자연수 세로 나눗셈 알고리즘 도입 방법 고찰: 2009 개정 교육과정의 초등학교 수학 교과서와 지도서를 중심으로

강호진 ( Kang Ho-jin ),김주창 ( Kim Ju-chang ),이광호 ( Lee Kwang-ho ),이재학 ( Lee Jae-hak ) 한국수학교육학회 2017 初等 數學敎育 Vol.20 No.1

본 연구는 2009개정 교육과정이 적용된 초등학교 수학교과서와 지도서에서 자연수 나눗셈의 알고리즘이 어떻게 도입, 제시되고 있는지를 면밀히 고찰하고자 하였다. 연구 결과 교과서에서는 분배 알고리즘과 누감 알고리즘을 적용하고 있었고, 수모형의 조작 활동을 통해 알고리즘을 개발하려고 하였다. 등분제 맥락에서의 알고리즘은 구체적 조작 활동을 통해 적절하게 제시되어 있었지만, 포함제 맥락에서의 알고리즘을 개발하기 위한 구체적 조작활동의 제시는 미흡하였다. 또 단계적으로 개발된 나눗셈 알고리즘과 별개로 표준화된 알고리즘이 제시되었으며 이 둘 사이의 연결 과정이 암묵적으로 처리되었다. 또 도입 활동과 제시된 알고리즘 간의 연결성이 부족하였다. 이러한 논의를 바탕으로 우리나라 초등학교 수학교과서의 자연수 나눗셈 알고리즘을 도입하는데 시사점을 제공하고자 한다. The purpose of this study is to review how to introduce a division algorithm in mathematics textbooks which were applied 2009 revised curriculum. As a result, the textbooks do not introduce the algorithm in the context of division by equal part. The standardized division algorithm was introduced apart from the stepwise division algorithms and there is no explanation in between them. And there is a lack connectivity between activities and algorithms. This study is expected to help new curriculum and textbook to introduce division algorithm in proper way.

덧셈과 뺄셈의 대안적 계산방법 지도에 대한 연구

장혜원 대한수학교육학회 2014 수학교육학연구 Vol.24 No.4

Many researchers have supported in various aspects that elementary students should experience alternative algorithms as well as formal standard one for addition and subtraction. Korean elementary mathematics textbooks have some units for alternative algorithms for addition and subtraction. In special, the change of unit sequence in the second grade revised mathematics textbooks may cause the necessity for discussion about teaching sequence and teaching purpose between alternative algorithms and formal standard one. Therefore, this study aims to consider the purpose of teaching alternative algorithms and to induce implications for their teaching strategies and sequence. To do this, related references, curriculum and textbooks were analyzed. Four lessons were observed and three teachers were interviewed. The main content of this study is the result of analysis on students’ activities and teachers’teaching approaches. This study also includes didactical implications based on the result. 초등수학의 덧셈과 뺄셈 지도에서 학생들로 하여금 표준 알고리즘과 함께 대안적인 계산방법을 경험하도록 하는 것은 수학교육의 다양한 측면에서 옹호되고 있다. 우리나라의 초등 수학 교과서에서도 여러 가지 방법으로의 덧셈과 뺄셈을 차시 내용으로 담고 있고, 특히 2009 개정 교육과정에 따른 2학년 수학 교과서의 초판본과 수정본에서 주목되는 학습 계열상의 변화는 표준 알고리즘과 대안적 방법의 지도 순서 및 목표에 대한 논의의 필요성을 야기한다. 이에 본 연구에서는 덧셈과 뺄셈의 표준 알고리즘 외의 대안적 방법을 다루는 목적을 검토하고 지도 방법과 순서에 대한 함의점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 관련 문헌 및 교육과정과 교과서를 분석하고, 초등학교 2, 3학년의 관련 수업을 관찰하고 교사 면담을 실시하였다. 수업 관찰 및 학생들이 고안한 대안적 계산방법으로부터 학생 활동의 특성, 교사의 교수학적 특성에 대한 분석 결과와 그에 대한 교수학적 논의를 포함한다.

