선박 항로 계획을 위한 최적 경로 및 속도 결정 방법에 관한 연구

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 공과대학 조선해양공학과, 2017. 8. 노명일.선박 항로 계획은 해운회사의 경영 악화 문제, 오염 물질에 대한 국제 규정의 강화 그리고 운항 중의 항로의 안전성 문제 등의 최근의 직면한 여러 문제들에 대해 좋은 해결책이 될 수 있다. 하지만 현재 선박 항로 계획은 항해사의 경험 또는 단순한 매뉴얼 등의 비정량적 방법으로 결정된다. 또한 항로 계획에 사용되는 알고리즘 역시 대부분 경로만을 계획하는 방법들이 많으며 속도를 항로에 포함하여 동시에 계획하는 방법은 충분히 연구되지 않았다. 본 연구에서는 선박 항로 계획을 연구하기 위한 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 항로와 속도를 동시에 최적화하는 선박 항로 계획 방법을 제안하였다. 먼저 선박 항로 계획 문제를 최적화 문제로 풀이하기 위한 정식화 과정을 제안하고, 이 정식화된 식들로 항로를 구성하는 모델을 제안하였다. 이를 위해 항로를 선박의 경로 (선수각)와 속도 (엔진 rpm)의 집합이라고 정의하여 실제 선박의 운항 모습을 최대한 모사하였다. 해당 항로를 평가하기 위하여 크게 연료 소모량, 이동거리, 내항성능 그리고 육지 회피를 대상으로, 이를 평가 할 수 있는 모델을 이론과 규정 등을 활용하여 제안하였다. 또한 항로를 최적화하는 모델으로써 초기해를 제공하고 관리하는 초기해 유전자 알고리즘 (Seed genetic algorithm)을 제안하였다. 앞선 3가지 모델을 바탕으로 다층구조를 구현한 프로그램을 개발하였으며, 6가지의 검증예제와 3가지의 적용예제를 통해 제안한 3가지 모델과 구현된 프로그램의 우수성과 적용가능성을 확인하였다. 제안된 선박 항로 계획 방법은 기존의 항로계획 방법과 상용 프로그램보다 우수한 항로를 산출하였다. 또한 제안된 최적화 모델, 성능평가 모델, 항로탐색 모델 그리고 프로그램의 효용성 역시 확인 할 수 있었다.Ship-route planning is a good solution to some problems facing recent issues such as the problem of financial difficulty of shipping companies, the strengthening of international regulations of pollutants and the safety of operating ship etc. However, the current ship-route planning is determined by non-quantitative methods such as chief mates experience and simple manuals. In addition, algorithms used for ship-route planning are also mostly conducted only for path planning, and the method of simultaneously optimizing to include the speed planning was not sufficiently studied. In this study, a framework for studying ship-route planning is proposed, and based on this framework, a ship-route-planning method that simultaneously optimizes path and speed is also proposed. First, the optimization model is proposed to formulate the ship-route-planning problem as the optimization problem and to construct a route with this formulated element. For this, the route is defined as a set of path (heading angle) and speed (engine rpm), thereby maximally describing the actual appearance of ship. Second, in order to evaluate this route, targeting fuel oil consumption, distance, seakeeping and land avoidance, the performance-evaluation model is proposed using theory and regulations. Third, a seed genetic algorithm is proposed to provide and manage initial solution as the route-finding model to optimize route. A program that implements multilayer structure is developed based on three previously proposed models, the excellence and applicability of three models is confirmed through six verifications and three applications. The proposed ship-route-planning method provides better routes than the existing ship-route-planning method and commercial program. Moreover, the utility of the proposed optimization model, performance-evaluation model, route-finding model and program are confirmed.1. Introduction 1.1. Ship-route-planning problem of real world 1 1.2. Motivation for work 3 1.3. Related works 4 2. Ship-route-planning problem 8 2.1. Framework of ship-route-planning problem 8 2.2. Overview of this study 11 2.3. Input and output information 12 3. Optimization model 14 3.1. Theoretical background 15 3.1.1. Cell-based algorithm 16 3.1.2. Cell-free algorithm 20 3.1.3. Comparison 24 3.2. Formulation of the ship-route-planning problem as the optimization problem 25 3.2.1. Design variables 26 3.2.2. Objective functions 27 3.2.3. Constraints 27 3.3. Route construction from elements of formulation 29 3.3.1. Route definition 29 3.3.2. Route generation 31 3.3.3. Route evaluation 35 4. Performance-evaluation model 37 4.1. FOC estimation 38 4.1.1. Theoretical background 40 4.1.2. FOC estimation of this study 42 4.2. Space calculation 46 4.2.1. Theoretical background 46 4.2.2. Distance calcuation of this study 48 4.3. Seakeeping evaluation 48 4.3.1. Seakeeping evaluation of this study 50 4.4. Avoidance of obstacles 51 5. Route-finding model 53 5.1. Theoretical background 53 5.1.1. Metaheuristic algorithm 55 5.1.2. Genetic algorithm (GA) 55 5.1.3. Evolutionary strategy (ES) 57 5.1.4. Particle swarm method (PSO) 58 5.2. Seed genetic algorithm for optimal solution 60 6. Development of the program 64 6.1. Multilayer architecture as data structure 65 6.1.1. Map projection 66 6.1.2. Weather 68 6.2. Functions 69 7. Verifictaions 69 7.1. Verification of optimization model 71 7.1.1. Case 1 71 7.1.2. Case 2 76 7.2. Verification of performance-evaluation model 78 7.2.1. Case 3 78 7.2.2. Case 4 81 7.3. Verification of route-finding model 84 7.3.1. Case 5 84 7.3.2. Case 6 85 8. Applications 87 8.1. Application 1 88 8.2. Application 2 90 8.3. Application 3 91 9. Conclusion and future works 92 References 94 국문 초록 100Maste

