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실업계(實業界) 고등학교(高等學校)에서 수학교육(數學敎育)의 문제점(問題點)에 대한 고찰(考察) - 상업계(商業界) 고등학교(高等學校) 학생(學生)을 대상(對象)으로 -
조봉식,이정하,Cho Bong-Sik,Lee Jung-Ha 한국수학사학회 2006 Journal for history of mathematics Vol.19 No.3
본 연구의 목적은 첫째, 실업계 고등학교 학생들의 학력 실태와 진로 희망, 수학에 대한 인식을 정확히 파악하고 둘째, 실업계 고등학교 학생들에게 적합한 여러 가지 수학 교수 방안을 찾아보고 셋째, 현행 실업계 고등학교 교육과정의 개선을 통하여 수학 학습의 효율성을 높일 수 있는 방안을 찾아보고자 한다. The purposes of this study are that understand vocational high school student's scholastic ability, dream and conception about mathematics exactly and that we find a educational mathematics program suitable to vocational high school student. Through this improvement of the curriculum in vocational high school, we will find the way that increase efficiency.
조홍연(Cho, Hong-Yeon),조봉식(Cho, Bong-Sik) 한국해안해양공학회 2010 한국해안해양공학회 논문집 Vol.22 No.3
일본 미카와만의 연안 모니터링 부이에서 연속 관측한 수온 및 염분자료를 이용하여 성층의 시간적인 변화 양상을 분석하였다. 분석결과 우선 성층은 뚜렷하고 우세한 1년 주기의 변화 양상을 보이고 있으며, 표층과 저층의 밀도차이로 정의되는 성층강도는 강도가 증가할수록 발생빈도는 기하급수적으로 감소하는 양상을 보이는 것으로 파악되었다. 한편 성층강도의 발생빈도 분포는 정규분포 형태와는 다른 대수 정규분포 또는 지수분포 형태에 보다 근접한 것으로 파악되었다. 수온과 염분의 분산도 분석결과, 저층은 직선 형태의 변화 양상을 보이고 있으나 표층은 곡선 또는 고리(loop) 형태의 변화양상을 보이고 있는 것으로 파악되었다. 한편 성층강도 추정오차를 분석한 결과, 월 4회 관측빈도의 자료를 이용한 오차범위는 본 연구에서와 같이 관측부이의 1일 연속자료를 이용한 오차범위보다 4.45배 이상 증가하는 것으로 파악되었다. Analysis on the temporal variation of the stratification is carried out by using the continuous water temperature and salinity data observed in the coastal monitoring buoy in Mikawa Bay, Japan. The main analysis results are as follows. The stratification pattern have an obvious and dominant 1-year period variation and the occurrence frequency (days) are exponentially decreased as the stratification intensity (SI) defined as the density difference between surface and bottom layers linearly increases. The frequency distribution function of the SI is presumably close to the log-normal function type or exponential function type. From the water temperature and salinity scatter diagram analysis, the line and loop type patterns are shown in the bottom and surface layers, respectively. In addition, the analysis of the SI estimation show that the error bound in case of using the weekly-monitoring data is about 4.45 times greater than that in case of using the continuous (daily) monitoring data.