중학교 3학년 학생들의 변이성 이해에 대한 사례 연구

송선아,이경화 대한수학교육학회 2007 학교수학 Vol.9 No.1

이 연구는 현상 속에 내재되어 있는 자료의 변이성 개념을 탐구할 수 있는 상황을 개발하고, 이를 해결하는 과정에서 중학교 3학년 학생들의 변이성에 대한 이해 양상을 분석하는 데 목적을 두었다. 자료집합을 비교하는 상황에서 학생들은 수적전략에서 자료의 변이를 소위 범위로 인지하기 시작하고, 중간값을 기준으로 자료의 수 세기, 총합을 구하여 자료 자체의 수를 설명하는 것으로 나타났다. 점차 자료집합을 수로 표현하기 위한 방법으로 범위를 사용하였으며, 중간값, 총합, 평균, 자료집합의 변이로 통계학적 범위를 구하였다. 또한 변이성 개념에 대한 시각적 전략 측면에서 학생들은 처음에 자료의 변이성 존재를 인식하기보다는 당연한 사실로 받아들임을 확인하였다. 자료를 표나 그래프로 표현하였을 때 자료의 분포에 주목하면서 극단적인 값의 위치로 보다가 점차 자료의 퍼짐, 그래프 범위의 길이, 중간값과 극단적인 값 사이의 길이, 그래프 높이의 변화를 보고 자료를 이해하였다. 그러나 의사결정 상황에서 학생들은 자료의 변이성을 고려하여 자료 분석의 결과를 반영하여 의사결정을 하기보다는, 극단적인 값의 위치나 개인적 상황에 의존하는 경향을 보였다. 새로운 수학적 도구로서의 변이성 개념을 비교적 자연스럽게 받아들였지만 기존에 이미 가지고 있었던 개념 또는 지식과 적절하게 관련짓는 과정은 쉽게 진행시키지 못하였다.표본추출 상황에서 표본추출 결과를 예측할 때, 학생들은 처음에 모비율을 고려하지만 개인적인 경험과 절대적인 양의 크기에 영향을 받았고, 표본 크기가 증가할 때에는 모비율 주변에 자료가 대부분 분포할 것이라고 생각하였다. 표본의 예측결과와 실험결과의 비교에서 학생들은 극단적인 값의 발생과 모비율 빈도수가 높은 것에 놀라워하였고, 같은 실험을 한 그래프의 표본분포가 다를 수 있음을 이해하였다. 표본 크기를 증가시키는 실험은 모집단을 추정할 수 있는 표본과 그 분포의 형태, 모집단 모수의 예측 가능성을 이해하게 하였다. 표본분포를 비교하는 상황에서 학생들은 처음에 모비율을 고려한 그래프의 최빈값과 대다수의 모둠을 살펴본 다음 극단적인 값의 빈도수의 적고 많음에 주목하다가 점차적으로 자료를 포괄적으로 보기 위하여 그래프의 도수분포다각형을 그리면서 분포의 전체적인 형태를 고려하면서 극단적인 값과 대다수의 모둠의 퍼짐을 살펴보면서 표본분포를 이해하였다. 이 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 변이성을 탐구할 수 있는 실생활 관련 문제 상황은 학생들이 수적 전략과 시각적 전략을 자연스럽게 사용하게 하였고, 결국 변이성의 복합적인 특성을 이해하는 데 중요한 역할을 하였다. 그러나 실제 의사결정 상황에서는 극단적인 값이나 상황에 의존하여 판단하는 경향을 여전히 보였다. 통계 교육에서 의사결정 상황을 보다 직접적으로 도입하지 않는다면 지식으로서의 통계적 도구가 내면화되지 않을 것이라는 시사점을 얻을 수 있었다. 둘째, 교사가 문제 상황의 해결 과정에서 반성적 사고를 유발하는 방식으로 수업을 진행하였기 때문에, 학생들은 상황 속에 내포된 표본의 의미, 실험에서 자료 수집의 역할, 예측과 실험의 비교 등 변이성의 복합적인 측면을 인지하였다. 특히 예측과 실험의 비교 과정에서 매우 흥미 있어 하고 놀라워하면서 수업에 참여하였다. 앞으로 학교수학에서도...