Numerical Analysis of Dissociation Behavior in Mesoscale Gas Hydrate Production Experimental System

가스하이드레이트는 천연가스가 저온, 고압 조건에서 물 분자와 물리적으로 결합하여 형성된 고체 상태의 결정으로, 주 구성 성분인 메탄은 연소 시 석유, 석탄과 같은 일반적인 석유자원에 비해 상대적으로 이산화탄소를 적게 배출하는 친환경적인 특성을 가지고 있어 청정 에너지원으로 각광을 받고 있다. 미국, 캐나다, 중국, 일본 등 여러 국가에서 가스하이드레이트 개발을 위한 연구가 진행 중에 있으며, 국내의 경우 2007년에 동해 울릉분지 1차 시추(UBGH1)와 2010년 2차 시추(UBGH2)를 수행하였다. 또한 시추자료를 바탕으로 코어유동실험을 수행하여 감압법을 이용하여 해리거동을 파악하였으며, 시험생산 후보지의 전산수치 해석모델을 구축하여 전산수치 해석을 수행하였다. 그러나 가스하이드레이트 해리는 물질전달과 열전달이 복합적으로 작용하는 현상으로 코어 스케일에서는 열전달이 해리에 큰 영향을 미치지만 현장 스케일에서는 물질전달이 큰 영향을 미친다. 따라서 코어 스케일에서의 연구 결과를 곧바로 가스하이드레이트 현장 시험생산에 적용하는 것은 한계가 있다. 최근 이러한 문제점을 극복하고자 한국지질자원연구원에서 동해 울릉분지 환경을 모사한 중규모 가스하이드레이트 생산모사 실험시스템에서 연구를 수행하였으며, 현장 시험생산 후보지의 가스하이드레이트 개발·생산 계획 수립을 위해 실험시스템 내 다양한 생산조건에서 해리거동을 파악하는 것이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 현장 적용성 확장을 위해 수행된 중규모 가스하이드레이트 생산모사 실험시스템에 대한 전산수치 모델을 구축하여 유체의 유동과 관련된 변수를 변화시켜 실험결과와 전산수치 해석결과를 비교·검증하고자 하였다. 또한 다양한 가스하이드레이트 함유 퇴적층의 물성 변화에 따른 민감도 분석을 수행하여 중규모 가스하이드레이트 생산모사 실험시스템 내 해리거동을 파악하고자 하였다.With increasing energy demands and environment problems, gas hydrate may serve as a potentially important resources of future energy requirements. Gas hydrate is solid clathrate compound in which a large amount of methane is trapped with in a crystal structure of water. Depressurization method can be considered to the most productive and effective method for gas hydrate production because gas may be continuously produced. There are many researches and expeditions to develop the gas hydrate in USA, Canada, China and Japan. In Korea, the first Ulleung Basin Gas Hydrate drilling expedition(UBGH1) was performed in 2007 and the second Ulleung Basin Gas Hydrate drilling expedition(UBGH2) was performed in 2010 at the locations that have high potential gas hydrate bearing sediments in Ulleung basin, East Sea of Korea. Based on this expeditions, numerical simulation has been performed by considering the experiment of the gas hydrate production in core scale. However, it is limited to immediately apply to field production test using the result of core scale because the researches related to the productivity and stability are insufficient during the gas hydrate production. Therefore, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources(KIGAM) experimented with the Mesoscale Gas Hydrate Production Simulation Experimental System to solve this problems. It is necessary to analyze the results of the experiment with the numerical simulation for applying to field production test. In this study, numerical simulation model, reflecting the Mesoscale production simulation system, has been made for the extension of the field applicability and verified by comparing experimental and simulation results. The parameters related to fluid flow are changed and simulation results of the dissociation behavior are compared to the experimental result. Also. sensitivity of the sediments properties has been analyzed to predict gas, water production and flow behavior by gas hydrate dissociation.1. 서 론 1 2. 가스하이드레이트 생산모사 6 2.1 가스하이드레이트 생산방법 6 2.2 중규모 가스하이드레이트 생산모사 실험 9 2.2.1 실험방법 9 2.2.2 실험결과 12 3. 중규모 가스하이드레이트 생산모사 실험시스템 전산모델 구축 16 3.1 TOUGH+HYDRATE 개요 16 3.2 전산수치 모델 구성 19 3.3 전산수치 해석결과 비교·검증 24 4. 가스하이드레이트 함유 퇴적층 물성에 따른 민감도 분석 37 4.1 하이드레이트포화율 변화 38 4.2 절대유체투과도 변화 41 4.3 열전도도 변화 43 5. 결 론 45 참고문헌 4