A Road Vehicle Detection Algorithm Based on Compressive Sensing

Yiqin CAO,Xiaoci ZHOU,Xiaosheng HUANG 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Signal Processing, Image Vol.9 No.1

With the aim to solve the problems of large amount of image data transmission and low accuracy of the initial background image extracted in traditional vehicle detecting system, this article proposes a road vehicle detecting algorithm based on compressive sensing. Image signals are sparse in a wavelet basis and the Gaussian random measurement matrix is adopted to compress videos, which reduce the amount of image data transmission. This article uses the proposed improved initial background extracting method and selective background updating method to obtain the initial background image and background updating which improves the accuracy of the initial background image. The vehicle detection and selective reconstruction of foreground image of vehicle are achieved by integrated background subtraction and the orthogonal matching pursuit algorithm. Through many experiments in video monitoring of real scenes, the article proves the correctness and efficiency of the algorithm. It not only improves the accuracy of the initial background image extracted but also reduces the amount of image data transmission and power consumption as well as the price of video transmission.

덧셈·뺄셈의 오류유형 분석 및 지도방안에 대한 연구 : 초등학교 3학년을 중심으로

최진숙,유현주 이화여자대학교 교과교육연구소 2006 교과교육학연구 Vol.10 No.2

본 연구의 목적은 초등학교 3학년 학생들의 덧셈·뺄셈에서의 오류유형을 찾는 것과 그 유형에 따른 효율적인 지도방안을 찾는 데 있다. 300여명의 초등학교 3학년을 대상으로 조사한 결과 덧셈의 오류유형은 받아올림의 오류, 자리값 혼동의 오류, 알고리즘을 무시하는 오류, +, -의 혼동오류로 -, 뺄셈의 오류유형은 받아내림 오류, 0 처리오류, 빼기 오류 등으로 분류되어 나타났으며, 대부분의 학생들에게서 오류의 일관성이 발견되었다. 일관성있는 오류를 보이는 학생을 대상으로 십막대 모델, 십진수 블록과 같은 모형을 사용하여 자리값과 기수법, 덧셈·뺄셈 알고리즘을 지도하고 기호화하여 지도한 결과 오류가 정정되는 것이 관찰되었다. The purposes of this thesis are 1) to reduce feedback about errors by finding the types and causes of errors in addition and subtraction, and 2) to help establish effective teaching methods by finding defects in the process of student's thoughts. The following research questions are set up. First, what types of errors in addition and subtraction happen to elementary third graders? second, what is educators' effective teaching method on the types of errors in addition and subtraction? The subject of this research was 300 students in the third grade of B elementary school located in Jeonju, Chollabukdo. The analysis of error types along with test paper interview and observation tendency. The result are as follows. First, in case of addition, error types are 4 groups; errors of restructuring, figure confusion, ignorance of algorithm, and mixture of plus and minus. In case of subtraction, error types are 5 groups; errors of regrouping, handling of number 0, subtraction, ignorance of calculation order, and mixture of plus and minus. Second, given each guidance element on error types, most types of errors are figure values, cardinal number systems, and operation algorithm. 2 students who made a typical error were selected respectively in addition and subtraction.

Detection and Recognition of Illegally Parked Vehicles Based on an Adaptive Gaussian Mixture Model and a Seed Fill Algorithm

Sarker, Md. Mostafa Kamal,Weihua, Cai,Song, Moon Kyou The Korea Institute of Information and Commucation 2015 Journal of information and communication convergen Vol.13 No.3

In this paper, we present an algorithm for the detection of illegally parked vehicles based on a combination of some image processing algorithms. A digital camera is fixed in the illegal parking region to capture the video frames. An adaptive Gaussian mixture model (GMM) is used for background subtraction in a complex environment to identify the regions of moving objects in our test video. Stationary objects are detected by using the pixel-level features in time sequences. A stationary vehicle is detected by using the local features of the object, and thus, information about illegally parked vehicles is successfully obtained. An automatic alarm system can be utilized according to the different regulations of different illegal parking regions. The results of this study obtained using a test video sequence of a real-time traffic scene show that the proposed method is effective.