홍채 인식을 위한 고속 홍채 영역 추출 방법

송선아,김백섭,송성호 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.9

홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다. It is essential to identify both the pupil and iris boundaries for iris recognition. The circular edge detector proposed by Daugman is the most common and powerful method for the iris region extraction. The method is accurate but requires lots of computational time since it is based on the exhaustive search. Some heuristic methods have been proposed to reduce the computational time, but they are not as accurate as that of Daugman. In this paper, we propose a pupil and iris boundary finding algorithm which is faster than and as accurate as that of Daugman. The proposed algorithm searches the boundaries using the Daugman's circular edge detector, but reduces the search region using the problem domain knowledge. In order to find the pupil boundary, the search region is restricted in the maximum and minimum bounding circles in which the pupil resides. The bounding circles are obtained from the binarized pupil image. Two iris boundary points are obtained from the horizontal line passing through the center of the pupil region obtained above. These initial boundary points, together with the pupil point comprise two bounding circles. The iris boundary is searched in this bounding circles. Experiments show that the proposed algorithm is faster than that of Daugman and more accurate than the conventional heuristic methods.

Preparation of SBR/SiO₂ nanocomposite by the sol-gel method

송선아,장영욱 한국고분자학회 2000 한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집 Vol.2000 No.4

자기점검법이 학습부진아의 학습태도 및읽고 쓰기 과제 수행에 미치는 영향

송선아 한국청각언어장애교육학회 2012 한국청각·언어장애교육연구 Vol.3 No.2

본 연구의 목적은 학습부진아를 대상으로 자기점검법을 활용하여 학습태도 및 읽고 쓰기 과제 수행에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구에 초등학교 1학년에 재학 중인 학습부진아가 참여하였다. 사전검사, 중재, 그리고 사후검사로 설계 적용하여 본 연구에 활용하였다. 자기점검법은 4개월동안의 수업활동 이후에 적용하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 자기점검법은 학습부진아의 학습태도를 개선하는 효과가 있었다. 둘째, 자기점검법은 학습부진아의 읽고 쓰기 과제 수행을 향상시키는효과가 있었다. 따라서 자기점검법은 초등학교에서 학습부진아의 학습 동기유발 요인이라고 볼 수있다. The purpose of this study was to illustrate the effects on self-monitoring strategies to improve learning attitudes, reading and writing performances of children with slow learning. One first grade slow learner was participated for this study. Pre- and post-test were utilized for this study. The self-monitoring strategies had been applied in after school activities for four months. The results of this study were that: (a) the self-monitoring strategies were effective to improve the learning attitudes of the slow learner; and (b) self-monitoring strategies were effective to improve reading and writing of the slow learner. Therefore this study concluded that the self-monitoring strategies were main elementary factor to produce the motivation for learning of the slow learner.

홍채 인식을 위한 고속 홍채 영역 추출 방법

송선아,김백섭,송성호 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.10

It is essential to identify both the pupil and iris boundaries for iris recognition. The circular edge detector proposed by Daugman is the most common and powerful method for the iris region extraction. The method is accurate but requires lots of computational time since it is based on the exhaustive search. Some heuristic methods have been proposed to reduce the computational time, but they are not as accurate as that of Daugman.In this paper, we propose a pupil and iris boundary finding algorithm which is faster than and as accurate as that of Daugman. The proposed algorithm searches the boundaries using the Daugman's circular edge detector, but reduces the search region using the problem domain knowledge. In order to find the pupil boundary, the search region is restricted in the maximum and minimum bounding circles in which the pupil resides. The bounding circles are obtained from the binarized pupil image. Two iris boundary points are obtained from the horizontal line passing through the center of the pupil region obtained above. These initial boundary points, together with the pupil point comprise two bounding circles. The iris boundary is searched in this bounding circles.Experiments show that the proposed algorithm is faster than that of Daugman and more accurate than the conventional heuristic methods. 홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형 경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다.본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다. 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다.제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 등과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다.