아라키돈산 유도성 산화적 스트레스 및 세포 독성에 대한 사우치논의 보호 효과

학위논문(석사) --서울대학교 대학원 :약학과,2008.2.Maste

딥러닝 기반 병변 검출 기법

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2018. 8. 윤성로.하드웨어의 발전과 방대한 크기의 데이터셋의 공개로 인공지능 분야는 황금기에 접어들었다. 인공지능에 기반한 연구들은 오랜 시간 답보 상태에 있던 영상 인식, 객체 검출, 자연어 처리, 기계 번역 및 자율주행 자동차와 같은 다양한 분야에서 성공적인 결과를 보여주었다. 생체 의료 데이터 분석 분야에서도 방대하게 축적되는 생체 의료 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해 기계 학습을 적용하려는 다양한 연구가 시도되고 있다. 한편, 생체 의료 데이터에 기계학습 기법을 효과적으로 적용하기 위해서는 극복해야만 하는 몇 가지 이슈가 존재한다. 첫번째 이슈는 기계 학습 기법이 의료 현장에서 진단 보조도구로 적용되려면 기계의 예측 결과와 그에 대한 추정 근거가 해석이 가능해야 한다는 것이다. 두번째 이슈로 특정 질환에 대한 생체 데이터의 크기가 딥러닝과 같은 대량의 학습데이터를 요구하는 기계학습 모델의 학습에는 부족할 수 있다는 것이다. 더 나아가, 모델의 학습을 위한 그라운드 트루스 데이터의 부족도 또 하나의 이슈로 여길 수 있다. 생체 의료 데이터의 경우 그라운드 트루스 데이터를 생성하기 위해서는 의사를 비롯한 전문가의 노력이 불가피하여 이를 확보하기란 매우 어려운 일이기 때문이다. 마지막으로 인간 유전체와 같이 방대한 양의 생체 데이터를 분석해야 하는 경우 분석 도구의 입출력 패턴이 장애물로 작용하여 전체적인 분석 시간에 영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 학위 논문에서는 각각의 이슈들을 해결하기 위해 제안한 접근법들을 4개의 챕터에 걸쳐 제시한다. 첫번째로는 딥러닝 기반의 모델을 진단 보조도구로 사용하였을 때, 사용자가 모델의 판단 근거를 시각적으로 피드백 받을 수 있도록 하는 pyramid Grad-CAM을 제안하였다. 두번째로는 학습 데이터가 부족한 상황에서 딥러닝 모델을 성공적으로 학습시키고, 모델의 강인함을 향상시키기 위한 방법을 소개한다. 학습데이터 부족을 극복하기 위하여 가우시안 노이즈 기반의 왜곡을 활용한 데이터 증강 기법을 사용하였으며, 학습된 모델을 보조할 수 있는 신호 처리 기법 기반의 방법론을 상보적으로 융합하였다. 세번째 이슈를 극복하기 위해서 약한 지도 학습법에 기반한 새로운 병변 검출 기법을 소개한다. 마지막으로는 방대한 생체 의료 데이터 분석 기법을 저장장치 단에서 가속화 할 수 있는 입출력 패턴을 발견하기 위하여, 23개의 생물정보학 어플리케이션에 대한 심층적인 프로파일링과 계층적 군집화 기법을 통한 입출력 패턴 분석을 수행하였다. 본 학위 논문에서는 이와 같이 생체 의료 데이터의 효과적인 분석을 위한 다양한 기계 학습 기반의 분석 기법과 가속화 방안을 제안하였다.Abstract iii List of Figures x List of Tables xi 1 Introduction 1 2 Background 8 2.1 Modalities of biomedical data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.1.1 Imaging modalities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.1.2 Sequence modalities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.1.3 Other modalities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.2 Convolutional neural networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.2.1 Layers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2.2 Various CNN architectures . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.3 Major tasks in computer vision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.3.1 Object detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.3.2 Semantic segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.4 Transfer learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.5 Data augmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3 Visualization approach for understandable diagnosis 32 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.2.1 Architecture and training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.3.1 Meningioma MR dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.3.2 Classification results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.3.3 Localization results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.3.4 Additional results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.4 Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.4.1 The effectiveness of DC-FPN . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.4.2 Visualization of multi-scale features . . . . . . . . . . . . . 45 3.