Research into a RFID Neural Network Localization Algorithm

Jiangang Jin 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Future Generation Communi Vol.9 No.5

The accuracy of indoor positioning algorithm has been the focus of research. In this paper, a particle swarm optimization algorithm based on particle swarm optimization algorithm and K -means algorithm is proposed. In this paper, firstly, the indoor positioning RFID model is constructed, and the positioning equation is constructed, then reduce the clustering algorithm to avoid human interference, through the K - means algorithm to form a particle swarm algorithm to initialize the particle swarm algorithm, finally, the particle swarm optimization algorithm is used to train all the parameters of RBF neural network, and then the optimal output model is obtained. Simulation results show that the algorithm can effectively improve the positioning accuracy, reduce energy consumption, and improve the positioning accuracy of 10%.

부분집합 합 문제의 일반화된 감산 알고리즘

이상운 한국인터넷방송통신학회 2022 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.22 No.2

This paper presents a subset sum problem (SSP) algorithm which takes the time complexity of   log. The SSP can be classified into either super-increasing sequence or random sequence depending on the element of Set  . Additive algorithm that runs in  log has already been proposed to and utilized for the super-increasing sequence SSP, but exhaustive Brute-Force method with time complexity of    remains as the only viable algorithm for the random sequence SSP, which is thus considered NP-complete. The proposed subtractive algorithm basically selects a subset  comprised of values lower than target value , then sets the subset sum less the target value as the Residual r, only to remove from  the maximum value among those lower than  . When tested on various super-increasing and random sequence SSPs, the algorithm has obtained optimal solutions running less than the cardinality of  . It can therefore be used as a general algorithm for the SSP. 본 논문은 부분집합 합 문제의 해를 수행 복잡도   log으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. SSP는 집합  의원소가 초증가수열과 랜덤수열로 구성된 경우로 구분된다. 초증가수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 수행 복잡도  log의 가산 알고리즘 (Additive Algorithm)이 제안되었다. 그러나 랜덤수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은  의 가능한 모든 경우수를 확인하는 Brute-Force 방법으로 수행 복잡도는   만이 알려져 있다. 결국, SSP는NP-완전 (NP-Complete) 문제로 알려져 있다. 본 논문은 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 대해 수행 복잡도   log으로 해를 구하는 감산 알고리즘 을 제안하였다. 기존 개념은 목표 값 보다 작은 값으로 구성된 부분집합 에 대해 부분집합의 합에서 목표값을 뺀 값을 잉여량 (Residual, r)으로 하여 잉여량 보다 작은 값들 중 최대 값을 에서 제거하는방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 적용한 결과 의 원소 개수보다 적은 수행횟수로 해를 빠르게 얻는데 성공하였다. 결국, 제안된 알고리즘은 SSP의 해를 얻는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수있을 것이다.

IoT기반 원격환자모니터링을 위한 생체신호 측정 알고리즘 설계 및 구현

정애란,유용민,이상준 인문사회과학기술융합학회 2018 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.8 No.6

