specifically for apple (Malus domestica). Using KNU-GBS pipeline, we constructed a genetic linkage map consisting of 1,053 SNP markers distributed over 17 linkage groups encompassing a total of 1350.1 cM. The novel GBS pipeline for heterozygous groups will be useful for marker-assisted breeding programs, and diverse heterozygous genome analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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