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4 Complementary fusion approach for lesion detection 50 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 4.2.1 Preprocessing phase (PP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 4.2.2 Finger extraction phase (FE) . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.2.3 Joint detection phase (JD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.3 Results and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.3.1 Experimental setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.3.2 Accuracy of joint detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.3.3 Training CNN and AdaBoost . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 5 Weakly supervised approach for lesion detection 63 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 5.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 5.2.1 Surrogate ground truth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 5.2.2 ROI extraction and masking . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 5.2.3 Objectness scoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5.2.4 Detection network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 5.2.5 Model training . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 5.2.6 Inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5.3 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 5.3.1 Cerebral palsy classification performance . . . . . . . . . . 77 5.3.2 Lesion detection performance . . . . . . . . . . . . . . . . 78 5.3.3 Additional results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 5.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.4.1 Effect of classification accuracy . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.4.2 Type comparison of surrogate ground truths . . . . . . . . . 86 5.4.3 Effectivness of background masking . . . . . . . . . . . . . 89 5.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 6 Acceleration with a storage device 91 6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 6.1.1 SSD-leveraged resurrection of hash-based aligners . . . . . 94 6.1.2 Measuring speedup of bioinformatics programs . . . . . . . 95 6.1.3 Accelerating bioinformatics pipelines by SSDs . . . . . . . 97 6.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 6.2.1 Measuring storage features . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 6.2.2 Pattern discovery by clustering . . . . . . . . . . . . . . . . 102 6.2.3 Impact of IO randomness on speedup . . . . . . . . . . . . 107 6.2.4 Impact of input size on SSD effectiveness . . . . . . . . . . 109 6.2.5 Effect of main memory size on SSD-based acceleration . . . 110 6.2.6 Additional experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 6.2.7 Summary and guidelines for employing SSDs in bioinformatics pipelines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 6.2.8 Training of deep learning-based model on SSDs . . . . . . . 114 6.3 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.4 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 6.4.1 Experiment setup and measurements . . . . . . . . . . . . . 120 6.4.2 More details of the storage features used . . . . . . . . . . . 123 6.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 7 Conclusion 125 7.1 Future work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 Bibliography 127 Abstract (In Korean) 149Docto