최근 들어 고령화 및 1인 가구 증가로 인해 IoT기반 원격환자모니터링에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 원격환자모니터링을 위한 다중의 IR-UWB레이더를 이용한 비접촉식 생체신호측정시스템을 제안하였다. 기존에는 생체신호처리를 위해 배경차분알고리즘을 적용하였으나, 전압노이즈, 계단현상 등의 에러 발생을 없애고자 다중 배경차분 알고리즘을 적용하였다. 다중배경차분알고리즘은 이전 클러터와 현재 클러터의 변화량을 계산하여 신호를 추출하며, 본 연구에서는 SVD알고리즘을 이용하였다. 개선된 다중배경차분알고리즘을 생체신호측정에 응용하여 고속 푸리에 변환을 통해 호흡수를 계산하였다. 제안한 IR-UWB레이더를 이용한 시스템 및 다중배경차분알고리즘의 검증을 위해 호흡수 측정을 진행하였다. Neulog사의 부착형 공기압착식 호흡측정기를 대조군으로 실험한 결과 97.36% 의 정밀도를 확보함으로서 본 연구의 타당성을 검증하였다. 구현된 알고리즘은 기존의 접촉식 웨어러블 방식의 불편함을 개선하였다. Recently, the demand for remote patient monitoring based on IoT has been increased due to aging population and an increase in single-person household. A non-contact biological signal measurement system using multiple IR-UWB radars for remote patient monitoring is proposed in this paper. To reduce error signals, a multilayer Subtraction algorithm is applied because when the background subtraction algorithm was applied to the biological signal processing, errors occurred such as voltage noise and staircase phenomenon. Therefore, a multilayer background subtraction algorithm is applied to reduce error occurrence. The multilayer background subtraction algorithm extracts the signal by calculating the amount of change between the previous clutter and the current clutter. In this study, the SVD algorithm is used. We applied the improved multilayer background subtraction algorithm to biological signal measurement and computed the respiration rate through Fast Fourier Transform (FFT). To verify the proposed system using IR-UWB radars and multilayer background subtraction algorithm, the respiration rate was measured. The validity of this study was verified by obtaining a precision of 97.36% as a result of a control experiment with Neulog s attachment type breathing apparatus. The implemented algorithm improves the inconvenience of the existing contact wearable method.

Block-matching and 3D filtering algorithm in X-ray image with photon counting detector using the improved K-edge subtraction method

김규석,이영진 한국원자력학회 2024 Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.6

Among photon counting detector (PCD)-based technologies, the K-edge subtraction (KES) method has a very high material decomposition efficiency. Yet, since the increase in noise in the X-ray image to which the KES method is applied is inevitable, research on image quality improvement is essential. Here, we modeled a block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and applied it to PCD-based X-ray images with the improved KES (IKES) method. For PCD modeling, Monte Carlo simulation was used, and a phantom composed of iodine substances with different concentrations was designed. The IKES method was modeled by adding a log term to KES, and the X-ray image used for subtraction was obtained by applying the 3.0 keV range based on the K-edge region of iodine. As a result, the IKES image using the BM3D algorithm showed the lowest normalized noise power spectrum value. In addition, we confirmed that the contrast-to-noise ratio and no-reference-based evaluation results when the BM3D algorithm was applied to the IKES image were improved by 29.36 % and 20.56 %, respectively, compared to the noisy image. In conclusion, we demonstrated that the IKES imaging technique using a PCD-based detector and the BM3D algorithm fusion technique were very efficient for X-ray imaging.

고속의 클러스터 추정을 위한 매니코어 프로세서의 디자인 공간 탐색

서준상(Jun-Sang Seo),김철홍(Cheol-Hong Kim),김종면(Jong-Myon Kim) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.10

본 논문에서는 단일 명령어, 다중 데이터 처리 기반의 매니코어 프로세서를 이용하여 높은 계산량이 요구되는 차감 클러스터링 알고리즘을 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한 차감 클러스터링 알고리즘을 위한 최적의 매니코어 프로서서 구조를 선택하기 위해 다섯 가지의 프로세싱 엘리먼트 (processing element, PE) 구조 (PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096)를 모델링하고, 각 PE구조에 대해 실행시간 및 에너지 효율을 측정한다. 두 가지 의료 영상 및 각 영상의 세 가지 해상도(128x128, 256x256, 512x512)를 이용하여 모의 실험한 결과, 모든 경우에 대해 PEs=4,096구조에서 최고의 성능 및 에너지 효율을 보였다. This paper implements and improves the performance of high computational subtractive clustering algorithm using a single instruction, multiple data (SIMD) based many-core processor. In addition, this paper implements five different processing element (PE) architectures (PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096) to select an optimal PE architecture for the subtractive clustering algorithm by estimating execution time and energy efficiency. Experimental results using two different medical images and three different resolutions (128x128, 256x256, 512x512) show that PEs=4,096 achieves the highest performance and energy efficiency for all the cases.