Azoester가 그라프트된 Styrene-butadiene-styrene treblock copolymer의 미세구조와 접착물성

송선아,장영욱 한국고분자학회 2000 한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집 Vol.2000 No.10

완전배정방법을 이용한 도시철도 운행비용 모형의 정립과 적용 (서울, 인천, 부산, 대구지하철을 중심으로)

송선아,서선덕 대한교통학회 2004 대한교통학회지 Vol.22 No.7

교통 혼잡 증가와 사고 발생, 환경오염 등의 문제 해결 방안으로 대중교통으로의 수요 유도를 고려할 수 있다. 하지만 도시철도는 대중교통의 또 다른 수단인 버스와 비교하여 볼 때 정시성 및 대량수송 등의 장점을 갖고있음에도 불구하고 막대한 초기투자비용과 부채의 상환 등으로 인한 적자 상태는 도시철도 서비스의 질을 향상시키기 위하여 해결해야 할 과제로 남아있다. 비용함수의 작성은 효율성 있는 사업의 운영을 위한 한 방법으로, 사업의 운영상태를 파악하고 해결점을 모색할 수 있는 수단이 된다. 열차운행비용함수는 수송인원, 수송수입 등과 같이 열차운행으로 인해 산출된 결과(실적변수)와 열차 운행에 투입된 총비용간의 관계를 함수로 표현한 것으로, 함수 작성을 통해 도시철도 산업의 비용구조뿐만 아니라, 도시철도 서비스로 인한 실적과 소요된 총비용간의 관계를 파악할 수 있게 된다.본 연구에서는 그 동안 체계적인 접근이 이루어지지 않았던 서울, 인천, 부산, 대구의 도시철도 운행비용함수를 정립하여 각 기관의 운행비용의 단위비용을 파악하고 규모의 경제 존재 여부를 확인하였다. 총비용발생에 영향을 미치는 실적변수로는 수송인원과 노선-㎞, 열차-㎞, 그리고 전체수입을 고려하였다. 각 기관의 운행비용함수를 정립하여 단위비용을 산출한 결과 수송인원 및 전체수입의 단위비용은 서울지하철공사가, 노선-㎞ 및 열차-천㎞는 서울도시철도공사가 가장 낮은 것으로 나타났으며, 각 기관 모두에서 열차-천㎞에 대한 규모의 경제가 존재하는 것으로 나타났다.

연질 발포 폴리우레탄의 수명 예측에 관한 연구

송선아,최미애,박태욱,장영욱 한국고분자학회 2002 한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집 Vol.2002 No.4

서울시 지하철 승강장 색채 환경에 관한 개선방향 연구 - 1~8호선 5개 환승역을 중심으로 -

송선아,이미리,황수연 한국색채디자인학회 2007 한국색채디자인학 연구 Vol.4 No.2

홍채 인식을 위한 고속 홍채 영역 추출 방법

송선아(Sun-Ah Song),김백섭(Baek-Sop Kim),송성호(Seong-Ho Song) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.9·10

홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형 경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다. 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 등과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는것을 알 수 있었다. It is essential to identify both the pupil and iris boundaries for iris recognition. The circular edge detector proposed by Daugman is the most common and powerful method for the iris region extraction. The method is accurate but requires lots of computational time since it is based on the exhaustive search. Some heuristic methods have been proposed to reduce the computational time, but they are not as accurate as that of Daugman. In this paper, we propose a pupil and iris boundary finding algorithm which is faster than and as accurate as that of Daugman. The proposed algorithm searches the boundaries using the Daugman's circular edge detector, but reduces the search region using the problem domain knowledge. In order to find the pupil boundary, the search region is restricted in the maximum and minimum bounding circles in which the pupil resides. The bounding circles are obtained from the binarized pupil image. Two iris boundary points are obtained from the horizontal line passing through the center of the pupil region obtained above. These initial boundary points, together with the pupil point comprise two bounding circles. The iris boundary is searched in this bounding circles. Experiments show that the proposed algorithm is faster than that of Daugman and more accurate than the conventional heuristic methods.