2015 개정 교육과정과 교과서를 중심으로

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :사범대학 수학교육과,2020. 2. 유연주.현대인들은 개인적, 사회적 직업적 환경에서 다양한 통계 정보를 접하고 있다. 일상에서 접하는 통계 정보는 개인이 의사결정을 내리는 데 도움을 준다. 또한 시민들은 때때로 문제해결을 위해 통계 정보와 자료를 수집하고 분석해야 한다. 통계적 소양은 문제해결을 위해 정보와 자료를 수집하고 통계적으로 분석하여 결론을 내리는 데 필요한 능력이다. 통계적 소양은 여러 통계 교육자들에 의해 중요성을 강조되고 있으며 많은 나라의 교육과정에 주요 내용으로 포함되어 있다. 통계학은 수학과 구별되는 학문이지만 수학의 한 분야로 지도되는 경향이 있었다. 수학과 다르게 통계학은 문제 발생부터 자료 수집, 정리, 분석, 판단 및 해석 또는 결론을 내리는 과정까지 지속적으로 맥락을 고려하여 판단하는 것이 중요하다. 우리나라의 최근 교육과정은 통계적 소양을 기를 수 있는 방향으로 개정되면서 중학교 3학년 과정에 산점도와 상관관계를 추가하였다. 하지만 교육과정에 제시된 내용은 산점도와 상관관계가 삭제되기 전인 7차 교육과정의 내용과 큰 차이가 없으며, 7차 교육과정 당시 연구에서 지적된 상관관계 교육의 문제점이 크게 개선되지 않았다. 상관관계는 공변추론과 관련되는 개념으로 과학적 사고에서 중요한 역할을 할 뿐만 아니라 수학, 통계학, 자연 과학과 사회 과학 등의 여러 분야에서 사용된다. 통계의 맥락적인 특성과 상관관계의 많은 활용성을 고려하여 볼 때, 상관관계를 지도할 때 통계와 일반 수학, 실생활과 타 교과 등 다양한 영역과 연결하여 지도할 필요성이 있다. 또한 수학교육과정은 서로 다른 개념과 영역을 연결하고 통합하여 지도하는 수학적 연결성을 충분히 확보하여 지도할 것을 권하고 있으며, 교육과정론에서도 서로 다른 교과 영역을 통합적으로 지도하는 접근법이 효과적이라는 관점이 있다. 이 연구에서는 2015 개정 수학과 교육과정과 교과서에서 산점도, 상관관계를 연결성의 관점에서 어떻게 지도하는지 살펴보기 위해 연결성의 유형을 세분화하고 미국, 호주의 교육과정 및 교과서와 비교하였다. 이를 위해 미국, 호주의 교육과정과 우리나라의 교과서 4종, 미국의 교과서 2종, 호주의 교과서 1종을 상세히 분석하였다. 상관관계 지도의 연결성 유형 분석을 위해 계열성, 공유성, 연계성, 조직성이라는 연결성의 네 가지 형식적 유형과 통계 영역, 통계를 제외한 수학 영역, 실생활 및 타 교과 영역, 혼합 영역의 연결된 영역의 종류의 네 가지 유형을 결합한 총 16가지의 유형으로 분류하여 교육과정과 교과서의 내용을 분석하였다. 그 결과 계열성의 측면에서는 우리나라 교육과정의 상관관계 관련 내용은 산점도의 도입 이후 상관관계의 직관적 분류에 그친데 반해 미국과 호주의 경우에는 상관계수와 회귀분석으로 이어지는 계열성이 확보되어 있음을 확인하였다. 또한 미국과 호주의 경우 일차 함수와 직선의 성질등과 위계적 연결을 확보하여 상관관계를 지도하는 내용이 교과서에 드러난 반면 우리나라의 교과서는 상대적으로 부족하였다. 공유성의 경우에도 미국, 호주의 교과서와 비교하였을 때 여러 측면의 공유성에서 우리나라의 교과서의 내용이 상대적으로 부족함을 발견할 수 있다. 연계성을 살펴본 결과 우리나라 교과서에는 주제를 중심으로 상관관계와 관련된 활동이 제시된 경우가 더 많기는 하였으나 대부분 수업에서 다루지 않을 가능성이 큰 단원 뒷부분의 보조 활동에 포함된 경우가 많았다. 조직성의 경우에도 우리나라 교과서에는 문제해결, 의사소통, 정보처리 역량을 염두에 두고 구성된 활동이나 문제들이 제시되어 있었지만, 역시 보조 활동에 포함된 경우가 많았으며 미국의 교과서와 비교하여 조직성이 있는 문제들의 수가 적은 것을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 우리나라의 교육과정과 교과서에서 상관관계의 지도 내용이 연결성을 확보하기 위해서는 후속적으로 연결되는 상관계수나 선형회귀분석 등으로 이어질 수 있도록 교육과정의 개선이 필요하며, 교과서의 주 활동에서 공유성, 연계성, 조직성이 다양한 측면으로 확보되어야 할 필요가 있음을 확인하였다.Modern people are exposed to variety of statistical information in their personal, social and professional life. Statistical information in everyday life helps individuals make decisions. In addition, citizens sometimes need to collect and analyze statistical information and data to solve problems. Statistical literacy is the ability to draw conclusions by collecting and analyzing information and data. Statistical literacy is emphasized by many educators of statistics and is included in the curriculum of many countries. Statistics is a distinct science from mathematics, but it tends to be considered as a branch of mathematics. Unlike mathematics, statistical reasoning requires reflecting the context where the problem is set and data are collected for every aspect of statistical investigation such as data collection, organization, analysis, judgment and interpretation, or conclusions. Korea's recent curriculum has also been revised to meet this global standards. To meet the goal to teach statistics centered on statistical literacy, 'scatter plot' and 'correlation' were added to the third year of middle school in the 2015 new curriculum. However, these newly added contents are not significantly different from those of the 7th curriculum before the removal of 'scatter plot' and 'correlation' in 2009 new curriculum. Also the issues raised by the researchers regarding the approach to teach correlation during 7th curriculum was not resolved much in the new curriculum. Correlation is a concept related to covariational reasoning, which plays an important role in scientific thinking and is used in many fields such as mathematics, statistics, and natural and social sciences . Considering the nature of statistics such as being a contextual knowledge and the usage of correlation for the other sciences, it is required to teach correlation in connection with other concepts of statistics, mathematics, and other sciences along with real life problems. Also, in mathematics education, the mathematical connectivity, Connecting and integrating other concepts with mathematics concepts is recognized as an effective teaching method. Various models have been studied in that mathematics and many ideas have been developed to device an effective approach to integrating different subject areas in curriculum studies. In this study, we construct a framework to categorize the types of connection between two areas in terms of how the connections are formed and which areas are connected. Using this framework, we compare the connectivity related to teaching correlation by examining the curriculum and textbooks of Korea, US and Australia. Four textbooks of Korea, two textbooks of US and one textbook of Australia are analyzed for their items related to correlation. The connection models related to correlation we focused are "sequenced", "shared", "webbed", and "threaded" types. Also we categorized the areas which are connected as "within statistics", "with mathematics", "with real life or other discourse", and "mixed areas". Together we ended up with 16 different types of connectivity related to teaching correlation. As a result of the study, we find that the curriculum sequence of US and Australia follows the order of scatter plot, correlation, correlation coefficient and regression whereas in Korea only scatter plot and correlation (only informal concept) are taught lacking the sequential aspect in the connectivity related to the concept of correlation. Also, in US and Australia, correlation is taught sequentially by connecting the knowledge of linear function when teaching correlation whereas the Korean textbooks lack of such approaches. We also found lack of shared type of connectivity in Korean textbooks compared to the textbooks of US and Australia. For the webbed model of connectivity, Korean textbooks include many activities to explore the concept of correlation with a theme, but those are mostly presented as extra activities rather tan main ones. For the threaded model of connectivity, Korean textbooks included more items to cultivate problem solving, communication skills, and information technology but still as extra activities. Based on the result of this study, I suggest Korean curriculum include the subjects such as correlation coefficient and linear regression to maintain enough sequential connectivity. Also the main activities in the textbook should have more items with shared, webbed and threaded connectivity rather than the extra activities.Ⅰ. 서론 1 Ⅱ. 이론적 배경 6 1. 상관관계 6 가. 상관계수와 산점도 6 나. 공분산과 상관계수 7 다. 선형 회귀분석과 회귀직선 9 2. 연결성의 유형 10 가. 수학적 연결성 11 나. 연결성의 유형 12 3. 상관관계 지도에 관한 연구 16 4. 우리나라, 미국, 호주의 교육과정과 상관관계 19 가. 미국의 교육과정 19 나. 호주의 교육과정 20 다. 우리나라의 2015 개정 수학과 교육과정 23 라. 우리나라, 미국, 호주의 교육과정과 상관관계 25 Ⅲ. 연구 방법 26 1. 연구 대상 국가 및 자료 26 2. 분석 틀 28 가. 틀 제작 기준 28 나. 상관관계 지도의 연결성 유형 30 ㄱ. 계열성 30 ㄴ. 공유성 31 ㄷ. 연계성 32 ㄹ. 조직성 34 3. 분석 방법 36 Ⅳ. 연구 결과 38 1. 상관관계 지도의 계열성 분석 38 가. 통계 영역 내의 계열성(SQ) 38 나. 수학 영역과의 계열성(MQ) 42 다. 실생활 및 타 교과 영역과의 계열성(OQ) 48 라. 혼합 영역의 계열성(CQ) 56 2. 상관관계 지도의 공유성 분석 59 가. 통계 영역 내의 공유성(SS) 59 나. 수학 영역과의 공유성(MS) 64 다. 실생활 및 타 교과 영역과의 공유성(OS) 67 라. 혼합 영역의 공유성(CS) 70 3. 상관관계 지도의 연계성 분석 74 가. 통계 영역 내의 연계성(SW) 74 나. 수학 영역과의 연계성(MW) 76 다. 실생활 및 타 교과 영역과의 연계성(OW) 76 라. 혼합 영역의 연계성(CW) 80 4. 상관관계 지도의 조직성 분석 82 가. 통계 영역 내의 조직성(ST) 82 나. 수학 영역과의 조직성(MT) 86 다. 실생활 및 타 교과 영역과의 조직성(OT) 86 라. 혼합 영역의 조직성(CT) 92 Ⅴ. 결론 및 제언 97 참고문헌 101 Abstract 105Maste

Assessment of radon concentration of subway tunnels in Seoul, Korea.

학위논문(석사) --서울대학교 보건대학원 :환경보건학과(산업보건전공),2010.2.Maste

Identification and characterization of Vibrio vulnificus hupA Encoding a Heme Uptake Protein

학위논문(석사) --서울대학교 대학원 :농생명공학부,2007.Maste

스마트폰을 이용한 선박 내 자원 모니터링 및 제어 시스템 설계 및 구현

최근 산업간 IT 기술을 접목한 융&#8228IT 분야의 경우 선박의 안전한 항해를 위한 시스템의 자동화 및 시스템 통합, 선박 통신 등의 IT 기반 선박 토털 솔루션의 스마트 조선을 지향하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 선박의 다양한 센서 모듈을 모니터링 할 수 있는 네트워크 시스템으로 선박의 많은 정보들을 센서로부터 전송받고 그것을 토대로 문제를 인식하는 기법이다. 선박은 철 구조물로 갇혀 있는 구조로 되어 있으나 본 논문에 있어서 전자파의 감쇄는 생략하고 무선 센서 네트워크 구축과 시스템 모니터링에 목표를 두고 연구하였다.복합화에 관심이 고조되면서 세계 1위의 조선 산업과 한국의 최대 강점인 IT 기술의 접목을 시도하고 있다. 조선&#8228제 1 장 서론 1 1.1 연구배경 1 1.2 연구의 필요성 및 목표 2 제 2 장 관련 연구 5 2.1 선박에 사용 중인 통신장비 표준 5 2.2 선박 네트워크 기술 동향 6 2.3 무선 센서 네트워크의 정의 8 2.4 무선 센서 네트워크 관련 기술 9 2.5 이동통신 표준 14 2.6 무선 센서네트워크 하드웨어 16 2.7 무선 센서네트워크 소프트웨어 21 제 3 장 제안된 시스템의 설계 30 3.1 제안된 시스템의 목표 30 3.2 제안된 시스템의 설계 32 제 4 장 제안된 시스템의 구현 36 4.1 하드웨어 설계 36 4.2 소프트웨어 설계 39 제 5 장 결론 58 참고문헌 6

복수 단어로 구성된 합성어가 포함된 해사영어 코퍼스 언어네트워크 분석: 키워드 네트워크와 연어 네트워크

As an official language within the international maritime community, maritime English is one of the branches of English for Specific Purposes (ESP). However, corpus linguists have paid little attention to maritime English. This thesis has two aims. The first aim is to compile a four million word maritime English corpus (MEC) consisting of academy, news, laws, and textbooks. The MEC contains tagged multi-word compounds, which can be called specific purpose terms in maritime English. Tagging multi-word compounds is essential for the ESP study because maritime vocabulary includes a great variety of n-grams such as ballast water, fore peak bulkhead, container freight station charges, etc. The second aim is to provide a further explanation of corpus linguistic data, adopting language network analysis and comparing keyword networks with collocation networks. My idea converging on corpus linguistics and language networks has been originally traced back to researches published by Jones in 1971 and Scott and Tribble in 2006. Jones discussed four types of links between keyword nodes such as strings, stars, cliques, and clumps in her keyword retrieval study. Based on Jones’ work, Scott and Tribble hypothesized that keywords could be redrawn as a network of connections to show a picture of understanding about a text or texts. By incorporating corpus linguistics and language networks, this thesis tries to explore what the structures of keywords networks and collocation networks can tell us about maritime English through centrality and cohesion algorithms. This thesis makes an attempt to answer the following two research questions. First, how can we build a corpus of maritime English to represent specific purpose terms such as multi-word compounds? Second, if language network analysis can be one of the explanatory analyses to make up for the present corpus linguistic descriptions, what can keyword networks and collocation networks tell us about the MEC? In pursuit of my research questions, I review previous studies about the concepts of keyness, collocations, and language networks. I then discuss how to compile the MEC focusing on representativeness, balance, size, and sampling, proposing a method of tagging English multi-word compounds. In addition, I propose a language network analysis in order to give a further explanatory power to the descriptions of maritime English. I compare keyword networks with collocation networks with regard to network structures using centrality and cohesion for the better understanding of maritime English. In conclusion, my network analysis and critical evaluation led us to clarify and confirm that centrality structures created by eigenvector and betweenness in collocation networks have more advantages over keyword network structures to find general purpose terms. On the other hand, the cohesion community structures created by eigenvector and betweenness in keyword networks distinguish a group of the specific purpose terms from a group of general purpose terms. More specifically, the eigenvector centrality structures in collocation networks represented better results than betweenness centrality in identifying general purpose terms. On the other hand, the eigenvector cohesion community structures in keyword networks represented better results than betweenness in identifying specific purpose terms.Chapter 1. Introduction 1.1 Focus of Inquiry 1 1.2 Outline of the Thesis 3 Chapter 2. Literature Review 2.1 Introduction 5 2.2 Maritime English as English for Specific Purposes 5 2.3 Keywords in Text 6 2.3.1 Strategies for a Reference Corpus 7 2.3.2 Statistical Measures for Keyword Analysis 8 2.3.3 Problems of Previous Keyword Analysis 12 2.4 Collocations in Text 14 2.4.1 Types of Collocations 14 2.4.2 Statistical Measures for Window Collocations 15 2.4.3 Problems of Previous Collocation Analysis 16 2.5 Visualization in Corpus Linguistics 17 2.5.1 Text Visualizations 18 2.5.2 Collocation Networks 21 2.6 Language Networks 28 2.6.1 Basic Concepts 29 2.6.2 Previous Studies 31 2.6.3 Definitions 33 2.6.4 Types of Language Network Constructions 34 Chapter 3. Maritime English Corpus 3.1 Introduction 37 3.2 Corpus Design 37 3.3 Corpus Compilation 44 3.3.1 Stratified Random Sampling 45 3.3.2 Web Crawling and Cleansing 46 3.3.3 Converting PDF to Texts 49 3.4 Multi-word Compounds 51 3.5 Critical Evaluation and Tagging for Multi-word Compounds 54 3.6 Comparison of With and Without Compounds 62 3.6.1 Comparison of Basic Statistics 63 3.6.2 Comparison of Word Lists, N-gram Lists, and Keyword Lists 65 3.6.3 Comparison of Visualizations 69 3.6.3.1 Dispersion Plots 69 3.6.3.2 GraphColl 1.0 71 3.7 Summary and Implications 74 Chapter 4. Language Network Structure Analysis 4.1 Introduction 76 4.2 Frameworks of Network Analysis 77 4.2.1 Source Nodes and Target Nodes 77 4.2.2 Two Mode Structures and One Mode Structures 85 4.2.3 Centrality and Cohesion Algorithms 90 4.3 Comparison of Keyword Networks and Collocation Networks 92 4.3.1 Centrality Structures: Eigenvector and Betweenness 92 4.3.2 Cohesion Structures: Eigenvector and Betweenness 105 4.4 Critical Evaluation 122 4.5 Summary and Implications 128 Chapter 5. Conclusion 5.1 Summary 131 5.2 Findings and Implications 132 References 13

The Evaluation for the applicability of infinite element in tunnel stability analysis

학위논문(박사)--서울大學校 大學院 :土木工學科 土木工學專攻,1996.Docto